文章核心观点 - 美国研究员库肯指出，美国在数据治理和估值方面严重滞后，拒绝正式承认数据的巨大经济价值并将其列为资产，而中国已率先将数据列为生产要素并推进资产化实践，两国数据战略存在巨大差异 [1][5][6] 中国数据资产化实践与进展 - 中国是全球首个将数据列为生产要素的国家，并于2024年施行《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，允许企业将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货并纳入资产负债表 [1] - 作为实践案例，中国联通在新规实施后首次申报中，将价值2.04亿元人民币的数据资产入账 [1] - 中国已建立相应的数据管理机构，并积极开展数据资产化的实践探索 [5][6] 美国数据治理现状与问题 - 美国官方机构（如美中经济与安全评估委员会）认为数据资产的实际市场价值“难以确定”，拒绝正式承认其资产地位 [1] - 美国数据经纪行业每年通过买卖企业资产负债表未体现的信息，创造超过2000亿美元的营收 [2] - 当前美国公认会计准则下，海量数据的价值未被量化，仿佛不存在，导致经济现实与会计处理之间存在巨大鸿沟 [2][6] - 美国联邦数据政策体系杂乱、实操标准不一，缺乏系统化的数据估值框架和保护规则 [5] 数据的经济价值体现 - 每个美国人的“隐形数据档案”对广告商、保险公司和政治竞选团队而言价值数百美元，影响着信贷审批、保险保费定价和网络广告投放 [2] - 在破产案例中，客户数据常是企业最具价值的资产，例如无线电小屋（RadioShack）破产时，其1.17亿条客户记录的所有权引发了法律纠纷 [2] - 数据是人工智能的核心生产原料，其价值亟待量化 [4] 改进建议与呼吁 - 提议美国财务会计准则委员会制定数据资产确认标准，美国证券交易委员会出台重大数据资产持有情况的信息披露要求 [6] - 呼吁美国国会强制联邦各机构对其数据资产进行价值评估，州和地方政府也应跟进 [6] - 强调美国应学习中国，正视差距，将数据列为资产并量化其价值，否则将错失巨大经济机会 [1][6]

核心交易 - 南京银行盐城分行与盐城数融智升科技有限公司完成签约，落地盐城市首笔“数据知识产权+数据资产”双质押融资 [1] - 南京银行盐城分行为企业发放500万元专项授信 [1] 交易意义与模式创新 - 该创新模式的落地标志着盐城市在推动数据要素市场化配置改革中取得关键性进展，为全市数据要素价值转化开辟了新通道 [1] - 此次双质押融资的落地，标志着企业的数据资源与知识产权价值获得金融机构正式认可 [2] - 开创性整合企业数据要素与知识产权作为本笔授信的缓释措施，实现数据从“生产要素”到“可融资资产”的关键转化 [2] - 首单“双质押”融资的破冰，为盐城市数据要素市场化改革注入了崭新的动能 [2] 公司背景与业务模式 - 盐城数融智升科技有限公司成立于2022年2月28日，是高新技术企业、科技型中小企业 [2] - 公司获得江苏省双软企业认证、盐城市“黄海明珠”领军人才创业企业等称号 [2] - 公司深耕工业数据价值服务领域，打造“数据平台+产品生态+线下服务”核心模式，致力于推动传统制造企业数字化转型 [2] - 作为盐城市首家完成数据资产入表的民营企业，数融智升已构建起“数据产品登记—资产入表—价值评估—银行授信”的完整流程 [2] 行业影响与推广价值 - 推动“数据资产化—评估确权—金融授信”全链路闭环的形成 [2] - 这一过程为区域企业提供了切实可行的数据融资路径，助力更多企业迈向数字资产化的新时代 [2] - 不仅拓宽了科技型企业的融资渠道，也为数据要素价值实现提供了可复制、可推广的经验 [2] 银行角色与执行 - 南京银行盐城分行积极响应盐城市大数据产业协会“盘活数据资产”工作，在了解企业融资需求后第一时间对接 [2] - 该行市、县高效联动开辟绿色审批通道 [2]

