数据要素流通典型应用场景案例集.pdf

数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 录 Contents 报告要点.1、数据要素流通交易发展背景与现状.2、业.5 建筑全产业数字中台赋能企业国资运营监管普元信息.7 全球商情信息平台在外经贸场景中的应商安信.10 精准产业数据赋能化业创新和发展芯化和云.13 宗贸易供应链采购赊销场景蚂蚁产业控平台.16 三、融.19 融机构投资决策，险管理应场景智慧.22 联邦学习平台在电信反欺诈中的应商银.25 信险关联关系识别中证数智.28 融领域中的投资决策、险控制通联数据.30 小微主动授信智能决策银.33 科技指数模型推动融科技贷数新络.35 公共数据辅助融信贷流程决策优化中睿信.38 融合政务数据赋能银智能控智塔科技.41 基于底层穿透的多维度公募基产品评价场景恒聚源.43 利数据+智能评估定价三百云.45 跨业电信反欺诈数据要素流通系统天津移动.47 四、医疗.50 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 基于临床试验的医疗数据共享和流通平台上海数产.52 商保数据服务平台健交科技.55 五、农业.58 创新智慧农业新模式驱动农村融数字化变左岸芯慧.60 六、交通.63 公路交通数据产品跨界赋能中小微融润征信.65 智能联汽数据共享平台推动汽产业创新零数科技.68 基于 Corner case 数据驱动智能驾驶产品跃升岚图科技.71 七、电.74 基于源头可信数据要素的储能资产管理平台蚂蚁区块链科技.76 数字孪搭建智慧电51WORLD.78、智慧城市.81 全媒体多模态数据在智慧城市中的应密度信息.84 利时空 AI 和数据智能选址评估维智卓新.86 产业脑赋能地产业数字化转型创造.89 超型城市体化救援体系架构应上海航信.91 九、营销.93 天域数擎在线营销增强服务瓴智能.94 参考献.96 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 1 报告要点 1.数据是发展数字经济的重要资源数据是发展数字经济的重要资源，同时也是国家战略资源和全球竞争的关键资源，数据作为生产要素的流通使用是数字革命的独特特征。2.数据要素的流通交易是其价值释放的前提数据要素的流通交易是其价值释放的前提，而数据资源的“碎片化”和相互隔离是目前面临的主要挑战，建立数据市场，推动数据要素的流通是解决这一问题的关键；我国高度重视数据要素市场建设，通过国家政策引导和市场实践探索，推进数据要素流通和交易市场的标准化和制度化建设。3.无场景，不交易无场景，不交易。脱离了具体的应用场景，数据价值无从谈起，也就无法真正实现有效的流通。本案例集基于编写组和参编企业的深入调研和材料梳理，汇集了以上海数据交易所挂牌企业为主的 28个数据要素流通典型应用场景案例编纂成册，每个案例都遵循“应用场景”“应用场景”“解决方案”“解决方案”“经济“经济、社会社会效益及创新点效益及创新点”和“推广价值”和“推广价值”等四方面起草。4.这些企业的行业特征、数据特点、数据产品体系和数据应用模式各有不同，特别是覆盖了当前数据覆盖了当前数据要素的主要应用场景要素的主要应用场景，涉及工业、金融、交通、医疗、电力、农业、智慧城市和营销八大领域。这些来自行业的第一手的经验将为更多企业提供宝贵的参考，充分呈现场景驱动下的数据价值，共同推动我国数据要素市场的加快繁荣和高质量发展。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 2、数据要素流通交易发展背景与现状 习近平总书记在 2022 年 1 月求是杂志上发表的不断做强做优做大我国数字经济一文中提到，“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量”。数据不仅是发展数字经济的重要资源，也是国家基础性战略资源，更是未来全球竞争的战略资源。数据要素的流通使用是数字革命区别于工业革命的特征之一。世界各国纷纷将大数据上升为国家战略，在数据资源、数据处理技术、数据产业等方面开展全方位的竞争，数据要素的流通利用也已成为国际竞合焦点。