2025“數(shù)據(jù)要素x”典型場(chǎng)景指引編寫(xiě)模板

2025年3月“數(shù)據(jù)要素×”典型場(chǎng)景指引編寫(xiě)模板數(shù)據(jù)要素典型應(yīng)用場(chǎng)景指引 2 4 6 五、醫(yī)療健康領(lǐng)域典型場(chǎng)景 五、醫(yī)療健康領(lǐng)域典型場(chǎng)景 七、工業(yè)制造領(lǐng)域典型場(chǎng)景 八、綠色低碳領(lǐng)域典型場(chǎng)景 八、綠色低碳領(lǐng)域典型場(chǎng)景 21 九、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域典型場(chǎng)景 九、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域典型場(chǎng)景 十一、城市治理領(lǐng)域典型場(chǎng)景 十二、金融服務(wù)領(lǐng)域典型場(chǎng)景 1數(shù)據(jù)要素典型應(yīng)用場(chǎng)景指引按照問(wèn)題導(dǎo)向、應(yīng)用牽引原則，圍繞“用什么數(shù)一怎么用數(shù)一數(shù)用在哪一有什么用”,從數(shù)據(jù)類(lèi)型、治理分析、應(yīng)用場(chǎng)景、應(yīng)用成效等幾個(gè)方面展開(kāi)，重點(diǎn)體現(xiàn)場(chǎng)景的適用性、價(jià)值性?？蚣苋缦拢?.數(shù)據(jù)類(lèi)型。描述“用什么數(shù)”,即推進(jìn)場(chǎng)景應(yīng)用所需數(shù)據(jù)范圍，涵蓋了從各種來(lái)源和渠道獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程。2.治理分析。描述“怎么用數(shù)”,即為達(dá)成場(chǎng)景目標(biāo)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)如何進(jìn)行治理、處理分析和開(kāi)發(fā)利用。3.應(yīng)用場(chǎng)景。描述“數(shù)用在哪”,即數(shù)據(jù)應(yīng)用在哪些領(lǐng)域或業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)應(yīng)用，如何優(yōu)化提升，為企業(yè)實(shí)施提供參考性建議。4.應(yīng)用成效。描述“有什么用”,即場(chǎng)景應(yīng)用取得的客觀成效，體現(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用價(jià)值，以價(jià)值牽引企業(yè)合理決策。2一、商貿(mào)流通領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：海量消費(fèi)數(shù)據(jù)賦能傳統(tǒng)零售業(yè)智能補(bǔ)貨零售行業(yè)在物流和供應(yīng)鏈方面面臨著業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和參與主體之間信息溝通不暢、協(xié)同合作困難等問(wèn)題。例如，供應(yīng)商、經(jīng)銷(xiāo)商和零售商之間信息孤島，導(dǎo)致需求預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確、庫(kù)存積壓或缺貨等問(wèn)題。本場(chǎng)景通過(guò)有效整合零售行業(yè)采購(gòu)、供應(yīng)、銷(xiāo)售、服務(wù)等全鏈路數(shù)據(jù)，有效解決傳統(tǒng)零售企業(yè)面臨產(chǎn)業(yè)鏈上下游不匹配、消費(fèi)者需求響應(yīng)不足、運(yùn)營(yíng)管理效率較低等問(wèn)題。2.數(shù)據(jù)獲取范圍：依法合規(guī)獲取用戶瀏覽、搜索、購(gòu)買(mǎi)、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，庫(kù)存、物流、價(jià)格等上游供應(yīng)商數(shù)據(jù)，銷(xiāo)售、庫(kù)存動(dòng)態(tài)等下游零售商的數(shù)據(jù)。二、治理分析一是數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析。依法合規(guī)采集產(chǎn)業(yè)鏈上下游相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析顧客年齡分布、購(gòu)物頻次、偏好品牌、熱門(mén)時(shí)段、歷史銷(xiāo)售等數(shù)據(jù)，構(gòu)建消費(fèi)偏好圖譜，持續(xù)形成對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者偏好、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等的監(jiān)測(cè)和分析。二是數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)需求、庫(kù)存水平、銷(xiāo)售趨勢(shì)等情況，輔助日常采購(gòu)計(jì)劃、庫(kù)存管理3構(gòu)建智能配補(bǔ)調(diào)系統(tǒng)，為智能補(bǔ)貨提供精準(zhǔn)支撐。支持智能庫(kù)存管理，實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存，動(dòng)態(tài)調(diào)整庫(kù)存水平，精確預(yù)測(cè)銷(xiāo)售需求，自動(dòng)生成補(bǔ)貨計(jì)劃和時(shí)間表，自動(dòng)補(bǔ)貨提醒，減少缺貨與過(guò)剩；支撐個(gè)性化推薦，基于購(gòu)物歷史，推送個(gè)性化商品推薦；輔助數(shù)據(jù)分析決策，銷(xiāo)售數(shù)據(jù)可視化，輔助決策制定。有效提升運(yùn)營(yíng)效率和決策精準(zhǔn)度，提高客戶轉(zhuǎn)化率，直接帶動(dòng)整體銷(xiāo)售額大幅增長(zhǎng)，提升庫(kù)存周轉(zhuǎn)效率、資金使用效率、供應(yīng)鏈協(xié)同效率，節(jié)省庫(kù)存成本。通過(guò)訂單數(shù)量、訂單類(lèi)型等數(shù)據(jù)共享和分析，幫助產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)精準(zhǔn)對(duì)接產(chǎn)品供應(yīng)企業(yè)和消費(fèi)客戶群體，加快業(yè)務(wù)流程響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈精細(xì)化管理，有效縮短訂4二、交通運(yùn)輸領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：交通運(yùn)輸行業(yè)多式聯(lián)運(yùn)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用多式聯(lián)運(yùn)涉及鐵路、公路、水路、航空等多種運(yùn)輸方式，以及眾多的承運(yùn)商、貨運(yùn)代理、港口碼頭、海關(guān)等部門(mén)，包括運(yùn)輸計(jì)劃安排、運(yùn)輸路線制定、精準(zhǔn)運(yùn)費(fèi)報(bào)價(jià)、快速合同簽訂、貨物實(shí)時(shí)定位和狀態(tài)監(jiān)測(cè)、中轉(zhuǎn)銜接等環(huán)節(jié)，由于涉及主體多元、環(huán)節(jié)復(fù)雜，通過(guò)推動(dòng)多式聯(lián)運(yùn)各參與方數(shù)據(jù)共享及信息互通，運(yùn)用大模型技術(shù)，形成運(yùn)輸路徑和調(diào)度策略優(yōu)化、貨物實(shí)時(shí)追蹤和狀態(tài)監(jiān)控、預(yù)算管理及智能預(yù)警等多個(gè)高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景，有效解決各種交通運(yùn)輸方式之間融合程度低、綜合運(yùn)輸效率不高、運(yùn)營(yíng)成本居高不下等問(wèn)2.