Business Matrix

三大业务主线,一条资产化逻辑

从治理到底层数据工厂,再到财务确认与后续运营衔接,新泽把项目分成可执行模块,但仍保持统一的经营逻辑与交付节奏。

治理 采标 入表 运营延展

业务设计原则

治理为采标提供底料,采标为入表提供可计量材料,入表再反哺交易、经营与 AI 应用,形成真正的闭环,而不是三块孤立业务。

01 数据治理

让数据从“不可控”走向“可治理”,为后续加工与财务确认打底。

  • 标准设计、目录治理、质量治理
  • 血缘分析、分类分级、权限边界
  • 清册、报告、路线图等交付物
进入专题页

02 数据采标

把原始数据加工成高质量数据集和语料资产,并同步沉淀过程凭证。

  • 多源采集、清洗脱敏、AI 辅助标注
  • 质检验收、语料组织、标签体系
  • 工时、成本、流程留痕支撑后续计量
进入专题页

03 数据资产入表

围绕进入财务体系所需的流程、凭证与协同关系建立项目支撑结构。

  • 确权、合规审查、评价评估、成本归集
  • 审计协同、披露支持、登记接口
  • 连接后续运营、流转与融资增信方向
进入专题页

Service Matrix

模块、交付物、价值落点一一对应

业务方向关键模块主要交付物价值落点
数据治理标准设计、目录盘点、质量治理、血缘分析、分类分级治理诊断报告、数据清册、质量报告、治理路线图提升可治理性、可复用性与边界清晰度
数据采标采集、清洗、脱敏、标注、质检、语料组织训练数据集、行业语料库、质检记录、成本凭证形成高质量数据产品,为 AI 与计量提供基础
数据资产入表确权、合规审查、评价评估、成本归集、审计协同合规报告、评价报告、登记材料、入表支持材料进入财务体系并为后续运营延展建立接口
运营延展登记流转、运营监测、融资协同、证券化探索运营规划、风险提示、协同路线建议从一次性交付转向持续经营能力

Why This Sequence

为什么业务必须按这个顺序组织

如果治理基础不足,采标会成为高成本重复劳动;如果采标过程没有留痕,入表材料就无法闭环;如果没有入表与运营接口,数据价值仍然停留在“项目成果”而不是“经营资产”。

Who It Serves

适合哪些客户启动

  • 已有一定数字化投入但账面沉淀不足的国企和平台公司
  • 需要高质量语料和数据集以支撑 AI 应用的行业客户
  • 计划推进数据授权运营、入表试点或资产经营机制建设的主体

Business Entry

先确定试点场景,再选择从治理、采标还是入表切入。

如果你已具备一定治理基础,可以直接做采标与入表准备;如果基础薄弱,优先做治理诊断更稳妥。

沟通当前阶段