数据，是数字时代最富饶的“石油”，但当我们试图将其注入金融体系的引擎时，却发现缺少一把精准的“油枪”。数据金融化的核心，不是技术问题，而是定价问题。估值难题，正是横亘在数据从资源到资产，再到资本化道路上最深的沟壑。
——吴大有博士
广州有数数字集团CEO
国际数据管理高级研究院发起负责人
全球数据要素50人论坛发起人
DAMA China Limited理事
中国数据资产国际标准化工作组专家组成员
在有数团队的日常工作中，我们与企业家的交流里，“数据资产”已经从一个时髦词汇，变成了实实在在的战略议题。特别是今年初，随着相关政策文件出台，很多企业都摩拳擦掌，希望盘活自己手中沉睡的数据“金矿”。我们团队也确实帮助不少客户，完成了数据资源潜在价值的测算，甚至在一些创新的非遗IP资产价值量化项目上，也输出了我们的标准。
过程很振奋，结果看似也很圆满。但当我静下心来，与银行、券商、投资机构的同行们深入聊下去，一个尖锐的问题总是浮出水面：“吴博士，您这套模型很好，但假如我要凭这份数据资产来质押贷款，或者发行证券，您告诉我，它到底值多少钱？这个价格，万一明天‘跌’了，风险怎么算？”
这个问题，每次都让我们陷入沉思。是的，我们擅长把数据“做”成资产，但金融世界要求的是将资产“用”成资本。这中间的“估值难题”，就像一道无形的墙，阻碍着数据价值的完全释放。
今天，在【大有可言】这个专栏，我就和大家坦诚地聊聊，在数据金融化的不同阶段，我们究竟卡在了哪里。
数据金融化的第一步，是资源化。简单说，就是把原始、杂乱无章的数据，变成清晰、可控、可管理的资源。这就像从地里挖出的原油，需要先进行初步的提炼和分类。
在这个阶段，我们的估值模型通常关注几个维度：数据成本（获取、清洗、存储成本）、数据质量（完整性、准确性、一致性）、以及数据规模。这套逻辑在内部管理上非常有效，它能帮企业回答“我这些数据值不值得投入更多去管理”的问题。
但难题就在这里出现了：内在价值 ≠ 市场价值。
我们为一个客户测算其用户行为数据资源，模型给出的“潜在价值”是5000万。这个数字是基于其投入成本和可能带来的业务提升估算的。然而，当这家公司想用这部分数据去融资时，金融机构的第一个质疑是：“这5000万是怎么来的？如果明天出现一个竞争对手，或者政策变化，导致你这部分数据效用减半，它还值5000万吗？”
这个阶段的估值难题在于：缺乏公认的、稳定的价值锚点。
这就好比，我可以用科学方法测算出一块璞玉的矿物成分和雕刻难度（成本与质量），但它最终是成为传世国宝还是普通工艺品，取决于雕刻师的技艺和市场偏好，这个“最终价值”在璞玉阶段是极难精准预判的。
当数据资源被规范化管理，并明确权属后，它就迈向了资产化。数据作为无形资产被计入财务报表，是这一阶段的里程碑。我们为“非遗IP资产”做的价值量化，正是试图跨越这一步。
非遗IP，比如一个地方的传统戏曲、手工艺，其价值量化比企业数据更复杂。我们构建的模型考虑了文化稀缺性、传播力、衍生潜力等多个指标，试图给它一个客观的“身价”。这非常有意义，它为文化传承提供了经济语言。
然而，当我们试图将其“金融化”时，定价困局浮出水面：价值波动性与流动性缺失。
假设我们评估某个非遗IP价值1个亿。如果当地政府想以此作为抵押物融资，会遇到什么？
这个阶段的估值难题，本质是 “未来现金流折现”这个金融定价基石在数据资产上的应用困境。
对于一台设备，我们可以较准确地预测其使用寿命内能生产多少产品，带来多少收入。
对于一项专利，我们可以基于市场预期估算其授权费用。
但对于数据资产，其未来能创造多少现金流？依赖于谁、在什么场景下使用？能持续产生价值多久？这些问题都充满了巨大的不确定性。 没有稳定的现金流预期，金融化所依赖的“折现模型”就无从谈起。
数据金融化的最高阶形态是资本化，即通过资产证券化（如ABS）、股权投资等方式，让数据资产在更广阔的资本市场上流通和交易。RWA（真实资产上链）概念下的数据资产化，正是瞄向这个方向。
这听起来很美好，但这也是估值难题最集中、最尖锐的爆发点。在这里，定价不再是一个模型计算问题，而是一个市场博弈问题。我们遭遇的“节点性难题”主要体现在三个层面：
交易定价的“柠檬市场”风险：信息不对称会导致“劣币驱逐良币”。卖方对自己的数据知根知底，买方却难以完全验证其真实价值。为了避免吃亏，买方只会出最低的、甚至低于优质数据价值的价格。最终，市场上只剩下愿意低价出售的劣质数据，优质数据被迫退出市场。如何建立一套可信的第三方认证和披露标准，来打破这种僵局？这是我们尚未打通的关键节点之一。
