王競一

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人類生活中不可分割的一部分，以需求為驅(qū)動，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景越來越廣闊，這些應(yīng)用場景也使人們得以享受更加便捷、舒適、安全、智能的生活。

人類的發(fā)展從某種角度來看就是社會分工日趨復(fù)雜的過程。從原始人類的男女分工直到如今各種精細(xì)化職能的分工，隨著社會的發(fā)展，無數(shù)的職業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，而人類的需求也變得愈加復(fù)雜。這些需求匯集到一起，催生了越來越多的應(yīng)用場景。新冠肺炎疫情的發(fā)生，讓更多的人意識到數(shù)據(jù)的重要性，大數(shù)據(jù)一方面在在拓展需求，加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面意義重大;另一方面。在新基建的應(yīng)用場景中，大數(shù)據(jù)充當(dāng)著類似傳統(tǒng)基礎(chǔ)建設(shè)設(shè)施中路和橋的作用。到目前為止，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在大量的應(yīng)用場景中發(fā)揮效能。

精準(zhǔn)營銷平臺、直播帶貨驅(qū)動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)加速發(fā)展

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，由于消費(fèi)的場景化、渠道的多元化、產(chǎn)品與服務(wù)的一體化，企業(yè)開始利用“+互聯(lián)網(wǎng)”思維模式重構(gòu)營銷鏈條。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用在廣告營銷等方面，廠商通過新媒體、自媒體、融媒體、網(wǎng)絡(luò)廣告等方式以及數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析平臺，幫助企業(yè)自身提升用戶和流量，加強(qiáng)客戶黏性，精準(zhǔn)匹配用戶需求，并為用戶推送更多的內(nèi)容。

全球廣告營銷正在被數(shù)據(jù)所驅(qū)動，打通全渠道客戶，讓數(shù)據(jù)孤島融入場景，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為個性化營銷、差異化服務(wù)成為企業(yè)間新一代競爭利器。但在實(shí)際過程中存在以下幾個痛點(diǎn)。

一方面是用戶數(shù)據(jù)獲取成本增加，在客戶和流量一定的情況下，隨著行業(yè)廠商越來越多，對于保持客戶黏性與穩(wěn)定的流量需要付出更高額的費(fèi)用。

另一方面是數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)平臺等多要素導(dǎo)致廠商提供的服務(wù)與客戶需求不匹配。此外，營銷管理能力不足，行業(yè)廠商對于線上線下資源整合能力不足，難以開展以人為核心的工作流程管理，并實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理與提升營銷效率。

針對上述痛點(diǎn)和行業(yè)發(fā)展趨勢，未來的機(jī)會點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是精準(zhǔn)營銷平臺建設(shè)：精準(zhǔn)營銷平臺的建設(shè)幫助企業(yè)通過獲取數(shù)據(jù)并加以統(tǒng)計(jì)分析來充分了解市場信息，掌握競爭者的商情和動態(tài)，知曉產(chǎn)品在競爭中所處的市場地位。同時，通過積累和挖掘電商行業(yè)消費(fèi)者檔案數(shù)據(jù)，分析顧客的消費(fèi)行為和價值取向，提高對消費(fèi)者的服務(wù)能力，培養(yǎng)忠誠顧客。

二是電商直播新模式：隨著5G技術(shù)的應(yīng)用，未來短視頻與直播將從輕量觸達(dá)向著深層次的沉浸式體驗(yàn)轉(zhuǎn)化，并伴隨著VR、MR等技術(shù)的開發(fā)，使得當(dāng)前對于直播的流量限制進(jìn)一步弱化或取消，更豐富了直播的形式與內(nèi)容。

三是大數(shù)據(jù)+AI+精準(zhǔn)推送。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，將用戶瀏覽過的物品與用戶進(jìn)行直接關(guān)聯(lián)，再通過精準(zhǔn)畫像與畫像人群進(jìn)行關(guān)聯(lián)，積累和挖掘行業(yè)消費(fèi)者檔案數(shù)據(jù)，分析顧客的消費(fèi)行為和價值取向，為用戶提供更多的增值服務(wù)與精準(zhǔn)推送，提高對消費(fèi)者的服務(wù)能力。

基于5G場景、AI技術(shù)的應(yīng)用引領(lǐng)電信大數(shù)據(jù)新發(fā)展機(jī)遇

電信大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)電信業(yè)務(wù)存在較大差異，電信大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)以產(chǎn)品為核心，整合分散在各部門、各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建專業(yè)化的大數(shù)據(jù)運(yùn)營體系。

研究發(fā)現(xiàn)，電信大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景不斷完善，但運(yùn)營商內(nèi)部運(yùn)營機(jī)制在一定程度上限制了電信大數(shù)據(jù)發(fā)揮其作用。運(yùn)營商內(nèi)部以多層級運(yùn)營架構(gòu)為主，大部分運(yùn)營商內(nèi)部數(shù)據(jù)仍存在區(qū)域分割的情況，難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)靈活敏捷的變化特點(diǎn)，“兩級”數(shù)據(jù)整合涉及組織架構(gòu)、運(yùn)營方式等多方面改變，因此，對于運(yùn)營商來說平臺架構(gòu)轉(zhuǎn)型難度較大。

從行業(yè)整體來看，電信大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)壁壘較嚴(yán)重，行業(yè)缺乏統(tǒng)一的存儲管理標(biāo)準(zhǔn)和互通共享平臺，數(shù)據(jù)協(xié)同能力不足，跨領(lǐng)域和跨行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用困難較大，在此背景下，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化。

此外，運(yùn)營商在大數(shù)據(jù)技術(shù)使用上仍有待突破，在算法設(shè)計(jì)、分布式計(jì)算架構(gòu)、大數(shù)據(jù)處理、分析和呈現(xiàn)等方面仍與其他行業(yè)存在較大差距，技術(shù)短板直接制約了數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)價值的提升。

針對上述痛點(diǎn)，未來行業(yè)機(jī)會點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾方面：

1.搶抓5G建設(shè)機(jī)遇，通過電信大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)基站和熱點(diǎn)的科學(xué)選址和資源調(diào)整配置，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和利用率，同時，運(yùn)營商積極布局5G商用場景，加速5G在云視頻、機(jī)器人技術(shù)、自動駕駛等領(lǐng)域商用，加速產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新研發(fā)，持續(xù)提升5G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用效率。

2.隨著網(wǎng)絡(luò)和高清視頻的快速發(fā)展，視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，并逐漸成為電信大數(shù)據(jù)的主要組成部分，人工智能技術(shù)能夠?yàn)榉墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析提供重要支撐，提升數(shù)據(jù)價值，強(qiáng)化數(shù)據(jù)輸出能力，為產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

