文章核心观点 - AI Agent手机被视为智能手机行业在增长乏力背景下的新变局和新增长点，2026年有望成为其量产元年[1][2] - 行业正形成“激进派”与“稳健派”两条不同的发展路径，面临合规、成本、价值等多重挑战，大规模普及仍需闯关[2] “重兵集结” 剑指AI手机新时代 - 行业背景：在智能手机销量增长乏力的背景下，AI Agent手机成为企业争夺的“船票”[5] - 大模型厂商动态：字节跳动（豆包）正积极推进与vivo、联想、传音等头部硬件厂商的AI手机合作[5]；智谱将其核心AI Agent模型AutoGLM全面开源，为行业发展“踩下油门”[5][6] - 硬件厂商动态：中兴通讯已收到多家企业合作邀约，与豆包的合作只是其路径之一[6]；华为、vivo、荣耀、联想等品牌纷纷在旗舰机中注入AI Agent能力，例如华为鸿蒙6将小艺升级为“智能服务统一入口”[6] - 发展路径分化：行业出现“激进派”和“稳健派”[7] - “激进派”以豆包AI手机为代表，采取高权限集成模式，直接调用系统底层功能，触及传统App生态边界[7] - “稳健派”以华为等厂商为代表，通过操作系统级API接口实现跨应用协作，更符合现有开发规范[7] - 路径分化原因：vivo、华为等头部厂商年出货量超过4000万部，系统级改动意味着亿元级别的合规费用，ROI倒逼其将AI做成“功能”而非“底座”[7]；中兴手机全球市场份额约3%，边际风险低，愿意用系统权限换增量，是典型的“小艇调头”效应[7] 冲突显现 智能与权限成“跷跷板” - 利益冲突：AI Agent作为“超级入口”可能威胁App背后互联网平台在广告曝光、内容分发、交易佣金等方面的核心利益[9] - 安全风险与权限问题：豆包AI手机因拥有高系统权限（如`android.permission.INJECT_EVENTS`），被微信、淘宝及一些银行类App“屏蔽”[9][10] - 该权限允许应用向系统注入模拟的用户输入事件，拥有“上帝之手”，其危险在于操作的不可分辨性，可能被恶意软件利用绕过银行、游戏等App的安全识别[9][10][11] - 行业担忧：权限和智能是“跷跷板”关系，AI需要更多权限才能更智能，但过度开放权限威胁隐私与安全，导致App和手机厂商授权谨慎[11] - 解决思路：需在技术层面发展隐私计算、沙箱隔离等技术；在行业端建立权限分级标准与审计机制；在政策层面完善法律法规，明确权责边界[11] 元年将至 需冲破合规、成本多重难关 - 量产元年预判：2026年有望成为AI Agent手机“量产元年”，这是产业对算力、功耗、成本三条曲线交汇点的预判[13] - 量产成本条件：需同时满足三个条件才能将BOM成本压到320美元以下，让渠道敢下千万级别订单[13] - 手机SoC的NPU算力超过40 TOPS[13] - 12nm以下射频PA量产[13] - 70美元级别的8GB LPDDR5X模组出现[13] - 规模化基础挑战：目前主流路径严重依赖云端，存在三个根本性矛盾[14] - 将包含隐私信息的屏幕流持续上传云端，带来数据主权与安全风险[14] - 受制于网络延迟与带宽的交互流畅度“天花板”[14] - 海量用户高频调用云端大模型带来的难以持续的算力经济成本[14] - 量产需闯三重难关[14] - 合规关：需要工信部牵头出台“终端Agent权限白名单”标准，解决手机被App封禁的不确定性[14] - 成本关：“NPU+大模型授权+内存溢价”不能使手机整机成本的增幅超过8%，否则渠道端不会接受[14] - 价值关：必须跑出日活跃用户数大于30万的“杀手级”场景，让消费者换机理由从“拍照更好”变成“办事更快”[14]

文章核心观点 - 金融监管总局正式公布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，旨在鼓励和引导行业加快发展数字金融，明确了八个重点领域共33项工作任务 [1] 推进数字金融服务的重点领域 - 支持科技型企业创新成长：聚焦“两高一轻”特征，建立科创企业大数据集以识别画像，提高信贷审批效率 [1] - 服务先进制造业发展：利用工业互联网和产业知识图谱提升数据分析能力，强化对制造业数字化改造的信贷支持，并运用数字技术提供保险补偿服务以增强风险防范 [1] - 助力绿色经济发展：运用技术手段识别环境风险，优化绿色金融服务模式，助力实现“双碳”目标 [1] - 深化小微企业金融服务：整合物流、税务等多维数据优化授信模型，建设线上综合服务平台，构建特色化金融生态圈 [1] - 