【相约进博】普华永道《数据资产生态白皮书》重磅发布

过去十几年，数据借助移动互联网的发展形成指数级积累，数据的价值正在向更深层次演进，建立平衡的数据资产生态是应对进一步数据应用、开放、融合挑战的破题关键。11月7日，普华永道在第三届中国国际进口博览会发布《数据资产生态白皮书》，呼吁各方认知数字时代下的主要问题，并倡议建立一个更加健康、有序且平衡的数据资产生态，从而实现可持续的数字经济新时代。

普华永道中国管理咨询业务主管合伙人张立钧、金融业数字化转型管理咨询主管合伙人王建平、网络安全管理咨询合伙人李扬在发布会现场分享了该白皮书的主要观点。

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和自然界生态系统类似，数字生态系统的失衡会导致“数字霸权”、“信息茧”、数据垄断在内的诸多乱象。在将数据资源转变为数据资产的过程中，企业必将面临包括确权、合规、定价与流通在内的一系列挑战。想要建立平衡的数字资产生态，实现数字经济可持续发展，便离不开政策与法律的机制支持、经济层面的商业模式推动、社会层面对数据普惠的认可，及技术层面的安全可信度维护。

——普华永道中国管理咨询业务
主管合伙人张立钧

实现数字资产化后，市场资源将会更接近最优配置，企业与行业的数字化转型亦将提速，个人隐私与数字化便利可以兼得。在顶层规划与配套实施的支持下，中国将迎来数字化时代下全面开放与融合的数据价值释放，让无处不在的数据成为发展引擎的“新生产要素”。 

——普华永道中国金融业数字化转型管理咨询
主管合伙人王建平

数据如同水与空气的数字化时代已至

数据的价值迎来了悄无声息却影响深远的革新。从数据数量上看，根据IDC的预测，2025年全球数据量将达到175ZB（见图1）。数据不再仅仅是宝藏或者石油这样直白的物质财富代表，而已经发展为如同水与空气一般重要的必需品（见图2）。

图1：全球数据量增长预测

资料来源：IDC，《数据时代2025》报告

图2：我们的生活已经离不开数据

水与空气看似廉价，却能在相关介质的配合下催生出长久持续的能量，例如水电。数据自身虽然微小，同样也能通过聚合效应驱动质变。回顾数据的质量效应，全球和中国数据的融合与增长催生出各类新兴应用（见表1），产生了数据积聚的强大枢纽效应。

表1：数据融合增长催生的新兴互联网应用

资料来源：普华永道搜集整理

数据生态在慢慢失衡

正如自然界的生态系统失衡，例如乱砍滥伐、毁林开荒或采伐速度大大超过其再生能力，造成资源衰竭、水土流失和气候变化，引发生态系统出现诸多问题，同时影响生态中的各个物种。数据生态的失衡也会导致很多问题出现。

一方面，数据的产生、流转、应用与管理依赖于完善的生态，其中包含政府、企业、个人等多方参与者在公开、透明的机制下形成有效分工。但当前中国数据生态的主要管理与应用模式侧重于以企业为中心组织、管理、控制和使用个人数据，未能发挥生态体系中各方的最大化价值。同时，个人数据集中在部分电商、社交媒体领域巨头，个人数据的聚集效应越来越明显，不可避免会出现数据歧视、信息茧房、大数据杀熟乃至隐私侵犯等诸多问题。从不掌握个人数据的企业视角，会造成数据资源被垄断带来的发展与竞争壁垒；从个人视角，较为分散的数据资产分布与管理模式将导致维权困难；而从政府视角，市场资源配置的公平性与市场经济的稳定性则难以把控（见图3）。

图3：政府视角下，个人与企业数据的应用平衡

资料来源：普华永道分析

建立平衡的数据资产生态

在自然界，生态平衡是指在一定时间内生态系统中的生物和环境之间、生物各个种群之间，通过能量流动、物质循环和信息传递，使它们相互之间达到高度适应、协调和统一的状态。在数字世界里，参与方同样各司其职，支持着数据资产生态的运转。从长远看，围绕数据资产构建平衡的数据资产生态，是实现数字经济可持续发展的必由之路（见图4）。

图4：平衡的数据资产生态系统

资料来源：普华永道分析

建立一个平衡的数据资产生态系统离不开四大核心支柱：政策与法律、经济、社会和技术。

1

政策与法律方面：

建立数据确权机制与定价指导意见

数据确权：国际上对于数据确权也在进行不断尝试，如通过欧洲《一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR）和《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》，欧盟确立了“个人数据”和“非个人数据”的二元架构。此欧盟数据确权尝试并不成功，“个人数据”和“非个人数据”的分割与现有实践不符。与欧盟相反，美国采取了数据确权的实用主义路径。美国个人数据置于传统隐私权的架构下，利用“信息隐私权”化解互联网对私人信息的威胁，在金融、医疗、通信等领域制定行业法，辅以行业自律机制，形成了相对灵活的体制。

数据定价：作为未来数据资产价值释放的核心环节，数据定价相对于其他资产而言存在巨大的差异，数据资产的价值主要来源于其直接或间接产生的业务收益，但由于数据自身存在的无损复制性、按不同业务场景产生收益的可叠加性，使得特定数据资产的价值与传统资产价值不同，不是一个固定值，而是一个随不同因素变化的动态值。数据资产的价值评估可以从如下维度开展（见图5）。