3、隨著城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程不斷加速，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為必不可少的一部分，運(yùn)營商在數(shù)據(jù)中心等方面的建設(shè)上有先天優(yōu)勢，同時，運(yùn)營商應(yīng)順應(yīng)智慧城市、數(shù)字政府等發(fā)展趨勢，探索與行業(yè)龍頭企業(yè)的合作模式，積極布局?jǐn)?shù)字安防、數(shù)字交通等應(yīng)用，提供集網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、云服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)于一體的解決方案。

數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、數(shù)據(jù)驅(qū)動政府治理、數(shù)據(jù)中臺成為政府大數(shù)據(jù)關(guān)注點(diǎn)

當(dāng)前數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性程度更高，政府大數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)資源不均衡、數(shù)據(jù)質(zhì)量不過關(guān)等問題，同時，數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理等管理工具成為數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸。

從行業(yè)總體來看，政府大數(shù)據(jù)痛點(diǎn)與難點(diǎn)主要集中在以下幾個方面：

1.數(shù)據(jù)資源不均衡。從數(shù)據(jù)來源看，大部分政府掌握的數(shù)據(jù)是通過業(yè)務(wù)開展積累形成的，以自身政務(wù)信息系統(tǒng)產(chǎn)生為主，通過國家數(shù)據(jù)共享交換平臺獲取數(shù)據(jù)的能力不足，對大型平臺企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)及其他社會外部數(shù)據(jù)的共享和利用相對缺乏。從數(shù)據(jù)內(nèi)容看，多類數(shù)據(jù)均以手工單次填報獲取，更多表現(xiàn)為文本表格化數(shù)據(jù)，而動態(tài)更新、多元異構(gòu)類的數(shù)據(jù)偏少，并且多數(shù)政務(wù)信息系統(tǒng)建設(shè)以滿足政務(wù)服務(wù)、行業(yè)監(jiān)管需求為要，使得服務(wù)于產(chǎn)業(yè)、城市等各類經(jīng)濟(jì)對象運(yùn)行監(jiān)測的數(shù)據(jù)缺乏，而這類數(shù)據(jù)價值往往更值得關(guān)注。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。到目前為止，尚未形成統(tǒng)一普適的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，各政務(wù)信息系統(tǒng)所屬部門在采集、使用、維護(hù)數(shù)據(jù)的過程中存在諸多不規(guī)范的操作，數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性、完整性、可用性、實(shí)時性等難以得到保障。同時，在大平臺、大系統(tǒng)統(tǒng)建過程中，數(shù)據(jù)清洗挖掘、交換傳遞、共享開放等工作主要通過技術(shù)方案解決，并未建立數(shù)據(jù)全生命周期管理的意識和制度體系，難以對數(shù)據(jù)使用時的可信性、安全性、可關(guān)聯(lián)性、可追溯性、可再用性實(shí)施全過程管理。

3.數(shù)據(jù)治理機(jī)制不完善。我國當(dāng)前法律法規(guī)體系對于數(shù)據(jù)權(quán)屬、利用、安全等方面的規(guī)定尚未細(xì)化、可操作性不強(qiáng)。特別是關(guān)于政務(wù)數(shù)據(jù)的所有權(quán)、控制權(quán)、使用權(quán)、解釋權(quán)等，以及政務(wù)數(shù)據(jù)在使用、共享過程中，涉及的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)、追溯監(jiān)控技術(shù)干預(yù)規(guī)則、信息安全防護(hù)和保密建制等內(nèi)容均缺乏具體標(biāo)準(zhǔn)，如何建立一個開放共贏的數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境，填補(bǔ)數(shù)據(jù)泄露、對隱私侵犯的追蹤、合法合規(guī)制裁等治理內(nèi)容，是亟待解決的難題。

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用不深入。一方面，多數(shù)政府業(yè)務(wù)部門對本部門的數(shù)據(jù)資源基底和核心關(guān)切點(diǎn)并不明確，在數(shù)據(jù)查詢和應(yīng)用時，存在需求描述不具體，重復(fù)作業(yè)、難以一次到位等情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用效果差。另一方面，數(shù)據(jù)應(yīng)用普遍局限在業(yè)務(wù)部門內(nèi)部，跨部門協(xié)同的關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)應(yīng)用分析較少，面向重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)、重點(diǎn)領(lǐng)域、重大應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)決策分析相對缺乏，政府大數(shù)據(jù)的深層價值難以體現(xiàn)。

政府大數(shù)據(jù)未來發(fā)展機(jī)遇點(diǎn)

隨著數(shù)字政府和新型智慧城市建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，與社會治理、民生服務(wù)、政務(wù)應(yīng)用密切相關(guān)的政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用成為熱點(diǎn)。中國政府掌握著80%的高價值公共數(shù)據(jù)，如何盤活這些海量數(shù)據(jù)資源，是未來政府大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵。未來機(jī)遇點(diǎn)集中體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是加快統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。采用數(shù)據(jù)中臺服務(wù)方式，對數(shù)據(jù)資源進(jìn)行集中清洗、整合、按主題入庫、算法模型沉淀，面向平臺用戶提供數(shù)據(jù)訂閱分發(fā)、查詢/申請、調(diào)用API、算法模型工具、公共數(shù)據(jù)資源池開放、按需響應(yīng)等服務(wù)，發(fā)展基于應(yīng)用導(dǎo)向或業(yè)務(wù)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)個性化服務(wù)。

二是構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動政府治理的應(yīng)用生態(tài)。進(jìn)一步明確各級信息化主管部門在數(shù)據(jù)開發(fā)、利用和管理方面的職責(zé)，強(qiáng)化其協(xié)調(diào)職能。同時，屬地管理的力度還應(yīng)該適當(dāng)增強(qiáng)，數(shù)據(jù)資源管理方面的“縱強(qiáng)橫弱”現(xiàn)象需要調(diào)整，實(shí)行垂直領(lǐng)導(dǎo)的機(jī)構(gòu)除了信息公開等工作之外，在數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)開放等方面接受政府的統(tǒng)一指導(dǎo)和協(xié)調(diào)。分解梳理落地應(yīng)用的小場景，快速試錯，交替迭代，使應(yīng)用需求和實(shí)現(xiàn)路徑、落地形式不斷清晰化;積極構(gòu)建數(shù)據(jù)決策應(yīng)用生態(tài)，推動各部門共同參與大數(shù)據(jù)建設(shè)，在數(shù)據(jù)采集分析、管理運(yùn)維、服務(wù)決策等方面探索有效的激勵機(jī)制，充分調(diào)動業(yè)務(wù)部門積極性。此外，還須配套組建由業(yè)務(wù)部門骨干、行業(yè)研究專家及IT服務(wù)部門組成的專職化數(shù)據(jù)決策中心，負(fù)責(zé)采集業(yè)務(wù)部門決策需求，開發(fā)應(yīng)用算法模型和應(yīng)用系統(tǒng)，開展決策研判分析，形成與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合的數(shù)據(jù)決策，真正實(shí)現(xiàn)政府治理能力現(xiàn)代化。

