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📰 金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》

本次《指导意见》由金融监管总局发布,旨在规范银行业保险业金融机构对人工智能的开发与应用,防控风险,推动数字金融高质量发展,并实现人工智能科技创新与金融业务深度融合。要点包括坚持主体责任、自主可控、务实高效与安全发展等原则;强调顶层设计与治理体系、全生命周期管理、场景与流程管理,以及模型、数据与算力三方面建设的具体要求。对风险治理提出分类分级、流程优化、外部合作监管等框架,要求将AI风险纳入机构风险管理,建立高风险场景的监测、停用与备援机制,并加强供应链与外部开源技术的安全管理。同时,围绕算力布局、数据治理、知识管理和可解释性等关键要素提出建设路径,强调透明度、伦理、公平性及个人信息保护的重要性。结合云从科技在金融AI领域的经验,分析指出六大核心机会:自主可控的技术服务、生成式AI合规落地、一站式开发平台、行业算力与生态输出、全生命周期治理能力,以及数据集与知识工程建设。这些要点为金融机构的AI治理与落地提供系统化指引,也为优质AI厂商的市场进入与合作创造条件。

🏷️ #金融AI #风控治理 #数据治理 #自主可控 #合规落地

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📰 银行业AI安全开发应用指导意见出炉_北京商报

AI正在从银行业的“技术选项”跃升为“生存刚需”,成为推动业务增长、改造组织模式和重塑行业格局的关键变量。监管层相继发布AI安全开发应用指导意见,明确治理架构、数据治理、算力建设等多维要求,凸显监管对安全、可控和高质量发展的重视。银行业在战略层面普遍将AI置于核心位置:多家银行发布“AI+”路径、推出面向前台的一线场景应用,并在运营、风控、信贷等领域进行广泛落地。统计显示,AI应用在工商银行、建设银行、招商银行等机构已形成规模化落地,显著提升效率与创新能力,同时也带来更高的治理与合规门槛。专家观点认为,未来三大趋势将推动行业转型:AI成为核心生产要素、技术能力成为竞争核心、以及前台应用驱动的增长新范式。为实现安全高质量发展,金融机构需建立完整的AI治理体系、完善数据闭环、提升算力自主与合规性,并通过外包管理建立风险隔离。

🏷️ #AI银行 #治理合规 #智能算力 #数据治理 #金融创新

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📰 银行业AI加速狂奔,首份人工智能安全开发应用指导意见拧紧“安全阀”

银行业正在经历AI从工具向生存必需的转变。随着多家银行将AI置于核心发展战略,AI应用已从后台支持扩展到一线场景,推动业务提效与降本。监管层也同步出手,6月发布的AI安全开发应用指导意见首次系统性覆盖治理架构、数据治理、算力建设及外包风险等32项要求,填补金融领域AI监管空白,建立全流程监管框架,促使行业走向有规可依的高质量发展。措施强调四大原则:谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展,并要求在模型开发、数据治理、算力建设等方面建立闭环管理,以及对外包合作设立严格边界。专家认为,统一监管标准将提升市场公平、保护消费者权益,同时推动头部银行在算力、数据与治理方面形成竞争壁垒,中小银行面临转型压力。未来银行AI将从辅助工具逐步成为核心生产要素,推动前台业务创新与风险管控协同升级,行业亦将由粗放创新转向高质量、可持续的发展轨道。

🏷️ #银行AI #监管安全 #数据治理 #算力建设 #外包风险

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📰 2026年区块链产业落地能力测评:零数科技的全链路可信数据服务解析-CSDN.NET

在数据要素成为国家战略、区块链承担“生产关系”使命的背景下,零数科技建立了以区块链为底层、隐私计算与可信数据空间为两翼的全栈数据服务体系。其区块链平台不仅提供高安全的存证,还通过数智工厂为AI大模型产业提供合规、可持续的“燃料”供给,体现了区块链从单纯的信任机器向数据价值释放核心枢纽的进化。公司自2016年创立以来,已成长为国家重点支持的“小巨人”企业,累积参与并引领超百项数据基础设施、区块链及可信数据空间等标准建设,技术指标如xPoA共识、TPS超23万、代码自主率99.74%位居行业前列,具备强大落地能力与盈利能力。通过“底层技术—通用平台—上层应用”的架构,零数科技打造全栈数据流通基础设施,推动数据在城市、行业、金融等场景中的深度融合与价值变现,形成可持续的数据资产运营闭环。未来将持续深化数据要素与人工智能的融合,借助可信数据流通底座支撑高质量数据集、训练大模型,并以区域数据枢纽建设、行业应用落地以及跨域数据协同为重点,提升数字经济效率,成为数据要素市场化与AI深度融合的关键引擎。

