随着技术迅猛发展，数据已成为驱动经济增长的新质生产要素，在优化决策、提升效率和催生新业态方 面作用关键。数据经济规模持续壮大，已成为我国高质量发展的重要引擎。在此背景下，探索数据资产 证券化，对于盘活数据要素价值、拓宽企业融资渠道、深化数据要素市场改革具有重要意义。 一、数据资产证券化的内涵界定 （一）数据资产的概念演进 数据资产是指由组织合法拥有或控制，能够进行计量并带来经济或社会价值的数据资源。我国高度重视 数据资产的管理与应用，逐步构建了围绕数据治理、流通交易与安全保护政策的框架。国家层面通过制 定标准，明确了数据的资源与资产属性，而地方实践则丰富了其确权路径，例如北京、江苏等地探索的 数据知识产权登记，侧重于数据的智力成果与商业价值；深圳等地的规则则区分了数据资源与数据产 品，强调加工增值与市场交易属性。这些探索共同推动数据从资源向可辨识、可计量的资产演进。 （二）数据资产证券化的概念 数据资产证券化，是以数据资产未来可产生的稳定现金流为偿付支持，通过结构化设计进行信用增级， 并在此基础上发行资产支持证券的融资过程。其基础资产可表现为数据资产质押贷款债权、数据服务应 收账款、特定数据产品收益权等形态。 ...

青岛数据集团首席数据官赵传启 中经记者 李晖 北京报道 公共数据的开发利用，是激活要素价值的关键突破口。数据集团作为公共数据的"一级开发商"，其探索 和实践路径为创新公共数据市场化配置提供了重要参考。 青岛数据集团首席数据官赵传启在演讲环节表示，青岛数据集团定位于公共数据运营，通过场景和创新 对公共数据进行开发利用，已赋能120余家企业完成数据资产入表，10余家企业开展数据资产证券化和 数据资产质押，探索出一条"运营赋能+服务变现"的可持续经营和盈利路径，形成"以公共数据运营撬动 数据要素市场"的发展模式。 明确定位：多维架构支撑公共数据运营核心 青岛数据集团成立于2025年2月，前身是已深耕公共数据运营两年的华通智研院。集团主要有三大核心 业务板块：以数据运营事业部为载体，覆盖公共数据运营中心、数据资产登记评价中心、大数据交易中 心的全链条服务；以数据产业事业部及创投公司布局数据要素和人工智能产业投资；以数字青岛公司聚 焦人工智能垂直领域大模型和数据基础设施建设。 赵传启指出，发展之初，青岛数据集团就定位于深化"以公共数据运营撬动数据要素市场"的发展模式， 以"公共数据运营者、数据市场撬动者、数据业务协同者 ...

