普元信創(chuàng)解決方案部總經(jīng)理 曹宗偉 在本次大會(huì)上分享的主題為“大型企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐”。以下是現(xiàn)場(chǎng)速記。

 

曹宗偉：各位專家，各位領(lǐng)導(dǎo)，大家上午好。非常榮幸有機(jī)會(huì)給大家做大型企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系建設(shè)和管理的分享。

 

在分享之前首先介紹普元公司，普元是國(guó)內(nèi)始終致力于變革企業(yè)軟件生產(chǎn)方式的企業(yè)。因?yàn)槠赵?000年左右，我們大老板寫(xiě)了一本書(shū)《軟件的中國(guó)機(jī)會(huì)》，它的核心理念是什么?因?yàn)橹袊?guó)軟件大約從2000年開(kāi)始的，但是國(guó)外的軟件大概走了將近100年的時(shí)間，中國(guó)從改革開(kāi)放這幾十年以來(lái)唯一不變的是變化。我們能夠去適應(yīng)各種各樣的變化，所以會(huì)比國(guó)外的公司能夠有適應(yīng)變化的能力。這是中國(guó)的軟件機(jī)會(huì)。

 

普元從03年正式成立，是最早做低代碼的廠商。普元的低代碼在銀行里做的最多，像工行、建行全行使用普元的低代碼。06年左右普元開(kāi)始做SOA，2012年開(kāi)始普元開(kāi)始做數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理相關(guān)內(nèi)容，2019年普元在科創(chuàng)板上市。普元產(chǎn)品線分為三大塊：第一塊是低代碼，前面將近20年時(shí)間是非常重要的產(chǎn)品。第二塊是信創(chuàng)中間件，信創(chuàng)中間件中會(huì)覆蓋全棧的信創(chuàng)中間件。第三塊是數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品，包括數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容。

 

簡(jiǎn)單介紹低代碼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型里的場(chǎng)景，低代碼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型里解決的問(wèn)題是打通數(shù)字化轉(zhuǎn)型最后一公里的問(wèn)題。我們做了很多央行央企，他們?cè)谟玫痛a時(shí)解決的是什么問(wèn)題?數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并不是說(shuō)只有比較有錢(qián)的部門(mén)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型。像很多銀行不能老盯著北上廣的網(wǎng)點(diǎn)，應(yīng)該盯著西部很多省，那些三四線轉(zhuǎn)型成功才是整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功。這時(shí)候他們的業(yè)務(wù)怎么辦，他們沒(méi)多少預(yù)算，需求又比較多，以前沒(méi)有廠商去理會(huì)，這些場(chǎng)景現(xiàn)在都是通過(guò)低代碼的方式去解決的。

 

普元在低代碼領(lǐng)域也取得了很多的榮譽(yù)，因?yàn)槲医裉觳皇墙榻B低代碼，我只是稍微帶一下就可以了。

 

第二塊是普元的信創(chuàng)中間件的產(chǎn)品，普元從成立之初就一直做國(guó)產(chǎn)化的信創(chuàng)中間件。在這里普元的產(chǎn)品可以覆蓋到IBM、甲骨文全棧的信創(chuàng)中間件產(chǎn)品，包括工作流、大文件傳輸、消息等中間件產(chǎn)品，我們有十幾款中間件產(chǎn)品，可以IBM和甲骨文公司做全量的替換，我們并且在很多的企業(yè)有了非常好的實(shí)踐，這是信創(chuàng)中間件。

 

第三部分的產(chǎn)品主要是數(shù)據(jù)類的產(chǎn)品，也是我今天重點(diǎn)解決的。因?yàn)閿?shù)據(jù)類的產(chǎn)品解決的問(wèn)題是，主要是為了解決數(shù)據(jù)價(jià)值的問(wèn)題。普元在這里提供像數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等各種各樣的產(chǎn)品，另外一方面緊隨時(shí)代步伐，包括AI大模型出來(lái)之后，在AI大模型和數(shù)據(jù)之間的結(jié)合能夠讓AI大模型幫助我們做數(shù)據(jù)治理，幫助我們做數(shù)據(jù)清洗，在這方面也做了很多嘗試和案例。

