21世纪经济报道 杨梦雪、李览青 对于金融科技行业而言，作为"十五五"开局之年，2026年将是不平凡的一年，《金融科技发展规划》 （以下简称"发展规划"）也有望迎来更新。 从2019年到2025年，数字经济迅猛发展，在央行发布的两轮发展规划的指导下，金融科技从"立柱架 梁"走向"积厚成势"。在上一轮发展规划中，提出了数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠的发展 原则，明确了健全金融科技治理体系、充分释放数据要素潜能、打造新型数字基础设施、深化关键核心 技术应用、激活数字化经营新动能、加快金融服务智慧再造、强化金融科技审慎监管、夯实可持续化发 展基础八项重点任务。 从目前金融机构的金融科技实践来看，数字化转型顶层设计均已确立，组织架构变革更为灵活，云基础 设施不断完善，人工智能（下文简称AI）、区块链、隐私计算等技术应用加速落地。在数字金融"大文 章"推动下，数据要素潜能得以释放，并与科技金融、普惠金融、养老金融、绿色金融领域深度融合。 在近年来AI深度应用的背景下，大幅提升了金融服务的可得性。 以银行为例，企业预警通数据显示，披露数据的16家国有行及股份行的科技投入，从2020年的1404亿元 增长至2024 ...

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。 ...

当下，人工智能领域正经历着冰火两重天的结构性分化。一方面，以LLM（大语言模型）为代表的数字智能已攻克了人类的"高维认知"高地；另一方面， 具身智能（Embodied AI）却依然受困于"莫拉维克悖论"（Moravec's paradox）——对计算机而言，实现逻辑推理只需要很少的计算资源，但实现感知和运 动（如像孩子一样行走或拿取物体）却需要巨大的计算资源。 具身智能迟迟未能迎来"GPT时刻"，核心瓶颈不在于算法架构，而在于缺乏高质量的物理世界交互数据。大模型可以吞噬互联网上万亿级的文本数据，但 无法通过爬虫获取人类在真实物理环境中第一视角（First-Person Perspective, FPP）的触觉、动态视觉与行为反馈数据。 在解决这一瓶颈的路径上，行业呈现出两条截然不同的攀登路线： 我们认为，灵宇宙及其旗舰产品"小方机"的近期表现，标志着具身智能的"南坡路线"在中国市场跑通了商业化的第一公里。 这家半年内融资三轮、总额近2亿元的企业，表面上是在销售一款AI儿童玩具，实则是在构建一个低门槛、高频次的物理世界数据采集终端。通过让"小方 机"以低成本（千元级）进入数以万计的家庭，灵宇宙正在以一种隐蔽而高 ...

中国资本市场制度建设的核心框架 - 文章核心观点：中国资本市场正处于新的历史阶段，政策目标是从“稳”到“强”，在规模扩容的同时进行制度重塑 其高质量发展的关键取决于包容性、适应性与投融资功能协调三大制度目标的实现，而这三者的共同核心与基石是投资者保护 [1][6] - 制度建设的三大关键词相互嵌套、相互制衡，共同决定资本市场能否成为中国高质量发展的关键力量 [1][6] 制度的包容性 - 包容性是市场活力的前提，体现在融资端与投资端两个层面 [1][6] - 融资端包容性旨在服务经济转型，过去十年中国经济由要素驱动向创新驱动转型趋势明显，科技创新具有高投入、高风险、周期长的属性 [2][7] - 传统基于盈利和资产规模的上市标准难以覆盖新质生产力的成长路径，科创板和北交所的设立、注册制改革提高了融资端包容性，以支持硬科技和“专精特新”企业 [2][7] - 投资端包容性体现在容纳多元市场参与者，包括风险资本、养老金、公募基金和个人投资者，旨在形成稳定的流动性和成熟的定价体系 [2][7] - 连接融资端与投资端的核心是信任，其根基在于投资者保护，包容性的前提是可信赖的制度秩序和提高质量，而非放松标准 [2][7] 制度的适应性 - 适应性要求资本市场制度具备动态调整和机制迭代的能力，以应对科技迅速更新和产业边界模糊的时代 [3][8] - 面对数据资产、人工智能、绿色能源、生物科技等新兴领域，传统的监管和估值框架急需更新 [3][8] - 面对SPAC、碳资产、创新型REITs等衍生工具，制度需在审慎监管与包容创新间找到新平衡点 [3][8] - 适应性的内核是投资者保护，但方式已从“防欺骗”延伸到对新型风险识别和创新工具规范使用的系统设计 [3][8] - 适应性体现为前瞻性升级，近年来监管科技应用、信息披露制度强化、退市制度完善都是提升适应性的体现 [3][8] 投融资功能的协调 - 资本市场有效运行取决于投融资功能间形成良性循环，过度强调任一方都会导致市场失衡 [3][8] - 真正的协调是建立可持续的市场平衡，关键在于让投资者确信其投资能通过公开、公平、公正的机制转化为企业成长动力并最终获得回馈 [3][9] - 投融资功能协调的核心归根结底是投资者保护，它是市场功能可持续运转的“润滑剂”和“稳定器” [3][9] 投资者保护的核心地位与内涵升级 - 包容性、适应性、协调性三者共同指向不可动摇的核心——投资者保护 [4][9] - 在新的历史时期，投资者保护的内涵正从“防风险”向“促分享”升级，对成熟市场而言仅“避免伤害”已不够 [4][9] - 传统保护强调打击造假、内幕交易、操纵市场，新内涵则要求让投资者真实参与企业增长、分享价值创造成果，使资本市场成为居民财富增长的长期渠道 [4][9] - 强化分红约束、提升治理透明度、完善机构投资者行为规范等措施，目标已从守住底线转变为提升市场对长期资金的吸引力 [4][9] - 国际经验为中国资本市场制度改革提供了有益借鉴 [5][9] 改革展望与意义 - 资本市场改革是一项长期工程，制度的每一次优化都是推动市场走向成熟的基石 [5][10] - 资本市场的高质量发展不仅是金融体系的成就，更是中国经济迈向新阶段的重要支撑 [5][10]

