《政务数据共享条例》的定位与价值 - 《条例》是加快公共数据资源开发利用和提升政府数字化治理能力的关键举措 标志着政务数据共享工作进入法治化新阶段 [1][2] - 《条例》共8章44条 对政务数据共享管理体制 目录管理 共享使用 平台支撑 保障措施进行全面部署 是我国数据治理体系建设的里程碑式制度 [1] - 《条例》首次以行政法规形式确立"全国一体化政务大数据体系" 将现有数据平台纳入统一框架保障互联互通 通过优化目录管理和厘清权责链条打破数据孤岛 [2] 政务数据共享的实施预期与影响 - 《条例》将协调推进跨层级 跨地域 跨系统 跨部门 跨业务的政务数据安全有序共享 推动各层级各地域各部门数据互联互通 打破数据烟囱和信息孤岛 [3] - 《条例》以"谁管理谁负责 谁使用谁负责"原则厘清权责链条 确保数据共享时风险可控权责明确 解除供给方对数据安全顾虑 激活数据要素潜能 [3] - 在数字政府建设背景下 《条例》推动政府从经验治理走向数据治理 基于数据开展智能分析和精准研判 提升政策科学性与应变能力 [4] 政务数据共享面临的挑战与优化重点 - 当前存在政务数据平台多头建设重复建设问题 数据割裂标准不一影响平台效能 《条例》要求整合构建标准统一布局合理管理协同安全可靠的全国一体化体系 [5] - 需分阶段分步骤建立中央-省-市-县-乡五级贯通数据体系 整合各级各类数据资源 避免重复投资与信息壁垒 实现全域覆盖全量接入 [5][6] - 中央层面需出台统一技术标准数据接口规范安全管理办法 地方政府加强与国家平台对接 保持数据技术和共享策略统一 [5] 强化制度与技术联动保障数据安全 - 必须落实数据分类分级管理制度 完善政务信息采集范围与限制 严厉打击数据超范围使用和隐私泄露等滥用行为 [7] - 需建立健全授权使用机制 明确各环节安全责任主体 实现最小可用按需调用 遵循谁申请谁使用谁负责原则 [8] - 通过数据沙箱区块链存证实时审计等技术提供全链路防护 明确数据使用范围用途与期限 设置访问权限控制和调用审批机制 [8]

金融科技发展概况 - 银行业数字化转型进入深水期，中小银行依赖第三方合作，人工智能应用场景扩展到风险管理等领域，信创是未来3-5年主要领域，2024年国有六大行科技投入中邮储银行增速9.03%最高，交通银行IT/营收占比5.41%最高 [12][13] - 保险业数字化转型聚焦核心业务系统改造，向"小核心、大外围"架构发展，部分公司进行IFRS17新会计准则系统适配，贴近市场需求为新能源车主提供保险产品 [14] - 2024年中国金融科技市场规模3949.6亿元，增速9.7%，银行科技占比73%，预计2025年起以13.3%复合增长率增长，京沪深为第一梯队，广东、上海、北京金融科技企业数量前三 [17][19] - 新兴市场如东南亚、拉美对移动支付需求大，中国技术成本较欧美低30%以上，香港虚拟资产交易中心建设等为出海提供途径，中资制造业企业出海推动跨境支付需求 [27][28][29] 金融科技前沿和趋势 - 2024年全球人工智能市场规模170亿元，中国生成式AI市场规模45.9亿元，大模型逐步取代传统算法，AI Agent向核心业务渗透，金融机构需完善AI治理体系 [37][38][42] - 2024年全球区块链市场规模逼近4000亿元，中国达39.94亿元，央行数字货币在跨境支付等场景应用，香港《稳定币条例》出台推动区块链发展 [44][46][48] - 2024年中国云计算市场规模超8378亿元，金融云市场规模逾187亿元，金融机构加速上云，构建"云智一体"技术底座，IDC预测2026年90%金融机构将采用多云战略 [50][52][59] - 2024年中国量子通信市场规模约892亿元，量子技术在金融分析、加密等领域应用，预计2030年量子加密技术融入央行数字货币系统 [35] - 2024年中国大数据产业规模7320亿元，数据资产入表市场前景广阔，金融机构向"数据驱动"转型 [35] 中国金融科技竞争力评价与TOP100企业 - TOP100企业分为综合服务与技术平台、垂直领域创新、前沿技术应用三类，北京41家领先，前五大区域占比超八成，45家企业已出海，海外收入增长20% [4] 典型案例 - 博彦科技展示全球化服务，马上消费金融的"爱马平台"应用于反欺诈等领域 [5]

