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]

行业动态 - 第三届民航网络与数据安全论坛在北京开幕 主题为"AI赋能民航新业态 共筑数智安全新基石" [1] - 论坛由中国航空运输协会主办 南航数智科技和中国民航信息网络股份承办 中国民航大学协办 [3] - 近300位来自航空公司、机场、民航保障企业、科研院所和网络安全领域的专家学者参会 [2] 行业趋势 - 民航行业正处于智能化转型的关键期 人工智能是重要驱动力量 [1] - 需要强化AI安全治理体系建设 建立"技术可控、流程可溯、责任可究"的AI全生命周期管理框架 [1] - 需深化数据安全与业务创新协同 探索民航旅客数据、航司运营数据、空管监控数据的分类分级保护路径 [1] 技术创新 - 南航数智科技获批"广州市信息技术应用创新（交通）行业适配中心" 论坛期间举行授牌仪式 [3] - 论坛见证了国产化适配成果落地 探讨技术创新与安全治理融合路径 [2] - 聚焦航空领域网络安全和数据安全前沿议题 包括架构创新和场景实践 [2] 人才培养 - 构建"政产学研用"协同创新生态 推动企业与职业院校共建产业学院 [1] - 倡议全方位加强人才队伍建设 提升多层次网络和数据安全专业人员实战能力 [3] - 培养"懂业务、精技术、善攻防"的复合型人才 [1] 合作机制 - 倡议加强多层次合作共享 构建民航网络和数据安全协同联动响应机制 [3] - 加强与网信部门、公安部门协同联动 建立跨领域安全威胁情报共享机制 [1] - 中国航协发出四点行业倡议 提升网络和数据安全现代化治理水平 [3]

AI与模型技术在金融软件研发中的应用与挑战 - 金融行业软件研发的核心痛点在于业务模型描述的完整性与准确性不足，以及行业模型训练中容易放大幻觉问题，解决这两个问题是实现IT模型生成代码的关键[2] - 未来软件研发模式将是“人类建模人员+AI程序员”的协作模式，目标是使所有业务人员都能直接生成软件完成开发[2] AI技术驱动银行核心系统与信贷业务转型 - AI技术为突破银行核心系统发展瓶颈带来革命性契机，通过动态推理引擎、金融知识库和持续学习机制，实现“核心个性化服务”，将客户需求精准映射到产品模型和合约条款并驱动自动执行[3] - 拥抱AI驱动的智慧核心是银行面向未来的必然选择，是驱动银行回归服务本质、重塑核心竞争力、构建未来智慧金融生态的关键引擎[3] - 针对传统信贷模式存在数据、效率、风险三大断层的难点，提出以AI技术驱动信贷业务进化，通过智能风控、流程再造、普惠破冰三大维度重塑信贷逻辑，实现从经验驱动到智能进化的战略转型[3] 企业财资管理与电子渠道的数智化发展路径 - 针对企业普遍存在的数据孤岛、风控滞后、效率低下三大痛点，企业财资管理数智化转型的必然性与核心路径是构建“看得见、管得住、调得动、用得好”的数智财资建设目标[3] - 电子渠道发展遵循“零售织网，对公铸剑”的双轨进化逻辑，零售电子渠道遵循增长逻辑以扩规模，对公电子渠道聚焦服务逻辑以塑深度，推动银行从“功能导向”向“价值导向”跃迁[4] - 双轨进化是银行经营逻辑的战略升级，终极目标在于通过零售广度与对公深度的协同，重塑数字化时代的银行服务生态[4] 区域性银行转型与数据资产化治理 - 为破解区域性银行转型难题，发起“区域性银行新一代核心系统研究课题”，旨在形成兼具落地性与可推广性的建设范式，全面提升区域性银行核心竞争力，推动技术标准与行业实践深度融合[6] - 数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合人工智能、智能问数等技术打通“数据—知识—业务”链路，数据治理是数据资产化的核心使能力量[6] - 结合Gartner发布的2025年数据趋势，提出九大关键方向，并通过构建复合AI知识库、加速AI智能体落地业务场景、推动数据编织驱动研发智能化三大路径，构建企业级数字孪生体，实现数据驱动的精准决策[6] 数智化能力应对商业银行利差收窄挑战 - 面对商业银行利差持续收窄的挑战，数智化能力是提升资产负债管理效能的核心[7] - 提出通过强化“结构透视优化、主动资负计划管理、客户综合定价、资源投放控制”等六大能力构建动态管理体系，为商业银行提供从“被动承压”转向“主动破局”的方法论，以抵御利差收窄冲击[7]

