从“数据交易”误区走向“场景应用” ——数据价值发挥必由之路

一、引言

（一）研究背景与意义

在当今数字经济时代，数据已成为极为重要的生产要素，快速融入到生产、分配、流通、消费以及社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产生活以及社会治理方式。

随着相关政策的不断出台，如 2022 年印发的 “数据二十条” 提出构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的数据产权 “三权分置”，淡化所有权观念，强化使用权，旨在让数据高效流通使用赋能实体经济；

2023 年底国家数据局等 17 个中央部门印发的《“数据要素 ×” 三年行动计划（2024—2026 年）》，明确要充分发挥数据要素乘数效应等，都彰显出数据在经济发展中的关键作用。

然而，当前以数据交易为目标的数据确权思路在实践中面临诸多问题与争议，难以充分发挥数据要素乘数效应，促进数据在多场景应用以及多主体复用。

在此背景下，探索从 “数据交易” 向 “场景应用” 的转变路径显得尤为重要。

本研究对于深入挖掘数据资产价值，推动数据要素在更多实际场景中发挥作用，打破现有困境，进一步促进数字经济高质量发展，有着重要的现实意义，有助于推动数据更好地服务实体经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势，让数据红利能被更广泛地共享。

二、数据交易相关概述

（一）数据交易的发展现状

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据交易市场日益受到关注并呈现出一定的发展态势。

从整体规模来看，根据 2023 全球数商大会 —— 上海数据交易所年度发布会上发布的《2023 年中国数据交易市场研究分析报告》显示，2021-2022 年中国数据交易行业市场规模由 617.6 亿元增长至 876.8 亿元，年增长率约为 42.0%，且预计至 2030 年中国数据行业市场规模有望达到 5155.9 亿元。

而在全球范围内，2022 年全球数据交易规模约为 906.0 亿美元，预测至 2025 年市场规模有望增长到 1445.0 亿美元，到 2030 年全球数据交易市场规模有望达到 3011.0 亿美元，中国数据交易市场规模占全球数据市场交易规模的 13.4%，占亚洲数据市场交易规模的 66.5%，展现出良好的增长潜力以及在全球数据交易领域的重要地位。

在交易活跃度方面，当前我国数据市场的场内交易占比较低，只占 4% 左右，且存在重复建设、低层次同质化竞争、活跃度不足等问题，大部分交易仍在场外进行。

不过，也有部分地区和平台呈现出积极态势，例如上海数据交易所自揭牌成立后不断探索，其 2023 年以来单月数据交易额已超 1 亿元，并保持每月稳步增长态势，预计 2023 年全年数据交易额突破 10 亿元；

北京国际大数据交易所也在积极运营，发放了 27 张数据资产登记凭证，数据交易规模超过 20 亿元。

就主要参与主体而言，我国数据交易行业中参与企业众多，竞争派系可分为国家级、省市级、行业级和企业级，目前全国的数据交易平台多为国资主导或国资全运营公司，像贵阳大数据交易所由贵阳国资部门管理运营，广州数据交易所的实际控制人为广州市政府等。

同时，还有众多如浙数文化、安恒信息、零点有数、广电运通、中原传媒等上市公司参与其中，从代表性企业分布情况来看，北京、浙江、广东和吉林等地的代表性企业相对较多。

典型的数据交易平台方面，我国多地都积极建设相关平台，例如贵阳大数据交易所早在 2015 年 4 月就正式挂牌运营，是国内首家大数据交易所；

2021 年，上海数据交易所揭牌成立，其构建了交易服务体系，搭建了全球首个数据交易所交易规则体系，该体系搭建了 “办法 — 规范 — 指引” 三个层级的交易制度结构，归集为 “主体管理 — 交易管理 — 运营管理 — 纠纷解决” 四大模块，以回应数据交易的市场发展及管理需求，还细化九项规范，推出特色的数据交易服务栏目，并以指导交易实践为目的，推出六项指引；

北京国际大数据交易所也在 2022 年 3 月 31 日成立，并于同年 9 月 30 日上线了基于自主知识产权开发的数据交易平台 IDeX 系统。

这些数据交易平台的运营模式各有特点，大多采取会员制，数据的买卖双方需要成为交易所会员、遵守交易所制定的规则，才能在相应平台上进行交易。

部分平台还会提供数据资产、数据合规性、数据质量等第三方评估以及交易撮合、交易代理、专业咨询、数据经纪、数据交付等专业服务，同时也会探索如何更好地推动数据的流通与交易，助力数据实现价值转化。

