乘数法则：打通全域政企数据协同辅助商业决策

融合应用客流、消费行为、交通等数据，开展精准推送、智能导流、虚实交互体验等场景应用，促进消费升级，优化配置商贸资源，推动商贸流通行业的创新与发展。

在《数字大赛道的赢家策略用小数据带动乘数增长》一篇中，为助力“数据要素×”大赛，我们借助生成式 AI 来解析首批典型案例，一探数据究竟如何带动乘数增长，在推动产业变革和社会进步中展现出关键作用。

接下去我们从《2024 北京“数据要素 ×” 典型案例集》中精选行业案例，深入体会《小治带你看报告：数据要素赋能数字中国发展》中数治金字塔 1.0 模型的精髓，牢牢把握数字大赛道的赢家策略，即紧抓数据5A“全生命周期”、“全域”、“全链路”、“全量”、“全运营”乘数法则，去更好地发挥数据要素效应。

商贸领域存在数据分析不足，供应链管理数据不同等问题，融合应用客流、消费行为、交通等数据，开展精准推送、智能导流、虚实交互体验等场景应用，打造智慧商圈、智慧街区和智慧商店，通过数据驱动的方式，促进消费升级，优化配置商贸资源，推动商贸流通行业的创新与发展，深化国际消费中心城市建设。

一、基于时空位域大数据的商业辅助决策应用典型案例

传统门店选址主要依赖人力线下调研，周期长成本高，难以满足企业快速发展的诉求。亟需通过大数据挖掘的客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，感知基于位置的人群消费动态需求，指导门店选址、广告营销及经营策略调整等。但是海量的地理数据、市场数据、人群画像数据，企业难获取、时效差、成本高，成为解决该问题的卡点和堵点。

1. 解决方案

1、方案总体构成

基于 GeoHash 技术，通过机器学习和图计算等算法，建立消费数据与地理位置数据之间的关系，打造可连通线上、线下的时空位域大数据，构建物流数智地图 SaaS 平台。借助该平台丰富的数据资产和出色的建模能力进行数据资产沉淀，依托平台大数据处理、数据挖掘能力进行标签体系建设。最终通过 ONEID 服务，可通过设备 ID 或手机号 MD5 码筛选用户，实现目标人群的精准定位与特征分析，以数字地图网格化模式，形成丰富的时空数据并在平台中持续沉淀。

2、方案针对案例核心业务问题的满足情况

京东物流构建的物流数智地图SaaS 平台打通了人、车、货、场、客、销的全链路数据，打造了全面制图、智能地址、智能分单、智能调度、智能选址、位域大数据六大产品功能模块，解决了企业在门店选址、线下广告投放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点，可高度匹配零售连锁行业线下开店、门店经营所需信息，有效的支撑制定线下业务的经营决策，为企业新增长提供智能决策辅助。

3、方案在数据协同、数据复用、数据融合创新应用情况

基于京东集团线上用户的搜索、浏览、购买行为及京东物流线下履约配送每日产生的亿级数据进行存储和挖掘。在数据类型层面，整合了包括城市基础设施、城市经济数据、城市人口画像标签数据、地理信息 POI、AOI 数据、城市商圈数等多源数据。在数据模型层面，以内部客户、订单、品类、品牌等数据开发客群消费画像、身份画像、爱好画像、品牌网格化标签；以外部城市的常住人口、工作人口、学历等基础数据形成地址小区画像、写字楼画像等。

基于物流数智地图 SaaS 平台，融合并深度挖掘“人车货场客销”场景下时空多源数据价值，在选址、选品及营销三个核心环节，结合人口、消费数据等关键要素，构建区域、业态、消费者等多维度画像，打造了标准化的解决方案，为客户提供安全、稳定、鲜活的数据服务，助力企业省心决策、降本提效。

相关数据资产沉淀包括，40 万+ 品牌，5000+ 品类，30+ 分析维度，100+ 分析指标， 40 亿 + 六级门址，700 万 + 无留白 AOI，50W+ 精细化小区，1500W+ 楼栋级 AOI，海量POI/AOI，日千万级订单妥投验证，SLA99.9%

京东物流自 2020 年起开展体系化大数据建设与应用工作，拥有一体化供应链基础、有场景、有科技、有数据，已建立常态化数据治理机制，构建企业高质量、高价值数据资产，成为国内首家获得 DCMM 四级认证、DSMM 三级认证的物流企业，能够通过京东物流一体化供应链解决方案实现物理世界和数字世界的连接，为企业内部降本增效及行业外部赋能提供了坚实的数据基础和保障，数据安全管理能力达到全国领先水平。

2. 创新亮点

技术创新方面，基于“人、车、货、场、客、销”全链路多源异构大数据资源，采用数据挖掘、数字化标签、模式识别、机器学习等技术和方法，深刻洞察不同消费群体、不同消费场所的消费行为特征，建立消费市场态势感知与研发需求捕捉数据模型，实现品牌监测、消费行为洞察、消费流行趋势分析、竞品分析、外观分析、市场细分等市场信息感知与捕捉手段，精准感知掌握消费市场发展态势，帮助客户实现精准营销、外勤规划、网格化管理等多种场景下的业务智能化。

