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宝亨哪里有售?揭秘热门商品宝亨购买指南!

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徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




大同市(城区、南郊区、新荣区)




咸宁市(通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县)




昭通市(威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县)




宿州市(埇桥)




镇江市(京口、润州、丹徒)




三明市(梅列、三元)️




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




佳木斯市:郊区(部分区域未列出)、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。




葫芦岛市:龙港区、南票区、连山区。




白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




宝鸡市(渭滨、日照台)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




宜春市(袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道)




徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)




无锡市宝亨哪里有售?揭秘热门商品宝亨购买指南!电话-400各市区电话(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)




 淮安市(淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇)




南充市(顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




焦作市(解放、中站、马村、山阳)




湛江市(遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇)




吉林市(昌邑、龙潭、船营、丰满)




大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)




双鸭山市:尖山区(部分区域未列出)、岭东区和宝山区(部分区域未列出)、四方台区和集贤县(部分区域未列出)。




贵州省安顺市(西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县)




宿迁市(宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




张家界市(永定、武陵源)




白山市:浑江区、江源区。




来宾市(象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县)




桂林市(象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县




威海市(环翠)




新莆田市(城厢、涵江、秀屿)




承德市(双桥、双滦)




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




乐山市(市中、沙湾、五通桥、日照口河)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




广州市(越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




临沂市(兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县)




铁岭市:银州区、清河区。




桂林市(秀峰、叠彩、象山、随州、雁山)




商丘市(睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




朝阳市:双塔区、龙城区。




张家界市(永定、武陵源)




成都市(武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市)




柳州市(柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇)




赣州市(南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县)




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




南白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




益阳市(南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




锡林郭勒盟(多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗)




常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)




南通市(崇州、港闸、通州)




遵义市(红花岗、汇川)




岳阳市(岳阳楼、云溪、君山)




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区)




巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




宁波市(鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




宜春市(袁州)




邢台市(邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县)




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、靖边县、定边县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、绥德县、子洲县、榆阳区、横山县、镇坪县、榆林县、山阳县、佳县、白河县)




景德镇市(昌江、珠山)




大连市:西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




大庆市(萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同)




合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)




成都市(锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县)




日照市(五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区)




德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区)




临沂市(兰山、罗庄、河东)




漳州市(芗城、龙文)




常州市(钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市)




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




扬州市(广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇)




石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)




铁岭市:银州区、清河区。




辽源市:龙山区、西安区。




安庆市(迎江、大观、宜秀)




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




宜昌市(西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区)




湖州市(南湖、秀洲)




牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇)




南昌市(青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




遂宁市(大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区)




桂林市(叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




本溪市:平山区、明山区、溪湖区、南芬区。




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)




嘉义县(朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




湛江市(遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇)




绵阳市(江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区)




襄阳市(樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县)




鞍山市:铁东区、铁西区、立山区、千山区。




青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)




鹤岗市:向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




襄阳市(樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇)




大理白族自治州(云龙县、剑川县、祥云县、洱源县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县)




甘肃省兰州市(城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区)




济南市(市中区、市辖区、长清区、商河县、济阳县、历城区、章丘市、天桥区、槐荫区、历下区、平阴县)




郴州市(宜章县、嘉禾县、永兴县、汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、临武县、安仁县、资兴市)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




南昌市(南昌县、进贤县、安义县、鄱阳县、东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、红谷滩新区、经济技术开发区、昌北区)




吉林市:船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。




廊坊市(安次、广阳)



金融行业 | “掘金”公共数据资源开发——2025年数字金融展望

金融行业 | “掘金”公共数据资源开发——2025年数字金融展望

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公共数据,数字金融,银行机遇

在数字金融的三个层次(数据要素应用、金融科技运用、银行展业方式数字化)中,我国银行业在2025年展业中面临的最重要机遇将是由公共数据资源开发所带来。

2024年9月到10月,我国密集发布公共数据资源开发相关政策,探索破解公共数据资源开发中存在的障碍:第一,通过明确相关主体可以基于公共数据盈利,解决公共数据资源“不愿供”的问题。第二,将指定授权运营作为公共数据开发的重要模式,通过明确授权运营过程中各主体责任,来解决公共数据资源“不敢供”的问题。第三,完善授权运营全链条流程与规范,解决公共数据资源“不会供”的问题。第四,强调建设全国性数据要素市场的重要性,解决由于地域分割造成的公共数据资源无法形成规模优势、数据产业链无法协同整合的问题。第五,通过支持数据交易所开展数据交易的方式,探索解决数据流转中合规性与安全性欠缺的问题。在相关政策的加持下,2025年或将成为公共数据资源开发大潮的起点。

乘着我国政策鼓励各类金融机构积极参与数据要素市场建设的“东风”,我国银行未来可通过两条路径参与数据市场要素建设:一是通过服务数据产业新兴企业获得新客群;二是发挥银行优势,探索“躬身入局”直接参与部分新兴数据业务。

