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【二手房】释放数据潜能 助力新质生产力-提速-
浏览次数:【353】  发布日期:2024-4-2 17:32:27    文章分类:财经资讯   
专题:二手房】 【生产力
 

  在现今以信息技术为核心的科技革命环境下,数据作为一类生产要素,正在极大地推动生产力的发展和变革。最近,北京商报记者从北京金控集团、北京产权交易所处获悉,北京金控集团旗下北京国际 大数据 交易所(以下简称“北数所”)在 数据要素 流通环节建设形成“1+N”数据交易平台群,构建可信流通生态;北京国资公司所属北京产权交易所通过数字化智能化升级赋能,加快形成要素市场的新质生产力。

  构建完善数据基础设施

  在 数字经济 时代,便捷的数据流动和高质量的数据供给对于新质生产力的发展非常重要。北京金控集团旗下北京金融 大数据 公司瞄准银企信息不同步等槽点,依托专区建成京云征信平台,迭代研发 大数据 征信产品体系,缔造了超3000项标签的“企业画像引擎”,契入信贷、风控、营销等金融核心业务,帮助60多家金融机构信贷业务“增量、扩面、降本”,目前数据服务调用量累计近2亿次。

  北京金控集团相关责任人指出,集团利用 大数据 助力提升金融服务精度,京云征信平台多类公共数据已成功融入某国有大行总行系统,缔造形成全流程信用风险监控预警体系,实现了企业客户潜在风险的及时阻断。另外,平台数据还成功契入行方的“对公客户查询工具”,为其对公客户经理补充提供了及时、丰富的顾客信息获取渠道。

  在 数据要素 流通环节,北数所以自主 知识产权 的数据交易平台IDeX系统为核心,建设形成“1+N”数据交易平台群,构建了涵盖数据治理、数据合规、数据质量评价、 数据安全 评估、数据资产价值评估、数据资产入表等数据全生命周期的服务链路,完善数据流通交易市场生态体系。

  作为“要素市场的核心力量”,北京产权交易所也构建了数字化智能化的要素配置服务平台。北京商报记者了解到,北京产权交易所及所属中国技术交易所等要素交易平台,一方面运用要素市场平台功能,服务各类企业发展新质生产力;另一方面,也立足要素市场自身的提质增效,通过数字化智能化升级赋能,加快形成要素市场的新质生产力。

  北京产权交易所党委副书记总经理曾毳毳介绍称,北京产权交易所开发了新一代“北交互联”App作业平台。并通过 大数据人工智能 等前沿科技,缔造了投资人智能信息服务平台——北交汇投,实现了自身服务能力的高质量提升。目前“北交汇投”平台已经覆盖各类投资人超30万家,服务项目超2000项,落地投资金额超70亿元人民币,在提升项目方与投资人对接效率、增进产业链上下游企业深度协同方面施展了关键作用。

  为产业深度转型“提速”

   专精特新 和科创企业在中国经济转型升级进程中饰演着重要角色,是推动新质生产力发展的中坚力量,多维度呵护企业成长,构建全周期的综合金融服务体系尤为关键。

  北京金控集团相关责任人介绍称,利用集团旗下的 大数据 资源,建立 专精特新 重点企业库,持续迭代行业赛道、产业画像报告等标准产品,丰富企业维度的“产业标签”,为首都两大支柱产业、四大特色优势产业提供全景画像支持,相关行业赛道评分等产品已成功向基金和券商合作伙伴输出,支撑一级市场业务拓展。

  这时,开发专属担保服务。据了解,北京金控集团与合作担保、再担保机构通过“ 专精特新 保”专属产品加大 专精特新 企业融资支援力度。2024年1—2月为351户 专精特新 企业提供18.79亿元的融资担保支持,截至2月末在保融资担保业务规模210.07亿元人民币,覆盖2647户 专精特新 企业。

  加快发展新质生产力,离不开高质量科技创新成果的转化。中国技术交易所为解决科技型中小企业融资难、融资贵问题,与银行、证券、基金、担保等各类金融机构合作,为企业提供 知识产权 质押融资、 知识产权 证券化融资等科技金融服务,推出的专利许可 知识产权 证券化储架产品已连续发行四期,为科技企业融资超10亿元人民币。北京产权交易所旗下北京绿色交易所基于企业碳账户和绿色项目库系统,与金融机构合作推出多种绿色贷款创新产品。

  “在自身提质增效方面,北京产权交易所通过数字化、智能化方式,建立了私有云和新一代‘北交互联’App,通过该App在实现所有项目在线无纸化交易的同时,还可以实现交易动态的全程可查,为各类交易主体提供安全便利的交易服务。同时,我们缔造的‘北交汇投’平台,能够将投资人进行精准画像,对投资偏好进行研究分析,也会对项目的行业特征、地域特点、产业配套、财务数据进行梳理,实现投融双方的智能匹配和推荐。这样也实现了让数据多跑路、让企业少跑腿的目的。” 曾毳毳说道。

  对于如何实施全面的数据治理策略,助力新质生产力,知名经济学者盘和林表示,需要从供需两端发力,在需求端,数据交易本身具有服务特性,且数据需求需要面对不一样的数据应用场景,应积极探索数据应用。在供给端,要积极对接大型龙头企业,提高数据供给能力,尤其要丰富数据供给种类和供给维度,让数据类型更加丰富,除此之外还要在 数据安全 、数据交易合规、数据分类分级等方面加大投入。

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