数据资产供应商的重要性 - 数据资产如同企业的血液，贯穿于企业的各个业务环节，其供应稳定性对企业正常运营和发展至关重要 [1] - 稳定的数据资产供应能够保证企业决策的及时性和准确性 [1] - 在金融领域，数据的缺失或不准确可能导致投资失误；在制造业，生产数据的延迟可能影响整个供应链的效率 [1] 选择稳定供应商的标准 - 技术实力是关键因素，供应商需具备强大的技术研发与项目实施经验以保障稳定供应 [4] - 供应商的核心技术团队成员来自清华大学、吉林大学等知名院校 [4] - 供应商自主研发了多个应用场景解决方案，显示出强大的技术实力 [4] - 丰富的行业经验意味着供应商能够更好地应对各种情况，并对不同行业的数据需求和特点有深入理解 [4] - 供应商在区块链技术研发、工业互联网等领域有着深厚的积累 [4] - 服务范围广泛能增加供应的稳定性，业务立足东北、辐射全国的广泛布局能更好地满足不同地区客户需求 [4] 如何评估供应商 - 评估供应商需查看其过往成功案例，了解其在类似项目中的表现 [8] - 评估供应商需参考其他客户的评价，从侧面了解其服务质量和稳定性 [8] 总结与建议 - 选择数据资产供应稳定的供应商是企业数字化转型成功的关键 [9] - 具有强大技术实力、丰富行业经验和广泛服务范围的供应商值得企业重点考虑 [9] - 通过对供应商进行多方面评估，可以确保企业获得稳定可靠的数据资产供应，从而在激烈的市场竞争中占据优势 [9]

会议概况 - 中国证券投资基金业协会资产证券化业务委员会于12月2日在昆明召开2025年第二次工作会议 [1] - 会议围绕ABS业务贯彻落实党的二十届四中全会精神、落实“十五五”规划、推动业务高质量发展及加强多层次REITs市场建设等议题展开研讨 [1] - 会议由协会相关负责同志主持，证监会债券司、云南证监局、河南证监局、沪深交易所有关负责同志出席会议 [1] 市场发展评价与政策机遇 - 会议认为，近年来ABS及多层次REITs市场取得长足发展，在盘活存量资产、稳定宏观杠杆率、优化资产负债结构、拓宽融资渠道等方面发挥了重要作用，服务实体经济质效持续提升 [1] - “十五五”规划建议明确指出“要盘活存量，推动经济持续健康发展，稳步发展资产证券化业务”，这被视为行业高质量发展的重大机遇 [1] - 证监会债券司表示，近年来ABS及多层次REITs提质扩容，为盘活存量资产、助力资本市场服务实体经济提供了有效动能 [2] 未来发展建议与方向 - 会议建议行业将自身发展与“十五五”战略布局紧密结合，提升服务实体经济、国家战略、居民财富管理及资本市场改革发展的能力 [2] - 具体建议包括：积极布局算力资产、数据资产、绿色能源、养老基础设施等领域，以优化ABS市场结构，提升存量资产盘活效率和规模 [2] - 建议加快推进多层次REITs市场建设，持续拓展机构间REITs市场空间，支持资产运管平台建设，进一步拓宽对存量资产的覆盖 [2] - 建议强化行业机构自身能力建设，探索金融科技赋能业务路径，提升资产透明度与风险防控实效，提高存续期管理质量 [2] 监管导向与支持措施 - 证监会债券司表示，下一步将加强监管引导，围绕加快建设金融强国目标，进一步发挥好ABS及多层次REITs市场服务国家战略与新质生产力的作用 [2] - 监管将增强制度包容性和适应性，持续推动估值、做市等方面配套机制不断优化 [2] - 监管鼓励金融科技赋能，积极营造良好的发展格局，以进一步推动行业健康发展 [2]