在服务数据产业各类经济主体方面,对于以银行为代表的金融机构而言,积极服务数据产业企业既符合政策导向,亦是难得的机遇。以运营机构作为切入点,将使得银行可以如切入供应链核心企业一样,更便捷、高效的拓展数据产业链上下游各企业。通过与运营机构及其数据产业链上经济主体开展合作,银行不仅能开拓新的企金和零售客户,还能为快速引入、合规运用各类数据奠定基础。

在银行直接参与数据要素市场的建设方面,以国内系统重要性银行为代表的我国全国性大中型银行在开展某些数据要素新兴业务中亦存在比较优势,有“躬身入局”拓展业务的可能。例如,若能允许国内系统重要性银行等全国性大中型银行来提供数据托管服务与数据账户服务,将不仅能够减少数据硬件基础设施重复建设的成本,还可以发挥好银行受到严格监管要求、拥有较优资质的优势。

根据我们2023年11月26日发布的《数字金融:内涵与机遇》[1]报告,从数字金融的三个层次(数据要素的应用、金融科技的结合、银行展业方式的数字化)来看,数据要素位居基础的位置。而从近期政策演进来看,我国银行业在2025年展业中面临最重要机遇将是由公共数据资源开发所带来。2024年9月末到10月中旬,我国相关部门密集性发布公共数据资源开发相关政策,探索破除公共数据资源开发中存在的障碍。因此,2025年,我国将迎来公共数据资源的开发大潮,银行亦应该把握其中的业务机会。

一、我国将迎公共数据资源开发大潮

1.1 公共数据资源开发是数据要素市场建设的核心

公共数据资源开发利用与建设数据要素市场互为表里,建设和完善数据要素市场是公共数据资源开发的一个目的,而从短期来看,公共数据资源开发则是提升数据要素市场建设的重要切入点。

在过去20年,我国陆续出台了多项政策,展现了对数据要素市场发展与公共数据资源开发的高度重视。早在2004年,由国家信息化领导小组编制,中办、国办发布《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》(中办发[2004]34号,以下简称“《信息资源开发意见》”),指出:“信息资源作为生产要素、无形资产和社会财富,与能源、材料资源同等重要,在经济社会资源结构中具有不可替代的地位。”该文件是我国首次将信息(数据)资源列为生产要素,具有较强的前瞻性。同时,《信息资源开发意见》将“加强政务信息资源的开发利用”作为实现信息(数据)资源生产要素地位的重要手段。2015年,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号),明确提出了“推动政府数据开放共享”的整体要求,并要求政务信息应“以共享为原则,不共享为例外”。2020年4月9日,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,正式确立了数据作为生产要素的地位,并提出“加快培育数据要素市场”。2021年3月,全国人大通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,强调“发展技术和数据要素市场”,并提出:“开展政府数据授权运营试点,鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。”2022年12月2日,中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“《数据二十条》”),针对数据要素市场发展中的多个方向给予了引导,其中最重要的是淡化数据所有权属,要求“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。

经过多项顶层政策文件的强化,数据的生产要素地位已成为了各方共识。为了在实操层面巩固数据的生产要素定位,我国还出台了多项数据资源的会计处理、数据资产的估值等技术性制度。例如,2022年12月9日,财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,探索对现阶段数据资源入表适配相应的企业会计准则,按照会计上经济利益的实现方式,进一步将企业数据资产细分为“企业内部使用的数据资源”和“企业对外交易的数据资源”两类。应当指出的是,将数据列为生产要素并建设数据要素市场目前面临一定的挑战,而公共数据资源的开发与利用是我国相对合适的发力切入点。

第一,公共数据体量大、质量较好、应用价值较高,开发的示范性较强。在体量方面,公共数据包括政府、事业单位以及承担公共服务的企业等产生的各类数据,涵盖了社会、经济、文化、环境等多个领域,尤其是个人与企业的数据较为全面,形成了丰富的数据资源。随着信息化、数字化时代的到来,包括公共数据在内的各类数据生成和积累速度快速提升。在质量方面,公共数据通常经过较为严格的采集、审核和处理流程,其真实性和准确性具备一定的保证,数据质量较高。此外,政府等公共机构在数据管理和维护方面也有着较为完善的制度和规范,进一步提高了数据的质量。在应用价值方面,高质量的数据是数据分析、决策支持等应用的基础,而公共数据涵盖了各类经济主体日常生产生活所产生的信息,足以支撑对个人与企业的画像。例如,社保、个税等数据便是银行对个人授信的重要参考,缴税、用水、用电数据亦是银行对企业开展授信的重要考量。因此,公共数据的开发与利用在实践中具有较强的示范性:一方面,政府、事业单位等公共机构在公共数据开发等方面取得的成果,可以为企业数据与个人数据的开发提供借鉴和参考。例如,公共数据开发在数据权属、收益分配等方面具有标杆作用,将为企业数据与个人数据的开发提供参考。另一方面,公共数据的应用案例和成功经验,有助于推动整个社会对数据价值的认识和重视,促进数据要素市场健康发展。

