21世纪末中国经济报导本报记者李览青 北京报导
“产业产业发展亲密关系是唯一能连接所有销售业务的核心亲密关系。由产业产业发展链统计数据衍生的一系列统计数据应用领域情景已经开始为各行业注入源源不绝的‘统计数据势能’，并推动着位数中国经济和虚拟中国经济的高度结合产业发展。”
日前，数库信息技术创办人兼副总裁沈鑫在接受21世纪末中国经济报导本报记者访谈时表示。
位数中国经济黄金时代，统计数据已经开始成为商业银行快速网络化结构调整的石油与推动力。
一各方面，“统计数据二百五十”等备受瞩目文件频现，统计数据基本要素做为金融资产入表，统计数据基本要素消费市场已经开始快速形成；另一各方面，后禽流感黄金时代促使商业银行向网络化、智能结构调整，由上而下的监管明确要求也使得商业银行相关销售业务由统计数据环境治理转向统计数据驱动，特别是在金融创新服务虚拟中国经济的明确要求下，产业产业发展位数金融创新已成为中央政府机构柳巴希夫卡销售业务加码的重点。
做为金融创新及产业产业发展大统计数据服务供应商，数库信息技术从2009年开始就持续关注统计数据基本要素赛车场，也是在北京统计数据证券交易所、广州统计数据证券交易所第一批申报的数商中央政府机构。当前统计数据基本要素消费市场的建设处于怎样的阶段？商业银行怎样提升统计数据应用领域潜能，挖掘统计数据金融资产价值？产业产业发展位数金融创新怎样产业发展？日前，21世纪末中国经济报导本报记者指数函数库信息技术创办人兼副总裁沈鑫进行了访谈。
《21世纪末》：位数中国经济黄金时代和后禽流感黄金时代，你认为统计数据基本要素的流动与使用对卫星城与中央政府机构的网络化结构调整、产供平衡Jhunjhunun？
沈鑫：当下，统计数据基本要素的壳状在卫星城网络化结构调整、产供平衡各方面承担着必不可少的角色。统计数据基本要素是卫星城网络化结构调整的主要切入点，卫星城网络化结构调整的成效一定离不开统计数据基本要素的结合新锐与有效率壳状。而在产供平衡各方面，产业发展的关键字则从“效率”向“延展性”转变，构建“瑞维尼制”成为近几年数处地方性中央政府协同推进环境治理产业产业发展链与物流配送“单链结合”的一大方向。在地方性中央政府“瑞维尼制”实施控管、重大决策的实践过程中，要实现产业产业发展链通畅主要通过两种方式，一是外部招纳优质龙头民营企业，二是内部培植本地潜力民营企业。统计数据基本要素做为其中必不可少的关键“生产力”，能真正帮助中央政府通过管理手段，夯实下层产业产业发展中国经济统计数据基座，有效率为上层中国经济运行监测、预测和产业产业发展招纳、产供平衡提供更丰富的统计数据层次和重大决策支持，为各省市培植中国经济新势能。
《21世纪末》：统计数据证券交易所是统计数据基本要素消费市场的重要部分，近几年各省市统计数据证券交易所也相继成立。在北京数交所和广州数交所，数库信息技术都是申报数商民营企业，做为数商生态的一部分，数库信息技术在这一年的实践中有何感受？
沈鑫：统计数据证券交易所对于统计数据的流通和确权有着举足轻重的作用。首先它为数库信息技术这类一直非常重视统计数据合规性的企业打开了绿色通道，能进一步规整消费市场，把一些不合规的统计数据公司排除交易体系之外，鼓励、引导民营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统计数据基本要素消费市场健康产业发展的前提，具备非常重要的意义。另一各方面，从消费市场机制本身来看，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民营企业的消费市场曝光度，同时通过撮合机制提高了工作效率，为跨境统计数据交易等前沿领域提供了探索的可能性。同时，在中央政府的背书下，整个统计数据交易流程相较过去场外交易更加快速、安全、有效率。
目前，数库信息技术在北京数交所和广州数交所都申报了相关产品，其中北京数交所申报的是“数库产业产业发展链图谱”和“区域产业产业发展全景图谱”统计数据，在广州数交所申报了“数库SmarTag新闻分析”统计数据，并完成了全国首笔场内跨境统计数据交易。
金融创新业重塑“小统计数据”认知《21世纪末》：统计数据基本要素对商业银行网络化结构调整、金融创新产品创新的意义越来越重要，你认为这两年金融创新行业统计数据基本要素的使用和壳状，目前存在哪些痛点和难点？近几年呈现出哪些新趋势、新变化？
