数据已成为数字时代的核心生产要素与关键战略资源。各行业生产经营和数字化转型积累了海量数据资源，为我国数字经济和数字金融发展注入强劲动力。然而，我国数据资源资产化仍面临确权难、估值难、流通难等挑战，亟需金融体系赋能支持。与此同时，金融行业数字化转型和智能化升级亦需要高质量数据驱动，以更好提升发展质效、服务能力和风控水平。国家金融监督管理总局近期发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》明确提出，要有效激发数据要素潜能，推动金融数据高水平应用，构建安全可信的数据生态。下一步，如何更好盘活存量数据，激活数据要素价值，更好实现数据资源资产化？金融机构如何激发和释放数据要素潜能，提升行业竞争力，推进高质量发展？亟待政产学研各界共同探讨。

在此背景下，数字金融合作论坛联合深圳香蜜湖国际金融科技研究院于2026年1月17日（周六）下午在北京举办“数据资产与金融”闭门研讨会。与会专家深入探讨“十五五”时期数据要素资产化、金融化面临的战略机遇，不同类型金融机构、数据交易场所、科技公司代表从技术发展、重点场景、供求匹配、产品流通、价值评估等方面积极分享数据要素价值挖掘的实践与经验，全面分析数据要素在资产化金融化过程中面临的问题与挑战，并就金融业如何激活数据要素价值，更好实现数据资源资产化与自身高质量发展提出相关建议。

会议由清华大学五道口金融学院教授、中国人民银行参事、我院学术委员会委员张健华主持，分为主题演讲、专家点评、圆桌讨论等环节。

张健华

主题演讲

华夏银行党委副书记、行长瞿纲，中国邮政储蓄银行党委委员、副行长、首席信息官牛新庄，中国光大银行党委委员、副行长杨兵兵，北京国际大数据交易所董事长、北京金融大数据公司董事长李振军，国泰海通证券首席信息官俞枫，蚂蚁集团研究院院长李振华，火山引擎金融方案总经理刘俊等机构代表在主题演讲环节发言。

瞿纲

牛新庄

杨兵兵

李振军

俞枫

李振华

刘俊

专家点评

全国人大财经委副主任委员、中国建设银行原党委书记、董事长田国立，原中国保监会党委副书记、副主席周延礼，中国人民银行参事纪敏等领导和专家先后在专家点评环节发言。

田国立

周延礼

纪敏

圆桌讨论

中国银行原行长、我院学术顾问李礼辉，全国政协委员、中国进出口银行原党委书记、董事长吴富林，国家金融监督管理总局原首席检查官王朝弟，中国证监会市场监管二司原司长王建平，国家金融监督管理总局原一级巡视员叶燕斐，中国保险资产管理业协会原党委书记、执行副会长兼秘书长曹德云，中国金融传媒集团特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官高峰，中国建设银行数字人民币推进办公室副主任汪下烟，中金公司首席信息官、中金财富首席信息官程龙，百融云创科技公司董事长张韶峰，用友金融信息技术公司总裁郑海伟，北京海量数据技术公司高级副总裁宁昆等领导和专家先后在圆桌讨论环节发言。

数据资产化价值化与金融数字化智能化双向奔赴

随着数字经济深入发展，数据已成为继土地、资本、劳动、技术之后的关键生产要素和战略资本。国家“十五五”规划建议提出，要健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用。当前，我国数据要素市场化配置机制在制度创新与场景实践中不断完善，数据要素市场建设在稳步推进的同时迸发活力，数据资产化进程已从理论探讨迈向实践探索。以北京国际大数据交易所为例，其2025年全年交易规模已突破2亿元，年均增长率超140%，高质量数据集交付量达2500TB，成为数据要素价值加快释放的生动案例。

会议指出，数据资产与金融并非单向赋能，而是相互促进、协同演进的双向过程。一方面，高质量数据是推动金融数字化智能化转型的基础。金融业天生与数据打交道，扩大高质量数据供给、提升数据内外部流通效率能为金融机构深化数字化转型、推进智能风控和精准服务提供更加稳定、可持续的数据基础。另一方面，金融服务助力数据资产化落地。数据要素资产化不仅需要一系列配套的流程与机制，更重要的是数据能够广泛地与各种场景相联系，从而产生价值。金融工具和金融市场的介入，不仅有利于提高数据资产交易的透明度和规范性，推动形成定价机制，还能在此基础上探索数据资产入表、增信、质押等多样化金融应用场景，从而为数据资产化价值化提供更多现实路径。

会议认为，数据要素正从辅助资源加速演进为金融业的驱动因素。各类金融机构通过积极实践，正在形成围绕数据要素价值释放的良性金融新生态。中国邮政储蓄银行提出以“快、准、全”奠定数据资产化基础，通过“易”驱动价值转化，“智”用AI技术对数据资产的管理进行智能升维，拓展数据资产价值边界，驱动业务创新发展。中国光大银行在数据资产估值、数据资源入表、数据市场流通和数据金融产品四个领域开展重点研究，研究主题包括自研企业数据资产估值工具、论证数据资产入表可行性等。华夏银行以数据资产为引擎，以数字化产业链金融“六新”体系为支撑，将金融服务深度嵌入实体产业链。国泰海通证券对内通过构建集团数据共治共享平台，从风险防控、联合营销等领域探索发挥数据要素价值；对外通过联合构建专业标注团队，与同业开展数据共享和数据互补，赋能行业数据生态。