在数字经济时代，数据作为新型生产要素，正被加速应用于千行百业，在风险控制、智能营销、产品研发牵引、成本精细化管控等方面均能产生显著促进，明显提升企业、行业及宏观经济的运转效率，提高国民经济产出，深度赋能国民经济1。从宏观层面来看，数据要素对经济的促进作用日益增强，GDP增长贡献率持续提升。根据中国数据要素市场发展报告2，数据要素对当年 GDP 增长的贡献率和贡献度在 2021 年分别为 14.7%和 0.83%。从中观层面来看，数据要素显著提升行业产值，部分行业弹性可达 3%。数据要素对各个行业的产值均能产生正向促进效应。特别是信息传输、软件和信息技术服务业，其数据要素投入产出弹性在 2021 年达到了 3.044，即当所有其他投入要素保持不变时，数据要素投入每增加 1%时，信息传输、软件和信息技术服务业产出增加 3%。从微观层面来看，数据要素可明显增强企业绩效，总资产净利润率（ROA）远超行业均值。数据要素对企业效益的影响，表现在生产优化、运营效率提升、产品/服务创新以及业态转变等多个方面。根据中国数据要素市场发展报告的测算，对数据要素应用程度较高的企业，总资产净利润率约为 3.60%，远超上市公司近 30 年约 2.27%的平均水平。作为数字经济全新的、关键的生产要素，数据贯穿于数字经济发展的全部流程，与其他生产要素不断组合迭代，加速交叉融合，引发生产要素多领域、多维度、系统性、革命性群体突破。然而，孤岛的数据价值非常有限，数据要素价值释放的前提是数据流通。数据“碎片化”和“条块分割”制约了数据要素的价值释放。政府、企业各单位间存在信息隔离，数据的所有主体“各自为政”，难以和其他数据所有主体互联互通，数据常常以“数据孤岛”的形式被存储在多个独立的、不兼容的主体中。此外，数据要素具有极易复制、非排他性、难追溯、交易环境复杂等特点，面临着隐私泄露和安全风险的挑战。建立数据交易市场，促进数据高效流通，已成为当下的重要解决方案。党和国家高度重视我国数据要素市场的建设。自从党的十九届四中全会首次提出把数据作为生产要素，五中全会进一步确立了数据要素的市场地位以来，党中央、国务院先后发布了多项与数据要素流通及数据要素市场培育有关的文件。特别是，2020 年 3 月发布的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见明确提出了“加快培育数据要素市场”的战略任务，并提出在推进政府数据开放共享的同时，还要提升社会数据资源价值，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。2021 年 12 月 12 日，“十四五”数字经济发展规划指出，加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，促进数据要素市场流通。2021 年 12 月 21 日，要素市场化配置综合改革 1 国盛证券.个案例：数据要素如何提升效率.2022.2 国家业信息安全发展研究中.中国数据要素市场发展报告（2021-2022）.2022.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 3 试点总体方案进一步以“探索建立数据要素流通规则”为主题进行数据要素市场化配置改革的布局，设立了“在数据要素市场化配置基础制度建设探索上取得积极进展”的目标，提出了“探索建立数据要素流通规则”的改革试点任务，并提出了“完善公共数据开放共享机制”、“建立健全数据流通交易规则”、“加强数据安全保护”等具体任务。2022 年 3 月底发布的关于加快建设全国统一大市场的意见提出了“加快培育统一的技术和数据市场”、“加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范”的要求。2022 年 6 月，中央全面深化改革委员会审议通过了关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称意见），并在 2022 年 12 月全文发布。意见对于完善数据要素市场化配置机制、打造数字经济发展新动能具有举旗定向的重要意义。意见通过构建数据基础的产权制度、数据要素流通交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素安全治理制度，让数据要素的获取、加工、流通、利用以及收益分配等行为有法可依、有规可循，推动数据要素市场规范化、制度化建设，最终实现数据要素市场化配置效率的提升。