沈鑫：近几年，商业银行网络化结构调整的话题越来越受到关注，我们发现消费市场上关于网络化结构调整的解决方案呈现“百花齐放”的状态，这对促进行业产业发展和创新是非常好的信号。
但我认为，网络化结构调整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网络化大屏就能实现的，更重要的是下层扎实的统计数据潜能，这也是目前网络化结构调整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，怎样把“大统计数据”变成可利用于每一个微小重大决策情景的“小统计数据”。统计数据智能行业的产业发展多年来经历了从“小统计数据”到“大统计数据”再到“小统计数据”的过程。早期计算机算力有限，使得过去十多年数据行业的产业发展路径更多是在量变，然而在当下的消费市场环境下，网络化结构调整和位数中国经济的核心已演化成了质变，因此，消费市场对浓缩化、精准化的“小统计数据”明确要求回流渐长。然而，从“大统计数据”再变回“小统计数据”并非仅仅只是一个缩量的过程，而是怎样能把统计数据更智能地放在各个微小重大决策情景中，这也是数库信息技术一直在努力的，让银行客户经理、中央政府工作人员等等都能在生活和工作的每一个微小重大决策中，通过统计数据“武装”自己，提升整体效能。
《21世纪末》：产业产业发展位数金融创新是近几年金融创新行业统计数据应用领域的热点，在当下统计数据基本要素消费市场不断完善、公共统计数据授权运营等新政策探索的过程中，你认为产业产业发展位数金融创新产业发展将迎来哪些机遇？做为第三方统计数据服务供应商怎样抓住这些机遇？
沈鑫：从虚拟中国经济的角度来看，产业产业发展亲密关系是唯一能连接所有销售业务的核心亲密关系。由产业产业发展链统计数据衍生的一系列统计数据应用领域情景已经开始为各行业注入源源不绝的“统计数据势能”，并推动着位数中国经济和虚拟中国经济的高度结合产业发展。
抓住位数金融创新产业发展机遇就在于抓住需求本身。我们看到现在很多商业银行其实非常急于解决销售业务层面上的问题，而数库信息技术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，比如银行销售业务人员在每次要拜访一个民营企业时，对于一些未上市民营企业所从事的销售业务可能不甚了解，那么数库信息技术提供的工具就可以用非常简单的方式去展现这些民营企业的信息、上下游、竞争对手、行业资讯等关键指标，去帮助销售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，也就是完全站在销售业务逻辑的角度去帮助客户实现价值。
那么再往后产业发展，我们现在也有在涉猎一些头部股份制银行的核心销售业务，去开始进入到银行网络化结构调整的深水区，这也得益于我们对统计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世纪末》：数库信息技术早在2009年成立伊始就开始研究产业产业发展链统计数据的结构化开发，是出于怎样的考量？在13年的探索中经历了哪些挫折，怎样实现结构调整产业发展？
沈鑫：相信大家都对2008年美国华尔街那场金融创新危机造成的金融创新海啸记忆犹新，这场金融创新海啸的席卷源于虚拟中国经济和金融创新的脱节，而其背后更深层的核心原因在于信息脱节。因此，要解决虚拟中国经济与金融创新脱节的缝隙，最重要的是将非结构化统计数据变成结构化统计数据，将缝隙利用信息进行串联，达到产融结合。因此，我们创立了数库信息技术并开始在产业产业发展大统计数据领域深耕，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统计数据的高效生产潜能、将非结构化信息转换为结构化统计数据的解析潜能，基于产业产业发展逻辑的统计数据平台梳理与搭建。
经过13年的沉淀，我们研发出了DAS智能统计数据工厂，以批量化的形式高效、精准地生产统计数据；开发了SmarTag新闻分析引擎实现高效文本统计数据解析，精确提取公司、人物等多层次标签并给出情绪值；基于产业产业发展逻辑打造SAM产融大统计数据网络，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销售业务及产品的动态产业产业发展生态网络体系，完整拟合了整个中国虚拟中国经济的运转，并以此推动整体网络化结构调整进程。