开发民生服务领域数字金融产品：提高医疗、养老等领域金融服务能力，同时注重弥合“数字鸿沟”，加强网点适老助残无障碍功能建设 [1] - 服务乡村振兴：加强数字平台系统建设与数据对接，增强“三农”金融服务能力，延伸金融服务半径，助力数字乡村建设 [1] - 支持落实国家重大区域发展战略：因地制宜提供数字化金融服务 [2] - 支持贸易数字化：积极参与航运贸易数字化建设，加强贸易数据信息应用，为“走出去”和“一带一路”建设提供高质量金融服务 [2] 前沿技术与风险管理要求 - 加快发展“人工智能+金融”：鼓励有条件的金融机构构建企业级人工智能平台，集中管理模型开发、部署与评估流程，以提升人工智能建模及安全应用能力 [2] - 探索前沿技术融合应用：积极探索量子计算、区块链、隐私计算等前沿技术在金融场景的融合应用，加速科技创新成果转化 [2] - 加强数字化环境风险管理：加强流动性风险、操作风险及外包风险管理，建立覆盖重要业务流程和关键节点的人工干预机制 [2] - 强化数据安全与消费者保护：对金融消费者个人信息实施全流程管理，并通过员工培训和金融消费者教育双轨提升数据安全意识 [2]

行业背景与公司定位 - 在金融领域，数据是定义信用价值的核心要素，信用是支撑现代商业运行的基石[1] - 专业的第三方征信机构是将数据转化为真实可靠“信用画像”的关键[1] - 全联征信是央行首批备案的第三方企业征信机构，致力于提供值得信赖的征信解决方案[1] 数据基础与治理能力 - 信任源于数据的真实与全面，公司依托其备案资质整合工商、司法、税务、银行流水等多维动态数据[3] - 特别注重深入刻画企业资金流动的“活数据”，并进行标准化清洗与治理，形成高质量的企业全景画像[3] - 其出具的“信用报告”可作为权威的“信用代证”，为企业在政务、金融场景中提供可信证明[3] 技术应用与风控创新 - 公司通过接入DeepSeek R1等大模型，结合动态知识图谱技术，大幅拓展风险识别的维度与深度[4] - 基于Transformer架构优化的模型实现了信用评分的秒级更新与实时预警，显著提升了反欺诈与审批效率[4] - 信用评估从静态的“报表导向”转向“行为+财务”驱动，尤其适配缺乏传统抵押物和规范报表的小微企业[4] 数据安全与价值实现 - 公司运用区块链、隐私计算技术，为数据流通提供全链路存证与溯源，实现“数据可用不可见”[6] - 实现了从评估到赋能的全链路服务闭环，不仅提供定制信用报告，还帮助企业将数据资源合规转化为可入表的“数据资产”[6] - 完整的技术体系覆盖数据整合、智能风控到价值释放，旨在将分散的数据转化为可信的信用凭证，赋能企业融资与成长，并推动社会信用价值的高效流动[6]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济的核心支柱，正以前所未有的速度与深度重构金融体系，成为推动经济社会高质量发展的关键引擎，但其发展伴随着数据安全等多维度风险，需要高度关注和有效应对 [1] - 政策层面已将数字金融高质量发展提升至国家战略，明确支持发展，同时监管层强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [2][4] - 以人工智能（AI）为代表的新技术正在重构金融服务生态，金融机构正加速数字化转型和AI应用，以提供个性化、场景化的服务 [2][3] - 生成式AI、区块链、量子计算等新技术的深度应用，与API滥用、第三方合作漏洞等问题交织，形成了多维度、全链条的数据安全挑战，数据安全已成为核心挑战 [5][6] - 应对风险需要技术迭代与前瞻布局并行，包括采用隐私增强技术、完善数据治理与风险管理框架、推动行业标准统一与能力共建等 [7][8][9] 政策与战略部署 - 党的二十届三中全会强调加快构建促进数字经济发展体制机制，并对积极发展数字金融作出部署 [2] - 2023年10月召开的中央金融工作会议首次将数字金融写入中央文件，明确提出要大力发展数字金融 [2] - 2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，强调数字金融对建设金融强国、巩固和拓展我国数字经济优势具有重要意义 [2] - 国家金融监督管理总局副局长肖远企强调，监管鼓励金融机构运用最新科技优化服务、降低成本、提升效率，但创新不能脱离风险管控的底线 [4][5] 金融机构数字化转型与AI应用 - 