可以说，意见的出台正式拉开了我国数据基础制度从数据要素的认识主张走向数据要素具体制度实践的序幕，我国数据要素市场探索进入了关键时期。2023 年 10 月 25 日，国家数据局正式揭牌，将具体负责数字中国以及数据要素流通交易市场的建设，标志着我国数据要素流通交易进入正式制度规范创建、流通实践创新探索的开始。国外数据交易市场起步较早，早在 1983 年，瑞典的 QlikDataMarkt 就成立了数据交易的公司并开始进行数据交易业务。从交易平台来看，经过近四十年的发展，国外数据交易市场已经形成了以综合性数据交易平台（BDEX）、细分领域数据交易平台（Factual）、IT龙头企业自有数据交易平台（AWS Data Exchange）三类平台为主的数据交易平台。从政策规则视角来看，国外数据要素市场的建设与其数字经济战略和政策的制定密不可分，且国外更为关注在政府数据开放、数据库保护和个人数据保护等几个方面。我国数据要素流通交易历史不长，数据要素流通实践和模式仍在探索中。数据作为生产要素参与市场流通始于 2014年数据交易机构的设立。近年来，在国家战略的引导下，各地政府纷纷成立相应的管理机构，一批数据要素流通交易机构也相继成立，开启了我国数据要素流通的实践探索之路。数据要素流通的市场逻辑是将数据产品作为流通标的物，将数据供需双方、交易机构和相关数商作为参与者，通过信息技术形成交易渠道，通过法律推动力和竞争性推动力形成动力机制3。当下，我国数据要素流通与交易实践探索已历经 9 年，我国数据要素交易市场存在诸多问题，例如有效供给不足、市场参与者动力不足等，影响了数据要素交易市场活跃度，限制了数据要素的流通。上海数据交易所积极探索数据要素领域制度创新，针对数据交易全过程制定一系列制度规范，发布“7+6+1”（七项规范、六项指引、一项术语）的制度体系，确立“不合规不挂牌，无场景不交易”的基本原则，为提供低成本、高效率、可信赖的数据流通环境，牵头建设了国内首个数据交易链，为数据流通交易提供合规与安全保障。截止目前，上海数据交易所数据产品挂牌数超 1600个，涵盖金融、航运交通、国际等板块，依托上海数据交易所在合规、可信、效率和资产化方面发挥的重要作用，日益活跃的市场交易生态正逐步形成。上海数据交易所是由上海市人民政府指导下组建的准公共服务机构。上海数据交易所紧扣建设国家数据交易所的定 3 丽华,杜万,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置.数据,2023,9(2):5-15.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 4 位，以构建数据要素市场、推进数据资产化进程为使命，承担数据要素流通制度和规范探索创新、数据要素流通基础设施服务、数据产品登记和数据产品交易等职能。为加快培育数据要素市场、充分发挥我国海量数据和丰富应用场景优势，2023 年 7 月，上海数据交易所联合国家工业信息安全发展研究中心向社会公开征集“数据要素典型应用场景（数据流通交易方向）”，拟遴选出一批具有示范性、可推广的数据要素成熟应用场景、典型应用模式、数据产品和服务。围绕数字经济、数字政府、数字社会等重点领域，面向政府、企业、高校、科研院所和行业协会等主体，共收集近七十份案例材料，涵盖金融、医疗、电力、工业、交通等领域。经过项目组评审，从中选出 8个领域 28份案例。每个案例都严格遵循“应用场景”“解决方案”“经济和社会价值”和“推广价值”等四方面起草，共同组成此白皮书，为推动各方进一步探索释放数据要素价值的路径，促进数据要素高效流通交易，为数据供方、数据需方、数商等主体进一步挖掘数据价值提供指引和参考。各领域数据实践及企业典型案例见后续章节。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 5、业 从 2016 年“十三五”规划对工业信息化的要求到 2019 年“5G+工业互联网”512 工程推进方案，再到2020 年 3 月关于推动工业互联网加快发展的通知，国家在政策层面积极支持我国工业互联网发展，明确了我国要由工业大国发展迈向工业强国的战略目标。