一、核心痛点与卡点

1.产权界定模糊，抑制流通意愿

痛点：数据权属涉及人身权与财产权交叉，传统“所有权”框架难以适配数据特性。例如，交通数据归政府或运营企业尚无定论，医疗数据涉及患者隐私权与机构使用权冲突。

影响：权属不明导致企业不敢投入数据资产化，数据闲置率高（如某能源国企数据开发率仅3%），民企因治理成本高参与率不足15%。

2.交易规则碎片化，跨区域流通受阻

痛点：区域交易所互不兼容（如长三角与京津冀），跨区交易成本增加30%；数据资产ABS依赖AAA级担保，中小企业融资难。

案例：某银行因数据血缘断裂导致年损失2000万元，非结构化数据清洗人工成本占比超60%。

3.估值标准缺失，市场价格混乱

痛点：同类数据市场价差高达10倍（如电商用户行为数据私募估值1.2亿元，会计入表仅3000万元），缺乏统一评估模型。

影响：价格信号失真，资源配置效率低下，数据产品市场可比性差。

4.安全与隐私风险，制约规模化应用

痛点：数据泄露事件频发，企业担心商业秘密和客户隐私受损；跨境数据流动面临欧盟GDPR等壁垒。

数据：2024年数据泄露事件同比增加25%，单次事件平均损失超400万美元。

5.基础设施滞后，供需结构性矛盾突出

痛点：数据治理成本高（单项目超500万元），非结构化数据自动化清洗率不足40%；央国企数据闲置率高，民企需求未被满足。

案例：某物流公司通过“数据使用权置换”激活国企数据资源，年增收2亿元，但此类案例仍属少数。

二、解决路径与策略

1.产权确权：建立分类分级确权体系

路径：

2026年前发布10项垂直领域确权指南（如交通、医疗），明确“数据资源持有权、加工使用权、产品经营权”三权分置。

推广“数据产权登记制”，建立全国统一的数据产权登记平台，实现权属存证可追溯。

案例：深圳数据交易所采用区块链技术实现权属存证，交易纠纷减少40%。

2.交易规则统一：构建全国一体化市场

路径：

推动“国家级（如上海数交所）+区域级（长三角数交所）”市场体系协同，统一交易规则和接口标准。

试点数据跨境流动“白名单”制度，在自贸区建设“数据保税区”，规避欧盟GDPR壁垒。

目标：2026年数据交易规模突破2000亿元，场内交易占比提升至50%。

3.估值标准化：动态评估模型与第三方服务

路径：

构建“质量×场景×合规性”三维评估体系，推动会计入表与市场估值趋同。

培育专业数据评估机构，2026年目标认证100家第三方评估机构，提供权威定价参考。

案例：某数据ABS项目通过动态估值模型，发行利率较传统模式降低1.5个百分点。

4.安全治理：技术赋能与法规完善

路径：

推广“可用不可见”技术（如隐私计算），破解跨机构数据协作难题（医疗领域联合计算效率提升50%）。

制定《数据安全法》实施细则，明确数据泄露责任划分，建立分级动态监控网络。

数据：2025年隐私计算市场规模达80亿元，年复合增长率超60%。

5.基础设施升级：可信数据空间与治理中台

路径：

研发多模态治理中台（如蚂蚁密算），目标2026年非结构化数据自动化处理率提升至70%，企业治理成本降低30%。

推动数据基础设施互联互通，建设国家级数据流通枢纽节点，实现跨区域数据可视化、可调用。

案例：某银行通过治理中台，将非结构化数据清洗时间从72小时缩短至8小时。

6.融资创新：数据REITs与ABS扩容

路径：

2026年目标推出百亿级数据ABS储架发行，降低中小企业融资门槛；推动数据资产纳入公募REITs底层资产，发行规模突破50亿元。

建立数据资产融资风险分担机制，政府提供贴息支持，降低金融机构风险偏好。

案例：2025年首单数据ABS规模1.3亿元，发行利率4.2%，较同期贷款低0.8个百分点。

7.生态协同：央国企与民企联合体

路径：

通过数据使用权置换（如电信数据对接电商营销）激活长尾市场，2026年民企参与率提升至30%。

建立“数据要素×”典型应用场景库，打造300个以上示范项目，推动产业链数据融通创新。

案例：某农业企业通过融合气象、土壤数据，实现精准种植，产量提升15%。