数据要素流通与加工面临质量失控与场景割裂、隐私合规与效用失衡、标准化体系缺失三大核心瓶颈，制约AI工业化落地。长沙数字天蚂信息技术有限公司提出“数据锻造工厂”垂直场景一体化解决方案，以“四大技术路径+一套流通载体”构建覆盖数据全生命周期的高质量体系，推动数据从“原始资源”向“精准燃料”升级。

图1 高质量数据处理流程

一是多类型汇聚多垂域数据，多模式保障数据可持续供给。汇聚文本、结构化数据、图像、视频、语音和时序等多种数据类型，覆盖几十种垂域数据，重点聚焦金融与医疗两大核心方向。数据来源包括公共数据与企业自有数据，通过内部数据合规调用、公共数据采集、外部数据采购等多种模式长期多频次汇聚，同时通过约定分成、收益共享、一次性结算等合作模式，保障数据可持续供给。

二是突破数据生产协同难题，隐私计算+凭证交易赋能合规流通。以动态数据质量管理、垂类数据合成、自适应CoT推理、智能标注四大核心技术，突破数据生产侧的质量－场景协同难题。构建“数据可用不可见”的隐私计算平台，采用联邦学习等技术实现跨机构联合建模，保障数据安全和个人隐私。设计数据资产凭证化交易体系，支持碎片化数据要素合规流通，重塑数据要素加工链条。

三是聚焦数智升级服务多类用户，医疗金融赋能风险控制。聚焦数据密集型产业智能化升级需求，主要服务B端机构与C端间接用户。医疗领域赋能三甲医院、基层医疗机构等，提升AI辅助诊疗准确率，优化就医流程（单用户节省20分钟），实现跨机构数据合规融合与分析（效率提升15倍）；金融领域服务商业银行、券商等，增强智能投顾与风控模型可靠性（特征脱敏后效用保持97%），降低普惠金融服务门槛（覆盖50万企业降本），高效模拟市场风险。

四是降本增效筑专利生态，AI升级支撑产业质量跃迁。在经济效益方面，2024年实现亿级营收，预计2025年增长至十亿级别，为合作企业降本增效；在社会价值方面，推动AI从工具属性向可信服务升级，提升医疗、金融场景下个人用户的服务体验与决策质量；在产业创新方面，构建完整产品矩阵，建立稳健市场生态，形成377项技术专利壁垒，成果荣获省部级重大奖项与WAIC（世界人工智能大会）示范案例认可，为数据产业从规模驱动向质量驱动跃迁提供支撑。

图2 数据整理工厂核心能力与核心指标架构图

（本项目获得2025年“数据要素×”大赛全国总决赛开放性创新赛道优秀奖－商业价值奖）