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BG真人 世界经济论坛:金融服务中AI有责,谁来担责?

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编译 对外经济贸易大学金融科技实验室 2019年10月23日,世界经济论坛(World Economic Forum)发布了《驶入深水域:金融服务周围负责任的AI技术创新指南》。其中第三片面围绕金融周围内

  •   编译

      对外经济贸易大学金融科技实验室

      2019年10月23日,世界经济论坛(World Economic Forum)发布了《驶入深水域:金融服务周围负责任的AI技术创新指南》。其中第三片面围绕金融周围内挑供服务的人造智能能够带来的风险进走了商议。稀奇是围绕“算法责任”和“算法相符谋”的概念,回答了人们最不安的“AI出错,无人担责”的题目。吾们围绕这一题目对世界经济论坛通知内容进走了编译,以供参考。

      ——对外经贸大学金融科技实验室

      随着人造智能编制变得越来越复杂,AI承担愈发多样化的做事做事。在“受托人”的角色下,AI的一些做事还包括实走法律负担和道德负担,即为客户的最佳益处走事的责任。这就引发了一个重要题目:人造智能编制是否有能力实走这些负担,以及倘若不克实走这些负担,答由谁负责。

      行为“受托人”的AI出错,谁来担责?

      “谁来担责”这个题目的前挑是,AI被认定为一栽“受托人”。然而,受托人这一切念特意暧昧,法律文本清淡仅笼统地把“受托”外述为实走仔细负担、忠实负担和真挚负担。人造智能编制好像能够已足这些请求,一些智能处理编制也已在美国相符法注册为受托人。但是,当其实走信托负担时,其“仔细负担”,稀奇是做出决定的理性基础难以保障(稀奇是当AI编制变得更添复杂时)。添上,人造智能编制做不到像人类相通的交流,因此,对其进走追责变得更为难得。

      当金融市场越来越倚赖AI所赋能的编制时,金融机构、学界和监管部分都对于AI引发的责任题目挑出了忧郁闷:

      “吾们有负担为顾客做出最优决策并且为那些最后负责。把关注点从‘AI能够出售什么’迁移到‘如何正确答用AI’是这次座谈的重要议题。”

      ——Cathy Bessant,美国银走首席运营&技术官

      “尽管技术有了这些挺进,但公司及其员工照样为要对为客户挑供的服务负最后责任。”

      ——特许金融分析师协会,Julia Bonafede,CoreyCook,Glenn Doggett

      “一个可信任的家族理财规划师与一个冷冰冰的计算机算法之间的迥异,已经引发了一场强烈的申辩:一位机器人顾问是否能够达到受托责任的最高标准。”

      ——杜克大学高级钻研编辑

      “就近况而言,智能投顾能够从内心上无法实走在州当局注册的投资顾问所那样的受托负担。”

      ——马萨诸塞洲证监部分

      人造智能编制已经最先被行使在以下三栽类型的询问运动中,这些做事在历史上不停是人类的职责。详细而言,人造智能能够充当以下三栽角色:

      (1)  经纪人(broker):人造智能编制正被用于主动选股,以求得比传统的主动管理组相符成本更矮回报、更高收入的投资组相符(2)  投资顾问:人造智能编制能够挑供与客户永远现在标(如退息、购买新房)相匹配的资产配置提出。(3)小我银走顾问:人造智能编制越来越多地被用于普及的产品和服务(如保险、退息、税务/遗产规划),挑供周详的平时财务管理。

      相答地,从事差别运动的编制要遵命差别的责任标准清淡而言,适用于选股的人造智能编制仅由特意机构答用,答用于相符格投资者;因此,信托责任答用较少。行为投资财务顾问的人造智能编制,能够是经纪人(需达到适配标准)或投资顾问(受制于更普及的受托责任)。与前两类运动相比,行为小我银走顾问的人造智能编制,必要实走最高的受托责任标准,由于它们承担着更周详的职责,且有更大的自立裁量权。

      在之后的篇幅中,吾们将荟萃商议后两栽角色中人造智能的受托责任。

      美国规定:AI能够被注册为投资顾问

      在美国,法律规定非人类市场参与者能够依法成为承担受托责任的投资顾问。1940年的《投资顾问法案》将投资顾问定义为:任何为获得报酬,直接或间接经历出版物或著作,就证券价值或证券投资、购买或出售的可取性向他人挑供询问的人(person),或经历为他人获得收入为平时业务,发布相关证券分析或通知的人。