工业互联网正成为推动新一轮科技革命、产业变革和工业制造企业数字化、智能化转型的重要驱动力量。图 1 工业互联网产业链生态 来源：中国电信5G工业互联网生态合作白皮书4 图 1 描述了工业互联网的产业链生态。终端层负责收集企业端的诸多数据，并通过网络层传达给平台。平台对数据进行管理、存储、分析与共享等操作。最终数据经由平台到达应用层，并服务于特定行业。在产品生产过程中，海量的生产数据被产生，而工业互联网的关键就在于有效地采集和管理这些数据，并将数据资源转化为数据要素和数据资产，从而使数据具有变现能力，创造新价值5。终端层感知设备是数据采集和处理的起点。终端层主要是采集工厂内的生产数据、设备数据、管理数据、车间运营环境数据以及用户管理人员的信息等。企业数字化转型是进行终端数据采集的前提条件6。例如，“普元信息”帮助建筑行业的企业进行数字化转型，它创新地采用了流式数据实时采集技术，实现了投资、营销、设计、采购、生产施工、监理、运营等数据的统一采集与集中汇聚，为后续的数据应用奠定了基础。此外，需要注意的是，数据的来源不止有工厂，如企业经营信息可能来自工商网站，部分原料的性质可能来自公开资料和科研探索等。“芯化和云”提供化工产业图谱以及上下游企业信息，其数据来源就包括对公开数据的收集与二次加工，以及其科研人员的研究所得。4 中国电信.5G业互联态合作书.2020.5 新华.业互联点亮数字经济，创新激活数据潜能.2023.6 国务院国有资产监督管理委员会.国有企业数字化转型.2023.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 6 上述通过各种方式采集的数据通过网络上传到平台层。有些企业存在较强的行业属性，比如建筑业和化工业，所以“普元信息”和“芯化和云”主要基于其自身在特定工业领域的知识和经验建立行业应用平台。“普元信息”构建了建筑全产业数字中台，实现了集团内跨单位、跨部门数据共享共用。“芯化和云”则搭建了化工业数据交易平台，数据需求方可通过其购买相关数据集或研究报告。有些企业为不同行业的客户提供服务，比如“商安信”就推出了全球商情信息平台，用户可通过搜索获取全球企业的注册信息、营收表现、股权投资、信用评估、进出口贸易、公共舆情等信息，其旨在帮助外向型企业解决国际交往中的信息不对称问题，减少决策的盲目性，帮助客户防范信用风险。再比如，“蚂蚁集团”推出蚂蚁产业风控平台服务大宗贸易供应链核心企业，通过产业数据采集、融合、应用的平台化、自动化、智能化，实现在供应商客户准入、资信调查、客户评级、预付赊销、风险排查和监控预警等环节，提供一站式客户风险管理能力。工业数据的应用场景十分丰富7，且其解决方案呈现出差异化的特征。对于产品更新快、产品结构复杂、产品价值高、生产柔性大、运维设计需求频繁的离散行业（如建筑业）而言，“普元信息”式的集团内部数据中台起到了很好的效果：在以数字中台为底座的数字化转型体系助力下，接受“普元信息”服务的某建筑企业的营业收入及净利润增长率预计均超过 10%。对于安全风险大、设备价值高、流程管控要求高、能耗高的流程行业（如化工业）而言，“芯化和云”式的全行业数据平台似乎起到了更好的效果：一方面，山东门捷新材料股份有限公司通过使用“芯化和云”的数据产品抓住了 1000万元的商机；另一方面，在“芯化和云”数据产品的建议下，潍坊瑞华新材料股份有限公司在投产“二叔丁基过氧化物”后实现了 3000万元销售额。7 新华.5G+业互联应场景不断拓展.2021.数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 7 建筑全产业数字中台赋能企业国资运营监管普元信息 1.应场景 2020 年 8 月，国务院国资委正式印发关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知，指导加速国有企业数字化转型，强调建筑信息模型和人工智能在建筑企业转型中的作用。以某省领先建筑企业为例，其经历了全面的信息化建设，形成独特的建设模式和业务系统。但随着数字化加速，存在诸如重硬件轻软件、信息孤岛、缺乏统一平台等问题，这些问题影响了企业决策的效率和准确性。针对这些挑战，普元信息技术股份有限公司（简称“普元信息”）依据国资委的要求，提出了一系列解决方案。