完善數據資產創新型業務 助力普惠金融高質量發展

今年年初，國家數據局聯合16個部門共同印發了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》。目的在于讓沉睡的數據活躍起來，結合不同行業的基礎條件和數據資源，挖掘數據資產應用場景，推動數據要素供給和流通使用，加快數據資產化進程，更好地體現數據價值，構建以數據資產為關鍵要素的數字經濟。

作為加快建設金融強國的五篇大文章之一，普惠金融是當前金融市場上的熱點話題，更是金融工作的重中之重。因此，如何利用數據資產推進普惠金融創新業務，促進普惠金融可持續發展，解決中小微企業及社會低收入群體融資難問題，增進社會公平和社會和諧，成為數字化時代一個重要的課題。

一、數據資產賦能普惠金融的創新模式

一是提供數據產品交易的融資服務。運用數據產品交易歷史數據，測算中小企業未來現金流量和銷售收入，核定中小企業可負擔授信額度，將若干由數據產品構成的數據資產，通過資產證券化方式，激活數據要素潛能，實現數據資產的產品交易，緩解我國中小企業融資困境。

二是開展數據資產質押的增信業務。商業銀行將數據資產納入可接受抵質押擔保品范圍，經過資產評估和質押登記之后，為中小企業獲取銀行授信提供抵質押擔保，突出數字資產的生產要素特征，提升數據資產流動性和市場價值。

【案例】

上海數據交易所與中國建設銀行上海市分行合作，成功發放我國首單數據資產質押貸款產品——“數易貸”，旨在讓數據要素型中小企業能夠更多地以數據資產為主體進行授信貸款，拓寬了行業內或者賽道內中小企業的融資渠道。

“數易貸”通過數據資產架構（Data-Capital Bridge，DCB）清楚地記錄數據資產的產品、合約、資產等信息，實現中小企業數據資產的登記，再經過評估機構對中小企業數據價值進行評估和認定后，銀行就可以基于上海數交所出具的DCB數據資產憑證向中小企業發放授信貸款，并實現貸前、貸中及貸后全生命周期的實時動態管理。

案例來源：上海數據交易所公開資料

三是創新數據資產的資本化金融業務。在數據資產確權登記基礎上，商業銀行可根據資產權利轉移的具體情況，探索數據資產作價入股場景，開展中小企業財務顧問服務，逐步衍生出數據資產信貸、數據資產證券化、數據信托、數據保險以及并購融資等不同的基于數據資產的金融創新應用。目前，國內個別城市積極開展數據資產證券化實踐，如《深圳經濟特區數字經濟產業促進條例》提出要探索開展數據資產質押融資、證券化等金融創新服務，值得借鑒。

四是嘗試拓展動產融資數字化創新業務。借助交易結算和商品流通領域等數據，探索動產融資的風控創新，嘗試開展產業數據動產融資創新業務，比如在數字資產信用得到保證的前提下，使用商業匯票、應收賬款等動產建立質押資產池，為中小微企業、個體工商戶、農村經濟組織提供流動資金貸款發放、銀行承兌匯票開立、信用證開立等創新融資服務，甚至利用專利權、商標專用權、著作權等無形資產嘗試打包組合提供融資，支持中小微企業、個體工商戶、農村經濟組織創新發展，提振發展活力和信心。

五是挖掘中小微企業、個體工商戶、農村經濟組織數字資產的信用價值，提供貸款產品。商業銀行和互聯網金融平臺為了解決中小微企業、個體工商戶、農村經濟組織、大學生初創機構以及農民工返鄉創業組織等資金短缺問題，可促進數字服務商與金融機構合作，引入外部數據綜合評定，對數字資產在管理、分類和使用環節進行評估，進而在智能數字資產審批、貸中額度數字資產管理和數字資產貸后管理等方面體現出融資可行性價值，給中小微企業、個體工商戶、農村經濟組織、大學生初創機構以及農民工返鄉創業組織等提供充足的經營性資金。

二、數據資產賦能普惠金融存在的主要問題

一是我國數據資產法律法規有待完善。

目前，我國數據資產法律制度尚處在探索階段，相關法規較為原則性。2022年12月，國務院頒布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，建立起數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。但其中的“三權分置”只是一個原則性規定，并不具有可操作性，后續必須進一步細化“三權分置”項下權屬并出臺相關細則，才能推動數據要素監管和維權的實踐。另外，中國資產評估協會《數據資產評估指導意見》雖然已于2023年10月1日頒布施行，但其中為數據資產登記入表提供的價值評估方法過于單一，很難對千變萬化的數據資產進行有效分析，缺乏細分評估標準和評估流程規定，不能滿足紛繁復雜的數據資產應用場景和需求。