核心观点 - 百望研究院发布的白皮书颠覆了合规是成本负担的刻板印象 提出在数字经济下半场 严苛的制度合规是数据资产化不可或缺的“确权机制” 是企业获取金融与商业资源的唯一“入场券” [1] 制度确认与数据资产化 - 未经“制度确认”的数据无法在严肃商业场景中流通 其价值被大打折扣 [2] - 只有经过税务、法律、会计准则确认的数据 才具备“经济事实”的法律属性 [2] - 国家数字基础设施（如金税工程）的完善 使得发票、合同、申报记录构成了企业商业行为的“法律底座” [2] - 百望股份等基础设施平台的作用是将分散的合规行为转化为企业可自证清白的“数字资产身份证” 使数据从内部“管理报表”跃迁为跨主体的“交易通货” [2] RaaS（结果即服务）新范式 - RaaS模式标志着企业服务从SaaS时代的“数字化形式主义”和购买“效率工具” 进入了“对赌结果”的新阶段 [3] - 在采购场景 企业依据“物资价格指数(BPI)”直接购买“成本的节省额” 而非比价软件 [3] - 在金融场景 中小企业通过数字化的交易图谱、线上化的智能营销与数据驱动的风控模型直接获取“授信额度” 而非助贷服务 [3] - 这种从“效率工具”到“经营结果”的代际飞跃 其底层逻辑是基于“合规确权” 因为数据是合规、不可篡改的“交易本体” 服务商才敢于与客户风险共担并承诺结果 [3] 嵌入式监管与商业决策操作系统 - 百望股份所代表的“交易数据基础平台”正在演变成一种新型的“商业决策操作系统” [4] - 在该系统中 合规被“内嵌”在每一个业务动作中 而非事后审计 [4] - 智能决策背后链接的是完整的、可穿透至发票明细的证据链 形成“自带审计属性”的决策能力 这是传统软件无法企及的护城河 [4] - 企业应主动拥抱合规 通过数字化手段将自身经营行为与国家制度接口无缝对齐 以率先获得数据资产的定价权 [4] 行业趋势与战略意义 - 白皮书是百望股份的战略宣示 也是整个企业服务行业走向成熟的风向标 [5] - 数字经济的竞争已从单纯的“技术连接”转向深度的“制度互信” [5] - 在合规成为资产化“入场券”的今天 选择数字化基础设施就是在选择企业的生存权与发展权 [5] - RaaS模式的兴起将开启中国企业数字化转型的“价值元年” [5]

公司发展历程与关键成就 - 公司于2016年5月落地贵安新区，是贵州区域大数据产业的早期参与者[1] - 2017年，公司团队与“12306”达成数据市场合作，成功实现数据产品变现，完成国内首个央企数据运营变现案例[1] - 2021年，公司团队设计“数据银行”模式，该模式后续衍生出数据交易所模式，并参与了广西数据交易所“从0到1”的全过程管理[1] - 2023年底，公司团队成功打造数据资产全生命周期管理解决方案，验证“数据资源－数据资产－运营－交易流通”闭环模式[2] - 在文旅行业落地省内首个文旅数据资产化项目——万峰林景区数据资产化，在工业领域完成化工行业首个资产化案例——新疆天业集团数据资产化[2] - 截至目前，公司累计运营链接超50家部委的数据资源，形成1800+数据产品，落地400+数据应用场景[2] - 公司累计参与全国9个交易平台的建设或运营，累计数据交易金额达数十亿元[2] 行业模式创新与标杆项目 - 公司设计的“数据银行”模式是指数据资源方把数据像资金一样存入银行，由银行统一运营，数据资源方获得数据收益[1] - 该创新模式帮助团队衍生出更多新思路，后续的数据交易所模式也由此产生[1] - 