三是釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)紅利：疫情期間，數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用釋放數(shù)據(jù)價值，助力政府優(yōu)化政務(wù)管理，政府利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行企業(yè)分類有序的復(fù)工復(fù)產(chǎn)。未來，政府和企業(yè)將更加注重?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理，打造數(shù)據(jù)中臺，推動數(shù)據(jù)共享開放，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，創(chuàng)新數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營模式，支撐數(shù)據(jù)治理精準(zhǔn)化與高效化。

四是深化大數(shù)據(jù)+人工智能在政府行業(yè)應(yīng)用。2020年4月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》（以下簡稱《意見》），首次將“數(shù)據(jù)”與土地、勞動力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列為要素之一。當(dāng)前數(shù)據(jù)的復(fù)雜性程度更高，對于這樣復(fù)雜的數(shù)據(jù)，人工智能與大數(shù)據(jù)分析工具融合應(yīng)用不斷深入，尤其是在大數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、可視化等方面。以可視化為例，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合越來越緊密，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多指標(biāo)、多維度、全息化的呈現(xiàn)，為決策者提供全面有效的決策支撐。未來，數(shù)據(jù)量的增加與數(shù)據(jù)共享開放程度加深，將為大數(shù)據(jù)可視化提供更多豐富的數(shù)據(jù)資源，大數(shù)據(jù)+人工智能將在更多的應(yīng)用場景中被需要，尤其是在監(jiān)控檢測、指揮調(diào)度、模擬仿真、數(shù)字孿生等應(yīng)用場景中。

供應(yīng)鏈協(xié)同、設(shè)備維護(hù)管理、智能生產(chǎn)等應(yīng)用成為引領(lǐng)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展新機(jī)遇

在我國大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、推進(jìn)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合、促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的當(dāng)下，如何進(jìn)一步挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用價值將成為關(guān)注焦點(diǎn)。2020年4月，工信部發(fā)布《關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見》，提出加快數(shù)據(jù)匯聚、推動數(shù)據(jù)共享、深化數(shù)據(jù)應(yīng)用、完善數(shù)據(jù)治理、強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等六方面重點(diǎn)任務(wù)，為全面提升工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展指明方向，加快促進(jìn)了信息化技術(shù)和工業(yè)的深度融合，助力創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展新技術(shù)、新產(chǎn)品和新模式。

鋼鐵行業(yè)具有生產(chǎn)流程長、工藝復(fù)雜的特點(diǎn)，鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的運(yùn)轉(zhuǎn)通常依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，因此易造成產(chǎn)品質(zhì)量波動，通過整合生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，將隱形數(shù)據(jù)封裝成軟件模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程可視化，有助于提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。同時，鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)設(shè)備價值較高，事后維護(hù)容易造成生產(chǎn)停滯，通過傳感器等傳輸數(shù)據(jù)可自動實(shí)現(xiàn)故障感知，提升設(shè)備可靠性。

石化行業(yè)部分材料一定程度上依賴進(jìn)口，易受國際行情影響，亟須通過建立供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的協(xié)同關(guān)系，提升行業(yè)靈活性，及時調(diào)整生產(chǎn)銷售各環(huán)節(jié)。石化生產(chǎn)的產(chǎn)品大多為危險品，常規(guī)依賴人工的檢查受環(huán)境等制約，效率較低，通過工業(yè)機(jī)器人等設(shè)備采集數(shù)據(jù)進(jìn)行安全檢查可以保障實(shí)時性、精準(zhǔn)性。

我國電子行業(yè)目前暫以生產(chǎn)、組裝為主，基于數(shù)字孿生技術(shù)的生產(chǎn)計(jì)劃、訂單管理將有助于改進(jìn)生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品生產(chǎn)效率。近年來，電子產(chǎn)品趨于小型化、精密化發(fā)展，這對產(chǎn)品的制造精度、質(zhì)量提出了更高的要求，基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的產(chǎn)品質(zhì)量檢測能夠及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題，形成產(chǎn)品質(zhì)量追溯渠道，提升成品率。

汽車行業(yè)從生產(chǎn)到銷售的過程中企業(yè)間的協(xié)調(diào)較多，包含車企、零部件供應(yīng)商、經(jīng)銷商等，各環(huán)節(jié)信息孤島問題較突出，建立數(shù)據(jù)共享的渠道有助于打通汽車產(chǎn)供銷信息，為產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)決策提供支撐。汽車研發(fā)涉及大量專業(yè)領(lǐng)域，各方面協(xié)調(diào)難度大，利用仿真設(shè)計(jì)技術(shù)、建立云協(xié)同平臺等能夠有效的縮短研發(fā)周期。

工程機(jī)械行業(yè)的備件管理是其重要組成部分，在一定程度上備件可以緩解需求壓力，但是相應(yīng)的存儲、物流、資金、人力等成本也隨之上升，未來跨部門跨區(qū)域的備件信息與供應(yīng)商數(shù)據(jù)打通，可以滿足備件計(jì)劃、采購到追溯等數(shù)據(jù)實(shí)時對接，提高備件流通效率。近年來用戶端對產(chǎn)品的服務(wù)需求呈上升趨勢，供應(yīng)商逐漸從產(chǎn)品生產(chǎn)向供應(yīng)設(shè)備運(yùn)維、個性化定制等方向轉(zhuǎn)變，未來如何增加產(chǎn)品附加值將成為供應(yīng)商提升優(yōu)勢的關(guān)鍵。

智能風(fēng)控、智能監(jiān)管、智能理賠是金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的焦點(diǎn)

隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)，金融大數(shù)據(jù)正向金融領(lǐng)域各細(xì)分場景和業(yè)務(wù)滲透，開始從客戶畫像、精準(zhǔn)營銷、智能客服、交易監(jiān)控加速向智能風(fēng)控、智能監(jiān)管、智能理賠演進(jìn)，金融服務(wù)日益呈現(xiàn)出向智能化發(fā)展的趨勢，金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率不斷提高。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算技術(shù)的成熟和廣泛應(yīng)用，金融與科技融合成為市場關(guān)注焦點(diǎn)，應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)的能力逐漸成為金融機(jī)構(gòu)的核心競爭力。2019年8月，中國人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，明確提到2021年，要實(shí)現(xiàn)金融科技應(yīng)用先進(jìn)可控、金融服務(wù)能力穩(wěn)步增強(qiáng)、金融風(fēng)控水平明顯提高、金融監(jiān)管效能持續(xù)提升、金融科技支撐不斷完善、金融科技產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。

在智能風(fēng)控方面，風(fēng)險控制是金融的本質(zhì)，是銀行、保險、證券等金融機(jī)構(gòu)開展金融業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，而傳統(tǒng)風(fēng)控存在信息信息不對稱、時效性差、反饋效率低等問題，智能風(fēng)控已逐漸成為各金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健經(jīng)營的關(guān)鍵，能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險早識別、早預(yù)警、早處置，提升金融風(fēng)險整體防控水平。目前，深入挖掘和分析金融大數(shù)據(jù)、高質(zhì)量高水平構(gòu)建風(fēng)控模型、有效篩選實(shí)用的指標(biāo)等方面仍存在較大問題，構(gòu)建的風(fēng)控體系不能及時準(zhǔn)確反饋經(jīng)營過程中的風(fēng)險，智能風(fēng)控發(fā)展水平不及預(yù)期。

