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。
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