11月21日，北京金融监管局网站发布批复，核准丁国祥东风汽车金融有限公司董事长的任职资格。公司 应要求上述核准任职资格人员严格遵守金融监管总局有关监管规定，自本行政许可决定作出之日起3个 月内到任，并按要求及时报告到任情况。未在上述规定期限内到任的，本批复文件失效，由决定机关办 理行政许可注销手续。 ...

总体目标 - 力争到2030年北京市消费领域金融服务水平进一步提升，住宿餐饮、文旅体育、教育、居民服务等服务消费和养老产业贷款余额持续增长、信贷投放力度不断加大 [2] - 个人消费金融服务质效不断提升，金融助力北京国际消费中心城市建设取得积极进展，多元化消费金融服务体系基本建成 [2] 商品消费金融支持 - 积极开展汽车贷款业务，合理确定贷款发放比例、期限和利率，适当减免汽车以旧换新过程中提前结清贷款产生的违约金 [3] - 引导金融机构针对首次购买、以旧换新、二手车等不同购车场景优化创新金融产品，加大对汽车特别是新能源汽车消费的金融支持力度 [3] - 鼓励金融机构积极满足家电以旧换新、绿色智能家居家装、电子产品等领域消费金融需求，通过消费贷款、信用卡分期费率优惠等活动为消费者减费让利 [3] 文旅体育消费金融支持 - 依托首都功能定位，深挖历史文化特色资源，围绕全民阅读、文艺演出、直播探店、非遗传承、乡村文旅、民俗文创等领域创新融资模式，加大信贷投放力度 [3] - 发挥东城区国家文化与金融合作示范区引领作用，提升辖内银行文化金融服务能力 [3] - 鼓励金融机构围绕“赛事+”、冰雪经济等消费场景丰富金融产品，探索开展“门票收益权质押”等融资模式，着力培育精品赛事体系和赛事运营企业 [3] 住宿餐饮业金融支持 - 围绕北京国际美食荟、北京国际电影节、“电竞北京”等主题活动创新金融消费场景，支持打造京味儿特色老字号、文旅和美食品牌 [4] - 支持和引导金融机构与文旅住宿餐饮经营主体联合开展消费满减、折扣优惠，信用卡积分抵扣、消费立减金等多样化优惠活动 [4] - 支持培育一批特色书店、星级酒店、特色民宿、餐饮品牌和示范文旅场景 [4] 居民服务消费金融支持 - 鼓励辖内金融机构与家政公司合作创新，为来京家政服务从业人员在住宿购车等方面提供特色金融服务，降低入行成本 [4] - 支持金融机构针对养老托育和健康领域机构的建设运营、装修改造等场景创新服务模式，扩大抵质押范围，满足其资金需求 [4] 消费基础设施金融支持 - 鼓励辖内金融机构主动对接北京国际消费中心城市建设重点项目，围绕商圈升级改造、商业业态更新、流通体系建设等领域优化金融产品和服务 [5] - 根据借款人资信状况和项目投资回报周期，优化贷款审批条件，合理设置贷款期限，提供优惠贷款利率，降低市场主体融资成本 [5] - 支持符合条件的消费基础设施发行基础设施领域不动产投资信托基金 [5] 重点群体消费服务 - 持续落实北京市中小微企业首次贷款贴息工作，降低融资成本，强化对民营和小微企业、个体工商户等经营主体金融服务 [6] - 深入实施创业担保贷款政策，继续落实好创业担保贷款贴息工作，促进符合条件的个人和企业创业增收 [7] - 鼓励辖内金融机构聚焦不同老龄群体消费金融需求，为不同阶段、不同特征的老龄群体提供全方位金融服务 [7] 支付便利化服务 - 指导辖内商业银行在全市部分连锁食堂餐饮商户开展老年助餐支付便利试点，鼓励发行银发群体专属卡产品 [7] - 支持相关支付机构和银行进一步扩大“外卡内绑”应用场景和主体范围，提升注册、绑卡、支付等环节的友好度和便利性 [7] - 聚焦重点消费场景、重点商圈优化支付服务，推进无障碍支付服务街区（景区）建设，满足外籍来华人员支付需求 [7] 信贷主渠道作用 - 