清华－康奈尔双学位金融MBA2023级金融科技I课程报告：数据资产交易的重要性与发展趋势

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在现今这个信息化的时代，数据资产的重要性不言而喻。然而，在确认所有权、计入资产负债表、评估其价值等关键环节，相关政策尚存在模糊之处。这一状况不仅关乎企业权益，更是社会关注的焦点。它关系到如何高效发挥数据要素的价值，同时也关系到如何规避监管风险。

数据资产的界定

现在，多数人认同数据资产是拥有权的。个人对自己原始的数据享有掌控权，比如可以拥有和处理的权力。例如，在互联网公司搜集用户信息时，用户对自己的数据有表达意见的权力。但这类数据的经济价值并不大，只需记录下来即可。至于公共数据，它们属于国家或政府，不用于交易或作为抵押贷款，记录同样简便。这反映出不同类型的数据资产各有其特性。搞清楚不同数据资产的特性，有助于后续工作的推进。这亦是构建数据资产管理体系的基础。

各个主体对数据资产的理解各不相同。对企业来说，明确划分自身的数据资产，是高效规划其运用与发展的关键。从社会角度考量，精确的定义对于合理配置数据资源极为关键。

数据资产确权的重要性

数据资产的所有权问题越来越受到重视。这主要是因为数据资产与众多利益相关者的权益紧密相连。当数据资产能够直接或间接带来收益时，确定其归属变得极其重要。以数据分析公司为例，如果它们所使用的数据来源归属不明确，可能会面临法律风险。同样，在企业内部，数据使用的归属问题同样存在，例如员工数据归属不明，企业在利用这些数据时可能会引发不少争议。

在社会这个层面，确立所有权是数据合法流通的根本。只有搞清楚归属，数据资产的价值才能完全显现。只有这样，才有可能在社会中达成公平正义的交易和流通。

数据资产评估的难点

数据资产评估面临诸多挑战。运用成本法时，数据资产的定义模糊，给评估工作带来了不少难题。例如，不少企业难以确定日常运营中哪些成本应计入数据资产的成本，这与他们对数据资产定义的清晰度和成本归集的准确性密切相关。至于收益法，尽管许可费节约法较为普遍，但确定企业因数据资产节省的成本并非易事，尤其在数据交易市场尚不成熟的情况下。以新兴的数据服务企业为例，在评估自身数据资产价值时，常常会遇到这样的难题。

在评估时，要注意数据资产所属行业间的相互关系。不同行业的数据价值受不同因素影响，例如，金融行业的数据更看重安全性，而电商行业的数据则更注重消费行为的分析。这些差异使得评估工作变得更加复杂。

数据资产评估多层面考虑

评估数据资产需从多方面进行思考。首先，必须搞清楚权利的所有者是谁，因为如果权利归属不明确，后续的评估工作就失去了价值。再者，成本的计算也很关键，如果成本不能精确归集，那么价值评估的结果也会不准确。此外，对收益的预测是对数据资产未来收益的预估，比如预测一款社交软件通过数据资产开展广告业务能获得的收益，由于不确定性较高，预测难度较大。目前，市场法在应用上存在不少限制，但随着数据交易市场的进步，其前景有望得到改善。在目前的市场状况下，专注于数据挖掘的公司，很难有效地运用市场法对其数据资产的价值进行评估。

在实际操作中，我们必须持续挖掘。要整合多方面的经验和智慧。只有这样，我们才能逐步增强并优化数据资产评估系统。

银行数据资产管理新变化

银行业在数据采购领域有了新的动向。这不再局限于内部应用，而是转向了内外结合。银行对数据资产的管理已不再局限于传统领域，而是开始重视其经济效益等层面。银行利用数据资产促进实体经济发展时，确权、价值评估和贷后管理变得极为关键。各家银行都在探讨如何评估和控制风险。有的银行尝试组建专门的数据资产风险管理团队，有的则与其他机构合作，寻求科学准确的评估方法。尽管方法各有不同，但共同的目标是有效管理数据资产。

各家银行在数据资产管理方面还在摸索中。这一过程将为银行业的数据资源管理开辟新的发展方向。同时，它也将对金融体系与数据间的互动产生某些影响。

数据要素市场权益保障

在数据要素市场，必须保障各参与方的合法权益不受损害。只有充分认识到数据加工与运用的重要性，市场活力才能得到有效提升。如果企业在数据加工过程中不能获得应有的权益，那么它们投入资源进行数据处理的积极性将会降低。以一家小型数据加工公司为例，如果在处理完大量数据后不能将权益转化为实际利益，那么其运营可能会遇到重重困难。

保障了相关方的权益，数据要素市场便像一部运转顺畅的机器，各部分紧密配合，促进数据有序且高效地流动。这对数据要素市场的成长极为关键。

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