公司运用创新模式参与了广西数据交易所“从0到1”的全过程管理，树立了行业模式标杆[1] - 2023年，公司深度参与的国家级项目《节点要求化的数据流通基础设施建设》获国家发展改革委（国家数据局）批复，成为国内首批数据流通基础设施[2] 政策研究与经验推广 - 2023年，公司与贵州省社会科学院合作研究《贵州省数据交易流通发展建议》课题[2] - 2025年，公司受贵州省财政厅邀请，深度参与编写《贵州省数据资产全过程管理实践蓝皮书》，该蓝皮书在2025数博会上发布后反响热烈[2] - 2024年，公司负责人被聘为青海省数据要素专家智库成员，将贵州经验推广至青海[2]

北京市商业航天产业政策与规划 - 北京市四部门联合印发《北京市关于促进商业卫星遥感数据资源开发利用的若干措施（2026-2030年）》，从基础能力、共性支撑、科技创新等六大维度布局，旨在打造天地一体、数智融合的卫星应用服务创新高地 [1] - 政策聚焦遥感数据资源全生命周期开发利用，提出14项具体举措，构建全方位政策支撑体系 [2] - 政策明确鼓励培育“卫星数据+行业”融合型市场主体，支持企业通过并购重组打造具备全球竞争力的链主企业，对人工智能数据处理、天基算力等细分领域企业给予研发费用加计扣除优惠 [2] - 政策大力支持建设差异化商业卫星星座，推动通信、导航、遥感、计算能力深度融合，符合要求的项目可申请国家及市级财政资金扶持 [2] - 政策鼓励搭建多源融合卫星大数据平台，开发专业化算法模型产品，打造标准化、场景化产品库，并加快城市时空数字底座建设，推动空天地信息与数字孪生、实景三维等技术协同创新 [2] - 政策通过揭榜挂帅机制定向支持关键核心技术研发，布局建设重点实验室等高能级创新平台，强化产学研用深度融合与科技成果转化 [2] - 政策明确推进数据资产化进程，完善数据安全保障体系，拓展国际交流合作渠道 [2] - 展望“十五五”时期，北京将以更大力度支持商业航天产业发展，关键举措包括通过数据资产化探索激活数据要素价值，依托第三方服务体系规范市场运行，借助数据沙盒监管、跨境流动试点等举措深化国际合作，持续拓展“一带一路”市场空间 [5] 北京亦庄产业集聚与项目落地 - 北京亦庄作为商业航天产业核心承载区，已形成集聚发展的良好态势 [3] - 在第三届北京商业航天产业高质量发展推进会上，亦庄集中发布九大产能项目与六大卫星项目，其中九大产能项目总投资超150亿元，落地空天街区及卫星互联网供应链产业园，将快速形成全产业链新质产能 [3] - 同步启动火箭大街商业航天共性科研生产基地“六大共性平台”建设，进一步筑牢产业发展硬件支撑 [3] - 北京亦庄已汇聚全国最密集的商业航天企业、最充沛的创新活力及最完整的产业链条，其中商业火箭企业集聚度达全国75%，商业互联网卫星企业集聚度位居全国首位 [3] - 产业生态覆盖运载火箭、卫星制造、航天分系统、核心零部件、新材料、航天技术应用及服务等关键环节 [3] - 全国首个商业航天共性科研生产基地已正式竣工并进入交付启用新阶段，该基地位于北京火箭大街，规划四大功能区，可提供星箭研发、试验验证、智能制造、空天地一体化运控等十余项共享服务 [4] - 截至目前，我国70%的商业航天相关成果来自北京，北京市的商业航天企业数量超过300家，产业规模已经突破千亿级 [4] 产业发展阶段与多方协同 - 商业航天产业正迈入供需双向驱动的黄金发展时代 [1] - 银河证券研报指出，商业航天产业方兴未艾，正迈入需求侧与供给侧双向驱动的黄金发展期，民营火箭企业增速显著，全产业链正处于从国家航天向商业航天转型的关键阶段 [6] - 深圳市在征求意见的保险业行动方案中，明确提出鼓励保险机构在商业航天等前沿领域创新产品供给，为技术“首研首用”提供风险保障，这种金融工具创新有望有效化解企业创新风险，加速更多应用场景落地 [6] - 随着政策持续加码、区域集聚效应凸显、多方协同不断深化，商业航天产业将迎来高质量发展的全新阶段 [6]