北京市人工智能赋能新型工业化行动方案（2025年） - 核心观点：推动人工智能与工业深度融合，拓展应用场景，助力制造业智能化升级，培育新质生产力 [1][2] 数据治理与模型训练 - 建设高质量制造业数据集，对数据首登记、首入表、首交易、首开放给予奖励支持 [2] - 搭建数据治理服务平台，建设开源数据集和数据治理工具集，支持标准化机构制定行业数据标准 [2] - 支持企业使用人工智能数据沙盒制度，首次使用沙盒训练的企业可获免费服务 [2] 行业大模型与智能体 - 支持开发行业大模型，对达到国内一流、国际领先水平的大模型算力成本给予最高3000万元支持 [3] - 打造通用智能体，对显著提升制造业效率的智能体按调用算力成本给予最高3000万元支持 [3] - 制定标准化通信协议，形成混合智能应用范式，适配行业广的协议将在京津冀推广 [3] 企业技术中心与仿真验证 - 支持企业技术中心搭建实验场景，优先推荐成效显著的市级中心为国家级中心 [4] - 研发工业仿真软件，搭建通用仿真平台，对承担重点任务的平台给予最高5000万元支持 [4] 智能安全与装备升级 - 建设模型安全靶场，对行业影响力大的安全保障平台给予最高3000万元支持 [5] - 提升装备智能化水平，对示范性新装备给予最高3000万元支持 [5] - 打造具身智能工厂示范标杆，符合条件的项目给予最高3000万元支持 [5] 智能产品与人才培养 - 支持建设中试平台和智能产品柔性生产线，最高5000万元支持 [6] - 培养复合型人才，建设实训基地，开展AI与制造业融合应用培训 [6] 金融服务与案例推广 - 创新"AI智造贷"等金融工具，支持企业智能化升级 [7] - 征集并宣传标杆案例，建立宣传网络平台促进经验交流 [7] 机器人行业动态 - 75家机器人上市公司2024年报出炉，行业竞争加剧 [9] - 人形机器人量产爆发，价格战加剧，科技革命推动产业重构 [10] - 机器人概念上市公司2024上半年业绩承压，但AI融合带来机遇 [10] - 具身智能机器人成为热点，微纳感知、人机协同等技术受关注 [10]

