【研报】全国公共数据运营年度发展报告（2023）-2024.5-136页.docx

开放群岛开装社区OnMefHHC4RMrMt,中国0：件评窝中。BJP三>三*>:sf*3全国公共数据运营年度发展报告.中国科学院科技战略咨询研究所清华大学计算社会科学与国家渡座实览空数字中国研究院（福建）二。二四年五月全国公共数据运营年度发展报告(2023)国家信息中心大数据发展部中国软件评测中心开放群岛开源社区公共数据运营小组中国科学院科技战略咨询研究院清华大学计算社会科学与国家治理实验室数字中国研究院（福建）二。二四年五月第三章公共数据运管产业生态图谱山东青岛华通智能科技研究院有限公司翼方健数（山东）信息科技有限公司北京亦庄智能城市研究院集团有限公司第四章公共数据运营产品流通深圳数据交易所有限公司贵阳大数据交易所有限责任公司浙江大数据交易中心有限公司福建大数据交易有限公司湖南大数据交易所有限公司云基华海信息技术股份有限公司第五章应用场景案例国家信息中心大数据发展部中国软件评测中心等（已纳入的第二章不事且列）第六章总结中国科学院科技战略咨询研究院江苏盐城市大数据集团有限公司华东江苏大数据交易中心股份有限公司江苏无锡市大数据集团有限公司第五章应用场景案例79一、现代农业应用场景案例79二、交通运输应用场It案例85三、金IMR务应用场景案例92四、文化施游应用场景案例99五、医疗健康应用场景案例104六、城市治理应用场景案例no七、绿色低碳应用场景案例116第六章总结121一、趋势展望121二、施建议125附：参与人员名单127第一章总体发展概述习近平总书记指出，要发挥我国制度优势和市场优势，面向国家重大需求，面向国民经济发展主战场，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，形成数据驱动型创新体系和发展模式。作为承载着政府部门在日常社会管理和职责履行中产生的巨量公共数据是我国数据资源的主要组成部分。公共数据授权运营是公共数据开发利用的重要途径，可以有效地利用市场资源，让市场主体有效地参与开发利用过程，释放市场活力，深入挖掘数据潜在价值，促进数据要素市场的健康发展。各地方积极实践，先行探索，相继在政策规划、组织机构、标准规范、平台建设、应用创新等方面积极探索，初步掀起了遍及全国大多数地区的公共数据授权运营热潮。本报告由开放群岛开源社区及其公共数据运营小组（牵头单位青岛华通智研院）发起，国家信息中心大数据发展部和中国软件评测中心作为总体策划与统稿单位，中国科学院科技战略咨询研究院、清华大学公共管理学院、数字中国研究院（福建）作为最终报告的联合发布单位，组织我国东中西部多个地方政府单位、行业企业和研究机构共同撰写。本报告对公共数据的内涵及特征，重要关键环节、各类主体等进行了剖析，重点围绕着特色实践、产业生态、产品流通、应用创新等重要内容，对2023年各地方公共数据授权运营工作进行了归纳分析，提出对策建议，以此助力公共数据授权运营工作长期向好发展，推动繁荣数据要素生态。一、时代背景(一)顶层孽画宏伟蓝图，数据管理体制机制成为国家治理体系的重要基石2019年党的十九届四中全会首次将数据正式列入五大生产要素之,并提出了健全各类生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。这标志着我国正式进入数据要素的红利释放阶段，数据要素开始全方位融入我国经济运行的各个环节。2020年中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见提出加快培育数据要素市场。当前我国正以公共数据为切入点和重要抓手之一，先行先试。2021年中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要强调了开展政府数据授权运营试点的重要性，鼓励第三方机构深化对公共数据的挖掘利用。这政策为公共数据的开发利用提供了新的思路和方向，将推动公共数据更好地服务于社会发展和经济建设。2022年关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意炒(简称“数据二十条”)确立了数据基础制度体系的“四梁八柱”，明确提出要建立公共数据确权授权机制。