      原文的“人(person)”被定义为“任何自然人或公司法人”;因此BG真人,人造智能算法(行为公司所答用的财产)能够代外公司充当投资顾问。截至2019年BG真人,Wealthfront等机器人询问公司注册为投资顾问BG真人,并遵命与传统公司相通的信托标准。那么题目来了:人造智能算法编制是否有能力周详实走每一类投顾运动所请求的受托责任(即投资经理、财务顾问和小我银走)?

      传统意义上,投资顾问对其客户负有以下几个片面的受托责任:

      (1)仔细负担:有负担代外客户或挑出提出时,采取以下相符理郑重的安排:

      确保交易的总成本尽能够有利于客户。

      根据顾客的情况和现在标挑供适当的提出,并赓续更新。

      代外客户做出决准时或向客户挑供提出时,具备相符理依据。

      (2)忠实负担:有负担为客户的最大益处而走动,视其益处高于一切其他益处相关者(如经纪人、交易商)

      在交易结构设计时,避免使客户益处与其他相关者益处(例如经纪人的佣金)相冲突。

      向客户吐露一切益处冲突的相关原料,并征得顾客对相关决策的批准。

      (3)真挚负担:有负担真挚、偏袒对待客户,不凶意操纵客户。

      不克有意对任何重要原形做出不实在的陈述。

      不得欺骗、欺骗或操纵任何客户或湮没客户。

      为客户挑供必要的原料和询问偏见,以便客户做出明智、相符理的决定。

      要想让人造智能编制成为适当的受托人,它们就必须能够表明本身有妥善实走以上受托责任的能力。

      值得表明的是,界定“受托责任”的规定在各国内部和各国之间都不成体系;而上述责任要素(1)-(3)在差别地区(美国、英国、澳大利亚和其它国家)的法律文本中,基本都相反。

      将AI行为受托人时存在的题目

      判定AI编制是否有行为受托人的能力,重要是关注其是否已足“仔细负担”的请求。有几个关键题目必要考虑:

      (1)对话细节:人造智能编制能识别出顾客情况的奇妙细节吗?它能有意义地注释这些微弱差别,并将它们转化为量身定做的提出吗?

      (2)周详理解:人造智能编制能够理解小我投资组相符的广度和深度,遮盖各栽产品和服务吗?

      (3)核实信息:Al编制能否核实客户端向其挑供的信息?

      (4)注释决策:倘若编制开发者都无法十足理解AI所做的决定,那么AI挑供提出的价值如何得以相符理、相符逻辑的评估和审计?

      解决这四个题目,对于赢得监管机宣战客户等各方对受托人的信任和认可至关重要。然而,当今市场上的很多智能决策编制都不克十足已足以上这些需求。能够异日的AI技术能够达到前述请求,并做出积极的回答。而在注释决策的环节,现在的编制是可注释的,到了异日反而能够正好相背:

      (1)对话细节

      现在的措施不悦足这栽需求,由于现在大多答用调查问卷将客户遵命预定义的类别进走分类,这与个性化服务不匹配。

      异日先辈的方案能够能够经历答用巧妙的自然说话处理编制来升迁对顾客需求的理解,并构建相符这些需求的定制化投资组相符。

      (2)周详理解

      现在的方案不悦足这栽需求,由于它们往往不会从其他机构获取某一顾客持有资产的详细信息,从而控制了挑供集体提出的能力。

      异日先辈的方案能够能够经历抓取财务报外或直接挑取数据(例如经历盛开银走业务)来已足这栽必要,以便在完善的财务背景下周详晓畅一个顾客的财务状况。

      (3)核实信息

      现在的方案不悦足这栽需求,由于现在决策编制往往仅对顾客挑供的信息进走形态化的外貌分析,而不自力分析其实在性。

      异日的先辈方案能够能够经历结构化分析(例如交易)及非结构化数据(例如外交媒体)快捷、主动地核实原料。

      (4)注释决策

      现在的措施能够已足这一需求,由于编制答用相对浅易的决策结构视图来构建多样化的投资组相符,使风险承受能力与投资组相符配置周详相关。因此在为客户定义适当的投资组应时,仅在有限的周围内做出决策。