數(shù)據(jù)獲取范圍：貨主、承運(yùn)商、港口、海關(guān)等數(shù)據(jù)。一是統(tǒng)一多方數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，面向多類(lèi)主體，統(tǒng)一制定多式聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，依法合規(guī)采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)貨主、承運(yùn)商等參與方數(shù)據(jù)的可信匯聚及信息互通。二是構(gòu)建智慧物流大模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路況、天氣等情況數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整調(diào)度和配載方案，優(yōu)化運(yùn)輸路徑。三是建設(shè)多式聯(lián)運(yùn)數(shù)據(jù)生態(tài)，廣泛聯(lián)合物流公司、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等合作伙伴，拓展數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)展差異定制化服務(wù)。5主要應(yīng)用于運(yùn)輸路徑和調(diào)度策略優(yōu)化、貨物實(shí)時(shí)追蹤和狀態(tài)監(jiān)控、預(yù)算管理及智能預(yù)警等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，保障聯(lián)運(yùn)高效暢通。支持客戶在線上進(jìn)行貨物的信息查詢、交易撮合、金融服務(wù)申請(qǐng)以及物流服務(wù)的預(yù)約與跟蹤，提升物流效率和服務(wù)質(zhì)量。有效降低物流企業(yè)物流成本，提高運(yùn)輸過(guò)程透明度和聯(lián)運(yùn)效率，實(shí)現(xiàn)承運(yùn)人時(shí)間成本大幅下降，提升倉(cāng)庫(kù)空間利用率，減少?zèng)Q策和執(zhí)行時(shí)間。促進(jìn)了各種運(yùn)輸資源的無(wú)縫對(duì)接和高效協(xié)同，形成了集區(qū)域性公鐵聯(lián)運(yùn)、大宗物資鐵水聯(lián)運(yùn)、城市群河江海聯(lián)運(yùn)為一6三、科技創(chuàng)新領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：科技創(chuàng)新行業(yè)海洋科研數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化科研數(shù)據(jù)是科研過(guò)程中產(chǎn)生和收集的有關(guān)科研對(duì)象的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、觀測(cè)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)等，科研數(shù)據(jù)管理涉及數(shù)據(jù)生成與采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與安全、數(shù)據(jù)整合與集成、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)共享與再利用等環(huán)節(jié)，隨著科研數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性不斷增加，科研數(shù)據(jù)的可重用性和價(jià)值轉(zhuǎn)化需求愈發(fā)迫切。當(dāng)前，科研數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)利用面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用難、科技成果轉(zhuǎn)化難等問(wèn)題。通過(guò)多渠道匯聚海洋科研數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)海洋大模型產(chǎn)品研發(fā)，有效推動(dòng)了海洋氣候模擬與預(yù)測(cè)、海洋環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域海洋科學(xué)研究，促進(jìn)了海洋科研數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化和流通增值。2.數(shù)據(jù)范圍：包括海洋衛(wèi)星、浮標(biāo)、臺(tái)站、航空遙感、船舶觀測(cè)等多源異構(gòu)類(lèi)型數(shù)據(jù)。一是建設(shè)高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)集。建設(shè)自主數(shù)據(jù)觀測(cè)體系，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集等渠道，依法合規(guī)采集數(shù)據(jù)，打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。二是訓(xùn)練大模型并開(kāi)展算力調(diào)優(yōu)。以數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)海洋環(huán)境預(yù)報(bào)大模型，依托海洋科研文獻(xiàn)訓(xùn)練大模型，面向算力平臺(tái)進(jìn)行模型適配與優(yōu)化，服務(wù)科學(xué)研究。三是促進(jìn)科研數(shù)據(jù)流通交易。構(gòu)建數(shù)據(jù)交易服務(wù)平臺(tái)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)存證溯源、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)定7重點(diǎn)服務(wù)海洋氣候模擬、預(yù)測(cè)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的海洋科學(xué)研究，輔助科研人員快速處理和提取科研文獻(xiàn)關(guān)鍵信息。廣泛應(yīng)用于海洋防災(zāi)減災(zāi)、海洋漁業(yè)安全、海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖、海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展、海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展、海洋科技創(chuàng)新、海洋漁業(yè)執(zhí)法、海洋資源管控業(yè)務(wù)環(huán)服務(wù)省市海洋信息化建設(shè)，提高漁船網(wǎng)格化精準(zhǔn)調(diào)度能力、災(zāi)害治理處置效率，實(shí)現(xiàn)海洋環(huán)境全面感知、海洋資源全量匯聚、海洋數(shù)據(jù)全維挖掘、海洋業(yè)務(wù)全域統(tǒng)籌，形成高效、透明、智能的新型海洋管理與服務(wù)模式，有效提升海洋數(shù)據(jù)智慧處理能力和科學(xué)決策水平。