这一机制提出了用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使“一级预处理，二级深加工”的产业合作模式，避免了一、二级主体在运营过程中的竞争冲突。典型代表1：福建省福建省大数据发展条例明确了福建省公共数据资源实行分级开发。福建省公共数据资源开放开发管理办法（试行）建立了完整的公共数据资源开发管理制度机制，明确二级开发主体获取公共数据的方式、途径等。福建省探索并创新设计了公共数据使用两端授权机制，即政府端的数据安全审核/授权和信息主体端的数据使用授权。一是数据使用单位挑选所需的数据资源后，运营部门先进行第一次的场景审批，即场景预审，从而了解应用场景的建设内容、数据需求、数据模型说明等内容，确保公共数据的使用范围合法合规。二是数据使用单位完成数据模型开发后，应用场景要上线运营需进行第二次的场景审批，即场景审核/授权，确保公共数据开发利用符合“数据可用不可见”的要求。典型代表2：新乡市河南省新乡市公共数据授权模式依据新乡市公共数据运营服务管理办法开展，全市公共数据运营服务由市级公共数据主管部门代表市政府与数智谷集团签订总体授权协议，数智谷统一开展全市公共数据一级开发和运营服务。依法授权法人或者非法人组织（简称运营单位），对授权的公共数据进行加工处理，开发形成公共数据产品并向社会提供服务的行为。除此之外，没有对于运营单位给予单独的定义说明。典型代表4：长沙市运营机构名称：数据运营主体、数据加工主体工作范围：数据运营主体是指在政务数据运营过程中通过构建运营场景、获取政务数据资源并向数据使用方提供数据服务的主体。数据运营主体在保护公共利益、数据安全、数据来源者合法权益的前提下，开展政务数据运营的需求收集、场景构建、系统建设、沟通对接、协调推进、产品运营和服务提供。数据运营主体主要负贲人是政务数据运营安全合规的第一责任人。数据加工主体是指在政务数据运营过程中对政务数据进行加工处理并支撑数据运营的主体。数据加工主体负责根据数据运营场景需求开展数据加工服务。典型代表5：成都市运营机构名称：公共数据运营服务单位工作范围：经市政府授权的公共数据运营服务单位负责建设维护并管理公共数据运营服务平台，按照部门授权意见,采用市场化方式依法依规开展公共数据运营服务；负责公共数据运营服务平合网络安全保护和管理，保障公共数据安全;为政府部门免费提供公共数据运营服务平台相关服务，并通过引导外部数据和技术流入为政府部门提供数据和技术反哺服务，助力政府部门提升智慧治理和公共服务水平。(一)小结各地相关政策文件对于运营机构的分类及职责划分并不完全统一。很多地方更加强调运营机构的技术职能(包括明确要求建设基础设施、完成原始数据到数据产品的数据治理和加工，以及从安全的视角对运营过程实施安全监控等)，而对于运营机构的市场运营职能的表述则相对不足。后续工作中建议出台相应的制度规范文件，着力推动产业链分工细化，加强公共数据运营工作的市场化能力提升，以更好地服务于市场需求。五、定价收费探索各地公共数据相关的收费要求基本按照“无条件无偿”、“有条件无偿”、“有条件有偿”进行分类对待，具体做法也各有特色。(一)典型做法典型代表1：北京市目前北京市金融数据专区的产品定价由运营单位主导。总的定价原则是整体定价收费保持盈亏平衡。以普惠金融产品为例，主要的定价模式有两种。方法一是按照数据服务年包的合同销售模式，按照应用单位使用情况收费。方法二是参考所服务对象（例如银行）的体量和资源占用情况，规模较大或者资源占用多的银行收费高，规模较小或者资源占用少的银行收费低。典型代表2：福建省当前公共数据资源使用只计费不收费。一级开发服务（如数据治理、政务云资源）以技术服务费方式依据政府指导价来确定，二级开发服务以市场化方式运营。典型代表3：贵州省贵州省根据应用场景将政务数据授权给政务数据授权运营方，政务数据授权运营方通过对政务数据进行增值开发,向市场主体提供数据产品或服务。贵州省政务产品定价由政务数据授权运营方主导，主要是由政务数据授权运营方与数据需求方签约，根据接口调用次数收费，具体单次调用价格结合市场法、成本法、收益法等综合定价，主要做法有以下三种。一是成本定价。对于定制好数据产品，综合考虑数据获取成本、加工成本、储存成本、安全成本及维护/更新成本进行定价。二是定价工具。通过交易价格计算器，选择数据产品应用场景对应的行业，输入竞品信息，数据产品的数据治理相关信息，进行数据产品的血缘分析。