Group 1 - The role of Chief Information Officers (CIOs) has evolved from traditional technology managers to core drivers of enterprise strategy, guardians of risk control, and bridges for cross-border technology collaboration [2][3] - A recent PwC survey indicates that only 28% of U.S. respondents view "responsible AI" as a top business priority, and only 33% of companies have implemented clear applications across the organization [2][11] - McKinsey's 2024 global AI survey shows that while about 60% of companies have initiated AI projects, only 15% have established comprehensive AI governance frameworks, with average returns on AI investments falling short of the expected 30% [2][3] Group 2 - Responsible AI should not only focus on risk mitigation but also on helping businesses extract more commercial value from AI systems, transforming it from a compliance tool to a value extraction engine [3][4] - The low maturity of responsible AI practices is attributed to the imbalance between the rapid pace of technological iteration and the development of governance frameworks [3][4] - The emergence of AI agents has highlighted the inadequacy of traditional application management models, complicating the establishment of forward-looking governance frameworks [3][4] Group 3 - Global differences in AI regulation were discussed, with the U.S. and China seen as more relaxed compared to Europe and the Middle East, which adopt stricter regulatory approaches [4][5] - The EU AI Act categorizes AI systems by risk levels, imposing stringent compliance requirements on high-risk AI systems, which can inhibit innovation, particularly for small and medium enterprises [5][6] - A unified global AI standard is desired to reduce cross-border operational costs, similar to telecommunications standards [5][6] Group 4 - Data governance is crucial for responsible AI implementation, with high-quality data being essential for generating quality AI outcomes [6][7] - Companies must invest significant effort in data governance, ensuring proper data management and access control to prevent sensitive information leaks [6][7] - Organizations with established data governance frameworks see a 2.8 times higher success rate in AI projects compared to those without such frameworks [6][7] Group 5 - The evolution of the CIO role requires a balance of entrepreneurial spirit and a strong sense of responsibility, as they must drive innovation while safeguarding data security and compliance [7][8] - CIOs are now seen as strategic business enablers, leveraging core data assets to enhance productivity and differentiate business offerings [7][8] - The challenges posed by geopolitical uncertainties have led to a focus on "supply chain resilience" among global enterprises [7][8] Group 6 - The importance of a multi-AI model strategy was emphasized, as different AI models have varying service terms and usage restrictions, necessitating compliance with regional regulations [8][9] - CIOs must navigate the complexities of cross-border regulations while ensuring the selection of the most suitable AI models for their business needs [8][9] - The dual-supplier strategy is being adopted to mitigate risks associated with reliance on a single technology source [8][9] Group 7 - The rapid evolution of AI technology presents both opportunities and challenges for CIOs, who must adapt to changing landscapes and governance requirements [9][10] - The future of responsible AI is expected to shift from being a practice of a few companies to becoming an industry standard, driven by the strategic foresight and pragmatic actions of CIOs [9][10]

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 来源：市场资讯 国家知识产权局信息显示，招商银行股份有限公司取得一项名为"数据处理方法、装置、终端设备以及 存储介质"的专利，授权公告号CN116719973B，申请日期为2023年6月。 天眼查资料显示，招商银行股份有限公司，成立于1987年，位于深圳市，是一家以从事货币金融服务为 主的企业。企业注册资本2521984.5601万人民币。通过天眼查大数据分析，招商银行股份有限公司共对 外投资了15家企业，参与招投标项目5000次，财产线索方面有商标信息1332条，专利信息2181条，此外 企业还拥有行政许可359个。 ...