应用创新方面，涵盖当前主流房产交易网站的小区信息，并完成标准化与数据融合，提升信息的丰富程度和准确性；在品牌消费数据方面：细化到五级行政区划以及小区粒度，支持品牌消费量、消费力、消费人群画像、品类竞争度等基础分析，更有区域间叠加、留白分析等高级分析功能，更加直观反映区域内人群商业价值；在客群画像数据方面：丰富汽车领域相关用户标签，同时新增 oneid 服务，可通过设备 ID 或手机号 MD5 码筛选用户，实现目标人群的精准定位与特征分析。

模式创新方面，以线上用户的消费偏好数据结合位置信息，指导线下零售行业的门店选址、经营洞察及营销推广。充分发挥线上用户数据量大、覆盖品类广、实时性强的优势，结合先进的算法技术对数据进行实时的存储与挖掘，形成动态的网格化市场环境数据。对原有的零售连锁行业对于消费环境的感知渠道进行重塑，极大提高了业务发展速度。

3. 应用成效

经济效益方面，基于物流数智地图 SaaS 平台，依托客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，铸就强大的大数据底座，通过线上线下联动，打造集数据收集、分析、决策、精准推送和动态反馈的闭环消费生态，解决了企业在门店选址、线下广告投放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点，已和多家头部快消品牌连锁商超、零售企业开展合作，在缩短选址周期、提升整体配送时效、降低选址及配送成本、提升门店客流量等方面具有显著成效，有效的支撑制定线下业务的经营决策，为企业新增长提供智能决策辅助，为消费者带来更优质的体验，也为市场注入新活力。

社会效益方面，为提升企业在后疫情时代的快速稳健发展，亟需通过大数据挖掘的客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，感知基于位置的人群消费动态需求，科学指导门店选址、广告营销及经营策略调整等。面向供应链全场景，依托于人工智能、大数据、时空信息技术三大引擎，打造物流数智地图 SaaS 平台，融合并深度挖掘时空位域多源数据价值，解决了企业在门店选址、线下广告投放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点，为消费者带来更优质的体验，助力实体商业加快向数字化智能化转型升级。

二、数据要素共享流通平台

面向政企数据要素流通，尤其是产业链、供应链、监管溯源等存在如下制约发展的因素：

产业链信息共享难，供应链协同效率低

随着政企的数字化程度不断提升，产业链各组织间的数据协同效率亟需提升。产业链中各环节的信息资源不能有效地共享和流通，信息不对称；各企业的信息化水平参差不齐，信息格式不统一；信息共享过程中，存在信息泄露或被滥用等安全隐私问题。

监管溯源过程中数据协同难度大

对贸易、货物的监管溯源需要税务、金融、交通等部门与产业链之间的密切协同，普遍面临数据异构分散、数据跨域安全共享困难等问题，导致监管协同难度大、业务一致性弱、监管分析智能化程度亟需提高。

1. 解决方案

航天信息股份有限公司的平台实施方案包括产业主体建设、基础设施建设、应用建设共三个方面，方案全景如下图：

1、产业主体建设：从产业生态系统的角度描绘供应链主体角色，明晰利益相关方在系统中所处的位置、权利、义务及关系。

2、基础设施建设：智能合约、共识机制、分布式账本技术为上层数字化应用提供可信数字身份、数字化供应链通证、业务协同、单证签署及流转、数字资产管理数字化等供应链基础服务能力。联邦学习、安全多方计算等技术为上层提供数据安全共享能力。数据标准管理、数据质量分析、数据资产管理等工具实现数据全生命周期管理。安全管控工具对数据安全设备进行安全策略管理。湖仓一体化平台提供数据存储能力。

3、应用建设：包括基础应用和创新应用。基础应用包括匿踪查询、安全求交、数据采集和传输、数据处理和交换、数据使用控制、供应链协同、数据资产、数据共享和开放、存证服务、溯源服务等基础服务。创新应用分为内部数据应用和外部数据应用。内部数据应用提供智能分析、精准管控、BI 展示、智能服务、智能决策和舆情分析等服务。外部数据应用对接产业链参与方的业务、决策、监管等数据，提供联合分析决策、联合建模、供应链管理、联合审计、产业分析、联合评估等服务。

2. 创新亮点

技术创新方面，提出基于区块链的数字化供应链管理技术，解决传统供应链模式下信息共享难、协同难度大、安全与风险控制能力弱等问题。提出数据隐私安全及数据挖掘技术，解决数据共享与隐私安全兼顾难题。提出数据要素权属管理技术，通过多方共识确权智能合约整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，提供全过程可控、可追溯、不可篡改的数据要素权属管理。

模式创新方面，一是革新传统供应链，提升供应链效率，保障供应链安全；二是多主体之间各主体在不泄露原始数据的情况下实现数据共享及数据挖掘，满足产业链各方对本地、远程协同服务需求，提升数据资源价值；三是优化配置产业链资源，加快实体流转，提升协同效率，为业务溯源监管提供支撑。