核心策略是创建“贯穿建筑全产业链的数据空间”，采用先进技术如“大云物移智”，构建涵盖集团到项目部的运营管控体系。创新之处在于使用流式数据实时采集技术，建立数字化中台，实现数据的统一采集和汇聚，促进跨单位、跨部门的数据共享。此系统将实现“一屏总览”和“一键调取”功能，提供实时、多维度、全口径的决策支持，满足精细的和可控的管理需求。项目将涵盖 30个应用场景，包括投资、营销、合同、施工管理等，用智能辅助优化运营，加速企业的数字化转型。通过这些措施，企业将提升决策效率，解决现有的信息孤岛问题，实现管理的精细化和智能化，推动企业数字化转型的全面深化。2.解决案 图 2 普元信息项目总体框架 来源：普元信息 遵循“十四五”国家信息化规划等指导方针，普元信息利用大数据和新一代信息技术，专注“数字建造、流程优化、协调创新、智慧运营”，构建建筑全产业数字中台。项目依据四大原则：系统布局、需求数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 8 导向、数据驱动、强化管理，打造了“一门户两大屏两中台”的架构，制定了统一的数据标准，并创建了涵盖 30 个应用场景的指标体系。集团一体化统一门户：实现全网通行，集中审批，提高工作效率。两类大屏：（1）实力展示大屏：全面展示企业核心竞争力，提升企业形象；（2）运营管控大屏：提供实时、可视化的决策支持，增强企业管理。核心数据一数一源：通过数据中台整合，确保数据准确性，减少重复劳动。构建数据空间：集聚多维度业务数据，创建全局数据库，实现数据实时交换，为决策提供支撑。图 3 普元信息实力展示大屏 来源：普元信息 图 4 普元信息运营管控大屏 来源：普元信息 项目整合了 15个系统，包括财务、清洁能源等重要领域，推动数字化转型。通过构建高效的数据汇聚体系，项目不仅提高了决策的精准性，也促进了企业各部门间的协作和数据共享，为未来的扩展和集团各单数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 9 位的数据整合提供了坚实基础。这种整合方式标志着企业数字化管理的新阶段，加快了集团的数字化转型进程。3.社会效益、经济效益和创新点 该项目通过深度融合云计算、大数据等技术，推动了传统建造向数字化转型，促进了互联网与实体经济的结合，助力数字化建造体系的构建，催生产业新动能。此举加强了覆盖全产业链的综合能力，促进了产业融合和跨界协同发展。经济上，项目通过搭建高效的数字中台，增强了集团内部六大核心能力，提升各环节对接效率，降低成本，实现高效管控。数字化转型带动公司营业收入及净利润显著增长，预计增长率超过 10%。在创新方面，项目标志性地在省级国企中首创数字中台，实现了数据的统一采集和集中汇聚。项目创新性地提出了“贯穿建筑全产业链的数据空间”，利用先进技术汇聚多业务数据，打通了全产业链数据和服务，奠定了数据互联共享的基础。此外，项目构建了三层运营管控体系，实现了数据的自动集成和即时处理，提高了数据使用效率。尤其在清洁能源发电监控系统中，创新引入了流式数据实时采集技术和相似度算法，实现了数据的实时同步和分析，效率提升了 30%。4.应推价值 在推进国资监管信息化和企业数字化转型的背景下，该方案不仅适用于建筑工程行业，还可扩展至装备制造等其他领域，助力企业达成国资监管目标。方案重点在于构建完整的项目画像，包括基本信息、进度、质量和安全信息，并利用数据中台技术整合不同级别的数据，形成全局数据库。方案采用了流式数据采集技术和复合指标体系，实现了准实时的数据监控和分析，确保了企业运营的透明度和效率。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 10 全球商情信息平台在外经贸场景中的应商安信 1.应场景 在跨境项目中，主要参与者包括负责审批的政府部门、进行风险评估的企业、评估海外合作伙伴履约能力的公司、进行高效筛选的潜在合作伙伴，以及在外经贸过程中需要进行信息数据比较的各类企业。跨境交易的运行机制涵盖国际贸易法律合规性、市场开发、风险管理、金融交易处理和供应链管理。企业必须了解各种法律规定、开拓市场、管理风险、处理复杂的金融事务，并有效地管理供应链。中企“走出去”在全球市场上遇到的挑战包括缺乏海外市场信息、面临多重风险、全球经济的不确定性和“逆全球化”导致的贸易壁垒等问题。