一谈及企业数字化，大部分的企业领导与员工都会想到那是技术的事儿，既然是技术在一些领导的眼里 感觉就很简单，无非就是买个软件、上个系统、找个技术团队开发一下，然后想当然的认为问题就解决 了，数字化就完成了。但问题是技术侧的水比想象中深得多，然比技术更深更复杂的是技术背后的认知 与思维变革。今天老杨不谈所谓的转型与变革，就通俗的从技术视角讲讲企业数字化的技术难点究竟有 哪些。 这个问题在企业信息部门的眼里看起来是再清楚不过了，可问题是信息部门无法将这些技术问题向高层 决策者完全阐明其背后的复杂性与长远影响，导致技术规划常被简化，专业的问题被弱化，最后企业又 不得不花费更多的时间和成本去弥补因初期认知不足带来的各种技术债，今天老杨就来总结一下数字化 技术侧的几个关键难点。 第一，技术选型如"赌博" 大部分的传统企业开始做数字化首要面对的问题就是究竟选择何种技术路线，可以说是技术路线如"赌 博"一场，稍有不慎便满盘皆输。不同的技术架构、开发语言、部署方式与生态适配，直接影响系统未 来的可扩展性与维护成本。比如一些企业盲目跟风选择热门技术栈，却忽视自身业务场景与团队能力， 导致系统上线即"瘫痪"，还比如一些企业没有任何 ...

Core Viewpoint - The company is focusing on stabilizing its core market in operator planning design and supervision services while enhancing its capabilities in digital consulting and design services [2] Group 1: Business Strategy - The company aims to accelerate the layout of new businesses such as data governance, satellite internet, low-altitude economy, and full-process consulting [2] - The company is concentrating on key industries and clients to expand its information technology planning design and supervision, as well as communication engineering general contracting business [2] Group 2: R&D and Product Development - The company is increasing its efforts in independent research and development to expedite the industrialization process of information communication products [2] - The company is actively participating in the centralized procurement of communication products related to telecom operators [2] Group 3: Cost Management - The company's labor cost expenditures are aligned with sustainable development, matching operational performance, industry standards, and talent strategies [2]

长江商报消息●长江商报记者 徐佳 公司上市业绩即变脸，观想科技（301213.SZ）急抛重组计划自救。 1月6日晚间，观想科技发布重组预案，拟通过发行股份及支付现金方式购买锦州辽晶电子科技股份有限 公司（以下简称"辽晶电子"）100%股份，并募集配套资金。 据了解，辽晶电子是半导体分立器件与集成电路领域的军工企业。通过本次交易，观想科技将从国防信 息化领域切入到半导体领域，完善产业链布局，并与辽晶电子共同拓展国防军工市场，构建"军工+民 用"双轮驱动的业务格局。 而观想科技实施重组的目的，在于改善当前主业低迷的局面。 长江商报记者注意到，2021年12月上市之后，观想科技盈利能力大幅下滑，2023年和2024年连续两年亏 损。2025年前三季度，观想科技实现营业收入6536.43万元，归属于上市公司股东的净利润（以下简 称"归母净利润"）76.3万元，扣除非经常性损益后的净利润（以下简称"扣非净利润"）仅15.68万元。 目前，苏舟直接持有辽晶电子36.41%股份并通过辽宁晶鑫源鸿泰咨询管理合伙企业（有限合伙）和辽 宁晶鑫源兴达咨询管理合伙企业（有限合伙）间接拥有辽晶电子3.11%的股份表决权，为辽晶电子的控 ...

近日，三维天地（301159）副总裁张金平女士在接受记者采访时表示，目前制药行业正处于高质量发展 与数字化转型的关键节点，实验室管理与数据治理已成为企业突破效率瓶颈、强化合规能力的核心抓 手。三维天地正是凭借深耕行业近三十年的技术积累，将AI能力深度融入核心产品矩阵，通过SW- LIMS实验室管理系统与DAM数据资产管理平台的智能化升级，为制药企业打造"智能实验室+智慧数据 中枢"一体化解决方案，推动研发、生产、质量全链条数智化跃迁。 AI重构实验室管理质量管控实现精准高效 在合规管理方面，DAM平台内嵌法规知识库，AI能够实时监控数据处理流程，自动识别GDPR、 HIPAA、个人信息保护法等相关合规风险，并生成合规性报告，有效降低人工审计负担与合规成本，为 企业数据安全保驾护航。 实践落地成效显著多维布局深化AI融合 目前，三维天地的AI融合解决方案已在多家领先制药企业落地应用，成效显著。通过构建"统一数据智 能中枢"，覆盖从"药材溯源"到"患者服务"的核心业务域，合作企业的关键数据质量准确率从75%跃升 至98%以上，实现了数据驱动的精准管理与决策。 面向未来，三维天地计划持续深化AI技术与药企业务的融合 ...