数据治理与智能转型 - 胜利油田通过部署新型传感器，数据采集完整率从68%提升至91%，深海设备年维护成本降低40% [1] - 采用特种合金外壳的耐腐蚀压力传感器在海水环境中稳定运行8个月，单台年维护费用从20万元降至12万元，防爆型传感器使用寿命从3个月延长至1年，单井数据完整率从72%升至93%，月度维护工时减少60% [2] - 部署北斗授时系统实现2.3万个监测点毫秒级时钟同步，时间戳错乱率从15%降至1%，引入小波变换算法使数据偏差从12%缩小到3% [2] 模型优化与算法应用 - 胜利油田通过植入地形高程参数和植被分布特征，火灾蔓延预测误差从45%降至18%，灭火时间缩短25% [3] - 建立动态学习机制，当抽油机振动频谱偏移超过15%时自动触发模型增量训练，故障预警准确率稳定在89%以上 [3] - 开发参数迁移技术，模型适配陆地油库仅需补充10%新数据，训练成本降低70%，运用生成对抗网络（GAN）技术将7起重大井喷事故数据扩展至85组合成样本，识别率从32%提升至78% [4] 人员培训与技能转型 - 推出可视化手册将43项常见操作转化为三维动画，老员工系统操作通过率从52%提升至89% [5] - 采用"师徒结对"模式让老员工适应智能终端，共同开发的智能阀门控制系统在突发停电事件中发挥关键作用 [5][6] - VR演练舱提供12类事故场景模拟，井喷模拟考核平均得分提高37%，"石油工程+AI"双专业培训班学员优化3个应急模型，故障预警准确率提升15% [6] 协同机制与行业影响 - 跨油田应急演练中地质构造数据共享使泄漏扩散模拟误差从30%收窄至12%，联合处置效率提升40% [2] - 23个微服务模块平稳运行，86%老员工通过系统操作考核，智能应急体系实现从单点预警到全局协同的跨越式发展 [6] - 员工提出的17项优化建议中5项已落地应用，预计年创效超200万元 [6]

行业前景 - 国内金融科技市场规模预计以13.3%的复合增长率增长，2028年将突破6500亿元 [1] - 金融科技正成为推动产业升级的核心引擎，数字经济与实体经济深度融合 [1] 公司战略与技术布局 - 公司构建"技术赋能—风险防控—生态共建"全链条金融科技服务体系，在AI技术应用、数据治理、产业金融场景落地等领域形成标杆效应 [1] - 自主研发智能客户管理系统，运用自然语言处理技术提升服务精准度，减少客户被打扰次数 [2] - 与华为云合作基于昇腾AI云服务与DeepSeek大模型，实现AI机器人、智能客服等场景的孵化与商用 [2] - 与华中科技大学合作突破传统客服痛点，升级系统实现知识库动态匹配与用户情绪精准感知 [2] 数据治理与风险防控 - 累计服务新市民、信用白户等客群2200万人，协助金融机构实现380亿元授信额度投放 [3] - 采用SSL/应用层加密技术、HTTPS双向认证技术，抵御网络恶意攻击20000余次，拦截DDOS攻击550万余次，阻拦电信诈骗63.5万余次，挽回用户损失超20亿元 [3] - 获得ISO27001、公安部三级等保认证，联合117家金融机构组成打击金融领域黑产联盟（AIF） [3] 金融风险宣导与客户服务 - 金融风险宣导官方渠道覆盖率100%，线上金融风险普及教育超60次，覆盖人次超30万 [4] - 热线渠道全年客户满意度高达97%，形成"技术防御有硬度、教育普及有温度"的消保新生态 [4] 生态协同与政策响应 - 响应《关于做好金融"五篇大文章"的指导意见》，推动金融与产业深度融合，平衡数据智能与治理的关系 [5] - 荣获"专精特新"企业资质，探索AI赋能、数据驱动、生态协同的发展模式 [5] 未来展望 - 公司将以更开放的姿态融入产业生态，用技术创新滋养个体与组织 [6]

