2024年数据要素场景创新发展报告：数据要素赋能新质生产力

报告意义：发挥数据场景驱动作用，促进数据要素价值释放，赋能新型工业化，培育和发展新质生产力 报告内容：站在加快数据要素市场化配置、价值化转变视角，以建设高价值数据要素场景为导向，共同研究了数据要素场景的创新实践、行业态势和发展路径。 报告观点：发挥“高价值”数据要素场景的创新引领作用，按照高价值数据要素场景的“四度”特征、“五脉”实施路径开展建设和评价，聚力推动“行业八景”在高价值数据要素场景建设的先行突破。 报告实践：按照”技术成熟度高、组织统筹力度大、数据应用程度深、切中行业发展关切“的原则，联合腾讯研究院等合作单位，开展案例征集，形成20个典型实践，与行业共享。 第一章节 国内外数据要素场景发展实践 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 p美国：推动政府数据开发利用，鼓励市场主体开展数据应用创新 美国数据要素发展场景丰富 以数据经纪方式实现数据应用 现有数据经纪商公司 3500-4000家 金融领域 农业领域 •德 温 特 资 本 市 场 公司 利 用 账 户 留 言 数据决定买卖股票 •纽瓦克垂直农场利用大数据进行智能决策 专业的地理信息数据经纪商Factual，其平台上已累积横跨200多个国家的超过１亿个地理位置信息，数据更新频次达每月240万次，数据访问频次达每月90亿次。 能源领域 政务领域 •提出绿色按钮倡议，使客户能够轻松安全访问能源使用数据 •智慧建筑管理•在线投票平台 政府、商业以及其他公开数据来源，而非用户 除上述领域外，医疗卫生、交通物流、商业服务等领域的机构和企业，逐渐认识到数据要素价值，数据应用创新积极性高涨，应用场景日益丰富。 整理、分析、共享 产品营销、个人身份验证、欺诈行为监测等 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 p欧盟：深化数据空间战略，加快布局一体化数据开发利用基础设施 提升数据全球流通话语权 提高数据共享程度 严格保护数据产权 Ø已吸引世界主要经济体加入欧盟的《通用数据保护条例》充分性认定，迫使美国等全球主要数字经济体在个人数据保护方面作出妥协Ø已成为全球数据区域合作的参考范本 Ø推动金融、气象、法律等多个领域公共数据的开放利用Ø提出数据利他倡议，鼓励居民自愿贡献数据Ø创设数据中介制度，由数据中介服务提供者促成交易双方的数据共享 Ø相继颁布《通用数据保护条例》 Ø《数据法案》 Ø《数据治理法案》等数据保护法规 建立“共同数据空间” 加大资金布局数字基础设施 Ø确立了欧盟范围内数据安全开放共享，打造了数据要素共享交换的“共同数据空间”平台，涵盖金融、农业、交通、能源、健康等十个领域，推动欧盟内部数据的自由流通 Ø投资共同欧洲数据空间和互联云基础设施，围绕公共数据集、数据中心、开放平台、算力中心等基础设施构建强大的数据生态系统 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 p日本：倡导可信数据自由流动，高度重视公共数据集建设 以“数据银行”为核心建立数据要素市场体系，释放个人数据价值 Ø日本倡导可信数据自由流动，即在严格保护个人信息、网络安全和知识产权的基础上，推动非个人、匿名、有用信息的自由流动。 Ø日本使行政机构成为全国最大的数据平台，在国民经济、司法安全、人口环境等17个领域开放了公共数据集。Ø设立多级政府数据公开网站，并针对专业领域设立特色数据开放网站。Ø庞大的开放数据集在应急管理、环境卫生、农业生产管理等领域均实现了有效利用。 Ø日本与欧盟达成《欧盟日本数据共享协议》，创造了全球最大的数据自由流通区域。 Ø以东京都市圈为例，数据中心建设扎堆集聚，已成为Meta和谷歌等美国IT巨头实现数据流动的中转站。 推动政府数据开放，促进公共数据社会应用 倡导可信数据自由流动，推动数据跨境流通 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 p韩国：发挥人工智能等新兴技术作用，促进数据要素开发利用 Ø通过My d a t a服务，个人可以一次性地查询分散在不同机构的个人数据，并主动、有选择性地向某些企业提供个人数据来获得商品或服务的推荐。