本期速览
【 1 】国家金融监督管理总局、中国人民银行：印发《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》
【 2 】国家公共数据资源登记平台上线运行
【 3 】IDC：DeepSeek对金融行业带来的三个影响
【 4 】中国信通院：发布《数字信任发展报告（2025年）》
【 5 】国家数据发展研究院胡坚波：建设人工智能高质量数据集的四点策略
国家金融监督管理总局、中国人民银行：印发《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》
近日，国家金融监督管理总局、中国人民银行联合发布《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》，部署了五方面重点工作。一是加强重点领域的金融支持，重点支持产业结构优化升级，聚焦传统行业绿色低碳转型，培育绿色低碳效应明显的战略性新兴产业。二是完善绿色金融服务体系，重点优化银行信贷供给，开发特色化绿色金融产品和服务，探索开展能效信贷、绿色供应链融资等服务方式。三是推进资产组合和自身运营低碳转型。四是增强金融风险防控能力。五是深化绿色金融机制建设，重点夯实数据基础，加快推进绿色金融数字化建设，根据自身实际积极运用大数据、区块链、人工智能等科技手段逐步提升绿色金融管理水平。
国家公共数据资源登记平台上线运行
3月1日，国家公共数据资源登记平台正式上线运行，这标志着数据要素市场化配置改革迈出重要一步。该平台是开展登记工作的信息化载体，主要负责办理中央和国家机关及其直属机构、中央企业的登记业务，目前已有医保、气象、自然资源等多类国家级公共数据上线。同时，国家登记平台与省级登记平台统一赋码、互联互通，将逐步构建起职责明确、分工负责、运转有序的全国公共数据资源登记体系。在登记平台上，供数单位可发布数据资源和产品信息，用数单位可查找数据资源等，更好实现供需对接，为降低全社会用数成本、促进数据资源价值释放创造条件。
IDC：DeepSeek对金融行业带来的三个影响
近日，IDC发布报告，分析了DeepSeek对金融行业及其科技服务商带来的三大影响。一是金融行业加速大模型落地业务场景的步伐，尤其对于中小型金融机构，在无需投入大量资源进行研发投入的情况下即可快速实现本地化部署与应用，金融行业加速向“业务场景AI化”转变。二是需加强AI工程化服务能力，包括算力与基础设施支持、数据处理能力、模型开发与训练能力、模型部署与运维监控等。三是进一步带动对高质量数据集、以及数据安全和治理的需求，未来应在数据采集、数据存储、数据使用过程中建立健全的数据管理体系。
中国信通院：发布《数字信任发展报告（2025年）》
近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布了《数字信任发展报告（2025年）》。报告指出，数字信任是由多种方式组合而成的数字世界信任体系，是传统信任体系的数字化转型升级，其在不同行业中的应用呈现三点特征。一是在金融领域，构建以身份可信、规则可信、过程可信为核心的金融数字信任体系，实现数据、信用、资金与实体产业的深度融合，推动产业金融高质量发展。二是在工业领域，与工业互联网融合创新，围绕可信接入、可信协作、可信溯源等方面，助力推进新型工业化。三是在数据要素领域，提供底层技术支撑，构建数据流通可信底座，支撑数据要素市场建设。
国家数据发展研究院胡坚波：建设人工智能高质量数据集的四点策略
3月3日，国家数据发展研究院院长胡坚波发表文章《加快建设高质量数据集 推动人工智能赋能行业发展》。文中指出，建设人工智能高质量数据集应采用四点策略。一是坚持场景化推动高质量数据集建设。不能仅限于将公共数据简单开放，而是以终为始，从金融、制造等重点行业入手，建设最容易产生效果、最影响行业高质量发展的数据集。二是坚持体系化牵引高质量数据集建设。需要更好发挥政府作用，把行业企业、模型企业、数据企业、数字化解决方案提供商、数据交易机构等多方主体组织起来，打造数据、模型、算力等协调联动的生态体系。三是坚持多元化促进大中小企业融通创新。既引导技术能力强、行业影响力高、产业链资源整合能力强的企业，多渠道吸纳、聚合相关数据；又强化中小企业产业链和生态系统意识，主动融入大企业、大项目。四是坚持安全合规为高质量数据集建设保驾护航。