这些因素限制了它们在国际市场的竞争力和议价能力。为解决这些问题，企业需要通过多种方法才能获得必要的信息和资源。其中包括参加贸易展览、利用贸易代理和经纪人、加入行业协会、订阅专业出版物、进行市场调研和建立强大的商业关系网络。通过这些渠道，企业能够了解市场动态、获得商业机会、建立商业关系并应对各种挑战。这些方法有助于企业更好地了解国际市场，降低风险，优化资源配置，并在复杂多变的全球贸易环境中取得成功。2.解决案 商安信（上海）企业发展股份有限公司（简称“商安信”）推出的全球商情信息平台彻底改变了中国用户获取和管理海外企业信息的方式。这个创新平台利用其在数据采集和企业风险管理方面的专业知识，为用户提供一站式的全球企业信息搜索服务。用户可以快速访问全球企业的各种关键数据，包括注册信息、财务状况、股权结构、信用评级、贸易动态和公众舆论等。此外，平台还提供实时的主体监测和认证服务，帮助企业在国际交易中减少信息不对称，做出更明智的决策，规避信用风险。图 5 商安信平台功能 来源：商安信 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 11 图 6 商安信搜索界面 来源：商安信 该平台不仅对企业用户有益，还支持政府和金融机构在跨境投资和“一带一路”项目中进行更深入的尽职调查，确保资金的有效利用和风险的最小化。通过对外国企业背景的详细核查，这些机构能够更好地了解潜在合作伙伴的经营状况、信用历史和偿债能力。商安信的平台拥有覆盖 219 个国家和 3.7 亿家企业的庞大数据库，其高级功能通过精准的大数据算法和实时更新，为用户提供最新、最全面的商业信息。该系统的核心在于其强大的全球信息索引库、先进的分词搜索技术、和灵活的多条件查询功能。通过这些技术，商安信能够在几乎实时的情况下，提供国际级的商业信用报告。平台的功能模块丰富多样，满足不同用户的需求：从快速在线查询和详细 PDF报告生成，到个性化的B2B 搜索、公司快照、潜在业务伙伴推荐，以及用户账户的个性化管理等。此外，为了促进更广泛的行业合作，商安信还提供专门的 API 接口，支持各种研究项目和合作机会，甚至为 VIP 用户提供定制化服务。总的来说，商安信的全球商情信息平台是一个革命性的工具，为多方位的用户提供了一个全面、即时的全球商业数据解决方案，助力企业和机构在全球范围内做出更加明智、安全的决策。3.社会效益、经济效益和创新点 全球商情信息平台为企业带来多方面经济效益，包括提供详尽的境外企业数据，降低市场准入门槛，识别新商机，加强风险管理和促进国际贸易。社会效益表现在推动公平竞争，加强消费者权益保护，促进国际合作，创造就业，并增强数据安全与隐私。创新点体现在三个方面：（1）无限穿透查询系统：商安信的创新系统可深入分析全球企业的股权结构和实际控制人，为用户提供清晰的股权链、关联企业和背后利益的透彻了解。该系统也促进了风险评估和尽职调查的精确性，有助于降低商业风险。（2）KYC 核心数据支持：提供全面的客户知识库，包含经过验证数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 12 的关键信息，如身份、法律结构、经营状况等。商安信持续更新数据，满足最新的合规要求，与国际机构紧密合作，确保信息的及时性和准确性。（3）应用场景多样：平台支持不同行业，尤其是投资和金融机构。通过提供精确的企业信用和股权信息，帮助这些机构优化风控、提高决策准确性，从而降低贷款风险并增强投资成功率。4.应推价值 商安信公司的全球企业商情平台提供高效的 KYC 核心数据支持，通过全球企业数据整合，实现深度查询，优化 KYC 审核效率和精确性。该服务对金融机构至关重要，其帮助确认客户身份，核实交易合法性。此外，平台对抗金融犯罪至关重要，其能识别可疑交易，阻断洗钱和非法资金流动，强化合规操作。遵循KYC 程序，能保证金融机构符合国际法规要求，这也是构建客户信任的基石。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 13 精准产业数据赋能化业创新和发展芯化和云 1.应场景 我国拥有全球最大的化工市场，规模达 15 万亿元人民币，占全球 40%份额。这一行业包括超过 200 万家的工厂和贸易商、数千万的从业人员以及众多化工产品。