数据交易场所与科技公司也在积极探索数据要素资产化价值化的可行路径，从体制机制、技术支持、需求落地等方面开展实践。北京国际大数据交易所作为第三方服务机构，致力于打造数据资产可信管理体系，对内规范企业数据资产管理路径，对外（银行、证券交易所、信托和保险等）打通数据资产价值化通道，推动数据资产价值释放。蚂蚁集团研究院提出借鉴海外“前线部署工程师”（FDE）模式，旨在系统解决金融行业高数据安全要求的结构化数据回流难题，推动技术迭代与商业良性循环。火山引擎提出以数据消费为核心进行数据资产建设，将数据平台运营能力创新沉淀为“数据飞轮”与“数据智能体”方案对外输出，并推动历史经验等非结构化数据文档化、资产化以赋能智能决策。

当前数据要素资产化金融化面临的主要问题与挑战

会议认为，数据要素在科技革命中的价值日益凸显，逐渐成为驱动金融服务创新、赋能实体经济转型的重要力量。也要看到，数据要素从资源化向资产化、价值化发展，仍面临一系列深层次、系统性问题与挑战。

一是数据 “三难”问题仍未解决。确权难方面，数据形成过程参与主体较多，权力边界存在交叉重叠，导致个人数据、企业数据、公共数据权属关系模糊，数据持有方担心面临侵权风险不敢投入开发。估值难方面，数据具有高时效性、易变性等特点，数据公允价值、时点价值、入表价值之间可能存在较大差距和变化。目前我国尚未建立全国统一的数据评价体系、动态跟踪管理机制和与之匹配的会计计量准则，数据价值难以精准量化，数据资产会计入表难度较大。流通难方面，数据具有易复制、易泄露等属性，包括金融机构在内的相关机构难以有效管控风险。

二是数据资产金融化成本高、可信可控难。一方面，数据非竞争、非排他、易传播、价值密度不同等特性增大了金融机构评估难度，其数据价值与真实性需反复验证，数据资源转化为数据资产再进入资本市场的链条亦较为复杂。另一方面，数据资产使用状态动态监测技术不成熟，难以实时掌握资产分布与调用情况，交易后的数据资产使用边界监控手段不足，存在超范围使用风险。同时，全国性数据资产登记体系尚未建立，相关司法执行规定与法律条例尚不明确，致使数据资产在担保融资、资产处置等方面存在不确定性。

三是金融机构数据治理能力有待提升。一方面，当前部分金融机构数据基础薄弱，机构内部数据杂乱、利用率低、流通受阻，尚未建立全生命周期的治理机制。即使是头部机构，对数字孪生等先进技术的应用也尚不成熟，多源数据融合亦不充分，内外部数据价值尚未得到充分释放。另一方面，数字时代数据使用主体发生变化，由过去的以人为主转变为以机器算法为主。使用主体的变化对数据治理实时性、标准化提出更高要求，而金融机构依赖人工处理的数据治理在效率与质量上均难以匹配，数据治理能力亟待升级。

四是数据资产交易仍存诸多堵点。数据交易方面，在卖方定价环境下，我国政府部门、央国企参与数据资产首次买卖易面临审计风险，政府引导作用有限。跨境数据交易流通方面，出境AI模型、数据集的数据安全等级界定尚不明晰。数据交易平台方面，部分新兴行业数据交易平台缺位，数据供需失衡。

推动数据资产价值释放，加快数字金融生态建设

会议认为，今年是“数据要素价值释放年”，要积极应用人工智能等数字技术，构建安全可信的数据生态，推动数据要素资产化价值化与金融机构数字化智能化双向奔赴。

一是协同发力破解数据难题。强化制度协同，夯实数据产权基础。加快数据产权立法进程，明确数据“三权”分置实施细则，厘清个人、企业、公共数据权属划分标准。深化技术协同，健全数据估值体系。构建多元化数据资产评估体系，鼓励金融机构联合评估机构根据行业属性与应用场景，探索收益法、市场法、成本法等估值评价模型。推动市场协同，畅通数据流通渠道。完善数据交易市场建设，发展多元化数据金融产品，在数据质押贷款、资产证券化基础上探索数据信托、数据保险等新型产品。

二是打造数据可信管理体系。构建标准化上链通道，确保核心信息可信追溯、不可篡改、穿透核验，为金融机构提供核验渠道，降低尽调难度。鼓励第三方平台对数据资产运营状况进行监测，重点关注主体、标的、财务以及披露合规性，应用人工智能等技术提高审核效率。

三是强化金融机构数据治理。在机构层面，金融机构要积极运用智能技术优化数据治理，可通过彰显数据在业务中的价值，增强用数部门获得感，激发其参与数据治理的积极性，有效赋能业务发展。优化数据人才育、用体系，提升队伍专业能力，加强队伍建设。针对当前数据治理难点开展专项攻关，重点加强语料库建设，建立跨境数据联动机制。在监管层面，建议建立以结果为导向的责任承担机制，减少对行为过程的处罚，以更好支持数据要素价值释放相关的创新探索。对于无心之过或技术不成熟造成的损失，可由相关方依法提供相应赔偿。面对科技工作的复杂性与不确定性，可给予一定宽容，以保护创新动能，促进行业发展。

四是完善金融数据交易生态。培养为优质数据买单意识，搭建数据资产首次交易价格机制，实现首次交易的合理定价。坚持和国际接轨，实时追踪并研判数据跨境风险因素。构建数据交易所、评估机构、担保机构、律师事务所等机构的协同框架，推动我国数据交易生态良性发展。