数据要素流通典型应用场景案例集.pdf
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1、数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 录 Contents 报告要点.1、数据要素流通交易发展背景与现状.2、业.5 建筑全产业数字中台赋能企业国资运营监管普元信息.7 全球商情信息平台在外经贸场景中的应商安信.10 精准产业数据赋能化业创新和发展芯化和云.13 宗贸易供应链采购赊销场景蚂蚁产业控平台.16 三、融.19 融机构投资决策,险管理应场景智慧.22 联邦学习平台在电信反欺诈中的应商银.25 信险关联关系识别中证数智.28 融领域中的投资决策、险控制通联数据.30
2、小微主动授信智能决策银.33 科技指数模型推动融科技贷数新络.35 公共数据辅助融信贷流程决策优化中睿信.38 融合政务数据赋能银智能控智塔科技.41 基于底层穿透的多维度公募基产品评价场景恒聚源.43 利数据+智能评估定价三百云.45 跨业电信反欺诈数据要素流通系统天津移动.47 四、医疗.50 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 基于临床试验的医疗数据共享和流通平台上海数产.52 商保数据服务平台健交科技.55 五、农业.58 创新智慧农业新模式驱动农村融数字化变左岸芯
3、慧.60 六、交通.63 公路交通数据产品跨界赋能中小微融润征信.65 智能联汽数据共享平台推动汽产业创新零数科技.68 基于 Corner case 数据驱动智能驾驶产品跃升岚图科技.71 七、电.74 基于源头可信数据要素的储能资产管理平台蚂蚁区块链科技.76 数字孪搭建智慧电51WORLD.78、智慧城市.81 全媒体多模态数据在智慧城市中的应密度信息.84 利时空 AI 和数据智能选址评估维智卓新.86 产业脑赋能地产业数字化转型创造.89 超型城市体化救援体系架构应上海航信.91 九、营销.93 天域数擎在线营销增强服务瓴智能.94 参考献.96 数据要素流通典型应场景案例集 Typ
4、ical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 1 报告要点 1.数据是发展数字经济的重要资源数据是发展数字经济的重要资源,同时也是国家战略资源和全球竞争的关键资源,数据作为生产要素的流通使用是数字革命的独特特征。2.数据要素的流通交易是其价值释放的前提数据要素的流通交易是其价值释放的前提,而数据资源的“碎片化”和相互隔离是目前面临的主要挑战,建立数据市场,推动数据要素的流通是解决这一问题的关键;我国高度重视数据要素市场建设,通过国家政策引导和市场实践探索,推进数据要素流通和交易市场的标准化和制度化建设。3.无场景,不交
5、易无场景,不交易。脱离了具体的应用场景,数据价值无从谈起,也就无法真正实现有效的流通。本案例集基于编写组和参编企业的深入调研和材料梳理,汇集了以上海数据交易所挂牌企业为主的 28个数据要素流通典型应用场景案例编纂成册,每个案例都遵循“应用场景”“应用场景”“解决方案”“解决方案”“经济“经济、社会社会效益及创新点效益及创新点”和“推广价值”和“推广价值”等四方面起草。4.这些企业的行业特征、数据特点、数据产品体系和数据应用模式各有不同,特别是覆盖了当前数据覆盖了当前数据要素的主要应用场景要素的主要应用场景,涉及工业、金融、交通、医疗、电力、农业、智慧城市和营销八大领域。这些来自行业的第一手的经
6、验将为更多企业提供宝贵的参考,充分呈现场景驱动下的数据价值,共同推动我国数据要素市场的加快繁荣和高质量发展。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 2、数据要素流通交易发展背景与现状 习近平总书记在 2022 年 1 月求是杂志上发表的不断做强做优做大我国数字经济一文中提到,“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量”。数据不仅是发展数字经济的重要资源,也是国家基础性战略资源,更是未来全球竞
