银行风控系统现状与问题 - 银行风控系统为防范电信网络诈骗而采取自动化模型监控交易 但存在“宁可错杀 不可漏放”的防御性策略[1] - 当前风控系统依赖规则引擎与浅层行为识别 将“夜间多频小额交易”等行为纳入预警范畴 算法模型过于依赖历史数据且缺乏场景理解能力[1][2] - 系统误判导致普通用户如夜班工作者 加班聚餐群体的正常交易被冻结 影响支付体验并可能带来误工 信用受损等次生困扰[1] 智能风控的进化方向 - 真正的智能风控应基于对资金流转路径 交易对手网络 用户行为画像的深度图谱分析 而非仅依赖时间 频次 金额等表层标签[2] - 银行应引入更智能的风控模型 采纳用户行为画像 职业特征 常用地点等动态标签 结合多维度数据进行综合判断[2] - 应建立分级响应机制 对长期信用良好用户给予更高信任额度 对异常行为先通过AI外呼或短信核实 对低风险疑点可通过短信验证 人脸识别即时解除而非直接冻结[2] - 人工智能与大数据技术应推动风控从“机械拦截”迈向“智能甄别” 在降低漏报率的同时大幅压缩误报空间[2] 银行责任与系统优化路径 - 银行有义务在风险控制与客户体验间寻求最优解 不能以安全之名行便利剥夺之实[3] - 风控系统进化方向应是精准化与人性化并重 监管层可推动制定更细化的风控操作指引 避免基层执行层层加码[3] - 银行应加快融合图计算 深度学习等技术以提升对复杂交易网络的辨识能力 同时建立快速申诉响应机制[3] - 银行风控的终极目标是构建一个既坚不可摧又润物无声的金融保护网 需在技术 规则与服务三者间找到动态平衡点[3]

大数据技术在高校安全管理中的应用 - 传统高校安全管理主要依赖人工巡逻和经验判断 属于事后干预模式 难以准确把握当代大学生线上线下行为差异的真实状况 [1] - 大数据技术为高校安全管理提供了新思路 通过构建智慧大数据安全管理模型 可实现基于多元数据的早期风险识别和精准定位 将工作重心从事后处理转变为事前防范 [1] 顶层规划与制度建设 - 高校需从全局视角构建适应安全管理的组织架构 成立由校领导担任首席信息官的领导小组 统筹协调校内安全数据的采集、管理及分析工作 [2] - 各二级单位需设立安全办公室 通过责任清单明确教务、后勤、宿管等部门的安全职责及数据提供义务 并将安全管理成效纳入个人年度考核与评优评先指标 [2] - 需依据《数据安全法》《个人信息保护法》等制定本校《数据安全管理办法》 明确数据采集、存储、共享到使用各环节的规范 并建立数据合规性审查机制 [3] 智能技术整合与基础设施建设 - 高校应构建智慧校园安全管理平台 整合视频监控、人脸抓拍、门禁、报警等前端感知设备 打通校内安全管理数据壁垒 [4] - 需设置身份识别、安全网关及加密口令等访问权限 并应用防火墙技术阻止恶意网络攻击 定期做好数据备份以防数据丢失 [4] - 通过植入人脸识别、行为分析等人工智能算法 可自动捕捉异常行为并实时发送预警 实现事前预警 [4] - 利用物联网技术连接温湿度、烟雾、水浸等传感器 可在环境数据异常时自动触发新风系统或空气净化器 实现对校园环境的实时感知和智能调控 [4] 人员培训与安全教育 - 高校需引进大数据、统计相关专业人才 培养兼具大数据技术应用与安全管理能力的教师队伍 助力安全管理体系建设 [5] - 应开展系统培训活动 邀请大数据专家开展讲座或研讨会 帮助管理者树立大数据思维并熟悉相关应用程序和软件操作 [5] - 需将数字管理能力纳入教师评价考核指标 并为表现突出者提供奖励以调动积极性 [5] - 应开发校内安全管理App 定期推送安全资讯、组织线上讲座、开展知识竞答 并完善隐患上报、服务预约等功能模块 [5] - 可联合消防站、警察局等举办开放日、志愿服务、反诈宣传等安全实践活动 让学生在参与中增强安全意识 [5]

