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首席数据官高鹏律师团队编著

数据资产作为新生产要素，可通过以下多种方式实现价值变现：

一、数据资产交易

数据销售：这是最直接的变现方式。例如，数据拥有方将数据产品出售给需求方，可按调用量、频次等计费，如号码认证 API；也可将特定主题、时间段的数据打包成数据集产品出售，像某 App 一个月的用户行为数据；还能利用自身数据提供数据分析、挖掘、可视化等增值服务按效果收费，或者开发数据应用产品对外销售，如风控模型、营销策略等数据驱动的解决方案。

数据交换：企业之间通过交换数据，实现数据互通有无，扩大数据资源的覆盖面，降低获取新数据的成本，进而挖掘更多商业价值。不过，数据交换需要解决数据价值评估、安全保障以及不同企业数据标准协调等挑战。

二、数据资产授权与合作

授权数据：数据拥有者将自有数据资源的特定使用权限授予其他公司、研究机构或个人，从而获得收益。比如，拥有大量用户数据的互联网企业，可将数据授权给市场调研机构，用于分析消费者行为和市场趋势。

联合开发数据产品：与客户或其他企业共同整合数据资源，产生更具商业价值的数据产品。例如，零售企业和支付公司合作，结合双方数据生成市场趋势报告；银行和保险公司共享客户信用数据，以更好地了解客户信用状况。

联合营销：将自己的数据资源授权给其他企业，以增强其营销效果，通过活动收益分成实现变现。如商场和餐饮企业合作，分析消费行为数据，进行精准的促销活动。

三、数据资产服务化

数据清洗与标注：为其他企业提供数据清洗、标注等基础服务，提高数据的可用性和质量，使其能够更好地用于数据分析和挖掘。例如，在医疗 AI 领域，为医院提供医学影像标注、病灶勾画等服务，为 AI 诊断系统研发提供数据支撑。

数据分析与挖掘：凭借专业技术和工具，为企业提供定制化的数据分析服务，帮助其发现数据中的规律和价值，从而优化决策、提升运营效率等。如 ASZ 公司利用“生产智能平台”，为制造业客户提供设备故障预测、产能优化等数据分析服务。

数据可视化与呈现：将复杂的数据转化为直观易懂的可视化图表或报告，增强数据分析结果的表达力和沟通效率，助力企业更好地理解数据和制定策略。例如，FR 公司为企业提供覆盖全生命周期的可视化建模、设计等一站式服务。

四、数据资产证券化

将数据资产的未来现金流作为偿付来源发行证券化产品，把数据资产的未来收益即期变现，激发数据拥有方参与数据流通交易的积极性。如 2023 年 7 月 5 日，杭州高新金投控股集团有限公司成功簿记了全国首单包含数据知识产权的资产支持票据（ABN），发行金额 1.02 亿元人民币。

五、数据资产入表与融资

数据资产入表：2024 年财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确符合条件的数据资源可确认为无形资产或存货，企业对数据资产进行梳理、分类、定价和登记后纳入资产管理体系，可改善企业财务结构，提升总资产规模，优化关键财务指标，并可作为抵押物获取银行贷款或发行 ABS 产品等。

数据资产融资：企业以数据资产为基础，向金融机构申请贷款或通过其他融资方式获得资金支持，实现数据资产的价值变现和资金流动性提升。

六、数据资产代运营

数据拥有方将数据资产委托给专业的数据服务商进行代运营，由服务商负责数据的采集、清洗、加工、分析、应用等一系列运营工作，通过全生命周期的管理和服务，提升数据资产的价值，并实现变现，如 API 输出、模型众包、报告销售等，数据拥有方则按约定获取相应收益分成。