活动概况 - 知识产权服务助力纳米产业高质量发展沙龙暨知识产权公共服务惠企对接活动在苏州工业园区纳米城举办[1] - 活动发布了8个苏州市知识产权公共服务优秀案例以及市知识产权公共服务能力地图，后者将服务模式从“人找服务”升级为“服务找人”[1] - 活动中，苏州大学苏州知识产权研究院、苏州慧谷知识产权服务有限公司、苏州工业园区知识产权服务联盟进行了服务推介，多家机构展示了代理、数据分析、金融赋能等全流程服务[1] - 园区法院知识产权融合法庭、园区知识产权检察工作站现场启用，园区“知产护航”行动启动，园区科创委对园区知识产权政策进行了解读[1] 活动背景与意义 - 该系列活动是推进知识产权公共服务普惠工程的实践，也是推动“1030”产业体系和“1840”服务业体系融合发展的重要抓手[2] - 苏州已聚焦知识产权服务助力生物医药、车联网、人工智能及机器人、智能制造、纳米等产业发展，先后举办了5期活动[2] - 本次活动深耕纳米产业，旨在通过搭建交流平台探讨知识产权实践应用，明晰技术创新方向，以高质量服务助力新质生产力培育壮大[2] 参与方与后续规划 - 活动参与方包括江苏省知识产权局、国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心、苏州市市场监管局（知识产权局）、园区管委会、市知识产权保护中心相关负责人，以及相关商会、公司、联盟、服务机构和纳米产业企业代表[3] - 苏州市市场监管局后续将继续推动构建覆盖全面、服务规范、智能高效的知识产权公共服务网络，推动服务资源向产业集聚区和创新一线倾斜[2] - 后续工作将聚焦个性需求，打造专业多元服务模式，以提升公共服务均等化、普惠化、便捷化水平，增强经营主体的满意度和获得感[2]

政策背景与核心目标 - 国家数据局联合相关部门印发《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，旨在加速推进数字经济社会高质量发展 [1][11] - 《意见》以提升全要素生产率、发展新质生产力为出发点，以加快释放数据要素价值为遵循 [1][11] - 《意见》围绕“两个建设”（数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设）推出多项政策举措，服务于“一体推进教育科技人才发展，深入推进数字中国建设” [1][12] “两个建设”的战略意义 - 提升全要素生产率是发展新质生产力的核心标志，也是高质量发展的关键要义 [2][13] - 新发展阶段全要素生产率增长的驱动力量包括新型工业化、新基建、碳中和及更深层次改革开放带来的资源配置优化 [2][13] - 以数据赋能人工智能高质量发展、深化数据要素市场化配置改革，是做强做优做大数字经济、全面提升全要素生产率的关键 [2][13] - 构建“人工智能+”新质生产力发展新生态是新型工业化的核心要求，也是传统产业升级的重要路径 [2][13] - 发展数字消费、推动数字贸易与跨境电商、加大数字金融创新能为消费和外贸注入新动能，并释放服务领域全要素生产率增长潜力 [2][13] - 人才是第一资源，发展数字经济需引导资本、人才、技术等要素向数据领域集聚 [3][14] - 加强“两个建设”是发展新质生产力、构筑国家竞争新优势的战略抉择 [3][14] - 2023年我国数字人才总体缺口已达2500万至3000万，且逐年扩大，影响数字产业化进程与AI高质量发展，制约传统产业数智化变革 [3][14] - 推进数字经济社会高质量发展亟需推进数据要素学科专业建设，围绕重大理论与实践问题开展系统性研究 [3][14] 构建数字人才培养体系 - 激活数据要素价值是发展数字经济的核心，需以应用场景为牵引，推动数据要素供给、流通与深度使用 [4][15] - 工业制造、现代农业、金融服务、医疗健康、城市治理、绿色低碳等领域数据资源丰富，应用需求广泛，激活其价值急需高素质数字人才 [4][15] - 必须打破传统学科壁垒，构建多层次、复合型数字人才培养体系 [4][15] - 《意见》明确提出建立由国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式 [4][15] - 推进学科交叉融合是关键举措，数字技术既要成为独立专业，也要深度融入现有专业体系 [5][16] - 以北京大学为例，其学科布局涵盖人工智能、数据科学与大数据技术等新兴专业，也通过商业分析硕士项目开展跨学科培养 [5][16] - 《意见》鼓励有条件的高校建设数据要素相关学科专业，建立本硕博衔接的人才培养机制 [5][16] - 《意见》支持综合性高校打造数字学院，引导特色高校强化优势专业建设 [5][16] - 《意见》高度重视职业教育，支持职业院校按需调整、增设数据相关专业，健全数据行业职业教育体制机制 [6][16] - 需大规模开展AI和大数据应用技能培训，发挥职业院校培养技能型人才的基础性作用 [6][16] - 需完善数字人才引进、评价、激励与流动机制，对标国际标准提供优质条件与有竞争力薪酬，打造全球数字人才高地 [6][16] 建立多元培养路径与多主体协同 - 加强“两个建设”需建立多元培养路径，实现相关主体融合协同 [7][17] - 《意见》强调打造产教融合生态，支持高校与科研机构、产业园区、龙头企业等组建数据行业跨区域产教融合共同体 [7][17] - 鼓励数据企业、行业协会等深度参与教学元素建设与教育改革，课程设计由高校教授与产业专家联合制定 [7][18] - 需大量挖掘、梳理、推广数据要素应用场景，《意见》强调以应用场景为载体促进产学研用协同 [7][18] - 《意见》特别提出建设数字人才培养典型应用场景，支持共建数字领域专业特色学院 [7][18] - 推进产教融合共建实践基地，打通人才培养与产业需求的“最后一公里” [7][18] - 布局数据要素产教融合创新平台，构建多主体协同融合的良好生态 [7][18] - 北京大学光华管理学院自2025年起在工商管理本科专业下增设数字经济管理方向，注重通过实践模块构建多元化培养路径 [8][18] - 该专业方向邀请业内专家和校友分享实践经验，并依托前沿科技场景实验室推动技术与产业深度融合，培养跨学科复合型人才 [8][18] 推动数据领域科研突破 - 数据要素价值释放面临诸多理论问题与实践挑战，数据具有多主体生产、多场景复用、敏感信息密集、减损贬值快等特质 [9][19] - 数据领域亟需理论与实践创新，利用解构重组、汇聚融合等方式多层次挖掘数据价值，以提升全要素生产率 [9][19] - 数据大规模流通使用可能引发数据泄露或滥用风险，影响隐私保护、产业发展甚至国家安全 [9][19] - 数据要素价值创造的跨界融合属性对传统分业监管、属地监管模式提出挑战 [9][19] - 需平衡安全成本与经济效益，构建兼顾活力与秩序、适配AI发展的敏捷数字治理体系 [9][19] - AI作为数据领域最重要的前沿技术，其发展与海量数据的深度、高效、安全融合需要深化研究与实践 [9][19] - 《意见》明确数据领域学术研究主攻方向，强调以学科交叉融合、有组织科研为支撑，并对夯实科研数据基础作出部署 [10][20] - 下一步需形成政策合力，加强配套衔接、深化部门协同、加快实践探索、加大宣传解读，为高质量发展注入动力 [10][20]

