數據“用不上”癥結何在？政策與企業如何合力打通“最后一公里”

財聯社4月15日訊（記者郭松嶠）一套ERP系統投入近百萬元，數據卻“根本用不上”；一家企業想用AI分析客戶信用風險，卻因合規顧慮“只能擱置”——這是一家精密儀器零部件的真實遭遇。而在江蘇蘇州，一家新能源汽車配件企業通過引入商業查詢平臺，將供應鏈風險排查效率提升了一倍。數據從“擁有”到“用好”的“最后一公里”，正在成為企業數字化轉型的分水嶺。

全國數標委日前發布了2026年第一批數據領域國家標準需求。這批需求的推出，將加速數據要素標準化、數據流通應用規范化進程。

然而，從數據“擁有”到“用好”，這中間的距離正是數據要素市場化配置改革中最關鍵的“最后一公里”。

財聯社記者近期調研發現，盡管政策層面持續發力，但大量企業仍面臨數據“用不上”“用不起”“用不好”的現實困境。與此同時，一批中國企業正通過場景化創新，探索破局之道。

企業之困：數據“看得見”卻“用不上”

“我們公司上了ERP系統，每天產生大量數據，但想用這些數據指導采購決策時，發現根本無從下手。”天津寒江科技有限公司技術負責人張偉對記者表示。

這家成立于2020年的精密儀器零部件研發與生產企業，年營收約6000萬元。2024年，公司投入近百萬元升級數字化系統，本想“讓數據說話”，結果卻事與愿違。

張偉給記者舉了個例子——供應商管理系統、財務系統、生產系統各有一套數據。“同樣是‘交貨準時率’這個指標，三個系統算出來的結果都不一樣。我們花了三個多月做數據治理，最后發現治標不治本——底層的數據標準就不統一。”

更讓張偉頭疼的是外部數據。“我們想評估一個上游供應商的真實經營狀況，需要查工商信息、司法風險、知識產權等，但這些數據分散在不同平臺，有的收費高得離譜，有的接口不開放。最后只能靠人工一個個查、一個個比對，效率極低。”

數據合規存顧慮也值得關注。

張偉表示，公司曾想用AI分析客戶信用風險，但擔心數據合規問題。“客戶的工商信息雖是公開的，但如果我們自行抓取、加工，會不會涉及數據安全？如果分析結果出錯導致決策失誤，責任誰來承擔？這些問題沒有明確答案，最后只能擱置。”

政策破冰：從頂層設計到地方探索

企業面臨的“最后一公里”難題，已引起政策層高度重視。

國家數據局局長劉烈宏此前在中國發展高層論壇2026年年會上明確表示，國家數據局將2026年數據工作定調為“數據價值釋放年”，聚焦數據賦能人工智能創新發展，深入實施強基擴容、標注攻堅、提質增效、應用賦能、管理服務、價值釋放六大行動，力爭形成一批真正解決行業難題的高質量數據集，加速人工智能與實體經濟深度融合。

在制度建設方面，國家數據局與市場監管總局聯合發布數據流通交易合同示范文本，為市場主體提供權責清晰的合同框架。

地方層面亦加速探索。浙江桐鄉日前入選國家數據局數據產業集聚區試點地區名單，成為全省唯一上榜縣級市。根據規劃，該市將通過3年時間集聚數據企業250家以上，建成城市數據可信空間等基礎性公共服務平臺，打造15個以上數據賦能人工智能應用場景。

河南濮陽則印發《國家數據要素綜合試驗區省級先行區濮陽市2026年度工作要點》，提出15項重點任務，力爭在制度、場景和產業三個維度實現系統性突破。根據規劃，到2026年底，濮陽將形成不少于3項市級數據基礎制度成果，打造10個以上“數據要素×”場景，引育認定50家以上數據企業，儲備項目總投資超50億元。

企業破局：場景化創新發力，智能體數據平臺破解痛點

政策端的制度供給持續落地，為企業數據應用掃清部分障礙；企業端的實踐探索也在同步推進，一批企業立足行業痛點，通過場景化創新，為打通數據“最后一公里”提供了可行路徑。

江蘇蘇州一家新能源汽車配件制造企業的采購負責人許念城，對數據應用帶來的改變深有體會。“我們生產的汽車用塑料組件，對添加劑的純度和穩定性要求極高。以前找供應商，要么派人實地考察，耗時耗力；要么只能看對方提供的書面資料，真假難辨，甚至遇到過‘皮包公司’，差點影響生產交付。更關鍵的是，對方的科創能力、專利實力，我們只能靠同行口碑判斷，心里沒底。”

許念城所說的，正是眾多制造企業面臨的共性難題。尤其是在知識產權愈發重要的當下，關鍵部件的專利技術直接關系到產品性能和市場競爭力。2024年，該企業引入企查查服務后，這一困境得到根本改善。在企查查平臺上，工作人員只需輸入關鍵詞，就能查詢產業鏈上下游企業上百個維度的真實信息，從注冊資金、經營范圍等基礎信息，到專利成果、研發投入、法律糾紛等核心數據，一目了然、精準可查。

“我們現在篩選添加劑供應商，第一步就是在企查查上排查。去年通過這種方式篩選的供應商，合作以來產品合格率提升了5%，供應鏈風險排查效率實現翻番。”許念城表示。

從“實地奔波”到“線上核查”，從“模糊判斷”到“數據支撐”，這些場景化應用的背后，是企查查對數據要素“最后一公里”的持續深耕。就在近期，企查查同步推出智能體數據平臺（agent.qcc.com），可通過“MCP 協議 + CLI 命令行”對接阿里云百煉、扣子Coze、飛書集成平臺等主流Agent平臺。該平臺針對性解決AI Agent企業級應用面臨的模型幻覺、上下文溢出、合規風險三大痛點，依托日均更新超千萬條的數據基座，讓商查數據真正成為AI可調用的“能力模塊”，實現數據價值的高效轉化。

企查查數據負責人對記者表示，通過與數百家制造業企業深入交流，產品團隊在供應商準入審核、交叉重疊關系分析、黑名單關聯排查、合作監控預警等業務場景中，積累了豐富的實踐經驗和數據算法模型。目前，眾多垂直業務需求已被轉化為即用型特色功能，助力企業高效、安全、低成本地用好數據。