8【引言】(一)文物數(shù)據(jù)傳承保護(hù)和價(jià)值開(kāi)發(fā)文物數(shù)據(jù)的保護(hù)與開(kāi)發(fā)一是通過(guò)高清影像拍攝、激光掃描、三維數(shù)字重建、視音頻采集等手段采集挖掘文物數(shù)據(jù)。二是按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以機(jī)器自動(dòng)標(biāo)注與人工校對(duì)結(jié)合的方式給數(shù)據(jù)貼“標(biāo)簽”,匯聚處理數(shù)據(jù)。三是對(duì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程追蹤、數(shù)據(jù)傳輸校驗(yàn)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)監(jiān)控、文件備份及容災(zāi)系統(tǒng)建設(shè)等，保障文物數(shù)據(jù)全生命周期安全。四是通過(guò)利用區(qū)塊鏈、數(shù)字水印等技術(shù)，引進(jìn)專(zhuān)業(yè)律師團(tuán)隊(duì)，促進(jìn)數(shù)據(jù)內(nèi)外部進(jìn)行合規(guī)開(kāi)放共享。一是文物數(shù)據(jù)授權(quán)開(kāi)發(fā)，通過(guò)簽署整體授權(quán)或單項(xiàng)合作開(kāi)發(fā)協(xié)議，構(gòu)建開(kāi)放平臺(tái)并按照約定比例通過(guò)平臺(tái)分賬系統(tǒng)自動(dòng)分賬等方式，推動(dòng)各主體利用文物數(shù)據(jù)進(jìn)行融合創(chuàng)新，開(kāi)發(fā)文創(chuàng)產(chǎn)品、圖書(shū)通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文物風(fēng)化等損壞速度定量監(jiān)測(cè)，為文物保護(hù)決策提供數(shù)據(jù)支持，并借人工智能技術(shù)，模擬修復(fù)路徑。9可進(jìn)一步挖掘文物數(shù)據(jù)價(jià)值，弘揚(yáng)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，實(shí)現(xiàn)文物數(shù)據(jù)的規(guī)模化應(yīng)用，有效推進(jìn)文物數(shù)據(jù)資源的挖掘與傳播。典型案例：敦煌研究院：數(shù)據(jù)資源共享助力文物保護(hù)、藝術(shù)傳承、文化云岡石窟：數(shù)據(jù)資源匯聚融合，賦能文物保護(hù)利用2024年“數(shù)據(jù)要素×”大賽案例五、醫(yī)療健康領(lǐng)域典型場(chǎng)景【引言】(一)醫(yī)療健康數(shù)據(jù)輔助基層醫(yī)療基層醫(yī)療診治一是與權(quán)威機(jī)構(gòu)合作或購(gòu)買(mǎi)，匯聚疾病知識(shí)、癥狀體征、檢驗(yàn)檢查、藥物信息、臨床路徑、診療規(guī)范及指南等公開(kāi)脫敏數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建多類(lèi)別知識(shí)庫(kù)。二是搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)電子病歷、檢查、檢驗(yàn)等多種模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、后結(jié)構(gòu)化等處理，構(gòu)建高效、便捷的取數(shù)、治數(shù)、用數(shù)的數(shù)據(jù)要素挖掘體系。三是將內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合，通過(guò)搭建平臺(tái)、構(gòu)建系統(tǒng)、建設(shè)AI模型等方式，將病歷、影像、公共衛(wèi)生等醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)及知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)融合互通。四是將模型、平臺(tái)與醫(yī)院信息系統(tǒng)對(duì)接，依托數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密、數(shù)字水印、區(qū)塊鏈和隱私計(jì)算等安全技術(shù)，構(gòu)建可信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，以“數(shù)據(jù)不出本地局域網(wǎng)”等方式匯聚分析患者病歷數(shù)據(jù)及歷史健康信息數(shù)據(jù)，為基層醫(yī)生提供智能輔助決策服務(wù)。一是科學(xué)問(wèn)診，實(shí)現(xiàn)在醫(yī)生問(wèn)診過(guò)程中，根據(jù)問(wèn)診邏輯提示病情問(wèn)診。二是精準(zhǔn)診斷，在診斷過(guò)程中，對(duì)患者病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析和判斷，協(xié)助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)行合理診斷。三是病歷書(shū)寫(xiě)，病歷書(shū)寫(xiě)過(guò)程中，給予智能分析與提示，協(xié)助醫(yī)生提升病歷書(shū)寫(xiě)規(guī)范性和質(zhì)量。四是合理用藥，在醫(yī)生下處方和檢查檢驗(yàn)時(shí)，及時(shí)給出常見(jiàn)用藥和常見(jiàn)檢查檢驗(yàn)建議，并將異常診斷結(jié)果數(shù)據(jù)及時(shí)報(bào)送醫(yī)療主管部門(mén)復(fù)核。五是智能隨訪，替代傳統(tǒng)人工撥打電話溝通的方式，實(shí)現(xiàn)智能語(yǔ)音呼叫隨訪對(duì)象，開(kāi)展隨訪溝通，并將隨訪結(jié)果自動(dòng)寫(xiě)入健康檔案系統(tǒng)中等。三、實(shí)現(xiàn)成效提升基層醫(yī)療服務(wù)水平，解決基層醫(yī)生診療能力不足、資源不足、人才不足等問(wèn)題。滿足廣大群眾對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求。諸暨市衛(wèi)生健康局：人工智能助力醫(yī)療健康數(shù)據(jù)融合應(yīng)用全訊飛醫(yī)療：醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平五、醫(yī)療健康領(lǐng)域典型場(chǎng)景2.數(shù)據(jù)獲取范圍：一是掛號(hào)平臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、掛號(hào)系統(tǒng)埋點(diǎn)日志數(shù)據(jù)；二是掛號(hào)用戶信令位置數(shù)據(jù)、用戶屬性標(biāo)簽數(shù)據(jù)。二、數(shù)據(jù)分析一是進(jìn)行數(shù)據(jù)歸集和存儲(chǔ)。對(duì)掛號(hào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)和用戶移動(dòng)通二是構(gòu)建用戶特征識(shí)別模型指標(biāo)。