7、争的战略资源。数据要素的流通使用是数字革命区别于工业革命的特征之一。世界各国纷纷将大数据上升为国家战略,在数据资源、数据处理技术、数据产业等方面开展全方位的竞争,数据要素的流通利用也已成为国际竞合焦点。在数字经济时代,数据作为新型生产要素,正被加速应用于千行百业,在风险控制、智能营销、产品研发牵引、成本精细化管控等方面均能产生显著促进,明显提升企业、行业及宏观经济的运转效率,提高国民经济产出,深度赋能国民经济1。从宏观层面来看,数据要素对经济的促进作用日益增强,GDP增长贡献率持续提升。根据中国数据要素市场发展报告2,数据要素对当年 GDP 增长的贡献率和贡献度在 2021 年分别为 14.7
8、%和 0.83%。从中观层面来看,数据要素显著提升行业产值,部分行业弹性可达 3%。数据要素对各个行业的产值均能产生正向促进效应。特别是信息传输、软件和信息技术服务业,其数据要素投入产出弹性在 2021 年达到了 3.044,即当所有其他投入要素保持不变时,数据要素投入每增加 1%时,信息传输、软件和信息技术服务业产出增加 3%。从微观层面来看,数据要素可明显增强企业绩效,总资产净利润率(ROA)远超行业均值。数据要素对企业效益的影响,表现在生产优化、运营效率提升、产品/服务创新以及业态转变等多个方面。根据中国数据要素市场发展报告的测算,对数据要素应用程度较高的企业,总资产净利润率约为 3.6
9、0%,远超上市公司近 30 年约 2.27%的平均水平。作为数字经济全新的、关键的生产要素,数据贯穿于数字经济发展的全部流程,与其他生产要素不断组合迭代,加速交叉融合,引发生产要素多领域、多维度、系统性、革命性群体突破。然而,孤岛的数据价值非常有限,数据要素价值释放的前提是数据流通。数据“碎片化”和“条块分割”制约了数据要素的价值释放。政府、企业各单位间存在信息隔离,数据的所有主体“各自为政”,难以和其他数据所有主体互联互通,数据常常以“数据孤岛”的形式被存储在多个独立的、不兼容的主体中。此外,数据要素具有极易复制、非排他性、难追溯、交易环境复杂等特点,面临着隐私泄露和安全风险的挑战。建立数据
10、交易市场,促进数据高效流通,已成为当下的重要解决方案。党和国家高度重视我国数据要素市场的建设。自从党的十九届四中全会首次提出把数据作为生产要素,五中全会进一步确立了数据要素的市场地位以来,党中央、国务院先后发布了多项与数据要素流通及数据要素市场培育有关的文件。特别是,2020 年 3 月发布的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见明确提出了“加快培育数据要素市场”的战略任务,并提出在推进政府数据开放共享的同时,还要提升社会数据资源价值,支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。2021 年 12 月 12 日,“十四五”数字经济发展规划
11、指出,加快构建数据要素市场规则,培育市场主体、完善治理体系,促进数据要素市场流通。2021 年 12 月 21 日,要素市场化配置综合改革 1 国盛证券.个案例:数据要素如何提升效率.2022.2 国家业信息安全发展研究中.中国数据要素市场发展报告(2021-2022).2022.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 3 试点总体方案进一步以“探索建立数据要素流通规则”为主题进行数据要素市场化配置改革的布局,设立了“在数据要素市场化配置基础制度建设探索上取得积极进展”的目标,
12、提出了“探索建立数据要素流通规则”的改革试点任务,并提出了“完善公共数据开放共享机制”、“建立健全数据流通交易规则”、“加强数据安全保护”等具体任务。2022 年 3 月底发布的关于加快建设全国统一大市场的意见提出了“加快培育统一的技术和数据市场”、“加快培育数据要素市场,建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范”的要求。2022 年 6 月,中央全面深化改革委员会审议通过了关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(以下简称意见),并在 2022 年 12 月全文发布。意见对于完善数据要素市场化配置机制、打造数字经济发展新动能具有举旗定向
13、的重要意义。意见通过构建数据基础的产权制度、数据要素流通交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素安全治理制度,让数据要素的获取、加工、流通、利用以及收益分配等行为有法可依、有规可循,推动数据要素市场规范化、制度化建设,最终实现数据要素市场化配置效率的提升。可以说,意见的出台正式拉开了我国数据基础制度从数据要素的认识主张走向数据要素具体制度实践的序幕,我国数据要素市场探索进入了关键时期。2023 年 10 月 25 日,国家数据局正式揭牌,将具体负责数字中国以及数据要素流通交易市场的建设,标志着我国数据要素流通交易进入正式制度规范创建、流通实践创新探索的开始。国外数据交易市场起步较早,早在 19
