从资源到资产数据如何完成“艰苦一跃”

来源：中国金融新闻网　　作者：《每日财讯网》编辑　　发布时间：2021-12-15

　　马克思在《资本论》中谈到，商品到货币是一次惊险的跳跃。对数据而言，从资源到资产的转换则是艰苦的一跃。

　　当下，各行各业都在加快数字化转型，而数据则成为这场转型中必不可少的底层资产。11月25日，上海数据交易所正式揭牌，继续探索数据资产化可行路径。据了解，聚焦数据交易“五难”的关键共性难题，上海数据交易所推出“数商”生态、数据交易配套制度、数字化数据交易系统等一系列创新安排，希望在合规安全的前提下，提升数据交易和流通效率。

　　近年来，我国高度重视数据要素市场培育，在建立数据资源产权相关制度规范、培育数据交易平台等多个方面作出战略部署，同时各地也积极开展探索，如贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所等相继成立运营。但目前来看，数据权属界定不清、要素流转无序、定价机制缺失等问题仍未得到妥善解决。在数据安全监管、个人信息保护的制度性框架不断完善以及监管力度加强的背景下，数据要实现合规交易和流通，还面临哪些待解难题？加快培育数据要素市场还要从哪些方面着手？对于数据资源充沛的银行业而言，又该如何提升数据治理能力，激发数据要素潜力？围绕这些问题，《金融时报》记者采访了多位业内专家。

　　数据交易共性难题待破解

　　业界普遍认为，数据要素的价值体现在两个方面：一方面，数据是资源，数据的流动带动技术流、物质流、人才流、资金流；另一方面，数据是生产要素，通过多维度、多领域数据揭示单一数据无法展示的规律，帮助实现精准决策，降低风险。

　　要真正发挥好数据作为生产要素和资源的价值，就要将其配置到需要的地方，也就是说，数据要像产品与服务一样具有商品属性，有产权、有价格、能交易。但实际上，数据要真正从“资源”成为“资产”，还面临诸多难题。其中，数据确权就是艰巨的一环。

　　长期以来，“数据到底归属于谁”的问题引发了行业诸多探讨。“从数据资源到资产要经历数据收集、数据清洗、数据预处理、数据脱敏、数据确权打包等多个环节，这样数据才能成为可信数据资产。”中南财经政法大学数字经济研究院执行院长盘和林告诉《金融时报》记者，由于数据是可复制、可篡改的，当前数据确权确实存在一些困难。

　　无锡数字经济研究院执行院长吴琦在接受《金融时报》记者采访时表示，目前我国现有的法律法规缺乏对数据权利性质和归属问题的清晰界定。随着新技术、新模式、新业态的不断涌现以及数据要素的纵深开发利用，数据权属生成过程日趋复杂多变，加上缺少数据隐私、安全保护机制，数据泄密风险、交易法律风险高企，数据滥用和垄断现象在一些领域时有发生，进一步增加了确权难度。

　　数据定价是另一个难题。吴琦具体谈道，数据相关市场主体的权责界定不清晰，数据标准化、资产化和商品化体系尚未建立，难以形成数据开发利用的闭环和完善的产业链条。数据资产估值和定价机制缺失、数据易泄露或被未授权使用、数据共享后难以追踪溯源、公平透明的数据利益分配机制尚未建立等问题，也对数据要素的开放共享和交易流转造成制约。

　　在此背景下，聚焦数据交易确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等关键共性难题，上海数据交易所形成了一系列创新安排：一是全新构建“数商”新业态，涵盖数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域；二是建立数据交易配套制度，确立了“不合规不挂牌，无场景不交易”的基本原则；三是上线全数字化数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯；四是首次通过数据产品登记凭证与数据交易凭证的发放，实现一数一码，可登记、可统计、可普查；五是通过数据产品说明书，使数据可阅读，将抽象数据变为具象产品。

　　培育数据要素市场任重道远

　　近年来，我国高度重视数据要素市场培育。“十四五”规划对完善数据要素产权性质、建立数据资源产权相关基础制度和标准规范、培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。与此同时，各地积极开展探索，上海数据交易所成立就是一项创新实践。实际上，早在2015年，国内首家大数据交易所——贵阳大数据交易所就已成立，迈出数据交易探索的第一步。据不完全统计，目前全国有包括武汉东湖大数据交易中心、陕西省大数据交易所、北京国际大数据交易所等近20家数据交易平台。此外，深圳、上海、贵州等地纷纷出台数据条例。