政策核心与目标 - 北京市发布《北京市关于促进商业卫星遥感数据资源开发利用的若干措施（2026—2030年）》，旨在破解商业卫星遥感领域“数据多、应用少、变现难”的核心矛盾 [2] - 政策通过“降本+增收”双重驱动支持企业盈利，即通过财政支持、数据资产化降低企业成本，同时通过拓展应用场景扩大收入来源 [2][6] - 政策目标是打通遥感数据供给、处理、流通、应用全链条，构建“天地一体、数智融合”新生态，为我国商业航天高质量发展探索“北京路径” [2][5] 产业主体与链主培育 - 政策首条举措指向做强做优多元经营主体，鼓励互联网及地理信息企业基于卫星数据开发增值服务，培育“卫星数据+行业”融合型经营主体 [3] - 鼓励有能力的企业进行并购重组，整合地面站网、数据应用服务等产业链环节，打造具备全球竞争力的链主企业，以解决产业链割裂、市场化瓶颈等问题 [3] - 通过加强产业主体和基础设施建设，为卫星数据产业发展提供市场主体支撑、技术支撑和资源保障，提升流通效率和应用效益 [3] 数据平台与能力建设 - 支持建设多源卫星大数据平台，鼓励汇集国内外多类型数据资源，构建覆盖空天一体化的数据资源体系 [4] - 推动开发卫星数据处理算法模型产品，突破遥感大数据与人工智能技术相结合的关键技术，建设多源融合卫星大数据平台 [4] - 通过价值共创、收益分享、授权运营等模式，打造标准化、场景化产品库，实现数据采集、存储、加工、服务一体化，提供高质量数据集、模型产品等高附加值增值产品 [4] 数据资产化与流通 - 政策提出推进卫星数据资产化，鼓励企业依据会计准则开展数据资产入表标准化处理 [5] - 支持在北京国际大数据交易所等服务机构进行卫星数据资产登记、评估、流通、增信，一体化推动数据资产化和数据供需有效对接 [5] - 通过共性支撑能力建设，推动海量、多类型遥感数据资源实现标准化、一体化处理和共享，打破数据孤岛 [3] 重点行业应用拓展 - 政策旨在推动遥感数据资源在低空产业、智能网联、金融保险、文创旅游、城市治理、农业农村、太空资产等重点行业规模化应用的广度和深度 [2][6] - 支持企业打造行业创新示范应用案例，提升遥感数据在平急两用场景中的支撑能力 [6] - 对首次解决重点行业典型应用场景需求并实际落地的优质解决方案，给予行业标杆示范“首方案”奖励 [6] 国际市场与出口合作 - 政策支持拓展国际交流合作，发挥北京自贸试验区等政策优势，推进地理信息服务出口基地北京试点建设 [7] - 进一步深化卫星出口、卫星数据沙盒监管和跨境流动试点，为“数字丝绸之路”和“一带一路”空间信息走廊建设提供“北京方案” [7] - 银河航天公司已在泰国、巴基斯坦、尼日利亚、中国香港、马来西亚等市场建立合作关系，部分项目已落地实施 [7] 行业趋势与市场前景 - 全球卫星数据服务市场正以年均16%—21%的复合增长率快速扩张 [7] - 产业链正在从“发射—成像”向“成像—处理—产品化—行业赋能”全面升级，发展重心已从卫星转向“卫星数据+”等增值服务 [7][8] - 建设“卫星数据+”产业新生态的核心是构建数据可流通、技术能协同、场景有需求、安全有保障的闭环 [8]