掛號(hào)訂單量高、單位時(shí)間內(nèi)乏登錄信息但存在掛號(hào)行為且掛號(hào)次數(shù)較多等表現(xiàn)符合對(duì)黃牛人群的特征。三是建立反黃牛模型指標(biāo)。結(jié)合用戶軌跡和標(biāo)簽數(shù)據(jù)，分析賬戶對(duì)應(yīng)就診人的年齡性別等用戶屬性信息、就診人號(hào)源對(duì)應(yīng)疾病信息、就診人職住位置分布等相關(guān)數(shù)據(jù)，建立模型對(duì)疑似黃牛人群進(jìn)行綜合研判，確定具體指標(biāo)的閾值、進(jìn)行人群積累，并與黃牛庫(kù)中的黃牛數(shù)據(jù)相互驗(yàn)證，不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化迭代。三、應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)約掛號(hào)平臺(tái)使用該模型識(shí)別疑似電子黃牛用戶，將系統(tǒng)中難以判定的用戶行為與真實(shí)世界的用戶行為相結(jié)合，在反黃牛模型中提供了真實(shí)的位置信息，用以判斷用戶是否本人線下就醫(yī)，保障群眾就醫(yī)，維護(hù)醫(yī)療秩序，最大限度確保號(hào)源可以第一時(shí)間準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)并阻止“電子黃牛”在系統(tǒng)上的掛號(hào)行為，使預(yù)約掛號(hào)平臺(tái)系統(tǒng)在安全性及使用公平性上得到進(jìn)一步提高，減小因黃牛帶來(lái)的市場(chǎng)混亂，降低醫(yī)療資源不平衡問(wèn)題。供線索，助力公安部門(mén)精準(zhǔn)鎖定號(hào)販子，同時(shí)也為政府相關(guān)部門(mén)的工作決策提供參考，為政府強(qiáng)化監(jiān)管執(zhí)法提供依據(jù)，為民眾公平享案例經(jīng)驗(yàn)：北京市預(yù)約掛號(hào)統(tǒng)一平臺(tái)(聯(lián)通(北京)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有限公司協(xié)助建設(shè))五、醫(yī)療健康領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：構(gòu)建醫(yī)療用戶畫(huà)像2.數(shù)據(jù)獲取范圍：一是就診用戶個(gè)人數(shù)據(jù)，如性別、年齡、地一是融合醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)，覆蓋多維度數(shù)據(jù)，如性別、年齡、地患者、腫瘤患者、互聯(lián)網(wǎng)診療患者、復(fù)診患者、特殊人群患者、醫(yī)美用戶、體檢用戶等豐富的特征標(biāo)簽。為個(gè)性化推薦提供有力支持。三是標(biāo)簽體系構(gòu)建，通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)記，形成一系列具有代表性的特征標(biāo)簽。理和互通共享。重點(diǎn)服務(wù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)給用戶進(jìn)行畫(huà)像，豐富用戶特征標(biāo)簽，如慢病患者、中醫(yī)患者、腫瘤患者、互聯(lián)網(wǎng)診療患者、復(fù)診患者、特殊人群患者、醫(yī)美用戶、體檢用戶等。通過(guò)精準(zhǔn)的用戶畫(huà)像，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供了個(gè)性化服務(wù)方案和科學(xué)決策支持，推動(dòng)了醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過(guò)這一舉措，不僅能夠達(dá)成醫(yī)療資源更為科學(xué)合理的優(yōu)化配置，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供準(zhǔn)確的決策支持，為患者帶來(lái)更貼合個(gè)人需求的診療方案，讓有限的醫(yī)療資源發(fā)揮出最大的效益，還能切實(shí)提高醫(yī)療服務(wù)的效率與質(zhì)量，為患者提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的醫(yī)療體驗(yàn)。同時(shí)，這也有助于降低醫(yī)療成本，減輕患者及社會(huì)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而極大地增加患者的滿意度，構(gòu)建起更為和諧、信任的醫(yī)患關(guān)系。典型案例：北京市預(yù)約掛號(hào)統(tǒng)一平臺(tái)用戶畫(huà)像(北京聯(lián)通+京通健康大數(shù)據(jù)平臺(tái))六、應(yīng)急管理領(lǐng)域典型場(chǎng)景【引言】(一)數(shù)據(jù)支持鐵路大風(fēng)災(zāi)害防治。大風(fēng)災(zāi)害預(yù)測(cè)(強(qiáng)風(fēng)對(duì)列車(chē)運(yùn)行具有嚴(yán)重影響，易損害基礎(chǔ)設(shè)施、影響供電設(shè)備安全，嚴(yán)重的可能造成列車(chē)脫軌或傾覆)一是通過(guò)在鐵路沿線建設(shè)監(jiān)測(cè)站實(shí)時(shí)采集氣象數(shù)據(jù)，融合鐵路沿線周邊氣象部門(mén)的氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，形成大風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)報(bào)研究的數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享。二是通過(guò)建設(shè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，支持開(kāi)展大風(fēng)災(zāi)害防治。一是支持防風(fēng)工程建設(shè)，將氣象風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃數(shù)據(jù)與鐵路重大工程建設(shè)數(shù)據(jù)深度融合，提前開(kāi)展氣象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，支持鐵路線路選址和防風(fēng)工程建設(shè)，從源頭防范和減輕大風(fēng)極端天氣的影響。二是保障列車(chē)安全運(yùn)行，氣象部門(mén)可與鐵路部門(mén)聯(lián)合建設(shè)鐵路大風(fēng)精細(xì)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)，接入天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、鐵路沿線地形數(shù)據(jù)，并納入鐵路調(diào)度揮行車(chē)，建立安全風(fēng)險(xiǎn)超前防范機(jī)制。降低鐵路行車(chē)安全風(fēng)險(xiǎn)，提升鐵路客運(yùn)產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力和鐵典型案例：構(gòu)筑鐵路安全新防線——“數(shù)據(jù)要素×”典型案例七、工業(yè)制造領(lǐng)域典型場(chǎng)景據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃(2024年—2026年)》有關(guān)部署和要求，梳理總結(jié)數(shù)據(jù)要素賦能工業(yè)制造領(lǐng)域的一批典型場(chǎng)景案例。