（二）数据交易中的确权思路及问题

当前，以数据交易为目标的数据确权思路在实践中较为常见，其往往着眼于数据交易，从这一出发点进行确权、估值、登记、入表、交易等一系列制度安排。

这种制度思路背后，实际上是以确立数据实际持有者或控制者的权利为中心，目的在于保护数据持有者的支配权、排他权，实质上沿袭了传统的物权确权模式，尤其与土地确权模式类似 —— 土地的所有权、承包权、经营权 “三权分置”。

然而在实际操作过程中，这种确权思路问题与争议重重。例如，数据交易所场内交易数量匮乏，很多交易所虽然建立起来了，但实际达成的交易数量远未达到预期水平；

企业数据资源入表积极性不高，不少企业对于将数据资源纳入资产负债表持谨慎态度，这也使得资本市场（股价）对数据资源入表反应冷淡；

律所、会计师事务所等数据资产化第三方服务机构，向数据交易所缴纳会费，原本期望从数据交易市场分一杯羹，但实际上业务量稀少。

另外，数据确权登记的法律效力不明确，导致在面对一些纠纷时缺乏清晰的判定依据，同时数据资产估值与定价难，很难准确衡量数据到底价值几何，不同企业入表的数据资源占总资产的比例差别巨大，也反映出数据资源在企业层面价值衡量和应用的不均衡。

再者，数据资源入表还可能触碰财务造假刑法红线，使得企业有所顾虑。

在土地财政难以为继后，大量城投企业将手中数据资源入表的积极性高，这又导致土地城投风险演变为数据城投风险，并且城投的数据属于公共数据，原本应开放给全社会使用，现在却因授权运营，公共数据开放的空间被不断挤压。

还有数据抵押融资后，风险向银行传导，使得银行不得不从严控制数据资产抵押融资授信额度。

以部分数据交易所为例，在数据交易过程中，常常面临交易标的不明晰的情况，各地法规、政策也未达成共识，对什么样的数据可以交易没有统一标准；

交易主体不明晰，对数据商的认定与界定还较为模糊；交易场所定位不明晰，有的既充当交易撮合服务的 “中介”，又要承担保障交易安全等类似 “监管” 的职责；

交易机制不明晰，场内交易活跃度低、可替代性强；交易规则程序不明晰，由于数据产权的缺位，国内数据交易规则程序尚不明晰，缺乏统一标准，市场现行规则多由各交易平台自行拟定，不同平台之间存在较大差异。

这些都凸显出以数据交易为目标的数据确权思路在实践中面临的诸多困境，与 “数据二十条” 提出的 “增强数据要素共享性、普惠性” 的目标相去甚远。

三、数据资产应用现存问题分析

（一）法律法规层面问题

在当前的数据资产应用领域，从法律法规层面来看，存在着对 “数据互操作权” 支持不足的情况。例如，我国目前的很多具体法律规则、制度以及实践操作，尚未能给 “数据互操作权” 提供有力支撑。

以互联网大厂为例，出于自身利益考量，往往缺乏动力去推动数据互操作。因为对于大平台而言，选择不兼容在一定程度上更有利于维持其市场优势地位，通过限制数据与其他平台的交互，可以减少外部竞争，巩固自身的用户群体和数据资源掌控力。

而 “数据互操作” 模式则是把机会更多地给予了市场的新进入者，打破了原有的相对封闭的数据格局，这与大平台的利益诉求产生了冲突。

这种情况严重阻碍了数据资产在不同平台、不同主体间的顺畅流通与应用，使得数据难以按照理想的模式实现共享和复用，极大地限制了数据资产价值的充分发挥，与 “数据二十条” 所倡导的增强数据要素共享性、普惠性的目标背道而驰，不利于构建一个开放、兼容且高效的数据资产应用生态环境。