金融机构业务模式创新朝着“以客户为中心”的方向深度演进，推出个性化金融产品与服务，并深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在个人金融、金融市场、对公信贷等重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行的“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [3] - 邮储银行“邮智”大模型适配吸收多款主流大模型，开展了230余项大模型场景建设 [3] - 邮储银行票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据的全流程智能化管控；投行业务交易机器人“邮小宝”实现债券包销交易的智能询价应答，询价交易效率提升95%以上 [3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能够通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合多维度用户画像与金融产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险与挑战 - 核心金融数据一旦泄露，可能直接危及金融体系稳定和公众利益，此类风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征 [1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等现实短板，加剧了风险防控的复杂性 [1] - 生成式AI技术的应用可能带来双重风险：利用用户数据进行训练以了解投资偏好和群体行为；以及未经授权爬取数据 [5] - 大模型自身的安全漏洞可能导致金融敏感信息泄露，若AI系统被赋予过高权限且存在后门或缺陷，极易引发连锁风险 [5] - 生成式AI依赖海量训练数据，易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险 [6] - 区块链虽具不可篡改优势，但链上数据一旦写入便难以删除，与个人信息保护法中的“被遗忘权”存在冲突 [6] - 量子计算对现有加密体系的潜在破解能力已构成先存储后解密的长期威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控与应对建议 - 应对生成式AI的“幻觉”问题，可从两方面着手：在训练环节引入更高质量、更专业的语料；在场景应用中搭建传统数据库校验机制进行交叉比对 [6] - 区块链的匿名性风险具备可控空间，例如Chainalysis的区块链分析技术已能对公共区块链上任意一笔交易全链路溯源、精准定位交易主体 [7] - 面对量子计算的挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年的准备期，构建适配量子计算时代的安全防护体系，实现“平滑切换” [7] - 加快“隐私增强”等新技术的落地应用是当下首要任务，金融机构需强化防护，如设置防火墙、进行数据脱敏脱密 [8] - 需要推动监管科技发展，用技术来监管技术，以应对远超人工管控能力的新型风险 [8] - 需完善数据治理框架，对数据全生命周期进行有序的全链条安全管理，并制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地，以利于数据流通，并应同步技术发展进行持续的规则优化 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见” [9] - 制度层面亟需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [9] - 通过常态化攻防演练、员工安全意识培训和问责机制，培育安全即底线的组织文化 [9] - 行业层面需要大力推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系 [9]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需高度关注并应对[1] 数字金融发展趋势与AI应用 - 