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数据行为新式出产要素，其政策真谛已不下于石油。然则，与石油不同的是，数据的价值不在于它的存在，而在于若何索乞降使用。而数据钞票化行为数据要素价值达成的伏击道路，也愈加无为地出面前公众视线。从国内总体实践情况来看，依然取得了显赫的进展，但还有好多闲居东谈主难以阐明数据钞票化的具体含义和应用。数据钞票化到底是什么？若何达成数据钞票化？本文将从资源化、钞票化、本钱化三大角度来为您深化了解、探索数据钞票化提供参考。

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站在数据要素视角上，数据价值的最终落地，触及到数据的资源化、钞票化与本钱化。也等于说，要先将原始数据通过整理、清洗、加工等方式，从无序变为有序，成为具备潜在利用价值的资源；其次将数据资源通过确权、登记、评估、订价、入表等要害，成为约略畅通的钞票；过程中并不休把数据钞票愚弄于出产照看、改革行径中。

PART 01

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数据资源化

从数据到数据资源

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一

概述

在数字化期间，数据是信息的原材料，是企业和组织进行有谋略、优化历程和增强用户体验的要害，以及能为企业带来价值的数据的都集，它不仅包括企业里面的数据，还包括外部的商场调研数据、用户生成数据等。当数据蕴蓄到一定例模后，除了正本记载事务信息的功能外，还具有进一步挖掘更高价值的后劲。因此，数据资源不单是是原始的数据，还包括对这些数据进行处理、分析后约略得到的有价值的信息和瞻念察力。

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而数据资源化是指将散布、无序的原始数据汇集、处理并回荡为有组织、易于侦察和分析的口头的过程，这是数据钞票化之路的第一步。某个数据有潜在价值但还未经过加工，那这等于数据资源。如果这个数据加工后成不错产生经济利益的数据，那它就变成了数据钞票。是以，数据有莫得价值，不是其自身决定，而是由需求决定，不同的使用场景，销亡数据的价值也不同。

二

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数据蚁集的挑战

数据汇集不错通过多种方式进行，包括自动化器具、在线表单、侦察问卷、传感器等。每种方法都有其上风和局限性。汇集数据的挑战在于确保数据的质地和辩论性，同期也要接洽到成本效益、数据隐讳和安全性的问题。举例：

1.数据的质地和准确性：如果数据质地差或不准确，那么基于这些数据的有谋略可能也会有误。因此，必须确保数据蚁集方法和开采的可靠性，以提供准确的数据。

2.数据的整合和分析：跟着数据量的不休加多，若何灵验地整合和分析这些数据成为一大挑战。不同开首和口头的数据需要进行长入和调治，以便进行深化分析和挖掘。此外，还需要借助先进的数据分析技巧，如机器学习和东谈主工智能，以发现数据中的荫藏法例和价值。

3.数据的安全性和隐讳：在汇集和处理个东谈主数据时，需要苦守辩论法律法例，确保数据主体的隐讳权不被侵略。同期，还需要接纳一系列技巧治安，如加密、侦察戒指等，以正经数据表现和浪费。这要求企业在数据蚁集和处理过程中，不休完善数据安全和隐讳保护机制。

4.成本效益：数据蚁集和处理需要参加大批的东谈主力、物力和财力。如安在保证数据质地和辩论性的前提下，尽可能地裁减成本，是数据蚁集过程中需要接洽的一个伏击问题。合理取舍数据蚁集方法和技巧，以及优化数据处理历程，都不错灵验裁减数据蚁集的成本。

5.实时数据蚁集：在某些场景下，如金融交游和交通监控，实时数据蚁集至关伏击。这要求数据蚁集系统具备高实时性和雄厚性，以确保数据的实时性和准确性。同期，还需要对数据进行实时辰析和处理，以便实时发现问题并接纳相应治安。

6.数据蚁集的可抓续性：跟着业务的发展和环境的变化，数据蚁集需求也会不休变化。因此，数据蚁集系统需要具备邃密的可推广性和适当性，以餍足不休变化的数据蚁集需求。

在面对这些挑战时，企业和参议机构不错接纳以下策略来提高数据蚁集的效力和质地：

1.取舍合适的数据蚁集方法和器具：根据需乞降资源，取舍最得当的数据蚁集方法和器具，以提高数据蚁集的效力和质地。

2.建树数据质地照看体系：通过制定数据质地圭表和检测方法，建树数据质地照看体系，确保数据的质地和准确性。

3.加强数据安全和隐讳保护：苦守辩论法律法例，接纳适当的技巧治安，加强数据安全和隐讳保护。

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PART 02

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数据钞票化从确权到入表

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在了解数据钞票化之前，最初要了解“数据钞票”是什么。根据中国钞票评估协会在客岁9月份发布的《数据钞票评估带领观点》（以下简称《观点》），数据钞票是指特定主体正当领有或者戒指的，能进行货币计量的，且能带来奏凯或者盘曲经济利益的数据资源。

