国家高质量数据集建设先行先试工作启动 - 国家数据局组织开展高质量数据集建设先行先试工作 确定140个先行先试工作单位 围绕试技术、试支撑、试标准、试机制等四项重点任务 [1] - 先行先试工作覆盖全国25个省份 支撑18个重点领域包括科学研究、工业制造、金融服务、医疗卫生等 以及低空经济、智能驾驶等创新领域 [1] - 国家数据局将加强对先行先试工作指导 定期监测项目进展和成效 开展技术交流及主题研讨活动 [1] 高质量数据集发展现状与市场意义 - 2024年我国高质量数据集数量同比增长27.4% 数据质量是人工智能从"可用"向"好用"跨越的关键瓶颈 [2] - 通过"场景驱动+示范先行"策略推动跨部门跨行业数据协同 培育"为优质数据买单"的市场环境 推动数据从"资源"向"资产"转化 [2] - 数据合成、隐私计算等关键技术突破将推动高质量数据集生产规模化 助力构建开放共赢的数据生态 [2] 金融领域高质量数据集应用案例 - 证通股份申报《资本市场融资企业高质量数据集建设》 恒生电子申报《面向金融行业大模型的多模态高质量数据集建设》 [2] - 高质量数据集整合企业研发投入、专利数据、供应链关系等多维度信息 构建动态化企业画像 降低信息不对称问题 [3] - 投资者和金融机构通过数据集精准识别企业技术领先性与商业化潜力 提升对轻资产、高成长性企业的风险评估能力 [3] 高质量数据集的监管与技术创新价值 - 为监管机构提供穿透式监管工具 通过整合企业交易数据、关联方信息、资金流向等实时识别违规操作 提升监管效率 [3] - 隐私计算技术确保数据"可用不可见" 平衡数据共享与隐私保护的需求 [3] - 推动金融业态从"经验驱动"向"数据驱动"深度变革 为构建高效、安全、创新的现代金融体系提供关键支撑 [3]