金融机构数字化转型是必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务以及深耕场景化金融提供一站式解决方案[2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景[2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位[2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据全流程智能化管控，债券包销交易机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上[3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务推荐[3] 数据安全风险与挑战 - 生成式AI应用可能带来双重风险：利用用户数据训练可能解读群体投资行为方便大机构博弈；可能未经授权爬取数据，且大模型自身安全漏洞若被利用易导致金融敏感信息泄露[5] - 技术领域存在三大典型风险：生成式AI易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期威胁[6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面[6] - 金融数据的特殊性意味着泄露可能引发连锁风险，且风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征[1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等短板，加剧了风险防控复杂性[1] 风险防控建议与措施 - 监管层鼓励金融机构运用科技优化服务，但创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序[4] - 应对生成式AI幻觉问题可从两方面着手：在训练环节引入更高质量专业语料；在应用场景搭建传统数据库校验机制进行交叉比对[5] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源和主体定位，从而将风险逐步降至较低水平[7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，头部机构应主动投入研发与系统改造，通过5年到10年准备期构建适配的安全防护体系[7] - 金融机构应多管齐下强化防护：做好防火墙设置、数据使用前脱敏脱密；推动监管科技发展；完善数据治理框架进行全生命周期安全管理；制定完善的响应预警机制[8] - 需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见”[8] - 制度层面需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架[8] - 通过常态化攻防演练、员工安全培训和问责机制，培育安全文化[8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛[9]

智慧农业定义与当前进展 - 智慧农业是利用人工智能、物联网、大数据、区块链、隐私计算、机器人等信息技术和智能装备，实现农业生产全过程信息感知、智能决策、精准作业的全新农业生产方式 [1] - “十四五”以来，行业在信息感知、智能决策、精准作业三个层面取得较大进展，为农业现代化提供新动能 [1] 行业发展优势与现存挑战 - 行业发展具有独特优势，包括大型国有农业企业能推动创新链与产业链融合并提供大规模应用场景，以及新型基础设施向乡村覆盖降低了部署与应用成本 [2] - 行业发展仍存在数据壁垒、应用范围较小、装备互联互通不足、系统集成难等痛点难点需要破解 [2][3] 未来发展方向与政策建议 - 未来需加快行业从“跟跑”“并跑”转向“领跑”，汇集政、产、学、研、用多方资源，形成基础研究、应用研究、研发制造相互衔接的创新体系 [2] - 需充分发挥国家级创新平台的引领作用以突破关键核心技术，并积极推动企业成为创新主体以促进技术成果高效转化 [2] - 需重点加强高端智能农机装备的研发与制造，为农业现代化提供关键装备保障 [2] - 需建立科技创新成果与标准转化联动机制，不断完善智慧农业标准体系，加快国家标准、行业标准的制定和实施 [3] - 需探索“先行先试+试点示范+推广应用”的全周期场景设计机制，在基础较好区域设立智慧农业引领区，探索区域整体解决方案 [3] - 需通过政策拉动、典型带动等方式支持规模化生产经营主体率先示范应用，形成典型示范应用场景，并总结推广符合各地需求的发展路径 [3]