2025汉诺威工业博览会十大工业技术趋势 核心观点 - 工业技术趋势呈现AI、边缘计算、数据治理与可持续性深度融合的特征，推动行业向智能化、自动化与绿色发展转型 [1][14] 分项技术趋势 生成式AI工业应用 - 生成式AI已成为工业软件标配功能，主要应用于代码编写简化、数据分析和用户支持的聊天机器人场景 [4] - 几乎所有头部工业软件公司都展示了集成GenAI能力的应用方案 [4] 代理型AI发展现状 - 代理型AI仍处于早期阶段，当前演示多局限于简单自动化任务如数据检索和工作流执行 [5] - 大型云服务商和软件厂商重点宣传代理能力，但尚未实现真正的自主行为 [5] 边缘计算转型 - 工业边缘计算从硬件设备向集成AI软件栈演进，实现操作型AI本地化运行 [6] - 新一代边缘AI堆栈包含模型训练、部署、推理和MLOps工具，完成工业环境下的AI生命周期闭环 [6] DataOps平台演进 - DataOps平台从数据集成向工业AI使能者升级，成为展会访问量最高展区之一 [7] - 数据治理成为平台标准功能，支持GDPR合规、数据血缘追踪等需求 [7] 数字主线技术 - 融合AI的数字主线打通产品全生命周期数据流，实现设计-制造-服务全流程协同 [8] 预测性维护革新 - PdM从纯软件转向集成专用传感器的软硬一体方案，竞争焦点转向传感器质量与系统兼容性 [9] - 应用范围扩展至螺栓、润滑系统等传统忽视的资产类别 [9] 专用5G发展 - 专用5G在美亚地区采用率提升，但受限于基础设施适配、行业设备开发和频谱监管等集成难题 [10] AI赋能可持续性 - AI升级碳排放管理系统，优化能源消耗预测并简化ESG合规报告流程 [11][12] 机器人交互创新 - 认知AI与语音交互成为机器人技术新方向，通过语音命令降低非专业用户使用门槛 [13] 数字孪生进化 - 数字孪生从虚拟镜像发展为实时决策助手，应用于运营、培训和质量控制场景 [14]

数据要素价值转化 - 数据要素作为新时代的"石油"，其资产转化和应用成为行业关注焦点，需通过治理与技术创新实现价值跃升 [1] - 《"数据要素×"三年行动计划(2024-2026年)》提出发挥数据要素报酬递增、低成本复用特点，优化资源配置并赋能实体经济 [1] - 数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合AI、智能问数等技术打通"数据—知识—业务"链路 [1] 数据应用领域变革 - 数据要素影响力提升叠加AI技术迭代，推动数据应用领域格局变革，需通过技术突破破解治理瓶颈 [2] - 高德纳报告指出数据领域九大趋势，包括AI代理、小语言模型等，催生企业和人员管理新挑战 [2] - 探索AI与数据治理深度融合是释放数据价值的关键，可通过复合AI知识库、数据编织等技术实现精准决策 [2] 企业数据价值激活 - 中央企业成立近500家数字科技类公司，约66%行业龙头企业购买过数据，数据开发利用热情高涨 [3] - 《2025年数字经济工作要点》强调推进数据资源整合共享，开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点 [3] - 数据要素价值最终需通过企业创新应用实现，国家数据局推动企业用数创新以体现降本增效和新质生产力培育 [3] 科技企业实践 - 神州信息发布"数智大脑"企业级解决方案，腾讯云搭建智能体开发平台满足企业全链路需求 [4] - 科技企业通过技术创新与场景落地双重驱动，深化数据要素与业务场景融合 [4] - 腾讯云表示智能体开发平台将随大模型进化进一步优化，助力企业搭建符合业务场景的应用 [4] 金融业数智化转型 - 金融行业数智化转型需转向"人类建模人员+AI程序员"协作的软件研发模式 [5] - 科技企业探索打破传统"竖井式"研发，建立业务建模、IT建模等核心组件架构以驱动金融软件升级 [5] - 金融机构拥抱AI"智慧大脑"是构建未来智慧金融生态的关键，需从"产品思维"进化为"服务生态" [5]