辖内各银行、消费金融公司、汽车金融公司等金融机构要为消费领域提供差异化、特色化、便捷化的金融服务 [8] - 鼓励辖内银行加大对服务消费领域内部资金转移定价支持，创新优化服务消费领域信贷产品，加大对经营主体首贷、续贷、信用贷、中长期贷款支持力度 [8] - 支持辖内金融机构提升对消费贷款的风险管理能力，在确保商业可持续前提下自主理性定价，合理适度扩大客户支持范围 [8] 债券市场融资支持 - 支持符合条件的文化、旅游、教育等服务消费领域企业发行债券，鼓励符合条件的科创企业通过债券市场募集资金 [9] - 支持辖内符合条件的消费金融公司、汽车金融公司、金融租赁公司发行金融债券，拓宽资金来源，扩大消费信贷规模 [9] - 推动个人汽车、消费、信用卡等零售类贷款资产证券化增量扩面，促进盘活信贷存量，提升消费信贷供给能力 [9] 股权融资支持 - 支持消费产业链上符合条件的优质企业通过发行上市、“新三板”挂牌等方式融资 [9] - 引导社会资本加大对服务消费重点领域投资，通过“长期资本”“耐心资本”满足长周期消费产业融资需求 [9] - 积极发挥私募股权投资基金和创业投资基金作用，加大对处于种子期、初创期企业的股权投资 [9] 货币政策激励 - 落实落细服务消费与养老再贷款政策，激励引导金融机构加大对住宿餐饮、文体娱乐、旅游、教育、居民服务等服务消费重点领域的信贷投放 [10] - 用好用足支农支小再贷款额度、“京消融”专项再贷款额度、“京消通”专项再贴现产品，引导金融机构加大对服务消费、养老等重点领域和小微涉农企业的信贷支持 [10] 财政政策支持 - 实施好个人消费贷款与服务业经营主体贷款的贴息政策，降低居民消费信贷成本和服务业经营主体融资成本 [10] - 用好小微企业信用担保代偿补偿政策，加大对政策性融资担保业务的风险补偿力度，促进政府性融资担保机构为小微企业提供更充分的融资担保服务 [10] 保险体系保障 - 鼓励辖内金融机构研发符合参加人养老需求、具有长期限特征且具有一定收益率的个人养老金专属产品，促进养老财富储备和稳健增值 [11] - 扩大商业健康保险覆盖面，提升服务保障水平，发展商业长期护理保险，推动商业健康保险加大创新药支持力度 [11] - 支持发展老年旅游保险，鼓励扩大旅游保险覆盖面，加快发展面向农民、城镇低收入者等群体的普惠保险 [11] 支付环境建设 - 鼓励银行卡清算机构、金融机构将年度营销计划与北京市各类文旅、商务等活动相融合，通过开展行业促消费等措施扩大联合宣传效果 [12] - 鼓励引导金融机构持续优化移动支付APP用户体验，简化老年人群体、外籍来华人员的注册、绑定流程 [12] - 鼓励在“食、住、行、游、购、娱”等消费领域积极稳妥推行数字人民币，持续开展数字人民币促消费、惠民生推广活动 [12] 金融消费权益保护 - 探索建立监管部门、行业协会、金融机构共同参与的金融消费纠纷快速处理机制，在一定时限内完成纠纷案件的调解处理 [12] - 严厉打击虚假宣传、误导销售、不合理收费等侵害消费者权益的行为，规范金融市场秩序 [12] - 开展多形式、全方位的金融消费者教育宣传活动，结合金融安全宣传月、“蜜蜂计划”等投资者教育活动普及金融消费知识 [12] 组织协调保障 - 强化金融部门同发改、财政、商务及消费相关行业主管部门政策协同和信息共享，通过信贷市场服务平台、北京市银企对接系统等平台开展信息共享和融资跟踪对接 [13] - 辖内各银行要整合设立支持消费领域工作机制，统筹内部资源，建立健全支持服务消费和个人消费的内部考核和评价机制，将服务消费相关领域贷款纳入重点领域贷款考核指标 [13] - 探索开展金融支持消费政策效果评估并加强结果运用，推动加大信贷资源投入 [13]