文章核心观点 - 数据要素市场正赋能千行百业 数据驱动、模型交付的智库新业务模式可能成为第二增长曲线 而跨界融合与场景创新是未来数据业务落地的核心突破口[2][4] 深圳国家高技术产业创新中心概况 - 公司是一家成立于1992年的科技产业智库 由国家发改委与深圳市政府共同设立 目前团队有300人 长期服务于深圳和大湾区政府领域的科技产业决策[2] - 智库服务两类群体 一类是政府部门 一类是金融机构与大型企业的战略部门[2] 智库数字化转型与数据产品 - 智库业务进行数字化转型 打造了全国首个创新产业情报领域的高质量数据集HiTech data 开创“数据驱动、情报赋能”的科技产业决策新范式[3] - HiTech data数据集有效数据达400亿条 日更新量超600万条 整合了1.1亿个机构、1.4亿个专利、100亿个舆情及3900万个人才数据[3] - 融合自然语言处理与机器学习技术 开发超100个产业分析模型 构建了包含7.8亿个实体、百亿级关系的知识图谱[3] - 该数据产品已服务50余个政府部门与千余家企业用户[3] 业务模式与增长曲线 - 在企业转型的场景化服务过程中 新业务不断迸发 传统智库运营模式如做调查、访谈的形式在业务中的占比逐渐下降[2] - 数据化形式的新兴业务 以及以模型化形式向客户交付 反而可能会成为第二增长曲线[2] - 在探索场景化应用过程中形成了三方面体会：知识化、模型化、产品化[4] - 目前打造出来了两个产品类型 一个是SaaS化产品用来赋能B端和C端部门 另一个是DaaS服务形成一系列数据产品直接服务于数据使用方[4] - 目前智库研究的行业模型已经超过100个[4] 公共数据运营与市场机遇 - 在实际服务政府与企业客户过程中 公共数据的融合不可避免 将企业真实运营数据与智库自建的决策型数据结合 能够在研发、生产、供应链管理和市场营销等环节产生更显著的辅助决策效果[3] - 当前市场急需一种能够实现市场化良性运作的公共数据平台 以真正打通数据价值转化的链路 形成稳定、可持续的运营模式[3] 行业挑战与发展关键 - 场景正成为当前创新体系中最关键的要素之一 在具体产业场景中 如机械、加工、高端设备等细分场景 常常面临“语言不通”的现实[4] - 唯有真正切入产业现场、理解企业业务流程与痛点 数据能力才能被有效嵌入并释放价值 否则在推动千行百业的数据化、产品化和价值化过程中路径可能受阻[4] - 跨界融合与场景创新将成为未来数据业务落地的核心突破口[4]

数据要素市场发展趋势与核心观点 - 当前数据热点已从传统数据库转向人工智能原生数据（AINet），数据供给的核心是适配人工智能发展需求，将数据加工为标准化高质量数据集是先决条件 [2][8] - 数据要素市场旨在赋能千行百业，其发展需要跨界融合、复合型人才以及长期耐心的资本投入，以解决技术与业务之间的语言壁垒，并将数据能力转化为解决实际生产问题的产品与服务 [5][11] - 公共数据的开放共享面临安全合规与价值释放的悖论，需要顶层设计建立全国性整合机制、容错机制并赋予地方统筹决策权，以突破地域限制，降低企业获取和使用数据的成本 [4][10] 数据供给与技术工具创新 - 可信数据空间技术成为加速数据流通的关键工具，已有实践通过参与国家数据局高质量数据集评测平台、与深圳数据交易所合作，实现了大模型语料训练数据的合规交付 [2][8] - 标准化数据与技术工具的协同价值已在政务数据应用中得到验证，例如技术支撑已落地海淀区公共数据智能体评测场景 [2][8] - 数据产业发展需要耐心资本加持，当前热钱集中于具身智能等终端领域，而数据产业作为底层支撑需要长期资本投入培育生态，深耕数据供给、技术工具等基础领域 [5][11] 行业应用场景与实践案例 - 在文旅场景，票付通作为国家数据局首批数据要素试点，打通了福建省残疾人、教师、大学生等特定人群数据，通过“一次认证、全国通用”平台实现游客刷脸或动态身份码一秒入园，解决了景区核验效率低的难题 [3][9][10] - 在产业端，统一股份通过建设内部数据智能体，将几十万条原材料、配方数据纳入研发，使产品配方开发周期从1年缩短至3个月 [3][10] - 文旅场景正在进行碳普惠探索，通过游客绿色出行、酒店节能减排等场景，实现环保与商业价值的共赢 [5][11] 公共数据应用的挑战与需求 - 产业端对公共数据存在迫切需求，例如碳足迹、水足迹核算缺乏统一标准与公共数据支撑，企业需自行投入大量成本核算且数据国际认可度低，呼吁国家牵头建立标准化核算体系与公共数据平台 [3][10] - 全国游客流动的特性要求公共数据突破地域限制，需建立全国性数据整合机制，让企业通过统一入口获取跨区域公共数据，避免层层申报的效率损耗 [3][10] - 公共数据供给存在“安全合规与开放共享”的悖论，越强调数据价值，数据溯源单位越谨慎，反而增加了数据输出障碍 [4][10] 数据要素落地的关键支撑 - 数据要素落地需要复合型人才，企业需在组织架构层面推动业务与技术岗位的协同，以解决“懂业务的不懂技术，懂技术的不懂业务”的行业普遍痛点 [5][11] - 激活数据价值的关键是跨界融合与场景创新，必须从机械、加工等行业企业的实际生产问题出发，将数据能力转化为可解决具体问题的产品与服务 [5][11] - 顶层设计需建立容错机制，为数据要素创新提供制度保障 [4][10]

