近日，第四届全球数字贸易博览会在杭州举行。作为数贸会核心板块之一，以"数据×人工智能"为主题 的2025全球数据管理峰会同期召开。期间，中电金信带来在数据治理与AI融合方面的前沿思考与实践 成果。 打造数据治理新范式 在9月26日的峰会主论坛上，中电金信党委委员、研究院副院长、商业分析事业部总经理杜啸争发表题 为《大模型时代的数据治理新体系》的演讲。杜啸争从技术趋势、国际厂商实践及客户需求等维度展开 分析，强调非结构化数据处理、AI与数据深度融合、语义层构建已成为行业共识。面对客户从"AI场景 跑通"到"真正业务可用"的需求转变，他提出"一湖两库"架构理念，即数据湖、数据仓库与知识库协 同，支撑全域数据资产构建与AI应用。 此外，私域数据与专属大模型的结合，将重构数据治理流程，推动开发、运维与分析体系的全面升级。 在此背景下，中电金信升级源启·数据资产平台，以"智能体驱动"为核心，通过内置的AI智能体协同工 作流，将"AI-Ready Data流水线"与决策智能落地；同时，多模态管理平台着力解决非结构化数据整合难 题，构建全域知识库，实质性地支撑起"一湖两库"架构，并通过源启可视化平台将问数准确提升到95% ...

《证券期货业业务域数据元规范?第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业 务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货行业机构提供企业资产证券化业务数据领 域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理基础、推动行业信息高效共享，助力构建高质量、数字化的 资本市场。 《期货公司监管数据采集规范?第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务 定义、数据类型。该标准的制定实施有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数 据采集标准，推动监管数字化、智能化转型。 （原标题：证监会：推进资本市场数字化建设 三项金融行业标准即日起施行） 证券时报记者 程丹 10月10日，证监会发布《证券期货业业务域数据元规范?第4部分：证券交易所》《证券期货业业务域数 据元规范?第5部分：企业资产证券化业务》《期货公司监管数据采集规范?第2部分：资产管理业务》三 项金融行业标准，自公布之日起施行。 具体来看，《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》规范了我国证券交易所业务相关数 据项的业务分类、名称、业务含义、数据类型和长度等属性要素，为证券期货行业机构开展相关数据建 ...

《期货公司监管数据采集规范第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务 定义、数据类型。该标准的制定实施有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数 据采集标准，推动监管数字化、智能化转型。 中国证监会10月10日消息，证监会近日发布《证券期货业业务域数据元规范第4部分：证券交易所》 《证券期货业业务域数据元规范第5部分：企业资产证券化业务》《期货公司监管数据采集规范第2部 分：资产管理业务》3项金融行业标准，自公布之日起施行。 证监会表示，下一步，将持续做好数据治理和业务服务标准制定工作，有序推进资本市场信息化数字化 建设，不断夯实科技监管基础。 《证券期货业业务域数据元规范第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业 务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货行业机构提供企业资产证券化业务数据领 域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理基础、推动行业信息高效共享，助力构建高质量、数字化的 资本市场。 ● 本报记者昝秀丽 《证券期货业业务域数据元规范第4部分：证券交易所》规范了我国证券交易所业务相关数据项的业务 分类、名称、业务含义、数据类型和长 ...

《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业 务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货行业机构提供企业资产证券化业务数据领 域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理基础、推动行业信息高效共享，助力构建高质量、数字化的 资本市场。 《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务 定义、数据类型。该标准的制定实施有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数 据采集标准，推动监管数字化、智能化转型。 《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》规范了我国证券交易所业务相关数据项的业务 分类、名称、业务含义、数据类型和长度等属性要素，为证券期货行业机构开展相关数据建设和应用实 践提供必要指导。该标准的制定实施有助于规范数据加工存储、提升数据流通效率，在强化关键领域信 息披露的同时加快推进行业数字化转型。 ◎记者 汤立斌 据中国证监会10月10日发布的消息，证监会近日发布了《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券 交易所》《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》《期货公 ...

《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业 务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货行业机构提供企业资产证券化业务数据领 域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理基础、推动行业信息高效共享，助力构建高质量、数字化的 资本市场。 《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务 定义、数据类型。该标准的制定实施有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数 据采集标准，推动监管数字化、智能化转型。 下一步，证监会将持续做好数据治理和业务服务标准制定工作，有序推进资本市场信息化数字化建设， 不断夯实科技监管基础。 编辑：吴郑思 登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 转自：新华财经 新华财经北京10月10日电 据证监会网站10日消息，近日，证监会发布《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》《期货公司 监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》3项金融行业标准，自公布之日起施行。 《证券期货业业务域数据元规范 第4部分 ...

下一步，证监会将持续做好数据治理和业务服务标准制定工作,有序推进资本市场 信息化数字化建设，不断夯实科技监管基础。 中国证监会发布《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》等3项金 融行业标准 全文可点击 "阅读原文" 。 近日，证监会发布《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》《证 券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》《期货公司监管数据采 集规范 第2部分：资产管理业务》3项金融行业标准，自公布之日起施行。 《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》规范了我国证券交易所 业务相关数据项的业务分类、名称、业务含义、数据类型和长度等属性要素，为证券 期货行业机构开展相关数据建设和应用实践提供必要指导。该标准的制定实施有助于 规范数据加工存储、提升数据流通效率，在强化关键领域信息披露的同时加快推进行 业数字化转型。 《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适 用于企业资产证券化业务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货 行业机构提供企业资产证券化业务数据领域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理 基础、推动行业信息高效共 ...