（二）市场机制层面问题

在市场机制方面，数据资产面临着诸多棘手的问题，尤其在估值与定价上存在较大难题。

以不同企业入表的数据资源占总资产的比例差别巨大这一现象为例，有的企业可能将大量数据资源纳入资产负债表，而有的企业则占比较少。

这一方面反映出各企业对于数据资产价值的认知和衡量标准存在较大差异，缺乏统一规范的评估尺度，导致在市场交易中难以确定一个相对公平、合理且被广泛认可的数据资产价格。

例如，当企业尝试进行数据资产交易时，卖方基于自身对数据的投入、潜在价值等因素期望较高价格，而买方由于缺乏清晰的价值判断依据，往往对价格持谨慎态度，双方很难达成一致。

另一方面，这种不均衡也影响了市场交易的公平性和效率，使得数据资产交易难以像传统资产交易那样顺畅进行，制约了数据资产在市场中的流通速度和范围，阻碍了数据资产应用规模的扩大以及价值的充分释放，无法有效满足多场景应用和多主体复用的需求，进而影响整个数字经济市场中数据要素乘数效应的发挥。

（三）数据安全与隐私层面问题

以 Equifax 数据泄露事件为例，2017 年美国征信机构 Equifax 遭遇大规模数据泄露，黑客利用软件漏洞访问了约 1.43 亿消费者的个人信息，涵盖姓名、社会安全号码、出生日期、地址和信用卡号码等敏感数据。

这一事件不仅对消费者的信用和财务安全造成了严重威胁，也使得 Equifax 面临巨额罚款和法律诉讼。

从该案例可以看出，在数据资产应用过程中，数据安全与隐私保护至关重要。

一方面，随着数据应用场景的不断拓展，数据在不同主体、不同平台之间频繁流动和共享，如果不能有效保障数据安全，防止数据泄露、被篡改等情况发生，将会引发严重的后果，损害用户权益以及企业、机构的声誉。

另一方面，过于强调数据安全和隐私保护，又可能会对数据资产的应用拓展形成限制，比如企业为了避免数据安全风险，可能会减少数据共享或者限制数据应用的范围和方式。

所以，如何在保障数据安全、保护隐私的前提下，最大程度地拓展数据资产应用，实现数据价值的充分挖掘，是当前数据资产应用面临的重要挑战之一，需要在技术手段、管理措施以及法律法规等多个维度协同发力，寻找一个合理的平衡点，推动数据资产应用健康、有序地发展。

四、“数据二十条” 精神解读

（一）“数据二十条” 的核心内容

“数据二十条” 即《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，是我国数据基础制度建设的重要文件，为构建数据产权制度体系提供了新思路。

其创新提出数据产权 “三权分置” 制度框架，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等 “三权分置” 的产权制度。

这一举措打破了传统单一所有权概念界定数据产权的方式，而是结合数据要素的非排他性、非消耗性特点以及数据全生命周期中多主体共享数据产权的实际情况，为赋权各市场主体有序利用数据起到了一定的 “松绑” 作用，能够更加有效地激发数据要素市场活力。

同时，“数据二十条” 推进分主体的数据分类分级确权授权使用，对公共数据、企业数据、个人数据进行分类分级确权授权，破解了数据交易产业链前期发展中 “确权难” 的问题。

强调了数据确权的基本思路，将数据按照来源进行分类分级并做出范围界定，为数据产权的确立提供政策依据，并设置相应保护机制；

进一步激发数据开放活力，从多方面为数据开放提供政策支持；还以优化数据服务推动确权授权实施，鼓励培育第三方专业服务机构等，保障数据安全。

此外，“数据二十条” 建立了数据要素各参与方合法权益保护制度，在合理界定数据要素市场各参与方权利和义务的前提下，保障数据来源者享有获取或复制转移由其促成产生数据的权益，保护数据处理者享有对持有数据自主管控、加工使用与经营获益的权利，使得各参与主体的相关权益可得到并行、有效的主张。

总体而言，“数据二十条” 淡化所有权观念，强化使用权，旨在让数据高效流通使用赋能实体经济，初步搭建起我国数据基础制度体系，对充分发挥数据要素作用，做强做优做大数字经济等方面有着重大意义。

（二）对数据资产价值发挥的引导作用

以国网浙江公司为例，其紧扣国家电网的战略部署，积极响应 “数据二十条”，在数据资产价值发挥方面进行了诸多探索。

在数据确权工作上，国网浙江公司聚焦数据要素合规安全交易流通这一目的，借鉴地方性法规及相关思路，阶段性形成了自身的数据权属判定规则及确权处理方案，为电力数据进入流通市场安全合规交易保驾护航，这契合 “数据二十条” 中关于保障数据要素合规流通使用的要求，推动了数据资产在合法合规的框架内实现价值流转。