收益分成模式的复杂性：数据资产的价值实现往往不是一锤子买卖，而是持续的收益分成。比如，一个消费数据包，卖给一家营销公司，其价值取决于后续营销活动的效果。那么，如何定价？是按使用次数？还是按带来的销售收入分成？这种动态的、事后才确定的定价模式，对传统的、一次性的金融交易合约设计提出了巨大挑战。
数据价值衰减与伦理风险的定价折扣：金融产品定价必须考虑风险，并对风险进行贴现。数据资产面临两大独特风险：一是价值快速衰减风险，今天的核心数据明天可能就过时；二是伦理与合规风险，今天合规的数据，明天可能因政策变化而变成负资产（如罚款、声誉损失）。这些风险应该如何量化，并体现在估值中？目前几乎没有成熟的方法论。
谈了这么多难题，是否意味着数据金融化前途暗淡？恰恰相反。看清问题，是解决问题的第一步。虽然彻底解决估值难题尚需时日，但我们已经在实践中看到一些可行的探索方向。
一是大力发展第三方估值与认证体系。 就像房地产有评估师、钻石有鉴定证书一样，数据资产也需要权威、中立的第三方机构，基于一套行业公认的标准（就像我们正在实践和推动的模型那样）进行价值认证和持续跟踪评估，为市场提供“信用增级”。
二是推动数据交易市场的分层与标准化。鼓励发展标准化的数据产品（如特定维度的数据包），先在细分市场形成活跃的交易，产生连续、公开的市场价格。这些“价格指数”将成为更复杂数据资产估值的宝贵参考。
三是创新金融合约设计。探索基于绩效的动态定价模型、保险工具与数据资产质押的结合、以及利用区块链技术实现数据使用和收益的透明化追溯，从而降低不确定性，为估值提供更坚实的依据。
四是实现从“估值”到“用值”的思维转变。 对企业而言，最重要的或许不是追求一个绝对精准的估值数字，而是专注于让数据在具体业务场景中产生可衡量、可验证的价值。当你能够清晰地向金融机构展示“我的数据在过去三年中，持续为我的业务提升了15%的利润率”，这种基于历史业绩的“用值”证明，其说服力远胜于任何复杂的估值模型。
在您思考自身数据估值问题时，可以先用这个清单做个快速诊断：
权属清晰度： 我的数据来源是否完全合法合规？权属是否无争议？
质量可度量： 我是否有明确的指标（如准确率、 freshness）来衡量数据质量？
应用场景明确性： 这些数据具体在哪些业务环节创造了价值？价值可否量化（如提升收入、降低成本）？
历史价值记录： 我是否有过去1-3年内，数据驱动业务增长的历史数据记录？
外部市场参考： 市场上是否有类似的数据产品在交易？它们的价格区间是多少？
——欢迎各位读者留下对文章的见解与疑问，我们将会挑选优质问题解答。
读者问（某制造业企业CEO）： 吴博士，听了您的分析，感觉数据金融化离我们制造业还很远。我们工厂的数据最多用来优化一下生产效率，难道也能金融化吗？
大有答： 这个问题非常典型，也很有价值。我想说，恰恰相反，制造业是数据金融化的富矿。 您提到的“优化生产效率”的数据，正是核心价值所在。
比如，通过物联网采集的设备运行数据、能耗数据，经过长期积累和分析，可以形成一套“精益生产模型”。这套模型不仅能用于您的工厂，是否可以考虑将其产品化，授权给同行业其他企业使用？或者，基于这套模型所证明的、您工厂远低于行业平均的能耗水平，是否可以将其作为一项“绿色资产”，在申请“绿色信贷”或发行“绿色债券”时获得更优惠的利率？
数据金融化的起点，不在于数据是否“高大上”，而在于它是否能够被模型化、产品化，并证明其能产生稳定、可持续的经济或环境效益。从您的业务痛点出发，小步快跑，积累“价值证据”，比追求一个庞大的估值数字更为重要。
数据金融化的浪潮不可阻挡，但航行其中，我们必须对“估值”这一隐藏的挑战保持清醒的认识。它是一场需要技术、法律、金融和商业模式共同创新的系统工程。作为企业决策者，我们不必等待一把万能钥匙，而应立足当下，先做好数据的内功修炼，在业务中创造坚实的“价值锚点”。
这条路，有数愿与各位同行者一起，持续探索，共同破局。因为我相信，当数据的价值被真正度量，创新的活水必将汹涌澎湃。
大有可言，我们下期再会。
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