核心观点 - 数据已成为与土地、资本并列的核心生产要素，“区块链 + 隐私计算”作为底层技术，需通过中间层服务连接应用场景，关键在于形成可持续的商业闭环[3][8] - 公司通过构建可信数据空间整合多方数据资源，已在医疗、金融等领域形成可复制、可推广的商业化案例，并探索法律、能源、文旅等多行业应用[3][4][9][10] 医疗领域应用 - 针对医疗体系数据分散、学科割裂的痛点，公司构建医疗可信数据空间，整合卫健、医院、数据局等多方数据资源，依托隐私计算与区块链平台及个人授权机制[3][8] - 在智慧医疗领域，整合皮肤科、心血管科、眼科等多科室数据，打造高质量数据集与AI多模态融合大模型，实现智能导诊、影像判断等功能[3][8] - 与北大口腔合作解决数据分散与临床科研割裂问题，推出国内首张口腔AI三类医疗注册证，通过智能诊断系统提供全流程服务，降低就医成本并形成可持续盈利模式[3][8] - 在保险直赔领域，于温州落地意外险快速理赔项目，打通医保、卫健委、医院、交警与保险公司的数据链路[4][9] - 在网约车事故等场景中，患者无需垫资即可实现线上直赔，使保险公司年均成本降低80%，形成用户、企业、数据厂商三方共赢格局，具备全国推广价值[4][9] - 在药物研发与AI创新领域，依托整合后的高质量医疗数据为药物研发提供支撑，并孵化更多医疗AI应用，推动行业数字化转型[4][9] 金融领域应用 - 金融机构对数据可信性、安全性要求极高，公司通过“区块链 + 隐私计算”技术实现金融数据的合规共享与高效利用，解决多方协同中的隐私泄露风险[4][9] - 该技术为信贷审批、风险管控、数据资产化等场景提供支撑[4][9] - 金融行业被视作技术落地的“付费意愿强、场景需求明确”的领域，已形成多个可复制的商业化案例[4][10] 技术发展与市场展望 - 除医疗和金融外，技术还在法律监督、能源、文旅等领域进行应用探索[4][10] - 当前数据要素市场基础设施建设已日趋完善，下一步核心是聚焦场景落地，技术必须形成可持续的商业闭环[4][10] - 未来需进一步挖掘各行业数据价值，推动更多场景实现“降本增效 + 价值创造”，共同构建规范有序、繁荣活跃的全国一体化数据市场[5][10]

数据要素市场价值链重塑 - 将工业制造业的“微笑曲线”理论延伸至数据要素市场 价值链两端的附加值最高[2][5] - 价值链一端是数据供给侧的高质量数据采集与治理 另一端是应用侧的场景变现与价值实现[2][5] - AI技术正在重塑数据价值链 中间的数据传输与简单加工价值持续降低 而上游高质量数据集供给和下游数智融合场景创新的重要性愈发凸显[2][5] 数据产业链各环节演进 - 传统数据供给模式已被重构 算力普及推动上游数据产业从“量”到“质”的转变[2][5] - 中游可信数据空间等技术破解了数据流通的可信与管控难题[2][5] - 下游涌现出模型工厂 MaaS服务等多元数智融合场景 未来AI将驱动数据实现自循环生态闭环[2][5] 企业数智化转型核心 - 无论AI型厂商 信息化企业还是传统制造企业 数据工程都是未来研发的核心 数据是AI的养料 AI是数据价值的驱动力[2][5] - 数智融合是必然趋势 数据是高质量发展的核心引擎和衡量发展质量的重要标尺[2][5] - 数据价值释放需依托“业务 + AI + 数据”的三维整合 推动企业从传统数据能力建设转向AI驱动的数据建设 深耕行业场景形成解决方案[2][5] 企业转型逻辑与价值 - 企业数智化转型核心逻辑是以数据为基础构建知识工程 通过AI大模型训练与推理实现高质量数据集供给 培育行业垂类场景智能体赋能业务[3][6] - 形成“数据 - 模型 - 应用 - 数据”的业务闭环 反向迭代数据工程[3][6] - 该过程能为企业自身降本增效 解放人力价值 并在数据要素市场的零级市场层面 为企业数据资产的高质量建设提供支撑 助力数据要素价值充分释放[3][6]

