随着《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策的不断出台，数据资产在金融创新中的重要性日益凸显。在先进城市的实践引领下，逐步形成了以数据资产信贷、数据信托和数据资产证券化为代表的新型金融业务类型，为金融创新提供了新的思路。但当前我国数据资产化尚处于起步阶段，数据资产金融创新的基础不足，如何更好地推动大规模数据资产的形成，支撑数据资产金融创新业务发展，成为未来金融发展的重要方面。
数据资产金融创新的实践
根据《企业会计准则——基本准则》，资产是指企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。而企业将一项资源在会计上确认为一项资产，既要符合基本准则有关资产的定义，还应同时满足与该资源有关的经济利益很可能流入该企业、该资源的成本或者价值能够可靠计量的要求。
从数据资产的特征来看，其具备外部性、增值性和价值波动性三种金融属性，可以起到增值、保值或融资的作用，因此逐步衍生出数据资产信贷、数据信托、数据资产证券化、数据保险等不同的基于数据资产的金融创新应用。
一是数据资产信贷业务。数据资产信贷业务主要包括数据资产凭证质押和区块链存证平台质押。数据资产凭证质押指企业将自身拥有或控制的数据资源，通过数据确权生成数字资产凭证，进而以该数字凭证作为质押物进行质押融资。区块链存证平台质押是指企业利用区块链技术特性，对数据资产、原创设计等知识产权进行存证，并通过存证进行质押。实践中，中国银行嘉兴分行通过数据资产凭证质押向浙江淏瀚信息科技有限公司发放660万元贷款，上海银行滨江支行通过区块链存证平台质押向浙江凡聚科技有限公司授信100万元。
二是数据信托业务。数据信托指金融机构根据数据主体的委托，为数据主体依法采集、汇总的数据设立财产权信托，并根据合同约定向托管人提供合法合规的托管服务。从类型来看，数据资产信托可分为公共数据信托、商业数据信托等，例如中航信托与南方电网广西电网公司达成数据信托合作，通过专业化的数据托管能力，最大限度释放企业数据价值。
三是数据资产证券化业务。数据资产证券化业务是指以数据资产未来的现金流为基础，将数据资产转变为可流通交易的证券产品，实现数据资产的变现与流通。当前，国内先进城市积极开展数据资产证券化实践，如《深圳经济特区数字经济产业促进条例》提出要探索开展数据资产质押融资、证券化等金融创新服务，数据资产证券化进程正逐步加快。
四是数据保险业务。工业和信息化部等十六部门联合发布的《关于促进数据安全产业发展的指导意见》指出，要引导各类金融机构和社会资本投向数据安全领域，支持数据安全保险服务发展。实践来看，数据保险是为防范数据资产流通中面临的泄露、篡改和滥用风险开发的一种金融产品，旨在为投保人提供相应的风险管理服务。例如，2023年，中国人民财产保险西安分公司为10家公司企业提供总计1000万元的数据安全保障。
数据资产金融创新的难点
推动数据资产金融创新，离不开大规模数据资产的形成，但当前我国企业的数据资产化进程仍处于起步阶段，大规模数据资产形成面临一定挑战，主要体现在数据梳理不规范、数据权属难明确、评估体系待完善、数据安全有隐患等方面。
一是数据梳理不规范。从数据资产化的流程来看，其先后经历数据资产识别、数据资产确权、数据资产评估、数据价值增值等环节。其中，在数据资产梳理阶段，需要企业内不同业务部门对数据资源进行盘点、识别，但鉴于不同企业特别是大型企业内设部门较多，企业内部存在“部门墙”现象，多数企业并未针对数据资产设立专门组织统筹管理各业务条线数据资源。同时，数据资源管理尚处于发展初期，企业面临着数据相关人员缺乏、成本高等方面的制约，建立相关组织架构的必要性和意愿较低，阻碍企业数据资产化进程。
二是数据权属难明确。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确了数据的三权框架，即数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，一定程度上避开了数据所有权争议，实现以数据流通为核心的权属机制。但目前上述三权暂无法律意义上的依据，企业如何进行数据三权的确认仍面临一定挑战。实践来看，当前确认数据权属主要有两种方式：一是通过登记机构进行登记，从而对数据三权进行确认；二是通过数据知识产权进行登记。但无论何种方式，都还未形成标准、统一的运行方案，数据资产大规模形成的基础仍未坚实。
三是评估体系待完善。一方面，各地对于数据资产评估机构等第三方专业服务机构的培育机制尚未健全，传统资产评估机构在数据资产评估方面的经验不足，可能存在评估价值与实际价值相偏离的情况。另一方面，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见》，但各地出台相对应的操作指引或实施方案的政策相对不足，无法从实际操作层面对数据资产评估进行相应的业务指导，制约着企业数据资产化进程。
四是数据安全有隐患。数据安全方面，企业数据的汇聚、管理和应用，都不可避免地面临着外部侵害风险，包括数据破坏、数据更改及数据泄露等，数据主体面临的潜在风险较大，无法满足数据资产定义中“拥有或有效控制”的要求，滞后着大规模数据资产的形成。
企业数据资产金融创新的对策
数据资产金融创新业务的发展，一方面需要更大规模的数据资产形成，为此需要完善数据资产的梳理体系、确权体系、评估体系；另一方面需要打造良好的数据资产创新环境，鼓励加强数据资产金融创新应用。
一是构建数据资产梳理体系。数据资产的确认、计量和列示涉及企业的业务、财务、IT部门，因此应理清数据生产链路，明确不同阶段的分割节点，建立企业内部各部门的协同配合机制，促进数据资产入表。首先，建议由企业采购、生产和使用部门及数据资产管理部门、财务部门分别进行提出、发起和启动数据资产初始确认。其次，企业采购、生产和使用部门判断数据资源是否满足“基于过去交易或事项形成”条件，数据资产管理部门判断是否满足“企业拥有或控制数据”条件，财务部门判断是否满足“预期价值流入”“可靠计量”条件。最后，若前述条件均满足，由企业内部决策机构负责对确认为数据资产的标的进行审批、审核，并交由数据资产管理部门进行数据资产登记和管理。
二是明确数据资产确权体系。首先，建议政府设立数据产权登记管理部门，以发行登记凭证的方式对数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行登记，实现有政府背书的数据确权。其次，组建数据资产一站式服务中心，组织数据加工、数据合规、产权登记、数据评价、资产评估、会计服务、法律服务等企业和机构入驻，打造数据资产化全链条服务资源汇聚平台。最后，健全数据资产服务企业和机构的分类分级管理体系，提升一站式服务中心的数据资产化服务质量。
三是完善数据资产评估体系。首先，构建政府引导、科研院所和企业协同联动的研究合力。其次，加强数据资产评估行业协会指导、规范和服务数据资产评估机构开展评估业务，充分发挥协会的管理、指导与监督作用，实现全国数据资产评估“一盘棋”。最后，构建动态调整的数据资产评估框架，根据场景的变化和数据资产的市场价值波动，持续更新、引入、平衡和具化估值因素，细化完善现有评估指标和评估标准体系。
四是鼓励数据资产金融创新应用。首先，鼓励金融机构积极参与数据资产的定价和交易，不断完善金融机构的数据资产评估模型，打造优质数据资产质押、数据资产证券化等新型金融产品。其次，创新数据要素金融创新业务监管模式，加快推广数据要素监管沙盒，为数据资产金融创新提供相对宽松的发展环境
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