中国移动城市全域数字化转型白皮书（2024版）-数据要素场景化分册VIP

「目录」01行业趋势国家规划《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确将数据作为一种新型生产要素，提出加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等。《中华人民共和国数据安全法》为数据处理活动提供了法律保障，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，促进数据要素在安全的前提下进行场景化应用。《“十四五”数字经济发展规划》强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，提出要充分发挥数据要素作用，强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素开发利用机制等。201920204于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次对数据要素市场建设进行系统性规划，标志着数据要素市场化改革正式启动。202212发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”），从数据产权、流通202310月，国家数据局组建，负责推进数据基础制度建设和数字经济发展，同年12月，发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。国家数据局表示，将进一步推动数据要素市场化配置改革，统筹数字中国、数字经济和数字社会规划和建设。在数据要素市场化配置改革方面，加快完善数据基础制度体系，起草多项制度和规则文件；推动数据基础设施布局，深入实施“东数西算”工程，研究制定数据基础设施建设指引，部署开展数据流通利用基础设施试点；着力提升17×”三年行动计划（2024—2026）202024年开年以来，在国家数据局的示范效应下，全国相继有40余家省级数据局/地方政策经济的实施意见》，目标是形成先行先试的数据制度、政策和标准，20302000分配、资产登记评估、公共数据授权运营、流通设施建设、产业创新等方面，旨在加快推进数据产权制度和收益分配机制先行先试，充分挖掘数据资产价值，健全数据要素市场体系。天津市政府发布《天津市加快数字化发展三年行动方案（2021—2023营机制，推动成立北方大数据交易中心，形成立足天津、面向京津冀的数据要素交易流通市场。要素流通方面也积极响应，上海市政府发布《立足数字经济新赛道推（2023-20252025年建成数据要素市场体系，要确立国家级数据交易所地位，数据产业50001000级节点，形成多个高质量数据集和品牌数据产品，树立国家级大数据产业示范标杆，数据要素发展生态整体跃升。为实现目标，提出了提23国外市场美国：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数据开放战略”，以数据驱动政府决策治理能力提升为牵引，大力推动各政府部门探索符合自身特色的数据开发利用场景，改善政府管理数据方式、提高服务社会效能。当前，美国建立了“政府引导、企业涵盖消费、农业、医疗、教育、政府管理等多个领域。例如，政府管理领域，美国总务管理局在政府所属基础设施中安装物联网传感器，由美国国家航空航天局利用人工智能技术分析卫星收集的数据，实现FollowMyVote加密技术保证选举结果的准确性和可靠性。农业领域，纽瓦克垂直农场通过对作物生长环境和长势进行监测，利用大数据技术实现智能决953.4绪，并依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司买卖股票的时机，从而获取盈利。能源领域，提出绿色按钮倡议，使客户能够轻松安全访问用水、电力和天然气等能源使用数据，提高能源消耗意识，并帮助消费者节省能源消耗。除上述行业外，医疗卫生、分析和共享后，将这些信息出售、许可、交易或提供给与消费者无直接关系的企业，用于产品营销、个人身份验证或欺诈行为检测等。目前美国约有3500-4000制以及人员搜索等服务。例如，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。