数据要素市场之破四化建四化,拆墙又砌墙

摘要:8月8日,首届贵州科技节“2023数据要素流通关键技术论坛”在贵阳举行。此次论坛由贵州省科学技术协会指导,贵州省计算机学会主办,中国计算机学会贵阳会员活动中心、贵州轻工职业技术学院、贵州电子科技职业学院、贵州省大数据产业发展应用研究院承办,数据宝等企业协办。论坛上,数据宝董事长汤寒林以“数据要素四化建设及应用实践”为题发表主题演讲。

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论坛现场

数据要素市场化:四化难点

随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来,数据已经成为了一种重要的资源。然而,当前数据要素的市场化程度还不够高,存在着难以资产化、难以融合化、难以商品化和难以合规化的问题。

难以资产化表现在数据资源标准不统一,数据质量不达标等数据归集难。

难以融合化是多元主体不愿供给,供给侧缺乏统一的融合标准,导致数据融合难。

难以商品化是缺乏针对场景需求的数据商品,缺乏合格合法合规的数据商品,导致数据应用难。

难以合规化是当前数据流通交易难,存在场内交易规模较小,场外交易难以监管的情况。

数据宝破局之道——数据要素四化建设

国家指出,谁能把握大数据,人工智能等新经济发展机遇,谁就把握了时代的脉搏。政策要求要构建以数据为关键要素的数字经济。“数据二十条”明确提出,要充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势,激活数据要素潜能,做强做优做大数字经济,增强经济发展新动能,构筑国家竞争新优势。为此,数据宝提出数据要素四化建设方案。

首先是数据治理智能化,通过三级治理实现数据质量达标,以国有数据赋能地方政府为核心定位,建立结构化的数据库及可供商业化应用的数据服务标准,实现国有数据价值最大化。

其次是建模加工产品化,利用数据水印、数据无痕安全交互引擎将数据融合变为数据产品融合,并基于自主研发的隐私计算平台融合AI建模提升数据产品化效率。

第三是场景应用商品化,通过建模加工产品化和场景应用商品化,将数据融合为数据产品,满足不同行业和细分场景的需求,提供全周期性的精准场景数据服务。

第四是流通交易合规化,打造自内向外全流程业务合规体系,首先是运营合规,即确保数据的运营主体拥有大数据资产交易经营资质。其次是授权合规,即确保数据的获取和使用都经过合法授权,保护数据主体的权益。第三是增效合规,即通过合规措施提高数据交易的效率和安全性。这些合规措施包括建立数据分类标准、制定数据交换和安全规则、进行数据脱敏脱密等。通过这些合规措施,可以确保数据的合法、安全、高效流通交易。第四是数据源头合规,数据源来自国家部委、央企、国企等权威机构授权。

基于对数据的四化建设管理,最终实现数据要素市场化的全生命周期管理和价值释放。

数据宝实战:土地财政转变向数据财政 成倍赋能区域经济发展

数据宝通过与政府部门、金融、保险、物流、汽车、互联网等行业的合作,建立了300多个垂直模型应用,覆盖金融、保险、交通、物流、政务等300多个产业应用场景,为超过10000家客户企业提供数据应用、专项监测、智能分析、异常预警、风险评估等全周期性的精准场景数据服务。

“招商引资”骗补贴,政府损失超3亿

近期,某地爆出多个产业园的企业结伙骗政府财政补助,政府损失超过3亿。犯罪份子通过虚开发票、虚假生产等方式骗取政府信任,以此获得补贴。为了避免招商引资被不法分子利用,数据宝协助某地政府做企业数据赋能平台,将土地财政转化成数据财政。

通过利用司法、企业、金融等全量大数据建立企业运营评分机制,根据评分等级获取贷款额度;助力政府将传统资金补贴转化成低息/无息贷款方式,为企业获取更多撬动市场发展的资金,赋能区域经济发展。

通过数据要素四化建设和应用实践,数据宝致力于解决数据要素市场化的痛点,推动数据要素的资产化、融合化、商品化和合规化。我们将继续深耕数据领域,与各行各业的合作伙伴共同推动数据要素的发展,释放数据要素的价值,助力各行业的创新和发展。

据悉,本次论坛吸引了来自南京理工大学、西安电子科技大学、贵州大学、北京信安世纪科技股份有限公司等高校和企业的专家学者、科研人员齐聚一堂,共同探讨数据要素流通关键技术前沿,以及相关技术在行业领域的应用实践。

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论坛现场

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