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关于加强公共交通工具及公交站场疫情防控的告知书广大市民和乘客朋友们：当前新冠肺炎疫情防控形势复杂，国内本土新冠肺炎疫情波及多个省，与我省毗邻的江苏、河南、安徽以及省内的烟台市均出现确诊病例。

公司疫情防控告知书模板（精选5篇）（篇一） 《通知》要求，本部各部门、所属各单位，一是员工近期不得前往疫情中高风险地区；二是要加强人员管理，减少聚集聚会；三是要压实主体责任，确保安全稳定；四是要强化物资储备，做到有备无患；五是要做好个人防护，培养良好习惯；六是要加强组织领导，认真履行职责。

022年度经济专业技术考试泰安考区疫情防控告知书 根据疫情防控工作需要，为确保广大考生身体健康，保障考试安全顺利进行，现将2022年度一级造价工程师、房地产评估师、经济专业技术三项考试泰安考区疫情防控有关要求和注意事项告知如下，请所有考生知悉并严格执行考试各项防疫措施和要求。

疫情防控措施

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中国科学技术发展战略研究院研究员周代数认为，《目录》的发布是《通知》的最大亮点。日韩第七页，中国人民银行公开发布的信息显示，《目录》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等八大类26个数据指标。

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长期以来，尽管行业需求迫切，但要打破部门之间的数据壁垒，实现科技金融领域数据的共享应用并不容易。周代数直言，各主体对科技金融领域数据开发利用，大多存在不同层面的顾虑。

比如，从主管部门的角度来看，敏感数据一旦泄露，主管部门就要承担安全责任。一些部门出于风险规避心态，存在“宁可不共享、不愿担风险”的保守倾向。另外，跨部门数据归集、清洗、更新还需解决持续投入人力等现实问题。

而对科技企业来说，研发投入、专利布局、财税信息等有关数据都属于核心商业秘密，企业同样会将数据安全摆在首位；且中小科创企业的数字化基础较为薄弱，部分企业自身的研发台账和科创档案并不完善，提供的数据也难以保证质量。

国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，当前我国数据要素应用的最大障碍在于治理和交易环节，数据资产治理则更为复杂。数据资产治理首先是要基于管理学意义，使数据成为标准化、有价值、权益清晰的资源；其次是要基于会计学意义，使数据可确认、可计量、可流通。

多位受访专家认为，有了《目录》作为“数据标尺”，能实现多部门数据同口径、可对照、可复用，为科技企业的信用画像夯实基础。

“实现科技金融领域数据高效共享，不仅需要统一的数据标准与数据目录，保障数据的标准化、可采信度，还要有清晰的授权和合规制度，严格落实企业主体授权原则，厘清数据采集、查询、使用、销毁全流程规则，更需要权责清晰的责任划分，明确数据提供部门、平台运营方、金融使用机构各方安全责任。”周代数说。

而《通知》回应了行业的这一普遍诉求。《目录》坚持安全与可用的平衡，兼顾数据流通利用与企业隐私、政务数据安全，为各地建设科技金融领域数据配套设施提供了一套统一参照。

“看抵押”转向“重创新”

除了建立统一标准，《通知》还提出系列举措，推动科技金融领域数据开发利用。比如，《通知》鼓励地方向科技企业提供授权开放信息渠道，推广信息查询、联合建模等模式；开展科技金融可信数据空间创新发展试点，鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用；支持市场化征信机构建设科技型企业数据库，丰富征信产品和服务供给等。

周代数认为，进一步开发利用科技金融领域数据，将推动金融服务从传统财务导向的范式，转向以创新能力为核心的数据驱动型科技金融新范式。信贷风控将从重抵押、重财报，转向看创新能力、看未来前景，缓解早期硬科技企业有技术、无资产、难融资的压力。

在数据支持下，金融供给可以根据企业创新发展匹配差异化金融工具，形成覆盖企业全生命周期的产品矩阵。“这尤其有助于打通一级市场与二级市场的数据鸿沟，优化耐心资本供给。投资机构可以提升早期项目甄别能力，精准遴选被投企业。”周代数说。