ØMydata服务最初主要应用于金融领域，用户可基于Mydata实现个人财富管理和商品推荐。ØMyData应用场景不仅涵盖存款、贷款、信用卡、通讯和保险以及支付等金融场景，也涵盖公共行政和医疗等领域。 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 p顶层设计：数据基础制度和管理体制建设加快 政策体系和管理体制不断完善 地方数据要素市场建设加快探索 ü数据要素创新发展作为重要抓手 ü政策体系 Ø十九届四中全会将数据首次列为第五大生产要素 北京推动工业、金融、商贸物流、自动驾驶、医疗、文化等领域数据应用场景示范 《“十四五”数字经济发展规划》《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数字中国建设整体布局规划》《“十四五”大数据产业发展规划》《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》 探索粤港澳大湾区在数据交易、普惠金融、供应链等领域开展业务场景试点 上海全球供应链数据流通与信息共享、文化与数字内容出海、跨境电商直播等场景创新试点 ü围绕数据流通交易开展实践探索 ü管理体制 海南省 贵州省 依托北京国际大数据交易所，对全市公共数据进行托管运营，依托统一平台开展公共数据场内交易 打 造 数 据 产 品 超 市 ，开 展 数 据 产 品 供 需 对接 、 产 品 定 价 服 务 、贡献激励和安全监管 将算力资源与算法模型、数据产品集成打造多元化数据产品体系 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 p技术变革：人工智能引领产业向数据驱动模式转型 人工智能大模型引发产业效率革命 人工智能大模型场景应用和产业发展迅速 地方政府积极推动 通过结合多模态数据和智能算法，大模型赋能众多行业向数据驱动模式转型，助力行业提质增效 ü《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》 ü《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 工业领域 金融领域 商贸领域腾讯建设了AI质检模型从研发到最终部署上线的中转协同系统，将AI质检模型部署至产线的速度提升10倍以上 “RPA+AI”技术应用不断深入，实现数据的自动抓取、清洗和更新，加快了小微金融信贷服务业务场景的拓展 智能制造生物医药集成电路智能化教育教学科技金融设计创意自动驾驶 政务医疗科学研究金融自动驾驶城市治理 京东言犀人工智能平台推动采购自动化率至85%，库存周转降至31.2天 交通领域 商汤日日新大模型体系已为郑州、哈尔滨等地城轨30条线路、640个车站提供智能化升级 医疗领域 云知声山海大模型助力北京友谊医院实现门诊病历生成系统 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 p可信流通：合规监管和安全可信技术加速落地 数据安全流通设施和技术路径不断创新 数据交易行为合规监管加速落地 ü数据交易各环节加强监管 ü数据流通技术加快突破 限制交易类别 明确数据流通交易制度规则 数据交易平台探索细则指引 ü完善市场服务对数据合规的支撑作用 可信数据空间 发挥数据服务商和第三方服务机构在审查评估方面的作用 ü已发布15家应用解决方案供应商和首个标准ü智能制造领域已落地ü制造业等泛工业行业逐步扩展 •数商企业已经超过200万家•近十年年均复合增长率30%以上 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 p转型牵引：重点行业领域数字化转型步伐加快 制造业等行业领域数字化转型深入发展 平台在产业数字化转型中发挥重要作用 ü工业数字化转型更加深入，数字化水平加快提升 •5G、千兆光纤网融入71个国民经济应用•应用案例超过9.4万个•建设5G工厂300家•关键工序数控化率普及率达到62.2%•数字化研发设计工具普及率达到79.6% 供需精准匹配、产业链协同互补 具备行业、区域影响力工业互联网平台超过340个 ü金融等多领域数字化转型不断深化 金融领域全面推进银行业和保险业数字化转型，以数据赋能完善金融信用体系，提升风险防控能力 2024年第一季度，腾讯金融科技及企业服务板块收入占比达到33%，连续七个季度占比第一。 