综合考虑数据的数量、质量、荣誉、价值贡献、场景应用后进行模拟测算。三是市场询价。基于市场需求，根据市场交易与市场披露信息，综合考量。由授权运营方与数据需求方谈判确定，如按照数据接口调用次数收费，具体单次调用价格结合市场法、成本法、收益法等谈判磋商。典型代表4：长春市目前长春市的数据产品定价由公共数据运营机构主导，主要的定价模式有两种。一是市场主体与公共数据运营机构签署数据服务使用协议并支付年费。二是公共数据运营机构与市场主体签约，根据接口调用次数收费，具体调用一次的价格按照市场法定价。典型代表5：无锡市无锡市公共数据授权运营管理办法（试行）规定对用于公共治理、公益事业的公共数据实行有条件无偿使用，对用于产业发展、行业发展的公共数据实行有条件有偿使用。运营单位应当向数据主管部门提出书面申请，并报告授权运营范围、运营期限、合理收益的测算方法、数据安全措施、期限届满后资产处置等内容，运营时间最长不得超过2年。典型代表6：盐城市运营机构向市场提供数据产品或服务以获取收益。对于公益性服务的对象，运营机构常采用免费或公益性收费的方式，其中公益性收费基于成本补偿原则进行收取。对于经营性活动的对象，运营机构通常需要经过额外加工或定制化处理，采用市场化定价方式。典型代表7：杭州市运营机构在授权运营平台进行公共数据加工处理，应当承担相应公共数据基础设施的资源消耗、数据治理、模型发布、结果导出和安全服务等成本。运营机构通过无偿使用公共数据所产生的数据产品和服务，数据提供单位有权无偿使用。公共数据主管部门会同价格主管部门统筹制定公共数据定价管理制度，协同相关部门研究确定公共数据使用的定价收费方式。典型代表8：温州市温州市要求公共数据授权使用的定价方式应当结合应用场景确定，并经本级公共数据运营工作协调小组会商，报本级政府审核后实施。推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用。对于与民生紧密相关、行业发展潜力显著和产业推动战略意义重大的应用场景，可采用限期无偿的定价方式支持场景运营蜉化。探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用，逐步将公共数据运营纳入政府国有资源（资产）有偿使用范围，形成公共数据开发利用良性循环。典型代表9：湖州市湖州探索建立了公共数据授权运营的定价机制，鼓励用于公共治理、公益事业的公共数据授权运营场景有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据授权运营场景有条件有偿使用，逐步将公共数据授权运营纳入政府国有资源（资产）有偿使用范围，形成公共数据开发利用良性循环。在具体操作上，平台运营主体自主定价，通过制定面向运营机构的服务项目清单（含基础运营服务、加工资源租赁服务、加工工具服务、增值服务等类别），平台运营主体可向运营机构收取合理费用，政府进行定价指导。（二）小结各地实践对用于公共治理、公益事业的公共数据产品或服务定价收费通常采用有条件无偿使用或公益性收费的方式，其中公益性收费依据成本补偿原则进行费用收取。对用于产业发展、行业发展的公共数据产品或服务定价收费实行有条件有偿使用，大多是由运营机构采用市场化定价方式进行收费。常见的计费方法包括采用服务年包合同/年服务费进行计费、按资源占用或提供的服务计量进行计费、综合考虑各类成本（例如数据获取成本、加工成本、储存成本、安全成本及维护/更新成本等）之后进行计费、按照合理收益比例测算后进行计费等。六、收益分配探索国家尚未对公共数据收益分配出台相关指导意见。各地方都在综合考虑如何覆盖各类有贡献的主体（尤其是数源部11）,具体做法不尽相同。（一）典型做法典型代表1：贵州省授权运营机构在获取公共数据授权运营相关市场化收益后，按照“数据开发利用反哺信息化建设”原则，由授权运营方按照一定比例上缴财政，上缴后的收益主要用于反哺数据提供部门信息化项目建设数据治理服务等相关能力提升，促进形成数据归集、流通、应用的良性循环。典型代表2：包头市包头市按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则来开展收益分配，市属国有企业作为公共数据运营单位与数商公司按照约定比例进行收入分配，后续可根据市场实际发展情况调整分配比例。