然后，他们开发了严格的“数据分级分类” 和 “隐私与安全管控” 体系。根据数据的敏感程度（如个人身份信息、商业机密、公开信息等）和应用场景，设定不同的访问权限、脱敏规则和使用审批流程，确保数据在流动中的安全与合规。

其次，是设计“数据价值挖掘”的引擎与模型。 在稳固的基座之上，韩冰的团队开始施展“炼金术”。

他们首先选择了一个相对容易突破、且价值显性的领域——“供应链金融风控”。他们将“智伞”平台上沉淀的贸易单据数据、部分物流节点的状态数据（来自瀚海物流等合作伙伴），与外部引入的宏观行业数据、部分企业的公开信息进行安全的联邦学习建模。

目标是训练出一个更精准的“中小企业供应链健康度评估模型” 。这个模型不再仅仅依赖传统的财务报表（很多小微企业没有或不全），而是基于其真实的贸易活跃度、合作伙伴信誉、物流效率等动态数据来评估其信用状况。

初步验证结果显示，这个新模型对坏账风险的预测准确率，比银行传统风控模型提升了近二十个百分点。

再者，是打造“数据产品与服务”，实现价值闭环。 光有模型不够，必须形成可对外提供价值的产品。

小主，

林薇的金融科技团队，迅速将这一模型能力封装成一个新的数据服务产品——“智伞信链·供应链健康雷达”。他们向合作银行和核心企业推广这一服务，帮助它们更精准地识别供应链上的优质中小客户，或更早地发现潜在风险。这项服务为“智伞”开辟了一条全新的、高利润的数据服务收入线。

同时，针对“精品农业”客户的需求，数据团队尝试将消费者扫码溯源的行为数据（如扫码地域、页面停留时长、分享行为），与商品本身的品质数据、产区信息进行关联分析，生成“产品市场热度洞察报告”。这份报告可以帮助茶庄、农场了解不同区域市场对产品的接受度、消费者关注点，从而优化其生产计划和营销策略。这项服务作为增值模块，极大地增强了“智伞”对现有客户的粘性。

然后，是探索“数据要素”流通，释放生态价值。 陈默看得更远。他指示韩冰团队，在确保数据安全和主体授权的前提下，探索与战略生态伙伴之间进行 “数据要素”安全流通与价值交换 的可能性。