“产业关系是唯一能够连接所有业务的核心关系。由产业链数据衍生的一系列数据应用场景正在为各行业注入源源不断的‘数据动能’，并推动着数字经济和实体经济的高度融合发展。”
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近日，数库科技创始人兼总裁沈鑫在接受21世纪经济报道记者专访时表示。
数字经济时代，数据正在成为金融机构加速数字化转型的石油与驱动力。
一方面，“数据二十条”等重磅文件频出，数据要素作为资产入表，数据要素市场正在加速形成；另一方面，后疫情时代促使金融机构向数字化、智能化转型，自上而下的监管要求也使得金融机构相关业务由数据治理转向数据驱动，特别是在金融服务实体经济的要求下，产业数字金融已成为机构对公业务发力的重点。
作为金融及产业大数据服务商，数库科技从2009年开始就持续关注数据要素赛道，也是在上海数据交易所、深圳数据交易所第一批挂牌的数商机构。当前数据要素市场的建设处于怎样的阶段？金融机构如何提升数据应用能力，挖掘数据资产价值？产业数字金融如何发展？近日，21世纪经济报道记者对数库科技创始人兼总裁沈鑫进行了专访。
《21世纪》：数字经济时代和后疫情时代，你认为数据要素的流动与使用对城市与机构的数字化转型、产供稳定有何意义？
沈鑫：当下，数据要素的流动在城市数字化转型、产供稳定方面扮演着不可或缺的角色。数据要素是城市数字化转型的主要抓手，城市数字化转型的成效一定离不开数据要素的融合跨界与有效流动。而在产供稳定方面，发展的关键词则从“效率”向“韧性”转变，构建“链长制”成为近年来多地地方政府协同推进治理产业链与供应链“双链结合”的一大方向。在地方政府“链长制”实施管控、决策的实践过程中，要实现产业链畅通主要通过两种方式，一是外部招引优质龙头企业，二是内部培育本地潜力企业。数据要素作为其中不可或缺的关键“生产力”，能够真正帮助政府通过技术手段，打牢底层产业经济数据底座，有效为上层经济运行监测、预测和产业招引、产供稳定提供更丰富的数据维度和决策支持，为各地培育经济发展新动能。
《21世纪》：数据交易所是数据要素市场的重要部分，近年来各地数据交易所也相继成立。在上海数交所和深圳数交所，数库科技都是挂牌数商企业，作为数商生态的一部分，数库科技在这一年的实践中有何感受？
沈鑫：数据交易所对于数据的流通和确权有着举足轻重的作用。首先它为数库科技这类一直非常重视数据合规性的企业打开了绿色通道，能够进一步规整市场，把一些不合规的数据公司排除交易体系之外，鼓励、引导企业将精力放在原创产品的研发上，我觉得这件事情是未来中国数据要素市场健康发展的前提，具备非常重要的意义。另一方面，从市场机制本身来看，数交所更注重的是交易的过程和交易双方信用的评定，这不仅提升了交易双方企业的市场曝光度，同时通过撮合机制提高了工作效率，为跨境数据交易等前沿领域提供了探索的可能性。同时，在政府的背书下，整个数据交易流程相较过去场外交易更加快速、安全、有效。
目前，数库科技在上海数交所和深圳数交所都挂牌了相关产品，其中上海数交所挂牌的是“数库产业链图谱”和“区域产业全景图谱”数据，在深圳数交所挂牌了“数库SmarTag新闻分析”数据，并完成了全国首笔场内跨境数据交易。
金融业重塑“小数据”认知
《21世纪》：数据要素对金融机构数字化转型、金融产品创新的意义越来越重要，你认为这两年金融行业数据要素的使用和流动，目前存在哪些痛点和难点？近年来呈现出哪些新趋势、新变化？
沈鑫：近几年，金融机构数字化转型的话题越来越受到关注，我们发现市场上关于数字化转型的解决方案呈现“百花齐放”的状态，这对促进行业发展和创新是非常好的信号。