化工产品的种类繁多，且行业内的化工产品间介入壁垒高，对业务人员的专业性要求很严格。化工行业的复杂性还因为与仓储、物流和金融等行业的紧密关联而加剧。化工行业的持续发展需依赖于精准的数据。这些数据不仅有助于企业进行多方面的分析和业务拓展，还能协助地方政府制定产业策略和为投资机构提供市场洞察。然而，当前行业所获得的数据既不全面也不精准。现有的数据服务主要集中于商机和价格，但真实、全面的产业链数据却相对匮乏。保证数据的精准性是一个主要难点。尽管很多 B2B平台收集了大量数据，但由于它们难以介入实际交易，所得数据的准确性常受质疑。例如，公开工商网站提供的化工企业信息可能仅反映企业的官方经营范围，而非实际情况。数据整合的问题也不容忽视。多维度的数据整合可以为行业带来巨大价值，但其仍面临很多障碍。大部分化工企业仍然依赖传统的经营方式，导致数据收集困难。各 B2B平台的信息孤岛现象加剧了数据整合的难度。虽然现有的产业链图谱尝试整合化合物合成关系，但一个将产业链数据和企业经营数据完整整合的化工产业链图谱尚处于缺失状态。2.解决案 上海芯化和云数据科技有限公司（简称“芯化和云”）发布了两款数据产品：全球化工产业智链和化工产业链企洞察。前者，常称“化工产业图谱”，涵盖 300 万种化学品/化学工艺，计划扩展到 700 万种。后者提供化工产业链上的企业数据，现覆盖 40 万条，未来目标为 300 万条。芯化和云服务地方政府和化工企业。为地方政府，如新疆某市，提供产业链补强、拓展等服务，并定制产业链发展方向。为化工企业提供产品梳理、行业分析等服务，免费为20 万家企业提供商机数据，拥有500多家付费客户。图 7 芯化和云数据处理流程 来源：芯化和云 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 14 数据来源包括自行生产和直接获取。自行生产的数据来自专家团队的研究，形成化工产业链图谱。直接获取数据涉及公开数据收集和结构化集成，再进行二次加工确保精准性。芯化和云将这些数据整合，为产品提供数据支持。芯化和云提供数据集和数据服务。数据集为一次性全量交付的数据包，客户可定制数据范围。数据服务主要为数据报告，例如化学品市场进入研究报告，顾客可以定制内容。芯化和云的数据产品流通平台包括中台、小程序、官网等，线上线下均有获客策略，如电销、行业会议等。图 8 芯化和云官网数据集样例 来源：芯化和云 图 9 芯化和云数据报告样例 来源：芯化和云 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 15 3.社会效益、经济效益和创新点 芯化和云 2023 年的数据产品销售额已超百万元，预计全年达 300 万元。其客户的经济效益也得到了提高。一方面，芯化和云帮助客户定位精准商机和客户，提升销售效率，如山东门捷新材料股份有限公司通过使用产品抓住了 1000万元的商机。另一方面，芯化和云辅助客户选择有前景的产品进行投产，如潍坊瑞华新材料股份有限公司在投产“二叔丁基过氧化物”后实现了 3000 万元销售额。芯化和云的数据产品推动了中小化工企业的数字化转型，提供了低成本且高效率的数据服务，已帮助数百家企业实现数字化营销。此外，芯化和云还助力地方产业链的拓展与规划，与地方政府共建数字化平台和服务体系。芯化和云是国内首个专注于化工产业链的数据平台。它依赖 20年的行业经验，将复杂的化工数据有效整合并输出服务。芯化和云是首个对化工企业进行逐条核实的平台，其精准度和人均产出效率均领先行业。区别于竞品，芯化和云以精准数据为核心辅助交易，释放数据的最大价值。4.应推价值 芯化和云为化工行业提供了经过精准整合的数据，为整个行业的发展作出了贡献。在数据采集上，芯化和云强调精准度，并结合自动化提取与人工核实来确保之。这种对数据的严谨态度，对于许多行业都有借鉴意义。在数据处理上，芯化和云通过对行业的深入了解实现了数据的多维度整合，以释放更大的数据价值。此外，它提出了一个以数据为核心赋能交易的模式，这为数据服务行业提供了新的思路。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 16 宗贸易供应链采购赊销场景蚂蚁产业控平台 1.应场景 据大宗行业头部客户统计的数据，在供应链核心企业的采购和赊销交易中，每年因交易对手方恶意欺诈、投机性诈骗侵权、主动或被动违约等造成的损失上达百亿，如何全方位地了解上游的供应商和下游客户资信情况，做放心的交易是一个重要课题。