贵阳大数据交易所的战略定位 - 明确三大核心定位：公共数据价值化的核心服务者、市场信任体系的坚定构筑者、全国统一大市场的积极协同者 [2][7] - 作为公共数据价值化核心服务者，依托贵阳大数据产业优势，打通公共数据从资源目录管理到合规上市的全链条服务 [2][7] - 作为市场信任体系构筑者，以“裁判员+服务员”角色构建可信基础设施，降低交易各方成本与风险，而非追求自身商业利益最大化 [2][7] - 作为全国统一大市场协同者，参与跨区域、跨层级规则对接与标准互认，贡献贵州经验 [2][7] 推动战略落地的三维举措 - 举措一：夯实基础公共服务体系，作为全国首个公共资源数据要素交易平台，遵循“公正、公平、公开”原则，提供一站式公益性服务 [3][8] - 举措一：打造集数据资源登记、产权登记、资产登记于一体的递进式登记服务平台，厘清权利边界，为数据资产化、资本化奠定基础 [3][8] - 举措二：以“五位一体”培育全链条生态，通过“定规则、强合规、促定价、保安全、育生态”五维抓手系统化构建市场生态 [3][8] - 举措二：深度参与国家及地方数据要素标准制定，细化交易规则体系，并将合规审查嵌入全业务流程 [3][8] - 举措三：聚焦公共数据价值化突破，构建与贵州大数据集团的前后端协同模式 [3][8] - 举措三：贵州大数据集团作为全省唯一公共数据授权运营主体，负责数据归集、治理、脱敏及初级产品开发 [3][8] - 举措三：数交所专注于产品运营、合规审查、市场撮合、交易结算等流通环节，推动公共数据安全可控地转化为可交易产品 [3][8] - 平台目前已挂牌企业征信、交通流量、医保风控、普惠金融等多个高价值场景的公共数据产品 [3][8] 未来发展规划与目标 - 目标一：推动数据产品向标准化资产跃升，联合权威机构助力更多数据产品完成资产入表，获得金融市场广泛认可 [9] - 目标二：推动交易机制向智能化、规模化跃升，升级平台功能模块，实现特定领域交易规模突破 [9] - 目标三：推动生态协同向跨域一体化提升，通过可信数据空间与各地数据交易平台、行业数据空间开展深度合作 [9] - 目标三：致力于实现规则互认、系统互联、生态互促 [9]

