文章核心观点 - 高质量数据供给与场景化AI应用是数据要素价值落地的关键 未来将形成AI驱动的数据开发、价值实现与生态完善的自循环 [1] - 数据要素市场的重心正从“量的积累”全面转向“质的提升” AI技术的普及正在重塑生产关系 推动“人+AI”成为新的核心生产单元 [3][4] 数据要素产业链与高质量数据 - 高质量数据供给不足 特别是在面向AI的高质量数据供给方面尤为紧缺 [2] - 将“微笑曲线”理论迁移到数据要素产业链 上游高质量数据采集供给与下游数据场景变现的附加值最高 中间存储、传输及简单加工环节的价值逐渐降低 [2] - 高质量数据不仅是实现“高水平发展”的核心引擎之一 其本身的发展水平也是衡量“高水平”成色的重要标尺 [2] AI驱动下的数据价值与业务模式 - 推进企业数智化转型的核心在于扎实推进企业的数据工程 尤其是面向AI的数据工程 [1] - 企业能够通过以数据为基础 训练高质量数据集 并打造面向垂类场景的行业智能体 实现业务价值的持续迭代与优化 形成“数据→AI→业务→数据”的反哺循环 [4] - 数字化服务行业正从提供建议的“蓝图设计师”向深度绑定、风险共担的“价值共创伙伴”全面演进 服务厂商需深入客户一线 与企业共担风险 用AI与数据工具敏捷解决生产经营问题 [5] 实践案例与成效 - 以软通AI赋能人力资源招聘为例 通过数字化优化 已落地四个场景的AI技术辅助 平均实现增效20%到30% [5] - AI招聘智能体复面转化率达7% “人机协同”的新工作范式将HR从机械劳动中解放 团队得以聚焦雇主品牌建设、人才发展等高价值工作 [6]