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作者：周驿、荆飞瑶
编辑：荆飞瑶
数据专家顾问&校对：周驿
中央金融工作会议，明确提出要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融与数字金融五篇大文章。
与此同时强调金融赋能实体经济，数字经济作为国家顶层战略，两大抓手就是算力和数据要素。
数据要素流通，这个概念被大家提了很多次，数据要素入资产负债表的规则，明确施行时间节点是2024年1月1日。
财政部于2023年8月21日公开发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规定了企业数据进入财务报表的处理细则。主要折射有两点信息：
一、采购数据不再是成本，大幅提升了企业采购数据的意愿。
根据《规定》的描述，以出售数据为主的企业获取的数据，将按照获取成本或公允价值计入存货，不再将获取数据的成本当期费用化。
以自用为目的的企业购买的数据，将计入无形资产按照使用年限进行摊销，不再一次性将采购成本计入费用。
二、数据在企业间的流转，影响的是投资现金流而非经营性现金流，数据的资产属性增强，也减少了企业一次性购买数据对于当期损益表的影响，减小数据流转难度，活跃数据交易市场。
本文核心观点：
数据要素流通市场是数字经济的“地产时代”；
数据的需求主要为金融企业（消费者），政府既是收钱方也是出资方（卖地+消费）；
核心解决方案，以数据为核心深入企业业务提供业务技术一站式解决方案，找到业务与数据的快速匹配为核心价值；
商业模式，目前以数据调用为核心定价模式，未来与实际业务做绑定最具商业价值；
隐私计算市场逐步渗透业务场景加速数据流通效率。
还是老办法，我们用一堂的五步法（需求-解决方案-商业模式-增长-壁垒）来拆一拆：
01.
数据要素流通市场，谁在卖地皮、谁是地产商和消费者？
需求：数据的需求两类客户，金融类的客户和政府类的客户，其中70%-80%的数据需求方是金融企业（消费者），政府既是收钱方也是出资方（卖地+消费）。
数据源头供应体系例举：
个人身份认证类：
公安体系（公安一所、公安三所）提供身份认证类数据；
银联（银联商务、银联数据、银联智策、银联智惠）；
运营商体系（联通、移动、电信）；
企业身份认证类：
全国组织机构统一信用代码数据服务中心；
国家企业信用信息公示系统（暂无商业服务机构）；
其他类：
中国司法大数据研究院；
中航信（航旅大数据）；
12306铁路信息；
航天信息（税务大数据）；
交通大数据；
国家电网南方电网（电力大数据）；
中国银保信（保险大数据）；
金保信（人社大数据）等。
用户画像：
①金融类客群、政府类客群（数据交易所）。
问题（行业痛点）：造成数据流通困难的原因目前有以下的几点：
①合规尺度不明，流通预期不稳。
我国已出台《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基本法律法规，在打造推进数据要素流动的法律保障基础方面，取得了积极进展。
然而现有法律制度多是从保护和监管的角度出发，强调对数据的规范利用和安全隐私保护，并未就具体的流通实践形式、流通市场准入、市场监管等方面给出清晰的法律界定。
②互相缺信任、所有权不明确、权益难保障。
现阶段，我国数据资源化、资产化等过程尚未完成，数据作为资产或商品直接进行流通的理论基础不扎实，数据要素权属界定、分类分级、估值定价、收益分配等方面缺乏系统框架，数据要素流通难以制定明确的规则。
③数据安全和隐私保护隐患重重。传统的数据安全主要是保护静态的存储数据，强调数据库的边界安全。
进入数据要素时代，数据安全强调数据全生命周期的内生安全，突出数据流转过程中的持续安全，这种概念的扩充增加了数据安全保护的复杂性和实现难度。
数据要素市场结构：“10+3”体系，有十大主力板块。
十大主力板块包括：
（1）金融板块，金融板块里包括银行、保险、资本服务。
（2）贸易板块，贸易板块里面包括大宗商品交易、国际贸易。
（3）治理板块，包括政府部门、事业单位、科研机构等。
（4）交运板块，包括航运、空运、陆运。
（5）通信板块里包括网络运营商、通讯设备制造商等。
（6）消费板块包括互联网、快消、零食、餐饮、酒店等。
（7）医疗板块包括医疗服务、疾病防控、药品的研发生产。
（8）工业板块里面包括冶炼、装备制造、轻工业、高新技术产业。
（9）能源板块包括能源生产、能源贸易服务、能源装备等。
（10）文旅板块包括图书影视、多媒体、旅游服务。
三大拓展板块：
（1）综合板块，整体通用性产品，应用场景符合多行业数据交易需求；
（2）新兴板块，上数所数据资产的板块和MFT的交易叫新兴板块。
（3）国际板块，20条里提到的和国际数据进行对接的。
15类数商（数据流通市场的“地产商”）：
细分如下：
第一类是数据基础设施提供商，比如提供数据流通技术的信息技术基础设施、云计算、区块链操作系统的产品服务。
第二类叫数据资源集成商，是提供数据存储、数据中心、数据采集、数据中台等产品和服务的。
第三类是数据加工处理服务商，提供数据清洗、标注、融合、对异构数据进行处理和结构化产品服务。
第四类是数据分析技术服务商，提供数据挖掘、机器学习、预测分析等产品和服务。