第二,公共数据的来源为由财政支持的政府机关与事业单位,开发过程中的可控性较强。数据的应用与保护是数据资源开发中需要谨慎平衡的“两面”,过于激进的开发必然带来数据主体权利的损害,而过分强调保护则会掣肘开发与利用。从国际上来看,欧盟与美国代表了两条典型选择路径。欧盟强调数据权利的保护,以《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,GDPR)为核心形成了数据保护规范的整体框架。虽然这些规范强化了欧盟的数据保护,但也在一定程度上阻碍了欧盟的数据产业发展。美国则截然相反,在联邦层级并未制定数据保护的法规,从而形成了较为开放的数据开发与应用环境。从我国的情况来看,虽然在数据领域的立法层面一定程度上参考欧盟,数据保护的相关规范较为严格,但在执法层面却有进一步提升的空间。公共数据的来源为由财政支持的政府机关与事业单位,在公共数据的开发过程中,事前、事中要具备严谨的程序,事后要具备降低损害、弥补损失的能力。目前来看,我国较强的行政能力是公共数据资源开发过程整体可控的保证。

第三,公共数据开发是我国政务数据开放的自然外延,政策延续性较强。1999 年,以“国家信息化领导小组”的成立和“政府上网工程”启动为标志,我国的电子政务建设开始受到重视,逐步进入大规模建设阶段(汪玉凯,2009)。我们此前在2024年8月19日发布的报告《我国公共数据的授权运营模式探究》[2]中指出,虽然政务公开的目的是政府工作信息公开化、提高政府工作透明度,与公共数据开放的初衷并不一致,但政务公开的信息也属于公共数据的范围,从而成为了公共数据共享开放的雏形。2008年5月施行的《中华人民共和国政府信息公开条例》(以下简称“《政府信息公开条例》”)是当前政府相关信息政务公开的制度基石。《政府信息公开条例》的附则中指出,“教育、卫生健康、供水、供电、供气、供热、环境保护、公共交通等与人民群众利益密切相关的公共企事业单位”也应按照相关规定同样进行信息公开,其所规定的“政府信息”与公共数据的来源、范围基本一致。而从国务院每年印发的政务公开工作要点来看,政务公开正逐步向公共数据开放共享拓展。从政务公开到公共数据的开放共享,是数字经济时代下提升公共数据资源利用率、促进数字经济发展的必然趋势。

第四,公共数据开发将带动数据生态的繁荣,引领性较强。数据产品的开发过程较长,其中涉及到“存算管用”等诸多环节,这些环节都有可能催生众多的围绕数据要素的新型企业。例如,数据的存储需要提供云存储服务、数据库、数据安全保障的企业,数据分析需要专业的商业分析企业,数据流转需要律师事务所、会计师事务所进行确权和估值等。因此,公共数据的开发将带动数据要素产业链上各类主体的发展和产业链的完善。在公共数据由资产转化为产品,再到数据交易所上架交易的全流程,其中还涉及技术标准确立,也能为各类数据的进一步开发提供范本。数据要素产业链、标准的完善,将有助于公共数据之外的企业数据与个人数据的开发和利用。

1.2 政策逐步破解公共数据资源开发的机制性障碍

在数据生产要素地位得到全社会共识后,如何建立与发展数据要素市场成为当下的重中之重。如前所述,公共数据资源的开发与利用是我国最适合的发力切入点。因此,近年来我国的政策制定重点在于公共数据资源的开发与利用。

2024年9月到10月,我国各部门密集性发布了公共数据资源开发相关政策,旨在破除公共数据资源开发中存在的机制性障碍。以中共中央、国务院发布的《关于加快公共数据资源开发利用意见》(以下简称“《开发利用意见》”)为核心,国家数据局发布的《公共数据资源授权运营实施规范(试行)(公开征求意见稿)》(以下简称“《授权规范》”)与发改委发布的《公共数据资源登记管理暂行办法(公开征求意见稿)》为基础,再辅以《国家数据标准体系建设指南》(发改数据〔2024〕1426号)、《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》(征求意见稿)、《可信数据空间发展行动计划(2024—2028年)》三项文件,形成了公共数据资源开发的政策指引框架,对此前公共数据开发利用中存在的问题进行了探索性的应对,并给出了公共数据开发利用的发展方向。

具体来看,监管部门出台的政策主要从以下几个方面试图破解了公共数据开发、运营的堵点:

第一,通过明确相关主体可以基于公共数据盈利,解决公共数据资源“不愿供”的问题。公共数据开发需要大量的前期投入,在公共数据的形成和开放使用过程中,包含数据的产生、记录以及加工等多个环节,涉及多个主体,收益与分配机制的缺失导致数据持有机构开发公共数据的积极性不足。不过,基于公共数据盈利面临两个直接的障碍:一是政府部门与事业单位不得盈利;二是基于由财政支持的机构在运营过程中产生、收集的数据,其能否再次向社会流转以盈利,存在较多争议。相较于此前《数据二十条》中“推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用,探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用”的表述,《开发利用意见》再进一步,指出:“发挥好价格政策的杠杆调节作用,加快建立符合公共数据要素特性的价格形成机制。指导推动用于公共治理、公益事业的公共数据产品和服务有条件无偿使用。用于产业发展、行业发展的公共数据经营性产品和服务,确需收费的,实行政府指导定价管理。”我们此前在2024年10月11日发布的报告《公共数据开发与授权运营再加速——〈关于加快公共数据资源利用的意见〉解读》[3]中指出,实行政府指导定价管理有助于在公共数据开发初期市场的平稳运行。值得注意的是,《开发利用意见》虽然明确可以基于公共数据盈利,但政府需要通过授权运营的模式,具体由运营机构负责公共数据的运营和盈利。