AI技术发展现状与核心特征 - AI核心能力每18个月完成一次代际跃迁，已从实验室概念发展为无处不在的先进生产力工具，能应用于写作、编曲、设计、编程、企业排班、工厂检测、课堂教学、医疗诊断等多个领域，帮助企业降本、创业者赚钱、投资者寻找机会 [1][5] - AI已从“技术概念”转变为“商业核心”，商业逻辑从“拼规模”转向“拼效率”，其底层逻辑正由模型、算力、数据、应用融合为统一的经济基础 [3][7] AI与产业融合的发展阶段与机会 - 行业正处在“AI+产业”深度融合的第三阶段，产业服务是AI价值释放的核心场景 [3][7] - 对AI创业者而言，无需追求大而全的技术突破，找到具体场景切入即可变现，当前C端高频场景已基本被巨头占据，B端垂直场景成为创业者的核心机会 [3][7] - 未来立体营销、普适计算、物联网、区块链、混合现实等技术融合将催生更多新物种，跨技术融合是AI未来的核心增长点，区块链+AI、量子计算+AI、脑机接口+AI等跨界领域将诞生下一批独角兽企业 [3][7] AI算力需求与数据发展趋势 - 2024年全球AI算力需求达到10^23 FLOPS，相当于2010年全球算力总和的100万倍，预计2027年将达到10^26 FLOPS，三年增长1000倍 [3][7] - 数据资产化将成为企业核心战略，2026年将有超过50%的上市公司在财报中披露数据资产价值 [3][7] - 数据要素市场将加速成熟，数据交易从“非标交易”向“标准化交易”转型 [3][7] - 联邦学习、差分隐私等隐私计算技术将大规模应用，解决“数据可用不可见”的痛点 [3][7] - 合成数据将成为重要补充，2027年合成数据在AI训练中的占比将突破25% [3][7] AI系统落地架构与企业应用 - 提出了涵盖资源接入层、数据管理层、Data&AI工程化层、智能应用层及安全运营层的“AI系统落地五层架构” [4][8] - 目前已有许多大中型企业采用该架构，效果明显，项目交付周期能缩短一半以上，客户续约率大幅提升 [4][8] - 未来三年，将有超过80%的大中型企业采用类似的架构体系构建AI基础设施 [4][8]

文章核心观点 - 青岛西海岸公用事业集团与民生银行青岛分行合作，以“AI感知预测模型”数据资产为质押，成功获得3000万元流动资金贷款，这是山东省首例人工智能领域数据资产质押融资实践，标志着数据资产从“资产”到“资本”的关键跨越 [1][2][3] 数据资产化探索与成果 - 青岛西海岸公用事业集团成功入选山东省首批数字经济产业创新中心，并在青岛大数据交易中心开辟专区，上架15个涵盖数据集、算法模型、分析报告的多元数据产品 [1] - 该公司数据产品已与国内24家数交所实现互认互通、同步上架，在数据资产开发、运营和金融化方面迈出示范性步伐 [1] - 核心数据资产“AI感知预测模型”依托“数据标注+算力支持+算法评测”一站式AI平台开发，包含人员入侵、越界检测等11种算法模型 [2] - 该模型通过嵌入前端感知设备，实现对视频监控画面的实时分析，自动生成预警并推送至业务终端，在多次强降雨中成功预警潜在积水隐患，验证了其高应用价值 [2] 数据资产质押融资案例详情 - 民生银行青岛分行以“AI感知预测模型”数据资产为质押物，为企业发放3000万元流动资金贷款 [2] - 双方围绕数据资产的价值分析、风险评估、合法合规性、可变现性及后续确权与入表等问题进行了多轮深入研讨，最终完成系统性评估 [2] - 该数据资产经过专业梳理、合规确认与经济利益分析，形成了数据资产质量与价值的双评估体系，具备典型的可质押资产特征，为金融机构提供了清晰的评估范式 [2] 行业意义与影响 - 该案例是政企银三方协同创新的成果，旨在破解中小企业融资难题、激活数据要素市场 [3] - 数据质押融资打破了“数据资源”与“金融资本”之间的壁垒，让沉淀的数据资产转化为企业发展的资金，为中小企业数字化转型和技术创新注入金融活水 [3] - 该模式推动金融机构创新服务模式，从传统的抵质押评估转向数据资产价值评估，从而提升金融行业对数字资产的认知与服务能力 [3] - 西海岸公用集团的实践证明，数据资产确权、评估、质押的全流程可落地、可复制，其构建的风险防控体系为行业提供了重要参考 [3] - 该实践推动全社会数字化转型向纵深发展，让企业充分挖掘自身数据资源的战略价值 [3] 金融机构的角色与未来展望 - 民生银行未来将持续深耕数据金融领域，推出更多定制化金融产品，为企业数字化转型保驾护航 [3]