欧盟：深化数据空间战线，加快布局一体化数据开发利用基础设施法律法规，欧盟在全球数据治理中的话语权显著提升，且逐渐形成了“严格个人信息保护、建立共同数据空间”等数据要素市场化方式和路径。建立“共同数据空间”，创新数据跨领域共享交换工具。欧盟通过《欧洲数据战略》确立了欧盟范围内数据安全开放共享战略，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，推动欧盟内部数据流通和开发利用。加强个人信息保护，形成完整的数据权益法律法规体系。此外，还相继颁布《通用数据保护条例》《数据法案》《数字服务法案》《非个人数据自由流动条例》《数据治理法案》《关于公平获取和使用数据的统一规则提案》《数字市场法案》等数据保护法规，尝试设定严苛的数据要素场景准入门槛。不断扩大公共数据供应规模，提高公共数据共享程度。为推动公共数据开放利用，欧盟早在2003年就颁布《公共部门信息再利用指令》，随后经两次修订，公共数据开放范围进一步扩大，涵盖金融、气象、法律等多个领域。提出数据利他倡议，鼓励居民自愿贡献数据为促进数据交易共享，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，提升交易主体互信程度。提高国际交流门槛，提升数据全球流通话语权和影响力。通过构建高门槛高标准的数据跨境传输规则，持续向其他非欧盟国家输出欧盟模式，深刻影响国际数据流动规则的形成。一是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。二是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。三是已成为全球数据区域合作的参考范本。加大资金布局数字基础设施，为数据要素创新应用发展提供技术支撑。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29/217日本：倡导可信数据自由流动，高度重视公共数据集建设模式，加快社会数字化转型，推进数据跨境流通。倡导可信数据自由流动，推进数据跨境流通，推动日本成为全球重要数据流通中心。日本在国际上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，推动工业、健康等领域非个人、匿名、有用20192协议》，这一对等充分性协议创造了全球最大的数据自由流通区域，极大地促进了日本大数据和人工智能产业的快速发展，吸引大量海外IT京都市圈为例，数据中心建设集聚，已成为Meta和谷歌等美国IT头实现数据流动的中转站。太平洋海底光缆铺设投资旺盛，预计经由日本的数据通信将更趋活跃。以“数据银行”为核心建立数据要素交易市场体系，释放个人数据价值。数据银行在与个人签订契约之后，通过个人数据商店对个人数据进行管理，获得个人明确授权后，将数据作为资产提供给数据交易市场进行开发和利用。交易数据大致分为金融数据、医疗健康数据及偏好数据三类，其业务包括数据保管、贩卖、流通在内的基本业务以及个人信用评分业务等。数据银行搭建起个人数据交易和流通的桥梁，促进了数据交易流通市场的发展。推动政府数据开放，促进公共数据的社会应用，助力企业创新发展。日本政府计划使作为最大数据持有者的行政机构本身成为全国最大的平台，17开放了公共数据集。除此之外，还设立了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。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。如会津若松市基于政府公开的消防水利位置信息推出消防栓地图webwater-cell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韩国鼓励结合人工智能等新兴技术促进数据要素在社会各领域应用发展。以健全完善的基础数据底座和数字基础设施共同促进数据要素开发利用。通过建设“数据大坝”、实施“韩国网络基础资源共享计划(K-CloudD-大数础设施建设，保障数据要素安全、高效流通。重视以个人数据管理(Mydata)为基础的数据交易模式。Mydata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。MyData应用场景丰富，涵盖存款、贷款、信用卡、通讯和保险以及支付等金融场景，也包括公共行政、医疗等领域。通过Mydata服务，个人可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。