随着数字经济的崛起，数据成为一项与土地、劳动力、资本、技术并列，能够推动社会生产力发展的重要生产要素，已逐渐成为各界的共识。因此，政府近年来不断出台相关政策，如《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出要建立和培育数据要素市场，加快数据流转，盘活数据资产，充分释放数据在社会生产中的价值；《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》作为数据要素的顶层框架性文件，构建起数据基础制度。政策驱动下，数据要素在内部外流通加速，将加速数字经济建设。

　　11月30日，爱分析正式发布《2023爱分析·数据要素流通厂商全景报告》。爱分析综合考虑企业需求、关注度等因素，选取其中2个特定市场进行重点分析，通过对各特定市场的需求分析和代表厂商的能力解读，为企业厂商选型提供参考。

　　数据要素，是指将原始数据通过加工整理、确权，使其成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过在市场上交易流通，让这些数据资产成为可用于社会生产经营活动，可为使用者带来经济效益的生产要素。

　　随着数字经济的崛起，数据成为一项与土地、劳动力、资本、技术并列，能够推动社会生产力发展的重要生产要素，已逐渐成为各界的共识。因此，政府近年来不断出台相关政策，如《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出要建立和培育数据要素市场，加快数据流转，盘活数据资产，充分释放数据在社会生产中的价值；《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》作为数据要素的顶层框架性文件，构建起数据基础制度。

　　然而，数据要素是一种产生于信息系统中的虚拟性资源，可以被低成本无限复制，并且其构建和加工主体复杂多元，这些因素导致数据要素的流通变成了一项艰巨，需要克服诸多挑战的工作。这些挑战包括：1）数据的权利归属难以清晰界定；2）数据的定价和收益分配机制依据不足；3）数据流通的制度和规则有待完善；4）数据流通的技术和应用不够成熟。

　　在此背景下，国内近两年来涌现了一大批围绕数据要素流通而产生的数据交易所、数据流通服务提供商，以及相关技术服务提供商，他们在新兴的数据要素流通市场积极探索和创新，解决数据要流通中面临的各种问题，并成功落地了相应的解决方案或服务案例，从而使国内的数据要素市场初步成型，推动市场加快发展。

　　在本报告中，爱分析将数据要素流通市场分为中介服务、技术服务和场外数据服务三大类型。其中，中介服务是指围绕数据要素流通提供数据合规评估、数据资产评估等中介服务的市场，技术服务是指围绕数据要素流通提供区块链、隐私计算、数据产品开发等技术服务的市场，场外数据服务是指在数据交易所之外，由第三方机构独立进行数据采集，加工整理成数据产品，并对外提供服务的市场。具体市场划分详见下图。

　　2022年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求（参考第4章各市场定义部分）。

　　数据要素流通在政策驱动下将保持高速增长。2022年12月，数据二十条作为数据要素的顶层框架性文件，构建起数据基础制度；2023年8月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确数据资产入表规范。从顶层框架到细则规范，数据要素政策逐渐具体，推动数据要素落地步伐加快。

　　8月，财务部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，该规定明确了数据资源的适用范围、会计处理标准以及披露要求等内容，将于2024年起开始实施。规定要求企业在合规框架下对数据资产进行确权、登记以及应用，这将推动企业对数据质量、数据资产价值进行评估，有助于提高企业数据治理能力，完善数据资产运营能力，为数据要素在内外部流通做准备。

　　与此同时，企业在数据资产入表过程中也将面临数据资产估值和数据资产规范管理等挑战。

　　企业缺少对数据资产体系的规范管理。与以往由IT部门/数据部门对数据资产进行存储、开发、治理和利用不同，数据资产入表要求企业按照数据资产全生命周期进行细粒度管理，包括数据资源采购、认定、确权、登记、管理、开发运维、运营、评估、会计处理等多环节。多数企业尚不具备数据资产化细粒度管理的能力。