行业动态 - 第三届民航网络与数据安全论坛在北京开幕 主题为"AI赋能民航新业态 共筑数智安全新基石" [1] - 论坛由中国航空运输协会主办 南航数智科技和中国民航信息网络股份承办 中国民航大学协办 [3] - 近300位来自航空公司、机场、民航保障企业、科研院所和网络安全领域的专家学者参会 [2] 行业趋势 - 民航行业正处于智能化转型的关键期 人工智能是重要驱动力量 [1] - 需要强化AI安全治理体系建设 建立"技术可控、流程可溯、责任可究"的AI全生命周期管理框架 [1] - 需深化数据安全与业务创新协同 探索民航旅客数据、航司运营数据、空管监控数据的分类分级保护路径 [1] 技术创新 - 南航数智科技获批"广州市信息技术应用创新（交通）行业适配中心" 论坛期间举行授牌仪式 [3] - 论坛见证了国产化适配成果落地 探讨技术创新与安全治理融合路径 [2] - 聚焦航空领域网络安全和数据安全前沿议题 包括架构创新和场景实践 [2] 人才培养 - 构建"政产学研用"协同创新生态 推动企业与职业院校共建产业学院 [1] - 倡议全方位加强人才队伍建设 提升多层次网络和数据安全专业人员实战能力 [3] - 培养"懂业务、精技术、善攻防"的复合型人才 [1] 合作机制 - 倡议加强多层次合作共享 构建民航网络和数据安全协同联动响应机制 [3] - 加强与网信部门、公安部门协同联动 建立跨领域安全威胁情报共享机制 [1] - 中国航协发出四点行业倡议 提升网络和数据安全现代化治理水平 [3]

近日，"数云原力2025.AlxFinTech拓界平行论坛"正式举行。论坛以"问道AI科技进阶"为主题，多位业务专家围绕AI赋能智慧核心、信贷创新、财资云服务、 电子渠道进化及数据资产转化等前沿议题，为金融业数智化转型与高质量发展提供可落地方案。 为破解区域性银行转型难题，中国信息通信研究院在本次论坛期间发起"区域性银行新一代核心系统研究课题"，旨在形成兼具落地性与可推广性的建设范 式，全面提升区域性银行核心竞争力，推动技术标准与行业实践深度融合。 数据作为核心生产要素，其治理与价值转化成为论坛焦点。神州信息数据研究中心总经理李庆刚指出，数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合人工智 能、智能问数等技术打通"数据—知识—业务"链路。结合研究公司Gartner发布的2025年数据趋势，他提出九大关键方向，凸显"数据治理"作为数据资产化的 核心使能力量。系统阐述了人工智能与数据治理深度融合的实践路径，通过构建复合AI构建知识库、加速AI智能体落地业务场景，推动数据编织驱动研发 智能化三大路径，打通数据闭环，构建企业级数字孪生体，实现数据驱动的精准决策。 面对商业银行利差持续收窄的挑战，神州信息资产负债管理解决方案 ...