一、企業(yè)生產(chǎn)管理優(yōu)化場(chǎng)景1名稱(chēng)：多品種小批量離散可重構(gòu)制造效率提升1.場(chǎng)景描述：聚焦多品種，小批量離散制造，以全要素?cái)?shù)據(jù)整合為基礎(chǔ)，算法創(chuàng)新為突破點(diǎn)，流程協(xié)同優(yōu)化為落腳點(diǎn)，構(gòu)建覆蓋“設(shè)計(jì)-生產(chǎn)-供應(yīng)”全鏈條的智能閉環(huán)體系。全面提升離散制造生產(chǎn) 2.適用范圍：定制型機(jī)械制造、電子信息產(chǎn)品中試制造打樣等多品種、多工序、小批量離散制造人員要素狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，并融合ERP、PLM、MES、SRM、QMS等管理系統(tǒng)，拉通設(shè)計(jì)、工藝、供應(yīng)、質(zhì)檢、物料轉(zhuǎn)運(yùn)、人員、制造設(shè)備、生產(chǎn)進(jìn)度等多維數(shù)據(jù)。具體包括但不限于設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、技術(shù)要求數(shù)據(jù)、物料清單數(shù)據(jù)、物料庫(kù)存數(shù)據(jù)、出入庫(kù)狀態(tài)、實(shí)時(shí)物料位置、臨時(shí)存放狀態(tài)、半成品實(shí)時(shí)位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)、加工單元健康狀態(tài)、加工單元實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、吊裝和轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、操作人員到崗計(jì)劃和實(shí)到狀態(tài)、質(zhì)量檢測(cè)計(jì)劃、檢測(cè)結(jié)果數(shù)數(shù)據(jù)使用：一是利用數(shù)字孿生構(gòu)建動(dòng)態(tài)模型，將設(shè)備布局、工藝路徑、資源約束等要素?cái)?shù)字化映射為虛擬仿真模型，為運(yùn)籌優(yōu)化提供底層邏輯支撐。二是部署運(yùn)籌求解器算法，采用面向多目標(biāo) (如訂單交期、設(shè)備利用率、能耗成本)的智能排產(chǎn)引擎。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的設(shè)備效能波動(dòng)、工序耦合關(guān)系等規(guī)律，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整排程策略，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)插單、換線等復(fù)雜制造需求，革新離散制造系統(tǒng)傳統(tǒng)人工排產(chǎn)模式。實(shí)現(xiàn)5.預(yù)期成效：提高離散制造生產(chǎn)響應(yīng)速度，提升設(shè)備綜合效率(OEE),提高制造齊套率和設(shè)備利用率，全面提升制造效率。八、綠色低碳領(lǐng)域典型場(chǎng)景外購(gòu)熱力、工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程(能源、原輔料、主副產(chǎn)品、廢棄物、運(yùn)輸)等多道工序碳數(shù)據(jù)。建設(shè)指引：借助5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，通過(guò)智能數(shù)采實(shí)現(xiàn)多道工序的碳數(shù)據(jù)采集；通過(guò)界定核算邊界，應(yīng)用排放因子法和監(jiān)測(cè)法，計(jì)算出實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的碳排放量；通過(guò)區(qū)塊鏈結(jié)合物聯(lián)碳盤(pán)查報(bào)告以及符合歐盟碳邊境調(diào)節(jié)機(jī)制上報(bào)要求的報(bào)告等。應(yīng)用成效：聚焦鋼鐵企業(yè)減排降碳難題，依托全流程“采碳—算碳—降碳”數(shù)字化方案，建立多維多尺度能效提升和碳減排評(píng)價(jià)體系，科學(xué)制定碳減排措施，助力企業(yè)履行減污降碳責(zé)任。典型案例：河鋼數(shù)字技術(shù)股份有限公司：基于智能數(shù)采的碳中和數(shù)字化解八、綠色低碳領(lǐng)域典型場(chǎng)景綠色低碳發(fā)展是推進(jìn)美麗中國(guó)建設(shè)的應(yīng)有之義，是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和的關(guān)鍵路徑。一批園區(qū)和供電公司利用能源數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析利用，有效提升能源使用效率和能源管理水場(chǎng)景名稱(chēng)：異構(gòu)用能數(shù)據(jù)加速工業(yè)園區(qū)能源利用效率提升一是子系統(tǒng)和傳感器數(shù)據(jù)，包括光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、用電設(shè)備等子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)；二是公共數(shù)據(jù)，包括天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；三是企業(yè)數(shù)據(jù)，包括上下游廠商的生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、虛擬電廠一是數(shù)據(jù)互通，采用異構(gòu)直連技術(shù)結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與API(應(yīng)用程序接口),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通。二是數(shù)據(jù)分類(lèi)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和優(yōu)先級(jí)處理，確保數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性和資源利用率。三是光伏發(fā)電和用電負(fù)荷預(yù)測(cè)，通過(guò)AI深度學(xué)習(xí)算法、影響因子迭代擬合等技術(shù)，開(kāi)展光伏發(fā)電量和園區(qū)負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及智能調(diào)度、光儲(chǔ)波動(dòng)調(diào)節(jié)以及綠碳指標(biāo)評(píng)價(jià)等。四是預(yù)測(cè)用能指標(biāo)優(yōu)化能源管理。