　　企业应考虑从管理、运营和评价三方面实现对数据资产体系的规范管理。其中管理包括对数据资产的盘点、确权、分类和登记注册，这个过程需要明确各环节的参与角色、工作职责和工作流程。数据资产运营包括数据资产需求、研发、交付以及运维管理， DataOps以及数据资产管理平台可支撑实现运营全流程。数据资产评价是为数据估值提供依据，评价指标体系可从数据质量、应用频率、应用范围等多个角度进行设计。

　　数据资产估值难明确。数据资产价值包含成本和价值，其中成本涉及数据产品全生命周期，需要对涉及的人工、软硬件、基础设施进行衡量。数据价值包含内部业务价值和市场价值，对于内部价值，企业要衡量数据为业务带来的直接、间接效益；对于外部价值，需要考量数据产品、数据服务、数据工具等售卖带来的直接经济效益。数据资产的成本和价值衡量尚缺少行业标准规范指导。

　　市场中普遍的数据资产估值方法包括成本法、收益法、市场法，企业可综合三种方法设计数据资产价值评估指标体系。领先企业已经探索综合以上三种方法开展数据资产估值。如某股份制商业银行对全行核心数据资产进行价值评估，在评估方法上，选择以成本法、收益法和市场法相结合的方法设计银行数据资产价值评估指标体系，包含内在价值、成本价值、业务价值、市场价值和文化价值五大价值类型，以及明确实施步骤。以成本法的思路开展内在价值和成本价值的评估，以收益法的思路开展业务价值的评估泛亚电竞官方，以市场法的思路开展市场价值的评估，以定性描述为主、定量统计为辅的思路开展文化价值评估。最后，通过数据资产估值，该银行明确了各领域数据价值成效，为数据资源优化配置提供数据支持。

　　在数据要素流通市场中，数据交易平台运营是当前重要的数据流通方式，也为具备数据资源和数据服务能力的企业提供了新的发展机遇。对于运营数据交易平台的企业，需要解决以下两个难点：

　　明确产品和服务场景：企业要明确服务的场景，是否聚焦于特定行业、特定业务场景，如银行的精准营销、交通中的货车风险评估。

　　建设高效的数据运营流程：企业需要建立高效的数据运营流程，包括需求沟通、产品研发、交付和服务等。

　　以某储能资产管理平台为例。该平台旨在解决储能企业的金融问题。储能企业融资和保险活动依赖于大量的数据，包括项目投资、运营成本、风险评估等。但因无法证明数据来源的准确性、完整性等，而面临与金融机构之间的信任问题。该平台基于区块链+IoT技术，统一规范地收集储能电站的相关设备数据，并将这些数据记录上链。基于可信数据建立的储能电站财务模型，让运营收益和风险可视化，能够增强投资方的信心，拉动电站融资。

　　可以看到，该储能资产管理平台的服务场景明确、数据资源具备稀缺性、数据运营覆盖全流程，使该平台具备极强的竞争优势。

　　数据产品开发，是指通过数据采集、标注、脱敏、治理，以及利用数据挖掘与分析、知识图谱等技术和工具，将数据加工成易于使用、定价和流通的数据产品。

　　政务、泛亚电竞电信、金融、泛亚电竞制造、能源、交通、医疗等行业的大数据部门，以及部分专业领域的数据运营商，

　　当前，在政务和企业部门存在着大量未被开发利用的原始数据。这些数据通常存在数据分散、数据标准不一致、数据质量低，以及未针对应用场景需求进行深度挖掘分析等问题，导致这些数据无法被内外部需求方直接使用和发挥价值。为了唤醒这些沉睡的数据，增加数据要素市场上数据产品的供给，政务和企业部门需要引入专业机构的工具和服务能力，将相关数据加工整理为可以被需求方直接使用，并能解决特定领域业务问题的数据产品。政务和企业部门对于数据产品开发服务的需求通常包括：