第二,将指定授权运营作为公共数据开发的重要模式,通过明确授权运营过程中各主体责任,来解决公共数据资源“不敢供”的问题。从实践来看,公共数据的确权问题面临较大挑战,且涉及到个人信息保护与数据安全保护,情况相对复杂。公共数据的持有主体在制度支持不完备、安全技术保障不充分的情况下,出于免责考量,不敢就自身所持有的公共数据进行积极的开发与利用。相较于此前,在明确的授权运营模式下,政府部门给予授权之后,运营机构的商业化运营可有效解决好可公开数据范围受限、开发主体数量有限、公共数据难形成规模优势等挑战。同时,《授权规范》明确了以实施机构为代表的政府机构在公共数据的授权运营中需要履行的责任,包括在授权前实施方案的审议、公开披露的义务与授权后的监督管理工作等。应当指出的是,明确的责任条款实际上相当于免责条款,《授权规范》指定授权运营模式并明确各主体责任后,可以有效解决部分公共数据持有机构“不敢供”的问题。

第三,完善授权运营全链条流程与规范,解决公共数据资源“不会供”的问题。在《授权规范》发布后,公共数据开放授权和审批的责任主体与流程要求已然明确,各类机构开放和运用公共数据的授权、审批流程将更为清晰,也能有效避免公共数据运用过程中的违规可能。

一是在流程方面,《授权规范》为公共数据运营全链条的各参与主体给出步骤指导。首先,县级以上地方各级政府或国家行业主管部门作为公共数据的持有主体,其需要确定开放的公共数据范围与指定实施机构。同时,应按照“三重一大”的决策流程审议通过由实施机构制定的“公共数据资源授权运营实施方案”。其次,实施机构具体负责组织开展授权运营活动的单位,多为当地的大数据局或者大数据中心等政府机构或事业单位。实施机构需要负责上述实施方案的编制、公共数据资源的登记、运营机构的招标确定、授权运营情况的定期披露与监督管理工作,并且负责防范化解可能出现的金融风险与设计数据收益分配机制。最后,运营机构负责公共数据向第三方授权应用、授权情况的定期披露等具体工作。

二是在技术方面,实施机构与运营机构将负责向前序公共数据政府部门提供技术能力输出。公共数据的开发与利用需要经过数据清洗、整理、对标、匿名化处理等多个技术环节,数据存储与调用也需要相关的系统与技术予以支持。对于各个公共数据提供机构来说,若单纯依靠其自身相对有限的技术能力,其将难以完成数据供给工作。《授权规范》指出:“鼓励实施机构、运营机构依法合规通过技术、产品和服务、收益等方式,支持各地区、各部门数据治理和服务能力建设。”其中,相较于政府机构或事业单位等实施机构,运营机构作为市场化主体,或将承担大部分的技术服务责任。运营机构“应具备数据资源加工、运营所需的管理和技术服务能力”并建设“公共数据资源授权运营工作的技术支撑平台”。

应当指出的是,在对承担了数据安全责任、提供技术服务能力的运营机构如何选择的问题上,按照《授权规范》的要求,需要经过公开招标确定,此前各地方政府大多采用的指定方式不再适用。而按照《开发利用意见》对公共数据战略资源与国有资产的定位,当地国资委全资或控股的地方国有企业或将成为运营机构的首选。这也是城投转型或者事业单位改制的未来可行路径。

第四,强调建设全国性数据要素市场的重要性,解决由于地域分割造成的公共数据资源无法形成规模优势、数据产业链无法协同整合的问题。数据资源的应用存在典型的规模效应和规模优势,若我国能建设全国性统一数据要素市场,则将能够更好的激发数据要素的开发利用效率。当前,我国存量数据交易平台的地域性均较强,即使是自身定位为国家级数据交易所的机构,从其上架的数据产品来看,仍以当地或临近地域的数据产品为主。与数据供给端相对分散的情况相对应,由于全国统一大市场的构建和推进,各类经济主体对于数据的需求却呈现了相对全国性的特征。《开发利用意见》指出应在两个方面推进全国性数据要素市场的建设:

一是鼓励区域性的数据要素市场率先融合发展。优先在京津冀、长三角、粤港澳大湾区以及成渝地区双城经济圈、长江中游城市群等创新推动公共数据资源开发利用,在机制经验成熟后推向全国。

