崩了
三年疫情之后,我们开始了数字化产业发展的新局面,根据《国家数据资源调查报告(2021)》,2021年全年,我国数据产量达到6.6ZB,占全球数据总产量(67ZB)的9.9%,仅次于美国(16ZB),位列全球第二。截至2022年8月,全国数据交易平台也已达40家。
数字经济的各个行业,目前都已经得到了市场的高度关注,从产业链来观察,数据要素市场根据过程可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据交易流通、数据分析应用和数据资产证券化等,而这里面的数据流通环节可以细分为数据确权、数据估值、定价以及数据交易等几个阶段。其中数字确权大火也是有数字经济发展的相关政策支持,不过因为数据资产具有特殊属性,我国到目前为止还没有一部全国性的数据确权立法。
数据确权只是数据要素发挥价值的第一步
数据确权涉及到数据的贡献权、数据的使用权,数据的拥有权,另外就是数据的价值分配权。这些是很庞杂的问题,数据的贡献者、数据的管理者,数据的拥有者之间的问题处理不好,就难以处理数据价值的分配权。
数据权一直是个比较有议论的问题,是由谁产生权利就归谁吗?还是其资产的所有权在谁那里权利就归谁?我们使用淘宝、拼多多等网站,企业搭建了这些平台,我们又使用了这些平台,两者都产生了数据,那么数据所有权归谁,归企业吗,因为企业搭建了网站,它建立了数据中心,企业也运转了数据库。但是是众多用户的使用才产生了众多数据。对于数字权利的分配,现在的管理不多,尤其是对数据的确权,对个人隐私的保护都在加快立法,包括上海的数据立法也正在加速推进,各地都在加速推进。
如今我国越来越重视对数据合规和安全性管理,而数据确权就少不了对原始数据的处理、清洗等步骤,原始数据一旦出现像泄露、篡改、滥用等问题,很可能造成比较大的危害。刚刚我们说的是众多平台企业,而政府里的相关数据,这些数据若是出现泄露、篡改、滥用等问题造成的危害就更大,针对这些数据需要确权的迫切性更强。但是政府数据不可能给**性质的市场主体**,如何保护,应该是需要有国资背景的相关公司去承担数据中间人的角色,实行数据确权。
比如这两天大涨的人民网,人民数据资产服务平台是我国首个数据确权平台,是由人民数据管理(北京)有限公司于2019年推出的一个平台,这个平台的服务流程是从数据版权联盟、监管机构、平台发起再到数据确权认证中心最后汇报至政府主管部门。2022年6月,人民网打造了我国首个个人信息保护与确权服务平台“人民数保”。目的是在保护个人数据不被非法乱用的同时,实现数据精准确权、授权、流转及二次开发,将个人数据权利还归个人,让数据真正取用于民、造福于民,让广大人民群众共享数字化红利。其客户已超200家,不乏航天信息、农业银行、**银行等比较大客户。
数据确权为数据要素市场化配置的一个环节。发展到现在,仍有很多问题需要解决,比如要对数据要素全流程进行关注,数据治理智能化、流通交易的合规化等等,这些都少不了数据治理的相关企业做贡献,也少不了做算法、建模的技术服务的相关企业的身影。最原始的数据就像一个原材料,如何把这个原材料变成产品,中间会有很多环节需要有专业的人进行制造,最后才能变成产品。
金融行业的数字应用起带头作用
数据确权之后便于数据流通,数据流通之后便于数据增值。也就是说数据确权只是数据要素发挥价值的第一步,还要在数据流通过程中资源化,最终资产化。
现在,数据也是一种不可忽视的生产要素,它能够有效地促进生产活动,资源合理化配置,提升生产效率等。在云计算、大数据、物联网、工业互联网、5G技术等新一代信息技术的参与下,企业的业务活动加速数据化,通过将业务、经营、管理活动数据化之后,数据才有了被有效利用的可能。
企业能够产生内部数据和、外部数据,这些数据有很多来源和种类,有的能够被结构化,有的不能被结构化,那些能够被结构化的数据往往更容易被收集被记录,被记录的数据也并不都是都具有价值。还需要企业能够识别有价值的数据,将对生产、经营、管理、决策有用的数据按照主题域进行结构化、、资源化,便于管理和转化。
也不是所以得数据资源都是资产,企业就要分清楚哪些资源可以带来效益,带来利润,要把能够带来效益利润的数据资源向数据资产转化转变。要把数据资产价值和业务价值相结合,让数据资产能够具有价值。
比较直观的是打造数据化产品,数据集、报告、趋势、算法等,直接进行数据交易产生价值,不直观的是需要将数据资产的价值和业务价值相挂钩,用相关业务来驱动数据资产升值,这就比较麻烦,既需要企业将数据资产与业务结合转变为价值,还需要能够衡量价值。但也只有这样,数据资源才能被资产化。
能够将数据资源化、资产化,说明数据已经能够为企业提供看得见的利润或者效益了,像前段时间金融业光大银行公布了《商业银行数据资产会计核算研究报告》以及《商业银行数据要素市场生态研究报告》。主要内容是光大银行利用相关的成本法、市场法,还有收益法,打造了一个通用的估值算法体系,在这个估算体系里面,运用了数据规模、数据质量、数据应用等成果,把自己的数据资产价值进行了估值。最终估值之后显示,光大银行数据资产估值超千亿元。在光大银行整个数据资产价值体系中,原始类数据资产占到30%,过程类占3%,应用类占67%。
实际上,金融行业的数字应用是最早的,在众多行业中走的比较靠前,并且有较为完善的数据分析能力。像我们身边的一些银行,能够通过大数据分析对个人用户和企业用户进行授信等级划分,而一些保险企业也能利用数据分析识别潜在的**风险等。金融企业在数据分析、数据应用上还比较普遍,这些企业往往有大量的数据,有分析的能力,我们提到的光大银行,像其他**银行、我国银行、农业银行、建设银行等国有银行的数据资源往往是最丰富的,相应的数字应用场景也都是比较丰富多样的,这些领域的尝试也都比较多,这些企业应该最先进行数据资产化。
不过,除了金融业,其他行业来看,数字资产的应用不多,还是比较模糊,比如权属不清晰,数据从生产到流转的过程中,可产生衍生数据及衍生数据主体,数据资产主体具有多重性。市场上还没有统一、普适性的定价标准和健全的数据资产交易机制,使得数据资产的价值无法量化。所以想要做得更好,数据资产化也有这些问题需要去解决,需要从法律角度的数据资产确权和市场角度的数据资产估值与交易。
数据安全也应该被重视,这个问题已经被提到过很多次了,数据能够完完全全参与企业的业务流程,若是没有一个综合管理的**,很容易在企业的某个业务环节出现问题,这就需要一些企业来处理这种问题,去解决在业务交互时,数据流动的过程中产生一系列的不合规问题。
在数字经济时代,庞大、复杂的经济活动所产生的海量数据,蕴藏着巨大价值。现在关于数字经济的各个方面都比较火热,而落实下来需要仍数字经济、平台经济、互联网产业发展跟实体经济去做结合。但是谁能够最先产生经济价值跟效益还需要去观察。
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