数据资产计算方法概述 - 数据资产的计算共分为文本分析法、价值法和实际法三种方法 [2] 文本分析法 - 通过采集所有A股上市公司年报的PDF文件，并利用Python和pdfplumber工具高效读取，重点聚焦于“管理层讨论与分析”（MD&A）部分 [2] - 采用TF-IDF加权技术提取年报关键词，通过计算词语频率和逆文档频率的乘积来客观评估词语重要性，避免主观偏见，并取前150个词汇作为文本关键词 [3] - 构建数据资产相关词汇词典，统计词汇在MD&A部分出现次数，并以出现频率与文档总词数之比作为衡量数据资产的关键指标，以控制文本长度变异 [3] 价值法 - 引入企业价值概念以量化数据资产价值，数据资产通过市场化配置、资产化、资本化等途径为企业价值增值创造有利条件 [5] - 采用企业市场价值与账面价值的差值取对数来衡量数据资产价值，具体公式为：数据资产（DA）= ln（市场价值 - 固定资产 - 无形资产 - 金融资产） [5] - 市场价值由企业总负债的账面价值与股票市值相加所得，固定资产和无形资产分别用资产负债表中的固定资产净额和无形资产净额衡量 [5] - 针对2018年新企业会计准则修订，金融资产净额由交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额等多项金融资产的总和构成 [5] 实际法 - 对于可直接使用的数据资源，根据持有目的确认为“无形资产/存货——数据资源”，其入账价值以购买时支付的现金或非货币性资产价值计量 [6] - 对于不可直接使用、需要后续加工的数据资源，参考研发过程无形资产成本归集核算，设立“研发支出——数据资源”科目进行成本核算 [6] - 后续加工处理中发生的成本，满足资本化条件的在“研发支出——数据资源”科目归集，不满足条件的在“研发费用——数据资源”科目归集，达到预定可使用状态时根据持有目的转入“无形资产/存货——数据资源”科目 [6]

活动概况 - 活动于11月28日在东莞举办，主题为“金准赋能·护航智造产融对接”，是系列活动的首场，旨在帮助企业把握政策、运用知识产权与数据资产，实现创新资源与产业升级的良性互动 [1] - 活动由广东股权交易中心、东莞市知识产权运营中心联合主办，并由粤港澳大湾区高成长企业俱乐部东莞分部等多家机构共同承办 [1] - 活动通过政策解读、案例分享与趋势研判，为东莞科创企业与金融机构搭建高水平对话平台，助力企业把握资本市场动态、理解法律合规要求、探索数据资产价值 [1][2] 核心观点与意义 - 当前是经济转型升级的关键时期，推动知识产权与资本市场的深度融合，对于激发企业创新活力、护航东莞智造高质量发展具有重要意义 [1] 专家分享要点 - 广东股权交易中心专家系统介绍了区域性股权市场的功能定位与发展成效，重点分享了“专精特新”专板、科技创新专板等特色板块的建设成果，为企业指明了前期培育和上市规划的清晰路径 [2] - 东莞市知识产权运营中心专家围绕“新《公司法》赋能企业新成长”进行深度解读，详细剖析了新规下的合规路径及风险防控策略 [2] - 东莞市大数据协会专家结合数据资产入表、数据专项债发行及政府补贴政策等案例，揭示了企业如何将数据从“沉睡资源”转化为“真金白银”，赋能制造业高质量发展 [2]

