在风险合规层面，以风险数据中心为核心，实现风险合规管理的智能化转型是建设的重点。风险管理3.0以风险数据平台为基础，构建关键风险特征，建立数据风险控制模型，准确分析目标风险水平和风险偏好，在监管合规和风险管理两个业务领域，使监管提交、合规管理、反洗钱、流动性风险、信用风险、经营风险，帮助行业机构提高合规管理能力，降低投资风险，更好地保护投资者权益。
根据专利摘要，本发明涉及工业视觉质量检验技术领域，具体提供了基于端边云架构的工业视觉质量检验追溯系统和方法，旨在解决现有工业视觉质量检验反馈时效性差、故障追溯困难以及数据安全和生产效率问题。为此，本发明的基于端边云架构的工业视觉质量检验追溯系统包括站端、算法平台和数据云平台；站端至少包括一个检测站，根据检测任务收集相应的图像数据；调度算法模块质量检验算法平台；数据云平台存储接收到的图像数据和质量检验结果，并根据存储数据追溯和数据分析检测任务。本发明可以提高质量检验反馈的及时性，方便追溯有问题的产品，提高产品质量和生产效率，有效避免数据泄露。
优势：公司在基础架构、云服务能力、上海城市治理现代化需求等方面为国家数字化战略和现代化服务 大数据中心、行业应用、信息安全提升核心技术，初步形成大数据全生命周期服务能力。
此外，2023年，软通动力成为华为云盘古大模型的首批合作伙伴，在垂直模型标签培训、服务交付、应用解决方案、升腾迁移等领域开展全面合作。软通动力还推出了人工智能大模型服务解决方案，整合大数据处理、模型培训、算法优化等核心人工智能能力，提供咨询、软件、交付、运营、运营维护一站式人工智能平台系统服务，帮助知名零售企业快速部署和管理人工智能应用；各种基于人工智能的行业和专业解决方案也率先应用于企业数据库、财产保险、法律等领域。
赵松：数据平台建设的最终目的是为业务创造价值。然而，一些数据平台项目在实施后未能达到预期效果的主要原因是：
赵松：确实有差异。在互联网公司中，由于公司结构相对扁平，部门间数据交换问题并不严重，因为数据自然集中在一起。然而，在传统行业，特别是汽车行业和其他制造业，由于供应链长，建设数据中心需要考虑更多的价值导向战略。因此，在启动数据中台项目时，关键是要以业务为导向。通常情况下，IT 该部门可能承担中台数据项目，但必须从业务角度推动项目。
在日前的 InfoQ《超级连麦. 在数字智能大脑的直播中，一位著名的电动汽车大数据专家赵松表示，数据平台建设的最终目标是为业务创造价值。然而，一些数据平台项目在实施后未能达到预期效果，导致项目失败的主要原因是：
第二，缺乏全球视角。数据中心平台应打开全球数据，为不同层次的业务用户提供支持。如果数据中心平台的建设范围有限，其价值将大大降低。
近年来，数据中心产业发展迅速，在企业数据管理和分析中发挥着越来越重要的作用。数据中心市场正以惊人的速度增长。随着企业对数据价值认识的不断提高，越来越多的企业开始关注数据管理和分析。作为关键工具，数据中心市场需求不断上升。
首先，只提供工具，而不提供业务价值。如果数据平台只交付给业务方，而不提供相应的业务解决方案，那么数据平台就很难发挥应有的作用；
展望未来，数据中心平台行业将继续保持快速发展趋势。随着技术的不断创新和应用场景的不断扩大，数据中心平台将为企业提供更强大、更灵活的数据管理能力。同时，随着市场竞争的加剧和行业的不断成熟，数据中心平台产品将越来越关注用户体验和易用性，为企业提供更方便、更高效的服务。
缺乏全球视角：数据中心平台应打开全球数据，为不同层次的业务用户提供支持。如果数据中心平台的建设范围有限，其价值将大大降低。当赋予不同的角色时，如果只提供一个工具，就很难有很好的满意度。