银行数据治理现状与趋势 - 数据作为生产要素正加速融入银行运营各环节，成为拓展营收的重要引擎，应用场景包括小微客户信用评估、零售客户精准画像、供应链金融等业务创新 [1] - 银行数据治理呈现两极分化：一方面数据报送与治理违规罚单频现，另一方面越来越多银行将数据管理部门独立并抬升至一级部门 [1] 银行数据治理组织架构调整 - 2024年多家银行设立独立数据管理部门：浦发银行设立总行一级部门"数据管理部"，工商银行董事会审议通过组建总行数据管理部议案 [3] - 国有大行中中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行，股份行中浦发银行、兴业银行、民生银行，城商行中青岛银行、贵阳银行、苏州银行等均单独设置数据治理一级部门 [3] - 部门命名存在差异化：交通银行设"数据管理与应用部"，华夏银行设"数据信息部"，光大银行设"数据资产管理部"，江苏银行设"大数据部"，体现数据治理不同阶段特征 [4] - 南京银行行动较早，2018年3月即成立数字银行管理部，承担全行数据治理和数字化转型双重职能 [4] 数据治理监管政策与实施进展 - 2018年原银监会出台《银行业金融机构数据治理指引》，要求建立自上而下治理体系并明确董监高职责 [6] - 2020年数据首次被国务院列为生产要素，2024年央行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，提出2027年基本建成适应数字经济的金融体系 [6] - 政策出台7年后，商业银行数据治理仍普遍处于"打补丁"阶段，缺乏全生命周期治理机制，中小银行尤为突出 [6][7] - 多数银行数据治理工作仍归属科技部门，部分通过委员会协调但作用有限，仅江浙区域中小银行因认识数据价值而主动推进 [7] 数据治理实施难点 - 银行高层普遍将数据治理视为部门级任务而非全行战略，导致资源投入不足 [10] - 部门壁垒导致数据孤岛问题，二级部门缺乏问责业务部门的权限 [10] - 数据资产化涉及业务流程重塑、平台搭建、人才培养等系统性工程，启动难度大 [12] - 监管滞后性使新兴业务缺乏治理框架，中小银行面临合规成本高企问题 [12] 数据治理监管处罚与改进措施 - 2025年前5个月涉及数据报送与治理违规的银行罚单达118例，涵盖虚报瞒报数据、EAST数据漏报等多种类型 [15][16] - 典型处罚案例：农业银行周口分行因监管统计数据不真实被罚50万元，江阴银行因重点领域数据不准确被罚60万元 [16] - 领先银行建立数据标准体系：平安银行制定企业级标准超200项，中信银行累计建设基础标准2.5万项，厦门银行建立2600余项分析标准 [17] - 部分银行开始战略级重视：浦发银行加强源头治理，华夏银行形成集团化体系，齐鲁银行将数据治理提升至全行战略层级 [19]

文章核心观点 - 民营经济促进法施行后，行业专家从审计、数据治理、合规及IPO等多维度探讨民营企业实现高质量发展的路径，核心在于提升财务透明度、推动数智化转型及优化资源配置 [1][2][3] 审计视角下的民企发展 - 民营企业融资困境的核心原因在于财务透明度不足，构建以财务透明为基础的信用体系是关键 [1] - 注册制改革后，财务透明度高的优质科技创新型民企获得了便捷的上市融资通道 [1] - 破解融资困境需三方共建：企业需完善财务管理制度并引入专业审计；金融机构需开发适配民企的信用评估模型；政府部门应打通工商、税务、司法等多维度信息以健全动态信用评估体系 [1] 数据治理与价值创造 - 数据驱动是民营企业构建核心竞争力的重要手段，通过数智化转型可建立多维度竞争优势，包括更高更快的市场响应速度、更有效的成本控制、更好的客户体验及迅速的产品创新 [2] - 释放数据价值的三方面建议：夯实数据治理基础，建立标准化数据采集与管理体系；拓展智能化应用场景，将数据价值渗透到产品创新、成本控制等运营环节；构建灵活可扩展的技术底座以支撑持续创新 [2] - 新质生产力将促进民营经济从生存竞争转向价值创造，需关注数据、技术、人才三位一体的创新体系，并通过政策优化制度供给、生态层面跨界合作及产业链并购来优化资源配置 [2] 国际化经营与合规 - 民营企业国际化经营在跨国供应链建设中面临“当地代理”与“自主建设”的战略选择，需综合考量物流成本、管理效率等因素 [3] - 从财务角度出发，国际化过程应以成本最低化、毛利最大化为设计原则，符合预期的性价比是民企走向国际市场的最大动力 [3] 赴港上市策略 - 内地企业赴港上市可选择H股或红筹模式，需优化公司治理以符合香港上市公司规则，包括调整董事会结构及提升财务透明度 [3] - 上市需评估财务条件如市值、盈利及现金流要求，并尽早开展财务及法律尽调，做好境内外监管合规性梳理 [3] - 提升上市成功率需关注市场环境，抓住政策鼓励窗口，并了解投资者偏好及行业趋势 [3]