结合大数据、人工智能等新兴技术实现各领域的数据要素应用场景落地。在医疗保健领域，利用医疗大数据和人工智能技术提供基于数据分析的医疗保健服务，结合元宇宙进行虚拟医疗实践等。在环境、社会和公司治理(Environmental，SocialandGovernance，ESGESGESG存储、管理、分析和可视化展现，进而实现智能工厂建设，同时实现供应链的数字化和智能化。在农业领域，努力开发将大数据和人工智能融入农业领域的系统和平台，加快以私营部门为主导的服务发展和农业商业发展模式。国内市场我国数据资源应用场景丰富，智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等重点行业领域加快数字化转型，平台在科技创新、技术赋能、产业变革等方面继续发挥重要作用，不断拓宽数据要素应用场景。数字化转型推动企业在技术、管理、流程、组织方面构建系统性解决方案，支撑业务数字化、场景化、柔性化运行，拓展数据要素应用广度和深度。目前，我国产业数字化转型更加深入，智能制造和工业互联网加快发展，5G、千兆719.45G300家。制造业重点领域数字化水平加快提升，关键工62.279.6%，推动数据要素在决策分析、智能生产和管理、供应链协同、精准营销等场景应用。部分地方加快推动制造业数字化转型，加速数据要素在智能制造场景应用落地，如《北京市制造业数字化转型实施方案(2024—2026此外，金融、交通、医疗等多领域数字化转型不断深化，如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，推动金融产品普惠化、向善向绿发展。平台成为实现技术赋能产业的重要载体。一方面，平台具有更为精确的信息匹配能力、更为高效的运作效率和更为快速的信息反馈能力，在数字化改造中扮演助推2023340聚海量工业数据，形成以平台为核心的资源共享、生产要素高效配置，促进供需精准匹配、产业链协同互补。另一方面，平台企业通过投资和数字化转型业务，持续加大在数据要素领域投入，赋能传统产业转型升级。HBN2.3147111.031.72.4中国移动累计开通5G基站超229万个，目前已在超280个城市推进5G-A商用部署，千兆宽带覆盖4.38亿户。通用算力规模达到8.2EFLOPS，19.6EFLOPS，京津冀、长三角、粤13319768个行业落地部署。中国移动公众市场17项产品客户规模过亿，政企市场6项产品收70207，030千亿多模态大模型、百大要素生态平台构成的“九天”人工智能基座，共沉淀450项AI能力、赋能近1000项行业应用。推出23款AI+产品及20个AI+DICT行业应用，布局40个细分领域的高性能行业大模1702愿景内涵题为导向、以数据为基础，为各行业领域构建一批场景化应用清单及其适配的数智赋能解决方案，同时，提供一批高价值数据要素场景化应用案例，充分挖掘数据在降本增效、业务创新、赋能增长、培育新产业新业态等方面的潜力，探索建立“高需求、高价值、有创新、有收益、可持续、可扩展”的数据要素场景化应用良性循环，为推动数据要素以乘数效应赋能千行百业、培育发展新动能、驱动经济社会创新发展提供重要参考。统筹集约、夯实基础。加快建设适应经济社会发展的数据基础设施体系，构建数据要素在生产、存储、共享、开发、流通、交易等全流程、一体化、可溯源的服务能力，探索建设数据综合业务网，推进各行业数据空间互联互通、共建共享，为数据要素场景化应用提供基础能力支撑。需求牵引、问题导向。应用需求是数智创新的根本动力，数据要效应，另一方面可针对性分析不同行业的业务需求，梳理出各行业重点、迫切的应用需求清单，明确数据要素可创造价值的典型场景，以需求激发数据产业创新，加快形成数据要素场景化利用与数据服务能力持续提升的良性互动机制，构建数据要素价值创造新模式。创新探索、应用赋能。推动大数据、云计算、人工智能、区块链、隐私计算、数据空间等技术创新融合应用，从行业发展关切入手，为不同行业的实际需求提供创新性解决方案，重视数据资源结构优化和开发利用效率，助力打通数据要素开发利用及流通交易各环节，并实现向行业价值的持续转化。用方向，着力打造一批在数据技术、业务创新、数智赋能等方面先行先试、具有典型示范作用的场景化案例，充分发挥数据要素高价值场景的引领性和示范性作用，带动各行各业聚力创新，推动数据在多场景应用，提高资源配置效率。生态培育、产业发展。