政策核心内容 - 中国人民银行北京市分行等12部门联合印发《金融支持北京市提振和扩大消费的实施方案》[1] 债券市场融资支持 - 支持符合条件的文化、旅游、教育等服务消费领域企业发行债券[1] - 鼓励符合条件的科创企业通过债券市场募集资金，推动智慧养老、智能医疗等消费产品提质升级[1] - 支持辖内符合条件的消费金融公司、汽车金融公司、金融租赁公司发行金融债券，拓宽资金来源，扩大消费信贷规模[1] 资产证券化与信贷供给 - 推动个人汽车、消费、信用卡等零售类贷款资产证券化增量扩面[1] - 促进盘活信贷存量，提升消费信贷供给能力[1]

文章核心观点 - 银行通过线上平台直接挂牌销售"直供房"是金融机构不良资产处置模式从被动清收向主动管理转型的体现 [1] - 此举是特定经济环境下为化解银行自身风险、加速资金回笼并响应"保交楼、稳民生"政策的务实选择 [1] - 银行卖房是特殊时期的战术性选择，长远看需构建多层次、专业化、市场化的不良资产处置体系 [4] 银行"直供房"现象的背景与动因 - 受经济下行与房地产市场调整影响，个人按揭断供和开发贷违约增多，银行持有的法拍房和抵债资产规模持续扩大 [1] - 不良资产长期滞留消耗银行资本金并制约放贷能力，成为影响金融稳健运行的隐患 [1] - 传统法拍房渠道因税费不清、清场困难、无法贷款等问题流拍率高，资产价值在处置周期中持续贬损 [1] "直供房"模式的特点与优势 - 房源成交价普遍低于市场价16%至31%，凭借价格优势和清晰产权成为刚需购房者新选择 [1][2] - 交易流程规范透明，购房者可享受按揭贷款等配套金融服务，解决了法拍房需全款支付的痛点 [2] - 银行自主把控交易流程可减少信息不对称带来的法律纠纷，最大限度保全资产价值 [2] - 不良资产有序消化避免了恐慌性抛售对房价的冲击，为市场健康筑牢缓冲垫 [2] 银行直接卖房面临的挑战 - 银行缺乏专业销售团队、市场推广经验和客户资源，可能面临水土不服和成本收益失衡问题 [3] - 对房产合理评估、公平定价以及防范内部人员以权谋私对银行内控管理提出更高要求 [3] - 若出售房产在产权、物业费等方面存在瑕疵引发交易纠纷，将直接损害银行声誉 [3] - 集中入市的低价房源可能短期压制周边房价，如兰州某小区周边二手房成交均价较上半年下跌4.2% [3] 其他不良资产处置路径 - 将不良资产打包剥离给资产管理公司是主流选择，2024年中国信达等机构收购银行不良资产规模超2200亿元 [4] - 银行可设立特殊资产事业部，或通过资产证券化产品引入资本市场投资者实现风险共担 [4] - 对于暂时难售房产，可通过改造为长租公寓或保障性租赁住房模式盘活资产，契合"租购并举"政策 [4] - 针对"保交楼"项目，银行可与地方政府、优质房企合作注入续建资金或开展共益债投资 [4]

银行直接销售房产的背景与动因 - 银行在兰州、广东等地通过线上平台直接挂牌“直供房”，房源具有显著价格优势和清晰产权属性 [1] - 此现象源于经济下行压力与房地产市场深度调整，导致个人按揭贷款断供与开发贷款违约增多，银行持有的法拍房和抵债资产规模持续扩大 [1] - 传统法拍房处置渠道因税费不清、清场困难、无法贷款等问题流拍率居高不下，资产价值在漫长处置周期中持续贬损 [1] - 银行主动卖房是化解自身风险、响应“保交楼、稳民生”政策、避免资产贱卖并维护市场稳定的举措 [1] - 消费金融公司、汽车金融公司等非银机构也在加大个贷不良资产出清力度，印证行业处置模式转型 [1] 银行直接销售房产的益处 - 对银行而言，直接卖房能显著提升资产处置效率，加速资金回笼，并通过自主把控交易流程减少信息不对称带来的法律纠纷，最大限度保全资产价值 [2] - 对购房者而言，“直供房”成交价普遍低于市场价16%—31%，交易流程规范透明，并能享受按揭贷款等配套金融服务，解决了法拍房需全款支付的痛点 [2] - 对市场而言，不良资产的有序消化避免了恐慌性抛售对房价的冲击，为房地产市场健康发展筑牢缓冲垫 [2] 银行直接销售房产面临的挑战 - 银行缺乏专业销售团队、市场推广经验和客户资源，可能面临水土不服和成本收益失衡的问题 [3] - 房产合理评估、公平定价以及有效防范内部人员以权谋私对银行内控管理提出更高要求 [3] - 出售房产若在产权、物业费缴纳等方面存在瑕疵，一旦出现交易纠纷将直接损害银行声誉 [3] - 集中入市的低价房源可能短期压制周边房价，例如兰州某“直供房”集中小区周边二手房成交均价较上半年下跌4.2% [3] - “银行直供房”成交量占全国二手房交易总量不足1%，且多集中在三四线城市或近郊，难以撼动整体房价体系 [3] 其他不良资产处置路径 - 将不良资产打包剥离给资产管理公司是主流选择，2024年中国信达等机构收购银行不良资产规模超2200亿元 [4] - 银行可设立“特殊资产事业部”，或通过资产证券化产品引入资本市场投资者，实现风险共担与收益共享 [4] - 对于暂时难以出售的房产，可通过改造为长租公寓或保障性租赁住房的模式盘活资产，契合“租购并举”政策导向 [4] - 针对“保交楼”相关项目，银行与地方政府、优质房企合作注入续建资金或开展共益债投资，助力住房按时交付 [4] - 构建多层次、专业化、市场化的不良资产处置体系是长远之道，银行应立足金融主业，通过与AMC、科技公司、地方政府深度协作化解风险 [4]