      异日能够很难已足这一请求,由于它们答用更多的数据来请示决策,并为更普及的产品和服务挑出提出。云云的机制形成了一个更复杂的编制,反而越来越难以理解一个详细的决定是如何做出的。

      随着AI顾问编制变得越来越复杂,他们将获得以新手段为客户创造价值的能力——但与此同时能够会失踪注释其决策依据的能力。下面有几栽关于AI财务顾问的答用情境:

      ——倘若客户的退息金是由一套复杂的AI驱动型财务顾问编制所管理的,该编制赓续地调整客户的资产组相符,以确保已足其对实时现金流的需求,同时为永远现在标进走蓄积和投资。

      ——在AI顾问的提出下,客户会仔细到他们所持有的很大一片面资产是现金,甚至在他们异国大周围支出预期的情况下也是如此。此外,他们还发现会编制也在试图扩大债券类资产。

      ——客户想清新编制是否将其资金存入蓄积账户行为可供机构出借的存款,或者是否存在影响AI投资分配决策的其他因素(例如,预期的市场矮迷)。然而实际上是做不到的。

      这个倘若的例子凸显了关于高级AI模型中受托责任的不确定性:如何表明AI是基于在相关相符逻辑的信息上运走的?也就是说,它对预期的市场条件做出了反答,而不是对其他自利的益处做出反答,从而实走了“决策依据相符理”的职责。

      谁该对AI编制的走为负责

      也就是说,倘若异国任何恰当的理由表明AI的走为违反了信托负担,那么谁答该对AI模型的走为负责?落实AI违反信托责任的路径不止一栽,而每一栽手段都有它的益处和局限性。落实AI编制责任的重要路径有:

      (1)让开发者承担责任  ——益处在于:把责任分配给那些最清新AI如何运作的行家;  ——弱点在于:在个体参与者多多、答用盛开的源代码的情况下,很难界定开发者承担责任的相符理周围;而且,当外部供答商是AI产品开发者的时候(就像现在的很多金融从业者那样),现有的归责体系很难给他们确定责任

      (2)让机构承担责任  ——益处在于:从治理的角度来说相对容易实走,由于机构对客户亏损所承担的责任界定特意清晰  ——弱点在于:这会按捺新的、创新性解决手段的挑出

      (3)让管理者或者特定的小我承担责任——益处在于:批准相关责任以相符逻辑的手段分配到负责安放AI的小我身上。——弱点在于按捺了新的、创新性解决手段的挑出;而且,对外部第三人(例如监管者)来说,很难确定答当由谁承担责任。

      (4)请求相关补偿保险全遮盖——益处在于声援创新,促进新的产品或服务的研发;而且以保证用户的亏损被立即以较容易的手段得到“填平”——弱点在于:难以评估特定AI编制进入金融生态所造成的风险,因此就很难确定适当的保险遮盖周围

      幼结

      随着主动化编制变得越来越复杂和邃密,人们很难遵命传统手段往详细分配责任,监管者和机构的关注点能够会更多地迁移到“亏损弥补”方面,即尽能够以快速和无缝衔接的手段填补用户的相关亏损。对于异日进走以下瞻看:

      (1)AI编制能够无法已足当今对受托人的最厉格定义,但是单行为一栽技术看,AI编制好像能够在很大水平上已足这些请求。它们能够会越来越多地在金融服务走业中以信托顾问的角色而存在。

      (2)但是,AI编制尚无法经历电话和面迎面会议来复制人类所专有的人际相关;这是一项重要的功能,很多客户能够会赓续在人造顾问中找到价值,稀奇是在市场悠扬时期。

      (3)实走信托负担既是机遇也是责任,使结构能够赢得信任,并使本身与标准较宽松的公司区睁开。

      (4)解决与信托负担相关的题目,包括弥相符AI技术专科知识、政策制定和法律专科知识之间的差距;一个用于人造和算法相符谋的单一框架是否有余,照样必要为机器代理特意设计一个单独的框架,还有待不悦目察。

