财联社8月31日讯(记者 付静)今年起数据资产入表政策正式施行,目前数据资产入表正进入实操阶段,刚刚落下帷幕的2024中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)上,这一话题也受到与会者热议。
财联社记者获悉,数据资源对企业尤其是依赖数据分析的企业具有战略意义,将所拥有的数据资产进行交易和流通,可以实现数据变现,将为企业带来新的收入来源。
远光软件(002063.SZ)是企业管理、能源互联和社会服务的信息技术、产品和服务提供商,面向能源电力、航空航天、高端装备、冶金冶铁、制造、金融等行业的大型集团企业和政府事业单位提供信息化、数字化及智能化服务。数据资源整合及服务是公司的主要业务之一,助力企业加强数据资产建设和管理,建立高质量经营分析体系,实现数据价值创造和经营风险智慧防控。
据了解,本届数博会是远光软件第六次应邀参展。29日,远光软件携“企业智能分析平台Realinsight9.0”在数博会做了展示,该平台是全链路数据资产管理与智能化多维分析应用的一体化平台,不仅提供数据集成、数仓建模、数据开发、数据服务等全方位的数据资产管理能力,还提供智能报告、智能搜索、数据解析、智能问答等高效的分析应用。
2024数博会期间,远光软件大数据事业部总经理张允君接受了财联社记者专访,他告诉记者,数据要素价值显现,加速变现和流通需要各界协同努力,政府、企业和社会都有大量的工作需要去做。
以下为采访实录:
财联社:A股众多上市公司已经实现了“数据资产入表”,不过在实际的操作中还存在一些挑战,整个产业尚处于初期探索阶段。对此您怎么看?
张允君:我们也在尝试做数据要素流通的工作,但这是一项复杂和体系的工程,并不容易做好。我认为数据要素流通的实现需要政策、社会和企业各界的共同努力,各方都有许多工作需要去做。我们可以看到国家成立数据局、正在开展数据流通立法工作,这些都会起到积极的推动作用。
财联社:企业通过数据资产的交易和流通实现数据变现,带来新的收入来源,距离实现这一目标还有哪些挑战?在这一过程中远光软件的业务、产品将如何赋能?
张允君:在数据要素化的过程中,从系统梳理和归纳形成企业数据资产,到数据估值和确权,再到数据入表等,企业有很多工作需要完成。尤其是在数据确权、估值和成本归集方面,企业需要积累更多实践经验。
我们主要服务央国企单位,在发挥数据价值方面,做的相对更多一些。比如,利用电力数据深化对经济发展、环境保护、征信服务等领域的洞察,支持业务拓展,履行社会责任。
财联社:远光软件帮助企业构建全面、易用的数据资产管理体系,实现数据要素化和数据价值释放。是否有具体案例可以分享?
张允君:我们在电网公司、发电集团以及其他央国企单位都有很多成功案例,通过构建数据资产管理体系,实现了数据要素化和数据价值释放。
例如,“企业智能分析平台Realinsight”在国家电网、中国电建等央企的数字化运营和经营分析类项目建设中得到应用。同时,研发了“资金智能调控分析应用Cashinsight”,支持多家央企顺利完成国资委的司库验收工作。
可以看到,我们披露的财报数据,数据板块收入是逐年增加的。(小财注:财务数据显示,2021-2023年全年远光软件数据资源整合及服务业务分别实现收入1.18亿元、1.33亿元、1.37亿元。)
财联社:公司的数据资源整合及服务业务整体的战略规划是怎样的?
张允君:数据资源整合及服务一直是我们公司的主要业务之一。
公司DAP、大数据、区块链、人工智能等部门都在持续做相关产品的研发,公司营销部门同事也在跟客户积极互动,让数据资源能在客户的业务场景下发挥价值。另外,公司35个分支机构的实施和服务人员在做数据运营工作,将数据资源进行整合,形成新的服务为客户带来价值。
财联社:远光软件目前与数商的合作进展如何?下一步有哪些计划?
张允君:国内有40多家数商,其中比较活跃的约30%左右。目前,我们已经成为贵阳、上海、深圳和北京这4家数商单位的数据供应商,上架了数据产品。
同时,我们会通过数据交易所购买数据,比如购买企业工商数据、航司数据等,将这些数据与企业内部的数据进行结合,构建数据分析应用。
下一步,公司跟数据交易所的合作主要体现在广度和深度两方面:广度方面,结合数据分析应用的需要,采购更多数据;深度方面,对数据进行加工,实现数据变现。
需要强调的是,我们始终将数据安全置于数据变现过程的核心位置,采取谨慎的工作态度。作为一家央企控股的上市公司,远光软件积极履行社会责任,并严格按照法律法规的标准来指导我们的行为。
财联社:大模型如何更好地赋能数据要素的综合治理与共享应用?
张允君:本次数博会我们正式发布远光企业智能分析平台Realinsight9.0,基于大模型的对话式分析是其中一个亮点特性。
数据分析智能体把Realinsight平台原有的能力进行有效串联和联动,基于大模型的推理能力和交互性能力,按照用户的提问和要求,对企业数据进行自动计算、分析和总结,可以有效提升分析效率和洞察,为终端用户带来了新的交互体验。这是将数据服务跟大模型融合应用的一个方面。
同时,大模型对通识性知识的掌握、理解及推理能力相对较强,但对于企业内部知识和专业领域知识的理解相对较弱,尤其是企业管理领域的内部知识。因此,我们把大模型跟企业内部知识库进行有机整合,通过智能体去完成有效的联动和串联,为终端用户服务。
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