在智能監(jiān)管方面，信息技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，出現(xiàn)了電子支付、消費(fèi)金融、網(wǎng)絡(luò)借貸、眾籌等創(chuàng)新型商業(yè)模式，也出現(xiàn)了借助新技術(shù)創(chuàng)新規(guī)避監(jiān)管的做法，通過新技術(shù)進(jìn)行各種不規(guī)范操作的行為。在金融商業(yè)模式創(chuàng)新加快和監(jiān)管趨嚴(yán)趨勢的雙重壓力下，監(jiān)管能力必須進(jìn)一步提升，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)以及創(chuàng)新型金融業(yè)務(wù)全方位的監(jiān)管，推動金融監(jiān)管模式由事后監(jiān)管向事前、事中監(jiān)管轉(zhuǎn)變，智能監(jiān)管將成為提升監(jiān)管有效性的利器。目前，各個金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通不夠、監(jiān)測分析在部分領(lǐng)域存在漏洞，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)“暴雷”情況時有發(fā)生，未來智能監(jiān)管發(fā)展進(jìn)程將大幅加快。

在智能理賠方面，智能化理賠已逐漸成為客戶和保險機(jī)構(gòu)最重視的環(huán)節(jié)之一，也是金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)方向，能夠?qū)崿F(xiàn)保險理賠的智能化定損和智能化核賠，提高理賠的效率和準(zhǔn)確性，成為金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用重點(diǎn)，中國人壽、新華保險等保險機(jī)構(gòu)已開始推出智能化理賠方案。目前，各險種標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫尚未建立，仍需人工根據(jù)條款和出險人情況核算理賠金額;運(yùn)用數(shù)據(jù)識別欺詐行為不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致騙保行為頻頻發(fā)生。這些情況導(dǎo)致理賠效率低、風(fēng)險大，智能化理賠亟須進(jìn)行全面推廣。

遠(yuǎn)程診療、在線診療持續(xù)引爆醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用雖能一定程度解決傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)，但也仍處于起步發(fā)展階段，面臨著以下四大挑戰(zhàn)：

1.隨著新型醫(yī)療診療技術(shù)的發(fā)展，診療過程中產(chǎn)生了海量的數(shù)字化影像、生理監(jiān)測等數(shù)據(jù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。龐大的數(shù)據(jù)量需要有更大、更可靠的存儲空間以及相比較小規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，因此醫(yī)療大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)存儲提出了更高要求。

2.目前醫(yī)療數(shù)據(jù)的記錄格式主要有文本型（電子病歷、醫(yī)囑、手術(shù)記錄等）、數(shù)值型（生理數(shù)據(jù)、生化數(shù)據(jù)等）和圖像型（X光、B超、MRI等），其中文本數(shù)據(jù)的表達(dá)存在一定的主觀性和隨意性，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多。此外，各醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，對醫(yī)療數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)體系提出更高挑戰(zhàn)。

3.各醫(yī)療機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)孤島阻礙了原始醫(yī)療數(shù)據(jù)的合并、處理，不利于后續(xù)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，導(dǎo)致醫(yī)療大數(shù)據(jù)難以釋放真正價值。

4.各醫(yī)療機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)人才緊缺，人才培養(yǎng)有難度。一方面，醫(yī)療大數(shù)據(jù)人才不僅需要具備醫(yī)學(xué)、管理學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科綜合知識體系，還需要熟知醫(yī)療機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)流程;另一方面，醫(yī)療信息化人員的薪資相比醫(yī)療人員、信息化人員沒有優(yōu)勢，人才流動性強(qiáng)，難以形成有效的知識積累。

未來機(jī)會點(diǎn)主要有以下四個方面：

1.在國家政策的大力引導(dǎo)下、新冠肺炎疫情的影響下，遠(yuǎn)程診療、在線診療市場需求快速提升，醫(yī)療資源“線上”配置將不斷優(yōu)化。

2.醫(yī)療信息系統(tǒng)中醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的底層架構(gòu)搭建也將由醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科室為中心構(gòu)建模式轉(zhuǎn)向以個人為核心的構(gòu)建模式。

3.針對數(shù)據(jù)孤島問題，政府應(yīng)強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)，搭建有科研院所、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)及個人公共參與的醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享平臺，推動醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保等多方的信息資源共享。

4.針對醫(yī)療大數(shù)據(jù)人才缺乏、培養(yǎng)難度大的挑戰(zhàn)，各醫(yī)療機(jī)構(gòu)對信息化部門人員定期開展操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析等方面的培訓(xùn)，同時，政府可以通過政策引導(dǎo)，針對有意從事醫(yī)療大數(shù)據(jù)的人員定期開展基礎(chǔ)醫(yī)療、醫(yī)院業(yè)務(wù)流程管理、統(tǒng)計(jì)分析、計(jì)算機(jī)技術(shù)等相關(guān)培訓(xùn)課程。

企業(yè)營收與業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)安全與治理是疫情期間大數(shù)據(jù)企業(yè)關(guān)注重點(diǎn)

2020年，新冠肺炎疫情爆發(fā)，給我國帶來了社會經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)企業(yè)同樣面臨多重困難。

一是企業(yè)營收受疫情影響可能大幅下降;二是在租金、工資、稅費(fèi)等綜合成本方面壓力增加;三是線上辦公、遠(yuǎn)程辦公等辦公方式對企業(yè)自身數(shù)字化水平是一個巨大的考驗(yàn)。

根據(jù)2020大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟調(diào)研數(shù)據(jù)分析，2020年上半年，受疫情影響，33.8%的大數(shù)據(jù)企業(yè)收入與2019年同期持平，32.4%的企業(yè)收入下降20%以內(nèi)，19.7%的企業(yè)收入相比同期有所提高。從結(jié)果上來看，數(shù)字化程度低的企業(yè)，對線下實(shí)體空間依存度較高，受疫情影響較大;數(shù)字化程度高的企業(yè)，受疫情沖擊影響相對小，部分企業(yè)在疫情推動下得到更快發(fā)展。從疫情對企業(yè)業(yè)務(wù)的影響情況來看，60%的大數(shù)據(jù)企業(yè)認(rèn)為，企業(yè)級業(yè)務(wù)是疫情期間大數(shù)據(jù)企業(yè)受創(chuàng)最大的業(yè)務(wù)類型。

從疫情后大數(shù)據(jù)細(xì)分領(lǐng)域未來機(jī)會點(diǎn)與業(yè)務(wù)預(yù)測方面來看，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等新一代信息技術(shù)深度融合，大數(shù)據(jù)在政務(wù)、應(yīng)急管理、交通運(yùn)輸、健康醫(yī)療、社會保障等領(lǐng)域應(yīng)用場景不斷豐富。

