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　　数据是数字时代的基础性资源和战略性资源，也是数字经济的关键生产要素。党的二十届三中全会提出，“加快构建促进数字经济发展体制机制，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系”。

　　8月2日，为了了解数据要素如何助力新质生产力发展，记者走进德阳数据交易有限公司，探访其在数据运营、数据开发、数据评估、数据交易等方面，如何为数据要素市场提供安全可信、稳定高效的数据交易环境，推动数据安全有序流通和产业发展。

　　同时，记者采访了德阳数据交易有限公司总经理张杰，北京京师（成都)律师事务所高级合伙人李丹丹和唐梓涵，了解企业数据资产的布局与应用，以及企业数据合规体系建设。

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　　数据资源化

　　率先落地数据要素交易模式

　　德阳数据交易有限公司于2021年12月21日注册成立，经德阳市政府批准，承担数据要素流通交易体系结构建设、数据要素交易规则执行、数据权益保障制度落实等重要职能，开展数据运营、数据开发、数据评估、数据交易等业务，打造西部领先、全国知名的数据流通交易平台，引导各类数据商进场交易，为数据要素市场提供安全可信、稳定高效的数据交易环境，推动数据安全有序流通和产业发展。

　　2022年12月，即德阳数据交易有限公司成立的第一年，德阳首批数据元件便在深圳数据交易所正式完成挂网交易，开具全国首张具有标志意义的数据元件税务发票。

　　据德阳数据交易有限公司商务拓展经理袁煜介绍，在深圳数交所完成的首次交易中，数据元件开发商、技术服务商、合规咨询机构、数据经纪人、居间服务深数所、数据产品开发商等各类主体相互配合支撑，通过数据元件（中间态），让数据安全合规流通，实现东西数据联动，促进数据要素应用流通、赋能数字经济创新发展。

　　数据加工服务方面，德阳数据交易有限公司在全国率先落地基于数据元件赋能应用场景的数据要素交易模式。袁煜表示，在保障企业数据安全的情况下，通过对原始数据进行加工（脱敏、解耦），以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供数据资源，为企业带来新的收益增长点。值得一提的是，该交易模式作为国内数据要素交易的代表模式，被写入了《数据要素流通标准化白皮书（2022）》。

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　　数据资产化

　　从确权到入表打通行业痛点

　　通俗地讲，数据资产化就是数据资源完成入表，并被确认为会计学意义上的资产。数据资产入表可以拆解为数据资源盘点与资源识别，制定总体方案设计制度，数据合规审计，数据资产登记，数据资产入表等几个步骤。

　　依托德阳数据资产登记平台，德阳市大数据中心负责开展数据资产登记工作，解决企业数据权属链识别与市场准入问题，支撑数据交易、数据入表、抵押融资等业务发展。通过推动数据资产化，可以有效盘活企业数据资源，合理配置、管理和使用数据，实现数据的经济和社会价值。

　　今年2月，德阳数据交易有限公司成功开具了全市第一张数据资产入表会计凭证，完成全市首例企业数据资产入表。3月，完成全国首个基于数据元件的数据资产质押融资，授信500万元并已成功发放。在持续推进该项工作中，陆续完成全国首个景区运营数据资产入表，县域全国首个基于数据原件的数据资产质押融资等等，数据资产化正按下加速键。

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　　数据价值化

　　构建以数据为核心的应用场景

　　德阳数据交易有限公司总经理张杰向记者表示：“德阳数据交易有限公司一直以实际应用需求为导向，开展以数据为核心的产品和服务创新，解决目前行业面临的痛点、难点问题，促进数据、技术、场景深度融合，赋能传统产业转型升级。”

　　在此基础上，其已在工业领域、商贸流通、交通运输等多个领域打造应用场景60个，在2023年首届四川（德阳）数据要素产业生态大会上发布金融、保险、婚恋等领域德阳数据要素十大应用场景。