一

数据钞票挖掘——数据钞票化的基础

数据钞票挖掘是数据钞票化的基础，主要对应业务数据化、数据资源化、数据居品化三个阶段。数据钞票化，简便来说，等于数据从原始数据沉着改革为数据钞票的过程。从数据钞票的酿成过程来看，数据钞票化是围绕数据的价值创造行径，包括数据加工、治理、开发以及交游等诸多要害和历程，最终方针是鼓动数据向数据钞票回荡，引发和开释数据价值潜能。联接数据形态变化与价值达成的具体过程，数据钞票化过程不错概述为以下四个阶段：业务数据化、数据资源化、数据居品化、数据钞票化。

1.在业务数据化阶段，企业应意志到数据要素对企业筹备发展的促进作用，在合规的前提下，更积极主动地汇集、聚集各项业务数据。此外，企业需要建树数据政策与筹算，明确数据照看的组织机构与职责，制定数据照看轨制与历程，打造企业数据钞票照看体系。

2.在数据资源化阶段，企业应当对存量数据与增量数据进行全面清点，按业务部门、形貌、系统等维度，梳理酿成数据资源目次，明确数据资源的血统链路，构建全域数据资源舆图。通过数据资源清点，加强跨部门、跨层级业务协同，提高数据资源使用率。建树数据字段圭表、数据字典、数据质地功令、数据钞票圭表等，酿成数据加工治理职责的长入共鸣。依据辩论法律法例和行业圭表，对数据资源开展分类分级安全照看，带领将来数据居品的开发应用。

3. 在数据居品化阶段，数据居品的参议开发要与数据应用场景精采联接。企业需梳理当用场景标签与数据居品类型，通过多元组合，寻找数据居品的契机点与管事提供方式，建树数据居品体系。通过数据居品开发，将数据资源回荡为有践诺价值的数据居品，餍足企业里面或外部用户的需求，为企业进步业务效力，并带来新的商机和收益。

4.在数据钞票化化阶段，在这一阶段主要通过确权、估值、入表、交游等妙技，明确数据居品的权属和价值，将数据居品改革为具有金融属性的数据钞票，为抓有东谈主提供保值、升值和资金融通等功能。

二

数据权属阐述——数据钞票化的前提

阐述数据钞票权益包摄是数据钞票化应当处理的雄壮问题，亦然数据钞票进行管帐阐述计量的前提条款。

2022年12月，中共中央、国务院印发《对于构建数据基础轨制更好施展数据要素作用的观点》，明确提议建树数据资源抓有权、数据加工使用权和数据居品筹备权“三权分置”的数据产权轨制框架。

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图：数据资源入表的钞票类科目

这一轨制框架的中枢在于区别数据的不同使用阶段和用途，明确不同阶段的权益东谈主和权益范围。数据资源抓有权温顺的是数据的原始领有者和其对数据的基本戒指权；数据加工使用权允许抓有者对数据进行处理和分析，以创造价值；而数据居品筹备权则触及将加工后的数据进一步用于生意行径，如销售数据居品或提供基于数据的管事。通过“三权分置”，既保障了数据原始领有者的权益，又促进了数据的合理利用和畅通，为数据本钱化提供了坚实的法律保障。

在实践中，数据权属的阐述过程经常复杂且充满挑战。举例，当数据由多方共同产生时，各方对数据的权益可能产生争议。此外，数据的跨境流动也带来了数据权属的外洋法律问题。因此，企业和组织在进行数据钞票化之前，必须仔细分析和评估数据的开首、汇集和使用过程中的法律风险，确保数据权属的明确和正当。

三

数据钞票入表——数据钞票化的转换点

数据钞票入表，是指将数据阐述为企业钞票欠债表中的“钞票”项，即数据钞票入钞票欠债表。入表是企业数据资源改革为数据钞票的主要方式之一。

2024年1月1日，财政部管帐司郑重发布《企业数据资源辩论管帐处理暂行端正》（以下简称“《暂行端正》”）郑重履行。《暂行端正》极富时效性和实践带领真谛，围绕数据资源是否不错阐述为钞票、可能阐述的钞票类别以及辩论阐述和计量等问题进行了范例，且兼顾信息需求、成本效益和生意机密保护原则，引入强制和自发泄漏联接的方式，指令企业根据自身情况进行泄漏，以全面地反馈数据资源对企业财务景象、筹备效果等的影响。 