针对科技企业科技创新周期长、不确定性大、抵押物少等特点，杨涛提出，可以进一步利用机器学习和深度学习算法，基于历史投资数据进行训练，建立投资预测模型，帮助预测投资项目的成功率、回报率等指标，从而辅助投资决策；还可以利用大数据分析被投资企业的需求，为其精准匹配相关的资源和服务，帮助被投资企业快速成长，提高投资项目的成功率和回报率。《通知》也提出，打造特色的科技型企业风控投研模型，开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。

此外，《通知》还有望推动风险识别从企业个体延伸到整条产业链。《通知》明确，鼓励金融机构与相关部门合作，运用交易集中度、交易对手分布、交易对手稳定性等数据，开展产业链资金流动分析，绘制重点产业链图谱，“一链一策”精准匹配金融资源。

“在这种新范式下，风险识别不仅能看企业自身的创新能力，还能看它在产业链中的卡位、上下游订单稳定性、供应链断供风险等。金融机构可以更加精准识别链上传导风险，提前预警链上中小科创配套企业风险，从而更好地提供科技金融服务。”周代数说。

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在数据支持下，金融供给可以根据企业创新发展匹配差异化金融工具，形成覆盖企业全生命周期的产品矩阵。“这尤其有助于打通一级市场与二级市场的数据鸿沟，优化耐心资本供给。投资机构可以提升早期项目甄别能力，精准遴选被投企业。”周代数说。

针对科技企业科技创新周期长、不确定性大、抵押物少等特点，杨涛提出，可以进一步利用机器学习和深度学习算法，基于历史投资数据进行训练，建立投资预测模型，帮助预测投资项目的成功率、回报率等指标，从而辅助投资决策；还可以利用大数据分析被投资企业的需求，为其精准匹配相关的资源和服务，帮助被投资企业快速成长，提高投资项目的成功率和回报率。《通知》也提出，打造特色的科技型企业风控投研模型，开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。

此外，《通知》还有望推动风险识别从企业个体延伸到整条产业链。《通知》明确，鼓励金融机构与相关部门合作，运用交易集中度、交易对手分布、交易对手稳定性等数据，开展产业链资金流动分析，绘制重点产业链图谱，“一链一策”精准匹配金融资源。

“在这种新范式下，风险识别不仅能看企业自身的创新能力，还能看它在产业链中的卡位、上下游订单稳定性、供应链断供风险等。金融机构可以更加精准识别链上传导风险，提前预警链上中小科创配套企业风险，从而更好地提供科技金融服务。”周代数说。

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中国科学技术发展战略研究院研究员周代数认为，《目录》的发布是《通知》的最大亮点。日韩第七页，中国人民银行公开发布的信息显示，《目录》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等八大类26个数据指标。

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长期以来，尽管行业需求迫切，但要打破部门之间的数据壁垒，实现科技金融领域数据的共享应用并不容易。周代数直言，各主体对科技金融领域数据开发利用，大多存在不同层面的顾虑。

比如，从主管部门的角度来看，敏感数据一旦泄露，主管部门就要承担安全责任。一些部门出于风险规避心态，存在“宁可不共享、不愿担风险”的保守倾向。另外，跨部门数据归集、清洗、更新还需解决持续投入人力等现实问题。

而对科技企业来说，研发投入、专利布局、财税信息等有关数据都属于核心商业秘密，企业同样会将数据安全摆在首位；且中小科创企业的数字化基础较为薄弱，部分企业自身的研发台账和科创档案并不完善，提供的数据也难以保证质量。

国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，当前我国数据要素应用的最大障碍在于治理和交易环节，数据资产治理则更为复杂。数据资产治理首先是要基于管理学意义，使数据成为标准化、有价值、权益清晰的资源；其次是要基于会计学意义，使数据可确认、可计量、可流通。

多位受访专家认为，有了《目录》作为“数据标尺”，能实现多部门数据同口径、可对照、可复用，为科技企业的信用画像夯实基础。

“实现科技金融领域数据高效共享，不仅需要统一的数据标准与数据目录，保障数据的标准化、可采信度，还要有清晰的授权和合规制度，严格落实企业主体授权原则，厘清数据采集、查询、使用、销毁全流程规则，更需要权责清晰的责任划分，明确数据提供部门、平台运营方、金融使用机构各方安全责任。”周代数说。