文章核心观点 - 中国正大力发展数字金融，将其作为深化金融改革、促进数字经济与实体经济深度融合的重要保障，并已取得显著成果，未来将从政策、法规、技术、安全及数字货币等多维度协同推动高质量发展 [1][5][6] 数字金融发展成果与现状 - “十四五”期间，金融业数字化转型取得积极成果，金融服务数字经济和促进数实融合成效显著，为构建“科技—产业—金融”良性循环提供支撑 [2] - 金融业以数字化转型提高产品与服务效能，在政策引领下，银行、保险、证券业积极推动人工智能、大数据、区块链等技术在风控、营销、投顾等环节的融合应用与创新 [3] - 2024年，我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%左右 [4] - 金融服务数字经济成效显著：“十四五”期间，数字经济产业贷款增速明显高于各项贷款平均增速，截至2024年9月末，数字经济核心产业贷款余额8.2万亿元，同比增长13.0% [4] - 债券市场创新推出“科技板”，支持发行科技创新债券，拓宽数字经济相关主体直接融资渠道 [4] 发展数字金融的必要性与方向 - 发展数字金融是把握数字经济发展机遇的需要，数字经济已成为推动经济增长的重要引擎 [5] - 数字经济蓬勃发展为数字金融提供了有利条件，如全国一体化大数据中心体系加快构建 [5] - 推动数字金融高质量发展的方向包括：强化政策引导，研究制定“十五五”数字金融发展规划；完善法律法规，构建治理体系；夯实基建底座，提升技术支撑 [6][7] 数字人民币发展情况 - 数字人民币是中国人民银行发行的数字形式法定货币，具备法定货币安全性、支持离线交易和“支付即结算”、可控匿名等独特优势 [8] - 我国在央行数字货币研发和试点应用方面走在国际前列，全球超过100家央行正在探索数字货币 [8] - 研发试点持续推进：2019年起在多地开展试点，后扩展至17个省市的26个试点地区，2022年数字人民币APP上线 [9] - 截至2024年9月末，通过数字人民币APP开立个人钱包2.25亿个，试点地区数字人民币累计交易金额14.2万亿元，累计处理交易33.2亿笔 [9] - 应用场景丰富：在消费零售、餐饮文旅、教育医疗等多领域推进，例如苏州累计开立个人钱包3169万个、对公钱包107万个 [10] - 服务实体经济应用拓宽：例如腾讯为微众银行小微企业客户定制数字人民币智能合约信贷方案；国家电网供应链金融方案带动产业链使用数字人民币结算突破8亿元 [11][12] 数字金融生态安全与治理 - 数字金融发展伴随数据泄露、算法歧视等新型风险，金融业数据泄露平均成本已攀升至556万美元 [12][13] - 2024年，超25家国内银行因移动应用违规收集个人信息等问题被通报 [13] - 我国采取多项举措夯实发展基础：建立“三法一条例”网络安全法律框架；完善金融科技监管沙盒机制，截至2024年末全国已有数百个创新应用项目完成测试并推向市场；大力推动监管科技应用，如利用大数据技术协助拦截可疑交易逾百亿元 [14][15] - 未来安全治理方向：加快推广隐私计算等关键技术；强化对算法与人工智能的伦理治理；构建适应数字经济特性的敏捷监管体系 [15][16]

公司获奖与行业认可 - 桔子数科在第十九届华夏机构投资者年会暨华夏金融（保险）科技论坛上，凭借其自主研发的智能风控系统“桔盾”，荣获“2025年度智能风控科技创新应用典型案例”奖项 [1] 获奖系统核心优势 - “桔盾”智能风控系统基于千亿级数据训练，实现毫秒级风险识别与动态策略调整 [2] - 该系统欺诈拦截准确率超过99% [2] - 系统依托生成式AI技术，可提前72小时预测潜在风险，推动风控模式从“被动防御”向“主动干预”升级 [2] 公司技术战略与行业背景 - 公司坚持以人工智能、大数据、机器学习等前沿技术驱动风控革新，构建覆盖全业务场景的智能风控体系 [2] - 公司技术实践旨在助力金融机构提升风险管理效率并优化用户体验 [2] - 当前全球经济环境复杂多变，金融机构在数字化转型中需同时保持发展活力与增强风险抵御能力 [2] 公司实践与论坛主题的契合 - 公司实践诠释了论坛“活力、韧性、拓新、赋能”的主题 [3] - **活力体现**：通过技术创新优化风控模型，提升金融机构的业务拓展能力 [3] - **韧性体现**：通过强化风险识别与应对能力，增强金融体系的抗风险韧性 [4] - **拓新体现**：探索AI、大数据等技术在风控领域的深度应用，开辟金融科技新赛道 [5] - **赋能体现**：为金融机构提供智能化工具，助力其更好地服务实体经济 [6] 未来发展方向 - 公司未来将继续深耕人工智能、大数据、隐私计算等前沿技术 [6] - 公司致力于为金融机构提供更智能、更高效的数字化解决方案 [6] - 公司目标是助力行业构建更具活力与韧性的金融生态 [6]

