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宇信科技(300674)内幕信息消息披露
 
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参编两连!宇信科技+信通院白皮书深度解析数据智能

http://www.chaguwang.cn  2025-08-07  宇信科技内幕信息

来源 :宇信科技2025-08-07

  近年来,我国数据智能产业布局正日渐成熟,围绕数据智能基础设施、数据治理、数据资源服务、数据智能开发、数据智能应用及数据智能生态服务等方面,初步形成了健康有序、优势互补的产业体系。

  中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)发布《数据智能白皮书》。

  宇信科技数据资产部多年来持续深耕金融科技行业,凭借对数据智能业务场景、技术架构、行业洞察、咨询经验等多方面的深厚积累,业务专家李晓明、闫鹏飞、韩培培深度参与了中国信通院《数据智能白皮书》中“第一章:数据智能综述”、“第三章:数据智能应用”、“第五章:数据智能总结与展望”等核心章节的讨论和撰写工作。

  

  

  ?上下滑动浏览宇信科技参编《数据智能白皮书》编制说明

  《数据智能白皮书》核心亮点

  数据与智能深度融合:白皮书强调数据与智能的关系正从“松耦合”转向“紧耦合”,数据和智能技术两者深度融合推动生产力跃升。

  技术体系创新:提出“5+3”技术体系(数据技术5大环节+人工智能技术3大阶段),涵盖数据供给、多模态存储治理、智能平台、隐私计算等前沿方向。

  大模型驱动应用革新:生成式大模型成为焦点,通过多模态数据处理和垂直领域定制,赋能对话式BI、智能助手等场景,显著降低数据分析门槛,提升业务自动化水平。

  跨行业场景落地:白皮书梳理了金融、制造、医疗等行业的典型应用场景,指出数据原生行业(如金融)聚焦实时性与合规性,跨行业数据协作成为趋势。

  产业生态加速完善:全球数据智能产业规模快速扩张,中国企业营收超亿元占比超40%。开源社区、投融资活跃,但面临技术自主性、人才缺口等挑战,未来将向服务导向、场景驱动转型。

  基于金融机构的实际需求,宇信科技研发出数字化智能经分平台、星辰chatBI平台,在AI+数据应用、AI+智慧分析、AI+数据问答、AI+可视化展示、AI+归因分析等多个方向形成核心竞争力,方便客户针对驾驶舱、固定看版、指标地图、报表查询、自助分析等多种场景进行灵活查询与使用。成为公司在数据智能领域的拳头产品,十分契合中国信通院《数据智能白皮书》中针对金融业务和技术能力的全方位要求。

  拳头产品一:

  数字化智能经分平台

  以精细化、专业化管理为核心思想,以价值分析与运营为目标,以可视化图形、报表、H5等表现形式,构建覆盖对公和零售的全业务条线、客户和产品的全生命周期、同业和营销的全竞争分析于一体的综合数字化智能分析平台。

  通过日常业务经营规划(经营管理视角)、资产负债管理(业务发展视角)、监管报送(监管合规视角)等不同业务视角,协助总行立足“业务+科技”角度整合数据,查看数据、统计数据、分析数据等工作,为更好地评价业务发展情况,以及精细化管理,提供有效抓手和决策支持。

  拳头产品二:

  星辰ChatBI产品

  有效整合AI助手、BI工具、数据资产等武器,构建大模型、计算引擎、系统集成等能力。从制度流程、用户运营、人才赋能等视角,满足客户经营分析、风险监控、客户营销、运营管理、人效提升、KPI考核等诸多场景的需求,实现智能问答交互、智能数据查询、智能数据分析、智能数据报告、智能数据共享等全流程数据服务。大幅提升客户数据运营能力,持续发挥数据价值。

  拳头产品三:

  “星链”数据要素服务平台

  宇信科技全面自研了“星链”数据要素服务平台,为金融机构提供个性化的金融数据产品商城、一站式的数据应用落地服务,打造金融数据要素市场运营新模式。

  金融机构可自主注册并登录商城,实现个性化的产品查询、收藏试用与选购交易,进一步深度挖掘数据要素价值,打造标杆的场景创新数据应用。

  未来,宇信科技将继续深入探索“数据要素X”、“人工智能+”等细分方向,旨在为金融机构和行业客户提供更加全面、更加智能的综合性数据服务!

  ▍信通院发布原文及下载指路(点击蓝字即可阅读):

  01 数据智能概念及发展历程

  02 数据智能技术发展趋势

  03 数以智用|数据智能应用发展态势与展望

  04 数据智能产业发展态势

  ▍委员会介绍:

  大数据技术标准推进委员会是中国通信标准化协会(CCSA)下的专业技术委员会,简称 TC601。主要围绕大数据产业发展关键问题,开展大数据技术产品、数据资产管理与流通、大数据行业应用方面的标准预研,宗旨是凝聚产业链各个环节,识别和解决大数据发展面临的重大问题,以标准推进工作为纽带,搭建行业交流平台,推动大数据与实体经济深度融合。

  大数据技术标准推进委员会自成立以来,对大数据技术规范与评测体系不断迭代更新,并广泛开展人才培训与认证等重要工作,对大数据技术创新、行业政策法规、数据治理、数据流通、数据资产管理等关键问题的研究取得一系列具有行业影响力的成果。

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