第五类是数据治理服务商，制定数据标准、数据分级分类等服务。
第六类是数据咨询服务商，提供有关数据管理、数字化转型技术解决方案。
第七类是数据安全服务商，提供网络安全、云安全、信息安全、密码安全等安全类产品和服务。
第八类是数据人才培训服务商，是关于数据处理、管理、分析、治理等方面相关人才培训企业， IT 教育培训、编程教育、数据管理培训统称为数据人才培训服务商。
第九类是数据产品供应商，主要是数据要素型企业，包括金融、互联网、交运、医疗健康、能源、工业、通信，有其他行业的数据要素型企业归类为数据产品供应商。
第十类是数据合规评估服务商，主要对数据运营的合法性、流程合规性进行管理和监督。
第十一类叫数据质量评估商，主要对数据质量和价值进行评估的企业。
第十二类叫数据资产评估服务商，主要是指对数据价值进行量化评估和审计的企业，通常这些企业经营业务包括资产评估、财务咨询、审计。
第十三类是数据交易经济服务商，主要指的是匹配数据要素市场供方和需方的企业，是促进数据交易的经济商和中介。
第十四类数据交付服务商是指数据方案进行执行落地的企业，提供比如隐私计算、融合计算、联邦学习等产品和服务。
第十五类叫数据交易仲裁服务商，主要是指是在数据要求市场中发生的各类经济活动，有违规的问题或争议进行解决的这些企业。
关键要素：以工程实际业务落地为目标，包含如下的几点能力：
①数据安全及隐私；
②数据类别及对业务的支撑，价值确认；
③业务解决方案及功能的可扩展性；
④工程及技术能力。
从上面的十五类数商中，我认为最有价值或者最先获益的是这三类，第六类数据咨询服务商、第九是数据产品供应商、第十四类数据交付服务商这三类，当然有些企业具备多类的角色于一体。
02.
解决方案：以数据为核心深入企业业务提供业务综合解决方案，找到业务与数据的快速匹配为核心价值。
解决方案：
①提供数据类产品：企业+个人（交易较少，目前主要以央行征信、百行、朴道三家持牌机构为主）；
②一站式服务：以数据为核心深入企业业务提供业务综合解决方案。
客户价值及场景：
银行：
风控（贷前、中、后风控、信用评级、反欺诈、黑白名单、供应链金融）；
营销（存量客户营销、客户画像、信用评级、广告推荐）；
监管（资金监管、查询企业、内部监管）；
政务：
内部数据共享（养老、扶贫、医保控费）；
外部数据开放（惠民保险、基层治理、普惠金融、数据公共服务）；
产品内核：
①标准化，产品易用性便捷；
②外部系统的灵活对接扩展，实施部署轻量化；
③数据建模分析，数据适配。
非内核：
产品功能的完备性。
03.
商业模式：目前以数据调用为核心定价模式，未来与实际业务做绑定最具价值。
销售模式-收取一次性技术系统搭建费，比如目前隐私计算平台的采购；
服务模式-一收取年度系统维护和服务费用；
√调用模式-收取数据使用费，企查查，预警通这类数据加工商；
√分润模式-根据业务运行效果付费。
增长：金融机构还是以传统软件思维方式来采购数据，与此同时采购数据建模专家以匹配实际业务。
客户类别及规模；
客户续费增长率ARR。
壁垒：
①数据供应产品品牌+门槛；
②产品工程化能力：完备的产品工程化能力，即做出易用、功能完善、可靠的产品；
③解决方案能力：为客户提供完整解决方案的能力，而解决方案的核心就在于找到合适的数据源。
对于客户而言，技术服务商能否提供合适的数据，从而解决客户的业务问题,在一定程度上要比提供合适的产品和技术更为重要。
非壁垒：
①技术优势；
下面是总结出来的在商业化路径的汇总，可参考：
04.
隐私计算市场逐步渗透业务场景加速数据流通效率。
2021年1月-2022年4月隐私计算相关的部分招投标数据，公开市场招投标的项目41个，合计招投标金额1.35亿元（16个月）；
2023年截止到10月，我看到的数据市场项目招投标47家，10个月累计的招投标金额约1.75亿（10个月），市场规模在加大，行业覆盖在增多。
2019年到2022年的关于隐私计算的招标数量趋势图：
数据来源：隐私计算行业报告
数据来源：隐私计算行业报告
应用场景统计，金融行业场景：
数据来源：隐私计算行业报告
数据来源：隐私计算行业报告
政务行业场景：
数据来源：隐私计算行业报告
医疗行业场景：
数据来源：隐私计算行业报告
互联网行业场景：
数据来源：隐私计算行业报告
总结：商业的本质是交易效率的提高，数据作为第五要素在实体经济中扮演者重要的角色，让高质量的数据流通起来，把资金带到该去的方向对实体企业至关重要。
把庞大的数据资源转化为生产要素，赋能实体经济，将为高质量发展注入新动能。
趋势：
1、顶层设计：国家数据局的成立，它的挂牌已经将数据要素提升至国家战略层面，具体来说，国家数据局不是工信部的下属机构，国家数据局是中华人民共和国国务院直属机构，属于副部级，归口于国家发展和改革委员会管理。
国家数据局将以发展数字经济为主要职能，而非数据安全。
未来数据作为重要生产力，政府的财政收入或以“数据税”的模式进行。
2、金融场景延伸：未来数据场景的延伸，从银行的P2P或许逐步拓展到如保险行业，政务医疗数据的开放进一步改变原有核保模式。
附隐私计算部分招标数据，客单价可做相关参考：
数据来源：公开信息整理
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