论坛背景与主题 - 第二十二届中国国际金融论坛于2月19日-20日在上海举行 [1][5] - 论坛主题为“数字经济时代的智能金融生态构建” [1][5] 数字经济发展现状 - 中国数字经济发展迅速，已形成“顶层设计+专项部署+地方试点”的多层次政策体系，推动数字经济规模快速增长 [3][7] - 上海通过政策引导、基建支撑、要素结合、产业融合、治理优化等举措，推动数字经济实现规模上量、结构优化、质量提升的快速发展 [3][7] - 各金融机构普遍积极布局AI技术，推动业务从数字化向数智化转型，数字技术正在重构金融服务的全链条，应用涵盖智能客服、风险管控、精准营销、投资决策等环节 [3][7] 构建智能金融生态的建议 - 需进一步夯实数字基础设施，加快6G、千兆光网、智算力中心等新型基础设施建设，推动公共数据开放共享，打破数据孤岛，释放数据要素价值 [3][7] - 需进一步加强核心技术创新攻关，特别加大对人工智能、区块链、隐私计算、量子计算等前沿技术的研发投入，鼓励产学研用深度融合，培育具有全球影响力的科技企业 [3][7] - 需进一步创新监管模式，平衡好创新激励与风险防控，构建“监管沙盒”、穿透式监管、实时监测等新型监管工具 [3][7] - 需进一步重构金融教育体系，当前既懂金融又通技术的复合型人才非常稀缺，必须改革传统金融教育模式，通过重构交叉学科体系、更新课程内容、强化产学研联动及升级师资队伍，培养适应AI时代的新型金融人才 [4][8] 上海金融业联合会的行动计划 - 将继续发挥平台作用，助力搭建高水平交流平台，在全行业推动形成共识，主动拥抱技术革命，推动变革式发展 [4][9] - 将推动在沪金融机构与顶尖高校、科研院所、科创企业建立更紧密的协同创新机制，加速技术成果向现实生产力转化 [4][9] - 将充分发挥专业委员会作用，推动制定人工智能金融领域的行业标准与实践范例 [4][9] - 将推出面向会员单位的更多富有成效的培训项目，推动新型金融人才培养 [4][9]

公司参与国家级课题研究 - 中国电信翼支付作为支撑单位，深度参与国务院国资委2025年组织的《关于加强国有企业穿透式监管的理论框架和实践要求》课题研究，并重点承担其中两项子课题 [1] - 这标志着公司运用数字科技服务国资监管智能化转型的专业能力与实践价值，获得了课题牵头方及监管机构的高度认可 [1] 课题研究核心方法与内容 - 公司组建了跨数据、技术、业务领域的专项研究团队，以数据科技全面助力穿透式监管走实走深为核心目标 [2] - 研究聚焦“系统建设”与“数据责任”两大方向，系统梳理了穿透式监管的系统建设思路与数据挑战，提出了体系化实施方案与落地保障建议 [2] - 研究创新性地设计了基于区块链、隐私计算技术的数据安全保护方案，覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁全生命周期 [2] 智能化监管平台“御风”的核心能力 - 公司基于课题研究与实践，打造了“御风”智能化穿透式监管平台，旨在破解“上级看不清、下级管不到”的治理难题 [3] - 平台构建了“一屏三中心”与“三库四引擎”的核心架构，实现风险全景透视、智能预警到协同处置的全流程闭环 [5] - 平台具备EB级海量数据处理能力，融合超3亿商事主体与超20亿图谱关系数据 [5] - 平台依托自研Talon推理加速技术，将模型推理速度最高提升6.5倍 [5] - 平台覆盖“11+N”风险场景的标准化原子能力体系，可快速赋能企业构建覆盖事前、事中、事后的全链路精准风控能力 [5] 平台实践成果与市场认可 - “御风”平台及其代表的实践已成功入选国务院国资委发布的首批“中央企业人工智能战略性高价值场景” [6] - 相关技术成果荣获吴文俊人工智能科技进步奖二等奖 [6] - 平台成功入选由国务院国资委指导评选的“2025央企产业链创新发展优秀案例” [6] - 目前平台已累计服务30余家中央企业，在违规挂靠、虚假贸易、空壳公司识别等重点风险场景中有效提升了企业风险防控的主动性、精准性与协同效率 [6] 公司未来发展规划 - 公司将深研穿透式监管内核，以课题成果为牵引，深化AI与监管流程融合，全力打造央企智能化穿透式监管标杆平台 [6] - 公司将主动对接国资监管新导向，搭建央国企交流桥梁，探索可信数据共享生态，以创新科技护航国有经济高质量发展 [6]