2023爱分析·数据即服务市场厂商评估报告：信数科技

 

1. 研究范围定义

数据要素，是指将原始数据通过加工整理、确权，使其成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过在市场上交易流通，让这些数据资产成为可用于社会生产经营活动，可为使用者带来经济效益的生产要素。

随着数字经济的崛起，数据成为一项与土地、劳动力、资本、技术并列，能够推动社会生产力发展的重要生产要素，已逐渐成为各界的共识。因此，政府近年来不断出台相关政策，如中共中央、国务院发布于2020年3月发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出要建立和培育数据要素市场，加快数据流转，盘活数据资产，充分释放数据在社会生产中的价值。

然而，数据要素是一种产生于信息系统中的虚拟性资源，可以被低成本无限复制，并且其构建和加工主体复杂多元，这些因素导致数据要素的流通变成了一项艰巨，需要克服诸多挑战的工作。这些挑战包括：1）数据的权利归属难以清晰界定；2）数据的定价和收益分配机制依据不足；3）数据流通的制度和规则有待完善；4）数据流通的技术和应用不够成熟。

在此背景下，国内近两年来涌现了一大批围绕数据要素流通而产生的数据交易所、数据流通服务提供商，以及相关技术服务提供商，他们在新兴的数据要素流通市场积极探索和创新，解决数据要流通中面临的各种问题，并成功落地了相应的解决方案或服务案例，从而使国内的数据要素市场初步成型，推动市场加快发展。

在本报告中，爱分析将数据要素流通市场分为中介服务、技术服务和场外数据服务三大类型。其中，中介服务是指围绕数据要素流通提供数据合规评估、数据资产评估等中介服务的市场，技术服务是指围绕数据要素流通提供区块链、隐私计算、数据产品开发等技术服务的市场，场外数据服务是指在数据交易所之外，由第三方机构独立进行数据采集，加工整理成数据产品，并对外提供服务的市场。具体市场划分详见下图。

本评估报告聚焦其中的数据即服务市场，爱分析遴选出具备成熟数据产品和服务能力的厂商，为企业采用第三方数据服务时提供参考。同时，在该市场下，爱分析重点选取了数据即服务厂商信数科技进行能力评估。

2.数据即服务市场分析

市场定义：

数据即服务，是指基于自有数据或通过合规途经获取的外部数据，在对数据进行加工整理、定价后，以API接口、Web、以及数据产品等形式给用户提供的数据资源服务。

甲方终端用户：

金融、泛互联网、消费品零售、汽车、地产等行业的大数据部门负责人、IT部门负责人、数据分析师、数据科学家等

甲方核心需求：

随着数据成为驱动业务发展的核心要素，企业比以往更加中重视挖掘数据的价值。然而，在很多业务场景中，企业内部的数据通常有限，如缺少工商、行业交易、地理位置信息等方面关键维度的数据，不足以支撑起数据应用的要求。同时，尽管这些数据中有很多为互联网公开数据，但这些数据未经加工和整理，无法被企业直接使用，因此需要专业化的机构通过对这些数据进行采集、治理，并加工为数据产品，提供本报告所定义的“数据即服务”，从而可以帮助企业解决某些类型的业务问题。通常，企业对于数据即服务的核心需求包括：

在指定的业务场景中调用特定类型和维度的数据。在企业一些重要的业务场景中，如营销、风控、客户服务、商业选址等，领先企业会开发较多的数据应用，但企业现有数据往往会存在维度单一、关键数据缺失等问题。此时，企业需要从从外部机构采购相关的数据产品或服务，丰富其数据维度和数据量，满足数据应用的需求。所采用的数据需要满足高质量的要求。为了支撑企业通过数据分析与应用获得准确的结果，更好地赋能业务，企业需要采用高质量的数据。具体而言，高质量的数据标准包括：一是数据准确，即数据中没有或少有数据错误、数据标准不一致等问题；二是数据完整，即尽量覆盖多维度的数据，并且能及时更新包含最新的数据。在使用频繁且专业化程度较高的业务领域快速获取数据结果。企业内通常存在一些业务领域，如信息查询、监控预警等，其用数频率高，且需要融合领域的业务知识，为了帮助用户方便快速地获取数据结果，通常需要开发专门的数据产品满足此类需求。在使用数据的全生命周期得到配套的服务支持。企业在采购数据服务后，可能会遇到数据使用中的各类问题，影响数据使用的稳定性和使用效果：同时，部分企业受限于自身数据治理、数据分析或建模能力的不足，不能有效挖掘数据价值。这些问题都需要外部机构提供相应的专业服务支持，保障企业充分发挥数据的价值。