加大力度培育应用型数据商，为实体经济提供数据开发利用工具、数字化转型服务、数智赋能技术等，促进数据在不同主体、不同场景用起来。进一步优化数据要素市场各主体关系，推动政府、企业、机构、高校多元合作，着力构建数据要素产业智库研究、学术交流、成果转化、标准编制、人才培养、产教融合、国际合作等多维度、多层面的体系化服务工作，从生产服务、商业模式、金融服务等不同层面培育数据要素产业生态服务能力，为支撑培育新产业、新业态，赋能新质生产力作出积极贡献。统筹发展，防范风险。在数据要素场景化应用过程中，要注意发展与安全并重，在推进数实深度融合的过程中，既要用好数字化带来的便利、留足产业发展空间，又需有效防范数据安全风险，保障数据高效、合规、安全利用。一方面，加强顶层设计，完善数据基础制度体系，明确开发利用过程中各方的责任与义务。另一方面，构建统一的数据要素认证体系、管理体系、授权体系，并结合数据安全技术体系建设，推动各部门各行业全方位保障数据要素安全高效流通。03整体架构为了更好地实现数据流通价值释放，聚焦省市数据局、数据集团、数据交易所、数据供需方等目标客户。结合当前国家政策规范，及各地数据流通基础设施建设试点要求。着力打造以公共数据流通为主导，多主体数据融合为手段，数据要素场景化应用为目的的产品和技术体系。图1总体框架图建设统一的海算数据融合底座基础设施、端到端数据流通的海算海算数据融合底座，主要由数据流通底座和政务大数据底座两部分组成。数据流通底座，重点解决灵活统一接入、统一调度、统一管控、互联互通、网络存储算力调度、可信流通和隐私保护等问题。提供全场景流通、全密级交付、全类型数据空间等功能。融合数联网团跨域流通和基础设施建设需求。政务大数据底座以《全国一体化政务大数据体系建设指南》和《国家数据标准体系建设指南》两大指南为牵引，聚焦统筹管理、数据目录、数据资源、共享交换等任务。构建一体化资源目录、政务大数据平台、数据共享交换平台、数据开放管理等平台产品，向上提供数据汇聚、治理、资产建模、服务共享等能力。于加快公共数据资源开发利用的意见》为指引，围绕省市数据局加快推进公共数据资源开发利用，融合带动各类数据发挥乘数效应的迫切需求，围绕公共数据授权运营，数据流通交易，数据跨境流动，数据交易监管四大主要场景建设对应的平台。公共数据授权运营平台，重点解决海量公共数据价值斐然，却长期受阻于流通与应用困境。该平台能力多元且关键，涵盖从数据资源梳理登记，到授权精细管控、资产专业运维、产品有序管理，再到整体高效运营等全流程功能模块。服务政府时，平台以数据为基，赋能城市规划精准布局、交通疏导智能调配、应急管理高效响应，让治理精细、决策科学，行政效能显著提升。助力企业时，制造业借平台优化供应链、精准研发；金融领域凭之创新风控、拓展业务，催生多样数据流通交易平台，解决海量数据蕴含商机无限，却常困于流通不畅的问题。该平台功能囊括数商管理、数据产品管理、交易撮合、交易流程管控等全链路核心业务模块。服务数据提供方时，平台把控交易风险，保障数据合法售卖，让数据持有方安心踏入市场，实现数据资产商业价值最大化。助力数据需求方时，科研机构借助平台获取海量多元科研数据，突破研究样本局限，加速科研创新进程；电商企业凭此深度洞察消费者偏好、精准营销，优化选品策略，降低运营成本，驱动业务飞跃式增长，在激烈竞争中抢占先机。惠及行业生态时，平台搭建起开放、透明、规范的交易空间，制定统一标准与规则，汇聚多方参与者，促进跨领域数据融合应用，打破“数据孤岛”，赋能更多数据要素场景化产品。数据跨境流动平台是在数据跨境流动潜力巨大，却深陷合规、安全与流程困境，在诸多机遇难以兑现的背景下顺势而生。该平台聚焦筑牢流动根基；溯源存证借助区块链等技术，全程留痕，遇争议可回严防数据泄露；目标核验，审核接收方资质、用途与存储条件，保障流动安全合规。服务境内出海企业，助其数据合规跨境、打消外方顾虑、保障数据安全、精准传输，开启国际市场，释放数据商业价值。助力境外引入机构，实现核验合法性、追溯流转、强化风控与运营，安心跨国合作。于全球数据生态而言，平台汇聚各方，打破流通“壁垒”，催生多元融合应用，激活数据要素“新蓝海”。海算数据运营产品主要聚焦到基层数据治理、数据资产服务、信令数据应用、公共数据应用等类目的运营产品。其中，基层数据治理提供网格治理、调研监督、填报报数等数据运营能力；数据资产服务提供轻量化数据治理工具、数据入表全流程服务、数据资产化服务等能力；信令数据应用提供人口文旅、金融风控、精准营销等场景化能力和服务；公共数据应用则包括惠企招商、医疗监管、应急指挥等能力。