随着市场环境变化和国家政策引导,银行业务重点逐渐向中小微企业倾斜,业务数据量激增。为提升代发工资产品市场竞争力,拓展对代发工资企业及员工的综合金融服务能力,实现公私联动和批量零售获客,中国银行广东省分行以企业薪酬一体化服务为切入点,围绕现有代发薪系统,打造了“一站式薪税管理”服务平台“中银薪e通”。
“中银薪e通”着力解决中小微企业的发薪、算税、签约、协作等内部管理的痛点间题,以科技赋能企业,以服务提升客户粘性,为企业客户基于本行的代发、代付服务前置提供人事管理、考勤管理、薪酬管理、绩效管理、个税管理、OA审批等较为复杂的一站式薪税管理服务;满足了中小微企业的便利性要求,减少了企业搜索和获取其他产品和服务的时间。中小微企业家能够通过平台获得最新和更好的服务。通过中小微企业的薪酬数据和个税记录,中国银行广东省分行能作出更精准的服务决策(比如设定贷款额度)、提供更合适的金融解决方案。
“中银薪e通”能与银行实现无缝隙高效连接,确保信息安全的情况下进行互通互联。
后续二期可通过大数据建设企业贷后管理模型建模和个人信贷决策模型建模系统的建设。逐步向企业员工个人金融业务深度经营和企业存款、授信、结算等公私联动各方向延展,营造银、企互为客户的生态圈。
“中银薪e通”能够满足银行战略规划需要、适应银行IT规划需求。充分考虑“中银薪e通”与外围业务系统及管理信息系统整合。通过先进的基础平台架构和完善的微服务应用架构,实现良好的行内技术融合和客户数据对接能力。通过对薪税管理平台的整体实施,建设稳定、高效、先进的“中银薪e通”。
“中银薪e通”赋能广东实体经济发展
通过建设“中银薪e通”,中国银行广东省分行可以为中小企业提供稳定、高效、先进的系统,为企业人财管理实现降本增效的价值:一方面提升普通企业客户向薪酬代发企业客户转化;另一方面实现薪酬代发客户企业贷款与员工个人贷款业务的增长。
系统落地后,助推中国银行广东省分行4万多代发薪企业以及60多万企业结算客户运用新一代信息技术实施数字化转型升级,带动企业降本提质增效,赋能广东实体经济发展。
对银行自身来说,先进的技术架构体系减少为垂直行业和区域客户定制化开发成本,提升系统适配率至少80%,间接节省80%的成本。对客户来说,仅以存量4万代发薪客户和50万存量企业结算用户量估算,预计将为省内中小企业节约薪税系统采购成本10-20个亿,实实在在践行普惠金融理念,支持中小微企业经营发展。
通过“中银薪e通”,中国银行广东省分行直接触达垂直产业链上下游和区域经济的企业客户,业务前台在更加金融科技化的中后台支撑作用下,可直接对接企业客户需求。金融科技的嵌入,提升中国银行广东省分行在多种需求场景下服务产业链企业客户的能力,同时可拓展更多服务场景,丰富触客渠道,实现中国银行广东省分行线上线下各个渠道的协同化,渠道间信息、资源和数据的打通,打破渠道局限。
从社会层面来说,“中银薪e通”以解决中小企业日常人事、算薪、算税操作,费时费力的问题为首要任务,以整合企业经营管理密切相关的系统平台,助推企业数字化转型为目标,助力我行对公业务发展,以对公业务的发展带动零售业务的开展。同时将银行金融服务与企业的日常经营管理进行有机融合,形成数据驱动的智能决策能力,提升银行对企业的金融服务能力,有助于解决企业融资难的问题,进而使金融服务效率得到了改进。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI、Anthropic和Google的AI代码助手现在能够在人工监督下连续工作数小时,编写完整应用、运行测试并修复错误。但这些工具并非万能,可能会让软件项目变得复杂。AI代码助手的核心是大语言模型,通过多个LLM协作完成任务。由于存在上下文限制和"注意力预算"问题,系统采用上下文压缩和多代理架构来应对。使用时需要良好的软件开发实践,避免"氛围编程",确保代码质量和安全性。研究显示经验丰富的开发者使用AI工具可能反而效率降低。
Prime Intellect团队发布开源AI训练全栈INTELLECT-3,这个106亿参数模型在数学、编程等测试中超越多个大型前沿模型。团队完全开源了包括prime-rl训练框架、环境库、代码执行系统在内的完整基础设施,为AI研究社区提供了高质量的训练工具,推动AI技术民主化发展。
英伟达与AI芯片竞争对手Groq达成非独家授权协议,将聘请Groq创始人乔纳森·罗斯、总裁桑尼·马德拉等员工。据CNBC报道,英伟达以200亿美元收购Groq资产,但英伟达澄清这并非公司收购。Groq开发的LPU语言处理单元声称运行大语言模型速度快10倍,能耗仅为十分之一。该公司今年9月融资7.5亿美元,估值69亿美元,为超200万开发者的AI应用提供支持。
港科大研究团队开发ORCA框架,首次让视频头像具备真正的"主观能动性"。通过"观察-思考-行动-反思"循环机制和双系统架构,虚拟角色能够自主完成复杂多步骤任务,在L-IVA测试平台上达到71%成功率。这项技术突破了传统视频生成只能机械执行预设动作的限制,为虚拟主播、教育视频等应用开辟新前景。