案件核心与侦破结果 - 公安部A级通缉人员“刘某”的真实身份在兴义监狱被最终确认，其涉嫌贩卖毒品7500余克，相关案件历时13年正式告破 [3][4] - 确认“刘某”实为在逃人员“顾某”，其最终在亲情会见与DNA鉴定等铁证面前承认真实身份 [12][14] - 身份确认后，监狱方向原判法院及检察机关更正信息，并将涉毒余罪线索移送公安机关，清除了长期存在的监管安全隐患 [16] 罪犯伪装与侦查难点 - 罪犯“刘某”是典型的“三假”人员，虚构姓名、身份证号及家庭住址，自称越南或湖南人，且从不使用真实口音以切断与过去的联系 [5] - 案件侦查面临时隔久远、线索稀缺、涉及多省等困难，传统侦查方法屡屡受挫，全国多地协查回复均为“查无此人” [6][8] - 监狱专案组进行了长达十三年的追寻，翻阅档案、分析言行消费记录、辗转数万公里深入偏远山村查阅户籍，但初期一无所获 [8][10] 关键突破与侦破手段 - 案件转机出现在大数据技术的应用，通过将刘某照片与全国人口及在逃人员数据库比对，发现其与外省通缉的“顾某”相貌高度吻合 [10] - 在公安机关协助下，通过家属血样比对与亲缘鉴定，确认刘某与顾某家属属于同一父系，夯实了关键证据 [10] - 通过结合结婚登记材料、历史照片、家属现场辨认及DNA鉴定等多层证据，最终彻底锁定其真实身份 [12]

新版医疗器械GMP核心观点 - 2025年11月发布的新修订《医疗器械生产质量管理规范》旨在推动医疗器械产业向“数智制造”转型，通过强化信息化系统管理、电子记录与数据管理等方面的要求，为产业高质量发展指明方向 [1][2] 数智化转型的行业趋势 - 人工智能、模拟仿真等技术可加速产品技术迭代，物联网与大数据技术能采集并分析使用数据以指导研发改进，云计算技术可提高研发团队协作效率 [4] - 构建一体化数字化平台能打破研发、生产、质检、仓储等部门间的信息孤岛，实现数据同步共享，并通过自动化连续作业自动采集生产信息、生成电子记录，从而提升生产效能 [4] - 采用精密传感器和自动化测试设备在线实时采集多维度质量数据，利用大数据分析可精准定位问题根源、优化工艺，并通过分析历史数据趋势实现质量偏差的早期预警和风险主动识别，将质量管理从事后纠偏转向实时预警和前瞻性防控 [5] 新版规范对数据管理的要求 - 规范要求企业构建覆盖设计开发、原材料采购、生产制造、质量检验到仓储、物流、售后追溯的“端到端”全程可控、可追溯的智慧管理途径 [6] - 企业需配备满足预定用途的硬件设施和软件运行环境，并采取防火墙、入侵检测/防御系统及网络分段管理等措施防止外部干扰，确保网络安全和稳定 [7] - 对产品质量有影响的计算机软件（如自动化设备、智能化系统）需进行严格验证，例如验证自动化组装生产线的精度和稳定性，以确保生产过程的一致性和可靠性 [7] - 采用信息化管理的企业必须确保电子记录或数据真实、准确、完整、及时和可追溯，并严格管理用户权限、数据更改/删除/备份及电子签名 [8] - 企业需收集并分析来自生产、测试、上市后不合格情况或内/外审发现的数据，运用数理统计方法识别规律与异常，以采取纠正和预防措施，确保持续的产品安全与有效 [8] 企业实施数智化转型的路径 - 