 

在數(shù)據(jù)方面，同時(shí)我們也參與了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，比如國(guó)家的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，參與了很多的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，地方標(biāo)準(zhǔn)，比如參與了像上海市的公共數(shù)據(jù)中臺(tái)等等地標(biāo)的制定。我們參與標(biāo)準(zhǔn)，另外我們有發(fā)明專利，有幾十項(xiàng)關(guān)于數(shù)據(jù)的發(fā)明專利。

 

在數(shù)據(jù)方面，普元的數(shù)據(jù)治理會(huì)有白皮書(shū)，普元的數(shù)據(jù)治理在央國(guó)企里市場(chǎng)占有率第一。第二個(gè)普元數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理在Gather2023年發(fā)布的向里普元和阿里云、華為是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標(biāo)桿廠商，普元得到了業(yè)界的認(rèn)可。

 

接下來(lái)跟大家分享我們?cè)跀?shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面的實(shí)踐。

 

首先來(lái)看國(guó)家最近幾年的政策，從國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展來(lái)說(shuō)，分為三個(gè)時(shí)期，從16年之前是導(dǎo)入時(shí)期，16到19年落地時(shí)期，19年之后是深化時(shí)期。因?yàn)閲?guó)家發(fā)的這些政策里面，特別是今年的8月份財(cái)政部發(fā)的政策，財(cái)政部發(fā)文要求數(shù)據(jù)資源要入表，這意味著我們數(shù)據(jù)資源可以作為無(wú)形資產(chǎn)入到我們企業(yè)的資產(chǎn)里面。在這個(gè)事情上，銀行業(yè)是最先開(kāi)始做準(zhǔn)備的。比如像光大銀行做這個(gè)事情的時(shí)候，它是準(zhǔn)備把自己的數(shù)據(jù)資產(chǎn)撥了1千億，等著數(shù)據(jù)資源入表政策，從2014年開(kāi)始實(shí)施了，馬上就可以入到表里，相當(dāng)于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值1000億，這個(gè)1000億是它自己估的，銀行基本都做好這個(gè)準(zhǔn)備了。

 

第二個(gè)是最近的一些趨勢(shì)里，如果在網(wǎng)上搜一下就能看到，很多企業(yè)把數(shù)據(jù)資源作為抵押已經(jīng)貸出來(lái)錢(qián)了，很多企業(yè)貸出來(lái)的都是千萬(wàn)級(jí)別的，拿幾張表做抵押就能貸出千萬(wàn)的錢(qián)，這是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素最新的變化。所以在央國(guó)企里，我們最近遇到很多央國(guó)企都是做這樣的事情，我們要對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)做估值，數(shù)據(jù)資產(chǎn)要落到報(bào)表里，要讓我們資產(chǎn)增值，做這個(gè)事情。

 

對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)施的關(guān)鍵步驟或者方法，它主要有五個(gè)字：識(shí)、規(guī)、優(yōu)、用、盤(pán)。識(shí)是對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的識(shí)別，這里到底有哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，怎么識(shí)別，怎么梳理它?規(guī)主要是規(guī)劃和規(guī)范這些內(nèi)容。優(yōu)是對(duì)數(shù)據(jù)怎么去做治理，怎么做優(yōu)化的過(guò)程。用是我們數(shù)據(jù)資產(chǎn)到底怎么去使用?最后還有盤(pán)，盤(pán)點(diǎn)。盤(pán)點(diǎn)之后，我們?cè)趺茨軌蛴浀轿覀儠?huì)計(jì)報(bào)表中?是這樣的過(guò)程。

 