公司价值主张 - 公司向客户提供的价值主张主要围绕三个核心领域 [1] 领域专长 - 公司在客户工作流程细分领域拥有深厚专长 源于自2000年代初便开始运营 [2] - 公司为保险、医疗保健、银行等多个行业的众多客户管理大量不同的工作流程 [2] - 公司的领域专长是通过多年积累构建的 [2] 数据管理 - 公司于2006年收购了一家名为Inductis的印度小型公司 从而进入数据分析领域 [3] - 自2006年收购以来 公司持续构建数据分析能力 [3]

担保事项概述 - 公司为控股孙公司DATAOCEAN AI PTE LTD提供不超过5000万元人民币的一年期信用贷款担保 [1] - 担保事项已通过董事会审议 因被担保人资产负债率超70%需提交股东大会批准 [2] - 本次担保无反担保安排 担保协议具体条款待银行审核后确定 [1][3] 被担保人基本情况 - 被担保人为新加坡控股孙公司 成立于2024年9月 注册资本50万美元 [3] - 公司通过全资子公司海天瑞聲（香港）科技有限公司持股51% PRIDE AI HOLDING LIMITED持股49% [3] - 2025年1-6月未经审计营业收入3310.50万元 较2024年度320.29万元实现显著增长 [3] - 2025年6月末资产总额3954.64万元 负债总额3892.53万元 资产负债率达98.4% [3] 财务影响分析 - 担保金额5000万元占公司最近一期经审计净资产的6.73% 占总资产的6.18% [4] - 截至公告日公司及子公司无对外担保 本次为首次担保事项 [4] - 被担保人2025年上半年净利润为-117.80万元 仍处于亏损状态 [3] 战略意义 - 担保支持境外数据业务发展 新加坡公司已贡献显著境外业务收入 [1][3] - 符合公司全球化战略布局 有利于促进境外业务进一步拓展 [3][4] - 公司认为担保风险可控 能对被担保人经营进行有效管理 [3][4]

公司股价表现 - 8月12日盘中下跌5.08%，报9.72元/股，成交3790.77万元 [1] 公司业务概况 - 亚太地区重要的科技产品渠道开发与技术方案集成服务商 [1] - 涉足云计算/大数据、人工智能、数据存储、数据分析等多个领域 [1] - 在亚太地区拥有50,000家渠道伙伴，服务19亿人群 [1] - 云计算业务位列中国第三方云管理服务市场第五位 [1] 公司财务数据 - 2022年集团营业额773亿港币 [1] - 2024年营业总收入824.97亿元，净利润9.74亿元 [1] - 年平均增长率达26%，业绩增速全行业第一 [1] 公司未来计划 - 将于8月21日披露2025财年中报 [1]

