数据内在价值

数据资产化是指将数据作为一种有价值的资产进行管理和利用，近年来，随着大数据、人工智能等技术的发展，数据资产化越来越受到企业和社会各界的关注。根据相关报道，去年企业数据资产溢价超过40%，数据资产富集企业并购溢价率超过300%。这表明数据资产对企业估值提升作用日益凸显，数据资产化已经成为企业发展的重要驱动力。此外，国家发展委提出《数据要素》三年行动计划（2024—2026年），目标是打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。这表明数据资产化将成为推动我国数字经济高质量发展的重要手段。同时，随着羽山数据资产化交易平台的发展，数据资产化的实现越来越便捷和高效。确立数据所有权，促进数据流通。数据内在价值

但在实现过程中，数据资产化面临的制度与技术障碍重重。“法律保障是要素价值的保障根本。作为资产，它就必然涉及到权属、产权的问题。现行的法律体系框架，事实上没有办法解决数据的确权问题。”梅宏表示，目前流通共享的数据定价、收益、分配无章可寻。同时，除了制度障碍，还存在技术挑战，数据安全、隐私保护、监管问题突出，这些问题属于国际性难题，还待进一步创新探索。从数据交易实践的角度，深圳数据交易有限公司（简称“深数交”）副总经理王冠向21世纪经济报道记者介绍了目前数据要素流通的现状及行业痛点诉求。“一是流通方式仍主要以数据包和API的方式为主。二是大量的数据资源尚未***，未在市场上进行流通，比如公共数据，互联网企业数据等；三是当前数据的交易模式主要是以场外交易为主，需要进一步引导场外向场内转移。”王冠说。 数据内在价值数据确权，构建数据治理新体系。

数据资产管理是指企业对其所拥有的数据进行规划、组织、协调、控制和监督的一系列活动，旨在确保数据质量、提高数据利用率、降低数据风险，从而为企业创造价值。数据资产管理涉及数据的全生命周期，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。数据资产管理的重要性主要体现在以下几个方面：提升决策效率：通过对数据进行有效管理，企业可以更加准确地把握市场趋势，优化资源配置，提高决策效率和准确性。增强业务价值：数据资产管理有助于企业挖掘数据中的潜在价值，推动业务创新，提升市场竞争力。降低运营成本：通过优化数据流程，减少数据冗余和错误，降低数据维护成本，提高运营效率。

那么，数字资产究竟应当理解为资产数字化还是数字资产化，或是二者兼顾？资产的数字化是建立数字金融体系的前提，而数字资产的实现过程包括以下步骤：1.确权。在数字金融时代，公私钥体系对传统的账户体系构成巨大挑战，确权不再必须通过账户体系完成。用户可通过数字身份，对拥有的资产进行登记，经分布式网络中的所有用户的一致认可后，完成数字资产的初始确认。2.资产原生信息的数字化。在资产的数字化过程中，资产的底层信息同步数字化，并随时间流逝自动更新，信息披露的效率和真实性大幅提高，底层资产的自主流动性随之提高。信息披露机制的自动化、透明化，降低了市场参与者的信息搜寻成本，对中小融资者更为友好。3.智能合约。数字资产的交易模式会发生深刻变革，交易双方可以将事前约定的合同条款写入智能合约，待条件触发时自动实现资产的交割和转移，交易流程无需第三方介入，可有效降低监督成本。数字资产的出现，或将重构金融市场的运行方式，允许大量传统的非标准化资产进入金融市场，低成本地在投资者之间流通，将催生金融业，推动数字金融体系的建立。数据确权的重要性是什么？

然而，要实现数据资产入表并非易事，还面临着诸多挑战。一是数据资产的界定和计量存在困难。数据资产具有无形性、多样性和复杂性等特点，如何准确界定数据资产的范围和价值是一个难题。二是数据资产的价值受多种因素影响，如数据质量、数据应用场景等。如何确定这些因素对数据资产价值的影响程度，也是一个需要深入研究的问题。三是相关法律法规和会计准则尚不完善。目前，对于数据资产的认定和计量，还没有统一的标准和规范。为了推动数据资产入表，企业可以采取以下措施：一是建立完善的数据管理体系。提高数据质量和安全性，为数据资产的入表提供有力支持。二是加强数据资产的价值评估能力。通过引入专业的评估方法和工具，准确评估数据资产的价值。三是积极参与相关标准和规范的制定。为数据资产的入表提供参考依据。羽山数据资产交易平台，让数据资产确权变得更加简单明了。线上数据资产确权代理方案

数据确权有助于提高企业的竞争力和创新能力。数据内在价值

数据资产相关标准和规范的编制工作已在全国各地铺开。比如，江苏、天津、上海、安徽、湖北等多地政企都在征集“数据要素×”典型案例，或在为相关标准和规范的编制做准备。3月6日，北京国际大数据交易所召开了2024年标准工作启动会。会上透露，今年将重点聚焦《数据资产登记指南》《数据资产质量评估指南》《数据匿名化处理实施指南》《数据资产合规入表指南》以及《数据可信流通跨域管控技术规范》等五项标准的编制工作。结合建行的案例，我们可以预见，以上四“指南”和一“规范”能出台，将有助于银行对企业，以及自身数据资产的规范化管理，特别是《数据资产登记指南》和《数据资产质量评估指南》两项标准的编制，将为银行在数据资产的确权、计量、入表、价值评估等方面提供明确的指导和规范。遵循这些标准，银行将能够更好地管理和利用数据资产，提升数据业务的稳定性和可靠性。 数据内在价值