在這個(gè)過(guò)程中，最難的就是識(shí)。為什么是識(shí)?因?yàn)槲覀円?jiàn)過(guò)太多的企業(yè)，他們將近20年的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，將近20年數(shù)據(jù)的積累，基本上都是有上百個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可能幾十萬(wàn)張表，幾百萬(wàn)個(gè)字段，這很正常，這幾百萬(wàn)個(gè)字段要想完全梳理清楚非常具有挑戰(zhàn)，我們做很多銀行數(shù)據(jù)梳理時(shí)，我們說(shuō)能不能分期梳理?不要一次性梳理清楚，回復(fù)說(shuō)不行，因?yàn)槊總€(gè)字段都是錢(qián)，需要理解每個(gè)表每個(gè)字段的含義，這是一不，這是識(shí)。

 

識(shí)的難點(diǎn)是什么?我們?nèi)プ鰯?shù)據(jù)資產(chǎn)梳理的時(shí)候，最難的就是我們的表名和字段名都是漢語(yǔ)標(biāo)音首字母簡(jiǎn)寫(xiě)，沒(méi)有注釋，我們要理解。雖然建了數(shù)據(jù)湖，把所有數(shù)據(jù)集中到一起，但是還是不能理解它。包括這里的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)，我們拿表告訴業(yè)務(wù)部門(mén)，這張表是你負(fù)責(zé)的，業(yè)務(wù)部門(mén)絕對(duì)不認(rèn)，否則認(rèn)了就是我的責(zé)任了。這種時(shí)候我們能不能有一種方法去梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)?真正理解表和字的含義。

 

在很多金融包括一些銀行或者保險(xiǎn)公司做的事情，他們做數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)候，都是能不能把我的應(yīng)用，一個(gè)黑盒的應(yīng)用照一下就能照清楚里面的脈絡(luò)，然后把它數(shù)據(jù)庫(kù)的表字段聯(lián)系起來(lái)，通過(guò)這種方式做數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)和確權(quán)。

 

把一個(gè)應(yīng)用拆成200、300個(gè)功能，每個(gè)功能有它的界面，每個(gè)界面有它的表單，下拉框里有選項(xiàng)，采集過(guò)來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。再把界面發(fā)的請(qǐng)求，將表也關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)這些知識(shí)圖譜，通過(guò)表可以找到它的界面，它的表單，它的字典項(xiàng)。通過(guò)這種方式，我們大部分人都能理解這個(gè)表的含義，我們就能把數(shù)據(jù)梳理工作變得非常容易的事情。

 

所以這是基于工具，把一個(gè)應(yīng)用像照X光機(jī)一樣，我們理解每張表每個(gè)字段的含義。同時(shí)能夠幫助我們做數(shù)據(jù)確權(quán)，我們給業(yè)務(wù)部門(mén)做數(shù)據(jù)確權(quán)時(shí)，拿著表單，業(yè)務(wù)部門(mén)無(wú)法否認(rèn)是它錄入審核的，這個(gè)界面關(guān)聯(lián)的表就該你負(fù)責(zé)，這是做數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)和數(shù)據(jù)確權(quán)。

 

這是在銀行里有750萬(wàn)個(gè)字段，把每個(gè)字段全部梳理清楚，因?yàn)檫@里要做估值的，每個(gè)字段都是錢(qián)，如果是按照光大銀行那種方式的話，每個(gè)字段的價(jià)值還很高，這700多萬(wàn)字段有可能價(jià)值幾百億，是這樣的估值方式。所以要把每個(gè)字段梳理清楚，這是我們做數(shù)據(jù)識(shí)別。

 

同時(shí)在識(shí)別時(shí)還要用到AI能力，比如我們?nèi)ソㄗR(shí)別的專用模型，通過(guò)AI模型通過(guò)NLP做理解幫我們?nèi)ナ崂砀拍钅Ｐ徒?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，這也是我們做識(shí)別非常重要的一些方法和手段。

 