银行不良资产处置模式转型 - 金融机构不良资产处置正从被动清收向主动管理转型 [1] - 银行通过线上平台直接挂牌销售"直供房"以主动化解风险 [1] - 消费金融公司、汽车金融公司等非银机构也在加大个贷不良资产出清力度 [1] 银行下场卖房的背景与动因 - 受经济下行与房地产市场调整影响，个人按揭断供和开发贷违约增多，银行持有的法拍房和抵债资产规模持续扩大 [1] - 传统法拍渠道因税费不清、清场困难、无法贷款等问题流拍率高，资产价值在处置周期中持续贬损 [1] - 此举旨在化解银行自身风险，响应保交楼和稳民生政策，避免资产贱卖并维护市场稳定 [1] 银行直接卖房的优势 - 对银行而言能显著提升资产处置效率，加速资金回笼，并通过自主把控交易流程减少信息不对称和法律纠纷 [2] - 对购房者而言，"直供房"成交价普遍低于市场价16%至31%，交易流程规范透明，并能享受按揭贷款等配套金融服务 [2] - 对市场而言，不良资产有序消化避免了恐慌性抛售对房价的冲击，为市场健康发展提供缓冲 [2] 银行直接卖房面临的挑战 - 银行缺乏专业销售团队、市场推广经验和客户资源，可能面临水土不服和成本收益失衡问题 [3] - 对银行内控管理提出更高要求，需防范房产评估定价不公及内部人员以权谋私 [3] - 集中入市的低价房源可能短期压制周边房价，例如兰州某小区周边二手房成交均价较上半年下跌4.2% [3] 其他不良资产处置路径 - 将不良资产打包剥离给资产管理公司是主流选择，2024年中国信达等机构收购银行不良资产规模超2200亿元 [4] - 银行可设立特殊资产事业部，或通过资产证券化产品引入资本市场投资者实现风险共担 [4] - 对于暂时难售房产，可改造为长租公寓或保障性租赁住房，契合租购并举政策导向 [4] - 针对保交楼项目，银行可与地方政府、优质房企合作注入续建资金或开展共益债投资 [4]

美股市场表现 - 周五主要指数涨跌不一，道指下跌309.74点，跌幅0.65%，报47147.48点；纳指上涨30.23点，涨幅0.13%，报22900.59点；标普500指数下跌3.38点，跌幅0.05%，报6734.11点 [1] - 本周累计表现分化，道指上涨0.34%，纳指下跌0.45%，标普500指数上涨0.08% [1] - 科技股主导的抛售潮加深，市场担忧美联储可能不会在下次会议降息 [1] 欧股市场表现 - 欧洲主要股指普遍下跌，德国DAX30指数跌169.21点，跌幅0.70%；英国富时100指数跌108.78点，跌幅1.11%；法国CAC40指数跌62.40点，跌幅0.76% [1] - 欧洲斯托克50指数跌50.14点，跌幅0.87%；西班牙IBEX35指数跌246.34点，跌幅1.49%；意大利富时MIB指数跌762.36点，跌幅1.70% [1] 原油市场 - 油价上涨超过2%，WTI原油期货上涨1.40美元，涨幅2.39%，收于每桶60.09美元；布伦特原油期货上涨1.38美元，涨幅2.19%，收于每桶64.39美元 [2] - 价格上涨主因是乌克兰无人机袭击俄罗斯新罗西斯克港油库，导致该黑海港口停止石油出口，引发供应担忧 [2] 加密货币 - 比特币暴跌超5%，跌破9.5万美元；以太坊跌超3.8%，报3108.93美元 [3] 外汇市场 - 美元指数上涨0.14%，收于99.298 [3] - 主要货币对中，1欧元兑换1.1618美元，1英镑兑换1.3165美元，1美元兑换154.56日元 [3] 贵金属市场 - 现货黄金收跌2.06%，报4085.37美元，但本周累计上涨1.98% [4] - COMEX黄金期货跌2.70%，报4081.00美元/盎司，本周累涨1.75% [4] - 现货白银本周累涨4.65%，报50.5723美元/盎司；COMEX白银期货累涨4.73%，报50.420美元/盎司 [4] 宏观经济与美联储政策 - 美联储洛根暗示反对12月降息，除非有令人信服的证据表明通胀下降速度快于预期 [5] - 美联储理事米兰认为近期经济数据支持降息，通胀数据好于预期，就业市场数据走弱 [6] - 美联储施密德表示进一步降息可能对通胀产生持久影响，支持停止缩减资产负债表 [7] - 美国4项经济数据（营建支出、工厂订单、国际贸易数据、9月非农就业报告）将于下周补发 [5] 行业与公司动态 - 美国汽车贷款违约创纪录，次级贷款机构风险加剧，次级汽车ABS风险溢价升至约170个基点 [8] - 谷歌计划在2027年前于美国得州投资400亿美元新建三个数据中心，预计创造数千个就业岗位 [9] - 花旗将哔哩哔哩目标价从25美元上调至27美元；摩根士丹利将英伟达目标股价从210美元上调至220美元 [10] 贸易政策 - 白宫将宣布大范围产品关税豁免，旨在解决高食品价格和政治压力，豁免范围可能超过此前与部分国家达成的框架协议 [7]

