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“人工智能+國企” 北京“向新逐質”

來源:經濟參考報  發布時間:2025-4-28 9:43

  今年,“人工智能 +”再次寫入政府工作報告。國企如何發揮需求規模大、應用場景多的優勢,促進市場、技術更好融合,已成為規劃發展“必答題”。近期,北京市國資委部署市管企業“人工智能+”專項行動方案(2024-2025),取得哪些實施進展?記者進行了實地走訪。

  數據流通“筑底座”

  作為一家新國企,北京國資公司所屬北京數網鏈通科技有限公司最近“很拼”。公司3月25日完成工商注冊登記,一周后記者探訪發現,其開發的數據流通利用增值協作網絡(下稱“協作網絡”)已經小規模上線,3000多款數據產品批量上架。

  這家企業直接面向國家戰略和行業發展需要而生。協作網絡是北京市承建國家數據局數據流通基礎設施建設試點項目的主體工程,也是建設國家數據流通利用的核心節點和服務中樞,將為賦能千行百業發展筑牢“數據底座”。

  數網鏈通科技公司副總經理崔曉峰介紹,高質量數據是人工智能時代的核心發展資源。目前,業內存在數據分散、物理存儲成本高、流通效率低等痛點。協作網絡首先要搭建類似“線上超市”的數據資源高地,實現數據一處發布、全網檢索,并提供對接、加工、交易、簽約、交付等服務,讓數據能夠“供得出”。

  其次,要打造成分級分布的數據流通關鍵設施。針對數據易被濫用等痛點,平臺引入區塊鏈和隱私計算技術,就像把數據放進了“安全空間”,使用方只能按授權范圍調用,這種“數據不出域、價值可流轉”的模式,讓過去因權屬不清、擔心安全而“沉睡”的高價值數據動了起來。

  再者,發展全域共建的數據利用繁榮生態。以自動駕駛企業為例,開發智駕大模型需要獲得城市規劃、路況、汽車主機廠采集車數據。協作網絡提供可信計算環境,一方面讓使用方獲得數據“一站式滿足”,降低業務開發成本,一方面讓提供方獲得合理收入,形成良性循環,最終實現數據“用得好”。

  崔曉峰表示,協作網絡計劃在2年時間內接入1萬個市場主體、3萬個數據產品,實現北京市、京津冀區域以及6個其他試點城市的數據互聯互通和跨域流動。

  智算賦能“搭平臺”

  在北京酒仙橋——這個曾誕生新中國第一支電子管、第一塊集成電路、第一臺電子計算機,被譽為共和國電子工業搖籃的老工業基地,由老舊廠房改造的北京數字經濟算力中心近期投入運行。

  這是北京五環內唯一一個千P以上商用智算中心,面向政府機關、國有企業和民營企業等各類機構組織提供普惠算力,由北京電控所屬北電數智建設運營。這家企業成立不到2年,高管多有跨國公司、互聯網大廠背景,且不乏行業領軍技術人才,工作節奏極快。

  北電數智戰略與市場負責人楊震接受記者采訪時談到,北電數智不是簡單的“國企+AI”,而是一家希望對人工智能產業起到直接加速作用的AI原生國企。

  目前,在AI基礎設施層面,北電數智的國產混元算力方案在普遍提升國產芯片2至3倍的性能以外,還有不同軟件、工具鏈層面的兼容調度和交叉適配能力,既可以支撐大模型訓練,也支持小場景開發,通過token式計費,可大幅降低企業入門AI的門檻和成本,提升智算中心的利用率和靈活性。

  楊震表示,上下游協同是國內人工智能產業從“單點突破”邁向“體系化崛起”的關鍵路徑,對構建自主可控的產業閉環、提升我國的全球競爭力意義重大。

  因此,北電數智希望打通算力—數據—模型的全棧技術自主鏈路,并以“1個AI基礎設施底座”和“傳統產業升級平臺+新興產業加速平臺”雙平臺的創新發展模式,串聯場景和產業,突出“在地運營”思維,讓數智化服務更好滿足當地產業結構轉型所需,進一步實現人工智能產業的商業閉環。

  國企搭臺,各方唱戲。“建成智算中心只是第一步,圍繞其打造生態,輻射產業鏈上下游,促進產學研融合,是我們更看重的目標。”楊震說。

  應用引領“優服務”

  金融服務和每個人都息息相關。傳統客服排隊長、響應慢、操作復雜,智能客服成為理想的優化服務方式,但背后需大規模、結構化地應用人工智能技術。

  一個月內,一家銀行的智能客服能夠服務多大的客戶量,處理問答多少條,滿意率又能得到多少?北京銀行給出的答案是,累計服務客戶66.5萬人次,處理問答325.8萬條,整體回答成功率達92%,有效緩解人工客服壓力,全面提升客戶服務效率與滿意度。這不僅減輕了一線員工負擔,也滿足了上班族等客戶“隨時問、馬上辦”的實際需求,對于老年人來說,更讓手機銀行從“復雜難用”變為“一步一導”,繳費不必再“出門跑腿”。

  信貸審批環節的變革更具標志性。北京銀行的“京信妙筆” 智能報告平臺通過大語言模型,將貸前調查報告撰寫時間從3天縮短至5分鐘生成初稿,初審效率提升40%。

  在風險防控領域,人工智能也成為“科技哨兵”。北京銀行應用圖分析技術構建了企業級涉賭涉詐關聯圖譜,可精準刻畫風險團伙特征,將人工排查時間從“天級”壓縮至“分鐘級”,實現風險客戶快速鎖定與關聯分析,有效降低漏查率。

  截至目前,該模型已識別待排查風險團伙300余個,涉及黑名單賬戶400余個,潛在可疑對公賬戶超過5000個、對私賬戶超過1000個,顯著提升了事前預警與事后定性效率,增強了風控體系的全面性和精度。

  記者了解到,目前北京市國資委已將29家企業38項任務納入“人工智能+”重點建設任務清單,圍繞算力建設、數據供給、場景落地三大方向加速推進。

  從數據流通的“底層底座”到智算生態的“創新平臺”,再到民生服務的“應用終端”,北京市國資委有關負責人表示,北京國企正以系統化布局回答“人工智能+”時代命題,為全國提供可復制的“首都經驗”。

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