在数据资产价值精细化管理方面，国网浙江公司创新设计 “价值化” 相关的数据标签，助力更高效地筛查分析数据具备的特定价值特征，满足数据资产的持续价值计量与未来自动化需求，这有助于深度挖掘数据资产价值，使数据资产能更好地服务于业务发展，符合 “数据二十条” 提出的充分实现数据要素价值的目标。

另外，在数据应用场景管理上，国网浙江公司通过业务目标解读、识别实现路径等方式确定数据应用场景，建立数据应用场景目录，清晰直观地管理数据产品相关情况，稳步开展数据价值化工作，进一步拓展了数据资产应用的边界，让数据资产能够在更多实际场景中发挥作用，响应了 “数据二十条” 促进数据多场景应用的导向。

同时，国网浙江公司在数据资产成本计量、估值模型构建以及资本化方式探索等方面也进行了积极探索，为数据资产 “入表”、交易定价以及未来价值释放形式奠定基础，整体上全方位推动数据资产价值的实现，也为其他企业在遵循 “数据二十条” 精神，发挥数据资产价值方面提供了良好的实践参考。

五、数据互操作的价值与实践案例

（一）数据互操作的内涵与意义

数据互操作是一种以不特定数据使用者或者网络用户的权利为中心的数据应用理念，区别于传统以数据实际持有者权利为中心的模式。

其核心在于通过开放标准或者接口等方式，实现不同平台企业（系统、应用或设备）之间的兼容，让不同企业能够顺利交换数据。

例如，在互联网环境下，世界各地、使用着不同终端设备以及不同语言的用户，都能够借助互联网进行交流互动，这就是数据互操作创造价值的一个典型体现。

不同用户使用的浏览器、操作系统等可能各不相同，但基于统一的网络协议等互操作标准，信息能够在这些多样化的终端和平台之间顺畅传递，使得人们可以突破地域、设备、语言的限制，共享信息、协同合作，极大地拓展了信息传播和应用的范围，也充分彰显了数据互操作在打破信息壁垒、整合资源以及提升数据利用效率等方面的重要意义。

这种价值的创造并非简单地像物权确权模式那样，只是着眼于增加数据交易量或者在资产负债表中体现资产可比，而是从更宏观、更具开放性的角度，让数据能够在不同主体、不同场景下充分流动并发挥作用，满足 “数据二十条” 提出的增强 “数据要素共享性、普惠性” 的目标，推动数据要素乘数效应的实现，助力实体经济更好地发展。

（二）基于数据互操作的成功应用案例

在诸多行业领域中，都有着成功实现数据互操作并带来显著效益的案例。

以医疗行业为例，在美国东北部的一个主要综合交付网络（IDN）中，其 IT 系统每年要为 13 家医院、数千名临床医生以及 150 万名患者提供服务。

在将内部开发的临床和财务应用程序替换为 Epic 系统时，借助 InterSystems HealthShare HealthConnect 的集成功能，实现了数据互操作，成功连接了 5000 个医疗设备，并且在 Epic 之外的数据量增长了 225%（从 20TB 增长到 65TB），Epic 与其他 IT 系统的接口数量也增加了 34%，消息量更是增加了近 330%（每天 7300 万），让该机构的医疗护理协同和标准化提升到了一个新的水平，为后续的创新发展奠定了良好基础。

再看通信技术领域，是德科技与高通公司合作，使用是德科技的 E7515P UXM 5G 无线测试平台和高通公司的 5G 移动测试平台（MTP），成功实现了业内首个 FR3 频段的端到端互操作性和数据连接。

这一连接使得 5G 基站和下一代移动设备之间能够实现数据的互通，充分发挥了 FR3 频段更宽的带宽优势，实现了以非常高的速度传输大量数据，为 5G - Advanced 和 6G 的应用场景提供了有力支撑，有望彻底改变未来的无线通信，同时也缩短了相关终端设备的设计周期以及推向市场的时间，带来了良好的经济效益和社会效益。

