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数据资产管理还要高度重视规范、安全，严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程，特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注，企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用，数据资产化才能可持续推进。
首先，回归教育本真，坚持以促进学生成长和教师增值为目的。众所周知，高等学校应当以培养人才为中心，开展教学、科学研究和社会服务，保证教育教学质量达到国家规定的标准。也就是说，包括高职院校在内的高等学校要坚持以培养人才为中心。这是高职教育的主要责任和使命。而要完成这一主要责任和使命，教师是关键。因此，高职教育所争取的有关教学、科学研究和社会服务项目都应该坚持以促进学生成长和教师增值为目的，从而使高职教育回归本真。
不过，火热的消费贷优惠活动引发了业内对银行风险控制及消费者过度负债的担忧。周毅钦表示，主要有三方面问题。一是价格竞争问题。过低的消费贷利率，对于商业银行的长期业绩会有负面影响。二是不当营销问题。有些商业银行和第三方贷款中介合作。中介宣传所谓的无抵押、低息贷款，其背后隐藏的风险或陷阱不少。三是过度消费问题。商业银行应对借款人的信用状况、还款能力进行全面评估，合理给予授信，避免过度消费而导致的还款风险。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。