厂商能力要求：

提供特定领域维度全面且合规的数据。厂商需要能够提供特定领域，如工商、税务、司法、知识产权、行业交易、地理位置信息等，相关类型的数据，并且在具体类型的数据中，数据维度要尽量全面，能够支撑企业常见的用数需求。同时，需要确保这些数据的来源和使用方式合法合规。具备较强的数据采集和治理的能力与经验。厂商需要在数据采集和治理方面具备充分的经验，积累了体系化的数据治理方法论，并能有效使用各类数据治理工具；同时，厂商需要具备相应的数据技术，如用图像识别用于数据采集，NLP技术用于关键数据的识别等，从而实现有效的数据采集与加工。具备根据客户需求开发标准化或定制化数据产品的能力。厂商需要在已有的数据资源基础上，针对企业的一些共性需求，将数据资源加工为可为用户解决具体用数需求的数据产品。而开发这样的数据产品，需要厂商对特定业务场景的企业需求有着深刻理解，并能通过利用数据挖掘、机器学习等技术，充分挖掘数据价值，解决客户的业务问题。提供较完善的售后服务和定制化服务。需要厂商能够在客户使用数据的过程中，在运维保障、项目管理等方面提供相应的服务，能够及时响应和解决客户遇到的突发性问题；此外，针对部分企业对于数据管理和应用方面个性化的需求，需要厂商能够提供数据治理、建模咨询、数据应用开发等定制化的服务。

入选标准说明：

符合数据即服务市场的厂商能力要求；2022年数据即服务付费客户数量≥20个；2022年数据即服务收入≥500万元。

厂商全景地图：

3. 厂商评估：信数科技

厂商介绍：

上海信数科技有限公司成立于2015年，公司聚焦于商业主体信息画像与数字化解决方案，以数据为基础，为客户提供包括数据、建模与咨询服务，满足企业用户在营销和风控等领域的应用需求。已合作百余家客户，分布在金融、企业征信、保险、物流等行业。

产品服务介绍：

信数科技的数据服务主要面向金融和数据征信等行业客户，提供包含工商、税务、司法、经营信息、知识产权、舆情等多种类型的商业主体信息，并以API接口或Web的形式提供综合性的数据查询与数据报告服务。

同时，基于对商业主体信息数据的整合与挖掘，以及结合不同业务和场景的应用需求，信数科技为客户提供信息校验、信息查询、风险探查、监控预警等数据产品。此外，针对客户的定制化需求，信数科技可提供包括联合建模、数据治理、应用开发等技术与咨询服务。

厂商评估：

信数科技基于在数据采集和治理、大数据和AI技术运用等方面的丰富经验，以及对业务场景的深入理解，为客户提供全面、准确，以及即时更新的商业信息产品和服务，满足企业用户各类数据应用需求，具体如下：

信数科技为用户提供全维度的商业主体数据，可被广泛应用于风控、营销，以及各类专业服务场景。信数科技基于长期的数据资源积累，提供的商业主体数据涵盖全维度的公示数据，数据维度包括工商、司法、税务、经营信息、知识产权、行政许可、行政处罚、招投标、企业舆情、土地、海关等多种类型，超过10000个维度的数据。企业用户可以根据需求查询或调用数据，用于各类业务场景，如风险挖掘、财产线索、采购合规等风控场景，精准获客、商机发现、客户挽留等营销场景，以及丰富数据库信息、生成征信报告等专业服务场景。信数科技具备完善的数据采集和治理能力，可为用户提供准确、及时的高质量数据。一方面，信数科技的团队具备丰富的数据采集和治理经验，能够通过体系化的方法将数据采集和加工整理为有效的数据资产；另一方面，信数科技充分利用图像识别、NLP等AI技术，用于提取图像、文档中的文本信息，自动识别其中的实体、金额等内容，并进一步加工为结构化的文本数据，提高数据加工处理的效率。通过利用这些数据采集和治理能力，信数科技的数据具备了准确度高、时效性强、覆盖面全等优势。信数科技能够基于对业务场景的深入理解，以及相应的数据技术，开发解决客户实际业务问题的数据产品。具体而言，信数科技的团队具备丰富的数据应用开发经验，对风控、营销等场景的客户需求有着深入理解，并能够有效利用机器学习、知识图谱、运筹优化等技术，从客户的场景和需求角度出发，基于其商业主体数据开发信息校验、信息查询、风险探查、监控预警等数据产品，用户可直接检索相关数据，解决实际的业务问题。信数科技重视客户的使用体验，提供完善的售后、定制化等服务内容，帮助客户稳定、高效地利用数据。在售后服务方面，信数科技在项目管理、运维保障、流程运作等方面，能够以专业、及时的服务响应客户在使用数据产品和服务过程中的问题，让客户获得良好的使用体验。在定制化服务方面，基于深厚的经验和技术，信数科技可为用户提供数据治理、数据建模、数据应用的定制化服务。

例如，在帮某银行开发的风控与数据管理平台解决方案中，该解决方案涵盖了从底层的数据接入管理，到数据的综合加工与应用，再到服务于业务和场景的决策管理与执行等环节，形成包括数据服务平台、智能决策引擎、运营监控与分析系统等多个平台工具，在帮助客户提高风控效率与质量的同时，加速业务发展。

典型客户：

工商银行总行、平安金融壹账通、京东数科

4.入选证书