1、数据要素是AI主线的重要分支，已被越来越多人认知到
数据要素的本质也是为AI服务的，与AI的发展密切相关。国家大力发展AI，除了算力，行业数据的供给也很关键。
数据是基础，算力是支撑，AI是成果。这条链就是“新质生产力”的重要体现。对数据要素资产化，我们要加深对国家政策意图的理解，要放在“构建全国一体化算力网”的高度上。
2、数据要素时代，数据就像生活中的水，工业时代的石油
算力建构、AI模型训练的底层都是数据。如果一家科技公司要重生，就应该干和数据、算力、AI相关的业务，而转型为“数商”，就是一个前景光明的选择。
3、数商的机会
在公共数据供给侧释放后获得高价值数据源，然后凭自身的科技、产品整合能力强，再和金融这样有大量客户和场景的行业应用相结合。
4、公共数据包括不限于政府央企国企的数据
比如：社保公积金、税务、公安司法、行政处理、教育学历、电信运营商、电网、医保、卫健，等等高价值数据。
这些数据是金融机构展业必需的数据。
5、金融机构比如银行的展业特点：
一个城市只要有某家银行用了某高价值数据产品，其他银行大概率也会跟进。数据产品的价值高低是关键，好的数据产品就是能让客户包括金融机构卷起来。
6、数据产品的特征：
按次收费、越用越多、越用越有效，而且是典型的轻资产，可以说是流水生意印钞模式。
7、与多数传统行业市场的存量博弈、动别人奶酪不同
数据产品在金融场景的应用，是增量上行市场、是多赢市场。
8、参考模式
马斯克的大模型都开源了；算力是重资产，投入周期较长；反而基于数据的行业应用，非常值得大多数有梦想的科技公司干。
9、一年以来，YZJ公司毅然转型数商
就像坐上一列产业高速列车，沿途遇到大大小小的生态公司，通过和同道公司的战略合作，不敢说是“一马当先”，但是力争“数马当先”（“数”是名词）。
10、数据源、数据产品、金融客户资源三个维度，都是YZJ的合作伙伴
期待能站在数据要素链主的高度，发挥公司轻资产紧跟时代赛道的特长，加大数据产品研发、金融应用场景推广力度，迎接公共数据大开发的盛宴，成为新质生产力的金融数商龙头。
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