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 p机制突破：数据价值化制度探索路径逐步清晰 数据要素登记等制度多元化探索 数据资产制度探索和创新实践持续落地 ü数据资产入表制度探索并实践落地政策发布 据不完全统计，截至2024年3月，全国已有13家企业推动公交、供暖、供水等公共数据资产入表甚至完成融资 ü多地探索构建数据要素登记、管理、定价等制度 登记山东、贵州等省份发布了数据要素登记管理办法或制度标准 管理山东在健康医疗、地理空间等领域开展公共数据资产管理试点 贵阳大数据交易所探索建立“报价—估价—议价”的数据要素定价模式 第二章节 高价值数据要素场景的理论透视 （一）高价值数据要素场景“四度”特征 p高价值数据要素场景起源于“数据要素×”需求，从行业发展关切入手，打通数据流通各环节，构建全流程数据管理体系，推动数据深层次开发利用，并实现向行业价值的持续转化，从而建立有收益、可持续、能扩展的数据场景应用良性循环。 技术成熟度 行业效益度 （二）高价值数据要素场景实施路径 p高价值数据要素场景的建设实践，从需求采集、协同研发、机制设计、管理流程、商业模式等多维度视角，构建体系化的“五脉”实施路径。 ③变革“制度脉”•以数据为中心，建立软框架 •制定制度框架；明确制度内容：数据共享、资产化、开放、AI伦理；执行优化数据制度 ⑤迭代“系统脉” ②协同“研发脉” ①摸清“需求脉” •以体验促通达，先立而后破•注重应用指导、体验评估、场景运营 •共建共享环境，走向大模型•融合算力设施；场景工程化开发环境；一站式模型服务 •从行业用户来，到场景中去•实现需求从无到有、需求从有到优、需求从优到精 ④优化“流程脉” •适应组织变化，提升主动性•打造扁平化流程架构、推动团队流程创客化 （三）高价值数据要素“行业八景” p人工智能、金融服务、工业制造、惠民服务、社会治理、交通运输、双碳管理、农业生产等八个领域正在开展大量建设实践，高价值数据要素场景引领“行业八景”建设。 第三章节 高价值数据要素场景创新发展典型实践 （一）人工智能 p腾讯广告探索基于数字技术的智能化数据体系营销的人工智能场景应用。 基于智能化数据体系的AIGC营销应用场景 应用水平 Ø腾讯采用太极机器学习平台自研的训练框架AngelPTM，建立基于深度学习的自然语言处理模型，准确理解用户的自然语言输入。 提高创意水平，实现素材融合优先自动化审核广告素材精准推荐广告，提高用户体验广告冷启动成功率达到9%成本达成率提升8%广告的整体性大规模提升达140% Ø基于腾讯混元大模型智能化的数据体系，推出一站式AI广告创意平台腾讯广告妙思，根据输入提供合适的回复，实现对广告系统的全面理解，有效提高广告主创意素材生产及投放效率。 数据能力 基于内容解析、内容合成、效果分析等底层数据能力，实现模型间生成-评估-推荐的自闭环运行；自动帮客户选择最优创意，延长爆款素材生命周期。 （二）金融服务 p腾讯云助力银行智能运维、金融机构风控等，探索金融服务应用场景。 金融机构智能风控决策应用场景 基于TDSQL数据库的分布式信用卡核心系统智能运维应用场景 针对金融机构在业务风控中信用风险评估难点，腾讯云利用隐私计算等技术打造了金融智能风控系统。该应用构建了预测模型以评估首次申请用户的信用风险，识别与信用风险相关的特征，帮助金融机构实现业务全流程的闭环风控体系，为金融机构智能风控决策提供有力支撑。 XX银行基于腾讯云数据库TDSQL的分布式核心数据库底座构建新技术体系，增强关键信息基础设施安全可控，全方