公共数据运营单位获取的收益，通过为数据供给单位及数据主管部门提供大数据服务、数据处理服务、云计算服务、信息化建设等方式进行反哺。典型代表3：长春市长春市公共数据授权运营主体通过向市场提供数据产品或服务以获取收益，按照专家评审结果及协议要求将部分收益返还给数源单位、财政部门和市政数局。现有收益分配为市财政局成立专项基金，将获得收益按比例返还。一是收益返还给数据提供单位用于其数据归集、采集成本。二是收益用于公共数据授权运营域建设及运营。三是财政留存为全市其他单位信息化建设提供支持。典型代表4：无锡市无锡市按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，保护公共数据运营各参与方的投入产出收益，依法依规维护数据资源资产权益。公共数据有偿使用产生的收入作为国有资源有偿使用收入纳入非税收入管理。公共数据授权运营实现的非税收入可统筹用于公共管理服务机构数字化发展。典型代表5：盐城市盐城市大数据集团将数据加工使用权授予给数据需求方，允许其对数据资源进行加工形成产品交易，产生的收益以收益返还或税收等形式反哺至政府。典型代表6：宁波市宁波市公共数据授权运营按照“政府监管、国企建设、市场化运营”的方式，由通商控股集团的全资子公司宁波数字产业集团负责投资建设和后续市场化运营。宁波市财政局以“拨改投”方式按照项目投资概算向市通商集团注入资本金。在运营期间，考虑前期盈利难问题按年度发放一定财政补贴，并对减亏部分按一定比例给予激励。宁波数字产业集团在市场化运营实现收益后，年度盈利部分按宁波市属企业的国有资本经营收益管理要求执行，留存部分应用于政府信息化项目建设。典型代表7：温州市温州市公共数据主管部门探索建立数据供给激励机制，从数据提供数量、数据质量、数据应用等维度对公共数据提供单位的数据贡献情况进行评估，评估结果作为部门信息化项目预算安排、试点示范申请、优秀案例评选等重要参考。典型代表8：新乡市新乡市将公共数据授权给运营主体，运营主体向市场提供数据产品或服务以获取收益，并将部分收益返还给数源单位、财政部门等有关部门。运营主体在开展运营服务过程中获得的收益，通过利益补偿或税收等形式反哺至政府及有关部门。收益补偿模式主要分为三种，一是运营主体河南数智谷科技集团作为市属国有企业运营活动的税后利润按比例上缴至市财政。数源单位参与数据归集、治理等工作的绩效评估,予数据治理专项财政资金补助。三是补偿性服务,为数源单位提供数据和技术服务进行补偿激励。（二）小结二是根据由财政给运营主体各地关于收益分配的主要做法如下表所示。各地收益分配做法汇总表收釜分配类型傅要说明贵州省包头市长春市无市盐城市宁波市温州市新乡市收益上缴方式收益部分按照要求的比例上缴财政绩效激励方式根据数源单位叁与授权运营工作的给效评估对其予专项补贴或激励补偿服务方式优先为数源单位提供数据或技术性服务，或是支持本地数字政府等信息化建设领域的发展51第三章公共数据运营产业生态图谱公共数据运营产业生态图谱是一幅描绘公共数据运营各环节参与者的全景图，展示了公共数据运营的主要环节及其对应的各类参与企业。一、公共数据运营产业生态图谱社会价值公共数据运营产业生态图谱的社会价值主要包括三个方面：一是促进产业协同发展。图谱有助于梳理公共数据运营产业链上的各个环节和参与者，辅助构建完整的产业生态，促进各环节企业之间的交流与合作，实现产业协同发展。二是体现行业发展态势。图谱有助汇集公共数据运营行业上下游的主要参与者，使得政府、企业和社会公众了解行业发展状态。三是帮助企业找准发力点。图谱有助于企业了解各类参与者的聚集程度，便于调整战略方向，优化资源配置，提升自身竞争力。二、公共数据运营产业生态图谱及其主体分类说明公共数据运营产业生态的繁荣发展需要各环节各方协同发力。在准备阶段，政府侧要能够把数据“供得出”，高不开数据主管部门“统得巧”、数据中心“汇得全”、部门金配置、产业协同的数字化应用。该场景案例主要使用张掖市甘州区公共数据、玉米制种基地生长监测数据、产业链供应链数据等。其中，公共数据主要包括耕地分布数据、土地等级数据、土地质量数据、土地产权数据、气象气候数据、农业资金补贴数据、地理信息数据、遥感卫星数据、农机数据、农资采购数据、玉米种子质量追溯数据、环保数据、水源分布数据、市场经营主体数据、玉米市场价格数据等。基地生长监测数据主要包括：播种数据、农事作业数据、生长监测数据、灌溉数据、土壤墙情数据、气象站监测数据、病虫害监测数据、施肥数据等。