文章核心观点 - 青岛通过系统性制度创新、平台建设、场景拓展与生态培育，成功推动公共数据资产化与市场化，实现了数据要素价值的显著转化，为城市高质量发展提供了核心动能 [1][6] 制度创新与规范建设 - 构建“1+1+N”数据基础制度体系，牵头制定地方性综合法规《青岛市数据条例（草案）》，并配套出台系列实施细则与标准规范 [2] - 创新发布首个《数据资产价值与收益分配评价模型》，形成“立法定方向、细则抓落实、政策强激励”的制度矩阵 [2] - 构建数据资产全生命周期管理制度，打通数据资源入表、评估、收益分配等关键环节，完成全省首单及全国交通运输领域首单行政事业单位数据产品进场交易 [2] - 已完成161例数据资产（产权）登记，实现数据资产质押融资2.2亿元、作价入股5500万元 [1][2] 平台建设与互联互通 - 获批全国首批数据产业集聚区建设试点，建成“1+N+M”数据流通利用基础设施省级枢纽，与上海、广州、成都等8个城市实现互联互通 [3] - 基础设施已接入746个主体、1384个数据产品 [3] - 上线“港航专区”、“电子保函专区”和“智能制造专区”等行业特色平台，其中“港航专区”打造46个数据产品，“电子保函专区”服务113家企业 [3] - 提出“1个公共训练场+N个实训场”的具身智能机器人训练场建设模式，并揭牌运营公共训练场 [3] - 创新组建多个生态联盟，如“城市数据运营共同体”、“全国海洋可信数据空间发展联盟”等，推动跨区域数据协同开发 [3] - 海洋大数据交易服务平台汇聚292类海洋数据资源共120亿条，场内累计交易额超4000万元 [3] 应用场景拓展与价值释放 - 设立“数据要素×”典型案例奖补，在2025年大赛中吸引194个作品参赛，55个获省奖，3个获国奖，打造了173个覆盖多领域的典型应用场景 [4] - 在政务服务领域，通过数据共享打造159个应用场景，累计为市民减免纸质材料4600余万份，“数据聚合赋能身后事高效办”入选国家示范场景 [4] - 在企业服务领域，信用数据助力2.5万余家企业获得贷款超3500亿元 [4] - 在产业发展领域，培育标贝科技等数据标注企业，其入选国家首批数据标注优秀案例；打造44个高质量数据集典型案例，其中3个入选国家首批典型案例，4个项目入选国家先行先试试点 [4] 产业生态培育与集群发展 - 建立数据企业库，绘制产业图谱，形成“一核引领、多园协同、区域错位、功能互补”的产业发展格局，市南区、崂山区、城阳区等特色园区吸引产业链企业集聚 [5] - 创新推出“青数营”、“青夜谈”系列沙龙品牌，开展活动59期，常态化开展人才培训与行业交流 [5] - 成立青岛数据要素培育中心，建立政务数据首席代表、专员制度及企业首席数据官制度 [5] - 向全国输出平台、模式与服务，与11个城市、2个数据交易所实现数据资产“一地登记，多地互认”，助力17省26地市开展数据资产入表，成功将“智慧核保”等场景复制至多个城市 [5] 未来发展规划 - 2026年被定位为“数据要素价值释放年”，青岛将继续深化数据要素市场化配置改革，完善制度体系、强化平台支撑、拓展应用场景、壮大产业生态 [6] - 目标是将青岛建设成为全国重要的数据资源集聚中心、流通交易中心和应用示范中心 [6]

