B端商业大数据市场迎来黄金时代。

对企业而言，商业数据服务向来是风险管控与商业决策的刚需 。但在很长一段时间以来 ，传统商业数据服务一直停留在静态查询时代，企业需要耗费大量人力从海量数据中提取有效信息。

如今
，AI技术的爆发改变了这一局面
。大模型、知识图谱与智能决策技术的融合，正在重构企业数据应用的范式 ，让商业数据从“被动查询 ”迈向“主动决策”
，真正成为驱动业务增长的“新石油
”。

行业头部服务商也在加速布局 。近日，合合信息旗下启信慧眼正式宣布品牌升级 ，未来启信慧眼将定位为“商业数据智能决策企业级AI产品”
，依托AI赋能的数据建模 、数据挖掘及知识图谱技术，为制造、金融
、医药等企业提供供应链风控、应收账款管理 、金融风控
、寻源拓客等核心场景下的智能分析与决策应用
。

此次升级意味着 ，启信慧眼正式从数据查询服务
，迈入数据驱动商业决策的新阶段。而这场品牌焕新的背后，是企业数字化转型进入深水区的必然选择 ，也是商业大数据服务从工具进化为“大脑"的关键一跃 。

B端商业大数据市场亟待爆发

在全球数据量呈爆发式增长的时代
，数据已成为企业决策与运营的核心资源
。有机构预测，到2027年 ，中国商业大数据服务市场规模将达1040.9亿元，年复合增长率达20.7%。

商业大数据服务市场规模迅猛增长背后
，是企业风险管理需求的结构性升级 。在供应链深度全球化及地缘政治冲突加剧的当下，企业风险管理的重要性已经上升至最高战略层面
。

一个令业界印象颇深的案例是2021年的苏伊士运河堵塞事件。一场天气造成的货船搁浅事故 ，扼住这条全球最繁忙海运通道的“咽喉 ”长达6天 。据德国保险公司安联测算
，此次堵塞或使全球贸易每天损失60亿至100亿美元
。运河管理部门、等待通航的船只和等待货物的零售商，都面临着巨大损失。

如果说“黑天鹅
”事件充满着不确定性 ，那么
，近在咫尺的地缘政治危机则更让企业提起了对供应链风险管理的重视 。

在高度全球化的供应体系中，一个关键节点出现风险 ，就极有可能导致整个供应链的连锁反应。供应链风险控制也就此成为企业管理者的必修课——这不仅仅需要简单的工商信息查询服务
，还需要一场涉及供应商资质 、履约能力
、舆情动态、行业趋势乃至地缘政治风险的全局性洞察
。

在这样的背景下，商业大数据服务的应用场景延伸到了更多领域之中。

以金融行业为例 ，随着数字化转型深入
，企业对数据的维度要求也变得更加多元 。例如，银行信贷审批过去主要依赖企业财务报表 ，现在则要融合工商年报 、司法涉诉信息
、舆情监控数据，甚至通过招投标数据去了解企业的业务活力和项目履约能力
。可以说
，商业数据已经成为企业核心决策的关键要素。

企业的需求更复杂，但传统商业大数据服务却渐渐跟不上时代 。一个例子是 ，传统的商业大数据分析主要依赖结构化数据
，但现实中企业面临的80%以上的数据是非结构化或半结构化的，例如合同文本、邮件 、财报附注
、客户服务录音、视频会议内容等
。并且 ，当数据规模越来越大
，企业就越来越需要智能手段来辅助分析与决策。

合合信息数据事业部副总经理沈东辉的观察是，过去 ，商业大数据服务商的角色是提供信息查询服务
，用户操作链条极长，需要用户自己分析 ，使用门槛高 。例如
，用户想了解一家供应商的工商 、司法、经营
、处罚、舆情等多维度的全部信息，传统的产品会通过很多宫格和卡片展示不同维度的数据 ，需要用户挨个点击 、查看与核实，需要用户用大海捞针的方式
，先从海量的数据中找到有用的数据，再进行分析 ，最后得出结论
。这种通过点击每个宫格和卡片查询的“捞数据”过程
，对用户费时又费力，最关键的问题是 ，无法提供对目标企业的评估结论及分析的过程。

AI大模型技术的快速发展和成熟
，正在成为B端商业大数据市场的催化剂——大型语言模型（LLM）和多模态大模型，天生擅长理解和处理自然语言
、图像、语音等非结构化数据 ，更能在此基础上进行高级推理和知识发现
，将数据洞察转化为可操作的智能决策建议 。

在AI的加持下，商业B端商业大数据市场正逼近爆发的前夜
。

产品 、技术
、场景三重升级

启信慧眼此次品牌升级 ，正是响应企业智能决策趋势的结果。

在产品层面
，启信慧眼完成了从数据工具到决策伙伴的蜕变 。当前，企业数字化转型面临的一个突出矛盾是：尽管数据资产积累日益丰富 ，AI大模型等智能技术也日趋成熟，但真正能将这些技术资源转化为有效商业决策的企业却寥寥无几。换言之
，企业现阶段需要的不是更强大的算法，而是更懂业务的决策智能体
。

针对许多企业“有数据、有模型 、不会用 ”的痛点 ，启信慧眼首次发布中国商业大数据领域AI大模型应用
，包含AI寻源拓客
、AI企业简介、AI风险解读等AI产品模块，可直接输出可执行结论 、建议及分析 ，大幅降低企业使用门槛。

例如在供应链管理场景中
，针对供应商信息不透明
、供应链风险感知滞后、内部数据难整合等痛点，启信慧眼推出了全天候智能预警平台 ，构建了可视化的“世界风险地图
” 。