2020年，抗擊新冠肺炎疫情是對國家治理體系和治理能力的一次大考，依靠整體性社會動員機(jī)制、縝密的社會治理網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)代化的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正在發(fā)揮積極作用。但同時，此次疫情也暴露出社會治理存在的問題，給社會治理體系帶來重大挑戰(zhàn)，加強(qiáng)和創(chuàng)新社會治理，推動社會治理重心下移，成為了關(guān)注的焦點(diǎn)。

根據(jù)2020大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟調(diào)研數(shù)據(jù)分析，2020年，社會治理（安防、輿情、應(yīng)急管理、信用、環(huán)境監(jiān)測、交通、能源、城市管理等）、政務(wù)、軟件與信息服務(wù)三個大數(shù)據(jù)細(xì)分領(lǐng)域最被大數(shù)據(jù)企業(yè)看好，未來機(jī)遇點(diǎn)多，受企業(yè)關(guān)注度高;同時，從市場上大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)來看，眾多大數(shù)據(jù)企業(yè)更加看好政府業(yè)務(wù)，有50%的受訪企業(yè)認(rèn)為政府業(yè)務(wù)將給大數(shù)據(jù)企業(yè)帶來較多機(jī)遇。

數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制、數(shù)據(jù)安全是大數(shù)據(jù)各行業(yè)均存在的問題

疫情期間，大數(shù)據(jù)在政府、互聯(lián)網(wǎng)、電信、工業(yè)、金融、健康醫(yī)療等行業(yè)提供了強(qiáng)有力的支撐，其中，應(yīng)急指揮平臺、疫情防控大數(shù)據(jù)平臺等成為疫情下政府大數(shù)據(jù)建設(shè)重點(diǎn);互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在態(tài)勢研判、輿論引導(dǎo)等方面支撐疫情防控;電信大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)疫情態(tài)勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監(jiān)測，助力相關(guān)部門精準(zhǔn)施策;工業(yè)大數(shù)據(jù)解決疫情下物資流通、企業(yè)復(fù)產(chǎn)復(fù)工難等問題;金融大數(shù)據(jù)助力政府高效發(fā)放消費(fèi)券;無接觸醫(yī)療、影像識別成為疫情下醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的熱點(diǎn)等。

從行業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)情況來看，在數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制、數(shù)據(jù)資源整合、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)、數(shù)據(jù)安全五個方面暴露出來諸多問題。例如，在政府大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，存在數(shù)據(jù)治理機(jī)制不完善，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)資源整合能力有待提升，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平與需求不能完全匹配，數(shù)據(jù)應(yīng)用程度不深等問題;在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，隨著新型醫(yī)療診療技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)量對行業(yè)數(shù)據(jù)資源整合能力要求更高，此外，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息化系統(tǒng)不兼容、廠商數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，給數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)接入管理等制定帶來難題。從統(tǒng)計(jì)情況來看，數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制、數(shù)據(jù)安全是各行業(yè)均存在的問題，數(shù)據(jù)資源整合能力有待進(jìn)一步優(yōu)化。

根據(jù)2020大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟調(diào)研統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制、數(shù)據(jù)安全是大數(shù)據(jù)各行業(yè)均存在的問題。在數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制方面，由于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不高導(dǎo)致數(shù)據(jù)接口不一致，需要對數(shù)據(jù)語義進(jìn)行重復(fù)解釋，造成對數(shù)據(jù)多次翻譯，大大降低了數(shù)據(jù)使用效果。數(shù)據(jù)權(quán)威性不夠，使得數(shù)據(jù)匯聚集中后，沒有明確主數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)，難以決定以誰的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。因此，在標(biāo)準(zhǔn)分類規(guī)劃的基礎(chǔ)上需要制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)規(guī)則。同時，在數(shù)據(jù)的生命周期內(nèi)各不同環(huán)節(jié)所涉及的信息系統(tǒng)、運(yùn)行環(huán)境、業(yè)務(wù)場景和操作人員等數(shù)據(jù)安全問題，也引發(fā)了關(guān)注。從行業(yè)表現(xiàn)來看，工業(yè)大數(shù)據(jù)和健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)成為問題最為集中的兩個行業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在態(tài)勢研判、輿論引導(dǎo)等方面支撐疫情防控

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)防疫是指運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析，支撐疫情態(tài)勢研判、輿論引導(dǎo)、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監(jiān)測，助力疫情期間的政府決策與生產(chǎn)生活，助力提升疫情防控支撐的科學(xué)性，精準(zhǔn)施策。

2020年春節(jié)期間，疫情信息搜索與推送等是大家獲取信息和知識的主要途徑?；谒阉鞔髷?shù)據(jù)，針對用戶普遍關(guān)注的防疫知識、疫情進(jìn)展以及謠言，相關(guān)部門、權(quán)威媒體或者學(xué)者專家在第一時間進(jìn)行解答，確?？茖W(xué)、權(quán)威信息的快速傳播。比如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在“抗擊肺炎”頻道上線的“近日疫情熱搜”“防疫知識熱搜”和“熱搜謠言粉碎”榜單，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，展現(xiàn)億萬用戶每天最關(guān)注的疫情信息、防疫知識和謠言，點(diǎn)擊關(guān)鍵詞就可以看到最權(quán)威的解答或者辟謠信息。

隨著疫情相關(guān)信息的爆炸式增長，利用人工智能、大數(shù)據(jù)，以及有效的數(shù)據(jù)處理和分析手段，將有價值的信息從不斷增長的海量數(shù)據(jù)中提取出來，傳遞給公眾。將越來越多的先進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用到疫情防控，不僅引導(dǎo)公眾理性抗擊疫情，更為政府防治疫情提供決策參考。在此次疫情中，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)收集能力強(qiáng)、數(shù)據(jù)檢索覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)信息傳播途徑多、影響廣，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力等方面表現(xiàn)出優(yōu)勢，以地圖大數(shù)據(jù)為例，此次疫情爆發(fā)后，地圖大數(shù)據(jù)應(yīng)用在駕車、公共出行、景區(qū)等各類場景，幫助公眾減少出行，防護(hù)預(yù)警，實(shí)時上線因疫情管控實(shí)行的道路封閉信息;百度地圖啟動各類場景強(qiáng)提示，實(shí)時上線道路封閉信息，并推出公眾場所人流密度大數(shù)據(jù)，引導(dǎo)公眾提前避開;通過大數(shù)據(jù)分析推送，“尋人功能”整理更新有關(guān)信息，聯(lián)合各地發(fā)布尋找與確診患者同乘交通工具的乘客。