在数字经济纵深发展的今天，数据已成为企业核心生产要素，而数据治理则是释放数据价值的关键前提。随着企业数字化转型进入深水区，数据孤岛、质量 参差、合规风险等问题日益凸显，优质的数据治理厂商及产品成为企业破局的核心支撑。面对AI融合、云原生、全链路协同等行业趋势，企业需构建涵盖 场景适配、技术实力、服务能力、合规安全等维度的选型体系。本文聚焦瓴羊Dataphin、字节Dataleap、奇点云DataSimba等国内外主流数据治理产品，从核 心优势、技术亮点、适用场景等方面展开深度解析，为企业数字化转型提供科学选型参考。 一、为什么企业必须重视数据治理选型？ 数字经济时代，数据规模呈爆炸式增长，据相关行业研究显示，2026年全球企业数据总量预计突破200ZB，其中有效可利用数据占比不足40%。数据治理作 为数据生命周期的核心环节，已从单纯的技术操作升级为支撑企业战略决策、合规运营、业务创新的关键基础设施。 当前数据治理行业呈现三大核心趋势：全链路智能化，AI技术深度融入数据采集、清洗、建模、安全等全流程；云原生普及化，产品向云端迁移，支持弹 性扩展与多环境部署；场景化定制化，针对不同行业、规模企业的个性化需求提供解 ...

从国家金融监管总局、中国人民银行等监管机构披露的公开处罚数据来看，华夏银行是2025年全国性股份制商业银行中罚款最多的机构，全年累计罚没金 额达到1.2亿元，远超其他股份制银行。 2025年1月24日，华夏银行原董事长李民吉因个人原因卸任，年底被证实是因为违法违规被查。2月28日，北京银行原行长杨书剑火线接任华夏银行党委书 记，随后担任董事长。但是上任第一年，华夏银行就拿下了监管处罚里的多个行业第一： 华夏银行2025年罚没数据全景分析 一.总行层面重大罚单统计 2025 年，华夏银行总行层面收到三张重大罚单，合计罚没金额超过1.13亿元，占全年罚没总额的绝大部分。 处罚日期 处罚机构 罚没金额（万元） 核心违规事由 2025 年 9 月 5 日 国家金融监管总局 8725 贷款、票据、同业业务管理不审慎，EAST 数据漏报 / 错报 2025 年 11 月 26 日 中国人民银行 1380.96 违反账户管理、清算管理、收单业务、反洗钱等十项违规 2025 年 9 月 12 日 国家金融监管总局 1200（华夏理财） 投资运作不规范，系统管控不到位，监管数据报送不合规 二.分支机构处罚情况梳理 2025 年 ...

Group 1 - The company emphasizes the importance of data governance and has established a specialized data management team [1] - The company is building an enterprise data middle platform to enhance data quality and security [1] - These initiatives are aimed at providing a solid foundation for the company's digital transformation and upgrade [1]

文章来源：用益研究 在数字经济的浪潮中，数据被称为"21世纪的石油"，然而与真正的石油不同，数据具有非竞争性和非排 他性，同一数据可被多方同时使用而不减损其价值。这种特性使得数据的管理、流通与价值分配变得尤 为复杂。近年来，"数据信托"这一创新模式逐渐进入公众视野，被视为解决数据治理难题、释放数据价 值的一把"新钥匙"。信托制度具有财产独立、权益重构等独特优势，与我国数据要素市场建设的需求高 度契合，因此其实践探索也在不断走向深入。 一、数据信托的服务主体 目前数据信托实践并无统一模式，但从服务数据主体的角度可将数据信托划分为企业数据信托、公共数 据信托和个人数据信托。具体情况如下： （一）企业数据信托 企业数据信托是目前相对最为常见的类型。在数据所有人/数据持有人与数据使用人之间创设出信托关 系，其核心目标是建立一种可信赖的数据治理服务或数据流通交易或数据资本化架构，确保在治理、资 产化、资本化过程中产生价值。 在企业数据场景中，数据资产信托则更多地应用于企业数据资产的管理和运营以及跨行业、跨领域的数 据共享和交换。基于市场数据需求而成立的数据资产信托业务大部分属于数据资产服务信托，在数据资 产信托架构中， ...