識(shí)別完之后我們第二步做規(guī)，首先是做規(guī)劃第二步是規(guī)范。包括體系怎么建設(shè)，舉例南方電網(wǎng)，正好我們做過(guò)南網(wǎng)包括廣東省包括下面的廣州市，所以它的整個(gè)規(guī)劃我們做過(guò)打通，我們做過(guò)很多銀行里面包括很多央企里面，比如東方航空我們幫它做了三期數(shù)據(jù)治理，也都做過(guò)整體規(guī)劃，包括規(guī)章制度。規(guī)章制度也非常重要，它特別是對(duì)我們企業(yè)信息化人員非常有效的保護(hù)。萬(wàn)一我們數(shù)據(jù)出了問(wèn)題，這個(gè)時(shí)候如果沒(méi)有規(guī)章制度就是我們的責(zé)任，如果有規(guī)章制度，按照規(guī)章制度做事情，責(zé)任就是另外一回事兒，對(duì)我們是保護(hù)。另外還有一些標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等等，包括組織崗位這方面的規(guī)劃。

 

接下來(lái)我們還要做優(yōu)，優(yōu)化的地方核心就是做數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù)治理在這里面分了三個(gè)階段第一個(gè)階段是在企業(yè)里面它的數(shù)據(jù)沒(méi)有治理，沒(méi)有治理的階段是領(lǐng)導(dǎo)想要什么報(bào)表，想要什么指標(biāo)從數(shù)據(jù)里抓過(guò)來(lái)看就可以了。到第二個(gè)階段做集中治理，我們經(jīng)歷很多集中治理的階段，并且發(fā)現(xiàn)很多問(wèn)題。比如在做一個(gè)銀行，他們做管理駕駛艙，界面很漂亮，但是數(shù)不對(duì)。比如大客戶存款余額，和其他統(tǒng)計(jì)口徑出來(lái)的數(shù)據(jù)相差幾千億，領(lǐng)導(dǎo)怎么做決策?要給大客戶做政策，結(jié)果數(shù)不對(duì)。為什么相差幾千億?比如大客戶數(shù)據(jù)是從各個(gè)省報(bào)上來(lái)的還有會(huì)計(jì)一個(gè)口徑，各個(gè)省報(bào)上來(lái)是不同的口徑。比如北京市存款1個(gè)億算大客戶，到別的地方存款5000萬(wàn)算大客戶。有的做了管理駕駛艙，直接就報(bào)管理駕駛艙的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)里面存的是萬(wàn)元為單位，業(yè)務(wù)系統(tǒng)存的是元單位，技術(shù)員不一樣，一看數(shù)據(jù)直接相加，沒(méi)有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，沒(méi)有數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、鏈路管理，這些差異就來(lái)了，雖然界面做得很漂亮，但是數(shù)不對(duì)，第二個(gè)階段是做統(tǒng)一的階段。

 

第三個(gè)階段是做協(xié)同治理，因?yàn)槲覀冄雵?guó)企大部分都是大型企業(yè)，下屬可能幾百家、上千家公司，我們經(jīng)常問(wèn)一個(gè)公司領(lǐng)導(dǎo)下屬有幾家公司?說(shuō)不清楚，因?yàn)樗惴ú灰粯?，這個(gè)時(shí)候我們?nèi)プ鰯?shù)據(jù)治理，它是一個(gè)協(xié)同治理的，它是每一個(gè)公司都需要治理，每個(gè)部門(mén)都要治理的，是協(xié)同治理的階段。因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)是分散的，我們業(yè)務(wù)系統(tǒng)是分散的，最終數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)服務(wù)我們希望是統(tǒng)一的，所以這個(gè)地方叫做協(xié)同治理。包括我們?cè)诔鞘欣锩孀龅囊彩且粯拥模粋€(gè)大型城市里也是數(shù)據(jù)分散，但是企業(yè)要統(tǒng)一，數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)開(kāi)放要統(tǒng)一，所以要做協(xié)同治理?，F(xiàn)在我們基本做數(shù)據(jù)治理都到第三個(gè)階段的情況。

 