　　高效地采集内外部原始数据。政务和企业部门内部的原始数据通常存在于多个数据库、业务系统、日志系统等系统中，这些数据源分散，且数据类型多样，因此需要专业工具对这些数据进行自动采集，并在此基础上将文档、图像、日志等非结构化数据转化为结构化数据；此外，政务和企业部门的内部数据往往不足够支撑一些数据产品的开发，因此还需要从互联网等渠道采集工商、知识产权、行业交易等多种类型的外部数据。

　　将原始数据加工整理为可被有效利用的数据资产。原始数据通常存在缺失、错误、缺少标签、包含敏感信息，以及数据标准不一致，缺少统一的数据管理等问题，从而导致这些数据不易于访问和使用。因此，政务和企业部门需要对这些数据进行清洗、标注、脱敏、治理，以及对数据进行汇聚和统一管理，实现从原始数据到数据资产的转变。

　　利用多种数据分析技术获取专业领域数据洞察结果。数据产品通常需要针对特定领域，对数据资产进行深入的挖掘分析，从而提供深度的数据洞察结果，帮助数据需求方进行经营管理的决策。这就需要利用大数据挖掘与分析、知识图谱、机器学习等数据分析技术，从数据中获得分析结果，实现数据价值的提升。

　　实现数据产品在数据要素市场的流通变现。为了将已完成开发的数据产品推向数据要素市场，并实现流通变现，政务和企业部门需要由第三方专业机构对数据产品以及相关数据资产进行数据质量、安全合规、资产价值等全方面的评估，并在数据交易所确权和登记，为数据产品流通变现奠定基础。

　　具备数据采集，尤其是外部数据采集的能力。由于政务和企业部门的内部数据可以通过相关接口完成采集，因此，数据产品开发厂商通常需要具备其他两方面的数据采集能力，一是能通过技术手段或商业合作对相关互联网公开数据进行采集，二是对于文档、泛亚电竞图像等非结构化数据，厂商需要具备图像识别、NLP等技术对内外部非结构化数据进行自动识别，并加工为结构化数据。

　　提供成熟的数据治理、数据资产管理工具和服务。厂商需要在数据治理方面具备较成熟的方法论和相关数据治理工具，能够帮助政务和企业部门将杂乱的原始数据加工整理为标准一致、高质量的数据；同时，厂商需要提供完善的数据资产管理平台，对各类数据进行统一存储和管理，方便用户对数据进行访问和使用。

　　具备对数据进行深入挖掘分析的技术能力。厂商需要具备多种数据分析技术，如大数据挖掘与分析技术用于统计分析、商业智能，知识图谱技术用于数据关联关系分析，机器学习、运筹优化等技术用于预测性分析、智能决策。

　　具备数据要素流通全流程的生态服务能力。厂商需要围绕数据要素流通市场，建立覆盖数据要素流通全流程的合作伙伴生态，包括能够对数据产品和相关数据资产进行数据管理成熟度、数据安全合规、数据质量、数据价值进行评估的各类中介机构，方便政务和企业部门对数据产品和相关数据资产进行全方位的评估，并获取具备公信力的第三方评估报告。同时，厂商还需要熟悉数据要素市场的规则和制度，能够帮助政务和企业部门在数据交易所进行数据确权和登记，加快数据资产的流通变现。

　　爱数成立于2006年，是一家大数据基础设施提供商，专注于为政府、公共事业及企业提供结构化数据、非结构化数据、机器数据、知识图谱数据的全域数据服务能力，释放数据价值，实现行业智能化。

　　围绕数据产品开发，爱数提供端到端的数据产品开发和数据交易基础设施，其相关产品包括：其一是一体化数据资产运营平台AnyFabric，基于DataFabric理念融合领域认知智能，以AI增强数据目录，自动生成业务知识网络，形成以业务为中心的数据治理和数据服务开发，通过自动贯标、全链条业务对象和数据血缘关系，简化数据治理，提升数据服务开发效率，实现业务标准与数据编目一体化、统一数据虚拟化引擎实现数据资源一体化消除数据孤岛，以业务对象为中心高效交付数据服务。并支持可用不可见技术的AnyFabric Exchange数据资产开放运营平台，对接交易所的交易系统，实现合规的数据资产交易变现；其二是基于领域知识网络的认知智能框架AnyDATA，对接AnyFabric快速获取领域本体模型和领域数据、规则，形成领域知识网络，实现数据知识化，并支持动态配置生成相关认知服务，实现数据产品的标准化生产，发布到AnyFabric Exchange，作为一种知识数据产品，通过交易中心实现合规的订阅消费；