海算数据安全产品在数据要素流通面临重重危机、安全挑战接踵而至，致使高效流转受阻、价值释放受限的严峻背景下应运而生，全力筑牢“安全防线”。该系列产品功能完备，具备四大核心能力：一是合规产品深入钻守底线，规避违规风险；二是态势感知产品如同敏锐“数据卫士”，实时全方位监测数据流向，精准察觉流量、访问异常及窃取隐患，迅运用先进算法，于存储、传输、使用各环节严密防护数据，抵御内外非法侵扰，捍卫数据隐私与完整；四是漏洞管理产品恰似精密“安检仪”，定期排查系统，深挖潜藏漏洞并及时修复，防患于未然。04应用场景应用需求在新一轮科技革命和产业变革的推动下，数字经济已成为全球经济增长的新引擎。作为国民经济的基础性、先导性和战略性产业，交通运输行业正积极拥抱数字化转型，以数据为核心要素，推动行业升级与发展。当前，交通管理系统多依赖传统监控与调度方式，存在信息不对称、决策滞后、资源分配不均等不足。通过整合并应用交通流量、路况信息、车辆定位、乘客出行需求等关键数据要素，能够实时感知交通状况，精准预测趋势，优化路线规划，提高通行效率，减少拥堵与排放。同时，基于大数据分析，可智能调度货运资源，实现高效配置，推进交通行业的数字化、网络化、智能化转型，提升行业整体运行效率和服务水平。应用方案多式联运数据共享与协同应用可通过深度整合与优化各类运输方式的数据资源，实现运输效率与效益的双重提升。构建统一数据共享平台，打破信息孤岛在多式联运的复杂生态中，各类运输方式的数据往往分散于不同的系统和机构之中，形成了一座座信息孤岛。为解决这一问题，通过构建统一的数据共享平台集成货运寄递、运单管理、费用结算、保险服务及货运跟踪等全链条数据，并制定统一的数据标准和交换协议，确保各类数据能够无缝对接、顺畅流通，打破传统运输模式中数据壁垒的同时，为后续的数据分析与协同决策奠定坚实基础。优化结算流程，创新保险服务，提升运输透明度在数据共享平台的基础上，对多式联运的结算流程进行优化。通过引入自动化结算系统，实现运输费用的快速核算与支付，从而降低人工成本和错误率。同时，结合货运跟踪数据，创新保险服务模式，为货物提供全程、实时的保险保障，不仅覆盖货物在运输过程中的各种风险，还通过数据分析预测潜在风险点，提前采取预防措施，进一步降低货损率。此外，透明化的结算与保险服务也可增强运输链上各方的信任与合作，为构建更加稳定、高效的运输网络提供有力支撑。智能规划与优化运输路线，降低物流成本，提升运输效率数据共享平台的核心价值在于其强大的数据分析与协同能力。通过对海量运输数据的深入挖掘与分析，用户能够精准把握运输市场的动态变化与需求趋势。在此基础上，利用先进的算法与模型对运输路线进行智能规划与优化，既包含对单一运输方式的路线优化，还涉及多式联运中的转运点选择、运输方式切换等复杂问题，以此降低物流成本，缩短运输时间，提升整体运输效率。同时，这种基于数据的智能决策也可减少人为因素的干扰与误判，确保运输过程的平稳与可靠。强化风险评估与预警机制，确保运输安全在多式联运过程中，运输安全始终是各方关注的焦点。为此，在数据共享平台中融入风险评估与预警机制。通过对运输数据的实时监控与分析，用户能够及时发现潜在的安全隐患与风险点，并采取相应的预防措施。例如，在商渔船碰撞风险高发区域，可利用海洋地理空间数据与船舶航行数据提前进行风险评估，并通过预警系统向相关船舶发出警示信息。此外，在货物运输过程中，还可以通过分析货运跟踪数据来预测货物可能遭遇的极端天气、交通事故等不利因素，并提前调整运输计划或采取保护措施以确保货物安全。这种基于数据的风险评估与预警机制不仅能够提升运输过程的安全性与可靠性，也为运输链上各方提供更加全面、专业的安全保障服务。应用效果多式联运数据共享与协同应用通过实时数据共享与智能规划，可增强运输过程的透明度，优化物流操作，进一步促进多式联运行业的转型升级，通过数据驱动的创新，探索新的服务模式与业务增长点，推动交通运输的智能化水平和管理效率，为行业的可持续发展注入了应用需求金融行业的信息化水平相对较高，同时也是数据资源丰富、数据×在金融行业应用场景比较广泛。金融服务领域的主要数据要素应用需求模式包括：应用方案金融服务领域数据要素×生态平台以其创新的多通道统一促活投放机制，为金融机构提供了强大的客户获取和营销工具。通过与金融×生态平台促进了行业内的数据共享，加强了风险管理和市场分析的能力。图2数据要素×生态平台数据要素×融合分析力，实现不同数据源和业务场景下的数据的集成与优化，通过高效的数据交换和处理机制，确保来自零售金融、外部数据资产、自有数据资产以及多个金融子领域的信息能够无缝整合。