如，根據(jù)天氣預(yù)測(cè)和光伏組件狀態(tài)等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率，優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電策略和生產(chǎn)用電策略；結(jié)合生產(chǎn)計(jì)劃和天氣等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)園工業(yè)園區(qū)能源利用效率提升、能源管理優(yōu)化；光伏與柔性負(fù)荷預(yù)測(cè)調(diào)控；園區(qū)用能智能調(diào)度、光儲(chǔ)波動(dòng)調(diào)節(jié)；儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)節(jié)；園區(qū)用能評(píng)價(jià)；園區(qū)綠色金融創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)多元異構(gòu)能源數(shù)據(jù)匯集、分析，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)園區(qū)用能總量下降、碳排放量下降，能源管理優(yōu)化。同時(shí)，減少了電網(wǎng)公司配電網(wǎng)的建設(shè)投入，支撐電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。九、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域典型場(chǎng)景依據(jù)《中共中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化農(nóng)村改革扎實(shí)推進(jìn)鄉(xiāng)年)》有關(guān)部署和要求。梳理總結(jié)數(shù)據(jù)要素賦能“三農(nóng)”工作領(lǐng)域的場(chǎng)景1名稱(chēng)：北斗+智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)助力主要作物大面積單產(chǎn)提1.場(chǎng)景描述：聚焦玉米、大豆、小麥、油菜等主要糧油作物，依托農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程數(shù)據(jù)要素積累，建立作物生長(zhǎng)模型和農(nóng)藝數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)耕種管收全環(huán)節(jié)智能決策，有效提升土地產(chǎn)出率、資2.適用范圍：大面積農(nóng)田作物的科學(xué)規(guī)?；a(chǎn)3.涉及數(shù)據(jù)：集成應(yīng)用北斗導(dǎo)航數(shù)據(jù)、氣候趨勢(shì)數(shù)據(jù)、田間溫度、濕度、風(fēng)力、風(fēng)向、光照、蒸發(fā)量等氣象數(shù)據(jù)、土壤含水量、相對(duì)濕度、土壤容重、土壤質(zhì)地、土壤溫度、土壤電導(dǎo)率、土壤熱通量等墑情數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)、土壤元素檢測(cè)數(shù)據(jù)等。4.數(shù)據(jù)使用：通過(guò)田間氣象站、智能傳感、物聯(lián)網(wǎng)等設(shè)施，構(gòu)建"空天地"一體化數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)北斗自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精準(zhǔn)導(dǎo)航，配套水肥一體化智能灌溉裝備、多光譜無(wú)人機(jī)巡檢系統(tǒng)、智能變量播種機(jī)械等數(shù)字化設(shè)備，開(kāi)展精準(zhǔn)播種、變量施肥、智能灌溉、高效植保、無(wú)人收割等全程機(jī)械化作業(yè)。構(gòu)建北斗農(nóng)機(jī)智能作業(yè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)具高精度定位導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、作業(yè)監(jiān)測(cè)等功能，確保播種密度、耕作深度等農(nóng)藝指標(biāo)精準(zhǔn)執(zhí)行。同時(shí)推廣變量作業(yè)技術(shù)裝備，集成土壤墑情監(jiān)測(cè)站、作物長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)警等數(shù)據(jù)源，建立水肥藥智能決策模型。并在大田廣泛部署智能傳感終端，實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)分鐘級(jí)采集更新。建立農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)與農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn)交互機(jī)制，制定數(shù)字化種植規(guī)范，形成北斗精準(zhǔn)播種、耐密品種與水肥調(diào)控融合方案，并整合耕地地力、氣象環(huán)境、作物長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)草害等數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的單產(chǎn)預(yù)測(cè)模型，開(kāi)展不同種植模式的數(shù)字化仿真驗(yàn)證。配套建設(shè)小型氣象站、土壤墑情監(jiān)測(cè)站、蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，確保農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)巡田等場(chǎng)景通信覆蓋率100%,并運(yùn)用北斗自動(dòng)駕駛加水肥一體化、無(wú)人機(jī)等其他智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)，實(shí)時(shí)采集并充分利用各種數(shù)據(jù)，進(jìn)行玉米、大豆、小麥、油菜等主要作物耕種管收全過(guò)程的精準(zhǔn)作業(yè)。5.預(yù)期成效：實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)化、高效化、綠色化。大面積單產(chǎn)提升，提高田間作業(yè)效率，減少化肥、農(nóng)藥過(guò)量使用，降低環(huán)境污染。構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)底座九、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：養(yǎng)殖場(chǎng)疾病預(yù)警一是過(guò)生物技術(shù)與信息技術(shù)的創(chuàng)新融合應(yīng)用，融通數(shù)據(jù)要素，以畜禽臨床數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將每種疫病特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分層、排列、組合、編號(hào)，計(jì)算每種組合病狀的出現(xiàn)概率，實(shí)現(xiàn)大量疫病數(shù)據(jù)的特征標(biāo)定。采用高階多標(biāo)記方法，計(jì)算每種組合病狀出現(xiàn)概率。二是建立深度學(xué)習(xí)+智能演進(jìn)知識(shí)圖譜的疫病推理模型，形成了疾病數(shù)據(jù)庫(kù)、癥狀數(shù)據(jù)庫(kù)以及診斷方案庫(kù)。用戶僅需篩選相應(yīng)癥狀，系統(tǒng)秒出診斷、預(yù)防和治療的全套方案。