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　　　　但任何一个市场实际都需要存在一定的流动性，信贷资产市场也不例外。比如当一家银行的不良率临近年末因突发事件超过可以容忍的指标时，这时需要通过发放新的贷款来做大贷款规模以降低不良率。比自行发放贷款更快的办法是从市场上直接买入信贷资产。但如果市场没有流动性，那么银行不可能通过购入信贷资产的方式来快速调节信贷资产总额。除了举例所讲的银行可能需要调节不良率外，商业银行也需要通过贷款规模来调节LCR流动性监管指标，绿色或普惠贷款占比以及行业占比等。在这些场景中，银行都需要信贷市场存在一定流动性。商业银行需要找到一种可以买卖的信贷资产，它必须同时具有信贷属性和流动性。

“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。

　　　　2024年6月，泰安银行被山东金融监管局选定为山东省第一家城商行“一表通”试点报送机构。此后，泰安银行汇聚16个部室的精英力量，成立专项领导小组，对全局工作进行系统规划和统筹协调，高效推进项目实施。通过与城商行联盟的紧密合作，泰安银行充分发挥专业优势，组织业务骨干人员对报送口径进行全面梳理与确认，依托数据中台对各类数据进行汇聚和高效整合，各部门紧密协作，经过研发攻坚、三轮全面测试和八十批次数据治理工作，“一表通”系统于2024年11月29日向国家金融监督管理总局成功报送了首批试点数据，满足了金融监督管理相关要求，目前系统运行稳定。