数据驱动管理的核心观点 - 数据已成为企业发展的“新石油”，高效采集、分析并运用数据以驱动决策、优化运营和创新，是当代企业管理的核心议题 [1] 数据驱动管理的必然性 - 物联网、大数据、人工智能等技术发展推动全球经济数字化转型，企业在运营各环节产生海量数据，成为洞察市场和决策的“晴雨表” [2] - 依赖经验与直觉的传统管理模式在数据爆炸和市场剧变下易导致反应迟缓和判断失准，数据驱动管理凭借客观、精准、实时的分析为企业决策提供支撑 [2] 数据驱动管理的核心要素 数据资源化 - 企业战略重心正从追求AI模型先进性转向深度优化数据资源，独特的内部数据资源是驱动AI落地与差异化创新的核心要素 [3] - 企业需将数据视作核心资源，进行全流程布局：广泛采集各环节数据确保全面性，搭建稳健架构保障数据质量，并深挖数据价值以驱动业务 [3] 技术赋能 - 人工智能、机器学习、大数据分析等技术是数据驱动管理的“发动机”，能挖掘潜在模式、预测趋势、处理多源数据并优化流程 [4] - 以数库科技为例，其整合了A股、港股、美股等2.5万余家头部公司的多维信息并进行标准化，通过AI分析形成产业链分析等产品，绘制产业链知识图谱以服务金融机构的精准决策 [4] 人才梯队 - 数据驱动管理落地需要既懂业务又精通数据的复合型人才，数据科学家等职位年招聘增长率超过35%且持续存在缺口 [6] - 企业需构建“数据+业务”双轮驱动的人才梯队，引进专业人才并强化全员数据素养培训，以形成“全员数据化”的文化 [6] 数据驱动管理的实践路径 精准决策 - 企业需建立基于数据的决策机制，将数据分析融入战略制定、市场拓展与产品迭代等关键环节 [7] - TikTok采用算法捕捉网络爆款并自动引流，泡泡玛特通过算法收集社交平台反馈，基于数据洞察将产品创新为“搪胶毛绒”品类，成为现象级潮玩 [7] 流程优化 - 企业应以数据为工具精准剔除运营中的冗余环节，在生产、供应链、财务等流程中实现智能优化 [8] - 宝山钢铁的冷轧数字化车间是“黑灯工厂”，通过远程运维、AI和大数据实现24小时自动化生产，用四足巡检机器人和1250台机械臂替代人力，将至少2800多名员工从高强度工作中解脱，显著改善各项生产指标 [8] 风险防控 - 企业应构建数据风险预警体系，实时捕捉市场、信用、操作等潜在风险 [9] - 金融企业用大数据评估信贷信用，生产企业用设备数据预防故障，互联网企业用行为数据识别异常 [9] - 金润数科为保险公司提供车辆及司机行为数据（如ETC记录），支持其风险评估与产品优化，并通过API、SaaS平台、联合建模等多种方式满足风控需求 [9] 价值创造 - 企业应以数据为核心驱动力，创新商业模式、产品与服务 [10] - 2024年银行业年报显示，AI是数字化转型核心动力，国有六大行金融科技投入总额突破千亿元，从业人员超11万人 [10] - 工商银行落地千亿级AI大模型覆盖200余场景，建设银行建成金融大模型并上线168个应用场景，中国银行新增AI应用场景超900个，交通银行构建千亿级金融大模型算法矩阵，全年释放相当于1000余人的工作量 [10] 数据驱动管理的未来展望 - 新会计准则要求数据资源入表，推动数据资产化，2025年半年报显示中国移动、中国电信、中国联通数据资源入表金额分别为7.74亿元、4.33亿元和3.96亿元，科大讯飞入表金额大于1亿元 [14] - 数据资产金融化案例涌现，如上海数据交易所携手光大银行等落地国内首个基于可信数据资产基础设施的数据资产增信融资，提供500万元授信；人保财险为10家企业数字资产提供总额1000万元保障 [14] - RWA（现实世界资产）通过区块链技术将资产转化为数字代币，波士顿咨询预测其市场规模将从当前约0.6万亿美元增长至2033年的近19万亿美元 [14]