舉一個(gè)小的例子，我們AI大模型在數(shù)據(jù)治理方面的應(yīng)用。比如做數(shù)據(jù)查重包括異常數(shù)據(jù)的處理，這個(gè)時(shí)候怎么查的?我們是把每一項(xiàng)數(shù)據(jù)的每個(gè)字段，比如物料查重，物料名稱、規(guī)格都要變成矢量數(shù)據(jù)，照片也要變成矢量數(shù)據(jù)，然后根據(jù)矢量數(shù)據(jù)，根據(jù)每個(gè)字段不同因子算綜合的治理，然后才知道這兩個(gè)物料是否相似。我們遇到很多企業(yè)想采購(gòu)物料時(shí)，明明倉(cāng)庫(kù)里有很多同型號(hào)材料，但采購(gòu)時(shí)不知道，出現(xiàn)了重復(fù)采購(gòu)，類似這樣的場(chǎng)景都是通過(guò)AI幫助。

 

AI幫助時(shí)，為什么我們以前提AI提得少，現(xiàn)在提得多?講具體案例就知道了。比如電阻是一個(gè)規(guī)格，二分之一歐和0.5歐，如果從以前算法，二分之一和0.5，0.5和0.6距離更近，二分之一和0.5不是一個(gè)東西，有了大模型之后，并且大模型的問(wèn)題是如果你去問(wèn)訊飛和百度的大模型它都會(huì)告訴你二分之一歐和0.5歐不是一個(gè)東西，如果問(wèn)ChatGDP它會(huì)告訴你是一個(gè)東西，因?yàn)樗鼤?huì)推理，百度和訊飛推理都會(huì)差一些。我們訓(xùn)練專有模型來(lái)解決單位轉(zhuǎn)化、物料型號(hào)的問(wèn)題，通過(guò)這種方式我們?nèi)椭脩羧プ鲞@些數(shù)據(jù)治理的落地，這些是普元比較擅長(zhǎng)的。

 

最后我們還有數(shù)據(jù)治理的用，用要解決的是什么問(wèn)題?解決的是更好、更快、更準(zhǔn)，在這里我們做的核心是打通幾個(gè)流：信息流、數(shù)據(jù)流、管理流。信息流解決什么問(wèn)題?比如不同部門(mén)之間要用數(shù)據(jù)的時(shí)候，大家是怎么溝通的?估計(jì)開(kāi)線下會(huì)議兩個(gè)月不一定解決問(wèn)題，因?yàn)槟悴恢罃?shù)據(jù)是誰(shuí)負(fù)責(zé)的，找不到數(shù)據(jù)在哪。在信息流打通的是什么?上海市大數(shù)據(jù)中心打通的是把所有數(shù)據(jù)信息放在一個(gè)界面展現(xiàn)，節(jié)省了大量的信息互相溝通的過(guò)程。

 

還有數(shù)據(jù)流，打通數(shù)據(jù)流和管理流。比如讓業(yè)務(wù)部門(mén)參與，怎么參與?只有把流程推送待辦到OA系統(tǒng)里才能參與，否則不會(huì)登錄到數(shù)據(jù)平臺(tái)上參與，所以這個(gè)地方我們定了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，做了權(quán)限審批都要推送一堆流程，這時(shí)才能打通管理流，最終達(dá)到的效果是1515模式，1天5天15天。我們現(xiàn)在很多企業(yè)要成立數(shù)科公司，我們要有更先進(jìn)的IT建設(shè)方式取代其他的IT建設(shè)方式。

 

在上海大數(shù)據(jù)集團(tuán)他們做的是什么?上海大數(shù)據(jù)集團(tuán)將數(shù)據(jù)都收編了，1515做了兩年，各個(gè)委辦局領(lǐng)導(dǎo)都愿意收編，因?yàn)樗岢鰜?lái)的需求一天就能響應(yīng)(如果數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)治理)，如果沒(méi)有經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)治理，5天就能給，如果數(shù)據(jù)在委辦局需要采集15天就可以了，你提小的數(shù)據(jù)應(yīng)用最遲15天就做完了，對(duì)于委辦局怎么建設(shè)的?他們是今年提需求驗(yàn)證立項(xiàng)明年才給你。最后只用上海大數(shù)據(jù)中心了，上海大數(shù)據(jù)中心的主任后來(lái)又出來(lái)做上海大數(shù)據(jù)集團(tuán)的總裁，又開(kāi)始推這種模式，也是去替代落后的IT建設(shè)模式。