而《通知》回应了行业的这一普遍诉求。《目录》坚持安全与可用的平衡，兼顾数据流通利用与企业隐私、政务数据安全，为各地建设科技金融领域数据配套设施提供了一套统一参照。

“看抵押”转向“重创新”

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“实现科技金融领域数据高效共享，不仅需要统一的数据标准与数据目录，保障数据的标准化、可采信度，还要有清晰的授权和合规制度，严格落实企业主体授权原则，厘清数据采集、查询、使用、销毁全流程规则，更需要权责清晰的责任划分，明确数据提供部门、平台运营方、金融使用机构各方安全责任。”周代数说。

而《通知》回应了行业的这一普遍诉求。《目录》坚持安全与可用的平衡，兼顾数据流通利用与企业隐私、政务数据安全，为各地建设科技金融领域数据配套设施提供了一套统一参照。

“看抵押”转向“重创新”

除了建立统一标准，《通知》还提出系列举措，推动科技金融领域数据开发利用。比如，《通知》鼓励地方向科技企业提供授权开放信息渠道，推广信息查询、联合建模等模式；开展科技金融可信数据空间创新发展试点，鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用；支持市场化征信机构建设科技型企业数据库，丰富征信产品和服务供给等。

周代数认为，进一步开发利用科技金融领域数据，将推动金融服务从传统财务导向的范式，转向以创新能力为核心的数据驱动型科技金融新范式。信贷风控将从重抵押、重财报，转向看创新能力、看未来前景，缓解早期硬科技企业有技术、无资产、难融资的压力。

在数据支持下，金融供给可以根据企业创新发展匹配差异化金融工具，形成覆盖企业全生命周期的产品矩阵。“这尤其有助于打通一级市场与二级市场的数据鸿沟，优化耐心资本供给。投资机构可以提升早期项目甄别能力，精准遴选被投企业。”周代数说。

针对科技企业科技创新周期长、不确定性大、抵押物少等特点，杨涛提出，可以进一步利用机器学习和深度学习算法，基于历史投资数据进行训练，建立投资预测模型，帮助预测投资项目的成功率、回报率等指标，从而辅助投资决策；还可以利用大数据分析被投资企业的需求，为其精准匹配相关的资源和服务，帮助被投资企业快速成长，提高投资项目的成功率和回报率。《通知》也提出，打造特色的科技型企业风控投研模型，开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。

此外，《通知》还有望推动风险识别从企业个体延伸到整条产业链。《通知》明确，鼓励金融机构与相关部门合作，运用交易集中度、交易对手分布、交易对手稳定性等数据，开展产业链资金流动分析，绘制重点产业链图谱，“一链一策”精准匹配金融资源。

“在这种新范式下，风险识别不仅能看企业自身的创新能力，还能看它在产业链中的卡位、上下游订单稳定性、供应链断供风险等。金融机构可以更加精准识别链上传导风险，提前预警链上中小科创配套企业风险，从而更好地提供科技金融服务。”周代数说。

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中国科学技术发展战略研究院研究员周代数认为，《目录》的发布是《通知》的最大亮点。日韩第七页，中国人民银行公开发布的信息显示，《目录》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等八大类26个数据指标。

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长期以来，尽管行业需求迫切，但要打破部门之间的数据壁垒，实现科技金融领域数据的共享应用并不容易。周代数直言，各主体对科技金融领域数据开发利用，大多存在不同层面的顾虑。

比如，从主管部门的角度来看，敏感数据一旦泄露，主管部门就要承担安全责任。一些部门出于风险规避心态，存在“宁可不共享、不愿担风险”的保守倾向。另外，跨部门数据归集、清洗、更新还需解决持续投入人力等现实问题。

而对科技企业来说，研发投入、专利布局、财税信息等有关数据都属于核心商业秘密，企业同样会将数据安全摆在首位；且中小科创企业的数字化基础较为薄弱，部分企业自身的研发台账和科创档案并不完善，提供的数据也难以保证质量。

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