数据要素价值转化 - 数据要素作为新时代的"石油"，其资产转化和应用成为行业关注焦点，需通过治理与技术创新实现价值跃升 [1] - 《"数据要素×"三年行动计划(2024-2026年)》提出发挥数据要素报酬递增、低成本复用特点，优化资源配置并赋能实体经济 [1] - 数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合AI、智能问数等技术打通"数据—知识—业务"链路 [1] 数据应用领域变革 - 数据要素影响力提升叠加AI技术迭代，推动数据应用领域格局变革，需通过技术突破破解治理瓶颈 [2] - 高德纳报告指出数据领域九大趋势，包括AI代理、小语言模型等，催生企业和人员管理新挑战 [2] - 探索AI与数据治理深度融合是释放数据价值的关键，可通过复合AI知识库、数据编织等技术实现精准决策 [2] 企业数据价值激活 - 中央企业成立近500家数字科技类公司，约66%行业龙头企业购买过数据，数据开发利用热情高涨 [3] - 《2025年数字经济工作要点》强调推进数据资源整合共享，开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点 [3] - 数据要素价值最终需通过企业创新应用实现，国家数据局推动企业用数创新以体现降本增效和新质生产力培育 [3] 科技企业实践 - 神州信息发布"数智大脑"企业级解决方案，腾讯云搭建智能体开发平台满足企业全链路需求 [4] - 科技企业通过技术创新与场景落地双重驱动，深化数据要素与业务场景融合 [4] - 腾讯云表示智能体开发平台将随大模型进化进一步优化，助力企业搭建符合业务场景的应用 [4] 金融业数智化转型 - 金融行业数智化转型需转向"人类建模人员+AI程序员"协作的软件研发模式 [5] - 科技企业探索打破传统"竖井式"研发，建立业务建模、IT建模等核心组件架构以驱动金融软件升级 [5] - 金融机构拥抱AI"智慧大脑"是构建未来智慧金融生态的关键，需从"产品思维"进化为"服务生态" [5]