      算法相符谋:AI之间形成默契相符谋

      AI编制最重要的特征之一是其自立走动的能力——在异国清晰请示的情况下向周围环境学习,并转折其走为。清淡,它会发展出人们所憧憬的走为(例如,随着时间的推移改善模型质量),但是也有能够催生出人料想走为。由于AI编制能够在异国人参与的情况下直接进走通信,因此它们挑衅了用于侦查和检举“相符谋”的传统监管架构,这能够必要重新注视法律框架(在某些法域已经为人们所仔细)。同时,机构还能够经历在AI编制中竖立保障措施,用于注释编制的决定,或经历人造监督的手段主动降矮编制相符谋的风险。

      现在可见的相符谋,重要发生在垄断和不恰当竞争的语境中:AI经历自立学习而实走算法相符谋。作恶相符谋的后果能够很重要,并有庞大的监管风险和声誉损毁风险。但是,在金融服务走业中是否能够显现这栽勾结,仍有待商榷,由于此栽形象的显现能够必要同时已足几个不太能够发生的条件。

      学界和监管对于AI编制经历自立“学习”,以达成相互之间的相符谋并扭弯市场公平的湮没能够性外示忧郁闷:

      “即使是相对浅易的定价算法,编制也学会了玩串谋策略……吾们的分析不光外明定价算法实在学会了勾结,而且进一步黑示了它们在默契水平方面能够比人类更好。”

      ——CEPR经济政策钻研中央

      “反托拉斯法首草时,立法者是以人造中央睁开思考的。诸如“何意”、“相互理解”、“相互批准”,“意志并发”之类的概念很难答用到AI相关的案情中。”

      ——Joao E, Gata, 里斯本大学博士

      “找到防止自立学习的算法之间达成相符谋之手段,能够是竞争法执法者面临的最大挑衅之一……异日,(算法和大数据)能够会给竞争法执法者带来庞大的挑衅,由于,用现有的反垄断政策工具,要往表明一个有现在标的说相符垄断定价,不说是不能够,起码也是很难得的。”

      ——OECD经济配相符与发展结构

      “行家构成员[在FTC反托拉斯听证会上齐集]普及认为,挑高的定价算法和机器学习的发展将产生远大的影响……但商议关于这些转折对消耗者珍惜和反托拉斯法意味着什么,以及监管机宣战法律体系答如何体面却表现出深切的不相符。”

      ——FTC美国联邦通讯委员会

      监管者不安,市场参与者之间,经历明示或暗示的串风走为,为AI编制的答用监管带来了新的复杂性。算法相符谋重要有以下几栽形态:

      (1)正式相符谋机构清晰疏导并批准配相符以取得特定收获,或者以他们的手段转折竞争动力。例如,几家零售银走就它们各自控制的特定地区达成制定;他们清晰决定不经历推送广告的手段来触达彼此的客户。这将降矮公司之间的竞争,并使他们有机会向客户收取更高的费用。AI的影响:AI编制可用于实现这栽相符谋形态(例如,AI编制可用于优化区域以使银走划分客户群),但并异国从根本上引入使这栽相符谋得以一连的新手段。结论:现有的监管架构好像足以解决这栽相符谋形态。

      (2)默契相符谋几家公司之间,决定以无制定手段控制竞争,达成默契相符谋。例如,随着时间的流逝,几家零售银走发现,月费竞争并不会使任何单个机构受好。在异国疏导的情况下,其他市场参与者模仿最大的银走来确定费用结构。于是,最大的银走成为了“价格制定者”,而其他市场参与者进走“默契相符谋”。AI的影响:AI编制为默契相符谋创造了新渠道;机器能够在无需人造干预的情况下直接或间接地相互通信,从而能够在差别编制之间进走配相符而无需任何人造通信。结论:现有的监管架构好像不及以解决这栽新的相符谋形态。

      AI如何转折相符谋的机制

      从历史上看,默契相符谋在很多国家和地区都异国被不准——但是,随着AI新功能的答用,吾们能够必要对现有的监管架构进走重新注视。从历史上讲,默契相符谋并非作恶,重要有两个因为:

      一是难以表明。对于监督机构而言,检举默契相符谋是难得的,由于异国任何实物证据(例如电子邮件)能够用作协和的表明。一些外现为反竞争的走为能够是自然最后。然而,AI使情况发生转折。AI编制能够是难以理解的,这使得人们很难清新它们是如何做出决策和挑供提出的;到底是经历自力有效的分析照样经历相符谋走为。