公司成立与整合 - 2024年6月，赣州市国有资产投资集团有限公司整合其数字经济板块，揭牌成立赣州市数字产业集团 [1] 数据资产交易平台 - 公司搭建覆盖“数据登记—合规审核—交易流通—安全监管”全链条的数据交易平台，破解数据合规流通与价值实现的难题 [2] - 2024年成功获得赣州市属国企首张“数据资产交易”凭证，实现数据交易零的突破 [2] - 平台已上线432个覆盖金融、医疗、生态领域的数据产品，并有148家数商入驻 [2] - 在全国率先完成基础支撑平台、数据流通利用平台等四大核心平台的上线运营 [2] 智慧城市与城市治理 - “数字大脑”指挥中心通过实时数据监测城市运行态势，具备智能决策与协同管理能力，项目连续两年入围世界智慧城市大奖，并获评2025数字城市创新成果与实践案例 [3] - “统一入企扫码登记平台”实现入企公务活动的全流程数字化管理，有效减少对企业生产的干扰，该平台已实现赣州全域覆盖并成功复制推广至宜春市，获得全国数字政府创新成果奖 [3] 民生服务应用 - “i运动”平台整合一百多家运动场馆信息，市民可通过微信小程序实现“一键订场、导航直达”，全程耗时不超过3分钟 [4] - 平台上线政府惠民补贴，使部分运动场馆费用减半，至今已服务超8000人次，助力构建“15分钟健身圈” [4] 人工智能技术应用 - 公司在政务场景部署AI应用，如“12345日报生成小助手”，将原本耗时数小时的日报生成工作缩短至3分钟，并能通过数据可视化呈现问题趋势 [6] - 这是公司在人工智能领域的首次突破性尝试，为AI深度赋能产业奠定基础 [6] 公司经营业绩与荣誉 - 公司营业收入突破亿元大关 [6] - 公司获得江西省数字经济重点企业、专精特新中小企业、“潜在瞪羚企业”等省、市级以上荣誉资质90余项 [6] - 已落地政务服务、普惠民生应用场景80余项，为全市300多家企业提供数字化转型服务 [6] 未来战略方向 - 公司正以超前布局拥抱人工智能，探索数字低空、数字乡村等“AI+”场景，计划在五大核心赛道全面注入AI动能 [7] - 目标推动政务服务、社会民生从“数字赋能”向“AI增智”跨越 [7]

文章核心观点 - AI技术加速演进，企业通过数字化重塑组织架构成为必然，数据资源化是核心要素，企业需把握AI时代的数据资产化机遇以实现管理变革和组织价值重塑[3] 数据资源入表实践难题 - 企业面临数据资源确权难题，特别是外部网络爬取和第三方授权数据的权属问题，需确认数据资源持有、加工使用权和产品经营权[3] - 数据资源初始入表采用成本法，面临成本追溯难题，需清晰计量和追溯人力成本、硬件折旧、软件摊销等投入成本[4] - 数据资源入表的信息披露难题显现，2025年A股上市公司半年报中仅100多家进行数据资源入表，披露信息范围需更多实践探索和政策指引[4] - 2025年国内上市公司半年报中包含数据资源的上市公司共101家，入表数据资产价值规模合计24.75亿元[3] 数据资产价值评估方法 - 评估数据资产价值可采用成本法（关注投入成本追溯与计量）、收益法（估算生命周期、未来效益和现金流）和市场法（参考活跃交易市场的可比资产价值）[5] - 市场法需关注数据交易所等活跃交易平台，若无活跃可比交易则回归成本法和收益法，参数选择和场景结合是关键[5] 数据资产与AI技术应用策略 - 企业需从战略层面高度重视数据资产价值，将其纳入核心资产管理，制定数据战略指导数字化转型[5] - 构建数据驱动的决策体系，打破部门壁垒，建立统一数据平台实现共享整合，利用AI提升数据分析效率和精准度以支持智能决策[6] - 重塑组织架构和人才结构，建立跨部门数据团队，培养数据分析、AI应用和业务理解的复合型人才，构建鼓励创新的数据文化[6] - 关注商业模式创新，通过AI技术提供个性化产品服务或拓展新市场，创造新价值增长点[6] 粤港澳大湾区数据要素发展建议 - 政府部门可制定政策监督数据管理和隐私保护，通过数据脱敏、API接口等方法促进数据流通，支持企业运用多源数据进行AI训练[7] - 对科创型数据要素企业提供资金支持，基于底层数据资产在增信、贷款、保险、信托等方面给予政策支持，提升市场活跃度[7] - 利用数据交易所职能，鼓励企业进行数据产品场内交易，带动整体数据要素市场发展[7]