金融信息化行业市场规模 - 2024年中国金融信息化行业市场规模达726.02亿元，同比增长13.85%，过去几年年均增长率保持两位数[1][10] - 软件业务收入2024年达13.73万亿元，同比增长10%，为金融信息化提供底层支撑[8] - 银行业占据金融信息化下游应用的48%市场份额，证券/基金业占26%，保险业占16%，互联网金融占8%[11] 行业定义与分类 - 金融信息化是指通过IT技术推动金融业务数字化、网络化和智能化转型的过程，涵盖信息系统建设、业务流程自动化、数据管理及电子化服务[2] - 行业目标为提高金融服务效率、降低成本、增强风险管理能力并推动金融创新[2] 产业链分析 - 上游包括硬件设备、基础软件、云服务及安全防护供应商，提供算力与存储支持[4] - 中游由系统开发商、金融科技服务商构成，负责定制化系统搭建及AI、区块链等技术应用[4] - 下游覆盖银行、证券、保险等金融机构及监管机构，实现高效运营与风险防控[4] 行业发展历程 - 1978-2000年为电算化奠基期，实现业务从手工到自动化跨越[6] - 2001-2010年为系统集成期，网上银行兴起，大数据初步应用[6] - 2011-2020年为科技融合期，互联网金融爆发，AI、区块链技术渗透[6] - 2021年至今为自主可控期，数字货币试点与生成式AI落地推动技术自主化[6] 上游技术发展 - 大数据技术助力金融机构客户画像精准度提升，如银行通过消费行为分析推荐金融产品[8] - AI技术变革风控与客服环节，智能算法降低信贷违约风险，智能客服提高满意度[8] 重点企业分析 - 恒生电子占据证券IT领域超50%市场份额，核心交易系统支持高频交易与万亿级资产管理[14][16] - 中科软保险科技市占率超30%，核心平台覆盖寿险、财险、健康险全场景[14][16] - 软通动力2024年营收313.16亿元，同比增长78.12%，主导银行核心系统信创替代[16] - 金仕达期货行业市占率超60%，专注复杂衍生品定价模型与高并发交易系统[16] 未来发展趋势 - AI技术将风控欺诈识别准确率提升至99%以上，降低人工审核成本60%，客户服务响应速度达秒级[20] - 数据治理通过联邦学习等技术扩展客户画像维度至200+，某银行信用卡审批时间从7天缩短至1小时[21][22] - 安全技术方面，AI入侵检测系统将安全事件响应时间缩短至分钟级，拦截成功率超99%[23]

大模型落地挑战 - 大模型需要完整的软件栈和工具链支持才能转化为生产力，仅引入模型如同"买图纸"，还需专业"施工队"完成开发、调优、部署等全流程工作 [1] - 开源大模型降低中小企业部署成本，但技术到场景的转化仍需解决工程性任务，要求"施工队"兼具行业理解与技术经济性 [1] 行业应用案例 - 宠物经济中，大模型可分析宠物行为数据创造新消费场景，但企业需配套能力跑通应用全流程而非仅采购模型 [1] 实施瓶颈 - 企业预算流程滞后导致"施工队"动力不足，数据治理能力弱制约人工智能落地，数据问题被比喻为"下水道工程" [2] 发展建议 - 企业需增加预训练投入、提升算力效率，通过消费场景实践形成数据闭环优化模型 [2] - 培养跨界复合型人才是推动大模型落地的关键要素 [2]