“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。
反诈大数据模型是通过大数据技术和算法，对海量反诈数据进行深入分析和挖掘所构建的完整反诈系统。黄智勇介绍：“在反诈识别方面，我们通过话务、漫游行为、终端等数据，建立反诈模型，及时识别和处置潜在涉诈号码，有效预防电诈案件，保护群众财产安全。”
据了解，一般的反诈大数据模型具备实时监控诈骗活动及模式的功能，可有效预防诈骗风险，增强反诈能力。此外，通过用户行为、信用评级等多维度数据分析，反诈模型能够预测潜在诈骗行为，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扮演着越来越重要的角色。据经济合作与发展组织（经合组织，OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为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，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用。”我国现有超过1.8亿个经营主体，企业的数据资源开发利用已成为数据要素市场化、价值化的主阵地。
今年4月2日，国家数据局召开“数据价值化我们在行动”系列专题发布会第二场，聚焦中央企业数据要素市场化探索的阶段性成果。国家数据局副局长陈荣辉在会上透露，正与国务院国资委共同制定国有企业数据效能提升行动方案，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，国家数据局联合中央网信办、工信部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》。同时，国家数据局正与国务院国资委共同研究制定《国有企业数据效能提升三年行动方案》，以政策引导、机制创新、技术攻关，推动央企数据资源从“存起来”转向“用起来”，加速释放数据生产力。该方案将建立数据资产入账、流通和监管的全流程制度，在电力、交通、通信等重点领域开展试点，探索数据资产入表、跨境数据流通等模式。
记者获悉，一家能源央企通过数据要素市场化运营，已实现年数据服务收益超过2亿元，带动产业链数据协同效率提升40%。上述举措标志着我国数据要素市场化改革正从政策设计迈向实践深化阶段。
大模型可识别多种方言
运营商具备天然的数据优势。中国电信持续加强企业数据和外部数据的汇聚，目前数据湖存储量超过600PB，形成了多源数据底座，并在业务数字化、运营数字化和管理数字化领域取得显著成效。
黄智勇表示：“基于50万小时脱敏音频数据集，中国电信打造了业界首个支持50种方言自由混说的语音大模型。同时，基于加密脱敏后的视联网数据，构建了海量视频数据湖，通过精细标注形成了亿级高质量数据集，开发了业界首个基于知识的视图万物布控大模型，赋能城市治理、智慧社区、数字乡村、家庭看护等应用场景。”
另外，据了解，中国移动的反诈模型也取得了良好效果。此前，中国联通方面曾表示，通过行业领先的大数据能力，针对GoIP诈骗团伙常用设备，持续优化大数据算法，广西联通还专门搭建了新的国际漫游反诈模型。
（文章来源：中国经营报）
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