AI导读：

中国电信等运营商的反诈模型在预防电信诈骗方面取得显著成效。同时，央企数据资产入表进程加速，国家数据局与国资委共同推动数据管理机制创新，强化数据赋能企业治理和数字化转型。

“我们的反诈模型已经发挥了重要作用，效果非常好。”中国电信集团有限公司党组成员、副总经理黄智勇在接受《中国经营报》记者采访时表示。

反诈大数据模型利用大数据技术和算法，对海量数据进行深入分析，构建出完整的反诈系统。黄智勇介绍，通过话务、漫游行为、终端等数据，模型能及时识别和处置潜在涉诈号码，有效预防电信诈骗案件，保护群众财产安全。

据悉，一般的反诈大数据模型能实时监控诈骗活动，预防诈骗风险，增强反诈能力。同时，通过多维度数据分析，模型还能预测潜在诈骗行为，提供精准可靠的反诈服务，保障个人及企业权益。

央企数据资产入表

数据流通在经济发展中愈发重要。据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等领域可高达32%。今年《政府工作报告》提出，激发数字经济创新活力，完善数据基础制度，深化数据资源开发。

4月2日，国家数据局召开发布会，聚焦央企数据要素市场化探索成果。国家数据局副局长陈荣辉透露，正与国务院国资委制定国有企业数据效能提升方案，推动数据管理机制创新，强化数据赋能企业治理和数字化转型。

去年12月，国家数据局联合多部门印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》。同时，正与国务院国资委研究制定《国有企业数据效能提升三年行动方案》，推动央企数据资源从存储转向应用，加速释放数据生产力。该方案将在重点领域开展试点，探索数据资产入表等模式。

一家能源央企通过数据要素市场化运营，年数据服务收益超2亿元，带动产业链数据协同效率提升40%。这标志着我国数据要素市场化改革正深化。

大模型识别方言

运营商具备数据优势。中国电信持续加强数据汇聚，数据湖存储量超600PB，形成多源数据底座，在业务、运营和管理数字化领域取得成效。

黄智勇表示，基于50万小时脱敏音频数据集，中国电信打造支持50种方言的语音大模型。同时，构建海量视频数据湖，开发基于知识的视图万物布控大模型，赋能城市治理等应用场景。

此外，中国移动反诈模型也取得良好效果。中国联通通过大数据能力，持续优化算法，广西联通还搭建新的国际漫游反诈模型。

（文章来源：中国经营报）