又如在政务服务方面，四川一体化政务服务平台大数据系统，通过打通业务模块之间的数据通道，改变了各个业务系统自采自用的现状，满足了各机构 “宏观看数” 的需求，实现了不同部门间的数据互操作与共享，提升了政务服务的效率和质量，让民众办事更加便捷，也为政府进行科学决策、宏观管理提供了更全面准确的数据支撑。

这些案例充分表明，数据互操作在不同平台、不同主体间实现数据的交换和协同应用后，能够有效整合资源、提升效率、催生新的业务模式和服务形态，无论是在经济效益还是社会效益层面，都有着积极且重要的推动作用。

六、数据资产价值发挥的路径探索

（一）优化数据确权模式

当前以数据交易为目标的数据确权思路沿袭了传统物权确权模式，存在诸多问题，与 “数据二十条” 提出的 “增强数据要素共享性、普惠性” 目标不符。

要调整这一思路，可借鉴 “数据互操作” 理念，以不特定数据使用者或者网络用户的权利为中心，不再聚焦数据实际持有者的权利。

例如，互联网环境下不同终端、语言的用户能通过统一网络协议等实现交流互动，信息得以在多样平台间顺畅传递，这体现了数据互操作打破壁垒、整合资源及提升利用效率的价值。

但目前我国相关法律规则、制度和实践对“数据互操作权” 支持不足，互联网大厂因利益考量缺乏动力推动。

因此，明确 “数据互操作” 的确权新方向后，需系统梳理、清理现行制度规范。

比如，可从顶层设计出发，制定鼓励数据互操作的法律法规，明确各主体  在数据互操作中的权利义务；

同时，针对互联网大厂等关键主体，出台激励或约束政策，引导其积极参与数据互操作，推动数据要素在更广泛场景下流通应用，构建符合数据特性、保障各方权益且利于数据流通的确权模式。

（二）强化场景应用开发

在能源领域，国网浙江公司紧扣国家电网战略部署，积极响应 “数据二十条”，进行了多方面数据资产价值发挥的探索。

在数据资产价值精细化管理方面，创新设计 “价值化” 相关的数据标签，助力高效筛查分析数据价值特征，满足持续价值计量与自动化需求；

在数据应用场景管理上，通过解读业务目标、识别实现路径等确定应用场景，建立目录直观管理数据产品情况，拓展数据资产应用边界。

再看医疗行业，美国东北部某综合交付网络（IDN）借助 InterSystems HealthShare HealthConnect 的集成功能实现数据互操作，连接大量医疗设备，使 Epic 系统外的数据量大幅增长，接口数量和消息量也显著增加，提升了医疗护理协同和标准化水平。

还有通信技术领域，是德科技与高通公司合作实现业内首个 FR3 频段的端到端互操作性和数据连接，发挥频段带宽优势实现高速数据传输，为 5G - Advanced 和 6G 应用场景提供支撑，缩短终端设备设计周期并推向市场，带来经济效益和社会效益。

这些案例表明，不同行业通过挖掘自身业务需求，结合数据特点开发应用场景，能有效释放数据资产价值，其他行业也可借鉴此类经验，根据自身行业特性和数据资源情况，找准切入点，开发更多贴合实际、能创造价值的应用场景，推动数据资产从交易向场景应用转变。

（三）完善市场配套机制

以深圳为例，神州数码在深圳数据交易所等多方配合下，成功将金服云数据产品作为数据资产纳入企业财务报表，并获得建设银行深圳分行授信融资 3000 万元，这是全国首笔大中型数据资产质押融资案例。

在此过程中，涉及精准的数据产品规划，贴合市场需求与应用场景；严谨的数据治理机制，保障数据准确合规；打造有竞争力的数据产品，挖掘数据深层价值；以及与金融机构深度合作，开拓多元融资渠道等环节。

这一案例为后续企业数据资产入表融资提供了可复制、可推广的方案。

又如天津市河北区供热公司，在 2024 年 1 月完成首单数据资产入表登记评估工作，获得《数据资产登记证书》。

其联合国家信息中心组建的天津数据资产登记评估中心，专业开展多项服务，规范资产评估方法和流程，培养专业人才，推进配套建设，还探索银行质押等新型数据要素价值应用。

此外，在水务行业，南京扬子国投下属南京远古水业股份有限公司的 “南京江北新区（沿江街道以北范围）企业用水行为分析数据”，在南京市数据局推动下，完成数据资产认定、登记确权、合规评估等环节后入表成为数据资产，并成功实现场内交易，购买方江苏银行将其用于辅助授信评估，使传统供水企业的数据资源价值得以体现。