产业链供应链数据主要包括：产量数据、收购数据、制种质量监测数据、价格数据、供需数据、物流数据等。该场景案例对现代农业领域的数据运营具有较好的参考意义。一是通过建设数字化基础设施，采集农作物种植、生长、环境监测等数据，实现农作物全生命周期的自动化监测，使土地配置率提高150%,制种产量综合提高8%,人工投入降低30%,制种优质率提高15%,具有产业代表意义。二是充分挖掘数据要素价值，实现对玉米制种产业的数据赋能，构建玉米制种产业的数据资源体系，打造农业领域数据授权运营、数实融合的标杆案例。三是依托产业服务平台和特色产业数字资源，实现产业链相关主体的聚合，围绕产业需求提供多类数据监测、数据应用，通过数据流引领玉米制种产业链中的物资流、人才流、技术流、资金流，找到企业、行业、产业在数据要素资源下的“最优解”，带动GDP提升，提高数字经济占比。二、交通运输应用场景案例（一）吉林长春交通红绿灯数据助力出行应用随着“扩城”进展加速，长春市总面积达到24744平方公里，户籍人口约900余万人，全市机动车保有量超过200万辆，且仍在增长。城市越来越大，“轮子”与人的比例越来越小。解决拥堵问题已成为长春交通治理迫在眉睫的任务。在扩展基础设施和发展公共交通等“硬件”的同时，长春也选择完善“软件”，即通过信息化、智能化手段最大化挖掘现有交通数据的潜力，赋能交通治堵和安全出行。公交车系统推送相关提示信息，助力智能交通出行。该场景实现的主要功能包括绿波车速、起步提醒、闯红灯预警、倒计时提醒、建议车道等，不仅降低了行车安全隐患，而且还进一步提高了城市通行效率。中电云计算技术有限公司（简称“中电云”）联合华懋普惠（长春）数据服务有限公司（简称“华懋普惠”）开发算法模型，补偿数据传输过程中的延时及内容缺失等问题，对原始数据进行融合分析，形成数据产品。接下来，中电云联合华懋普惠依托形成的信号灯数据产品面向市场开展经营或提供服务，聚焦前装市场和后装市场拓展业务领域。前装市场主要向车企的前装车机提供交通数据服务输出，后装市场主要是与本地保险公司或保险代理公司签约，为车辆提供安全辅助驾驶服务。该场景应用的数据包括公共数据和社会数据。公共数据包括交通信号机数据、交通路口数据、交通灯色更新记录、交通相位数据、请求响应日志、交通阶段数据等。社会数据包括车辆GPS数据、车辆速度数据、车辆投保数据等。该场景案例对交通运输领域的数据运营具有较好的参考意义。一是解决了城市交通信息分析不对称问题，为交通参与者提供最优路线选择。二是为驾驶员提供合理车速提示，减少驾驶过程中的误判，有效避免误闯红灯或急抢黄、绿灯通行，降低城市交通安全事故率。三是将交通红绿灯数据在浙江杭州智能交通车路协同应用主要围绕杭州市路口基础数据以及杭州交警信号机实时数据等公共数据来展开。该场景案例在公共数据授权运营域部署安全效率服务系统，对车辆定位及信号灯数据进行融合分析，形成绿波车速、起步提醒、抢红灯预警、倒计时提醒、建议车道等智能应用。车辆终端设备或系统向车企自有的符合国家法律法规要求的TSP平台上传GPS定位数据，车企TSP平台携带车辆唯一识别信息完成车辆的注册鉴权，实时管理车辆位置信息。安全效率服务系统校验车辆身份后，向车企下发鉴权证书并将鉴权证书同步至云端场景触发策略服务，通过鉴权的车辆方可接入安全效率服务系统。接下来，安全效率服务系统基于路口地理信息，通过GPS数据匹配车辆前方将要经过的路口，并根据车速等行驶信息结合云端信号灯进行实时计算，在满足特定场景触发策略时下发场景服务数据，车企场景触发策略服务结合自身场景逻辑，向车主进行相关的场景展示。智能交通车路协同应用涉及的数据主要包括两方面。一是公共数据，即路口名称、交叉道路数量、进出口道数量、路口编号、信号灯周期、相位、配时方案等。二是车辆定位数据，即用户及车辆使用过程中反馈的定位数据信息。该场景案例对交通运输领域的数据运营具有较好的参浙江湖州德清“智驾之城”应用概览图德清城市数据经营管理有限公司为湖州莫干山国有资本控股集团下属一级子公司。德清县授权该公司作为公共数据运营机构，整合社会数据中的交通历史数据，将这些数据导入授权运营域，并与公共数据进行融合。在公共数据授权运营域中进行脱敏、加工和封装，在数据可用不可见的环境中进行训练研发，形成德清特色的车路协同交通场景库，支撑自动驾驶车辆的仿真测试，赋能智慧交通发展。