14、83 年,瑞典的 QlikDataMarkt 就成立了数据交易的公司并开始进行数据交易业务。从交易平台来看,经过近四十年的发展,国外数据交易市场已经形成了以综合性数据交易平台(BDEX)、细分领域数据交易平台(Factual)、IT龙头企业自有数据交易平台(AWS Data Exchange)三类平台为主的数据交易平台。从政策规则视角来看,国外数据要素市场的建设与其数字经济战略和政策的制定密不可分,且国外更为关注在政府数据开放、数据库保护和个人数据保护等几个方面。我国数据要素流通交易历史不长,数据要素流通实践和模式仍在探索中。数据作为生产要素参与市场流通始于 2014年数据交易机构的设立。近年
15、来,在国家战略的引导下,各地政府纷纷成立相应的管理机构,一批数据要素流通交易机构也相继成立,开启了我国数据要素流通的实践探索之路。数据要素流通的市场逻辑是将数据产品作为流通标的物,将数据供需双方、交易机构和相关数商作为参与者,通过信息技术形成交易渠道,通过法律推动力和竞争性推动力形成动力机制3。当下,我国数据要素流通与交易实践探索已历经 9 年,我国数据要素交易市场存在诸多问题,例如有效供给不足、市场参与者动力不足等,影响了数据要素交易市场活跃度,限制了数据要素的流通。上海数据交易所积极探索数据要素领域制度创新,针对数据交易全过程制定一系列制度规范,发布“7+6+1”(七项规范、六项指引、一项
16、术语)的制度体系,确立“不合规不挂牌,无场景不交易”的基本原则,为提供低成本、高效率、可信赖的数据流通环境,牵头建设了国内首个数据交易链,为数据流通交易提供合规与安全保障。截止目前,上海数据交易所数据产品挂牌数超 1600个,涵盖金融、航运交通、国际等板块,依托上海数据交易所在合规、可信、效率和资产化方面发挥的重要作用,日益活跃的市场交易生态正逐步形成。上海数据交易所是由上海市人民政府指导下组建的准公共服务机构。上海数据交易所紧扣建设国家数据交易所的定 3 丽华,杜万,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置.数据,2023,9(2):5-15.数据要素流通典型应场景案例集 Typi
17、cal Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 4 位,以构建数据要素市场、推进数据资产化进程为使命,承担数据要素流通制度和规范探索创新、数据要素流通基础设施服务、数据产品登记和数据产品交易等职能。为加快培育数据要素市场、充分发挥我国海量数据和丰富应用场景优势,2023 年 7 月,上海数据交易所联合国家工业信息安全发展研究中心向社会公开征集“数据要素典型应用场景(数据流通交易方向)”,拟遴选出一批具有示范性、可推广的数据要素成熟应用场景、典型应用模式、数据产品和服务。围绕数字经济、数字政府、数字社会等重点领域,面向政府、
18、企业、高校、科研院所和行业协会等主体,共收集近七十份案例材料,涵盖金融、医疗、电力、工业、交通等领域。经过项目组评审,从中选出 8个领域 28份案例。每个案例都严格遵循“应用场景”“解决方案”“经济和社会价值”和“推广价值”等四方面起草,共同组成此白皮书,为推动各方进一步探索释放数据要素价值的路径,促进数据要素高效流通交易,为数据供方、数据需方、数商等主体进一步挖掘数据价值提供指引和参考。各领域数据实践及企业典型案例见后续章节。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 5、业 从
19、 2016 年“十三五”规划对工业信息化的要求到 2019 年“5G+工业互联网”512 工程推进方案,再到2020 年 3 月关于推动工业互联网加快发展的通知,国家在政策层面积极支持我国工业互联网发展,明确了我国要由工业大国发展迈向工业强国的战略目标。工业互联网正成为推动新一轮科技革命、产业变革和工业制造企业数字化、智能化转型的重要驱动力量。图 1 工业互联网产业链生态 来源:中国电信5G工业互联网生态合作白皮书4 图 1 描述了工业互联网的产业链生态。终端层负责收集企业端的诸多数据,并通过网络层传达给平台。平台对数据进行管理、存储、分析与共享等操作。最终数据经由平台到达应用层,并服务于特定