　　不过，从贵阳大数据交易所成立至今，6年多时间里，我国数据交易市场并没有想象中的活跃。业内专家指出，目前各地大数据交易所还处于摸索阶段，大多扮演着数据撮合类业务服务商的角色。在数据确权、数据定价、数据交易等数据要素市场化、流通机制设计等方面依然存在很多空白。

　　中国信通院在今年4月份发布的《中国数字经济发展白皮书》中指出，目前我国数据资产化体系远未建立，仍处于起步阶段。各方在开展数据交易流通时，因缺乏统一的标准规范，导致无法建立统一的数据大市场。此外，数据权属的法学理论和立法总体滞后，交易双方信任机制难以建立，缺少统一的数据定价方式等。

　　“我国数据要素市场规模快速扩张，但与之相匹配的数据要素市场体系建设相对缓慢。”吴琦表示，数据交易主体对于多源数据汇集、非结构化处理、数据清洗、数据建模等技术和工具亟待突破和提升，在数据产权、交易规则、技术规范、法律风险等方面缺乏共识，致使要素市场仍缺乏高效可行的交易模式，数据要素资产估值和定价困难，影响着数据要素的交易和流转效率。

　　为解决上述问题，加快培育数据要素市场，进一步释放数据要素价值，工信部在近日发布的《“十四五”大数据产业发展规划》中进行了三方面部署。具体来看，一是建立数据价值体系，制定数据要素价值评估指南，开展评估试点，为数据要素进入市场流通奠定价值基础。二是健全要素市场规则，发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系，鼓励企业参与数据交易平台建设，创新数据交易模式，建立健全风险防范处置、应急配置等机制。三是提升要素配置作用，加快数据要素化，培育数据驱动的产融合作、协同创新等新模式，推动要素数据化，促进数据驱动的传统生产要素合理配置。

　　练好数据治理内功 赋能银行业发展

　　值得关注的是，银行业属于典型的数据驱动行业，银行业金融机构积累了大量的客户数据、交易数据、外部数据等，具备数字化转型的先天优势。2020年，银行保险机构信息科技资金投入超过2400亿元，同比增长21%，信息科技人员数量接近15万人，同比增长超过17%，数字化转型持续加速。数据也已成为银行业未来制胜的核心“资产”和竞争力。

　　在这一背景下，不少银行开始探索如何利用数据资产更好地服务实体经济。比如，华夏银行杭州分行早在2015年就推出“电商贷”产品，通过获取企业经营数据、创建信贷估值模型等方式，分析电商企业数据，为符合条件的电商企业提供数据质押融资。上海银行近期发布首单“基于可交易数据资产的循环授信方案”，即基于上海数据交易所平台用户所挂数据资产，在评估资产价值后，在线完成授信额度核定和数据资产交易融资等。

　　在数字化竞争激烈的银行业，增强数据治理和应用能力早已成为各家机构不可回避的话题。业内专家表示，随着个人信息保护法、数据安全法、网络数据安全管理条例（征求意见稿）等法律法规相继发布，银行业数据治理必须以信息数据安全和监管合规为首要。在此基础上，规范数据治理、提升数据要素价值挖掘能力，通过有针对性的数据治理举措来实现数据的可见、可管、可用，将原始数据转化为可应用的优良数据资产，对于银行机构而言都有着更高要求。

　　中国银行业协会党委副书记、秘书长刘峰表示，银行机构应强化数据资产理念，深化数据资源应用，充分发挥数据要素倍增作用，将数据治理纳入战略规划，科学制定数据治理路线图，逐步建立起组织架构健全、职责边界清晰的数据治理体系。同时，制定统一、明确的数据标准，保证数据的统一性、完整性、真实性，做好数据分类、分级管理，提升数据质量，让数据可用、好用，并积极探索数据确权和对数据要素收益的分配。

　　吴琦也建议，银行要提升对数据治理的战略认知，建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确自身数据战略，落实数据治理责任，强化内部用数意识，将数据治理融入经营管理、业务发展和风险管理的全过程。此外，还要建立健全数据治理的体制机制、规章制度和信息系统，从组织结构、技术架构、业务流程、人才团队等方面，进行相应变革和调整，从源头采集、过程利用和事后监管实现数据管理和质量控制的闭环管理，实现数据质量的实质提升、数据价值的有效发挥、数据信息的有效共享。

责任编辑：《每日财讯网》编辑

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