二是商業銀行對數據資產無法準確估值。

新華財經的一項研究報告顯示：在目前數據資產信貸業務中，數據資產價值調節系數較低，大多數銀行將這一系數定在0.3以下，也就是將貸款額度定為數據資產估值的三折以下。如果對變現能力差且沒有實際交易歷史的數據資產，這個系數就會更低。相反，銀行給房產抵押貸款的額度是評估價的六到八成，是數字資產價值系數的兩至三倍之多。

即便如此，在很多情況下銀行還要考察企業是否有國資國企背景等其他因素。如果中小企業原本就是該銀行的客戶，銀行會在原有授信額度基礎之上，酌情考慮對數據資產價值給予一定增信。如果中小企業不是該銀行的原有客戶，大概率銀行不會只基于中小企業的數據資產就給企業授信。也就是說，中小企業以數據資產從銀行首次獲得貸款的可能性較低。

三是數據資產業務創新型人才培養的挑戰。

數據資產涉及的知識面相對復雜，不僅涉及傳統金融、信息管理、財務管理和資產評估，還涉及大數據、互聯網、區塊鏈等新技術領域。顯然，這對數據資產領域的人才培養是一大挑戰。

四是數據資產的使用存在較高成本和附加風險。

目前，我國數據資產信貸業務總體上還不夠成熟，不少銀行還不具備對數據資產評估的能力，需要借助第三方數據服務公司來對數據資產進行評估和認定，并要向第三方公司支付評估費用，客觀上提高了數據資產信貸業務落地成本，況且當前數據資產評估行業也同樣不成熟，銀行還會面臨額外的評估風險、道德風險。

五是權屬真實性認定是數據資產質押貸款面臨的又一難題。

由于數據是可復制的，被無限復制和傳播之后也不損害其原始價值。由此推斷，以數據資產作為質押物進而向銀行獲取授信的邏輯其實是不存在的，至少也是形同虛設。比如一家企業可以將數據資產質押給銀行的同時將自己復制的另一份再質押給其他銀行。如果沒有適當的辦法進行預防和判定，任何審核和監督的行為都沒有實際意義。

六是金融監管和業務合規面臨新的挑戰。

如前所述，由于我國規范數據資產法律法規仍處在不斷完善的過程中，勢必給金融監管工作帶來一定的挑戰。很多數據資產創新業務是否合法合規，哪些應強化，哪些需要避免，在形成初期一定會存有爭議，在金融實踐中亦難以精準認定和把控，甚至可能會對金融監管部門產生不利影響。由此可見，如何監管數據資產化金融創新活動已經成為當前金融行業一項重要而緊迫的任務。

三、數據資產賦能普惠金融需要改進的建議

一是盡快建立數據資產法律制度，出臺數據資產相配套的法律法規。

二十屆三中全會明確部署要加快建立數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護制度，抓好數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等政策制定，提升數據安全治理監管能力。就此，筆者建議加快構建我國數據要素基礎法律制度，完善數據要素市場規則，培育全國一體化數據市場。比如盡快推出數據產權、數據流通、收益分配、安全治理、公共數據開發利用、企業數據開發利用、數字經濟高質量發展、數據基礎設施建設指引等八項關鍵制度文件。從法律上構建加快數據確權，暢通數據交易流動，釋放數字經濟發展潛力，開創有利于數據“供得出、流得動、用得好、保安全”的制度體系，增強數據要素市場化配置改革的系統性、整體性和協同性，形成較為全面的數據資產交易的法律體系，更好地為普惠金融服務。

二是加強數據流通領域建設，提升數據資產市場價值。

盡快建立全國性數據資產登記交易場所，改變目前數據資產流通屬性定位不清晰、缺乏統一流通機制和交易平臺的問題，強調統一確權、統一規則、統一流轉、統一市場，破除市場壁壘，完善數據流通定價與監管，形成全國一體化數據交易場所體系，助力全國數據資產互聯互通，徹底解決地域偏遠、用戶分散、物理網點不足而引發的交易問題，提升數字資產市場價值。

三是堅持問題導向，破除數據開發的瓶頸制約。

聚焦解決數據供應和數據使用中的合規問題，探索公共數據、企業數據開發利用新路徑，提升數據要素價值，注重解決實踐難題，比如針對社會各界對數據產權歸屬認定的期待，面向全國廣泛征集數據產權領域痛點難點問題的易發點及解決方案，細化數據持有權、使用權、經營權，為數據的供給、流通、使用提供制度保障，提出具體的、可操作的應對措施和配置方案。

