在数字洪流的时代,数据如同新时代的石油,其价值日益凸显。然而,面对数据量的爆炸性增长,我们却面临着优质数据资源的匮乏与利用效率低下的尴尬局面,犹如一座座未被开采的金矿。正是在这个背景下,探索数据资产化的紧迫性不言而喻,它不仅关乎国家战略布局,也是企业创新发展的关键动力。
数据资产化的破局之道深圳数据交易所的副组长李颖在一场聚焦“数据资产入表”的论坛上,揭示了这一领域的核心议题。她指出,尽管中国数据产量全球第二,但高达70%的数据价值尚待挖掘,这一“剪刀差”现象警示我们:提升数据处理与利用能力迫在眉睫。李颖设想,若能通过激励机制使数据成为账面资产,从而催生高价值数据,那么从国家到企业都将迎来前所未有的发展机遇。
深圳数据交易所提出的“A-M-O模型”(获取-管理-运营)成为讨论的焦点,它描绘了一条将数据资源转化为资产的清晰路径。数据产品的形成,经由算力和算法的魔力,为资产化奠定了基石,而真正的挑战在于如何让这些资产在社会层面得到认可和流通。
挑战与对策:数据确权与合规的双刃剑数据资产化的路上,数据确权与合规性成为两座必须跨越的大山。李颖深入剖析,数据确权需兼顾“权利束”的灵活性与“权利球”的稳定性,寻求在法律框架内精准赋权。而数据合规,作为企业上市的必经之路,虽增加了披露要求,但也为提升企业透明度和价值提供了契机。
至于税负疑虑,李颖举例说明,政策的支持如研发费用的税收优惠,或将减轻企业负担,使得数据资产化不仅可行,而且诱人。但她也提醒,交易定价的合理性至关重要,以免遭遇税务调整的挑战。
这场由上海市数据科学重点实验室主办的论坛,汇聚了行业智慧,共同探索数据治理的新方向,预示着数据资产化即将开启新篇章,为经济发展注入新活力。在这场变革中,每一个细节的探讨都充满了对未来的憧憬与挑战的准备。
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