车企可利用仿真场景库进行模拟训练，相对于依靠采集车采集等传统方法，可减少4()%-50%道路测试时间，大幅降低研发成本，补全德清车联网“仿真-封闭-开放道路”测试服务链，助力车联网行业发展。该场景案例的主要数据包括了公共数据和社会数据。公共数据主要包括交通信号灯数据、道路事故数据、道路施工数据等。社会数据主要包括路侧采集交通参与者历史数据、路侧采集基础安全消息历史数据、路侧采集路侧安全信息历史数据等。该场景案例对交通运输领域的数据运营具有较好的参考意义。它兼顾政府监管、企业交易、产业服务等需求，推动公共数据与社会数据的跨界融合应用，充分释放车联网相关数据价值。三、金融服务应用场景案例（一）上海新市民金融服务应用上海新市民不仅是城市发展的“新鲜血液”，更是推动城市高质量发展最活跃的群体，也是新经济、新消费中不可忽视的新生力量。上海市地方金融监督管理局等主管单位联合发布关于做好新市民金融服务工作的通知，提高上海新市民金融服务可得性和便利性。上海新市民服务应用可以帮助上海农商银行等机构持续提升新市民金融服务水平，同时借助公共数据的融合应用可以解决金融机构利用传统的税贷模型对中小微创新企业不敏感的问题。fe为川广enna:触我：n<4TMtmms.上海新市民服务应用概览图在该场景案例中，符合上海新市民资格条件的申请人在申请商业贷款时会被要求申请人签署信息获取授权书，授权书根据个人信息保护法要求明确业务标签取数范围，通过直接明示的授权同意或合同同意可以达到收集申请人信息的目的。获得申请人同意后，银行再通过接口调用获取申请人相关信息。通过对企业单位参保信息、企业财税信息、企业年报信息、企业科创资质及研发投入等科创属性信息、以及专利商标获奖情况等企业创新能力信息的开发利用，服务金融机构在贷前风控、贷后管理场景中更准确的评估中小型创新企业发展前景及还款能力，提高信用贷款发放比例，发挥智能风控与无感知普惠金融服务价值。上海新市民服务应用涉及的公共数据主要包括本市常住人口户籍类相关数据（包括人员基本信息、户籍、户口卡、居住证等）、教育类相关数据（包括本专科学历等）、人社93类相关数据（包括居住证积分、养老保险缴纳等）、企业注册登记信息、企业单位参保信息、企业财税信息、企业年报信息、企业资质、研发投入、以及专利、商标、获奖情况等企业创新能力信息。该场景案例对上述原始数据进行数据治理和价值挖掘，形成标准化的可对外输出的数据应用类产品。公共数据运营机构建立和维护公共数据运营平台，提供便捷的数据访问接口，同时实施数据加密、访问控制等安全措施，保护数据免受未经授权的访问和泄露，保证公共数据的安全高效流通。该场景案例对金融服务领域的数据运营具有较好的参考意义。一是面向“新市民”提供良好的服务。自该核验数据服务产品上线以来，累计调用超过十万次，平均每个月调用2万余次。上海农商银行在''e贷”等金融产品中陆续新增新市民标签识别功能，通过行业特征、职业身份和产品适配等维度，主动为新市民提供金融支持。新市民数据服务的推出，持续帮助上海农商银行提升新市民金融服务水平。二是面向金融机构提供金融科技支持。至今已对金融机构开放公共数据共计63个数据服务API,支持信贷投放规模超3000亿元。融合社会数据后开发的数据AP1.服务应用于工商银行上海分行“创业贷”、建设银行上海分行“善科贷”、浦发银行“融益贷”金融产品，解决了金融机构利用传统的税贷模型对中小微创新企业不敏感问题，支撑金融机构围绕科技企业“人才、技术、资金、市场”四方面要素、基于标准化流程、线上获取企业经营及创新能力等信息予以定贷，简化了手续、缩短了时间、提高了效率，目前生产调用量2.7万余次。（二）福建金1»信贷应用2021年中央一号文件首次提出“发展农村数字普惠金融”。福建金融信贷应用场景通过充分挖掘金融机构内部及外部数据，基于政务数据在为农村社保卡客户提供多元化、便捷化的金融服务，坚决贯彻落实乡村振兴战略。破至2023年,Wta1.用及M3.0万次，用机美依近”S万事.W1.1万<三n*M.Wftiit!8.2n.wmJGS4S7EjuO单位11公R三中gOVtteM1.Mt三oOra脱弁同JyW税势0业务流程福建金融信贷应用概览图该场景通过“互联网+大数据”的模式，借助政务数据,建立信贷模型，发放无抵押、无担保的纯信用贷款，实现3分钟之内完成授信。对于增量客户采取T+1日线下办理的方式，实现24小时之内完成授信。