20、行业。在产品生产过程中,海量的生产数据被产生,而工业互联网的关键就在于有效地采集和管理这些数据,并将数据资源转化为数据要素和数据资产,从而使数据具有变现能力,创造新价值5。终端层感知设备是数据采集和处理的起点。终端层主要是采集工厂内的生产数据、设备数据、管理数据、车间运营环境数据以及用户管理人员的信息等。企业数字化转型是进行终端数据采集的前提条件6。例如,“普元信息”帮助建筑行业的企业进行数字化转型,它创新地采用了流式数据实时采集技术,实现了投资、营销、设计、采购、生产施工、监理、运营等数据的统一采集与集中汇聚,为后续的数据应用奠定了基础。此外,需要注意的是,数据的来源不止有工厂,如企业经营信
21、息可能来自工商网站,部分原料的性质可能来自公开资料和科研探索等。“芯化和云”提供化工产业图谱以及上下游企业信息,其数据来源就包括对公开数据的收集与二次加工,以及其科研人员的研究所得。4 中国电信.5G业互联态合作书.2020.5 新华.业互联点亮数字经济,创新激活数据潜能.2023.6 国务院国有资产监督管理委员会.国有企业数字化转型.2023.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 6 上述通过各种方式采集的数据通过网络上传到平台层。有些企业存在较强的行业属性,比如建筑业和化
22、工业,所以“普元信息”和“芯化和云”主要基于其自身在特定工业领域的知识和经验建立行业应用平台。“普元信息”构建了建筑全产业数字中台,实现了集团内跨单位、跨部门数据共享共用。“芯化和云”则搭建了化工业数据交易平台,数据需求方可通过其购买相关数据集或研究报告。有些企业为不同行业的客户提供服务,比如“商安信”就推出了全球商情信息平台,用户可通过搜索获取全球企业的注册信息、营收表现、股权投资、信用评估、进出口贸易、公共舆情等信息,其旨在帮助外向型企业解决国际交往中的信息不对称问题,减少决策的盲目性,帮助客户防范信用风险。再比如,“蚂蚁集团”推出蚂蚁产业风控平台服务大宗贸易供应链核心企业,通过产业数据采
23、集、融合、应用的平台化、自动化、智能化,实现在供应商客户准入、资信调查、客户评级、预付赊销、风险排查和监控预警等环节,提供一站式客户风险管理能力。工业数据的应用场景十分丰富7,且其解决方案呈现出差异化的特征。对于产品更新快、产品结构复杂、产品价值高、生产柔性大、运维设计需求频繁的离散行业(如建筑业)而言,“普元信息”式的集团内部数据中台起到了很好的效果:在以数字中台为底座的数字化转型体系助力下,接受“普元信息”服务的某建筑企业的营业收入及净利润增长率预计均超过 10%。对于安全风险大、设备价值高、流程管控要求高、能耗高的流程行业(如化工业)而言,“芯化和云”式的全行业数据平台似乎起到了更好的效
24、果:一方面,山东门捷新材料股份有限公司通过使用“芯化和云”的数据产品抓住了 1000万元的商机;另一方面,在“芯化和云”数据产品的建议下,潍坊瑞华新材料股份有限公司在投产“二叔丁基过氧化物”后实现了 3000万元销售额。7 新华.5G+业互联应场景不断拓展.2021.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 7 建筑全产业数字中台赋能企业国资运营监管普元信息 1.应场景 2020 年 8 月,国务院国资委正式印发关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知,指导加速国有企业数字化转型
25、,强调建筑信息模型和人工智能在建筑企业转型中的作用。以某省领先建筑企业为例,其经历了全面的信息化建设,形成独特的建设模式和业务系统。但随着数字化加速,存在诸如重硬件轻软件、信息孤岛、缺乏统一平台等问题,这些问题影响了企业决策的效率和准确性。针对这些挑战,普元信息技术股份有限公司(简称“普元信息”)依据国资委的要求,提出了一系列解决方案。核心策略是创建“贯穿建筑全产业链的数据空间”,采用先进技术如“大云物移智”,构建涵盖集团到项目部的运营管控体系。创新之处在于使用流式数据实时采集技术,建立数字化中台,实现数据的统一采集和汇聚,促进跨单位、跨部门的数据共享。此系统将实现“一屏总览”和“一键调取”功
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