多家银行,暂停发售这类产品!

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2025月06月10日

中长期大额存单难觅踪迹!近期,工商银行、建设银行、招商银行、中信银行等多家中大型银行及多地城农商行均悄然“下架”了五年期大额存单,甚至三年期大额存单也陆续“下架”,多数银行在售大额存单最长期限仅为2年期,从利率来看,大额存单集体跌至“1字头”。

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中长期大额存单悄然“下架”

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6月9日,记者查阅多家银行App注意到,五年期大额存单几乎全部悄然“下架”,包括工商银行、建设银行、招商银行等多家银行均无相关产品在售。同时,包括中信银行、招商银行等多家股份制银行甚至还“下架”了三年期大额存单。

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招商银行客服工作人员对记者表示,“目前,该行已经没有在售3年期和5年期大额存单,可能是额度已全部售罄,至于何时能够再次上架暂时还不可知,建议以实际在售情况为准。”

记者注意到,当前,多数银行主要在售的大额存单最长期限为两年期,三年期大额存单虽然仍有部分银行在售,但额度还是颇为紧张或仅针对特定白名单客户进行发售。

同时,从大额存单利率来看,在售各期限的大额存单利率已经集体跌至“1字头”。

例如,工商银行App显示,该行20万元起存,1个月、3个月、6个月、1年期、2年期以及3年期个人大额存单年利率分别为0.9%、0.9%、1.1%、1.2%、1.2%、1.55%。

中信银行对应金额的1个月、3个月、6个月、1年期以及2年期个人大额存单年利率分别为1.1%、1.1%、1.3%、1.4%、1.4%。

整体来看,在中大型银行中,当前2年期以下大额存款年利率普遍集中在0.9%~1.4%,3年期大额存单年利率集中在1.55%~1.75%,5年期大额存单产品逐渐消失。

银行加大对负债成本管控力度

据记者了解,大额存单是银行发行的一种定期存款凭证,因起购金额较大所以会相较于同档次定期存款利率更高,特别是中长期大额存单产品曾备受储户青睐进而被作为揽储“利器”。

对于银行陆续“下架”中长期大额存单的原因,邮储银行研究员娄飞鹏对记者表示,银行业暂停发行5年期大额存单,不再提供中长期特色存款等的目的是降低负债成本,稳定净息差。

“目前,我国银行业净息差处于低位,并且降低实体经济融资成本意味着贷款利率仍然有下行压力。在银行业对息差收入依赖较高的情况下,银行业需要降低负债成本稳定净息差,提高服务实体经济的可持续性。”娄飞鹏称。

一位银行业人士也对记者称,“当前,银行面临资金成本压力还是较大的,所以也不愿意以较高的成本来吸收长期存款,特别是在利率持续下行大背景下,更会强化对负债成本管控。”

据了解,当前,对大额存单产品而言,除去在规模上被银行有所限制外,随着该产品利率的持续下行,甚至该产品年利率已经与货币基金不断趋近,对储户的吸引力有所下降。

例如,6月9日,天弘余额宝的最新7日年化收益率已达到1.18%,相较于国有大行2年期大额存单年利率的1.2%趋于接近,不过天弘余额宝的起购门槛仅为0.01元。

(编辑:李京硕) 关键字:
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...