🏷️ #区块链 #可信数据 #数据要素 #AI #数智工厂

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📰 央行、证监会等发新规!事关你的钱袋子——

专家指出,这份新指南把监管触角伸向数据末梢,首次将行情数据、用户画像等数据纳入统一坐标系,构建了数据分类分级体系。指南将数据分为业务数据、用户数据、企业数据三级,再按危害程度分为四等级,明确数据治理路径:梳理资源、分类分级、形成清单、报送目录并动态更新。以往口径不统一、目录碎片化的问题得到解决,能提升数据安全防控与流通效率,推动行业健康发展。落地后机构内部作业将转变为可审计的硬性规则,核心数据与重要数据的跨境调用与外部访问将面临更严审批,敏感一般数据将纳入高基线防护圈,促使资产盘点与权限边界重构。行业总体可能出现合规成本上升与行业秩序重构,中小机构需尽快完成数据资产梳理与标签化管理。长期看,数据分级或将提升行业集中度,具备全栈数据安全能力的服务商将获利;同时需在保护隐私与促进数据要素流通之间寻求平衡,后续细则应明确脱敏标准与白名单机制,避免“一刀切”抑制创新。

🏷️ #数据分级 #信息安全 #数据治理 #合规升级 #行业秩序

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📰 云南省提升数字化金融服务水平——数据活起来 企业增动能_昆明信息港

云南金融监管局推动数字化赋能金融服务,交通银行云南分行联合融信服平台建立信用信息联合加工实验室,打通政务、税务、知识产权等多维数据要素,利用隐私计算与联邦学习等前沿技术,为科技型小微企业精准画像并生成主动授信名单。以云南某信息安全公司为例,企业拥有多项专利,自主研发的宽带自组网基站处于行业领先,实验室据以实现对企业专精特新资质、研发投入、知识产权等数据的精准分析,核定1000万元预营销意向额度,使“知产变资产”成为现实。自实验室运营以来,已完成2000余户潜在小微企业画像,预授信近40亿元,实际为100余户省内小微企业提供授信,总授信金额超4亿元。未来,试点经验将扩展到更广领域,推动主动授信与协调机制的深度应用,为云南实体经济高质量发展提供金融支撑。

🏷️ #金融科技 #主动授信 #数据联动 #隐私计算 #中小微企业

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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段--经济·科技--人民网

我国金融信息服务数据治理迈入新阶段,核心在于建立科学的分类分级体系,以提升数据安全能力、激发要素潜力、推动高质量发展与良性互动。指南将金融信息服务数据按重要性与敏感程度分为核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四级,覆盖市场、宏观、行业等数据,明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界,促使机构梳理数据资产、完善权限与生命周期管理,推动跨机构、跨平台的数据互认与协作。专家认为标准体系将促使机构重构内部数据资产目录与治理流程,提升治理效率和竞争新维度,并对监管和服务对象产生全面积极影响。未来要求在核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏基础上,探索常规及敏感一般数据在联合建模、风控共享等场景中的合规复用,形成制度、技术、人员三位一体的协同管控,数据合规将转向常态化、一体化和全流程标准化的治理新格局。

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #合规

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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段_中国经济网——国家经济门户

《指南》标志着我国金融信息服务数据治理进入标准化、精细化、系统化的新阶段,强调建立四级数据分级体系以提升数据安全与要素潜力。核心、重要、敏感一般、常规一般四类数据按对国家安全、经济运行、社会秩序及个人权益的潜在危害程度分级,明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界,推动数据要素安全有序流通。专家普遍认为该框架有助于梳理数据资产、统一数据标签、提升跨机构互认与协作效率,从而提升行业治理水平与企业核心竞争力。未来需建立全流程管理体系,确保核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏,并在联合建模、风控共享等场景探索合规复用。三大发展趋势包括将数据合规常态化、一体化治理以及标准化的内部管控,推动数据资产目录梳理与备案,促成制度、技术、人员协同升级。"

