• 养老保险方面，完成57,768人企业退休人员养老保 险待遇调整、6,727人年度计发参数调整改办以及 1,391人居民养老基础养老金调整。 • 医疗保险方面，全年医保政策覆盖132.37万人，医 保基金支出44.29亿元。 • 失业保险方面，全年发放失业保险金191,676人次， 支出4.19亿元，发放失业补助金 38,390人次，支 出 1,453.21万元。 • 工伤保险方面，全年支付工伤待遇4 顾问超700位，各类金融产品160种，有效实 现对企业需求的24小时“线上”+“线下” 联动服务。 • 加强对科技类金融扶持：园区支持专精特新 “小巨人”培育企业利用园区综合金融服务 平台，与银行、证券、基金、创投、保险、 担保、融资租赁等机构全方位对接，鼓励符 合条件的培育企业扩大直接融资规模。2023 年，园区受理企业科技类融资需求约1,300笔， 解决融资需求约75亿元，惠及企业约840家。 • 不断拓宽绿色产业直接融资渠道。鼓励符合条件的

在海外，雇佣一名全职员工，其雇佣成本包含工资、社保公积金、商业保险、政府规定 的补贴等。图22为中国制造业出海时，在各国家或地区雇佣全职员工的成本情况。其中， 中国制造业在瑞士雇佣成本最高，为平均每人每月8775美金；第二梯队的是美国、德国和 荷兰，分别为7898美元，7040美元和7346美元。这些国家的高成本主要源于较高的生活水 平和完善的社会保障体系，雇主需承担较高的社会保险和福利费用。 相比之下，印度和印尼 括起源、使命、愿景和取得的重 要成就，让海外人才了解企业的历史和未来方向。 第二，提供优质工作体验和职业发展支持。确保工作环境安全、舒适，符合国际标准， 为员工提供有竞争力的薪酬福利，包括健康保险、带薪休假、培训发展机会等。建立完善的 职业发展路径和晋升机制，让员工看到在企业中的成长空间。提供丰富的培训和学习资源， 帮助员工提升技能和知识水平。 第三，履行社会责任。积极参与当地的公益活动，关注环境保护、社区发展等问题，展 避免前往危险区域，安排学习一些基本的安全防范技能和紧急应对方法，如遇到抢劫时的 应对策略等，提高外派员工的安全意识和自我保护能力。为员工购买合适的保险。如境外 人身意外险、医疗险、财产险，应对外派人员可能出现的意外情况，部分保险公司推出了 全球人员意外险，也有专门针对海外派遣人员的相关保险产品。为员工提供安全的工作和 居住环境。加强安全防范措施，如办公场所和宿舍的安保。提供心理健康支持。为外派员 工提供心理咨

评价结果，对低碳高效企业给予信贷支持和贷款利率优惠，以差异化的信贷政策支持绿色 低碳重点工程、降碳减排项目和低碳企业发展，探索建立信贷碳效益评估体系。进一步丰 21 富绿色金融业态，支持碳基金、碳债券、碳保险、碳信托等金融创新产品在园区落地，形 成多元化的绿色金融产品和服务体系。 加大双碳财政资金支持 加快梳理现有资金政策，明确支持碳达峰碳中和相关资金投入渠道，将各重点领域的碳达 峰碳中和相 、碳减排 票据再贴现、绿色碳中和基础设施类 REITs 等新型绿色金融产品 229 创新“碳效贷”“碳惠贷”“项目碳改贷”等金融产品。进一步丰富 绿色金融业态，支持碳基金、碳债券、碳保险、碳信托等金融创新产 品在园区落地，形成多元化的绿色金融产品和服务体系 230 建设碳资信评价体系 231 信贷碳效益评价 232 明确支持碳达峰碳中和相关资金投入渠道，将各重点领域的碳达峰碳

31 华泰证券股份有限公司 南京 北京 南京市建邺区江东中路 228 号华泰证券广场 1 号楼/邮政编码：210019 北京市西城区太平桥大街丰盛胡同 28 号太平洋保险大厦 A 座18 层/ 邮政编码：100032 电话：86 25 83389999/传真：86 25 83387521 电话：86 10 63211166/传真：86 10 63211275

务于一体，提供丰 富的电商交易模式、销售线上管控、电商物流运作及B�B在线支付多种场景解决方案。金融科技 以服务企业核心业务为出发点，助力传统金融业务数字化转型，提供支付、结算、信贷、理财、 保险、投资、融资、征信、风控等全业态、多业务场景融合的线上金融解决方案。 人工智能应用：智能服务 石油石化企业的服务业务与AI技术的结合，包括但不限于以下方面（图��）： 来源: 石化盈科&IDC

环境保护（绿 色金融），可持续性也被理解为包括经济和社会方面（ESG方法）。(Die Bundesregierung, 2021) 中国人民银行 绿色金融是指通过贷款、私募股权基金、债券、股票和保险等金融服务，吸引私 人资本投资绿色产业--如环境保护、节能和清洁能源--的一系列政策和制度安 排。(o. A., 2021b) 表6：可持续金融和绿色金融的定义概述 31 性丧失。转型风险是由向低碳经济转型过程中出现的政

风险，企业需要明确责任链条。在模型开发阶段，可以通过合同和协议明确开 发方、使用方和维护方各自的责任范围；在部署阶段，应建立系统日志和操作 记录，确保在发生问题时能够追溯决策来源和执行路径。此外，可以引入保险 机制，对可能的意外损失进行经济补偿，降低责任纠纷带来的法律风险。 人工智能偏见是另一个不可忽视的伦理风险。工业大模型的训练通常依赖 大规模数据，而数据本身可能包含偏见或不公平的分布，例如性别、地区或行