美国汽车贷款拖欠情况 - 10月次级借款人至少逾期60天未付汽车贷款的比例升至6.65%，创1994年有记录以来最高水平[1] - 风险最高信用类别的消费者份额在第三季度达到14.4%，高于去年同期的13.9%，为2019年以来未见水平[1] 宏观经济与就业环境 - 持续的通胀压力和学生贷款账单恢复使数百万车主难以负担月供[1] - 经济指标显示9月招聘迟缓，工人需求放缓[1] - 截至10月，今年美国裁员总数接近100万，创2020年以来同期最高纪录[1]

公司产品发布 - 易鑫集团于2025世界互联网大会乌镇峰会正式发布汽车金融行业首个代理式人工智能大模型XinMM-AM1 [1] - 该模型参数量约300亿，响应延迟低于200ms，单卡吞吐可达370 tokens/s，便于低成本大规模部署与业务服务 [1] - 模型作为业务核心大脑和调度者，具备全渠道互动、全模态感知、全局协同与全量安全合规等关键能力 [1] 产品功能与影响 - XinMM-AM1赋能汽车金融业务全链路，覆盖获客、进件、智能风控、资金链路、智能客服、资管大脑等环节 [1] - 模型实现智能化、自动化决策，在有效提升风控能力和业务质量的同时，显著提高融资申请通过率 [1] - 该技术大幅解决汽车金融业周期长、交互步骤多、决策因素复杂的行业难题 [1] 公司技术地位与战略 - 易鑫集团是以人工智能驱动的金融科技平台，2024年成为中国汽车金融领域首个通过生成式人工智能大模型备案的企业 [2] - 公司率先在业务全场景实现AI的大规模应用，并于今年3月开源业内首个高性能推理模型 [2] - 随着代理式大模型上线，公司将加快对行业的AI赋能，持续推动智能汽车金融生态的建设 [2]

产品发布与核心定位 - 公司在2025世界互联网大会乌镇峰会上正式发布汽车金融行业首个Agentic大模型XinMM-AM1 [1] - 该模型被定位为驱动汽车金融进入下一个十年的核心引擎 [1] - 模型具备全渠道互动、全模态感知、全局协同与全量安全合规等关键能力，作为业务的核心大脑和调度者 [2] 模型性能与技术参数 - 模型参数量约300亿，响应延迟低于200ms，支持语音Agent的实时交互 [2] - 单卡吞吐量可达370 tokens/s，便于低成本大规模部署与业务服务 [2] - 训练语料超过15T tokens，大部分来自公司真实且丰富多元的业务场景，具有高代表性和专有价值 [2] 业务应用与效率提升 - 模型赋能获客-进件-智能风控-资金链路-智能客服-资管大脑的汽车金融业务全链路实现智能化、自动化决策 [2] - 可大幅提升获客、风控与运营效率，并显著增强用户体验 [1] - 在有效提升风控能力和业务质量的同时，显著提高融资申请通过率 [2] - 大幅解决汽车金融业周期长、交互步骤多、决策因素复杂的行业难题 [2] 公司研发与行业地位 - 公司是以AI驱动的金融科技平台，研发投入超20亿元 [2] - 2024年公司成为中国汽车金融领域首个通过生成式人工智能大模型备案的企业，并率先在业务全场景实现AI的大规模应用 [2] - 今年3月，公司开源业内首个高性能推理模型，为行业技术发展做出重要贡献 [2] - 随着Agentic大模型的上线，公司将加快对行业的AI赋能，持续推动智能汽车金融生态的建设 [2]