三是利用智慧獸醫(yī)智能診斷功能所積累的數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建智能疾病預(yù)警模型，展現(xiàn)全國(guó)及所在地區(qū)的近30天和近3個(gè)月內(nèi)的疾病流行情況，幫助養(yǎng)殖場(chǎng)及時(shí)掌握疾病的流行狀況，進(jìn)而采取相應(yīng)的預(yù)防措施，降低養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)。撐。幫助養(yǎng)殖場(chǎng)(戶)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理養(yǎng)殖過(guò)程中存在問(wèn)題，有效的疾病防控，死亡率降低、產(chǎn)量提升，提高養(yǎng)殖場(chǎng)收益。典型案例：北京沃德博創(chuàng)信息科技有限公司蛋雞養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)九、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：數(shù)據(jù)賦能家庭農(nóng)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與智能授信決策體系創(chuàng)新隨著數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)要素加速融入農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域，家庭農(nóng)場(chǎng)作為鄉(xiāng)村振興的核心主體之一，其融資需求日益增長(zhǎng)。然而，傳統(tǒng)普惠金融覆蓋不足，信貸模式面臨多重瓶頸，如抵押物缺失、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效率低下等。為此通過(guò)整合多源數(shù)據(jù)，包括農(nóng)業(yè)農(nóng)村涉農(nóng)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、央行征信數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)化的信用評(píng)估模型與智能授據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)控”轉(zhuǎn)型，系統(tǒng)性破解家庭農(nóng)場(chǎng)與金融機(jī)構(gòu)間的信息不對(duì)稱(chēng)難題。數(shù)據(jù)主要來(lái)源：農(nóng)業(yè)農(nóng)村涉農(nóng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部政務(wù)服務(wù)平臺(tái)和省級(jí)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)中心，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)主要來(lái)源于政府航天機(jī)構(gòu)、商業(yè)衛(wèi)星公司、國(guó)際組織及科研機(jī)構(gòu)，央行征信數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)人民銀行征信中心。數(shù)據(jù)獲取范圍：農(nóng)業(yè)農(nóng)村涉農(nóng)數(shù)據(jù)，包括家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)效益數(shù)據(jù)、發(fā)展能力數(shù)據(jù)、品牌資質(zhì)數(shù)據(jù)、土地基礎(chǔ)權(quán)益技術(shù)、土地交易數(shù)據(jù)等。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)涵蓋大面積農(nóng)田的監(jiān)測(cè)與管理信息，為家庭農(nóng)場(chǎng)主生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供輔助支撐，記錄家庭農(nóng)場(chǎng)中實(shí)際種植面積、種植作物類(lèi)型、作物長(zhǎng)勢(shì)等。央行征信數(shù)據(jù)記錄家庭農(nóng)場(chǎng)主的放款數(shù)據(jù)、還款數(shù)據(jù)、逾期數(shù)據(jù)等。對(duì)與家庭農(nóng)場(chǎng)主體相關(guān)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村涉農(nóng)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、央行征信數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，系統(tǒng)揭示家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)分布特征與核心指標(biāo)規(guī)律。依托邏輯回歸算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，生成量化信用評(píng)分。結(jié)合農(nóng)業(yè)收入、耕地面積等核心參數(shù)，通過(guò)智能授信決策引擎輸出差異化額度，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-風(fēng)險(xiǎn)分層-精準(zhǔn)授信”全鏈路閉環(huán)。各省市的分布，家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模分布、經(jīng)營(yíng)收入分布、家庭農(nóng)場(chǎng)核心數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布(眾數(shù)、眾數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、分位數(shù))等，從數(shù)據(jù)了解家庭農(nóng)場(chǎng)總體情況。第二，動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。使用邏輯回歸算法建立評(píng)分卡模型，輸入可以入模的特征變量，輸出家庭農(nóng)場(chǎng)信用評(píng)分，分?jǐn)?shù)越高的家庭分?jǐn)?shù)越低的家庭農(nóng)場(chǎng)信用越差。第三，智能授信決策模型。根據(jù)農(nóng)業(yè)收入、耕地面積、利潤(rùn)結(jié)合評(píng)分卡模型給出智能授信額度，收入越高、耕地面積越多的信用越好的家庭農(nóng)場(chǎng)獲得的授信額度越高，反之獲得的授信額度低甚至不進(jìn)行授信。以某股份制商業(yè)銀行家庭農(nóng)場(chǎng)信用貸款審批場(chǎng)景為例，具體說(shuō)明應(yīng)用。銀行以家庭成員為主要?jiǎng)趧?dòng)力，從事農(nóng)業(yè)規(guī)模商品化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的家庭農(nóng)場(chǎng)主。銀行利用大數(shù)據(jù)將行內(nèi)現(xiàn)有的專(zhuān)家家庭農(nóng)場(chǎng)信用貸款風(fēng)控模型迭代成大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是精準(zhǔn)客戶畫(huà)像，差異化授信額度，即資質(zhì)好的家庭農(nóng)場(chǎng)授信額度高，資質(zhì)差的家庭農(nóng)場(chǎng)授信低額度。