规范数据清洗、去标识化、匿名化处理等业务活动，有助于提升数据的可用、可信、可流通、可追溯水平，推动数据要素强化优质供给，是促进数据要素化和要素市场化的必经步骤。
随着大数据时代的来临，数据治理智能化已经成为企业和组织在数据管理方面的迫切需求。数据治理智能化不仅有助于提高数据质量，还能降低数据风险，释放数据价值。本文将带您深入了解数据治理智能化的核心理念、技术应用及实践案例。
狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
针对“秒批”所需要的登记信息、身份认证信息、电子签名信息和档案信息分散独立的现状，积极探索多部门数据共享。运用大数据等技术手段，通过信息共享、自动比对、核验申请信息、实现基础数据标准化规则的实时校验、多维度比对、综合性运用，确保申请人身份信息真实，企业名称智能校验。
生成式AI因能带来客户体验、生产力和决策的效率的提升，被企业用户优先尝试于客户服务、产品管理与设计等领域。技术供应商通过提供生成式AI驱动的新一代人工智能产品和解决方案，帮助企业用户实现全新的AI和数据智能战略目标。
毫无疑问，人工智能大模型的爆发，为全球产业革命吹响了新号角，开启智能时代全新篇章；云计算已成为千行百业数字化转型的发动机，为企业创新创造注入了强劲动力；数字人也已经被广泛应用于媒体、娱乐、电商、教育等场景，为相关产业链带来更大的想象空间。