二是发挥各地区在数据要素产业链分配上的比较优势。由于数据要素开发的产业链较长,且数据产业的协作对于地域的限制较弱,因此在数据产业链中可以根据我国各地区的比较优势进行产业链分配。例如,对于水电、风电资源丰富的省份,可以倾向加强数据存储、计算等基础设施的建设。

第五,通过支持数据交易所开展数据交易的方式,探索解决数据流转中合规性与安全性欠缺的问题。此前,数据流通交易以场外双边交易为主。中国信息通信研究院数据显示,2021年全年,场外数据交易占数据交易总体规模超过95%[4]。场外交易即在数据交易平台外,数据需求方和数据供给方通过双边交易形式完成的数据交易。相较于经过交易所进行的数据交易,场外双边交易的规范程度和交易效率较低,合规风险与安全风险较高,难以大规模推广。从政策表述来看,由《数据二十条》中“构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系”到《开发利用建议》中“鼓励有条件的地区探索公共数据产品和服务场内交易模式”的变化,体现了我国对场内交易的青睐。应当指出的是,按照全国性数据要素市场建设的要求,目前的数据交易所未来或将面临整合,数量将有所减少。未来,随着数据要素市场的逐步规范,不排除较高层级数据交易平台需要持牌经营的可能性。

此外,预计2025年将成为公共数据资源开发大潮的起点,5年内公共数据资源开发利用体系将全面建成。在短期目标上,《开发利用意见》要求:“到2025年,公共数据资源开发利用制度规则初步建立,资源供给规模和质量明显提升,数据产品和服务不断丰富,重点行业、地区公共数据资源开发利用取得明显成效,培育一批数据要素型企业,公共数据资源要素作用初步显现。”在长期目标上,《开发利用意见》要求:“到2030年,公共数据资源开发利用制度规则更加成熟,资源开发利用体系全面建成,数据流通使用合规高效,公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力中的要素作用充分发挥。”在中共中央、国务院以及国家数据局的一系列政策发布后,已有三个省份发布公共数据运营政策,加速本省的公共数据资源开发,后续将有更多省份加入这一行列。

二、银行在公共数据开发大潮中的业务机会

在金融支持方面,《开发利用意见》鼓励各类金融机构积极参与数据要素市场的建设,对于银行来说,参与数据要素开发主要有两种形式:一是通过服务数据产业获得“新客户群”;二是发挥银行自身优势,以开展部分新兴数据业务的形式直接参与。

2.1 数据产业将为银行提供“新客户群”

数据产业是指围绕数据资源,运用现代信息技术对数据进行采集、存储、处理、分析、交易和应用,从而创造经济价值的一系列经济活动总称。数据产业不仅包括数据资源挖掘、数据技术开发、数据产品创设等领域,还涉及数据基础设施、数据安全、数据治理等多个环节。《开发利用意见》将数据产业作为鼓励发展类纳入了产业结构调整指导目录并“鼓励各类金融机构创新产品和服务,加大对数据要素型企业和数据基础设施企业的融资支持力度。引导社会资本有序参与公共数据资源开发利用活动”。对于以银行为代表的金融机构来说,积极服务数据产业企业既是监管要求,亦是难得的机遇。

按照北京交通大学、清华大学、北京大学、华为等机构在“2024中国国际大数据产业博览会”联合发布的《数据产业图谱》[5],数据产业可以分为数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业、数据应用企业、数据安全企业、数据基础设施企业等六类,银行可以参照相关分类“按图索骥”,为相关企业以及企业的员工提供各类综合化金融服务。应当指出的是,上述《数据产业图谱》的分类基于现有的、处于发展初期的数据要素生态进行,容易出现覆盖不完全、分类不精确的情况,随着数据要素生态的发展,更多的数据要素相关企业将会出现,数据产业的分类也将更加完善与科学。

从具体的数据产业企业分类来看,未来银行可以着力拓展以下三类客户:

第一,对于以运营机构为代表的数据资源企业来说,其作为数据产业链中的锚点型企业,是银行拓展数据产业客户群的基石,通过与其合作,银行不仅能开拓新的企金和零售客户,还能为快速引入和运用各类公共数据奠定基础。

首先,从运营机构的主体来看,如前所述,当地国资委全资或控股的地方国有企业将成为公共数据运营机构的首选,城投转型或者事业单位改制也为可行路径。

其次,从运营机构在数字产业中所处的位置来看,其类似于产业链中的核心企业:一方面,其对接上游的实施机构以及作为公共数据来源的政府机关与事业单位;另一方面,对接下游的数据应用机构。若银行可以获得公共数据运营机构客户,将能如围绕供应链核心企业提供供应链、产业链金融服务一样,为拓展数据产业链上客户群奠定比较优势。值得注意的是,由于不同部委或各级政府所授权运营公共数据的机构数量将相对有限,银行若能在其发展初期快速进入,将有助于抢占先机。