图5：数据价值评估维度

资料来源：普华永道分析

2

经济方面：

探索数据资产商业模式

一个平衡和健康的生态系统，一定要配套良好的商业模式。未来，数据资产的商业化前景将逐步下沉至以个体为代表的C端用户群体，形成打通G、B及C端在内的数据平台交易、数据银行、数据信托和数据中介等模式。

商业模式一：数据平台交易模式。该商业模式较好地解决了数据互信、数据保护与数据供需的主要矛盾，且有助于大量行业通过平台沉淀形成数据标签与数据产品。数据平台间交易这一商业模式将在未来持续获得关注，成为重要的流通商业模式之一。中国《数据安全管理办法（征求意见稿）》明确要求各服务方数据收集使用规则应明显提示，不得以默认授权、功能捆绑等形式强迫、误导个人信息主体同意收集，并提出了“匿名化处理”的明确要求。因此数据交易平台未来将在商业化过程中扮演更重要的角色，并且由此衍生出数据中介或数据经纪等细分商业模式。

商业模式二：数据银行模式。由于个人数据资产与货币资产本质上具有共同点，个人数据是个人财产的一部分，就像在银行里存款一样。因此简而言之，个人数据资产能够采用银行模式进行管理和运营，既可以实现个人数据的集中有效管理，又可以实现个人数据的增值和有序流通，给个人带来一定收益，即个人数据银行。

商业模式三：数据信托模式。根据信托法理，信托财产所有权的制度安排具有结构化特质，即受托人享有信托财产法律上的所有权，受益人享有基于信托财产的信托利益，也被称为“信托财产的双重所有权”。而数据资产的特殊性在于个体数据的所有者与“大数据”的控制者以及“大数据”利益的享有者可能存在相互分离现象，可见，数据资产的所有、使用、收益等权能的分离与信托财产权属的复合式安排具有充分的契合性，数据资产成为信托财产在权利内容与制度安排上具有合理性和可操作性，数据资产的各项权能安排可以通过信托财产制度得以有效设计和落实。数据资产成为信托财产后，可以满足数据资产的商业和业务逻辑需要。更为重要的是，信托业务创新可以为数据资产创设更广阔的应用场景。

商业模式四：数据中介模式。在数字化时代赢家通吃的模式下，多个以科技巨头为主体的平台已经形成，这些平台势必会导致权力过度集中，不利于市场竞争与社会开放。为了实现数据尊严，需要一个中等体量的外围组织来缩小差距，这些组织和商业行为称为“个人数据中介”（Mediator of Individual Data，简称MID）^注。MID为数据创造者争取最大的利益，并且根据争取的利益，获得合理的佣金收入。

3

社会方面：

避免数据歧视，实现数据普惠

随着数据成为具有市场价值的资产，中国社会应重新思考个人对于数据使用的容忍度、数据价值的反歧视及数据应用的普惠目标。

从个人数据使用容忍度方面，未来中国社会对于个人数据的保存、管理与使用意识会逐步加强，在呼吁立法落地的同时也面临短期执行缺位导致的落差感。因此社会层面将通过技术手段搭建个人数据管理、追踪、授权的抓手，以配合国家政策形成主动管理。

从数据价值的反歧视方面，客观意义上由于个人属性差异导致的数据价值差异将长期存在，但中国政府与企业将努力推动数据可得性导致的价值歧视，全面落实如医疗、教育等行业的数字化档案建设，从而保障所有个人数据价值的释放及相应的价值变现，提升低保障人群通过个人数据获得相应服务乃至商业利益的平等权利。

从数据应用的普惠方面，通过个人数据与企业数据的融合提升行业服务效率、创造社会价值已成为中国政府和企业推动数据应用变革的共识，而上海市打通政企数据支持银行普惠金融服务效率与品质提升是绝佳案例。未来普华永道预判，贸易、物料等数据依赖的大型产业将优先受益于数字普惠，形成多方受益的解决方案平台。

4

技术方面：

搭建数据资产管理和应用的技术体系

在考虑数据资产的特殊性后，为了赋能建立数据资产生态，解决数据确权、定价、交易、流通、隐私、商业模式等问题，需要从技术上解决两个核心问题：数据安全共享、数据可信计算，从而形成数据资产生态技术体系（见图6）。

图6：数据资产应用“三位一体”参考架构

资料来源：普华永道分析

总结

数字化时代下，建立平衡的数据资产生态是应对进一步数据应用、开放、融合挑战的破题关键。为实现健康的数据资产生态，普华永道呼吁从以下方面落实配套工作，包括但不限于：

以政策和法规完善数据产权制度；

以企业创新探索数据资产商业模式；

以社会力量呼吁数据普惠的落实；

以技术规范搭建数据资产管理和应用体系。

在顶层规划与配套实施的支持下，数据资产生态将由利益驱动、短视而失衡的“黑暗森林”逐步成长为互相支撑、循环发展、生机盎然、可持续发展的“热带雨林”，中国将迎来数字化时代下全面开放与融合的数据价值释放，让无处不在的数据成为发展引擎的“新生产要素”。

注：引自《美好数字社会的蓝图》 哈佛商业评论中文版 2019年2月。

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