北京市人工智能赋能新型工业化行动方案（2025年） - 核心观点：推动人工智能与工业深度融合，拓展应用场景，助力制造业智能化升级，培育新质生产力 [1][2] 数据治理与模型训练 - 建设高质量制造业数据集，对数据首登记、首入表、首交易、首开放给予奖励支持 [2] - 搭建数据治理服务平台，建设开源数据集和数据治理工具集，支持标准化机构制定行业数据标准 [2] - 支持企业使用人工智能数据沙盒制度，首次使用沙盒训练的企业可获免费服务 [2] 行业大模型与智能体 - 支持开发行业大模型，对达到国内一流、国际领先水平的大模型算力成本给予最高3000万元支持 [3] - 打造通用智能体，对显著提升制造业效率的智能体按调用算力成本给予最高3000万元支持 [3] - 制定标准化通信协议，形成混合智能应用范式，适配行业广的协议将在京津冀推广 [3] 企业技术中心与仿真验证 - 支持企业技术中心搭建实验场景，优先推荐成效显著的市级中心为国家级中心 [4] - 研发工业仿真软件，搭建通用仿真平台，对承担重点任务的平台给予最高5000万元支持 [4] 智能安全与装备升级 - 建设模型安全靶场，对行业影响力大的安全保障平台给予最高3000万元支持 [5] - 提升装备智能化水平，对示范性新装备给予最高3000万元支持 [5] - 打造具身智能工厂示范标杆，符合条件的项目给予最高3000万元支持 [5] 智能产品与人才培养 - 支持建设中试平台和智能产品柔性生产线，最高5000万元支持 [6] - 培养复合型人才，建设实训基地，开展AI与制造业融合应用培训 [6] 金融服务与案例推广 - 创新"AI智造贷"等金融工具，支持企业智能化升级 [7] - 征集并宣传标杆案例，建立宣传网络平台促进经验交流 [7] 机器人行业动态 - 75家机器人上市公司2024年报出炉，行业竞争加剧 [9] - 人形机器人量产爆发，价格战加剧，科技革命推动产业重构 [10] - 机器人概念上市公司2024上半年业绩承压，但AI融合带来机遇 [10] - 具身智能机器人成为热点，微纳感知、人机协同等技术受关注 [10]

数据治理与智能转型 - 胜利油田通过部署新型传感器，数据采集完整率从68%提升至91%，深海设备年维护成本降低40% [1] - 采用特种合金外壳的耐腐蚀压力传感器在海水环境中稳定运行8个月，单台年维护费用从20万元降至12万元，防爆型传感器使用寿命从3个月延长至1年，单井数据完整率从72%升至93%，月度维护工时减少60% [2] - 部署北斗授时系统实现2.3万个监测点毫秒级时钟同步，时间戳错乱率从15%降至1%，引入小波变换算法使数据偏差从12%缩小到3% [2] 模型优化与算法应用 - 胜利油田通过植入地形高程参数和植被分布特征，火灾蔓延预测误差从45%降至18%，灭火时间缩短25% [3] - 建立动态学习机制，当抽油机振动频谱偏移超过15%时自动触发模型增量训练，故障预警准确率稳定在89%以上 [3] - 开发参数迁移技术，模型适配陆地油库仅需补充10%新数据，训练成本降低70%，运用生成对抗网络（GAN）技术将7起重大井喷事故数据扩展至85组合成样本，识别率从32%提升至78% [4] 人员培训与技能转型 - 推出可视化手册将43项常见操作转化为三维动画，老员工系统操作通过率从52%提升至89% [5] - 采用"师徒结对"模式让老员工适应智能终端，共同开发的智能阀门控制系统在突发停电事件中发挥关键作用 [5][6] - VR演练舱提供12类事故场景模拟，井喷模拟考核平均得分提高37%，"石油工程+AI"双专业培训班学员优化3个应急模型，故障预警准确率提升15% [6] 协同机制与行业影响 - 跨油田应急演练中地质构造数据共享使泄漏扩散模拟误差从30%收窄至12%，联合处置效率提升40% [2] - 23个微服务模块平稳运行，86%老员工通过系统操作考核，智能应急体系实现从单点预警到全局协同的跨越式发展 [6] - 员工提出的17项优化建议中5项已落地应用，预计年创效超200万元 [6]