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也在數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)等級保護(hù)等方面面臨挑戰(zhàn)。疫情期間，市場涌現(xiàn)出一大批行為檢測小程序、App以及大數(shù)據(jù)平臺，大量的個人數(shù)據(jù)被眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)獲得，個人數(shù)據(jù)安全與隱私安全存在隱患，數(shù)據(jù)的使用、結(jié)果的共享等操作難以有效實(shí)現(xiàn)明示告知以獲得數(shù)據(jù)主體的授權(quán)同意，數(shù)據(jù)也可能存在多方共享使用的情況。同時，數(shù)據(jù)等級保護(hù)有待完善。在疫情防控期間，由于資源調(diào)整，部分監(jiān)管機(jī)關(guān)、疾控主管、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等單位網(wǎng)絡(luò)與信息防護(hù)極有可能出現(xiàn)防護(hù)空洞風(fēng)險，數(shù)據(jù)等級保護(hù)工作有待進(jìn)一步完善。

信息安全、數(shù)據(jù)資源整合是疫情下電信大數(shù)據(jù)亟須突破的關(guān)鍵點(diǎn)

在新冠肺炎疫情的背景下，基于電信大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用在支撐疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)中起到關(guān)鍵作用。在國家大力推行實(shí)名制后，電信大數(shù)據(jù)可以最準(zhǔn)確的定位用戶的身份信息、時間信息、位置信息、行為信息等，由于我國電信用戶規(guī)模大、覆蓋面廣，現(xiàn)有的公眾通信網(wǎng)每日產(chǎn)生的電信數(shù)據(jù)約數(shù)千億條。針對海量的電信數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以統(tǒng)計(jì)全國和重點(diǎn)地區(qū)的人員動態(tài)流動情況，預(yù)測確診、疑似患者及密切接觸人員等重點(diǎn)人群的動態(tài)流動情況，為疫情防控提供精細(xì)化數(shù)據(jù)支持。運(yùn)營商著手開始建立特定用戶的高危接觸用戶篩查模型、區(qū)域人口流動模型，開發(fā)基于人口流動的疫情防控、風(fēng)險預(yù)報等大數(shù)據(jù)平臺，以支撐服務(wù)疫情態(tài)勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監(jiān)測，助力相關(guān)部門精準(zhǔn)施策。

在當(dāng)下精準(zhǔn)防疫的大環(huán)境下，電信大數(shù)據(jù)應(yīng)用上的變化體現(xiàn)在以下幾方面：

1.電信大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)一步豐富。從應(yīng)用熱點(diǎn)領(lǐng)域上來看，針對電信大數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計(jì)一直聚焦優(yōu)化運(yùn)營商內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)管理、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及對垂直行業(yè)合作方提供精準(zhǔn)營銷、客戶關(guān)系管理、信用分析等服務(wù)，隨著疫情的爆發(fā)，政府對于人口流動統(tǒng)計(jì)、重點(diǎn)人群排查的精準(zhǔn)度和效率要求不斷提升，電信大數(shù)據(jù)在人員流動位置監(jiān)測、重點(diǎn)區(qū)域客流量統(tǒng)計(jì)等方面的優(yōu)勢日益凸顯，逐漸成為為政府決策提供支撐服務(wù)、改善公共服務(wù)建設(shè)的重要工具。

2. 由于電信大數(shù)據(jù)因涉及用戶個人隱私，在用戶數(shù)據(jù)和信息保護(hù)等方面要求嚴(yán)格，因此在對外應(yīng)用方面屢受信息安全等因素限制，數(shù)據(jù)并未發(fā)揮出極大數(shù)據(jù)價值。疫情防控機(jī)制下，工信部組織制定了嚴(yán)格的管理規(guī)范，加強(qiáng)人員管理和數(shù)據(jù)分級分類管理，運(yùn)營商基于大量網(wǎng)絡(luò)信令而形成的統(tǒng)計(jì)性大數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)收集、流轉(zhuǎn)、使用等各環(huán)節(jié)加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)手段，為電信大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用奠定安全穩(wěn)定的基礎(chǔ)。

3.運(yùn)營商大力促進(jìn)三域（B域、O域、M域）數(shù)據(jù)融合，打通不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)壁壘，對外推動數(shù)據(jù)變現(xiàn)，積極整合區(qū)域級大數(shù)據(jù)平臺與集團(tuán)平臺的數(shù)據(jù)資源，兼顧數(shù)據(jù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化和個性化，提升業(yè)務(wù)靈活性。同時，逐漸意識到電信大數(shù)據(jù)與醫(yī)療、氣象、人口等專業(yè)領(lǐng)域的協(xié)同，將有助于進(jìn)一步發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的支撐服務(wù)作用，尤其在疫情的風(fēng)險評估和精確預(yù)測研判方面。

應(yīng)急指揮平臺、疫情防控大數(shù)據(jù)平臺等成為疫情下政府大數(shù)據(jù)建設(shè)重點(diǎn)

從新冠肺炎疫情爆發(fā)伊始，到中央成立應(yīng)對新型冠狀病毒感染肺炎疫情工作領(lǐng)導(dǎo)小組、各地紛紛啟動一級應(yīng)急響應(yīng)后，疫情防控形勢取得積極進(jìn)展的整個過程中，多應(yīng)用場景為政府大數(shù)據(jù)建設(shè)帶來發(fā)展空間，主要有以下幾個方面：

1.政府網(wǎng)站成為疫情防控信息發(fā)布的重要窗口。政府網(wǎng)站成為政府發(fā)布疫情信息、網(wǎng)民了解疫情動態(tài)的重要渠道，網(wǎng)絡(luò)讓信息快速高效觸達(dá)更多的人，為群防群控、科學(xué)防疫奠定了良好的基礎(chǔ)。據(jù)賽迪顧問不完全統(tǒng)計(jì)，幾乎所有的省級以上政府網(wǎng)站都設(shè)立了疫情防控專題，市級以下政府網(wǎng)站開設(shè)疫情防控專題的比例超過60%。約80%的省級政府發(fā)布了疫情防控投訴舉報電話或互聯(lián)網(wǎng)投訴渠道。大多數(shù)的省級政府通過網(wǎng)上舉行新聞發(fā)布會，特別是上海、湖北等地網(wǎng)上新聞發(fā)布會數(shù)量超過10場。

2.政務(wù)新媒體成為公眾了解疫情網(wǎng)上辦事的主渠道。據(jù)賽迪顧問統(tǒng)計(jì)，全國31個?。▍^(qū)、市）推出了政務(wù)App，有25個推出了政務(wù)服務(wù)小程序，部分?。▍^(qū)、市）通過微信、支付寶、百度多個平臺同時推出了小程序。此次疫情推動政務(wù)新媒體由信息傳播向網(wǎng)上辦事滲透，越來越多的網(wǎng)民通過移動端對接政府信息，在線政務(wù)服務(wù)由PC端向移動端遷移趨向明顯。