在探索中一定是会遇到风浪的。在中国消费市场如果想要有一番做为，必须要等待一个新的增量市场，这个新的增量消费市场跟过去传统用统计数据终端来做股票分析的消费市场是不同的消费市场。在这么多年核心潜能的积累下，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”打破统计数据行尸《21世纪末》：这两年国内第三方统计数据服务供应商开始重点加码产业产业发展链统计数据图谱，数库怎样应对其他头部民营企业统计数据服务提供商、金融创新统计数据服务提供商的竞争，打出差异化优势？
沈鑫：如今消费市场中绝大多数的产业产业发展链统计数据产品，一般可能会对外宣称说有几十到几百条产业产业发展链，但我们从来不这么讲，这是因为数库信息技术的产业产业发展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产业发展节点间千丝万缕的关联，这些统计数据的联动才是产业产业发展链统计数据拟合虚拟中国经济运转的意义所在，而这也得益于数库信息技术从一开始就一定要坚持做数数相连的网络状结构统计数据，因为我们认为只有网络状结构才能真正意义上打破统计数据行尸。
产业产业发展链本身不仅仅是一个统计数据集，它同时是一个统计数据关联逻辑，这一点非常重要，这是一个统计数据公司经过10多年的积累才能认知和实现的。因此，理论上来说我们拥有无限条产业产业发展链，因为任意的两个产品节点，我们都能建立出许多条、有长有短、直接或间接的产业产业发展传导路径，有了这样的统计数据网络，后期客户在做建模和统计数据的洞察时，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的潜能是无法强健起来的。
像我们去年在人工智能大会上线的SAM 2.0产业产业发展网络化平台，就是以元产业产业发展链节点为基础构建的产业产业发展网络化平台。元产业产业发展链和原始的具体产业产业发展链统计数据不同。在元产业产业发展链中，一切元产业产业发展链节点均可无限延伸至虚拟产业价值链的最起端和最末端，每一个元产业产业发展链节点上都有着丰富的统计数据集，并通过数库产业产业发展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领域产业产业发展链，并基于此，对各行各业实现真正行之有效率的网络化赋能。
《21世纪末》：金融创新统计数据产品，特别是对B端的产品，很多中小型金融创新信息技术公司在标准化和定制化之间努力寻找平衡，数库信息技术怎样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，数库信息技术的统计数据产品和解决方案已经帮助很多商业银行、中央政府部门、产业产业发展园区及民营企业集团完成了效能的提升。一各方面，数库信息技术为私募、公募、券商等资管中央政府机构提供SAM产业产业发展链统计数据、SmarTag新闻舆情统计数据、民营企业图谱、物流配送统计数据等全方位标准化统计数据流服务，辅助精准投资重大决策；另一各方面，我们也专注于为银行、中央政府、集团客户提供定制化解决方案，针对性地提高银行柳巴希夫卡销售业务在产业产业发展获客、风控、运营等情景的智能水平，协助各省市中央政府部门完成基于产业产业发展链的产业分析、园区招商引资、民营企业上市培植等项目，并根据不同多样化需求开发定制化模块及算法。
其中，数库民营企业评价模型在各类网络化情景中发挥着重要作用。它能解决中小民营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，基于自身大统计数据经验，基于规模、成长、创新、平衡、财税、履约六大层次100多项指标，结合民营企业在细分领域中的位置进行打分和排序，最终形成针对中小民营企业的分层评级。银行销售业务人员对该模型的叠加使用，可最大程度提升中小民营企业融资效率，引导资本流向高成长性优质信息技术民营企业，助力中小信息技术民营企业健康产业发展。
另外，数库信息技术民营企业科创模型的叠加与使用，则能被应用领域在科创垂直类销售业务情景及综合销售业务情景中价层次，实现知识沉淀。
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