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #合规管理

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📰 打造长三角数据协同发展新样板,全省首家县域数据交易创新中心落地昆山

昆山在长三角数字经济中扮演重要试点角色,推动数据要素跨区域流通与协同发展。江苏省数据交易所昆山创新中心成为省内首家县域数据交易创新中心,由昆山数科集团与花桥经济开发区共同运营,依托花桥区位优势,聚焦跨区域数据要素流通创新,力求打造长三角数据协同发展的新样板。首批战略合作伙伴签约涵盖沪苏两地企业,共同推进市场化数据产品开发和区域数据要素流通,金融机构也推出专属金融产品,为数据产业发展提供融资支持。活动中还成立沪苏金融行业可信数据空间战略联盟,围绕数据安全、场景应用与资源共享促进跨区域金融数据协作。创新中心推出首批10款行业数据产品,建立“一地上架、两地互认”的跨域数据流通机制,打通沪苏数据产品互认共享渠道。花桥作为“沪苏对接桥头堡”,积极承接上海资源外溢,推动与省数据交易所的纵向联动,力求成为长三角数据要素市场一体化的重要连接器;未来将在制度对接、规则互认等方面不断破除壁垒,形成区域协同的开放范式。

🏷️ #数据要素 #长三角 #数据交易 #创新中心 #跨区域

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📰 江苏省数据交易所昆山创新中心在昆山花桥揭牌_央广网

6月18日,沪苏数据要素生态共建启动大会暨江苏省数据交易所昆山创新中心揭牌仪式在花桥经济开发区举行。昆山抢抓数字经济发展机遇,主动融入长三角一体化发展战略,积极布局数据要素市场建设,成为沪苏同城发展的桥头堡与长三角一体化的重要战略支点。花桥利用对接桥头堡区位优势,承接上海数字资源外溢,推动与省数据交易所纵向联动,力争成为长三角数据要素市场一体化发展的关键连接器。活动现场揭牌的昆山创新中心,依托数据交易所数据要素流通体系的主枢纽、主平台、主渠道三大核心功能,联合运营,围绕数据要素市场规划、跨域互联互通、资源开发、行业场景融合与专业数商培育五大方向持续发力,探索沪苏两地数据共享、标准互通、场景共筑、交易共融的新格局,打造长三角数据要素一体化应用新高地。江苏银行推出昆元宝、昆山农商行推出昆数智算贷等金融产品,推动数字化企业融资;沪苏金融行业可信数据空间战略联盟正式成立,以技术与合规为支撑,打通数据壁垒,推动数据可用与可控追溯,树立跨省金融可信数据标杆。昆山创新中心现场发布首批10款跨行业数据产品,覆盖金融、智能制造、绿色低碳等领域,实施“一地上架、两地互认”机制,夯实沪苏协同数字生态。未来,昆山将以产业、数据、市场同源为目标,持续放大桥梁枢纽效能,深化沪苏数据资源、交易规则、应用场景共建共享,推动跨域数据流通新范式,为长三角一体化高质量发展注入数据动能。

🏷️ #数字要素 #沪苏协同 #长三角一体化 #数据交易 #金融产品

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📰 沪苏共建数据要素生态 搭建跨域流通“快速路”

本次大会在江苏昆山举行,揭牌江苏省数据交易所昆山创新中心,并宣布“data on one platform, two verifications”模式正式落地,标志着沪苏两地数据交易与治理进入更高效阶段。大会围绕长三角一体化数据要素协同,推动两地数据交易平台共建、规则共建、场景共享,形成跨域数据流通的新范式。创新中心打通登记、交易、运营全环节,入驻产品实现“一地上架、两地互认”,有望提升数据流通效率、降低合规与交易成本,拉动数据要素市场活力。沪苏金融行业可信数据空间战略联盟成立,聚焦金融数据标准、治理与协同运营,围绕普惠信贷、科创金融等场景,打通政务、产业、金融数据通道,破解数据孤岛难题,推动区域金融风险联防与数字化协同,进一步释放数据价值,促进实体经济高质量发展。