企业可采取分步实施策略，结合自身产品品种和工艺特性，优先从关键环节（如在线检测、仓储管理）切入构建一体化数字化管理平台，再逐步拓展应用范围 [9] - 需通过内部培训和外部引进打造精通数智化技术的人才队伍，并提升全体员工的数字化意识，鼓励其参与转型 [9] - 应通过引进智能生产与检测设备、建设大数据平台、构筑网络安全体系等方式，筑牢数据驱动、智能互联、安全合规的数智制造系统基础 [9] 监管方式的同步升级 - 监管需从基于结果的静态监管转向基于过程的动态监管，重点关注企业人员是否具备数字化、智能化相关知识和技能 [10] - 监管应关注信息化系统的全周期（设计、开发、测试、运行、变更）验证资料，以及企业对新技术引入的风险评估与控制措施 [10] - 监管需核查电子记录或数据的完整性、可靠性、备份及可追溯性，以及系统是否具备防篡改能力和审计追踪功能 [10] - 监管应关注企业的网络安全策略，包括网络架构安全设计、漏洞扫描及网络安全事件的应急处理流程与措施 [10]

数据科技的定义与战略定位 - 数据科技是以发挥数据叠加倍增作用、释放数据要素价值为目标，系统性构建的数据科学、技术与工程体系 [1] - 数据科技是一个具有鲜明中国特色的新科技概念，其目标旨在推动数据在社会经济发展中的深度融合与应用，服务于国家数字经济发展与数字化转型的战略需求 [2] - 数据科技并非单一技术，而是涵盖数据供给、流通、利用和安全等关键环节的技术体系，对数据产业全链条具有支撑作用 [2] - 数据科技与现有大数据技术密切相关，但为适应数据要素市场化配置与价值释放的需要，迫切需要对现有大数据技术体系进行重构与升级 [2] 数据科技发展的底层技术逻辑 - 数据科技多数技术能力根植于大数据、人工智能、信息安全等基础信息技术之中 [3] - 数据价值实现过程分为四个环节：让数据“供得出”、“流得动”、“用得好”、“保安全” [4] - “供得出”的核心在于数据汇聚与集成，需要破解数据孤岛问题，实现数据的长期保存与就绪可用 [4] - “流得动”的核心在于跨域数据管理与协同，需对数据流通过程进行访问控制、全程留痕、可信审计 [4] - “用得好”的核心在于多模态大数据分析与大模型训练，当前数据分析技术正朝着更深度的语义理解与更精准的决策支持演进 [4] - “保安全”的核心在于数据治理与安全合规，涉及数据全生命周期的权限控制、加密保护、隐私计算等技术 [4] - 数据科技的进步在很大程度上依赖于大数据等相关基础技术的持续突破与适配演进 [5] 数据科技发展的目标与体系构建 - 《实施意见》明确发展目标：到2027年要在数据供给、流通、利用和安全等关键技术和设备实现阶段性突破，到2030年数据领域关键技术达到国际领先水平 [6] - 为实现目标，《实施意见》从基础研究、技术攻关、概念验证、成果转化等技术发展的全链条进行了系统部署 [6] - 需要加强基础研究和应用基础研究，从数字孪生视角看待数据的组织模式，以物理世界和人类社会的“对象”为核心进行组织与汇聚 [6] - 应推动数据与应用系统解耦，以数据价值释放为最终优化目标，构建独立于具体应用系统的数据资源体系 [6] - 需要加强关键数据技术的攻关突破，用“以数据为中心”的学术思想重构大数据技术体系 [7] - “以数据为中心”的核心挑战与主战场是“跨域”，包括跨空间域、跨管辖域、跨信任域等，未来大数据技术必须将“跨域协同能力”作为设计的核心考量 [7] - 需要以场景推动数据技术的落地，通过“高价值、广覆盖、强牵引”的数据科技应用场景，为技术验证提供“试验田” [8] - 应布局建设一批数据领域的概念验证、中试基地、检验检测等平台，以推动科技成果转化 [8]