提供广泛的投广、营销、获客、交叉销售、预授信、审批、提额，反欺诈等多场景化的金融服务。数据要素×融合应用数据要素×融合应用则是基于上述平台开发的各类金融应用场景和服务。融合应用利用生态平台的数据集成缝隙能力，支持包括多通道统一促活投放、客户画像构建、个性化营销策略等在内的高级功能。以及采用先进的“联邦定制”建模技术和反诈拦截算法，结合白手套数据清理策略，保障了数据融合过程的安全性和准确性。借助于科创力评价体系，平台能够提供企业创新能力的量化评估，为金融机构在风险控制和市场定位上提供科学依据。数据要素×融合应用还能够接入同业交易和开放银行的数据资源，进一步扩大其在市场分析和风险管理方面的影响力，形成金融同业数据联盟。应用效果金融服务领域数据要素×生态平台的应用显著提供金融营销、反欺诈、行业发展和监管合规等多方面能力。业务流程和决策优化：数据要素融合应用支持快速信息化决策，提高工作效率，降低运营成本。应用需求近年乡村游市场发展迅速，旅游业进一步成为带动乡村振兴、实现共同富裕的重要抓手。省文旅厅、各级文旅局单位为推动旅游业发展、提升旅游公共服务水平和旅游行业治理水平、促进大众旅游消费，需要准确、高效地获取游客出行、到访、住宿、消费、满意度等全方位的游客数据。但是受限于政务数据的单一性，无法更准确地刻画消费者画像，因此需要引入外部数据，例如运营商、金融机构以及其他商业数据源的数据，来更准确的刻画消费者数据画像。应用方案聚、数据价值探查和数据要素安全计算能力，帮助需求方高效选择匹配的数据源。通过汇聚合作方提供的多类数据，实现对文旅相关数据信息快速定位并智能评估，更精准地刻画消费者的画像数据。同时输旅游服务满意度等，形成综合性的游客大数据报告，支持旅游行业政策制定和工作成效验证。图3数据要素×文化旅游方案安全交换汇聚通过数据传输加密、可信执行环境等技术手段，确保数据在不同组织和机构间的交换过程中保持高度的安全性、隐私性、完整性和可控性，包括从数据采集、传输、存储到处理和销毁的每个环节，实施严格的安全管理和监控，以防止数据泄露、滥用或未经授权的访问。同时安全汇聚交换还构建了一个多层次的数据共享安全框架，整合法律法规、安全管理制度、标准体系和安全技术，为数据共享提供全方位的安全支撑，确保数据交换活动既符合国家政策和法律法规要求，又能满足组织的安全策略和业务需求。数据要素安全计算以隐私计算、可信数据空间为基础技术支撑，确保数据的不可篡改、不泄露、可追溯的前提下，结合大数据处理与人工智能技术，实现高效的数据价值挖掘与分析，精准描绘消费者画像，快速响应文旅市场需求变化。同时建立数据风险评估和应急响应机制，确保旅游相关数据在计算过程中的安全性、完整性和隐私性。数据价值探查基于安全交换汇聚进入数据要素×平台的多方数据进行深入分析，以发现数据中潜在的价值和洞察。平台通过数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换和数据挖掘等多个步骤，实现多源头数据的质检、模式识别、异常检测等，数据价值探查能够揭示数据的深层含义，预测未来趋势，识别风险和机遇。应用效果消费者画像模型的准确性，发掘游客消费热点、兴趣点，扩大了文旅产业的客户群体规模，为当地的文旅产业带来新的经济增长点。应用需求数据要素在医疗健康场景下展现出极大的价值潜力，是推动医疗体系变革的重要力量。当前已有的医疗数据收集与管理方案仍面临数据孤岛、质量参差不齐、隐私保护挑战等不足，限制了数据价值的全面释放。通过数据要素的深度挖掘与智能分析，可促进跨领域、多源数据融合应用，优化患者就医流程，大幅提升医疗服务的精准性与效率，促进医疗资源的合理分配，快速释放医疗数据的潜在价值，为构建更加高效、公平、可持续的医疗健康体系提供有力支撑。应用方案数据要素在医疗健康场景中，特别是在医保理赔反欺诈监管领域，具有显著的应用潜力。为响应国家医疗保障局关于深化医保数据应用赋能的号召，利用数据要素构建一个全面、精准的医保理赔反欺诈监管系统，提升医保基金监管的透明度和效率。大数据平台建设依据国家医疗保障局的指导方针，构建一个高度集成的大数据平台，采用模块化设计，以业务需求为导向，实现数据的统一管理和应用。该平台将整合医保基金、参保人员、医疗机构、药品等内部数据和源自公安、卫生健康、人力资源和社会保障等部门的外部数据源，实现数据的纵横互通。运用先进的数据监测技术，实时监测和分析医保基金流动，有效识别和预防欺诈行为。