🏷️ #数据交易 #长三角 #数据要素 #金融数据 #协同治理

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📰 中国再保险庄乾志:再保险行业数字化转型的核心,是由资本密集型转变成技术密集型,既迫切也不易

陆家嘴论坛在主题为科技创新赋能金融高质量发展的全体大会上,庄乾志指出再保险未来将从资本密集转向技术与科技密集,数字化、数智化及AI转型任务极为艰巨。人工智能作为信息技术发展的新阶段,依托大数据、算力与大模型激发系统性变革,对生活和金融领域将产生颠覆性影响。再保险作为开放程度高、竞争激烈的细分金融行业,全球保费转分市场广泛,约有一千多家保险机构参与中国市场。未来需要以数据与技术优势解决直保公司难以理解的问题,推动行业数字化转型。核心在于将过去资本密集转化为技术密集,这一转变既迫切又不易实现。全球环境变化、科技与产业升级、人口老龄化及地缘政治等因素,要求再保险扩大规模以应对不确定性,并在巨灾、航运、科技及AI相关等新领域产生更多需求。庄乾志强调战略清晰、尽快执行可行事宜,未能落地者需审慎对待,强调积极、稳健、审慎的原则。免责声明:本文仅供参考,不构成投资建议,投资风险自负。

🏷️ #再保险 #AI转型 #数字化 #科技金融 #高质量发展

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📰 打造长三角数据协同发展新样板,全省首家县域数据交易创新中心落地昆山

长三角数据协同发展再起步,昆山成为重要节点。文章介绍江苏省数据交易所昆山创新中心落地花桥,作为省内首家县域数据交易创新中心,由昆山数科集团与花桥开发区共同运营,重点推进跨区域数据要素流通与市场化产品开发。启动大会上,多家沪苏企业与创新中心签约合作,共同推动数据产品研发与区域数据要素互认共享。江苏银行等金融机构推出支撑金融产品,赋能数据产业融资;沪苏金融行业可信数据空间战略联盟成立,推动数据安全流通与场景协同。昆山创新中心还发布首批10款行业数据产品,建立“一地上架、两地互认”的跨域数据流通机制,并与上海、江苏数据交易所签署战略合作,深化数据产品开发、流通与场景应用。花桥以“沪苏对接桥头堡”定位,加速构建跨区域数据流通的制度对接与规则互认,破除行政壁垒,形成沪苏汇流、花桥融通、全域共享的协同格局,为长三角数据要素高效配置提供制度性样板与经验。如今,昆山成为区域数据要素流通的重要节点,推动长三角数字经济一体化发展进入新阶段。

🏷️ #数据交换 #长三角 #昆山创新中心 #跨域互认 #数字经济

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📰 直击国际金融展:金融智能体爆发 大厂、科创板企业同台秀实力

2026 年中国国际金融展上,国产算力在金融行业的落地逐步深化,成为金融 AI 的新基石。平头哥真武 AI 芯片在金融行业的部署规模突破 10 万卡,覆盖银行、证券、保险、基金等超 150 家机构;累计出货达 56 万片,应用于财富管理、信贷风控、投研投顾、进件识别、合规监控等核心场景。华为鲲鹏超节点 TaiShan 950 SuperPoD 发布并与多家金融机构展开合作,通过灵衢互联协议实现高效跨节点数据传输,并探索电互联与光互联的协同发展,力求降低时延、提升容量与功耗表现。金融智能体正进入从“能说会道”到“能写会算”的阶段,强调目标导向、任务拆解、工具调用与持续执行。数据理解与应用成为竞争核心,投研、信审等场景将通过将时间序列、财务流水、估值等多要素的数据深度融合,进一步拉开差异。蚂蚁数科发布 Agentar 金融智能体专家团,银行等场景中可实现端到端自动化与效率提升;科创板企业如格灵深瞳、合合信息也展示了面向金融的智能审单、风控与文档处理方案。未来在更大规模互联、低时延与高带宽的算力支撑下,金融智能体有望实现更广泛的自主执行与场景覆盖。

