此前，中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)《推動(dòng)數(shù)字 金融 高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》，明確指出要以數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)，加快推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2027年底基本建成與數(shù)字 經(jīng)濟(jì) 發(fā)展高度適應(yīng)的金融體系，金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得積極成效，數(shù)字化經(jīng)營管理能力明顯增強(qiáng)。

6月17日，中國—上海合作組織數(shù)字技術(shù)合作發(fā)展論壇在新疆維吾爾自治區(qū)克拉瑪依市舉行。來自中國及上合組織國家的政府官員、專家學(xué)者和企業(yè)代表等參與，與會(huì)嘉賓共同探討數(shù)字技術(shù)發(fā)展新路徑，為上合組織國家數(shù)字化合作擘畫藍(lán)圖。論壇上，中國—上海合作組織大數(shù)據(jù)合作中心正式授牌設(shè)立“哈薩克斯坦數(shù)字技術(shù)交流基地”“中國廣州數(shù)字技術(shù)培訓(xùn)基

【實(shí)時(shí)見證用友BIP的每一次升級(jí)與迭代，6月19日，《用友BIP發(fā)布時(shí)刻》第11期上線，重磅發(fā)布“用友BIP智能會(huì)計(jì)助理、企業(yè)報(bào)表助理、合并報(bào)表助理、智策”。 這一系列發(fā)布，旨在徹底破解企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)“不準(zhǔn)、不細(xì)、不及時(shí)”的三大核心難題，重塑從基礎(chǔ)核算到戰(zhàn)略報(bào)告的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、深入的決策支持，實(shí)現(xiàn)

2025年618圓滿收官，其整體消費(fèi)數(shù)據(jù)引發(fā)了全社會(huì)的廣泛關(guān)注。近日，復(fù)旦消費(fèi)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了《2025年“618”線上消費(fèi)數(shù)據(jù)觀察》。數(shù)據(jù)顯示，今年618期間，全網(wǎng)零售額接近2萬億元，再創(chuàng)新高，同比增長約9.8%。在國家補(bǔ)貼與各平臺(tái)優(yōu)惠福利的雙重刺激下，消費(fèi)熱情被全面激發(fā)。在此背景下，京東的核心優(yōu)勢(shì)品類—

6月11日，2025火山引擎春季FORCE原動(dòng)力大會(huì)于北京國家會(huì)議中心盛大舉辦。這場(chǎng)聚焦大模型與 AI 云原生等前沿技術(shù)的盛會(huì)，匯聚了眾多行業(yè)精英，圍繞 AI 轉(zhuǎn)型機(jī)遇與創(chuàng)新產(chǎn)品落地路徑展開深度探討。水滴信用作為火山引擎合作伙伴，受邀出席并驚艷亮相，向與會(huì)嘉賓展示了大數(shù)據(jù)大模型成果 —— 水滴信用企業(yè)大數(shù)據(jù) MCP。大

企業(yè)信息查詢是當(dāng)前商查平臺(tái)的主流功能，水滴信用作為專業(yè)的企業(yè)信息查詢平臺(tái)擁有著1000+維度的企業(yè)數(shù)據(jù)，目前已經(jīng)構(gòu)建了3.7億市場(chǎng)主體為核心的中國企業(yè)信用信息圖譜，現(xiàn)已極大滿足了 金融 機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)控、集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、政府動(dòng)態(tài)監(jiān)管等多類型企業(yè)單位的多場(chǎng)景業(yè)務(wù)開展。 隨著大模型

5 月 24 日消息，韓國最大移動(dòng)運(yùn)營商 SK 電訊（SKT）上個(gè)月稱其遭遇黑客攻擊，致使用戶 SIM 卡相關(guān)信息泄露。SK 電訊本周通報(bào)了此次黑客攻擊事件一系列詳情（每天都會(huì)舉行簡報(bào)會(huì)）。根據(jù)韓國科學(xué)技術(shù)信息通信部調(diào)查報(bào)告，26,957,749 個(gè) SIM 卡信息被泄露。這也是韓國電信史上最嚴(yán)重?cái)?shù)據(jù)泄露事件，甚至超過

在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)各行業(yè)發(fā)展的核心要素，隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長，其復(fù)雜性也與日俱增。面對(duì)如此海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理與決策模式逐漸暴露出其局限性。傳統(tǒng)模式依賴集中式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，容易造成數(shù)據(jù)孤島，不同部門、系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)難以共享和整合。同時(shí)，數(shù)據(jù)處理速度慢，難以滿足實(shí)時(shí)決策的需求，且