据悉
，该地图覆盖全球200+国家和地区，支持130多种语言自动翻译 ，可监测维度广泛涵盖全球自然灾害
，出口管制 、环保处罚等合规风险，信用突降、员工减少等经营状况 ，港口/机场关闭
、运力不足等物流交通相关风险，以及产能不足、价格下降等预示经营稳定性变化的负面新闻信息
，企业在数秒间即可掌控全局风险态势
。

沈东辉在采访中提到，某国内半导体存储头部企业就将“世界风险地图”应用在了海外供应链监控场景中。芯片企业供应商数量大 、覆盖范围广 ，过去往往需要用人工来进行货物运输路线跟踪与管控
，很难做到精准与全面，一旦监控不到位 ，就容易导致资源浪费和供应链中断
，需要联系各个节点的负责人逐一核对，也拉低了问题解决的效率 。

但在采用启信慧眼后 ，这家公司能够在短时间内将所有目标事件的动向同步到系统当中
，打破了原来的信息孤岛，实现了供应商与供应链风险的实时监控预警
、自动信息同步和在线风险协作 ，大幅提升了风控管理效率
。就在上周
，这家企业还通过启信慧眼发现了某核心供应商的风险，及时解决了问题。

事实上 ，产品创新的前提是技术突围 。基于母公司合合信息“天枢、天璇 、天玑 ”三大底层技术平台，启信慧眼在数据处理
、语义理解和智能推理等方面均实现了行业级突破
。

传统商业大数据服务的一大痛点是多源异构数据的整合与应用
，即将分散在不同系统、格式各异的数据进行有效关联和深度挖掘。启信慧眼基于“AI多源异构数据融合+语义理解+推理预测
”三大核心技术，智能化处理各类公开数据和企业内部信息 ，通过自然语言处理和情感计算技术生成数据标签及企业全景画像
，彻底改变了以往人工耗时且需要自行查看企业司法 、经营
、风险等多维数据的低效模式 。

技术突破带来的效率提升，也让启信慧眼的落地场景变得更加丰富
。

沈东辉介绍称 ，目前启信慧眼覆盖非金融（如供应链风控、应收账款管理）与金融（如营销 、尽调
、授信、风险管理等银行对公业务全流程）两大核心领域
，覆盖制造 、金融、医药
、能源、汽车 、贸易等行业的上千家头部客户，产品日均风险扫描量超2000万次 ，累计拦截风险损失预估超200亿元
，寻源拓客效率平均提升30%-50%。

用技术沉淀打造护城河

商业大数据市场的爆发，吸引了越来越多服务商涌入 。但交付效果的考验 ，也正在拉开各个玩家的差距。

一个决定竞争格局的重要因素就是先发优势
。启信慧眼是在商业大数据B端市场布局最早的平台之一。在商业大数据领域
，数据本身就是最宝贵的资产 。先发者有更多时间
、更多机会去积累海量、多样化 、高质量的数据，这是构建数据护城河的关键
。同时 ，长时间的数据沉淀也为模型与算法的持续优化提供了基础，使得分析结果更精准
，同时在模型开发和成本上更具经验。

并且，B端客户在选择大数据服务商时通常非常谨慎 ，一旦确定合作
，更换成本很高 。因此，启信慧眼能够更容易地建立长期稳定的客户关系 ，形成较高的客户粘性
，同时沉淀行业Know-How与技术团队经验，这也是其他企业短期内难以通过外部资源获取的隐性壁垒
。

技术能力同样重要。启信慧眼的底层技术源于母公司合合信息 ，后者在智能文字识别及商业大数据领域拥有核心技术
，旗下还拥有扫描全能王
、名片全能王、启信宝等C端产品，是少有的在B端 、C端都已形成成熟商业闭环的AI企业 。

先发布局与技术积淀为启信慧眼积攒了深厚的竞争优势 ，由此产生的一个正向结果便是
，其产品可以做得更标准化
。

出于效率和成本考虑，几乎所有商业大数据服务商都想把产品做得更标准化 ，但难度并不小。商业数据来源多样
、类型复杂且质量不一，不同行业的客户需求也大相径庭
，极其考验服务商的产品化能力 。

在沈东辉看来，启信慧眼是行业内少数真正将产品做到标准化的企业 ，这也是其核心竞争优势之一
。得益于多个行业客户的业务积累与技术沉淀
，启信慧眼实现了产品的高度模块化设计，可做到“开箱即用” ，降低部署和使用难度
，既能够与大型企业的系统深度集成，也可以直接解决中小企业的垂类业务需求。

另一方面 ，启信慧眼也能够切实解决大模型应用的可靠性问题 。由于训练数据来源复杂
，时下流行的大模型应用都存在不小的AI幻觉问题，生成看似合理但实际错误的信息。在对数据精度要求极高的商业大数据服务领域 ，这样的问题是难以容忍的：模型一旦输出错误或虚假信息
，就有可能导致企业出现重大决策失误
。

启信慧眼AI大模型应用的解决方案是，基于可信、可靠的确定性数据源 ，只让大模型分析客观数据，从而给出指引性分析及结果
，从而降低了“AI幻觉 ”问题。通过给大模型预设规则和结论指引，并通过精准参数控制 ，启信慧眼可以对模型的推理过程进行主动约束
，有效抑制其发散性联想与过度推理，降低大模型“捏造
”数据的倾向 。

随着数字化转型的深入 ，商业大数据服务从辅助工具进化为企业的核心决策系统已是必然趋势
。在这片等待爆发的蓝海市场
，启信慧眼正在通过持续的技术创新和场景深耕，掀起一场从"数据服务"走向"决策赋能"的范式转变。