行业前景 - 国内金融科技市场规模预计以13.3%的复合增长率增长，2028年将突破6500亿元 [1] - 金融科技正成为推动产业升级的核心引擎，数字经济与实体经济深度融合 [1] 公司战略与技术布局 - 公司构建"技术赋能—风险防控—生态共建"全链条金融科技服务体系，在AI技术应用、数据治理、产业金融场景落地等领域形成标杆效应 [1] - 自主研发智能客户管理系统，运用自然语言处理技术提升服务精准度，减少客户被打扰次数 [2] - 与华为云合作基于昇腾AI云服务与DeepSeek大模型，实现AI机器人、智能客服等场景的孵化与商用 [2] - 与华中科技大学合作突破传统客服痛点，升级系统实现知识库动态匹配与用户情绪精准感知 [2] 数据治理与风险防控 - 累计服务新市民、信用白户等客群2200万人，协助金融机构实现380亿元授信额度投放 [3] - 采用SSL/应用层加密技术、HTTPS双向认证技术，抵御网络恶意攻击20000余次，拦截DDOS攻击550万余次，阻拦电信诈骗63.5万余次，挽回用户损失超20亿元 [3] - 获得ISO27001、公安部三级等保认证，联合117家金融机构组成打击金融领域黑产联盟（AIF） [3] 金融风险宣导与客户服务 - 金融风险宣导官方渠道覆盖率100%，线上金融风险普及教育超60次，覆盖人次超30万 [4] - 热线渠道全年客户满意度高达97%，形成"技术防御有硬度、教育普及有温度"的消保新生态 [4] 生态协同与政策响应 - 响应《关于做好金融"五篇大文章"的指导意见》，推动金融与产业深度融合，平衡数据智能与治理的关系 [5] - 荣获"专精特新"企业资质，探索AI赋能、数据驱动、生态协同的发展模式 [5] 未来展望 - 公司将以更开放的姿态融入产业生态，用技术创新滋养个体与组织 [6]

银行数据治理现状与趋势 - 数据作为生产要素正加速融入银行运营各环节，成为拓展营收的重要引擎，应用场景包括小微客户信用评估、零售客户精准画像、供应链金融等业务创新 [1] - 银行数据治理呈现两极分化：一方面数据报送与治理违规罚单频现，另一方面越来越多银行将数据管理部门独立并抬升至一级部门 [1] 银行数据治理组织架构调整 - 2024年多家银行设立独立数据管理部门：浦发银行设立总行一级部门"数据管理部"，工商银行董事会审议通过组建总行数据管理部议案 [3] - 国有大行中中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行，股份行中浦发银行、兴业银行、民生银行，城商行中青岛银行、贵阳银行、苏州银行等均单独设置数据治理一级部门 [3] - 部门命名存在差异化：交通银行设"数据管理与应用部"，华夏银行设"数据信息部"，光大银行设"数据资产管理部"，江苏银行设"大数据部"，体现数据治理不同阶段特征 [4] - 南京银行行动较早，2018年3月即成立数字银行管理部，承担全行数据治理和数字化转型双重职能 [4] 数据治理监管政策与实施进展 - 2018年原银监会出台《银行业金融机构数据治理指引》，要求建立自上而下治理体系并明确董监高职责 [6] - 2020年数据首次被国务院列为生产要素，2024年央行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，提出2027年基本建成适应数字经济的金融体系 [6] - 政策出台7年后，商业银行数据治理仍普遍处于"打补丁"阶段，缺乏全生命周期治理机制，中小银行尤为突出 [6][7] - 多数银行数据治理工作仍归属科技部门，部分通过委员会协调但作用有限，仅江浙区域中小银行因认识数据价值而主动推进 [7] 数据治理实施难点 - 银行高层普遍将数据治理视为部门级任务而非全行战略，导致资源投入不足 [10] - 部门壁垒导致数据孤岛问题，二级部门缺乏问责业务部门的权限 [10] - 数据资产化涉及业务流程重塑、平台搭建、人才培养等系统性工程，启动难度大 [12] - 监管滞后性使新兴业务缺乏治理框架，中小银行面临合规成本高企问题 [12] 数据治理监管处罚与改进措施 - 2025年前5个月涉及数据报送与治理违规的银行罚单达118例，涵盖虚报瞒报数据、EAST数据漏报等多种类型 [15][16] - 典型处罚案例：农业银行周口分行因监管统计数据不真实被罚50万元，江阴银行因重点领域数据不准确被罚60万元 [16] - 领先银行建立数据标准体系：平安银行制定企业级标准超200项，中信银行累计建设基础标准2.5万项，厦门银行建立2600余项分析标准 [17] - 部分银行开始战略级重视：浦发银行加强源头治理，华夏银行形成集团化体系，齐鲁银行将数据治理提升至全行战略层级 [19]