🏷️ #智能算力 #金融智能体 #AI金融 #超节点 #数据融合

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📰 从原则到细则:《金融信息服务数据分类分级指南》解析

本文解读了《金融信息服务数据分类分级指南》(正式稿)的核心要点与落地路径,阐明其在我国金融数据监管体系中的定位、适用主体、数据分类与分级框架、重要数据识别以及落地实施步骤。指南将金融信息服务数据分为业务数据、用户数据与企业数据三大一级类别,细分为九个二级与六十七个三级类别,并将分级分为核心数据、重要数据、敏感一般数据和常规一般数据四级,结合覆盖度、时间跨度、精度、公开状态、地域等要素进行综合判断。重要数据的识别不仅依赖规模门槛,还关注数据对国家安全、经济运行、社会秩序与公共利益的潜在影响,个人与机构用户数据在达到一定规模时可能上升至重要数据。正式稿取消了征求意见稿中的“规模即核心数据”自动门槛,强调以综合判断为准,并提出数据目录报送、动态更新以及与其他金融规则的衔接要求。落地层面提出从数据梳理到目录报送的全过程,并强调要将分级结果落地为具体的访问、加密、共享、出境、日志审计等安全控制措施,确保对核心与重要数据实施更严格管理,同时避免重复监管,促进数据的合规高效使用。未来机构需尽早开展数据资产盘点、分级判定、重要数据目录报送以及与现有规则的衔接工作,动态更新机制亦需建立。总之,指南为金融信息服务行业提供了可操作的数据治理基线,既满足安全底线又为数据利用留出空间。

🏷️ #数据分类 #重要数据 #核心数据 #金融信息服务 #数据治理

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📰 金融AI不再只讲概念,英伟达报告称83%机构看到投资回报 - 21经济网

AI与金融业的融合进入新阶段,英伟达GTC上金融从业者成为最活跃的参展群体,黄仁勋强调金融服务行业是AI应用的重要市场,AI正从基础设施走向行业应用与商业回报。金融行业天然具备数据、模型、风控、合规、客户服务等要素,成为最容易形成闭环的行业之一,应用覆盖从智能客服、财富管理到智能助理等多场景。2026年英伟达报告显示65%的组织在积极使用AI,83%的受访者在AI用例中看到投资回报,89%则表示AI提升收入并降低成本,金融AI正从试点进入产业深水区,价值体现在提升前台体验、中后台效率与风险控制,并最终带来可量化的收入与成本下降。AI应用层的变现路径集中在文档、客户体验、参与、文档管理等场景,且以“前台提体验、中台提效率、后台控风险”推动落地。在落地过程中,数据隐私、监管、AI专家短缺及道德等挑战仍存在,但一旦形成闭环,金融AI将具备持续的商业回报。未来趋势指向Agentic AI,即可完成多步骤任务的AI智能体,已进入试点与评估阶段,金融机构普遍看好其在知识管理、流程优化、客户支持等领域的潜在价值,同时也对性能、可靠性、治理与合规提出更高要求。AI投资在2026年仍将增加,尤其在大型机构,预算增幅预期明显。金融行业的竞争焦点不在于是否接入大模型,而在于把AI能力嵌入核心业务、实现可持续的产业闭环与收益。边缘计算与数据中心并行推进,金融AI的落地将以保障安全合规为前提,推动基础设施化与规模化应用,成为AI商业化的重要检验场。

🏷️ #AI金融 #智能体 #金融AI #产业闭环 #数据隐私

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📰 鲸鸿动能金融行业交流会:以主动式营销框架,破解保险、信贷、券商差异化难题

华为开发者大会2026期间,鲸鸿动能在金融行业交流会上展示了以主动式营销为核心的数据驱动解决方案,聚焦获客成本上升、用户识别困难与细分业态需求差异等痛点。方案以数据科学与全域分发为支撑,通过行业用户质量分体系与场景化触达,实现合规前提下的全生命周期高质量经营与全域增长。现场强调在鸿蒙生态数据能力下,建立数据共建与定制模型迭代,打造从拉新到转化的高效闭环,推动保险、银行、证券等金融子行业的差异化运营。政策方面,数字金融被写入中央文件,未来五年将围绕治理、服务、数据要素开发等展开33项任务,为行业转型提供持续性推动力。嘉宾普遍认为全域流量经营、数据建模与生态入口协同是破局关键,AI赋能需与数据安全、模型合规并进。展望未来,鲸鸿动能将继续开放鸿蒙生态全域能力,与金融机构共同探索数智化长效路径,推动数字金融高质量发展。

