中部地区经济发展 - 中部地区人均GDP由2019年的6万元增长到2023年的7.4万元，与全国人均GDP差距逐年缩小[4] - 中部地区生产总值由2019年的21.8万亿元增长到2023年的27万亿元，河南、湖北、湖南经济总量位列全国前十[4] - 中部地区发展仍面临区域协调不足、产业创新不足、绿色发展水平不高等困难和挑战[4] 区域协调发展 - 城市群和都市圈是区域协调发展战略的主要载体，有利于协调大中小城市间发展[10] - 中部地区绿色转型任务艰巨，需要推进产业、能源、交通运输结构绿色低碳转型[10] - 中部地区崛起需要更强动力促发展，实施区域协调发展是国家重大战略之一[10] 绿色金融体系建设 - 我国绿色金融体系建设取得明显成效，绿色贷款余额同比增长36.8%居全球首位[11]

中小银行概况 - 截至目前，我国共有中小银行 3,912 家，总资产 110 万亿元，占银行业总资产的比例为 28%[1] - 2023年第二季度，中国人民银行对 3,992 家银行进行评级，其中评级结果处于“红区”的银行有 337 家，主要集中在城市商业银行、农合机构和村镇银行[1] 合并重组 - 合并重组是中小银行改革化险的重要方式，有利于统筹化解区域风险、完善公司治理、形成规模效益、提升抵御风险能力[3] - 合并重组后的银行引入国有资本等合格战略投资者，清退原有问题股东，优化股权结构，有助于未来稳健经营[4] - 合并重组后的银行将整合区域资源，扩展市场份额和服务网络覆盖范围，提升金融资源供给效能，有助于进一步促进金融科技等投入，加快数字化经营转型的进程[5] 地方政府作用 - 合并重组潮中，地方政府在处置不良资产、增强资本实力、强化公司治理等关键环节发挥重要作用，促进中小银行改革化险进程平稳推进[5] 风险控制 - 中小银行在服务“小微”、“三农”、实体经济等领域持续发挥作用，整体风险水平可控，预计未来风险整体收敛，合并重组将稳定促进中小银行化解风险[6]

报告的核心观点 - 人工智能作为新质生产力的代表,有望带来新的生产力变革[1] - AI大模型是人工智能发展的重要里程碑,其工作原理是先通过在大规模语料库上进行预训练,再通过优化和调整,不断提高预期结果输出的准确性[2][3] - 目前通用大模型取得了显著成果,但如何将通用大模型落地垂直领域是目前各个行业面临的关键问题[3] - 评级行业可以探索大模型落地,助力评级行业转型升级,需要关注三大关键要素[3] 报告内容总结 1. AI大模型的原理和发展 - 人工智能发展经历了机器学习、深度学习和AI大模型三个重要里程碑[2] - AI大模型指拥有更多参数的模型,通过在大规模语料库上进行预训练,学习语言的统计规律,再通过优化和调整,不断提高预期结果输出的准确性[2][3] - 大规模的数据源和预训练是实现预期结果的关键[2] 2. AI大模型在垂直行业的应用进展 - 目前通用大模型取得了显著成果,但如何将其落地垂直领域是目前各个行业面临的关键问题[3] - 国内外AI大模型技术正在迅速迭代,并在多个垂直行业应用场景中取得初步进展[3] - 政策端和产业端都在积极推动大模型在垂直行业的应用[3] 3. 大公国际探索AI大模型赋能评级行业的关键要素 - 同时具备人工智能应用技术和高水平评级技术的专业人才[4] - 能够对标评级应用场景的"AI大模型"[5] - 巨量级数据资源[6][7] - 注重数据安全隐私保护,实现有效的数据治理[7]

《行动方案》 - 提出了四大行动，包括设备更新、消费品以旧换新、回收循环利用和标准提升[1] - 到2027年，设备投资规模预计将增长25%以上，重点行业主要用能设备能效基本达到节能水平[2] - 对内循环为主新发展格局下促进国内投资消费增长和促进国内传统产业的新质生产力改造起着重要作用[3]