大数据技术在教育行业的应用价值 - 大数据技术是重构高校思政教育逻辑、提升育人效能的核心驱动力，其价值主要体现在教学方式创新与教学质量提升两个维度[2] - 通过多渠道采集学生学习行为与思想动态等信息并转化为可分析的数据资源，能帮助教育者精准识别学生的思想困惑，并将思想动态具象化[2] - 推动思政教育方式从“经验驱动”向“数据驱动”转型，实现教育内容的动态调整与教育形式的多元创新，提升教育的针对性与实效性[2] 行业当前面临的转型困难 - 部分高校的思政教育仍沿用以教师单向灌输为主的传统教学模式，学生参与度不高[3] - 数据采集方式依赖传统问卷调查和人工统计，问卷回收率不高、数据样本片面，导致数据应用停留在基础统计层面，未深入挖掘关联价值[3] - 相关部门间缺乏统一的数据治理架构，数据采集与共享机制不健全，导致对学生的“个体画像”刻画不完整[3] - 数字化教学场景构建能力不足，大数据难以与虚拟现实、在线互动等形式深度融合，削弱了教育的吸引力和感染力[3] 行业创新发展的实践路径 - 完善数据融合新机制，以数据筑基构建“个体画像”，通过采集学生多维数据并借助大数据与人工智能技术，形成精准个人画像并建立预测模型[4] - 以要素协同推动“精准思政”，基于“个体画像”动态分析学生成长轨迹，识别关键节点与差异化需求，构建“微观分析+宏观研判”机制[4] - 以资源融通提升“思政成效”，融合大数据与虚拟现实技术，借助沉浸式场景拓展教育资源覆盖范围，引导学生自主选择学习内容与路径[4] - 构建特色育人新范式，建立数据驱动的系统化培养体系，将传统教学内容转化为数字化资源，实现课堂内外、线上线下融合的思政教育场域[5] - 设计深度耦合的个性化成长路径，依据学生发展阶段构建动态思政教育矩阵，运用智能工具匹配心理辅导、生涯规划等内容，形成教育闭环[5] - 完善情感共生的多元化价值认同机制，借助社交媒体、移动应用等平台建立虚拟社群，运用虚拟现实等技术构建多场景情感交互网络[5] - 创新资源共享新模式，以机制融通打破协同壁垒，建设统一的数据治理与管理平台，破除部门数据孤岛以推动数据共享与业务协同[5] - 以资源互联筑牢教育阵地，依托数据流动与可视化分析增强趋势预测能力，整合红色教育基地等线上资源，构建全方位、互动式思政教育生态[6] - 以智能应用提升育人实效，依托数据资源和人工智能手段，基于数据画像优化学生思政教育方案，推动教育从“标准培养”向“个性发展”转变[6]

项目进展 - 蒙草生态旗下蒙草生命共同体大数据公司参与建设的西乌旗智慧畜牧业平台取得新进展，试点牧户的生态数据调研已全部完成，牧户大数据数据库雏形已完备 [1] - 该项目于今年7月由西乌旗财政局、农牧和科技局联合公司共同启动，旨在运用大数据技术建设智慧家庭牧场 [1] - 目前已完成全部104户试点牧户的草场调研工作，包括牧民问卷调查分析，以及土壤和植物样方采集、化验、分析 [1] - 部分牧户的智慧畜牧系统设施设备安装工作也已同步完成 [1] 项目规划与功能 - 公司将在全面实地调研后，为每户牧民制定个性化设备清单和方案，实现“一户一方案”，以达到精准指导生产生活的效果 [2] - 智慧畜牧业平台的“生态大数据”和“草畜平衡”功能模块以及手机App已进入完善开发阶段 [2] - 系统完成后将分析西乌旗地区近20年的生态数据，包括生物量、盖度、返青、植被指数、合理载畜量等信息，形成动态生态大数据监测方案 [2] 项目目标与影响 - 项目期望帮助牧户降低养殖成本、提高生产效率、减轻天然草原压力 [1] - 最终目标是指导牧民合理放牧生产、合理利用和保护当地草原资源，实现“人-草-畜”的持续健康发展 [2]