　　基于这些产品的能力，以及爱数在政务、制造、金融、交通等行业数据加工处理与数据管理的丰富经验，爱数可为行业客户在采购、研发、生产、产业链等领域开发特定的知识类数据产品，并兼容各类数据api，帮助企业唤醒沉睡数据，实现数据的有效利用和增值变现。

　　爱数专注于知识类数据产品的开发，为企业提供端到端的数据知识化、知识服务化、数据货币化和业务智能化的解决方案，引领知识数据产品的运营和交易。同时，借助在数据要素流通产业链生态的布局，可为企业进一步实现数据资产的变现，并保障数据产品的安全合规。

　　爱数具备覆盖数据产品开发全生命周期的工具和丰富的项目经验，可为企业提供端到端的知识类数据产品开发服务。在数据采集整理方面，借助人工智能技术，爱数可以帮助企业提取非结构化文档中元数据信息，并进一步加工为结构化的文本数据，提高数据加工处理的效率，从而实现海量文档的数字化。在数据管理方面，爱数可为企业提供数据资产管理服务，帮助企业制定数据标准和数据治理体系，结合AnyFabric数据资产管理平台，企业可以构建以业务对象为中心的数据资产图谱，并为用户提供动态的数据资产、质量、合规性的评估报告。在知识产品构建方面，AnyDATA领域知识网络及认知引擎平台内置了多个实体抽取模型，可以精准地识别和抽取采购、研发、生产、产业链等领域的知识，并通过规则匹配、机器学习等方式建立各类实体之间、事件之间的关系，形成知识网络，构建领域知识库。同时，AnyDATA提供意图理解、认知搜索、知识推理、图计算等引擎，可以为用户实现精准的知识搜索、关联分析和辅助决策。在数据分析应用方面，爱数可为各类知识产品进一步定制智能分析模型，加速数据的关联分析。例如在产业链知识产品中，爱数提供了企业分析计算模型、产业事件影响分析模型、区域产业要素分析模型等多种类型的分析模型。

　　爱数在数据要素流通产业链生态上有完整的布局，可以帮助企业实现数据资产的积累和变现。目前，爱数为布局数据要素市场，投资参股北方大数据交易中心，并且以北方大数据交易中心为平台，联合了一批生态合作伙伴，为企业对提供数据要素规划评估服务，评估后的数据资源可在北方大数据交易中心进行登记确权，将数据资源转变为可以交易变现的数据资产。如某化工集团，该集团在长期生产、经营过程种中积累了大量的原始数据，这些数据存在治理难，寻源难、应用难的问题，爱数公司基于帮助该集团基于其实际业务需要，打造了化工产业情报和知识管理平台，一方面解决了企业内部数据应用问题，另一方面，爱数公司联合企业共创26个细分化工产业的知识数据产品，挂牌北方大数据交易中心进行交易，对上下游产业链企业提供了数据服务能力，促进产业良性发展。

　　数据即服务，是指基于自有数据或通过合规途经获取的外部数据，在对数据进行加工整理、定价后，以API接口、Web、以及数据产品等形式给用户提供的数据资源服务。

　　金融、泛互联网、消费品零售、汽车、地产等行业的大数据部门负责人、IT部门负责人、数据分析师、数据科学家等。

　　随着数据成为驱动业务发展的核心要素，企业比以往更加中重视挖掘数据的价值。然而，在很多业务场景中，企业内部的数据通常有限，如缺少工商、行业交易、地理位置信息等方面关键维度的数据，不足以支撑起数据应用的要求。同时，尽管这些数据中有很多为互联网公开数据，但这些数据未经加工和整理，无法被企业直接使用，因此需要专业化的机构通过对这些数据进行采集、治理，并加工为数据产品，提供本报告所定义的数据即服务，从而可以帮助企业解决某些类型的业务问题。通常，企业对于数据即服务的核心需求包括：