风控模型使用银行幸福快贷系统产品授信模型框架，符合数据可用不可见原则。客户通过前端人脸识别等活体识别技术识别客户身份后，即可线上授权银行获取其政务数据信息。在贷款审批环节，有针对性的分层分类服务客户，完成对客户准入和授信。该场景涉及的数据主要有福建省直单位住房公积金管理中心账户相关信息，以及国家税务总局福建省税务局社保缴费信息等。各类数据通过交叉核验，分段输出等方式进行结果输出。该场景案例对金融服务领域的数据运营具有较好的参考意义。一是提高普惠金融便利性和覆盖度。通过融合沉淀在各类体系中的数据，弥补特定客群的数据缺失，使得对缺乏信用信息的客群进行风险评估和控制成为可能，解决长尾客户的风控难题。通过引进先进技术，带给广大目标客户普惠贷款的同时，让其享受“自助、智能、智慧”的全新贷款体验。二是确保普惠金融商业可持续性。通过金融机构内部、政务等多维数据和多重风控，提高授信风险的高效甄别和管控，降低金融机构授信风险成本。通过大数据、人工智能等技术的迭代升级，提高金融服务效率，减轻客户经理负担，降低线下作业运营成本，为贷款利率下探提供空间，推动普惠金融可持续发展。（三）贵州“投标电子保函”产品应用按照贵州省数据开发利用及授权运营机制，贵州省开展了公共资源交易等领域的先行先试。贵州省公共资源交易中心授权本地国有企业，基于贵州省公共资源交易综合金融服务平台，开发了“投标电子保函”产品，解决企业进行招投标时难以开具保函的痛点问题。该场景涉及的数据既有公共数据也有社会数据，主要包括企业的工商信息、项目信息、处罚信息、监督信息、招标信息、中标信息等数据。该场景案例对金融服务领域的公共数据运营具有较好的参考意义。贵州省通过公共资源交易”全省一张网”所汇聚的数据开展授权运营工作，推动金融机构为公共资源交易市场上的各类市场主体提供低成本、高效率、多渠道、全链条金融服务，服务超12万家中小微、民营企业，帮助投标企业释放约95亿的流动资金压力。四、文化旅游应用场景案例（一）广东广州文旅产业智能化创新应用为推动文旅产业的高效运转和深化文旅数据价值的挖掘与应用，广州市文化广电旅游局携手中国电信展开深度战略合作，共筑广州文旅产业智能化创新应用。该应用充分运用了5G、大数据、云计算等尖端技术，对前来广州的游客客流统计、游客画像等进行了多维度的细致分析，从而全面精准地反映游客在广州的整体情况，并探索商业化拓展的广阔空间。该应用为监管部门提供有效的监管途径，为旅游B端企业提供数据洞察和智能化运营，还可与文旅行业大模型进行有机融合，有效提高了费源适配效率，为整个文化旅游第六章总结公共数据运营是深化数据要素市场化配置改革的关键举措，是激活数据要素潜能的引领工程，也是发展数字经济的重要支撑。全国各地区和不同行业积极探索开展公共数据授权运营试点，在组织框架、制度机制、运营主体、建设模式、数据应用与生态培育等方面都取得了积极进展和成效。展望未来，公共数据运营在推动中国数字经济发展中具有巨大的潜力，政府、企业、专业机构和数据交易平台需要共同努力，推动公共数据开发利用生态的繁荣发展。一、趋势展望趋势1:各领域各区域加速推动随着中央政策文件持续关注公共数据的相关内容，社会各界高度重视公共数据的经济社会价值，加速推动公共数据授权运营工作。一是中央层面将健全数据基础制度体系，才求数据合规可信与数据价值实现之间的平衡点，进一步完善公共数据授权运营的政策法规，创新运营模式，完善平台功能，强化运营监管，丰富创新应用，引导规范公共数据运营的授权主体、运营单位、数据范围、运营方式等，保障公共数据授权运营工作有序、合规、可持续开展。二是顶层设计与市场实践交织并行，从中央到地方多方面发力公共数据授权运营。在中央层面，社保、司法、气象、民航、电力等领域已率先启动本领域内公共数据运营，越来越多行业主管部门积极酝酿、加快启动相关探索步伐。在地方层面，各地政府将逐步健全优化公共数据授权运营管理办法，推动公共数据资源高质量供给，搭建公共数据授权运营平台。三是更多城市将探索政府与市场合作的共赢之道，市场参与主体持续涌入为公共数据运营注入新活力。越来越多的企业依托专业经验和技术能力，参与运营平台治理、数据安全合规等工作，枳极探索利用公共数据资源开展业务创新和商业模式创新。趋势2:政策法规体系加速健全国家层面公共数据开发利用的指导性文件即将发布，将指引各行业各地区公共数据授权运营工作迈入更为规范的发展阶段。