但我认为，数字化转型不仅仅只是流于皮毛，它并不是一张看起来复杂高端的界面或一块数字化大屏就能实现的，更重要的是底层扎实的数据能力，这也是目前数字化转型面临的一个比较大的痛点和难点。
我在很多公开场合多次提到，如何把“大数据”变成可利用于每一个微小决策场景的“小数据”。数据智能行业的发展多年来经历了从“小数据”到“大数据”再到“小数据”的过程。早期计算机算力有限，使得过去十多年数据行业的发展路径更多是在量变，然而在当下的市场环境下，数字化转型和数字经济的核心已演化成了质变，因此，市场对浓缩化、精准化的“小数据”要求回流渐长。然而，从“大数据”再变回“小数据”并非仅仅只是一个缩量的过程，而是如何能够把数据更智能地放在各个微小决策场景中，这也是数库科技一直在努力的，让银行客户经理、政府工作人员等等都能够在生活和工作的每一个微小决策中，通过数据“武装”自己，提升整体效能。
《21世纪》：产业数字金融是近年来金融行业数据应用的热点，在当下数据要素市场不断完善、公共数据授权运营等新政策探索的过程中，你认为产业数字金融发展将迎来哪些机遇？作为第三方数据服务商如何抓住这些机遇？
沈鑫：从实体经济的角度来看，产业关系是唯一能够连接所有业务的核心关系。由产业链数据衍生的一系列数据应用场景正在为各行业注入源源不断的“数据动能”，并推动着数字经济和实体经济的高度融合发展。
抓住数字金融发展机遇就在于抓住需求本身。我们看到现在很多金融机构其实非常急于解决业务层面上的问题，而数库科技现在耕耘的领域就是真正找到客户的需求，并帮助他们解决问题。举个例子，比如银行业务人员在每次要拜访一个企业时，对于一些未上市企业所从事的业务可能不甚了解，那么数库科技提供的工具就可以用非常简单的方式去展现这些企业的信息、上下游、竞争对手、行业资讯等关键指标，去帮助业务人员判定是否应该去拜访、拜访到什么程度、争取到什么程度、应该为自己的工作时间分配多少权重等等，这就是我们为客户创造的价值，也就是完全站在业务逻辑的角度去帮助客户实现价值。
那么再往后发展，我们现在也有在涉猎一些头部股份制银行的核心业务，去开始进入到银行数字化转型的深水区，这也得益于我们对数据达到元素级别的认知，这需要大量的长时间积累，而这也是我们的重要优势之一。
《21世纪》：数库科技早在2009年成立伊始就开始研究产业链数据的结构化开发，是出于怎样的考量？在13年的探索中经历了哪些挫折，如何实现转型发展？
沈鑫：相信大家都对2008年美国华尔街那场金融危机造成的金融海啸记忆犹新，这场金融海啸的席卷源于实体经济和金融的脱节，而其背后更深层的核心原因在于信息脱节。因此，要解决实体经济与金融脱节的缝隙，最重要的是将非结构化数据变成结构化数据，将缝隙利用信息进行串联，达到产融结合。因此，我们创立了数库科技并开始在产业大数据领域深耕，尝试解决信息脱节背后的三个问题：将海量信息快速转化为数据的高效生产能力、将非结构化信息转换为结构化数据的解析能力，基于产业逻辑的数据平台梳理与搭建。
经过13年的沉淀，我们研发出了DAS智能化数据工厂，以批量化的形式高效、精准地生产数据；开发了SmarTag新闻分析引擎实现高效文本数据解析，精确提取公司、人物等多维度标签并给出情绪值；基于产业逻辑打造SAM产融大数据网络，并在GICS四层国际行业分类的基础上实现了十二层从广义到细分业务及产品的动态产业生态网络体系，完整拟合了整个中国实体经济的运转，并以此推动整体数字化转型进程。