　　截至今年7月，德阳数据交易有限公司共入驻数商企业超150家，数据产品数量超过2600个，累计达成数据交易60笔以上，交易总规模达到1.06亿元，衍生产品市场交易额约80亿元。

　　延伸报道

　　企业如何实现数据要素资产化？

　　企业要想实现数据资产化，从数据采集到存储加工、流通交易，以及内部管控以及外部合规等方面仍存在许多疑问。为此，记者采访了北京京师（成都)律师事务所高级合伙人李丹丹律师和唐梓涵律师，了解企业数据要素资产化的相关问题。

　　▋李丹丹：数据资产是企业的“意外之财”>>>

　　对于企业来说，数据资产的商业价值很多，包括充当注册资本、融资贷款、交易所交易变现、提升企业估值以及优化资产结构等。为了实现数据资产的商业价值，企业需要在进行数据的场景开发和价值挖掘的同时，还需要关注数据资产的确权和保护。

　　李丹丹向记者表示，“数据资产是企业的‘意外’之财，企业数据通过积累成为数据资源，数据资源产生经济价值后就成为了数据资产。”根据数据资产的内容，可以分为运营数据资产、客户数据资产和知识产权数据资产。数据资产具有一些共同特征，例如非实体性、依存性、可复制性、可加工性和多样性。

　　李丹丹强调，数据的合规性非常重要，因此实现数据资产化有五个步骤需要重视，一是数据来源的合规性，二是数据内容的合法合规，三是数据权属确定，四是数据资产价值评估，五是数据资产的变现。

　　在数据确权的步骤中，数据资产至少也要分为三个类型，分别是数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。以数据资源持有权为例，企业针对合法合规采集的数据，如通过问卷调查形式采集的市场数据、自身经营过程中收集的用户数据等，建立数据合规管理制度，只允许企业内部经授权人员访问该等数据。以数据加工使用权为例，企业通过停车数据采集系统对自营停车场的停车数据进行采集、分析，该数据产品可用于更加准确地分析停车行为模式、预测停车需求等。数据产品经营权则是指企业将其开发的数据产品在数据交易平台上进行交易，并获取相应收益。

　　▋唐梓涵：企业需要建立数据合规体系>>>

　　随着全球范围内数据保护法规的陆续出台，如欧盟的GDPR和中国的网络安全法、数据安全法、个人信息保护法，企业需要建立数据合规体系来确保合规。

　　为什么要建设数据合规体系？唐梓涵向记者表示：“数据安全法规要求企业采取措施保护数据安全，防止数据泄露、篡改和滥用，建立数据合规体系是实现这一目标的重要手段。”无论是数据资源入表、数据资产评估及资本化运用、数据出境还是数据产品登记及交易等应用场景，都需要建设数据合规体系。

　　与此同时，建设数据合规体系可以有效防止数据泄露，保护企业商业机密和客户隐私，还可以帮助企业遵守相关法律法规，避免因违规操作而受到法律制裁。同时，数据合规体系有利于提升企业形象，增强客户信任度，降低因数据安全问题导致的声誉损失。

　　唐梓涵表示：“我们需要准确地定位企业的合规要求与需求，来判断哪些企业需要做数据合规体系建设，这样的企业很多，比如个人信息处理者和受托方、网络运营者、数据服务供应商以及其他有信息安全保护需求的企业。”

　　数据合规体系涵盖数据资源的全生命周期，从数据收集、存储、加工、传输到数据共享每个环节。在数据收集环节，企业需要以合法正当方式公开数据收集规则，保障数据安全；在数据存储环节专业炒股配资门户，需要网络安全等级保护和数据分类分级；在数据加工环节，涉及个人信息及重要数据的加密、去标识，还有访问权限及操作规程等；在数据传输环节，要确保传输管控和传输安全保障；在数据共享环节，需要第三方SDK监管、数据来源尽调、共享协议及规范等。