股价表现 - 截至2025年8月7日15时25分，同花顺股价报291.74元，较前一交易日下跌0.96元 [1] - 当日开盘价为293.18元，最高触及299.50元，最低下探289.20元 [1] - 全天成交额达29.94亿元，成交量101968手 [1] - 8月7日13时00分左右出现快速反弹，5分钟内股价上涨超过2%，成交额达17.33亿元 [1] 资金流向 - 当日主力资金净流入22319.68万元 [1] - 近五个交易日累计净流入62788.16万元 [1] 公司概况 - 公司属于软件开发板块，业务涵盖金融信息服务、数据分析和投资工具开发 [1] - 总部位于浙江，是深成500指数成分股之一 [1]

股价表现 - 8月4日收盘价为288.52元，较前一交易日下跌0.82% [1] - 盘中最高触及293.80元，最低下探286.94元 [1] - 当日成交金额达20.52亿元 [1] 估值指标 - 当前市盈率为322.09倍 [1] - 市净率为23.94倍 [1] 公司业务 - 主营业务涵盖金融信息服务、数据分析和人工智能应用等领域 [1] - 是中证金融科技主题指数的前十大权重股之一 [1] 行业表现 - 中证金融科技主题指数近期呈现涨跌互现态势 [1] - 同期中证金融科技主题指数下跌0.35% [1] - 部分成分股如普元信息和新致软件逆势上涨 [1] 资金流向 - 当日主力资金净流出3419.53万元 [1] - 近五个交易日累计净流出2.95亿元 [1]

AI技术在基金营销中的应用 - 未可知人工智能研究院副院长张孜铭为鹏华基金开展《AI赋能基金营销》专题培训 旨在帮助行业从业者掌握AI技术在营销场景的实际应用 提升工作效率与创新能力 [1] - 培训内容涵盖生成式AI与决策式AI的核心区别 重点讲解AI在内容生成、数据分析、客户沟通等场景的应用 [2] - 通过实际案例展示AI工具可快速生成营销文案、设计宣传海报、制作创意短视频 大幅提升营销效率 [2] 培训效果与反馈 - 参训学员认为培训内容紧贴业务需求且实操性强 部分学员反馈AI已成为提升工作效率的利器 [4] - 学员对AI生成销售话术功能印象深刻 认为客户沟通智能化程度显著提升 [4] - 培训中展示学员使用豆包AI生成的作品 体现技术落地效果 [6] 行业合作与数字化转型 - 培训帮助鹏华基金把握AI技术机遇 探索适合自身的AI解决方案 加速数字化转型进程 [8] - 未可知人工智能研究院将持续推动AI技术在各行业应用 为企业创造更多价值 [8]

AI知识教学活动 - 黄州区烟草专卖局(营销部)近期组织AI知识教学活动，旨在提升青年员工的综合素质和工作效率，帮助他们快速掌握业务技能 [1] - 活动内容涵盖低代码应用、数据分析、智能系统操作等多个领域，采用理论学习与实践操作相结合的形式 [1] - 活动形式包括专家讲解和实操环节，例如分组完成AI项目任务，增强了团队协作能力并巩固所学知识 [1] 教学效果 - 95%参与AI教学的青年员工认为该模式让他们在工作中更加得心应手，80%表示愿意继续使用AI教学系统 [1] - 青年员工通过学习低代码应用技术，成功开发出一套适用于烟草零售户信息采集的智能系统，提高了信息更新的准确性和效率 [2] - 活动激发了青年员工的学习兴趣和主动性，许多人提升了自身技能并明确了职业发展方向 [2] 未来计划 - 公司将继续秉持"数字化驱动、高质量发展"的理念，加大AI教学活动的力度 [2] - AI教学模式将延伸到客户服务、市场监管等更多业务领域，以提升青年员工的综合素质 [2]

IPO计划 - 公司已委托投资银行IIFL进行首次公开募股 计划通过新发行和出售现有股票筹集750亿卢比[2] - 公司设定在未来4-5个月内提交红鲱鱼招股书的时间表 有望成为2021年以来印度教育科技行业低迷期的转折点[2] 财务表现 - 公司在过去7-8年保持持续盈利 收入同比增长率维持在20%-30%区间[2] - 2025财年收入达2.05亿卢比 同比增长16% EBITDA实现100%增长[4] - 公司进入收入可预测且可盈利的发展阶段[4] 业务模式 - 平台累计培训约4万名学习者 课程覆盖金融、数字营销、数据分析、生成式人工智能等六大领域[4] - 与印度理工学院鲁尔基分校等知名院校合作开发课程 同时服务个人学习者和企业客户[4] - B2C业务收入构成：50%来自求职类课程 20%来自认证课程 30%来自管理者进阶课程[5] - 从单一就业培训转型为多元化成果输出模式 增强收入可预测性[4] 产品体系 - 采用垂直领域产品组合策略 覆盖从初学者到领导者的全阶段学习需求[5] - 金融领域提供ACCA/CMA/CFA等认证训练营 包含4-5个月投行专项课程[5] - 将生成式人工智能整合至学习管理系统 实现智能问答和个性化内容生成[5] - 通过AI评估系统为学员定制专属课程 如金融建模中的估值专项培训[5]