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文 | 国家工业信息安全发展研究中心副总工程师 汪礼俊
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国家数据局发布的《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》（以下简称《指引》），在数据要素加速赋能商贸流通全链条的背景下，系统梳理了数据在商贸流通领域产、供、销各环节的融合应用路径，精准回应了数据从“资源”向“动能”转化的关键命题，为商贸流通领域提供数据要素场景化应用的“路线图”和“工具箱”，旨在引导商贸流通领域实现从“经验驱动”向“数据驱动”转型。<br>
一、数据要素乘数效应加速向商贸流通细分场景纵深拓展<br>
《指引》覆盖商贸流通领域采购供应、物流运输等7大重点方向25个重点领域共80个典型应用场景，体现了数据要素在商贸流通领域全链条关键环节的深度应用，展现了数据要素驱动商贸流通领域转型升级的强大动能。通过《指引》可以看到，数据要素助力商贸流通领域生产、流通、消费全流程关键业务场景的数据应用能力持续提升，提升产业链供应链协同效率。在采购供应环节，通过分析历史销售数据、市场趋势以及供应商信息，更准确地预测需求，优化采购计划，减少库存积压与缺货，助力企业实现精准采购与库存管理；在物流运输环节，通过实时追踪货物位置、运输状态以及交通路况信息，动态调整运输路线与配送计划，确保货物按时、安全送达，显著提升物流效率与服务质量。同时，数据应用加速向个性化产品、营销、服务等业务场景下沉，依托产品实时数据、消费预测数据等，有效推动产品开发、市场营销、用户运营等环节的定制化发展。<br>
二、《指引》全面展现了商贸流通领域数据要素价值释放路径<br>
数据要素驱动运营类场景智能化升级跃迁。《指引》中以数据驱动为基础，汇聚了大模型、机器学习、智能算法等AI元素，深度融入进销存一体化、无人配送、农产品流通、数字营销、智能仓储、消费品以旧换新等典型场景。比如，在进销存一体化场景中，通过搭建时序预测模型，融合历史销售、季节波动及市场变量，动态生成采购计划与库存预警阈值，对库存进行动态调控。<br>
数据要素支撑协同类场景全球化高效运转。跨境信用数据服务场景，通过汇集分析全球多个国家和地区的企业信用数据，推进全球企业身份识别、企业国际信用认证、跨境金融等一站式全流程服务，有效解决商贸流通企业跨境身份识别、海外拓客、风险管控、贸易融资等痛点需求，助力企业“走出去”“走得稳”“走得赢”。<br>
数据要素赋能新消费场景个性化服务发展。消费需求日趋碎片化、定制化和圈层化，数据作为洞察并满足微观需求的基石，通过实时感知用户偏好、预测潜在需求以动态优化服务供给。比如，基于数字户外营销平台收集用户海量行为数据，运用算法模型进行深度分析，从而精准描绘用户画像，使得个性化需求变得可识别、可量化、可预测。<br>
三、加速构建数智化商贸流通体系<br>
《指引》的发布，不仅展示了“以数据赋能，为场景赋智”的商贸流通新图景，也为数据要素的场景化价值释放提供了多元路径。数据要素通过与商贸流通应用场景深度融合，正不断重塑“人-货-场”关系，催生更多创新型商业模式和服务形态，为商贸流通领域带来前所未有的变革。与此同时，商贸流通领域存在着产业链全链条数据流通仍存壁垒、数据质量和模型能力亟待强化、数据跨境流动面临合规监管风险等挑战，制约着商贸流通行业数据要素的深度应用与价值释放。<br>
为进一步释放数据要素价值，一是要加快构建统一的数据标准体系，健全数据安全与合规制度，促进数据安全合规高效流通。二是借助AI、AR/VR、5G等技术，构建高质量数据生产能力，拓展数据维度与精度。三是要持续深化场景应用，激活数据要素价值。数据要素在商贸流通领域的自由流动与高效配置，将为商贸流通行业高质量发展注入源源不断的发展动力。<br>
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