金融機構如何更好地發(fā)揮數據價值？如何“管好”“用好”數據資產，如何評估、交易數據資產？如何應對數據治理、應用、安全隱私及合規(guī)等挑戰(zhàn)？圍繞這些重要話題，政產學研各界都在深入研究。
何為數據資產？
“從經濟學角度看，數據資產有三個關鍵性問題，即權益、定價和稀缺性。”中國社會科學院學部委員、國家金融與發(fā)展實驗室理事長李揚在2023數云原力大會“數據資產·金融核心競爭力”主題論壇上說。
李揚表示，首先，最重要的是產權問題，目前關于數據資產的確權問題，業(yè)內還沒有成熟的理論和有效的方法，還處于探索階段。其次，定價是數據資產交易的前提和關鍵。最后，數據具有可復制性，可以被反復使用，缺少稀缺性，由此產生的資源配置問題，會導致定價和交易機制的難題?，F階段，借助數字化的手段，已經使得數據資產某些關鍵性矛盾得到了緩解。例如，ChatGPT的出現，從某種程度上對經濟學研究范式帶來重大影響。面對未來可能的顛覆和改變，中國作為大國，更應該積極擁抱和踐行數據要素應用與數字化轉型，從而為全球新發(fā)展格局作出貢獻。
為什么數據會變成一種資產？神州信息董事長郭為認為，因為要實現價值交換，數據不是稀缺的，使用得越多價值越高。因為可以無限重復，這可能會顛覆傳統價值理論。因為在云環(huán)境下，就是更多地提供數據服務。數據用的場景越多，其價值就越高，而且不同場景下，數據的價格也是不一樣的，這給傳統認知帶來非常大的變化。我們正進入數字化時代、數字文明的新階段，這將顛覆我們在工業(yè)文明時期積累的認知、財富以及其他觀念。
在國家金融與發(fā)展實驗室副主任楊濤看來，數據要素價值的衡量標準是數實融合，而數實融合的本質是更好地運用勞動力、數據、技術、平臺等供給側要素，更好地服務居民與企業(yè)部門需求側。數據變現的過程是數據資產化，它的重要價值在于形成共通的數據語言，形成企業(yè)與機構的戰(zhàn)略資產，加速數據資產交易進程，促使數據資產產權問題明確。當前，數據資產面臨兩個重要挑戰(zhàn)：價值評估和進入財務報表。
在新要素大市場的背景下，金融業(yè)如何把握數據資產新機遇？
一些金融機構從業(yè)者表示，隨著《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》《數字中國建設整體布局規(guī)劃》等政策的出臺，我國數據要素市場從頂層設計進入到落地實施階段，金融機構需在數據資產估值、入表及數據要素市場生態(tài)研究的基礎上，積極參與到數據要素流通的大循環(huán)中，并積極發(fā)揮金融機構的優(yōu)勢，與社會各界一道，共同促進數據要素市場繁榮有序發(fā)展。
中信建投首席信息官肖鋼認為，數字化轉型的基礎是數據資源規(guī)模和質量、數據管理能力的提升，肖鋼分享了推進數字化轉型的思路：設立數字化轉型專職組織，“為數字化轉型說話”；制定數字化轉型愿景與規(guī)劃，愿景驅動、規(guī)劃保障；通過“3+1”方法論（客戶、產品、員工、數字化大運營）明確數字化轉型工作內容；形成抓手工作、敏捷、自評估、改進，伴隨數字化轉型始終。
光大銀行數據資產管理部副總經理黃登璽表示，數據要素化是數字經濟時代發(fā)展的必然趨勢，光大銀行基于長期的數據資產管理運營基礎和數據要素領域的研究探索，實現首筆數據資產授信融資業(yè)務，為破解數據資源屬性突出的專精特新類企業(yè)融資難問題提出新的解決思路，并在實踐中對確權、估值，入表，流通，治理和基礎建設提出了思考和解決方案。
重慶市原市長黃奇帆提出，在搶抓人工智能產業(yè)機遇、推動數字經濟高質量發(fā)展的同時，還應重視以下幾點：一是人工智能有潛在的失控風險；二是如果沒有政府的干預，人工智能可能極大地提高社會不平衡度，帶來經濟鴻溝；三是科學無國界，但是人工智能必須有國界，必須加以管控；四是人工智能可能被別有用心的人利用，引發(fā)巨大風險。
(作者：胡萍 )