行业核心观点 - 大数据与人工智能技术正驱动干部教育培训行业进行系统性重塑，目标是构建精准化、智能化、科学化的新体系 [1] 行业技术应用与模式创新 - 通过构建全国一体化干部培训大数据平台，集成多源数据以动态描绘干部“能力数字画像”，实现组织需求、岗位要求与个人成长需求的精准对接，推动培训从“通用型”向“定制型”转变 [1] - 利用大数据平台嵌入培训成果转化追踪与智能评估系统，关联分析干部返岗后的实际工作成效，量化评估培训影响，并构建“精准培训—实践检验—数据反馈—迭代优化”的完整闭环 [2] - 通过深度分析干部在线学习行为数据，为学员智能推送学习资源，并帮助教师动态调整教学，实现双向互动的“教学相长” [3] 行业管理与资源配置优化 - 利用大数据平台整合全国各级各类培训机构的师资、课程、基地等信息，并分析培训覆盖率、重叠度、资源使用率，以发现“重复培训”“多年不训”等结构性矛盾，为科学统筹调训提供依据 [3] - 基于多维度、长周期的数据综合评价师资教学效果、课程质量与机构办学水平，实现优质资源的自动发现和精准匹配，提升行业管理的系统化与科学化水平 [3]

行业核心观点 - 数智技术已成为驱动教育变革的重要力量，为开放教育高质量发展注入活力，并为青年思想政治教育创新提供技术支撑与实践指导 [1] - 数智技术与开放教育的深度融合，是突破传统思想政治教育时空限制、供给模式单一等瓶颈的关键路径，也是构建“技术赋能、内容鲜活、实践落地”育人生态的核心抓手 [1] - 数智技术与开放教育的深度融合，为思政教育开辟了“技术赋能育人、育人反哺发展”的新路径，为开放教育的高质量发展注入持久动力 [6] 数智技术赋能开放教育思政课的逻辑支撑 - 开放教育与思政教育相互促进，共同打造“大思政课”育人新格局，其融合关系体现在价值引领、覆盖拓展、模式创新、协同育人四个维度 [2] - 在价值引领维度，思政教育是开放教育的“灵魂工程”，开放教育是思政教育的“扩容载体” [2] - 在覆盖拓展维度，突破传统教育在时空、学历及身份限制，将思政教育覆盖范围扩展至在职青年、流动青年等群体，有效弥补传统思政教育的覆盖盲区 [2] - 在模式创新维度，借助数智化、平台化及实践化技术优势，推动思政教育实现从“单向灌输”向“双向互动”、从“课堂封闭”向“社会开放”的转变 [2] - 在协同育人维度，通过整合社会多元资源，构建“思政+专业+职业+实践”的协同育人机制 [2] - 数智技术从覆盖范围、教学模式、育人精度、生态构建四个维度实现全方位赋能 [2] - 在覆盖范围上，突破学员时空分散与时间碎片化限制，实现思政教育全域覆盖 [2] - 在教学模式上，重塑师生互动模式，构建富有温度的双向交流场景，推动思政教育从单向灌输向深度共情转变 [2] - 在育人精度上，借助大数据分析精准把握学员思想动态，提供个性化思政引导 [2] - 在生态构建上，打破开放教育体系内外资源壁垒，构建多元协同的育人生态系统 [2] 数智技术赋能开放教育思政课的实践策略 - 基础设施数智化：以数字基座、智能学伴及数据驾驶舱为核心支撑，推动智能应用场景快速构建，并实现跨平台数据高效互通互联 [3] - 重点推进思政实践基地的数智化升级，为传统现场教学基地配置虚拟现实设备，联合社区和“专精特新”企业共建沉浸式实践教学点 [3] - 借助数智技术还原重大历史场景、关键科技攻关现场及典型产业转型历程，促进红色精神、工匠精神与创新精神在具体场景中深度融合 [3] - 教学模式个性化：以升级数字思政平台功能为抓手，在现有“4+1+X”课程架构中系统融入元宇宙虚拟实践模块 [4] - 借鉴上海开放大学等实践经验，搭建“虚拟红色教育基地”“虚拟科技展馆”等数字化教学场景，引导学生以数字身份沉浸式感知革命精神与科技强国力量 [4] - 依托生成式人工智能(AI)与动态学情分析技术，构建AI助教、全息课堂等新型教学载体，针对不同青年群体实施“一人一策”的个性化学习路径规划与内容精准推送 [4] - 资源生态共享化：以云平台、虚拟现实、增强现实及大模型为技术支撑，构建共建共享的数字思政课程资源库，灵活适配终身教育、社区教育、老年教育等多类教育场景需求 [5] - 推动高校与政府部门、科技企业等建立战略协作关系，共同建设低成本、高效益的教育教学模型与产业实践基地 [5] - 通过对接“学分银行”与数字学习成果认证体系，聚合优质思政资源构建“云端智库” [5] - 建立覆盖全流程的数字化管控机制与数据安全保护体系，筑牢资源共享与质量保障双重防线 [5] - 治理服务精准化：依托大数据技术与智慧思政平台，构建精准全面的青年数字画像，打通教务管理与学生工作系统的数据壁垒 [5] - 成立数字思政伦理审查委员会，对虚拟教学场景设计、思政内容数字化表达等关键环节开展合规性审查 [5] - 运用区块链技术全程记录青年学习轨迹，融合线上互动表现与线下实践成果，构建“过程性评价+结果性评价”相结合的量化评价体系 [6]

检察技术应用概况 - 北京市房山区人民检察院在2021年至2025年间，共委托、办理各类检察技术案件430件，覆盖刑事、民事、公益诉讼检察领域 [1] 检察技术类型与功能 - 支持检察办案的技术包括声像资料检验鉴定、电子数据检验鉴定、文痕检验鉴定、快速检测检验鉴定、法医类司法鉴定，以及大数据技术和卫星遥感技术 [3] - 声像资料检验鉴定是运用物理学、语言学、信息科学与技术等原理，对录音、图像、电子数据等涉及的专门性问题进行鉴别和判断并提供鉴定意见的活动 [3] - 卫星遥感技术是指利用卫星上搭载的非接触式传感器，收集地物目标的电磁辐射信息并对其进行分析，以识别地物类型或获取地物特征参数 [3] 具体应用案例 - 在一宗强奸犯罪案件中，通过声像资料鉴定技术对涉案视频进行高清化处理、帧级拆解与特征标注，并进行多维度比对分析，最终认定视频中行为人与犯罪嫌疑人的同一性，使被告人被依法追究刑事责任 [3] - 在一宗污染环境犯罪案件中，创新运用“空天遥感技术+大数据建模”的组合方式，利用电子围栏与轨迹碰撞技术实时追踪涉案车辆，精准固定其运输、倾倒污染物的违法犯罪事实 [4] - 在同一污染环境案件中，将遥感监测技术与RTK测量、30钻机钻探技术相结合，通过遥感影像识别污染区域范围，最终精准量化垃圾总量与成分构成 [4] 战略与模式 - 房山检察院将检察技术作为提升法律监督质效的关键抓手，聚焦“技术性辅助、穿透式审查、实质性监督” [4] - 该院致力于打造集智能化设备配置、专业化制度保障、复合化人才培养、立体化安全防护于一体的“四化”办案模式 [4] - 该模式旨在为高质效办好每一个案件提供高效技术支持，全力打造“检察技术+检察办案”新格局 [5]