 

同時(shí)在用的時(shí)候還有對(duì)AI的應(yīng)用，我們?cè)谶@里把企業(yè)的數(shù)據(jù)資源，首先企業(yè)的數(shù)據(jù)不能放到任何模型里，不管是大模型、專用模型，哪怕是做大模型私有化處理，這也不行，因?yàn)樗麄儠?huì)有很多的漏洞。只要把數(shù)據(jù)放到大模型上馬上就有人問(wèn)誰(shuí)誰(shuí)誰(shuí)的工資是多少等，這些問(wèn)題會(huì)想辦法繞到。只能把企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄放到大模型上，但是數(shù)據(jù)還存在我們的數(shù)據(jù)平臺(tái)上。這個(gè)資源目錄能幫我們干什么?比如我們創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型能建模，去做業(yè)務(wù)系統(tǒng)生成，但最終還是要訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

 

我們?cè)谶@里做了很多基于我們產(chǎn)品的支撐以及很多業(yè)務(wù)上的嘗試，比如我們?cè)阢y行里面，我舉個(gè)例子，我們用低代碼生成了再加上AI、數(shù)據(jù)模型生成很多應(yīng)用，比如銀行他們放貸的時(shí)候，放貸其實(shí)是最辛苦的，今天一個(gè)養(yǎng)豬的過(guò)來(lái)為它放貸，明天養(yǎng)魚(yú)的過(guò)來(lái)之后怎么評(píng)估要不要放，放多少?不知道，都是憑個(gè)人經(jīng)驗(yàn)加上私下里的交易，他希望把這些東西全部做成數(shù)字化應(yīng)用。怎么做成數(shù)字化應(yīng)用?大模型的知識(shí)帶來(lái)的這些東西，很快就是用AI+大模型+數(shù)據(jù)資產(chǎn)去生成應(yīng)用，這就很快了，這個(gè)對(duì)它的價(jià)值就很大，它相對(duì)來(lái)講對(duì)各個(gè)行業(yè)甚至各個(gè)中小包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)對(duì)各種行業(yè)的放貸的評(píng)估做了很多大量創(chuàng)新的應(yīng)用。

 

最后還有盤(pán)，在國(guó)網(wǎng)某個(gè)市做的數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)。這個(gè)盤(pán)它可以把我們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成鏈路，然后跟我們財(cái)務(wù)系統(tǒng)打通，把數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值同步到財(cái)務(wù)系統(tǒng)的報(bào)表里面，要能夠真正形成企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)，主要是無(wú)形資產(chǎn)和存貨。

 

最后再介紹我們?cè)谀炽y行的案例，因?yàn)殂y行里面它做的是幾個(gè)階段，第一個(gè)是做業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，第二個(gè)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、第三個(gè)是資產(chǎn)產(chǎn)品化、第四個(gè)階段是做產(chǎn)品業(yè)務(wù)化。在我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型里，這個(gè)階段的要求，大部分是做數(shù)據(jù)資產(chǎn)，之后還有一個(gè)要求是數(shù)據(jù)資產(chǎn)之后要變成產(chǎn)品，最后增值，最后是產(chǎn)品還要做成業(yè)務(wù)化。

 

比如這里做了一個(gè)體系，包括兩類資產(chǎn)，包括靜態(tài)的和服務(wù)的資產(chǎn)，包括兩個(gè)機(jī)制，最終形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的報(bào)表。最后還幫助銀行里面他們做這塊的數(shù)據(jù)應(yīng)用，這塊數(shù)據(jù)應(yīng)用是他們數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值最多的。就是真正對(duì)外服務(wù)賣(mài)錢(qián)的數(shù)據(jù)應(yīng)用，比如做企信寶的應(yīng)用，企業(yè)轉(zhuǎn)賬信息、流水信息都在銀行里，我給你做企業(yè)增信，這個(gè)很容易，這塊是數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值最多的內(nèi)容。

 

我今天分享的內(nèi)容就到這里，非常感謝!