3.疫情期間政務(wù)數(shù)據(jù)、民生數(shù)據(jù)共享開放，實(shí)現(xiàn)疫情防控高效化、立體化。政務(wù)數(shù)據(jù)與民生數(shù)據(jù)的融通，使政府能夠了解民生需求，優(yōu)化資源配置，拓展服務(wù)渠道，擴(kuò)大服務(wù)范圍，提高服務(wù)質(zhì)量，推動公共服務(wù)向基層延伸，縮小城鄉(xiāng)、區(qū)域差距，構(gòu)建公平普惠、便捷高效的民生服務(wù)體系。在這次疫情中，政府大數(shù)據(jù)也存在一些問題：

一是在線用戶規(guī)模激增使得多地方出現(xiàn)了政務(wù)系統(tǒng)崩潰的問題。疫情引發(fā)消費(fèi)者對口罩、消毒水等醫(yī)療物資的需求快速增長，廈門、東莞、廣州等地為了解決口罩供給緊張的局面，火速開發(fā)了口罩預(yù)約系統(tǒng)，蜂擁而至的大規(guī)模用戶訪問使得一些地方出現(xiàn)了政務(wù)系統(tǒng)崩潰的問題。

二是以健康碼為代表的新應(yīng)用存在安全風(fēng)險。健康碼對疫情防控具有重要作用，但作為新應(yīng)用，存在一些需要完善的問題，尤其是在數(shù)據(jù)安全方面。基于各部門數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)算法形成的健康碼，為政府應(yīng)對疫情帶來便利的同時，也使公眾個人隱私保護(hù)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

三是政務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識和步伐亟待提速。疫情初期，在線政務(wù)服務(wù)質(zhì)量相對不高。據(jù)賽迪顧問不完全統(tǒng)計(jì)，全國有2000多個縣沒有數(shù)字政務(wù)。以湖北省紅十字會為例，物資發(fā)放仍采用手工表格統(tǒng)計(jì)，無法滿足巨量物資的快速調(diào)配。疫情讓醫(yī)院停止了常規(guī)診療服務(wù)，但大多數(shù)的醫(yī)院并不能提供在線診療服務(wù)，而且一些互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)的權(quán)威性也有待考證，同時互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療也面臨著首診、醫(yī)保支付等政策壁壘，技術(shù)和精準(zhǔn)度也使得互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的就診范圍受到一定局限。

工業(yè)大數(shù)據(jù)解決疫情下物資流通、企業(yè)復(fù)產(chǎn)復(fù)工難等問題

疫情對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響一度導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈循環(huán)嚴(yán)重受阻，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營受到較大沖擊，主要指標(biāo)波動超出預(yù)期。隨著經(jīng)濟(jì)社會秩序逐漸有序恢復(fù)，各地復(fù)工復(fù)產(chǎn)和復(fù)商復(fù)市的有序推進(jìn)，部分行業(yè)產(chǎn)能利用率穩(wěn)步回升。從2020年上半年國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)我們也可以看出，上半年全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比下降1.3%，降幅比第一季度收窄7.1%，其中第二季度連續(xù)三個月實(shí)現(xiàn)增長，工業(yè)生產(chǎn)恢復(fù)較快。此次疫情期間，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在保障物資生產(chǎn)、遠(yuǎn)程調(diào)度建設(shè)、快速匹配物資供需三方面，全方位助力企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

一是實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效轉(zhuǎn)產(chǎn)和智能化生產(chǎn)。部分企業(yè)依托自身積累的資源優(yōu)勢、柔性化生產(chǎn)能力和數(shù)字化基礎(chǔ)支撐，利用產(chǎn)業(yè)鏈上下游的關(guān)系，尋找有原材料或具有生產(chǎn)能力的下游企業(yè)，合作籌建生產(chǎn)線，同時，基于智能工廠的智能化生產(chǎn)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)化分布生產(chǎn)設(shè)施，人機(jī)交互、虛擬仿真等技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)劃排產(chǎn)、生產(chǎn)監(jiān)測等應(yīng)用，快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能轉(zhuǎn)換，創(chuàng)新無接觸的新型生產(chǎn)方式，滿足疫情防控的生產(chǎn)要求。

二是實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目遠(yuǎn)程調(diào)度建設(shè)。疫情下對于需機(jī)械連續(xù)工作、可遠(yuǎn)程操作調(diào)度的項(xiàng)目，可通過傳感器、監(jiān)控設(shè)備等進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，動態(tài)編排機(jī)械作業(yè)，利用工業(yè)APP實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)視、設(shè)備診斷、設(shè)備控制、整體調(diào)度等，提升工作效率。工業(yè)大數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程調(diào)度應(yīng)用在疫情期間對方艙醫(yī)院建設(shè)、設(shè)備故障問題的解決均起到支撐作用，強(qiáng)化企業(yè)應(yīng)急處理能力，提升實(shí)施高效性和準(zhǔn)確性。

三是促進(jìn)資源供需對接和優(yōu)化配置。通過全面連接產(chǎn)業(yè)體系的全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈，快速精準(zhǔn)對接供給側(cè)與需求側(cè)數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而提高緊急狀況下的關(guān)鍵物資配置效率，充分結(jié)合標(biāo)識解析、區(qū)塊鏈等技術(shù)，在關(guān)鍵物資生產(chǎn)儲存時打上唯一標(biāo)識，即可通過工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺了解物資的位置、數(shù)量、種類等信息，追蹤物資倉儲和分配情況。京東利用自身物流優(yōu)勢，上線的“國家疫情防控物資工業(yè)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺”，建立了覆蓋防疫物資需求采集、統(tǒng)籌調(diào)度、供給保障、物流跟蹤等模塊的綜合服務(wù)體系，保障了對防疫物資的快速、高效和全面供給。海爾、航天云網(wǎng)等龍頭企業(yè)發(fā)揮自建平臺優(yōu)勢，精準(zhǔn)對接供給側(cè)與需求側(cè)的數(shù)據(jù)信息，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的信息交互。

四是幫助政府進(jìn)行復(fù)工復(fù)產(chǎn)政策的制定和復(fù)工復(fù)產(chǎn)審批節(jié)奏把控。如浙江、四川等省份率先推出了企業(yè)復(fù)工電力指數(shù)，并已在全省進(jìn)行了推廣應(yīng)用，復(fù)工指數(shù)能實(shí)現(xiàn)分地區(qū)、分行業(yè)分析，縱向涵蓋全省各地市、縣級層面，橫向涵蓋信息傳輸軟件業(yè)、公共服務(wù)業(yè)、工業(yè)等國家規(guī)定的十余種行業(yè)分類。對各行業(yè)進(jìn)行縱深觀察，分析各行業(yè)上下游全產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況，幫助解決產(chǎn)業(yè)鏈配套難題，助力產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)協(xié)同復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

疫情沖擊下，金融大數(shù)據(jù)助力政府高效發(fā)放消費(fèi)券

疫情防控期間，全國各地均采取禁止人員大規(guī)模流動和聚集等抗擊疫情的應(yīng)對措施，線下消費(fèi)類商家和中低收入群體受到明顯沖擊，疫情防控常態(tài)下發(fā)放消費(fèi)券成為各地政府救助消費(fèi)類企業(yè)和中低收入群體的重要措施。