四是推進數據基礎設施建設，支持地方開展試點。

加快全國一體化算力網、數據基礎設施等建設，提升5G、光纖、衛星互聯網等為代表的網絡設施，為數據提供高速泛在的連接能力，提升人工智能、超級算力為代表的算力設施，為數據提供高效敏捷的處理能力，為大規模數據資產的金融市場運用提供堅實的物理基礎。

五是開創數據資產可流通、可交易、可共享的通用產品。

在普惠金融領域，中小微企業數據資源未來發展潛力非常巨大。因此，在數據資產化過程中，必須采取合理利用的原則，利用數據空間、區塊鏈、高速數據網等打通數據共享流通堵點，嘗試將數據資源轉化為可流通、可交易、可共享的通用產品，給金融服務創新創造物理條件。

六是秉持“數據優先、普惠共享”理念，解決使用不足、效率不高問題。

商業銀行、互金平臺應該聚焦大數據、客戶移動終端、人工智能、APP技術，利用數據資產對普惠金融客戶進行分類，開展客戶價值評分，輸出針對細分客群的小額信貸產品營銷策略。在遠程開戶、線上支付、網絡轉賬方面提供更加簡單、方便和快捷的貸款隨借隨還的支付結算業務。

七是建立數據資產應用體系，助力商業銀行投放利率更優惠的小額信貸。

商業銀行、互聯網金融平臺利用數據資產優勢，打通客戶、交易、賬戶間的數據壁壘，搭建多用途的完整盡調系統，彌補目前人工盡調在效率、成本、報告功能等方面的不足，利用Beneish模型（Beneish模型是一種用于檢測財務報表欺詐的工具。它由M.Beneish在1999年開發，基于多元回歸模型，使用8個財務指標來識別潛在的財務報表欺詐）等做出決策，發揮數據資源在提高普惠金融服務范圍和效能方面的優勢，讓更多偏遠地區的用戶、低收入群體及時獲得更優惠的小額信貸。

八是利用數據資產資源，及時、有效和低成本保護金融消費者權益。

金融監管部門利用海量的數據資源，在爬蟲技術（爬蟲技術是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本的技術方式）、SDK技術（軟件開發工具包）、數字隱形技術、分工采集技術和終端采集技術等手段支持下，地毯式抓取金融市場違規行為線索，對投訴數據深度挖掘，及早識別、發現、預警和處置金融市場風險，建立金融機構內部與外部的數據安全協同治理體系，有效降低個人隱私數據、機構商業數據泄露風險，提高數字金融科技監管和信息治理水平，提高金融消費者接受度，享受到數據資源帶來的數字紅利、監管紅利。

與此同時，向互聯網法院、互聯網仲裁機構推廣數據資源運用，尤其在解決網絡交易產生的金融消費爭議時，通過電腦、手機APP、微信公眾號、微信小程序等渠道，24小時受理、處理金融消費投訴案件，打造“三位一體”金融消費者數字化投訴管理系統。比如，利用數字信息技術在線糾紛解決方式（Online Dispute Resolution，ODR）作為解決金融消費爭議的新方法。包括在線仲裁（Online Arbitration）、在線調解（Online Mediation）和在線和解（Online Negotiation）等，建立覆蓋數據治理全生命周期的金融糾紛與案件保護機制。

九是促進數據資產順暢流通，為新質生產力發展提供數據資源。

當前，我國數據要素市場還處于“做大蛋糕”的初級階段，數據流通與交易的規模、效率、規則數量均有待提升。必須著力構建數據流通交易體系，有效助推數據使用和流動，讓各類數據快速、高效地運轉起來，實現數據流通“可用不可見”“可控可計量”；保障數據資產安全，實現數據資產可管可控；不斷挖掘應用場景，讓數據不是空轉，而是實現數據與實體經濟的深度融合；增加高質量數據供給，同時通過挖掘數據應用場景和途徑提升數據需求，促進數字經濟和中小企業共生共榮；將數據要素化，形成新質生產力，為實體經濟的發展產生新活力、注入新動能。

十是強化數據安全和隱私保護，確保金融服務可靠性。

按照“確保安全與合規利用相結合”原則，堅持守好安全底線，建立健全數據安全管理制度，統籌發展普惠金融領域的數據創新和信息安全。以隱私計算、聯邦學習等數據安全設施保障數據安全，完善新型安全治理機制，強化客戶隱私保護，正確處理數據資產安全、個人信息保護與數據資產開發利用的關系，更好統籌發展和安全，將安全貫穿數據供給、流通、使用全過程，確保金融服務的可靠性。