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东莞警方后来查明，这是一起犯罪嫌疑人早有预谋、分工明确的案件：2022年8月，“操盘手”陈某等人经由张某、吴某等“猪仔中介”认识“背债人”李某，将其发展为团伙成员。在李某无购车意愿和还款能力的情况下，伪造包装李某银行流水、工作收入等虚假材料，向融资租赁公司申请购车融资抵押贷款。资金审批通过后，“金主”柴某配合陈某，前者以收取高息为条件、为后者垫付购车首付款，在外市一家汽车4S店购买了一辆新能源汽车。本应按照融资租赁公司要求为车辆办理抵押，但陈某等人不仅没有办理，还伪造了被前述公司保管的合格证和发票，通过销赃人员为车辆办理上牌登记和过户转卖，事后仅还了一两期租赁费用即断供，造成融资租赁公司坏账。
类似的犯罪手法，在国内可以追溯到2017年前后。三五人一伙，伪装成贷款中介，租一处房屋以招募、接待客户。所谓的“客户”，就是缺钱又收入微薄且不稳定，无法获得贷款额度的社会闲散人员。“操盘手”和中介通过网络将他们吸引到这里，许诺通过购车、购房等方式向借款机构贷款，声称资质不够他们可以解决，贷出来的钱不需要还，但中介要分一半。
东莞市公安局塘厦分局经侦大队警官张敏告诉《中国新闻周刊》B体育登录app，“一证”是指“猪仔”的身份证，“两证一卡”是指身份证、驾驶证和银行卡，“纯白”意味着“猪仔”从来没有办理过贷款。以“猪仔”的名义购车，进而获取融资租赁公司和银行的贷款，这些身份证件和“猪仔”良好的征信记录是诈骗团伙作案的基础物料。诈骗成功后，中介可以收取5000元到2万元不等的费用。
接下来是“包装”。从借款机构的眼光来看，就申请贷款而言，未经装扮的“猪仔”通常资质很差，要想提升资质，就要精准包装。建筑工人要包装成车企员工，无固定收入要装作月入2万，根据无中生有的“人设”，在网上找人现做一份符合人设的假流水。为了通过借款机构的线下审核，“猪仔”还要穿上像样的衣服，学习大企业员工的腔调。
算上提车时购买的车保，一辆新车从套出到卖出，短短一周时间，已经贬值数万元。如果借款机构审批贷款时打了折扣，犯罪团伙的利润空间就会被进一步压缩。为了保证获利空间，“操盘手”往往会拖延、减少对各个中介、“金主”的结算金额，本就缺乏信任、靠博弈维持关系的合作伙伴也就容易发生内讧。张敏说，这种合作关系通常维持不到三个月即告终结。
就连理论上只能任人宰割的“猪仔”，在这场“牌局”中也有自己的博弈方式。他们会在“操盘手”和中介控制他们向借款机构表演的阶段，尽可能地要更多钱。张敏告诉《中国新闻周刊》，“猪仔”有时会根据地域拉帮结派，不断骚扰“操盘手”和“猪仔中介”——“同行”之间流传着这类案例，以至于“操盘手”在筛选“猪仔”时，碰到特定地域的人，无论对方言谈、形象、资质多么良好，都会尽量避开。
李某参与的诈骗案件，涉案的汽车最终以28.5万元的价格由“操盘手”陈某通过销赃中介卖给二手车商，“操盘手”陈某获利13.2万元，获利最多。此外，“金主”柴某获利3.3万元，“猪仔”李某获利1.6万元，“猪仔中介”张某获利5万元，销赃中介吴某获利5000元。剩余的资金被陈某用于支付其他“进件”中的垫资、利息及中介费用。
犯罪嫌疑人的聊天记录中充斥着类似上述的对话。“这种同伙之间的交流能反映出他们的角色。”张敏说。此外，与“操盘手”陈某关联的借款人都发生逾期、都使用相同的手法伪造贷款申请资料，在这些事实面前，犯罪嫌疑人的辩解便很难成立了。以涉案的汽车为切入口，东莞警方的打击范围扩大到了陈某团伙针对15辆汽车实施的犯罪。
“汽车贷款政策的松紧直接影响汽车市场的供需关系。政策宽松时期，消费者更容易获得融资支持，带动汽车销量增长。但宽松政策的潜在风险在于借款机构放松审核标准，导致风险管理失控，进而推高不良贷款率。”中欧国际工商学院金融学教授余方告诉《中国新闻周刊》，宽松政策本身不会必然导致坏账上升，但若借款机构忽视风控环节，则风险加大，关键在于机构是否能在政策刺激与风控措施之间取得平衡。
“2018年兴起的这一轮诈骗案件在本质上延续了传统模式，但随着金融科技和产业生态的变化，增加了新的复杂性。”余方观察到，由于互联网金融与数据伪造技术的引入，生成虚假资料变得更容易，诈骗行为也变得更隐蔽。随着贷款的线上化和业务量的上升，借款机构对借款人数据的真实性审核难度加大，给信用审核体系带来了新的挑战。
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对此，周鸿祎提出了大模型的“六大应用场景”，首先是科技平权下的人人普惠、人人智能，结合个人需求，消除数字鸿沟；第二是万物智能，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型将成为硬件设备标配；第三是助力国家最重视的传统制造业、传统行业“数转智改”，将大模型与具体的业务场景结合起来打造专业大模型解决专业问题；第四是赋能新兴产业、未来产业，充分发挥大模型的能力，变不可能为可能；第五是AI for Science，利用AI改变基础科学问题的研究方法；最后是重视大模型带来的安全问题。周鸿祎介绍，在实践中，360集团训练了行业内首个安全大模型，既能提升传统的安全能力，又实现了以模治模，“以魔法对付魔法的设想，为攻克AI大模型本身的安全挑战提供了可行的方案”。
