如何挖掘數據資產價值？專家：確權估值待破題 加速推進市場化建設
來源：人民網 原創稿
人民網北京8月15日電 (記者李彤)“數據資產估值是全球性的難題。”“估值和定價是牽住數據要素價值的‘牛鼻子’。”在近期召開的“探索數據資產評估方法 推進數據要素市場建設”研討會上，參會嘉賓表示，數據要素對國民經濟發展的作用，正從輔助工具向重要引擎轉變。數據要素市場進入了全新發展階段，數據資產的“寶藏”亟待有序挖掘。
定義、確權、估值、流轉均待破題
與會嘉賓表示，儘管數據已是重要的基礎設施和熱門資產，但我國數據要素市場的發展仍處於探索階段。如何對數據資產進行定義、確權、估值及交易流轉，仍是難題。
“相較於傳統有形資產，數據資產具有非實體性、無消耗性、零成本複製性等特點，因此需要全面評估其使用成本，不能套用現有的普通評估辦法。”瞭望智庫與光大銀行聯合發佈的《商業銀行數據資產估值白皮書》建議，要通過積極的政策激發數據要素市場活力。制定市場規則，審慎包容指導市場有序發展。
中國互聯網金融協會副秘書長朱勇認為，數據要素被視為轉變經濟發展方式的抓手，但並非所有的數據都能稱之為數據資產，只有關乎到國家治理能力，能夠成為優化分配和使用自然資源和社會資源的關鍵依據或具備重大商業價值的數據資源，才是數據治理、數據資產化的對象。
“數據確權是數據要素流通的前提，能充分保障數據流通各參與方的權益；數據定價是數據要素流通的基礎，保障數據在市場的參與下趨於公允價格；數據交易是數據要素流通的關鍵，通過逐步完善的交易機制，實現數據要素的有序流通。”光大銀行副行長楊兵兵説。
激活數據資產面臨五方面挑戰
參會嘉賓表示，數據要素是各行業數字化轉型的基礎，推進數據要素市場建設，是激發數據資產潛力的必經之路。目前市場發展面臨五個方面的挑戰。
首先，數據確權應更多關注使用權，淡化所有權。中國人民銀行徵信中心副主任李連三表示，數據的產生涉及多個利益相關方，參與主體多、權益關係複雜，從數據所有權視角看，很難界定數據權屬，全球主要經濟體在立法和實踐中並沒有對數據所有權進行清晰界定，而是側重於數據合規使用問題。從數據使用視角看，需要各利益相關方共治，在採集、存儲和使用過程中應保證各利益相關方權益。
其次，數據加工處理方式有待升級。中國銀行業協會研究部主任李健表示，作為連接數據與應用的橋樑，變量加工體系越來越重要，傳統以代碼編寫為核心的變量加工方式在規模化數據處理需求面前顯得捉襟見肘。一方面，傳統變量加工方法通常由科技人員依據業務人員提出的加工需求進行代碼編寫、測試和驗證工作，工作量極大且極為繁複；另一方面，手工編寫的代碼不具備跨平台的通用性，數據在不同平台的協同對接過程中，兼容性也較差。
第三，機構、市場的數據治理和應用能力面臨更高要求。李健以金融業為例指出，一方面在數字化轉型過程中，銀行內部各個業務條線都積累了大量的原始數據，數據質量參差不齊，對業務的重要性也有差異；另一方面，數據分散在不同業務系統中，呈現零散式分佈，橫向縱向割裂，部門之間、條線之間對客户數據配置水平比不一致，加大了後續數據整合和應用的難度。
第四，數據資產的估值方法還不夠科學、客觀。朱勇建議，評估數據資產價值首先要做到可計量，按應用維度將數據切割成最小夠用粒度，申請和調用都能夠被記錄和量化。這樣既有利於數據產品的封裝，又能確保不失真、可閲讀、易理解。
第五，數據安全和隱私問題仍然突出。北京金融科技產業聯盟秘書長潘潤紅表示，儘管監管部門連續出手，但數據的採集、存儲、共享等環節隱私泄露問題仍時有發生，數據黑產仍然猖獗。同時，過度收集用户信息、大數據殺熟等數據壟斷現象也亟需警惕。
激發數據活力開放共享數據
參會嘉賓表示，在數據要素市場建設中，政府與市場的“手”要平衡、形成合力。
李連三建議，應從頂層設計出發，在保護各利益相關方權益的前提下，推動數據的有序開放、充分共享，形成具有競爭性的數據要素市場，讓市場在數據資產定價中發揮決定性作用，在全國範圍內形成數據要素的均衡價格體系。
中國民生銀行信用卡中心副總裁譚少慧表示，建立公開的數據交易市場十分必要，這就需要清晰的頂層設計，需要“看得見的手”進一步謀劃。目前數據交易市場以單對單、點對點的個體交易模式為主，數據價格不公開、不透明，規範性也有待商榷。
圍繞構建第三方認證等評價體系，朱勇表示，建立數據要素公平、有效的定價機制是市場建設的核心。數據資產的估值方法目前仍處於探索階段，建立以供求關係為基礎、以數據價值波動為考量的標準化定價模型很有必要。
中國建設銀行建信金科副總裁譚浩認為，要儘快暢通數據開放共享。以金融業為例，金融機構首先須破除內外部的各類有形、無形的條線壁壘和版塊分割，制定數據共享責任清單和需求清單，建立跨部門、跨層級的數據共享協調機制。
強化安全防護體系，也是嘉賓關注的重點。潘潤紅建議，要加強相關部門的聯動，合力打擊數據非法交易的生產鏈，共同營造良好的數據保護環境。同時，嚴格遵循用户授權、最小夠用、專事專用、全程防護的原則，加強數據全生命週期的安全管理，把好安全關口，嚴防數據泄露、篡改和濫用。