該場(chǎng)景數(shù)據(jù)應(yīng)用：第一，整合家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、如種植規(guī)模、收入結(jié)構(gòu)、土地流轉(zhuǎn)成本、土地流轉(zhuǎn)年限、央行征信記錄、衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建360度全息家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)畫(huà)像。第二，通過(guò)邏輯回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，預(yù)測(cè)家庭農(nóng)場(chǎng)主違約概率，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)客群分層。第三，通過(guò)收入比例模型、耕地面積價(jià)值模型、信用評(píng)分線性映射模型構(gòu)建差異化智能授信決策體系，生該場(chǎng)景的應(yīng)用成效主要表現(xiàn)在，第一，家庭農(nóng)場(chǎng)信用貸款審批效率大大提升，審批時(shí)長(zhǎng)從7天縮短至30分鐘，單戶處理成本從千元降至百元，人工干預(yù)率下降50%以上，顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。第二，風(fēng)險(xiǎn)控制方面，該體系使得金融機(jī)構(gòu)平均授信規(guī)模同比增長(zhǎng)加倍的同時(shí)，逾期率穩(wěn)定控制在1%以內(nèi)。第三，在服務(wù)普惠性方面，依托數(shù)據(jù)穿透能力，服務(wù)半徑擴(kuò)展至偏遠(yuǎn)區(qū)域，使得很多分布在不同區(qū)域的小而零散的家庭農(nóng)場(chǎng)也能獲得金融授信，單一金融機(jī)構(gòu)平均服務(wù)的家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)量從幾百戶增至10000戶以上，戶均授信金額從平均10萬(wàn)以下升至20多萬(wàn)，家庭農(nóng)場(chǎng)主體獲貸率大大提升。第四，在經(jīng)濟(jì)效益方面，以某股份制商業(yè)銀行為例，該銀行一年放款規(guī)模20億元，年FTP凈收入0.5億，年利潤(rùn)2000萬(wàn)元。家庭農(nóng)場(chǎng)主平均增收30%以上，通過(guò)精準(zhǔn)授信推動(dòng)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值有所增長(zhǎng)。建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信用評(píng)價(jià)模型和授信增級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景2.FTP凈收入=放款總額(最高在貸額)*息差，最高在貸額20億，息差按2.5%估算。3.營(yíng)業(yè)費(fèi)用=放款總額(最高在貸額)*(運(yùn)營(yíng)成本+人工成本),運(yùn)營(yíng)成本和人工成本按0.5%估算。4.計(jì)提的資產(chǎn)減值損失=放款總額(最高在貸額)*壞賬比例*計(jì)提比例，(《銀行貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提指引》關(guān)注類(lèi)貸款，計(jì)提比例為2%;次級(jí)類(lèi)貸款，計(jì)提比例為25%;可疑類(lèi)貸款，計(jì)提比例為50%;損失類(lèi)貸款，計(jì)提比例為100%。壞賬比例0.5%,計(jì)提比例按照100%計(jì)算。5.其他費(fèi)用=稅金及附加+所得稅±納稅及其他調(diào)整項(xiàng)+經(jīng)濟(jì)資本占用=放款總額(歷史最高在貸額)*比例，比例按照0.5%估算。十、氣象服務(wù)領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：氣象數(shù)據(jù)賦能港口高質(zhì)量發(fā)展充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素與氣象服務(wù)的乘數(shù)效應(yīng)，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)融合的智能決策體系，對(duì)于有效降低極端天氣氣候事件的影響，防范化解重點(diǎn)行業(yè)和產(chǎn)業(yè)的氣候風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要意一是通過(guò)綜合氣象觀測(cè)網(wǎng)采集本地氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；二是通過(guò)中國(guó)氣象局天擎系統(tǒng)獲取全球模式數(shù)據(jù)、風(fēng)云衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)等；三是通過(guò)合作方式獲取合作伙伴的行業(yè)數(shù)據(jù)。一是開(kāi)展數(shù)據(jù)歸集整合。推動(dòng)港口、氣象、海洋等部門(mén)完成數(shù)據(jù)歸集應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)氣象預(yù)報(bào)、氣象預(yù)警、港口地理信息等數(shù)據(jù)融合。二是強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。通過(guò)數(shù)據(jù)治理技術(shù)，逐日數(shù)據(jù)集，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性，并在氣象數(shù)據(jù)底座中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理和供給。三是提升數(shù)據(jù)分析能力。構(gòu)建能見(jiàn)度預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)算法、風(fēng)力精細(xì)化預(yù)報(bào)方法等，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，滿足作業(yè)服務(wù)要求，并利用效益評(píng)估反向優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。港口生產(chǎn)調(diào)度、輔助海事安全管制、協(xié)助企業(yè)精準(zhǔn)防雷等應(yīng)用場(chǎng)景，幫助港口精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)天氣變化，提升作業(yè)時(shí)間。助力港口降低集裝箱碼頭風(fēng)險(xiǎn)，提升港口可作業(yè)時(shí)長(zhǎng)，并協(xié)助協(xié)助海事、港口順利實(shí)施霧季交通組織，保障船舶安全進(jìn)出港，推進(jìn)礦石、集裝箱、原油等順利裝卸。流強(qiáng)港提質(zhì)增效十一、城市治理領(lǐng)域典型場(chǎng)景場(chǎng)景名稱(chēng)：公共交通數(shù)據(jù)賦能城市管理配套服務(wù)數(shù)據(jù)要素在城市治