从这些案例可以看出，完善数据资产评估、定价、交易等市场配套机制，需要数据提供方、交易平台、金融机构以及专业服务机构等多方协同。一方面，要建立科学合理的数据资产评估标准和方法，综合考虑数据质量、应用场景、市场需求等多因素确定价值；

另一方面，搭建规范的交易平台，完善交易流程和规则，保障交易公平、透明、安全；

同时，加强金融机构与企业的合作，创新数据资产融资产品和服务，拓宽数据资产价值实现的渠道，促进数据资产在市场中顺畅流转，充分实现其价值。

七、结论与展望

（一）研究结论

从 “数据交易” 走向 “场景应用” 是充分发挥数据资产价值的关键路径。当前以数据交易为目标的数据确权思路存在诸多问题，沿袭传统物权确权模式，与 “数据二十条” 提出的 “增强数据要素共享性、普惠性” 目标不符，导致数据交易所场内交易数量匮乏、企业数据资源入表积极性不高、数据确权登记法律效力不明确等一系列实践困境。

“数据二十条” 为数据资产价值发挥提供了重要指引，其创新的数据产权 “三权分置” 制度等内容，淡化所有权观念，强化使用权，旨在推动数据高效流通使用赋能实体经济。

而数据互操作作为数据价值的基本实现形式，有着打破信息壁垒、整合资源、提升数据利用效率等重要意义，能助力实现数据要素乘数效应，满足数据在多场景应用、多主体复用的要求，像在医疗、通信、政务等领域的成功应用案例已展现出其积极效益。

在探索数据资产价值发挥路径方面，优化数据确权模式，借鉴 “数据互操作” 理念，梳理清理现行制度规范很关键；

强化场景应用开发，各行业需结合自身业务特点挖掘数据应用场景；完善市场配套机制，依靠多方协同来保障数据资产在市场中顺畅流转和价值实现也必不可少。

总之，需从确权、应用场景、市场机制等多维度共同发力，推动数据资产从交易为主向场景应用为主转变，充分释放其价值。

（二）未来发展建议

为了更好地实现从 “数据交易” 向 “场景应用” 的转变，充分发挥数据资产价值，未来可从以下几方面着手：

制度建设层面：进一步加强顶层设计，完善与数据互操作相关的法律法规，明确各主体在数据互操作中的权利和义务，为数据的流通和共享提供坚实的法律保障。

例如，针对互联网大厂等关键主体，制定激励与约束并重的政策，引导其积极参与数据互操作，打破数据垄断，推动数据要素在更广泛场景下的流通应用，构建起符合数据特性、保障各方权益且利于数据流通的确权模式。

同时，持续细化和落实 “数据二十条” 精神，根据实践情况不断优化数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面的制度，形成更完善的数据基础制度体系。

场景应用拓展层面：各行业要深入挖掘自身业务需求，结合行业特点和数据资源状况，加大力度开发多样化、创新性的应用场景。

比如，制造业可以利用数据实现智能生产、供应链优化；教育行业通过数据驱动个性化教学、教学资源精准推送等。

鼓励跨行业的数据融合应用，催生新的业务模式和服务形态，拓展数据资产价值边界。

政府部门可发挥引导作用，搭建跨行业数据应用合作平台，促进不同领域的数据资源共享和协同创新。

市场培育层面：数据提供方、交易平台、金融机构以及专业服务机构等要进一步加强协同合作。

建立更加科学合理、动态适应的数据资产评估标准和方法，充分考虑数据质量、应用场景、市场需求等多因素来精准确定数据价值。

持续完善数据交易平台的建设，规范交易流程和规则，强化交易监管，保障交易的公平、透明、安全，提升市场活跃度。

金融机构要积极创新数据资产融资产品和服务，如开发更多适合不同类型数据资产的质押融资、信用贷款等产品，拓宽数据资产价值实现的渠道，同时加强风险防控机制建设，应对数据资产抵押融资等带来的风险传导问题。

展望未来，随着数据资产从 “交易” 到 “场景应用” 的不断深化发展，数据有望更加高效地赋能实体经济，成为推动各行业高质量发展、提升国家数字竞争力的核心力量，在数字经济时代创造更多的经济价值和社会效益。