　　所采用的数据需要满足高质量的要求。为了支撑企业通过数据分析与应用获得准确的结果，更好地赋能业务，企业需要采用高质量的数据。具体而言，高质量的数据标准包括：一是数据准确，即数据中没有或少有数据错误、数据标准不一致等问题；二是数据完整，即尽量覆盖多维度的数据，并且能及时更新包含最新的数据。

　　在使用频繁且专业化程度较高的业务领域快速获取数据结果。企业内通常存在一些业务领域，如信息查询、监控预警等，其用数频率高，且需要融合领域的业务知识，为了帮助用户方便快速地获取数据结果，通常需要开发专门的数据产品满足此类需求。

　　在使用数据的全生命周期得到配套的服务支持。企业在采购数据服务后，可能会遇到数据使用中的各类问题，影响数据使用的稳定性和使用效果：同时，部分企业受限于自身数据治理、数据分析或建模能力的不足，不能有效挖掘数据价值。这些问题都需要外部机构提供相应的专业服务支持，保障企业充分发挥数据的价值。

　　提供特定领域维度全面且合规的数据。厂商需要能够提供特定领域，如工商、税务、司法、知识产权、行业交易、地理位置信息等，相关类型的数据，并且在具体类型的数据中，数据维度要尽量全面，能够支撑企业常见的用数需求。同时，需要确保这些数据的来源和使用方式合法合规。

　　具备较强的数据采集和治理的能力与经验。厂商需要在数据采集和治理方面具备充分的经验，积累了体系化的数据治理方法论，并能有效使用各类数据治理工具；同时，厂商需要具备相应的数据技术，如用图像识别用于数据采集，NLP技术用于关键数据的识别等，从而实现有效的数据采集与加工。

　　具备根据客户需求开发标准化或定制化数据产品的能力。厂商需要在已有的数据资源基础上，针对企业的一些共性需求，将数据资源加工为可为用户解决具体用数需求的数据产品。而开发这样的数据产品，需要厂商对特定业务场景的企业需求有着深刻理解，并能通过利用数据挖掘、机器学习等技术，充分挖掘数据价值，解决客户的业务问题。

　　提供较完善的售后服务和定制化服务。需要厂商能够在客户使用数据的过程中，在运维保障、项目管理等方面提供相应的服务，能够及时响应和解决客户遇到的突发性问题；此外，针对部分企业对于数据管理和应用方面个性化的需求，需要厂商能够提供数据治理、建模咨询、数据应用开发等定制化的服务。

　　拓尔思信息技术股份有限公司（简称拓尔思）成立于1993年，是中文全文检索技术的始创者、搜索型数据库的领导者、国内最早从事自然语言处理（NLP）研发的企业之一，领先的人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商。在数据服务领域，拓尔思自2010年起开始布局并持续迭代数据服务产品，目前已经形成以服务政府、金融、媒体、大中型企业为主的行业SaaS产品集群。

　　拓尔思以数家资讯大数据云服务平台（简称数家）、网察大数据分析平台（简称网察）和数星产业大脑云服务平台（简称数星产业大脑）三大经营性数据资产平台为基座，为网络信息内容治理、金融监管、政务资讯服务、金融机构风控管理、智能媒体服务等领域的数据服务和产品赋能。