一是国家层面将进一步明确公共数据运营的基本原则及实践方向，规范产权运行机制、价格形成机制、合规监管机制，引导各领域各地区围绕管理机制、标准规范、技术平台、场景供给、安全监管等方面制定具体实施方案。金融、医疗、交通、气象等行业性领域不断出台细化发展意见或实施方案，积极创新应用示范。二是地方层面积极响应国家规划部署，围绕公共数据、数据要素等制定工作方案、细化操作流程，围绕数据资产登记、数据交易规则、数据专区搭建、数据经纪人管理等积极探索。三是各行业各地区将深化公共数据运营的理论研究，加快健全公共数据授权运营各环节的标准规范，推动工作机制更健全、运营思路更多元、落地方案更细化，授权模式更完善。趋势3:应用场景模式加速丰富随着我国公共数据授权运营实践举措落地，公共数据应用场景呈现多样化发展。一是社会各界正加速挖掘公共数据应用场景，普惠金融、医疗健康、交通出行、文化旅游、能源、教育、环保、农业等诸多行业领域发展前景广阔。二是公共数据运营将更加注重专业化服务，根据不同行业领域的特征及需求，提供定制化的数据服务，满足社会多样性的需求，不断推出融合应用产品，公共数据运营应用场景将呈现百花齐放态势。三是公共数据与企业数据、个人数据的融合创新，推动需求端应用场景发掘，在越来越多的应用场景中发挥着作为关键生产要素的作用。公共数据运营的引领作用F1.益凸显，带动企业数据授权使用新模式探索，促进龙头企业、平台企业、中小微企业开展双向公平授权，进一步激活全社会数据资源的经济社会价值。趋势4:平台架构建设加速完善构建公共数据授权运营平台的长效运营机制是可持续性的复杂工程，需要统筹推进技术、业务、管理、应用的协同优化。一是各行业各地区将根据应用需求与实际情况，积极探索平台建设运行模式，构筑公共数据授权运营的技术支撑保障平台。二是相关标准规范将陆续发布实施，为公共数据授权运营平台提供参考架构，进一步明确平台的功能、性能、运维、安全和互联互通等相关技术要求，为增强技术保障能力、提高数据治理效率、拓展应用场景提供有力支持。三是平台的用户体验和服务质量将持续提升。公共数据运营平台架构将趋于完善，平台功能不断深化，促进跨区域跨行业公共数据运营融合发展，在更大空间范围内形成技术支撑能力，吸引更多主体参与其中。趋势5：合规监管机制加速规范完善的合规监管机制是公共数据授权运营工作顺利推进的基础，要始终抓好安全监管，加强数据的可用、可信、可流通和可追溯水平。一是各行业各地区将逐步健全公共数据授权运营的监管机构，对公共数据授权运营工作全程监管,保障公共数据资源的安全和有效利用。各行业各地区将积极推进安全技术升级迭代，探索创新多种形式的模型、核验等产品和服务形式。二是数据授权运营机制的透明度提高，数据资源汇集、运营平台建设、数据产品开发等全流程的程序标准更加完善。三是公共数据管理者和数据运营者的安全管理责任义务更加明确，责任制度不断细化，数据安全评估机制日益成熟。四是公共数据授权运营广泛纳入政府考核，促进各部门更积极地提供数据。趋势6：公共数据运营统一大市场加速形成随着全国各地政策的推动和实践的探索，公共数据运营统一大市场将加速形成，公共数据高质量供给及价值释放迈上新台阶。一是央地数据协同机制更加健全将显著推动公共数据在全国范围内的流通和利用.二是区域协同更加广泛，区域间行业间的公共数据授权运营合作交流不断深化，区域性、行业性数据流通交易平台积极促进数据的互联互通和融合应用。三是服务型、应用型、技术型数商蓬勃发展，涌现出批数据流通、价值实现的推进者、转化者、开发者。四是政产学研各方合作强化，形成公共数据授权运营的合力，积极推动公共数据开发利用生态的繁荣发展和全国统一大市场的逐步形成。二、对策建议建议1:尽快出台公共数据开发利用的顶层政策文件，并加强解读和落实。建议2:强化对公共数据授权运营规范化管理，特别是针对数据登记、授权机制、价格形成、收益分配等重点领域制定管理办法。建议3:推动建设全国一体化数据基础设施，形成互联互通的全国公共数据开发利用环境。建议4:推动数据要素型企业、各类数据商发展，鼓励公共数据产品进入场内交易，支持评估、测试、认证、评级等专业服务体系建设，加强行业自律，构建繁荣的数据产业生态。建议5:以场景为牵引，以公共数据高质量供给为驱动,以创造高质量产品服务为抓手，不断丰富“数据要素X”典型案例，充分释放公共数据价值红利。附：