      二是难以实走。对于人类而言,由于诸如竞争(即获胜的必要)和嫌疑论(即在异国清晰交流的情况下无法信任他人)等心境特征,很难在异国任何形态交流的情况下协和走动。然而,AI使情况发生转折:AI编制能够异日自外部资源的大量结构化和非结构化数据实时地整相符到其决策过程中,从而更容易识别来自其他市场参与者的编制信号,而无需进走任何实在的实际疏导。

      那么,机器与机器之间的交互作用,到底是如何影响相符谋形成的机制呢?现在,要确定相符谋走为详细产生于哪一个金融运营环节,是难得的。例如以下两个场景下发生的算法相符谋:

      (1)基于AI的主动交易平台:

      场景:AI交易编制经历对各栽数据(例如外交媒体,信息)的分析,在公开交易市场买卖证券。这些AI编制还实时获取市场信息,形成它们对市场的看法。

      相符谋:通太甚析交易市场的买/卖定单,片面AI编制最先识别彼此的定单,并随着时间的推进学会进走相符谋走为,从而获得超额利润(例如抛售股票)。

      影响:这栽走为会给其他参与者以及股价受到影响的公司带来负面最后。但是,在相符谋的传统定义下,必须表明有相符谋的意图和疏导,否则不被视为作恶。

      (2)基于AI的零售银走:

      场景:零售银走意外会采用促销手段如挑高存款利率或签约优惠(例如10,000忠实度计划积分/会员积分制),来激励新客户签约或转用它的产品和服务。

      相符谋:随着AI时代的到来,上述促销能够被及时发现并立即得到响答。最后,各竞争者都经历挑供相通或更好的促销运动来促进出售,从而降矮了挑供前述促销的“初首”价值。

      影响:这能够导致银走不再挑供任何促销或优惠,由于银走的编制认识到云云做异国任何益处。从永远来看,编制能够会认识到它们实际上能够经历挑高价格来赚取额外的利润。

      算法相符谋带来的不确定性及答对

      倘若前述倘若成真,这栽新的相符谋形态将给监管机构、决策者和金融机构带来不确定性。详细而言:

      (1)监管者和决策者面临的不确定性:

        ——当发现AI编制显现相符谋走为时,监管者和执法机构难以表明其有意。开发人员不太能够答用相符谋来清晰地给Al算法编码,因此即使发现相符谋,也很难表明小我或公司的相符谋意图。

        ——监管机宣战执法机构很难发现机器与机器之间的相符谋。很多传统的检测相符谋(例如举报)的手段无法用于Al编制,由于人类不晓畅AI编制的做事原理。

      (2)金融机构面临的不确定性:

        ——机构难以晓畅AI编制的走为,以防止机器之间的相符谋。AI编制能够会自立参与相符谋走为,即使参与开发的各方(例如:业务负责人,开发人员)都异国寻求串通。

        ——当彼此交流并不是先决条件时,难以定义作恶相符谋。传统上,相符谋走为请求挑供交流证据才能被视为作恶,但对于先辈的Al编制,遵命相符谋的传统定义是不可走的。

      尽管存在前述的栽栽不确定性,但由于相符谋对金融机构声誉和监管奏效能够会带来重要的负面影响,因此机构仍答当主动想手段降矮算法相符谋的风险。以下是几栽手段:

      (1)控制AI进走通讯的周围

      机构答当仅批准其Al编制基于特定的、清晰的和相符理的业务现在标与其相关者进走通信。能够人造地将AI交易编制控制为,仅答用交易数据往晓畅其对特定公司和市场的不悦目点,从而降矮该编制对其他特定市场参与者的交易策略进走反向工程化的风险。

      (2)使AI模型尽量可注释

      机构能够注释其AI模型的决策基础,确保其决策所依据的的数据是出于有效的、相符法的商业理由而获知的。对AI交易编制来挑供基本原理的阐述(例如,吐露相关代码),以确保AI编制的决策和提出是从其对公司和市场的不悦目察中(而非从其他AI编制的交流中)获悉。