通过数据质量管理和业务协同功能，确保数据的准确性和完整性，并与国家医保信息平台实现无缝对接，促进跨部门的信息共享和业务协同。监测指标与风险预警体系通过构建完善的监测指标体系和风险预警机制，提高对欺诈行为的识别和预防能力。设计制定涵盖参保人员、医疗机构、诊疗行为等多维度的监测指标，实现对医保基金使用情况的全方位监控；在此基础上，构建风险预警模型，利用机器学习和数据挖掘技术，自动识别异常模式和潜在欺诈行为。利用智能分析报告生成功能，为决策者提供实时的、数据驱动的洞察，为监管部门提供实时、准确的决策支持，从而提前防范和应对欺诈风险。此外，还可结合线上业务协同和案例库建设，优化医保理赔流程，提升服务效率，确保参保人员享受到更加便捷和高效的医保服务体验。商业模式与市场推广策略在商业模式上，采取分阶段推广策略：先在部分区域或医疗机构进行试点，验证方案的有效性和可行性；随后将总结试点经验，优化方案，并逐步扩大应用范围，直至覆盖全省乃至全国，实现技术落地与影响力的逐步扩展。从依托现有平台的深化应用到局部试点，再到全面推广，最终形成可复制、可推广的智慧医保样板。此外，积极探索与医疗、保险、信息技术等行业的合作，共同构建医保反欺诈生态圈，实现资源共享、风险共担、利益共赢。市场空间分析指出，随着技术进步和需求增长，智慧医疗市场将持续扩大，尤其在医保反欺诈方面，展现出巨大的应用潜力和社会价值。应用效果综合运用数据要素，实施医保理赔大数据反诈监管分析与建模应用后，预计将极大提升医保基金监管的效率和精准度，通过实时监测快速识别并防范欺诈行为，保障基金安全，优化医保理赔流程，提高服务效率和监管质量，使参保人员享受到更便捷高效的服务体验，进而推动医疗健康领域的数字化转型，构建起一个资源共享、风险共担的医保反欺诈生态圈，促进智慧医疗的发展。在社会效益方面，还可增强参保人员对医保制度的信心，确保基金的公平性和可持续性，同时提升医保管理部门的公信力。随着数据要素的广泛应用，医疗服务变得更加智能化和个性化，医保治理模式不断创新且均衡发展，医疗服务可及性和普惠性不断延展，为居民提供更加便捷和高质量的医疗服务体验。应用需求随着社会经济的快速发展和城市化进程的加速，应急管理作为保障社会稳定和人民生命财产安全的重要领域，面临着日益复杂的挑战。面对突发灾害，传统模式的信息孤岛限制了快速响应能力，数据要素的深度应用成为提升应急管理能力的关键。通过数据要素的整合与智能分析，可以实现信息的实时汇聚与分析，增强对突发事件的预测、响应和处置能力，显著提升响应速度与决策精准度。此外，通过持续监测与分析数据，能够及时发现潜在风险，提升应急管理的透明度和可追溯性，促进应急管理体系的持续优化与升级，为构建更加安全、高效的社会应急响应机制奠定了坚实基础。应用方案在应急管理领域，数据要素的应用方案主要围绕以下四个方面构建：数据集成与预处理建立一个统一的数据采集平台，集成来自气象、地质、交通、医疗等多个领域的多源数据，实现跨部门、跨领域的数据共享与整合，为应急管理提供全面的数据支持。建立公众参与机制，通过移动应用、社交媒体等渠道，收集公众上报的信息，进一步丰富数据源。通过数据清洗、标准化处理，确保数据质量，为后续分析提供可靠基础。风险评估与预测模型识别潜在的风险因素与灾害迹象。结合历史数据与实时信息，构建风险评估模型，对灾害发生的可能性、影响范围及严重程度进行预测。实现对突发事件的实时监控和自动预警。结合物联网技术，实现对关键基础设施的实时状态监测，一旦检测到异常，系统将自动启动应急预案。协同处置平台基于风险评估结果自动生成预警信息，建立应急管理部门与其他公安、消防、医疗等相关部门之间的信息共享机制，及时发布预警信息和应急指南，确保在灾害发生时，各方能够迅速获取到全面、准确的信息，提高公众自救互救能力。同时，基于实时数据与预测结果，运用智能算法对救援资源进行动态调度与配置优化，确保在灾害现场，救援力量、物资供应等能够迅速到位，满足应急需求。通过协同处置平台，实现各部门之间的无缝对接与协同作业。利用高清摄像头、红外热成像仪、激光雷达、无人机等设备，为指挥调度提供直观、全面的现场信息支持。辅助决策支持系统结合应急管理领域的专业知识与数据科学理论，构建一系列辅助决策模型，为决策者提供多种可能的应对方案及其效果评估。运用人工智能技术对决策模型进行智能分析，快速筛选出最优或次优的应对将评估结果反馈至预测模型与协同处置平台，持续迭代优化完善整个应急管理体系。应用效果在应急管理领域深度应用数据要素后，有助于显著提高应急响应的敏捷性、协同处置的高效性以及决策支持的精准性。