最初，《暂行端正》对企业可纳入钞票的数据资源作念了界定，数据钞票需最初餍足“企业领有或者戒指”或“企业在日常行径中抓有”的条款。解说企业正当合规地享荒谬据资源辩论权益，是数据钞票入表的雄壮要害。企业不错将用户授权契约、代理契约、常识产权文凭、专利文凭等文献行为权属解说。

其次，《暂行端正》明确了在得当辩论管帐准则要求的前提下，数据要素不错按照不同抓有方针行为钞票入表，企业私用类的数据资源不错纳入无形钞票，对酬酢易的数据资源不错纳入存货。不管数据资源纳入无形钞票照旧存货，都同属钞票类科目，在提供管事或对出门售后计入损益类科目并阐述收入。钞票化处理相较于《暂行端正》发布之前的用度化处理方式，约略灵验改善企业钞票欠债率和利润率，减少数据资源参加期对利润的影响。

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图：数据资源入表的钞票类科目

按数据资源的取得方式，《暂行端正》对数据资源的成本归集也作念出了指引。对于企业私用计入无形钞票的数据资源，外购取得的，其成本不错包括购买价款、辩论税费、加工成本和盘曲成本；自行开发的，只消进入开发阶段得当端正的开销才能计入无形钞票成本，参议阶段开销需计入当期损益。对于对酬酢易计入存货的数据资源，外购取得的，其成本包括购买价款、辩论税费、保障费和盘曲成本；触及自行加工的，其成本包括采购成本、加工成本和其他开销。数据资源辩论成本纳入钞票，故意于竣工、准确地反馈企业参加景象，同期，也为数据钞票交游畅通提供合理的订价依据。

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图：数据资源的成本计量

临了，企业应当利用好《暂行端正》郑重履行前的时间窗口，作念好以下三项伏击准备：

一是全面清点企业数据。通过数据钞票照看平台，对照《暂行端正》中的界说和阐述条款，细目哪些数据是企业私用的，哪些数据不错对酬酢易。

二是提前作念好数据资源开发谋略与成本梳理。《暂行端正》遴荐将来适用法，在2024年1月1日《暂行端正》郑重履行前，企业依然用度化计入损益的数据资源辩论开销不再诊治为钞票。因此企业需明确哪些部分的参加按用度化计入损益处理，哪些部分的参加按《暂行端正》纳入钞票成本处理，作念好不同管帐处理方式的前后不绝。

三是强化信息泄漏。根据《暂行端正》中对强制泄漏和自发泄漏的要求，企业在数据资源生成、使用、交游、照看等过程中应郑重汇集辩论信息，通过泄漏匡助投资者更好地判断企业数据资源价值。

四

数据钞票评估——数据钞票化的助推器

数据钞票评估是数据钞票化的伏击前置职责。数据钞票入表主要依据成本法体现数据钞票价值，但仅从成本端难以准确反馈数据钞票的践诺价值，因此数据钞票要应用在金融领域，还需要第三方专科管事机构的估值行为参考依据，以增强数据钞票价值的准确性和客不雅性。

数据钞票评估需要温顺影响数据钞票价值的成本要素、场景要素、商场要素和质地要素。

四项要素：

成本要素包括酿成数据钞票所触及的前期用度、奏凯成本、盘曲成本、契机成本和辩论税费等，主要依据数据钞票在管帐报表中记载的各项成本信息。

场景要素包括数据钞票相应的使用范围、应用场景、生意模式、商场远景、财务预测和应用风险等，主要评估数据居品的应用远景和瞻望收益。

商场要素包括数据钞票辩论的主要交游商场、商场活跃进程、商场参与者和商场供求相关，与数据要素商场发展景象密切辩论。

质地要素包括数据的准确性、一致性、竣工性、范例性、时效性和可侦察性等。

无为情况下，数据质地评价是数据钞票评估的基础，主要参照国度圭表《GB/T 36344-2018信息技巧 数据质地评价方针》开展评价（数据质地评价方针详见下表）。根据数据自身特色与应用场景的温顺点对数据质地评价的一二级方针赋予不同权重，得出数据质地评价总分。因此，为达成更好的数据钞票评估落幕，企业在前期开展数据治理时，就应当郑重从各个维度进步数据钞票的质地。

表：数据质地评价方针（GB_T 36344-2018）

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数据钞票评估的基本方法主要包括成本法、收益法和商场法。

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成本法

成本法，是以重置该项数据钞票所发生的成本行为细目评估对象价值的基础，并对重置成本的价值进行诊治以此细目评估对象价值。遴荐成本法，除了归集与数据钞票辩论的各项成本用度，还需温顺各项参加与数据钞票的辩论进程、数据钞票的质地、经济寿命等。