公司业务板块与架构 - 公司前身为华东智研院，已积累两年公共数据运营经验 [3][6] - 公司形成四大核心业务板块：数据运营与数据服务交易、数据产业投资、人工智能垂直领域大模型研发、数据基础设施建设 [3][6] - 数据运营与数据服务交易板块下设公共数据运营中心、数据资产登记评价中心、大数据交易中心等机构 [3][6] - 数据基础设施建设由原海信政府事业部划转组建的“数据青岛”公司负责 [3][6] 数据资源运营与场景应用 - 公司通过联合社会数据，已形成7亿余条数据资源 [3][6] - 通过可信数据空间与数据托管两种模式实现数据融合 [3][6] - 公司聚焦市场需求打造金融、医疗、海洋、智能制造、电子保函等九大专区 [3][6] - 公司开发垂直领域政务大模型，已为青岛市20个委办局的20余个应用提供支撑 [3][6] 数据要素市场布局与模式创新 - 公司构建了“一级市场公共数据运营 + 二级市场生态协同服务”的全链条布局 [3][6] - 公司成立全国首个数据资产登记评价中心，探索形成数据资产入表的“青岛模式” [3][6] - 通过合规报告、数据产权登记、价值评价报告、成本归集报告四类文件完成数据资源向资产的转化 [4][7] - 该“青岛模式”已被全国50多个城市借鉴 [4][7] 数据资产资本化探索 - 公司牵头成立全国首家数据资产证券化联盟 [4][7] - 目前有20亿元规模的数据资产证券化项目已在深圳证券交易所申请，后续拟在上海证券交易所发行 [4][7] - 公司率先开展数据资产入股实践，推动数据作为生产要素参与社会分配 [4][7] 产业赋能与生态构建 - 公司通过产业事业部打造具身智能机器人训练场，以高质量数据集赋能人工智能产业发展 [4][7] - 公司聚焦海洋、康养等青岛特色领域，在可信数据空间内开展创新应用 [4][7]

公司业务定位与模式 - 公司定位于公共数据运营 [2] - 公司通过场景和创新对公共数据进行开发利用 [2] - 公司探索出“运营赋能+服务变现”的可持续经营和盈利路径 [2] - 公司形成“以公共数据运营撬动数据要素市场”的发展模式 [2] 公司业务成果 - 公司已赋能超过120家企业完成数据资产入表 [2] - 公司已助力10余家企业开展数据资产证券化和数据资产质押 [2]

行业与公司核心动态 - 云南花卉产业完成首笔数据交易，交易双方为昆明斗南农产品拍卖有限公司与云南财经职业学院，交易商品为“花卉产业拍卖交易数据” [1] - 交易数据源自斗南花卉电子交易中心3年间的真实交易数据，涵盖花卉品类、品种、色系、等级、瑕疵、开放度、长度等多维度信息 [1] - 数据产品应用于教学实训与经营决策支持，例如在虚拟仿真基地展示价格曲线、实时成交量，并用于模拟账务处理和形成财务报表 [1] 市场地位与规模 - 斗南花市作为亚洲第一、世界第二的鲜切花交易市场，2024年花卉交易量达141.76亿枝，交易额达115.74亿元，连续25年保持全国第一 [1] - 海量的交易数据蕴含丰富的供需信息，被视为产业升级的“数字肥料”，具备广阔的挖掘空间 [1] 数据交易平台运营 - 昆明国际数据交易所数据要素流通服务平台于2024年3月发布，由昆明联合产权交易有限公司与中国移动通信集团云南有限公司联合推出 [1] - 该平台被比喻为“数据超市”，上线后正式登记数据产品447个，撮合交易金额达9952万元 [2] - 平台参与主体分为三类：数据提供方、数据需求方，以及负责数据产品加工和交易合规审核的数据商与第三方服务机构 [2] 数据产品化与安全流程 - 数据从“原料”到“商品”需经规范流程，包括登记注册、应用场景撮合、合规审查，并依次颁发数据产品登记凭证、挂牌证书及交易凭证 [2] - 为保障数据安全，原始交易数据不直接流通，而是经过清洗、脱敏后形成合规数据产品 [2] - 平台正依托中国移动技术平台打造可信数据空间，运用隐私计算、区块链、数据使用控制等技术，确保数据交易合规、安全、可信、便捷 [2] 地区数据要素市场发展 - 云南正通过推广典型案例，稳步推进公共数据授权运营、可信数据空间建设，并开展数据资产全过程管理试点，以强化数据资源开发利用 [3] - 地区发展的核心挑战在于让数据“供得出、流得动、用得好”，以加快释放数据要素价值 [3]