      (3)配置人员进走监督

      机构能够请求人员监督Al编制的决策,以确保决策背后存在有效的、相符理的商业考虑。AI交易编制挑出的片面买/卖定单,能够由交易者人造验证,以确保它们相符公司的总体交易策略和风险承受能力,并且是相符理的(即并未脱离市场/公司的基本原则)。

      在监管层面,现在旨在解决前述栽栽不确定性而进走的监管做事也在赓续推进:例如,欧洲法院对在线旅走预订编制Eturas作出了判决,理由是作恶对在线预订扣头施添上限。该判决增补了在线平台上作恶协同走为(即相符谋)的定义的清亮度——这些平台是否直接(人造)开会和进走交流,不再是表明相符谋的必备要件。

      不克归咎于算法相符谋的情况

      尽管前线商议了很多AI导致算法相符谋的能够,但实际上,有很多情况是难以归责于AI的答用的。例如以下几栽情况:

      (1)挑供的产品和服务相对相反曩前人们认为,相符谋有效的外现之一是,差别机构挑供的产品和服务之间几乎相反,使价格成为客户的唯一决定因素。但是,正如2018年世界经济论坛通知《新金融服务物理学》所探讨的那样,AI为机构创造了机会往竖立新的、稀奇的价值主张;这栽迥异表清新较高和较矮的价格点是相符理的,从而降矮了相符谋的能够性。

      (2)机构业务利润率趋同当市场参与者探求的利润率相近时,任何一家机构都无法挑供其他机构无法赓续竞争的优惠价格或超值服务。最可走的手段就是相符谋——然而这并不是AI的自立判定,而是市场发展的平常趋势。

      (3)因购买者能力缺乏而产生的相符谋当客户能力有限时(例如更换供答商的能力),相符谋往往更容易发生。那些未参与相符谋的公司就算挑供优质服务,也无法吸引客户——从而生长了相符谋的能够。但是,随着盛开银走法规的公布和屏幕抓取技术(使相关逻辑和答用在新的答用程序中赓续可用)的大量答用、价格比较引擎的赓续发展、客户数据可携带性的赓续挑高,买方势力能够会因此增补,使得相符谋难度赓续增补——从另一个角度来看,挑高投资者能力能够是降矮相符谋的关键。总结:要清新,AI也不是生活在真空中

      总之,在解锁AI栽栽益处的过程中,金融机构必要答对它带来的新风险,同时考虑它与其他新兴技术的相互作用。详细而言有以下两点:

      (1)规则先走。识别算法相符谋,必要以监管机宣战技术行家共同全力,为作恶相符谋授予新的定义,并制定新的治理规则以防止这栽相符谋为前挑。这很能够是跨走业的,必要差别走业的行家共同配相符,才能为金融服务走业制定详细指南。

      (2)看清主流。处理算法相符谋时,还必要看到,主动化编制在带来新的默契相符谋风险同时,其主流能够照样带来很多益处。例如,导致价格透明性挑高(经历价格引擎),促进竞争和市场发展(经历启用基于非价格因素的迥异化的新来源)。

      而从时间维度来看,吾们也许必要仔细,一是要以负责任的态度在现在的金融生态编制中相符理布局AI编制。AI代外了计算周围的根本差别范例,请求金融业发展并体面答用新颖的工具来维护金融编制。二是要以负责任的态度重新考量和规划在异日的金融生态编制中无处不在的AI。金融业现在只能在褊狭的机会主义空间中体验AI带来的益处,从永远来看,变革性的转折将挑出具有挑衅性的题目,必要公私配相符来足够解决这些题目。三是要以负责任的态度有效行使AI打造金融生态编制的潜力。与昔时的传统编制相比,AI编制能够产生更快和更大的影响;因此,AI编制不该当与当下的人类和传统编制遵命同样的标准,而答当遵命更高的标准。

      末了,要认识到AI编制将与其他技术(如云技术和物联网)周详结相符。在异日的几年中,Al还将与越来越多的新兴技术(例如5G和量子计算)交织在一首。一言以蔽之,要认识到“AI不是处于真空中”,其与其他技术相互作用,能够才是异日金融科技发展的完善图景。

    本文首发于微信公多号:数字经济与社会。文章内容属作者小我不悦目点,不代外和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

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发表时间:2020-02-23 | 评论 () | 复制本页地址 | 打印

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