　　数家以多维知识库+智能语义的方式对内容进行结构化标引，融合多领域对资讯的应用需求，为用户提供高信源、精加工、面向多元场景的资讯内容服务。

　　网察融合视音频分析等语义智能技术最新成果，提供全舆论场、全媒体形式的网络舆情监测、分析、决策一站式服务。

　　数星产业大脑以产业数据中心为支撑，以智能数据标签引擎和全产业链知识引擎为底座，实现政策、空间、供应链、金融、科技、销售等产业要素与产业主体之间信息的高效协同，为产业生态建设提供服务。

　　拓尔思在数据即服务市场深耕多年，在数据资产积累、数据要素加工技术、场景化解决方案以及案例积累等方面具有明显优势。

　　拓尔思数据资产积累深厚，可满足媒体、金融、企业、政府等行业数据升级需求。拓尔思数据资产规模非常可观，数据规模体量超2000亿，并以每天亿级的速度高速增长，积累了超3万个标签规则和30余个专业领域知识库。拓尔思数据种类也非常丰富，主流资讯类数据覆盖165个国家，采集类型包含文字、图片、音视频等多种模态数据，覆盖报刊数据、互联网主流新闻网站、新闻资讯客户端数据、权威第三方平台数据、政府类门户网站、微信公众号数据、金融研报数据、金融风控数据、产业服务数据、专利数据等多维度数据，用户可秒级检索。

　　拓尔思具备专业、智能化数据要素治理加工能力，为用户提供高质量、高精度数据支持。拓尔思通过TRS人工智能平台对原始数据进行数据结构化、属性知识化、内容标签化以及场景服务化，实现数据治理全过程。其中，属性知识化和内容标签化均属于打标过程，拓尔思通过专家级的知识标引团队对行业知识进行梳理，保证数据标签的精准度和契合度，再通过NLP技术实现内容智能化标引，保证打标智能高效完成。场景服务化是对数据要素融合资产化的过程，拓尔思基于专题库模型设计、专题业务规则梳理、专题业务数据处理算子设计等对多模态数据进行融合，使数据精准适配业务应用场景。

　　融合深刻的业务场景洞察，拓尔思在融媒体、金融风险监控、专利服务、政策分析等场景为用户提供专业解决方案。以媒体资讯使用场景为例，拓尔思积累了丰富的媒体用户服务经验，在对媒体用户的数据使用场景深刻理解的基础上持续完善数家平台。数家平台不仅能为用户提供丰富的互联网素材供给，包括报纸库、期刊库、网站库、人物报道库等，更结合自然语言处理、图片识别、OCR识别和视频分析等能力提供线索发现、热点分析、专题跟踪、用户数据、行为数据等功能，一站式满足媒体用户内容生产和运营过程中的数据需求。

　　拓尔思提供SAAS、DAAS、KAAS、MAAS等多种数据产品形式，满足用户多样化数据服务需求。以拓尔思的非法集资监测预警平台冒烟指数为例，平台可根据客户实际需求灵活调整数据服务形式。如针对信息化投入低、非法集资事件少的用户，通过购买SAAS订阅服务，定期查看有无风险企业即能满足需求。对于非法集资活动频繁、监测时效要求高的金融监管用户，通过本地部署加采购DAAS数据服务，就能满足实时监测、及时预警的需求。对于监管人员、专业性、技术等条件不足的用户，KAAS数据服务能提供便捷的线索发现、定期报告、定期培训、案例总结等支持。最后，对于数据来源丰富，但缺乏监管经验、监管模型质量低的用户，拓尔思提供冒烟指数MAAS模型服务，该模型持续迭代已构建起立体的三级指标体系，可支持用户高效决策。

　　拓尔思在数据服务市场深耕十余年，客户案例积累丰富。如数星风控已服务包括中国银行、农业银行、国家开发银行、进出口银行、平安银行、中国人保等高端客户；数家平台服务了数百家中央媒体、省级媒体以及行业媒体等客户，其中新华社、教育报、浙报传媒是数家的标杆用户，均已连续签约。

　　上海信数科技有限公司成立于2015年，公司聚焦于商业主体信息画像与数字化解决方案，以数据为基础，为客户提供包括数据、建模与咨询服务，满足企业用户在营销和风控等领域的应用需求。已合作百余家客户，分布在金融、企业征信、保险、物流等行业。