最后,运营机构在发展初期需要大量资金投入,或将依托政府集聚大量金融资源。在公共数据开发的初期,由于需要前期的软硬件系统建设和人才招聘,运营机构或将受到地方政府专项债等相关金融资源的支持;在公共数据开发的中后期,基于授权运营的数据转让、交易,运营机构也将连带产生大量的交易资金清算、结算、存管需求。因此,运营机构本身就具有金融资源高度集聚性的特征,在一定程度上可以看成一种另类的金融基础设施。

对于银行来说,应以省、市、部委为单位,采取“一户一策”策略进行攻坚,探索为运营机构提供定制化的综合金融方案,同时拓展其下游企业客户。其中应特别重视拓展运营机构和数据产业链上企业基本账户的开立,从而为夯实金融服务黏性奠定基础。

第二,对于数据基础设施的而言,由于其重资产的特性,需要大量资金支持建设和运营,因而亦有较大潜力成为银行优质客户。

国家数据局在2024年11月22日发布《国家数据基础设施建设指引(征求意见稿)》(以下简称“《数据基础设施指引》”),指出:“国家数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发,面向社会提供数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全服务的一类新型基础设施,是集成硬件、软件、模型算法、标准规范、机制设计等在内的有机整体。”

按照《数据基础设施指引》的表述与业界的普遍认知,存储基础设施、网络基础设施、算力基础设施将是未来优先发展的数据基础设施。三者均属于重资产企业,在建设过程中面临挑战,需要大量资金支持,这也正是银行在数据产业发展中的潜在业务机会。以算力基础设施为例,其涉及芯片、硬件、软件以及业务四个主要的方案,每一项都较为复杂,且存在较高的技术门槛,尤其是在芯片采购面临“卡脖子”时,制造的门槛却越来越高,一代新工艺的研发投入通常在千亿美金级别。

对于银行来说,在公共数据资源开发的过程中,还应关注以下业务机会:

当下,银行应以国家建设的数据基础设施为主,可重点支持各省市实施机构自身公共数据开放平台的建设。按照《授权规范》的要求,实施机构应“建立健全安全可控的开发利用环境,充分利用现有信息系统资源,鼓励集约化建设,支持安全可信流通技术应用,确保数据资源开发利用过程可管、可控、可追溯”。故而,实施机构是存储、网络与算力的集成。

后续,银行可逐渐将重心转向市场化的数据基础设施企业,重点关注在存储、算力等可能出现技术突破的科技型企业,这些企业未来将有潜质成为数字基础设施的技术提供方。

第三,对于专注于技术、服务、应用、安全等领域的数字企业来说,对其提供金融支持是银行践行数字金融普惠性的重要举措。

《授权规范》规定:“运营机构应依法依规在授权范围内开展业务,不得直接或间接参与授权范围内已交付的公共数据产品和服务再开发。”《授权规范》限制运营机构业务范围,从而更好鼓励其他市场化数据企业发展。例如,2024年来数据的安全性和隐私保护问题日益凸显,成为制约数据资源开发利用的关键因素。2024年9月27日,国家数据局发布《关于促进企业数据资源开发利用的意见(征求意见稿)》,提出:“鼓励企业采用数据空间、区块链、隐私计算、匿名化等技术模式,以促进数据安全流动和高效利用。”该文件提出的四种技术路线给予了专注于数据安全相关的数据企业进行开发和创新的广阔空间,相关企业由此也将成为数据运营生态中不可或缺的部分。 

若从银行实际的获客方式来看,由于该类数字企业数量庞大且规模较小,按照前述《数据产业图谱》的统计,数据资源企业与数据基础设施企业之外的数字企业占比超过70%,在数据产业中具备一定的长尾特征。因此,银行可以在服务前述两类型企业客户时重视上下游带动,同时也可以采取模式化的方式进行大范围推广。

此外,《开发利用意见》中指出:“鼓励京津冀、长三角、粤港澳大湾区以及成渝地区双城经济圈、长江中游城市群等创新推动公共数据资源开发利用”,其中涉及到优先推动公共数据资源开发利用的区域与《数据产业图谱》中数字产业分布前列的省份高度重合。因此,京津冀、长三角、广东等地不仅将成为公共数据开发的先行区域,也将是银行发力支持数字产业的先发区域。

2.2 银行在数据要素市场中将占据“特殊生态位”

除向数据要素新兴企业提供服务外,银行自身亦有机会直接参与到数据要素市场的建设当中,而且由于规模优势等原因,我国的部分全国性大中型银行还在开展某些数据要素新兴业务中存在比较优势。

第一,全国性大中型银行自身就需要建设大数据平台,与开展数据业务所需的硬件要求高度契合。在银行数字化转型的时代,建设大数据平台本就是商业银行,尤其是全国性大中型银行的“必修课”。数据在“存算管用”的过程中,均需要大数据平台的支持,若以银行作为数据要素市场的重要参与方,可以有效避免重复投入的资源浪费,尤其是针对需要数据存储的新兴数据业务。在此之前,阿里云等企业为了应对双十一高峰时期的数据流量,需要建设容量高于日常需求的服务器,而闲时服务器则可以提供云服务,银行自建的大数据平台在做好信息隔断的情况下可以在使用不饱和时供外部使用。

