简介：本文盘点了国内数据资产化的多个创新实践案例，涉及数据资产入表、数据质押融资、数据信托及证券化等领域，展现了数据作为生产要素在金融创新中的重要作用，同时提出了推动数据资产化进程的对策。
随着数字经济的快速发展，数据已成为新的生产要素，数据资产化的重要性日益凸显。近年来，我国在数据资产化方面取得了显著进展，涌现出一系列创新实践案例。本文将对这些案例进行盘点，以展现数据资产化的多样性和广阔前景。
数据资产入表是企业将数据资源确认为资产并纳入财务报表的过程，是数据资产化的重要标志。以下是一些典型的数据资产入表案例：
浙江温州数据资产确认登记第一单
全国首单工业互联网数据资源入表案例
江苏无锡梁溪区多企业数据资源入表
天津河北区数据资产入表
数据质押融资是企业将数据资产作为质押物，向金融机构申请贷款的方式。以下是一些典型的数据质押融资案例：
贵阳银行首笔“数据贷”
全国首单基于区块链数据资产质押
北京银行数据资产质押融资贷款
数据信托和证券化是数据资产化的另两种重要方式，以下是一些典型案例：
中航信托与南方电网数据信托合作
数据资产证券化探索
尽管我国在数据资产化方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。为推动数据资产化进程，以下是一些对策：
构建数据资产梳理体系：企业应理清数据生产链路，明确不同阶段的分割节点，建立企业内部各部门的协同配合机制，促进数据资产入表。
明确数据资产确权体系：政府应设立数据产权登记管理部门，实现有政府背书的数据确权。同时，组建数据资产一站式服务中心，打造数据资产化全链条服务资源汇聚平台。
完善数据资产评估体系：构建政府引导、科研院所和企业协同联动的研究合力，加强数据资产评估行业协会的指导和服务，实现全国数据资产评估“一盘棋”。
鼓励数据资产金融创新应用：鼓励金融机构积极参与数据资产的定价和交易，打造优质数据资产质押、数据资产证券化等新型金融产品。同时，创新数据要素金融创新业务监管模式，为数据资产金融创新提供相对宽松的发展环境。
在数据资产化的过程中，高效的数据处理和分析平台至关重要。千帆大模型开发与服务平台作为一款强大的数据处理工具，能够为企业提供全方位的数据支持。通过该平台，企业可以更好地梳理、整合和分析数据资源，为数据资产的确权、评估和入表提供有力支持。此外，千帆大模型开发与服务平台还能帮助企业挖掘数据价值，推动数据资产的金融创新应用。
综上所述，我国在数据资产化方面取得了显著进展，涌现出一系列创新实践案例。未来，随着技术的不断进步和政策的持续完善，数据资产化将迎来更加广阔的发展前景。企业应抓住机遇，积极推动数据资产化进程，为数字经济的蓬勃发展贡献力量。