近日,国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》,这是国家层面首次对数据赋能人工智能发展作出的系统性部署。

在聚焦行业领域推进高质量数据集建设方面,《实施方案》提出,聚焦社会信用等重点领域,以及相关创新领域,加快推进行业高质量数据集建设。

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行业高质量数据集是经过采集、加工等数据处理,可直接用于开发和训练人工智能模型,能有效提升模型性能的行业数据的集合,包含行业通识和行业专识数据集。行业高质量数据集是推动“人工智能+”赋能千行百业、实现产业落地的基础性、关键性资源。

江苏省

2025年9月,国家数据局公布首批140个高质量数据集建设先行先试任务,其中江苏省莱斯信息申报的“公共信用档案高质量数据集”项目同时入选先行先试项目和典型案例,成为政务服务与社会治理领域数据建设的标杆示范。

“公共信用档案高质量数据集”聚焦社会信用体系构建,重点解决“无标准,难识别”“数据散,难处理”“源头多,难追溯”等行业共性难题,建立了跨区域、跨主体、跨平台的数据互联互通交换机制,形成涵盖安全管理、接入认证、运行监控于一体的数据传输保障体系,并创新推出数据授权使用机制,为信用数据的安全共享与规范应用构建“防护网”

截至2025年9月,该数据集已在全国90多个省市县部署应用,构建起国家、省、市、县四级联动体系,累计归集数据超800亿条,覆盖超1.8亿社会法人,年增量稳定超过20亿条,有力支撑社会信用信息的实时应用。

苏州市

苏州市新建元数科的两个项目入选江苏省高质量数据集建设先行先试项目入库名单,分别是“江苏省企业负面信用数据高质量数据集”和“江苏省企业经营指标区间特征高质量数据集”。

第一个数据集聚合统计江苏省3200余万家企业的负面信用数据,形成欠税总数范围、联合惩戒次数、重大税收违法次数等多个统计指标及标签标定,主要用于信贷风控审批、风险预警监测迭代等模型训练,预计提升负样本特征区分度12%,降低模型训练损失值15%。

第二个数据集提取全省1520余万家企业经营数据,进行区间化特征构建与标签映射,涵盖资产总额、净利润、营业总收入、纳税总额等核心指标,主要用于企业信用评级监督学习、风险预警与“黑名单”预测等模型训练,预计缩短数据准备时间20%,减少模型收敛迭代次数10%。

无锡市

2025年5月,无锡市申报的“无锡市社会法人公共信用评价数据集”与“无锡市个人信用积分阿福分数据集”成功获取由江苏省知识产权保护中心颁发的数据知识产权登记证书,此举成功开辟了江苏省内发改系统公共信用类数据知识产权确权登记的先河,为公共信用数据资源的合法合规使用奠定了坚实基础。

“无锡市社会法人公共信用评价数据集”与“无锡市个人信用积分阿福分数据集”是无锡市发展改革委依托市公共信用信息服务平台,遵循全国公共信用信息基础目录清单,全面归集各相关行政部门的信用数据,经过数据清洗、比对流程,依据严谨的动态量化评估模型算法精炼而成的信用数据产品,覆盖面广、涉及部门多、数据量大,累计涵盖超6亿条信用数据。截至2025年5月,累计为全市各类市场主体出具社会法人公共信用评价报告45万份,开通个人信用分“阿福分”近40万人,在政务服务、医疗就诊、文旅生活等领域提供“信易+”惠民场景约120万余次,另外,通过“阿福贷”产品为中小微市场主体提供约2亿元的信用额度,有力促进了社会信用体系的建设与金融服务的深度融合。

湖北省

湖北省武汉市中小微企业融资贴息数据集涵盖武汉市创业担保贷(青创贷)申请数据、纾困贴息数据。其中武汉创业担保贷(青创贷)由多部门联合打造,通过贯通政银担线上业企业融资务流程,融合多种先进数字技术,整合政务及公共信用数据资源,实现全线上申请审批、一键授权提交资料、秒出预授信额度等功能,缓解创业融资难题。纾困贴息申请审核系统也实现业务全流程线上化,通过接入企业工商数据、引入电子签章、与银行系统对接返数等多元化功能,提升效率、降低成本。

该数据集借助整合政府大数据资源,数据集能够为企业给予精准的信用评价与持续经营能力评估。此类数据可用于构建“互联网+政务+金融+大数据”融资服务链,切实缓解企业与金融机构之间的信息不对称难题,提升融资对接的效率。

山东省

格兰德全球企业跨境数据集”项目,是保障国家安全、贸易安全、金融安全的重要基础设施,是赋能企业出海的数据加速器和AI大模型训练的新基座,作为国产化全球企业数据集的开拓者,项目已建成国内最大的国产化全球企业数据库,覆盖全球230多个国家和地区、超6亿家企业数据,主要用于企业出海风险评估和AI大模型训练。

该数据集解决了国际数据垄断问题,提供企业征信、风险预警等服务,截至2025年11月,已服务20万用户,日访问量百万级,并支撑了6000亿元贸易额,助力信用贷款10亿元,挽回海外欠款超过1亿元。其核心功能包括全球企业身份识别、跨境信用报告及商账追收,支持企业市场拓展和合规管理。

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编辑:源源

校稿:昊宇

来源:国家数据局、源点苏研院