第二,全国性大中型银行的合规意识、安全保障能力强。虽然数据要素市场处于初创阶段,但是我国对数据保护已经形成了严格的法律体系。这意味着,在数据资源的开发与利用中,合规与安全具有较高的重要性。如前所述,我国将公共数据资源的开发利用作为数据要素市场建设切入点的原因之一是公共数据的持有主体、实施主体、运营主体可控性较强。但是,在面对公共数据之外的企业数据与个人数据开发时,引入市场化力量在所难免,全国性大中型银行作为市场化机构,兼具较强的合规意识与安全保障能力,是数据要素市场开拓者的合适候选。

第三,全国性大中型银行资本能力、抗风险能力较强。如前所述,开展涉及到存储、算力等基础设施建设的数据业务不仅前期需要付出较高的合规、硬件等成本,还需承受业务开展初期的可能亏损与持续投入,其展业主体应具备一定规模且能够承受前期较长时间的负现金流。这无疑对企业的资本能力、风险承受能力有着较高要求。绝大多数我国的全国性大中型银行均为不同层级政府国有资本背景,资本实力雄厚、风险承受能力强,可以给与相关业务足够的支持。

第四,全国性大中型银行具有服务广大经济主体的网络和经验,同时在各经济主体中有较高可信度。公共数据、企业数据与个人数据在开发与利用的过程中均涉及到众多的个人与企业数据权利主体,在开展相应的数据业务时需要获得企业或个人的授权,这要求展业机构可以便捷地触达企业与个人用户。而从银行的角度来看,银行拥有成熟的服务网点网络,当前我国个人银行账户覆盖率达到99%以上[6],其中尤以国内系统重要性银行为代表的全国性大中型银行服务客户数量为多。而且涉及到个人授权的数据业务能否成功推行的关键因素在于信任,只有个人对机构充分信任才能给予相应授权。而全国性大中型银行以多年可靠、信赖的服务在各类经济主体有较高可信度。

因此,在数据大开发的阶段,银行不仅是数据的供给和需求方,还能够“躬身入局”,为数据要素市场贡献自己的潜在力量,开展一些需要特殊资质的数据业务。例如:

第一,提供数据托管服务。此前,我们在2023年3月16日发布的报告《商业银行数据托管业务初探》[7]中,基于商业银行资产托管业务的定义,结合数据托管的必要性,探索为数据托管业务明确一个简单的解释:数据托管机构作为独立的第三方当事人,根据法律法规规定,与委托人、管理人或受托人签订托管合同(包括但不限于明确托管权利义务关系的相关协议),依约保管数据资产,履行托管合同约定的权利义务,提供托管服务,并收取托管、保管费用的业务。数据托管业务模式可行的基础是数据可以为各数据使用主体企业创造经济价值,这是因为数据托管业务链条中的利润均来自数据使用主体,数据使用主体向数据持有主体或数商等数据经营主体支付费用以获得数据使用权,数据持有主体等向数据托管机构支付托管费用。

随着数据托管业务的持续发展,其涉及业务范围有望不断外延,数据托管机构未来可能有机会在一定程度上取代数商的部分功能:一是数据托管机构将有机会代理数据持有主体作为数据提供方直接参与数据交易。相较于数据持有主体直接参与数据交易,数据托管机构具有数据来源多样、数据质量高、数据标准统一等优势,有助于进一步提升数据价值。二是数据托管机构在获得客户委托后可以直接授权数据使用、进行数据流转与向外提供数据服务,包括数据分析、会计核算等附加服务。三是数据托管业务的利润分配模式可能迭代更新。在未来的数据托管模式中,数据持有主体与数据托管机构的业务模式可能有多种可选方式,如数据使用主体向数据托管机构付费,数据持有主体与数据托管机构按照签订托管合同时的分成比例进行分成等。

应当指出的是,数据托管业务在国际上已有先例,日本的“个人数据信托银行”(Personal Data Trust Bank,以下简称“数据银行”)模式,便是一种由尊重个人数据权利出发所建立的个人参与数据收益分配的数据共享机制。根据日本总务省(Ministry of Internal Affairs and Communications, JAPAN)发布的《2020年信息通信白皮书》定义[8],数据银行指的是根据与个人签订的合同管理其个人数据,以得到个人的明确授权与同意为条件,以数据为资产,根据个人指示或预先规定的条件向第三方提供数据的业务模式[9]。数据银行业务模式的实质是公民将个人数据托管给经过认证的机构(即日本数据银行)再由数据银行集中运营以实现个人数据资产的交易和变现[10]。值得注意的是,日本的数据银行施行持牌制度,资格认证由日本IT团体联合会完成。应当指出的是,虽然日本数据银行的资格认证标准并不复杂,但截至2024年11月,日本近年来获得数据银行资格的企业仅有8家。