　　信数科技的数据服务主要面向金融和数据征信等行业客户，提供包含工商、税务、司法、经营信息、知识产权、舆情等多种类型的商业主体信息，并以API接口或Web的形式提供综合性的数据查询与数据报告服务。

　　同时，基于对商业主体信息数据的整合与挖掘，以及结合不同业务和场景的应用需求，信数科技为客户提供信息校验、信息查询、风险探查、监控预警等数据产品。此外，针对客户的定制化需求，信数科技可提供包括联合建模、数据治理、应用开发等技术与咨询服务。

　　信数科技基于在数据采集和治理、大数据和AI技术运用等方面的丰富经验，以及对业务场景的深入理解，为客户提供全面、准确，以及即时更新的商业信息产品和服务，满足企业用户各类数据应用需求，具体如下：

　　信数科技为用户提供全维度的商业主体数据，可被广泛应用于风控、营销，以及各类专业服务场景。信数科技基于长期的数据资源积累，提供的商业主体数据涵盖全维度的公示数据，数据维度包括工商、司法、税务、经营信息、知识产权、行政许可、行政处罚、招投标、企业舆情、土地、海关等多种类型，超过10000个维度的数据。企业用户可以根据需求查询或调用数据，用于各类业务场景，如风险挖掘、财产线索、采购合规等风控场景，精准获客、商机发现、客户挽留等营销场景，以及丰富数据库信息、生成征信报告等专业服务场景。信数科技具备完善的数据采集和治理能力，可为用户提供准确、及时的高质量数据。一方面，信数科技的团队具备丰富的数据采集和治理经验，能够通过体系化的方法将数据采集和加工整理为有效的数据资产；另一方面，信数科技充分利用图像识别、NLP等AI技术，用于提取图像、文档中的文本信息，自动识别其中的实体、金额等内容，并进一步加工为结构化的文本数据，提高数据加工处理的效率。通过利用这些数据采集和治理能力，信数科技的数据具备了准确度高、时效性强、覆盖面全等优势。

　　信数科技能够基于对业务场景的深入理解，以及相应的数据技术，开发解决客户实际业务问题的数据产品。具体而言，信数科技的团队具备丰富的数据应用开发经验，对风控、营销等场景的客户需求有着深入理解，并能够有效利用机器学习、知识图谱、运筹优化等技术，从客户的场景和需求角度出发，基于其商业主体数据开发信息校验、信息查询、风险探查、监控预警等数据产品，用户可直接检索相关数据，解决实际的业务问题。

　　信数科技重视客户的使用体验，提供完善的售后、定制化等服务内容，帮助客户稳定、高效地利用数据。在售后服务方面，信数科技在项目管理、运维保障、流程运作等方面，能够以专业、及时的服务响应客户在使用数据产品和服务过程中的问题，让客户获得良好的使用体验。在定制化服务方面，基于深厚的经验和技术，信数科技可为用户提供数据治理、数据建模、数据应用的定制化服务。

　　例如，在帮某银行开发的风控与数据管理平台解决方案中，该解决方案涵盖了从底层的数据接入管理，到数据的综合加工与应用，再到服务于业务和场景的决策管理与执行等环节，形成包括数据服务平台、智能决策引擎、运营监控与分析系统等多个平台工具，在帮助客户提高风控效率与质量的同时，加速业务发展。

　　爱分析厂商全景报告面向数字化市场的甲方用户，由爱分析定期撰写并公开发布，为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型等环节，提供决策依据和支撑。

　　报告提供所覆盖领域的数字化市场全景地图、特定市场分析与入选标准，以及入选厂商列表、代表厂商评估等研究成果。

　　甲方用户可以依据入选厂商列表，拟定潜在供应商名单，并通过爱分析第三方评估，了解厂商在特定市场的产品服务优势，选择合适的厂商进行选型。