各环节综合作用下，不仅可提升应急管理的效率与水平，还可增强社会整体的防灾减灾能力，为构建安全、和谐的社会环境奠定基础。随着技术的不断进步与应用的持续深化，数据要素在应急管理领域的作用将愈发凸显，成为推动应急管理现代化的重要力量，为社会稳定和人民生命财产安全提供可靠的安全保障。应用需求随着城市化进程的加快，城市治理正面临着前所未有的挑战，对城市管理服务精准化和智能化的需求不断提升。数据要素的合理运用能够实时汇聚并处理城市运行的海量数据，精准识别交通拥堵、环境污染、公共安全等治理痛点，协助城市管理者获得更全面的城市运行视图，通过智能分析预测未来趋势，提前部署干预措施，实现从被动应对到主动预防的转变，从而全方位、多层面地推进城市治理能力的现代化，对于构建宜居、韧性、可持续的智慧城市具有重要意义。应用方案数据集成与自动化处理通过构建统一的数据管理平台整合数据源，开放数据接口，将综治数据（如案件处理、社会稳定信息等）、报表数据（如经济指标、民生数据等）、台账数据（如城市管理、公共服务记录等）以及来自第三方服务提供商和市民等多元化的实时数据进行全面集成处理。同时，通过开放数据接口，鼓励第三方服务提供商和市民参与数据的收集和共享，形成多元化的数据来源。采用自动化工具对数据进行存储、清洗、去重、格式化等预处理工作，结合先进的加密技术和访问控制机制保障数据安全性，对敏感数据进行匿名化处理。建立数据标准体系，确保不同来源的数据能够无缝对接与共享。在数据处理过程中，利用数据仓库等技术手段，实现数据的自动复用与共享。通过智能算法识别并提取高频查询的数据集，建立缓存机制，减少重复计算，提高数据访问效率。实时统计分析与智能化决策基于集成后的数据构建实时监控系统，对城市运行状态进行全天候、全方位的监测。通过设定预警阈值，自动触发预警机制，及时发现并报告潜在问题，如交通拥堵、环境污染、安全隐患等。利用大数据分析与机器学习算法，对监控数据进行实时统计与分析，生成各类区域、类型等多维度进行灵活查询与对比分析。基于实时统计结果构协同治理与公众参与依托数据管理平台，建立跨部门协同治理机制。通过统一的数据交换标准和接口，实现数据的无缝对接，促进信息互通与资源共享，利用数据驱动的决策支持，实现城市治理问题的快速响应与协同处置，提高政府响应速度和服务质量。通过开放数据平台与移动应用等方式，增强公众参与度。定期发布城市治理相关信息与数据，鼓励市民参与监督与反馈，以此作为数据要素应用方案的效果评估参考，及时调整和优化策略，确保方案的持续改进和适应性。应用效果实施数据要素驱动的城市治理方案后，城市治理效率和效果显著提升。通过集成综治数据、报表数据等多源信息，城市治理实现了从静态分析到动态监控、从经验决策到数据驱动的跨越，不仅可以大幅提升政府部门的工作效率与响应速度，使得城市问题能够及时发现、迅速处理，还可显著增强城市治理的精准度与预见性，同时，公众参与的增强使得城市治理更加贴近民生需求，提升市民满意度与幸福感。综上所述，数据要素的应用不仅推动了城市治理模式的创新升级，还为实现城市可持续发展提供了坚实的数据支持和决策依据。应用需求《“十四五”市场监管现代化规划》中提出“加快推进智慧监管，全面整合市场监管领域信息资源和业务数据，深入推进市场监管信息资源共享开放和系统协同应用”。伴随国家机构改革要求，四局合并推动了市场监管数据资源的汇聚，形成了体量庞大的数据资源。但在“智慧监管”、“构建全国统一大市场”的发展要求下，市场监管领域的数据管理模式、海量数据分析和处理能力、复杂数据模型构建能力以及应用人工智能技术赋能监管业务能力等尚不支持市场监管全业务的数字化转型和智能化提升。应用方案通过建设泛在赋能、智能协同、开放共享的市场监管数据慧治平台，在市场监管数字化基础上，实现市场监管业务的趋势研判、风险预警、数据协同和智能辅助等作用。核心系统：市场监管数据基座，塑造市场监管大数据开发和治理能力，实现数据从汇聚、质量、开发一体化的管理，构建数据仓库，深化数据和业务融合，为业务场景的数据应用提供支撑。市场监管智算中心，构建市场监管大模型和共性数据工具，赋能市场监管各项业务应用。应用效果通过市场监管数据慧治平台的建设，推动省、市市场监管数字化90智能分类、文书生成、智能触达、类案推荐等领域，并已训练形成业务算法模型7150应用需求基层治理是国家治理的基石。习近平总书记指出，“我们提出推进国家治理体系和治理能力现代化，信息是国家治理的重要依据，要发挥其在