随着社会经济活动数字化转型加快，数据成为当下越来越重要的生产要素，对提高生产效率的乘数作用凸显，“数据资产化”也愈发受到重视。
数据资产化将带来哪些机遇？在数据资产化的道路上存在着怎样的难点？目前“数据资产估值”现状如何？如何平衡数据开放与数据安全和个人隐私？就上述相关话题，近日蓝鲸财经记者对普华永道中国区域经济主管合伙人张立钧进行了专访。
数据资产化道阻且长，多重问题亟须解决
“数据就像空气和水，无处不在。”张立钧认为，数据的重要性不言而喻，“大家平时叫外卖、打车、看天气预报，都需要用到数据，数据已经成为当下生活的必需品。”
无论是个人、企业还是政府都离不开数据的支撑。数据涵盖的领域将在数字化时代不断延伸，数据资源的储量也将更加丰富。数据从资源转化为资产的需求也将越来越强。
在张立钧看来，数据资产化将带来更多样的商业模式。“比如数据银行、数据中介、数据信托。”他指出，数据普惠可从金融领域延伸到物流、医疗、贸易等数据依赖度高的行业。而数据与土地、石油等生产要素不同，数据的应用需要结合其它技术，如云端的算力、人工智能的算法等，才能更好地助力数字经济的发展。
然而，在数据资产化的道路上也面临着许多挑战，存在着数据产权模糊、数据隐私与安全问题突出、数据估值困难、数据开放与流通困难等痛点。
其中，张立钧介绍道，数据估值困难具体表现为，数据价值存在变动性，数据对不同使用者来说，价值是不同的。其次，数据资产价值通过传统估值思路难以准确计量。此外，数据资产不完全符合会计准则中对无形资产的定义，无法体现在企业的财务报表中。
张立钧向蓝鲸记者指出，目前国外数据评估体系很多是从开放数据的成熟度展开，考虑的维度包括各个国家利用开放数据能够获益的准备程度（Readiness），不同行业获取及时、有效的开放数据的综合评分（Implementation），开放数据对各个国家不同领域的积极影响打分（EmergingImpact）。实际上，“数据资产估值”仍一片空白，没有成熟的估值模型或者实证探究。
不过，近日“数据估值”体系有了新的进展。普华永道日前发布了《开放数据资产估值白皮书》，其首创“数据势能”概念以及模型，针对“数据估值”提出了新的方法论。该方法论是借用物理学中已有严谨推理论证的“重力势能”作为“数据势能”的理论基础。
“我们不仅提出创新的方法论，还以我国公共开放数据作为切入点，进行实证探究，取得了初步成果。我们从微观角度搭建估值体系，并且成功地从宏观角度进行验证，得出的结果相差无几。”张立钧向蓝鲸记者指出。
当然，“数据势能”还有许多值得优化之处。张立钧称，比如，探索是否还有其它影响社会价值与经济价值的可量化因子；探索“数据势能”模型是否可应用于除公共开放数据以外的数据估值当中等。
“数据安全”和“隐私保护”是数据开放的基础
除了数据估值以外，上文所提到的数据隐私与安全问题同样是数据资产化进程中的痛点之一，如何平衡数据开放与数据安全和个人隐私问题也早已成为热议话题。在张立钧看来，这之间并不矛盾。
张立钧指出，数据的安全和个人信息保护合规，是数据的开放、共享、流通和应用的基础。“这意味着，在进行数据的开放、共享、流通和应用的规划之时，就应该首先充分考虑，在这些场景中存在的数据安全和个人信息保护合规的风险。并且在系统建设、业务运营和数据应用过程中，将安全和合规的措施整合进去。”
张立钧直言，国家安全、商业机密、个人隐私，是三道不可跨越的红线。此外，他指出，每个行业都应建立起自己的行业标准及自律，只有自发地去建立行业的标准、行业的自律，才能使市场健康有序发展。
“在推进数据安全方面，目前有《网络安全法》、《数据安全法》以及即将出台的《个人信息保护法》等，这些都是从法律的层面有一个明确的边界，规定了什么数据可交易、什么不可交易。”张立钧表示。
“在国家层面，肯定会进一步推进数据安全的治理工作。这些工作的重点，可能的方向会包括进一步推进数据的分级分类，并且细化到各个行业，以及针对一些重点领域的数据安全审查，还有针对关键信息基础设施的具体要求。”张立钧进一步指出。
从行业和地区的层面，他认为，在数据流通、共享以及数据应用等方面，行业、地方政府会出台相应的行业标准、规范以及地方政策，从而推进企业在数据治理方面的工作，包括明确的组织、健全的管理制度，以及安全技术措施。
此外，会逐步建设完成结合法律、业务、技术及安全四个维度的整体管控机制。并且应该将安全技术应用在数据开放的过程中，包括数据资产管理、账号和权限管理、数据流通全生命周期监控、共享环境管理、隐私计算、透明加解密等，在保证数据安全与隐私保护的前提下，持续发展数据资产化之路。
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