数据治理的新范式：从局部管控到全景协同 随着工业领域数字化转型的深入，数据已成为企业的核心资产。然而，数据孤岛、质量参差、安全风险 与价值转化难等问题长期制约着企业的发展。传统数据治理模式往往聚焦于局部环节或特定类型数据， 缺乏全局视角与系统性协同，导致治理投入与成效不匹配。IDGA此次发布的白皮书，正是为了突破这 一困境。其提出的"三区一循环"架构，将数据治理划分为核心治理区、价值输出区、支撑保障区，并通 过智能循环实现体系的自我优化，形成了一个动态演进、持续改进的治理生态系统。 企业数据治理全景架构（三区一循环） 核心治理区：全链路管控的数据"中枢" 核心治理区是数据治理体系的核心，覆盖从数据产生到应用的完整生命周期。该区域强调"源头防控-过 程管控-全域覆盖"的闭环管理，具体包括源端治理、末端治理和全域治理三个部分。源端治理聚焦数 据"诞生"环节，通过规则嵌入、标准化模板和责任绑定等手段，在数据录入或采集的初始阶段确保其符 合规范，从源头上降低后续治理成本。末端治理则关注数据应用前的最后一道防线，通过数据血缘管理 和问题闭环机制，确保流向业务场景的数据可信可用。全域治理进一步突破了传统治理的边界，将非结 ...

在数字化竞争时代，客户管理软件(CRM)已从简单的客户信息记录工具，进化为驱动企业销售增长的智能中枢。据行业调研数据显示，使用客户关系管理软 件的企业，销售效率平均提升34%，客户复购率增长18%。然而，终端用户在实际应用中常面临数据孤岛、流程低效、团队协作断层等痛点。本文从工具应 用、流程优化、数据分析三个维度，系统解析客户管理软件在销售流程管理中的核心方法。 一、客户管理软件的基础应用：数据治理与流程标准化 1.1 数据治理：构建统一客户画像 客户管理系统的核心价值在于数据整合。某零售企业通过建立统一数据标准，明确客户姓名、联系方式、行业类型等必填字段，并设置自动查重功能，使客 户信息完整度从45%提升至92%。具体实施步骤包括： 数据清洗：删除重复客户记录，修正无效联系方式 字段标准化：统一行业分类、客户等级等自定义字段格式 动态更新：要求销售团队在每次客户接触后24小时内更新系统数据 通过API接口对接ERP、电商平台等系统，实现库存数据、交易记录的实时同步，避免因数据滞后导致的订单错误。某装备制造企业通过数据同步机制，将 订单创建时间从45分钟压缩至8分钟，合同条款错误率归零。 1.2 流程标准化： ...

金融业改革深化的关键时期，数据正从技术支撑角色，悄然跃升为核心驱动力。 近日，由中国社会科学院金融研究所等机构联合发布的《中国金融监管报告（2025）》（下称《报 告》），就聚焦数字金融发展与监管，结合技术创新与国际经验提出前瞻性建议。 针对金融业数字治理话题，信风与《报告》撰写者之一，北京锦路安生律师事务所高级合伙人、上海分 所负责人、上海律协企业合规专业委员会委员袁开宇展开对话。 袁开宇长期专注跨境支付领域法律合规研究与实务； 进入律所前，他曾担任中行总行法律合规部关联交易管理团队主管、汇丰人寿副总裁兼董事会秘书、渣 打（中国）零售银行法律合规总监以及连连数字首席合规官。 信风：目前，我国金融监管的一大主题是改革化险提速，今年的政府工作报告也重点提及对于中小金融 机构的风险处置。 针对这部分存在风险的中小银行，如何理解改革化险与数据治理间的关系？ 袁开宇：现在小型城商行、农村信用社，包括供销联社的风险问题比较大。 我们曾为一个中部省份的信用联社提供过咨询，但调研评估后还是放弃了这单生意。原因是这个机构在 人才、数据治理上问题太大，没有执行方案的能力。 最直接的是人才欠缺。 谈及行业热门的机构化险、银行风控 ...

深信服 摘要 深信服业务由网络安全（占比 60%-70%）和云计算构成，预计 2025- 2026 年两者占比将各占一半。网络安全业务专注产品化，毛利率高， 通过 AI 提升自动化运维，有望恢复增长。 深信服超融合一体机在中小企业市场份额领先，受益于国产替代需求， 2024 年以来保持十几二十个点的增长，上半年接近 20%。 AI 浪潮中，深信服凭借在云服务、数据治理和 To B Agent 平台建设方 面的优势，能为企业提供上云、数据治理和 AI 应用搭建的全面解决方案， 扩大市场份额。 深信服在 AI 企业端落地方面具有优势，能与底层云和上层大模型深度结 合，客户群体主要是腰部客户，与阿里等巨头不直接竞争。 深信服 2025 年二季度已现反转迹象，收入增长、利润扭正、现金流改 善，合同负债高增长，核心优势显著。 预计深信服 2025 年现金流为 13-15 亿，给予 30 倍市盈率，安全边际 约为 400-450 亿，加之账面 100 亿现金，具备较高安全边际。 深信服长期估值保守估计可达 1,000 亿，其中云计算业务贡献显著。若 2026 年收入增长达十几二十个百分点，估值有望进一步提升。 Q&A 深 ...