🏷️ #数字金融 #全域触达 #数据科学 #合规 #鸿蒙生态

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📰 聚势而兴 智赋金融:中兴通讯亮相2026中国国际金融展

6月16日,2026中国国际金融展在上海揭幕,中兴通讯以“聚势而兴 智赋金融—金融ICT架构变革的引领者”为主题亮相,展会与陆家嘴论坛联动,以“论坛+展会”双轮驱动回顾“十四五”金融改革成果并指引“十五五”金融业高质量发展。展会聚焦数据成为核心生产要素的数字化转型,提出以“算、网、能”系统协同实现高密度算力与全栈节能,覆盖存储、网络、光传输等基础设施,打造绿色智算数据中心的领先方案。GoldenDB分布式数据库与数字矩阵等核心产品,提升金融核心系统的安全、可控及数据要素流通能力,支撑从沉淀到智能决策的转型。云+端+网的深度融合,结合视频会议、云电脑等金融智能协作解决方案,形成数字基座,提升从业者的云端工作与数据安全。中兴以AI For All理念推动普惠应用,联合头部ISV构建金融智能体平台Co-Claw,并探索低代码开发环境与AI原生终端,努力实现“指尖金融,智慧随行”的安全智能化落地。展望未来,中兴将继续以连接+算力驱动,深化生态合作,推动金融AI应用场景落地,助力金融强国建设。

🏷️ #金融展 #AI应用 #分布式数据库 #数据安全 #云端协作

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📰 2026年中国智慧金融数据要素市场分析 正实现加速发展【组图】

本文聚焦中国金融行业数据要素化与智慧金融应用的现状、路径与前景。金融数据通过整合与确权转化为可交易、可估值的资产,数据开放与合规监管并行,推动银行等主体进入数据资产化实践,形成多元化市场与中台数据基础设施。智慧金融领域的数据要素涵盖客户、交易、市场、风险、运营、合规等六大类,并通过大数据、人工智能、区块链等技术实现深度挖掘与应用,支撑精准风控、智能投顾、反欺诈、量化投资与个性化服务。数据要素体系在跨机构协同、数据交易所与联盟链等创新模式中得到落地,联动风控与供应链金融等新业态。市场规模方面,金融行业数据要素市场规模从2023年的535.6亿元增至2024年的735.2亿元,预计2031年接近3000亿元,年均增长率约为19.9%。未来将依托人工智能、大数据、区块链等技术进一步扩展应用场景,推动风险管理、信贷审批、市场分析与客户服务的全面升级。本文信息来源于前瞻产业研究院,强调在合规前提下提升数据价值与市场协同,相关授权与引用需取得正规授权。

🏷️ #数据要素 #智慧金融 #数据交易 #风控 #AI

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📰 专家解读 | 夯实数据基础,激活智能跃迁——《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读

国家层面发布的关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案,标志我国数据要素市场化改革进入“高质量供给”和“深度价值释放”并重的新阶段。文章以上海为例,强调将高质量数据集建设作为激活“人工智能+”行动的核心引擎,并从战略定位、六大行动、实施路径等方面展开。核心在于将数据从潜在资源跃升为AI关键生产资料,明确行业数据集的定义、分类及质量要求,提出到2028年底实现“四个一批”目标:一批国际领先的数据集、一批典型应用场景、一批创新主体、一个标准工具体系,形成从数据供给到价值释放的完整闭环。上海在推进方面,着力“强基础、扩供给、抓重点、促转化、育生态、强保障”六大方面,通过供给与加工、质量与应用、治理与价值三条主线破解产业痛点,构建数据飞轮,推动模型迭代与应用深化。未来将以国家方案为指引,持续深化数据要素市场化改革,形成数据驱动、模型引领、应用赋能的AI新格局,提升千行百业的数字化、智能化水平。

🏷️ #高质量数据集 #数据要素 #AI发展 #数据治理 #上海试点

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