在探索中一定是会遇到风浪的。在中国市场如果想要有一番作为，必须要等待一个新的增量市场，这个新的增量市场跟过去传统用数据终端来做股票分析的市场是不同的市场。在这么多年核心能力的积累下，我们这两年业绩起得很快，但实际上这都是通过过去十多年打下的坚实基础所带来的。
“数数相连”打破数据孤岛
《21世纪》：这两年国内第三方数据服务商开始重点发力产业链数据图谱，数库如何应对其他头部企业数据服务提供商、金融数据服务提供商的竞争，打出差异化优势？
沈鑫：如今市场中绝大多数的产业链数据产品，一般可能会对外宣称说有几十到几百条产业链，但我们从来不这么讲，这是因为数库科技的产业链是从元素级开始整理，从产品本身开始往外延伸，所以它会先形成一个标准化产品节点，继而组装成一个网络状的结构。它并不是线状的，我们能从中看到许多不同产业节点间千丝万缕的关联，这些数据的联动才是产业链数据拟合实体经济运转的意义所在，而这也得益于数库科技从一开始就一定要坚持做数数相连的网络状结构数据，因为我们认为只有网络状结构才能真正意义上打破数据孤岛。
产业链本身不仅仅是一个数据集，它同时是一个数据关联逻辑，这一点非常重要，这是一个数据公司经过10多年的积累才能够认知和实现的。因此，理论上来说我们拥有无限条产业链，因为任意的两个产品节点，我们都能够建立出许多条、有长有短、直接或间接的产业传导路径，有了这样的数据网络，后期客户在做建模和数据的洞察时，我们才能真正意义上服务好他们，而没有这样的基础，上层的BI的能力是无法强健起来的。
像我们去年在人工智能大会上线的SAM 2.0产业数字化平台，就是以元产业链节点为基础构建的产业数字化平台。元产业链和原始的具体产业链数据不同。在元产业链中，一切元产业链节点均可无限延伸至实体产业价值链的最起端和最末端，每一个元产业链节点上都有着丰富的数据集，并通过数库产业链运维平台进行编织、构建，进而衍生出千千万万条具体的应用产业链，并基于此，对各行各业实现真正行之有效的数字化赋能。
《21世纪》：金融数据产品，特别是对B端的产品，很多中小型金融科技公司在标准化和定制化之间努力寻找平衡，数库科技如何实现标准化产品商业化落地的同时，为客户做好灵活的定制化服务？
沈鑫：目前，数库科技的数据产品和解决方案已经帮助很多金融机构、政府部门、产业园区及企业集团完成了效能的提升。一方面，数库科技为私募、公募、券商等资管机构提供SAM产业链数据、SmarTag新闻舆情数据、企业图谱、供应链数据等全方位标准化数据流服务，辅助精准投资决策；另一方面，我们也专注于为银行、政府、集团客户提供定制化解决方案，针对性地提高银行对公业务在产业获客、风控、运营等场景的智能化水平，协助各地政府部门完成基于产业链的产业分析、园区招商引资、企业上市培育等项目，并根据不同多样化需求开发定制化模块及算法。
其中，数库企业评价模型在各类数字化场景中发挥着重要作用。它能够解决中小企业及行业信息不对称性和局限性等问题，是数库科技利用人工智能和深度学习等技术，基于自身大数据经验，基于规模、成长、创新、稳定、财税、履约六大维度100多项指标，结合企业在细分领域中的位置进行打分和排序，最终形成针对中小企业的分层评级。银行业务人员对该模型的叠加使用，可最大程度提升中小企业融资效率，引导资本流向高成长性优质科技企业，助力中小科技企业健康发展。
另外，数库科技企业科创模型的叠加与使用，则能够被应用在科创垂直类业务场景及综合业务场景中，供政府部门及金融机构通过数库科创评分量化评估企业科创能力，扩大和提升业务人员识别、筛选优质科创企业的范围和效率。我们也一直保持开放态度，支持定制评分模型，满足科创属性数据来源需求，同时形成个性化的评价维度，实现知识沉淀。
（文章来源：21世纪经济报道）