3. 应用成效

经济效益方面

一是在贸运领域，构建跨境大宗商品贸运电子提单平台，完成国际汽车滚装运输电子提单的首次应用，贸易交单业务效率提升 50%；
二是在税务领域，构建税电联合分析平台，打通税务部门与电力部门数据共享渠道，进一步提升产业链监管的及时性和全面性，为税收风险分析和税收征管提供抓手；
三是在药品监管领域，构建疫苗追溯监管平台，实现疫苗生产、流通到使用各环节的全流程可信追溯，满足质量安全问题的可召回、责任可追的需要，并为社会公众提供了多渠道、多服务、多内容的实时查询官方渠道。

社会效益方面

跨境大宗商品贸运电子提单平台入选工信部“2022 年区块链典型应用案例”和网信办“双化协同典型案例”。税电联合分析平台作为隐私计算技术在税务领域的首个成功应用，登上中国税务报和国税总局官网报道，并作为典型案例收录于中国信通院《隐私计算应用研究报告（2022 年）》等行业报告中。疫苗追溯监管平台助力国家疫苗追溯协同服务平台试点（天津）上线，同时为西藏、云南、内蒙古等药品监督管理单位提供疫苗全链条追溯服务。

三、基于供应商数据画像开发的智能评审模型

商务标是投标单位为了响应招标单位，根据招标文件的要求而提供本单位的资质、资信、财务能力、业绩能力等证明企业实力的综合性资料。投标单位要根据招标文件规定的内容、顺序、格式、字体以及废标条款、评标办法等关键项目进行商务标编制，以免造成标书不满足要求而被视为废标，过程繁琐、效率低下、极易出错，同时，部分单位为顺利中标而编造虚假材料也给招标单位带来严重风险。招标单位在评审过程中采用人工审核的方式需要多方查验，耗时耗力、效率低下，且受限于感情因素可能影响结果的公平公正。

1. 解决方案

1、方案总体构成

招标单位基于挖掘公共数据资源形成的供应商数据库开发智能评审模型，投标单位可直接调用所需数据库来编制标准格式的商务标，提高商务标编制和评审的效率、降低成本，并确保评审结果客观、公平、公正。

2、方案针对案例核心业务问题的满足情况

（1）汇聚数据要素，构建供应商数据库

中资检验认证通过数智融合、隐私计算、人工智能等技术构建数据空间，让数据在可信的环境中流通和授权运营，确保数据始终在安全的领域内，维护数据的完整性和可信度，拉通数据持有方搭建“数据互联网”，汇聚多元数据要素，经过持续深入挖掘，构建供应商数据画像，并探索其在智能招标、普惠金融等场景的应用。

（2）标书便捷生成，后台智能快速评标

华能招采基于供应商数据画像开发智能评审模型，供应商在经过身份核验后可直接在客户端勾选要调用的业绩数据信息，在支付数据使用费后将直接生成标准格式的商务标，改变了以往繁琐复杂的撰写过程及花费高昂的打印成本。后台端将按照预先设定的评标规则对各供应商生成的商务标直接评分，在解决过往评标耗时耗力的同时，也更加保证了结果的客观、公平、公正。

2. 创新亮点

技术创新方面，研发自动化数据交换协议，采用高级加密与身份验证技术，保障数据传输的安全与完整。协议兼容多种数据格式与通信标准，实现系统间无缝对接，并减少人工干预，提升效率与准确性。同时，实时监控与日志记录功能确保数据交流的可信赖与透明。应用创新方面，依托海量数据基础，使商贸流通中的不同来源、类型、格式的数据相互碰撞、反应、融合后，构建供应商数据画像推动产销对接、精准推送，并融合交易、物流、支付等数据，支撑提升供应链综合服务和融资等能力。

模式创新方面，构建“数据互联网”持续吸纳数据持有方和应用方形成新型社群关系，在合规的前提下创新应用场景，满足各方利益需求，简化业务流程，降低运营成本，实现共赢发展。

3. 应用成效

经济效益方面，华能集团通过智能评审模型等深化招投标全流程数字化建设，着力降低投标单位负担，推进交易成本轻量化。推行电子招投标，每年为市场主体节约标书编制工具使用费、标书印刷费、差旅费等各类费用约 3000 余万元。同时，供应商数据画像可运用到投标保证金、履约保险、供应链金融等多个领域，例如，华能集团于 2023 年 10 月上线投标保证金保险业务后，已出具 1300 余笔保证金保单，减轻市场主体资金压力超 2 亿元，持续降低供应商参与招标采购成本。

社会效益方面，基于供应商数据画像开发的智能评审模型积极破解了传统人工商务评审模式下，效率低、工作量大、人为主观意识强、资质业绩真实性不好判定等难题，助力招标采购行业评审模式升级，进一步提升评审效率，提高交易公平公正性，充分保障招标投标市场主体的合法权益。同时，供应商数据画像将有力推动社会信用体系数字化建设，借助数字技术提升社会信用体系的现代化水平与应用能效，围绕数据要素发挥信用体系在构建以信用为核心的经济社会治理机制中的关键作用，实现数字化、智慧化、信用化的有机结合。