北京国际大数据交易所采用中介服务模式，主要覆盖金融风控、精准营销、AI模型训练、医疗健康、城市治理等数据要素下游应用场景。其核心功能是作为中介商，将数据供给方与需求方对接至平台，不直接加工数据产品，而是通过撮合交易满足各场景对金融数据、消费行为数据、物联网数据等不同类型数据的需求。
中介模式下的主要下游场景
北京国际大数据交易所的合作伙伴覆盖多个行业，包括工商银行、中国银行、建设银行、招商银行、中信银行等金融机构，以及京东集团、腾讯控股、百度集团、美团、阿里巴巴等互联网企业，反映出其下游应用集中在：
- 金融风控与信贷评估：银行等机构通过交易所获取信贷评估数据，用于客户信用评分、反欺诈等场景。
- 精准营销：消费行为数据支持企业进行用户画像与定向推广。
- AI模型训练：百度、腾讯等科技公司可利用交易平台获取结构化数据，训练自然语言处理、推荐算法等模型。
- 医疗健康与城市治理：合作伙伴包括医渡科技、国家电网等，涉及医疗数据流通与智慧城市数据整合。
与上海数商生态模式的差异
与上海数据交易所的“数商生态”模式不同，北京国际大数据交易所的中介服务模式不直接提供数据产品加工或确权登记服务，而是聚焦于为供需双方搭建交易平台。这种模式在场景覆盖上更依赖市场自发性，但同样能触达金融、AI、政务等核心领域。例如，其合作伙伴中中信建投、泰康股份等机构，可通过平台获取高价值金融数据。
常见问题
北京国际大数据交易所如何满足AI训练数据需求？
通过对接百度、腾讯等AI企业，交易所为模型训练提供合规的数据流通渠道。AI训练所需的高质量标注数据、结构化数据集，可通过平台撮合实现供需匹配，但具体数据类型需根据实际挂牌产品而定。
金融机构通过该交易所获取数据的具体流程是什么？
金融机构作为数据需求方，在交易所平台寻找供给方挂牌的数据产品，双方通过平台达成交易。例如，银行可获取信贷评估所需的征信、消费行为等数据，用于风控模型优化。具体案例信息官方尚未公布。
中介模式能否覆盖自动驾驶、合成数据等新兴场景？
目前官方资料中未明确列出自动驾驶或合成数据作为独立场景，但交易所的合作伙伴名单包含科技与汽车相关企业，未来可能通过新增数据专区或定制化产品拓展至这些领域。