金融大數(shù)據(jù)在其中發(fā)揮重要作用，支撐各地方政府高效、精準(zhǔn)發(fā)放消費(fèi)券，有效助力幫扶消費(fèi)類企業(yè)、救助中低收入群體，也拉動了疫情后消費(fèi)領(lǐng)域的復(fù)工復(fù)產(chǎn)復(fù)市。

目前，支付寶、微信支付、京東等支付平臺憑借日常頻繁的資金交易活動已成為采集、分析和應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)的平臺，能夠根據(jù)金融大數(shù)據(jù)篩選識別特定的消費(fèi)群體、精準(zhǔn)定位特殊領(lǐng)域的商家，能夠支撐各地方政府發(fā)放消費(fèi)券，已成為政府發(fā)放消費(fèi)券的主要基礎(chǔ)設(shè)施。

同時，這些金融大數(shù)據(jù)平臺能夠?qū)崟r跟蹤消費(fèi)券使用時間、地點(diǎn)、金額、方式等數(shù)據(jù)，便于政府部門準(zhǔn)確評估消費(fèi)券的流向和使用效果，從而及時優(yōu)化消費(fèi)券發(fā)放政策，保障政府發(fā)放消費(fèi)券過程的高效性、公平性、合理性等，為助力企業(yè)紓困和民生救助提供有力支撐。

從發(fā)放群體看，支付寶、微信支付、京東等金融大數(shù)據(jù)平臺能夠根據(jù)消費(fèi)者平均消費(fèi)金額、日常消費(fèi)頻率、借貸情況、社保公積金繳納額等金融數(shù)據(jù)指標(biāo)，對每個消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，精準(zhǔn)篩選識別高收入群體、中等收入群體、低收入和特困等群體，解決中低收入群體和有消費(fèi)能力群體不易識別的問題，助力政府精準(zhǔn)發(fā)放消費(fèi)券，使消費(fèi)券能夠精準(zhǔn)觸達(dá)特定人群，保障困難群體基本生活，同時也能夠增加消費(fèi)者的消費(fèi)頻次，帶動消費(fèi)增長。

從合作商家看，支付寶、微信支付、京東等金融大數(shù)據(jù)平臺能夠根據(jù)疫情前、中、后期各個商家日常平均交易流水、繳稅額等金融數(shù)據(jù)指標(biāo)，準(zhǔn)確掌握各類商家經(jīng)營情況，研判各類商家受損失的程度，可以精準(zhǔn)定位到餐飲、文旅百貨、超市等領(lǐng)域受到疫情沖擊最嚴(yán)重的、急需救助的、復(fù)工復(fù)產(chǎn)壓力較大的商家，避免出現(xiàn)不需要幫扶商家的套利問題。

針對這些商家發(fā)放消費(fèi)券，幫助其吸引更多的客流，做到有效精準(zhǔn)幫扶商家，助力商家快速走出困境和經(jīng)濟(jì)逐漸復(fù)蘇。

無接觸醫(yī)療、影像識別是疫情下醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的熱點(diǎn)方向

面對這場疫情防控戰(zhàn)爭，各地政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、企業(yè)不斷創(chuàng)新工作思路，將大數(shù)據(jù)賦能醫(yī)療行業(yè)，多方面多層次助力疫情防控工作的順利推進(jìn)。在疫情中，大數(shù)據(jù)主要有以下幾個方面的應(yīng)用場景及亮點(diǎn)。

1.無接觸醫(yī)療：疫情期間國家衛(wèi)健委、國家醫(yī)保局、國家發(fā)改委紛紛發(fā)文，明確支持互聯(lián)網(wǎng)診療。各大互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、第三方互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺紛紛推出在線免費(fèi)咨詢、便民門診、遠(yuǎn)程會診、醫(yī)保支付、藥品配送等服務(wù)，例如，北京、上海、廈門等眾多城市的醫(yī)生通過便民門診、遠(yuǎn)程會診的方式為醫(yī)療資源極度緊張的武漢人民開展診療服務(wù);阿里健康在淘寶和支付寶App上線“買藥不出門”服務(wù)，該服務(wù)可聯(lián)動超過50家全球頂級制藥企業(yè)保供給，并組織全國藥店24小時尋找緊缺藥品，開辟藥品運(yùn)送通道，為1300萬名湖北慢性病患者送去救命藥。由此可見，無接觸醫(yī)療可以有效實(shí)現(xiàn)線下醫(yī)療資源快速整合、優(yōu)化配置。

2.新冠肺炎CT影像識別：對于新冠肺炎嚴(yán)重程度的分級及療效評價是臨床關(guān)注的重點(diǎn)。疫情期間，湖北省人工智能重大項(xiàng)目“基于健康大數(shù)據(jù)的智能醫(yī)療服務(wù)算法與應(yīng)用”項(xiàng)目組，與武漢大學(xué)人民醫(yī)院放射科查云飛教授團(tuán)隊(duì)協(xié)作，開發(fā)了一套新冠肺炎CT影像人工智能處理系統(tǒng)，從胸部CT影像上檢出新冠肺炎的敏感性達(dá)到97.6%，初篩普通型和重型患者的準(zhǔn)確率達(dá)到91.5%，系統(tǒng)檢出新冠肺炎CT影像病變平均只需耗費(fèi)1.33秒?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的醫(yī)療影像識別能夠大大提升新冠肺炎患者診斷效率、減輕醫(yī)務(wù)人員工作壓力，為患者贏得寶貴的救治時間。

3.病毒測序、新藥研發(fā)：應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，藥物研發(fā)是疫情防控的重要一環(huán)。疫情期間，阿里云等網(wǎng)絡(luò)公司為公共科研提供數(shù)據(jù)計(jì)算與分析技術(shù)，支持科研人員開展的對新冠病毒的新藥研發(fā)、病毒基因測序、蛋白篩選等工作。大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)十余分鐘內(nèi)完成高精度的個人全基因組測序、30秒內(nèi)完成病毒的全基因組二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，將復(fù)雜的藥物篩選過程大大壓縮，縮短新冠病毒疫苗及藥物的研發(fā)周期。

4.疫情防控平臺、流行性疾病監(jiān)測預(yù)警：湖北、四川、北京等多個?。ㄊ?、區(qū)）在疫情期間快速上線疫情防控平臺，平臺集成疫情大數(shù)據(jù)分析、疫情預(yù)警等系統(tǒng)，擁有疫情線索防疫求助、預(yù)防診療指南等服務(wù)模塊，為患者及時就醫(yī)及疫情精準(zhǔn)防控提供依據(jù);部分企業(yè)積極研發(fā)智能化傳染病疾病監(jiān)測、流行病防控整體解決方案，能夠?qū)π鹿诜窝滓咔榧捌渌餍行约膊∵M(jìn)行監(jiān)測預(yù)警。