主要存在以下三个问题：第一，产业数据采集效率低。产业风控依赖的产业数据信息量大，产业链各环节数据未得到有效的流转和采集，风控评估和审批事务繁杂，基于产业数据的风控管理效率低下。第二，产业数据融合加工难。产业数据未标准化形成资产，数据资产格式不一致，数据授权形式分散多样，缺乏统一的平台实现多源融合加工。第三，产业数据应用不智能。产业数据风控，主要依靠人工经验，通过流程、制度来管理风险，难以避免风控人员能力高低和管理不严造成的问题，缺乏智能化、自动化的沉淀。2.解决案 针对以上痛点，支付宝（杭州）信息技术有限公司推出了蚂蚁产业风控平台服务大宗贸易供应链核心企业，通过产业数据采集、融合、应用的平台化、自动化、智能化，实现在供应商客户准入、资信调查、客户评级、预付赊销、风险排查和监控预警等环节，提供一站式客户风险管理能力，提升风控的精准度与效率。蚂蚁产业风控平台围绕大宗贸易的客商风险管控场景，形成了产业数据产业模型产业决策平台三要素。一，产业数据价值流转，底层的数据原料，包括跟大宗商品交易相关的企业数据、市场价格数据、宏观政策数据等，并在此基础上衍生出的具有大宗行业特色的风险特征。二，产业风控模型应用，承接数据和前端应用的纽带，支持前端的一体化应用，包括客商发欺诈模型、客商分级模型、客商准入模型、授信额度建议模型等。三，产业风控决策平台，承载全流程客商风险管控流程，将客商准入、分类评级、授信审批、合作方案和条款拟定、合作中风险监控和预警等操作集成到统一的风控平台上，提高风控效率、沉淀风控经验。图 10 蚂蚁产业风控平台决策流程 来源：蚂蚁集团 数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 17 图 11 产业数据的多源融合 来源：蚂蚁集团 3.社会效益、经济效益和创新点 蚂蚁产业风控平台为客户提供一个产业数据多源采集、产业数据融合和加工、产业数据风控应用的一体化的产业风险平台，在企业的投融资、资质审核、商业合作等场景中预知企业风险，进行智能化决策，助力供应链核心企业的业务发展。第一，提升了客户风险管理效率。提升客户背调效率：系统自动接通企业财务（年报+发票+税务等）、资质、工商、司法、经营等各类数据，通过企业画像、特征分析、行业对比、疑似关联、自定义报告等功能快速了解客户背景。提升内部协作效率：风险工作台可以协助客户完成全流程数字化的准入、授信、监控工作，包括 a.准入模块：支持自主制定或者蚂蚁定制建模来形成的供应商客户准入规则集，并针对存量客户/进行中客户可以进行透视分析；通过统一标准、自动化准入、多方信息互通的方式来提升准入环节的效率。b.授信模块：支持用年报、税务、发票等蚂蚁经营数据模型形成预授信建议，客户针对具体情况进行调整，并支持针对单一客户、集团客户进行授信管理&分析；通过统一标准、自动化预授信、授信看板的方式来优化效率。c.监控模块：蚂蚁预置各类舆情、工商、司法、经营、财务等监控指标，客户可以针对自己需求进行订阅，监控结果支持钉钉、邮件、网页端查看；通过自动化监控的方式减少人力投入提高效率。第二，提高风险识别准确度。模型评分：系统预置“企业通用经营性模型”，客户可以查看对该企业的风险量化评分（099 分，6 大 维度，近百种正负面标签）；同时支持行业模型定制，目前做过黑色大宗商品（钢铁、煤炭），非黑大宗商品（有色金属、化工、橡胶、塑料等）物流等行业模型。风控策略：a.蚂蚁可以提供特定场景的准入规则集以控制风险；b.蚂蚁可以提供基于发票、税务、年报等经营数据的通用授信模型用于预授信；c.蚂蚁可以提供面向舆情、工商司法、财务、经营等事件的监控规则集用于配置。数据要素流通典型应场景案例集 Typical Application Scenarios Cases for Data Factor Circulation 18 以国内某头部供应链集团的供应链风险管理为案例，该头部企业年度完成 10743 个合作方的全生命周期风控，在供应链风险管控领域树立了数字化转型、精细化运营的标杆，大幅提升风控效率。4.应推价值 第一，针对上下游企业一站式客户风险管理，通过对企业的风险防控可以促进正常的市场融资行为，银行更加愿意放贷，最终扩大内需并影响经济持续增长。第二，解决小微企业