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收益法

收益法，是通过测算该项数据钞票所产生的将来预期收益并折算成现值，进而细目被评估数据钞票的价值。在获取数据钞票质地评价等辩论信息的基础上，根据该数据钞票的历史应用情况及将来应用远景，联接数据钞票应用或者拟应用企业筹备景象，要点分析数据钞票经济收益的可预测性。遴荐收益法，需温顺数据钞票的应用场景、收益模式和收益风险。

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商场法

商场法，是在具有公开并活跃的交游商场的前提下，登第近期或往期成交的不异参照系价钱行为参考，并修正有特异性、个性化的要素，从而得到估值。遴荐商场法，需温顺该数据钞票或者不异数据钞票是否存在正当合规的、活跃的公开交游商场，是否存在适当数目的可比参照物。

各式方法自身莫得优劣，主如若适用条款有所不同。为了更准确地预计数据钞票的价值区间，数据钞票评估一般遴荐至少两种评估方法。现阶段，数据钞票价值评估主要遴荐成本法和收益法评估。商场法评估所要求的公开并活跃的交游商场条款暂未餍足，还需要法律、政策对健全数据要素商场赐与更多支持。数据钞票只消依托合规高效的数据要素商场进行畅通交游，才能更大限定开释价值和潜能。

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PART 03

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数据本钱化将信息回荡为本钱

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数据本钱化是在数据资源化和钞票化的基础上，赋予数据钞票更多金融属性，比如不错将数据钞票行为典质品进行信贷融资等金融行径的过程。

一

政策环境

面前，我国依然沉着酿成了一套“一项顶层筹算”+“一套基础轨制”+“多点政策配套”共同发力的政策体系。在顶层筹算方面，《数字中国建筑举座布局筹算》明确地提议了“开释生意数据价值潜能，开展数据钞票计价参议，建筑数据要素按价值孝敬参与分拨的机制”。数据行为钞票的生意价值与收益分拨依然成为了数字中国建筑的一项要点内容。

在基础轨制方面，“数据20条”明确支持为实体经济企业尤其是中小微企业数字化转型赋能开展信用融资，探索数据钞票入表。在配套政策方面，国度数据局、工信部、财政部、国度统计局、国度常识产权局以及中国表象局等多部委配合“数据20条”出台了一连串辩论的配套政策，初形势酿成了一套政策“组合拳”（参见表1）。

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二

行业实践

事实上，多地已围绕数据钞票融资张开实践，不少企业从中获益，依据我方的数据钞票登记文凭获取融资，灵验缓解了融资不毛。这也恰是政策支持和饱读吹的。近期财政部印发的《对于加强数据钞票照看的带领观点》（以下简称《带领观点》）指出，饱读吹在金融、交通、医疗、动力、工业、电信等数据富集行业探索开展多种形势的数据钞票开发利用模式。

2022年7月，北京外洋大数据交游所（以下简称“北数所”）揭牌，围绕数据钞票登记、评估开展职责。末端2023年11月，北数所数据交游备案界限已跳跃20亿元，交游主体500余家，披发27张数据钞票登记把柄。

北数所副总司理栾明月此前暗意，北数地点数据确权、评估上依然蕴蓄了不少案例，此外也在进行数据本钱化探索，包括数据钞票的质押融资、数据钞票保障、数据钞票证券化和数据钞票入股等。

三

挑战与远景

数据在金融领域的应用不啻于此。《步履谋略》将数据在金融领域的应用转头为进步金融管事水温顺提高金融抗风险才略两个方面。其中，有赖于科技、环保、工商、税务、表象、医疗、社保、农业农村、水电气等大家数据的敞开和利用。事实上，在各类场景中，金融是对大家数据需求最繁华、应用条款最熟悉、角落价值最大的场景，因而也一直是大家数据敞开的伏击实践领域。金融机构愚弄大家数据约略更充分地了解企业的筹备近况和发展趋势，约略灵验排斥银企信息不合称，匡助金融机构侧目金融风险，还不错通过裁减信用风险溢价的方式裁减有发展远景企业的融资成本。

不外，刻下大家数据在敞开和应用于金融领域的过程中仍然濒临一些问题。若何进一步进步大家数据质地，若何从场景需求登程精确汇集和敞开大家数据，若何保障数据应用过程中的安全和隐讳，这些问题还尚待参议处理和实践探索。

另外，《带领观点》指出，统筹愚弄财政、金融、地皮、科技、东谈主才等多方面政策器具，加大对数据钞票开发利用、数据钞票照看运营的基础设施、试点西席区等扶抓力度，饱读吹产学研合作，指令金融机构和社会本钱投向数据钞票领域。

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