从我国的情况来看,全国性大中型银行,特别是国内系统重要性银行具备成为市场化运营数据托管机构的条件。开展数据托管业务需要长期的人才投入与技术投入,相较于非盈利性的组织与机构,银行具备市场化运营数据托管机构的条件。一是银行可以凭借具备市场竞争力的薪酬招聘组建优秀的技术团队进行数据平台的建设、数据技术的研发、数据平台的安全保障等工作。二是数据托管业务在模式上与资产托管业务有一定相似性,银行已经营资产托管业务多年,具备丰富的展业经验。三是银行所属的金融行业是数据应用的重点领域,银行作为数据托管机构可以更好地激发数据要素潜能,且银行作为受到严格监管的金融机构,可以有效控制数据托管业务的风险。四是数据资产未来可能作为融资抵质押品,银行作为数据托管机构,可以更便捷地在风险隔离的前提下打通数据托管与数据抵质押的壁垒。

第二,提供数据账户服务。具体来说,数据账户服务是为企业与个人开立数据账户,用以记录企业持有的、经过认证的数据资产,或者个人享有数据权利的数据资产份额,并通过记录数据资产的交易、流转以及所产生的收益。此前,有学者在讨论数据账户制度时,数据账户不仅需要负责数据权属与交易的记录,还需同时进行数据的存储。数据账户类似于区块链,既保存密钥这一数据本身,也记录加密货币的交易流转记录。但数据存储需要占据大量硬件资源,兼顾数据权属认证、交易的记录与数据的存储、流转将增大建立数据账户体系的难度。因此,数据账户体系应专注于数据权属的记录,可与数据交易所、数据托管等负责数据存储的机构进行对接,实时记录数据权属的认证与交易。

我国互联网金融协会在2022年发表的研究成果中指出,数据账户的开设存在一定的必要性与优势[11]:

一是有助于在法律上明确个人、企业等数据主体的权责。在建立数据资产账户后,个人、企业等的数据使用权将实现与其所有权的适当分离和有效隔离。具体而言,在个人、企业、政府部门确定具有数据权利的前提下,可以通过建立数据资产账户获得其各自所持有数据的权属与交易记录,享受账户管理机构对其提供的全方位数据资产管理服务。

二是有助于激发数据要素市场的活力。账户设立和管理机构可以通过为客户提供数据保护和数据管理服务等方式鼓励数据资产账户的建立,从而强化数据供给激励并有效降低数据泄露隐患。具备安全、脱敏、信息价值的足量数据得以吸引数据需求方,需求方通过设计并落地数据应用场景,为数据资产账户设立机构以及账户所有者支付数据提取和使用费用,有助于数据市场价值的实现。

三是有助于保障个人在数据要素收益分配中的权益。对于个人数据主体来说,数据收益分配是个人数据权利的重要体现。个人数据主体若无法参与到数据收益的分配中,则数据资源持有者几乎将获得数据要素带来的全部利润,包括在数据产品生产过程中以及在流通过程中的剩余价值(蔡万焕和张紫竹,2022),这可能会加剧个人数据的滥用。众多学者研究指出,在个人数据的使用中,要侧重于对个人人格权利的行使与保护(王磊,2020)。基于这一架构,个人用户可以通过授权机制,向数据使用方授予其基础数据或衍生数据的使用权,从而在保障个人数据权益的同时,推动数据资产的活跃流通和价值最大化。

我国按照数据主体将数据资源分为公共数据、企业数据与个人数据三大类,《数据二十条》指出:“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度。”同理,数据账户也主要包括公共数据账户、企业数据账户与个人数据账户。

按照《开发利用意见》中公共数据资源的开发体系,公共数据账户应由各地方政府或部委授权后的运营机构开立,用于记录其获得授权运营的公共数据资源的交易记录。公共数据资产账户的建立,一方面会提升监管的有效性和针对性;另一方面可帮助监管部门建立行业规范标准,简化流程。企业数据账户的开立主体是具备经过认证数据资产的企业,用于记录企业拥有的数据资产,确保数据的所有权归属于产生这些数据的实体。个人数据账户的开立主体是个人用户,通过建立数据账户,可以汇聚和整合分散的、碎片化的个人信息,创立唯一的个人数据资产账户ID,以此保障个人数据产权的完整性。

数据账户的运行需要与两个系统进行绑定:一是数据资产的认证与交易系统,目前在我国由各地数据交易所负责;二是与银行系统,因为数据收益的分配需要借助银行账户完成。相较于各地的大数据交易所,以国内系统重要性银行为代表的全国性大中型银行是更合适的数据账户管理机构:

一是全国性大中型银行全国经营,可以突破地域分隔的限制,在全国范围内进行数据账户的开立以及后续的管理工作。

二是全国性大中型银行的账户对我国企业与个人覆盖率极高,可以将数据托管账户与银行账户进行绑定,便利后续持续的收益分配。

三是居民对全国性大中型银行的信赖程度较高,便捷的服务网络便于个人数据账户的开立与推广。

应当指出的是,在全国性大中型银行中,系统重要性银行是受到更严格监管要求、具备更优资质的银行。因此,若选择国内系统重要性银行拓展相关数据业务,或将更为兼具安全性和可行性。

参考文献:

(1)蔡万焕,张紫竹.作为生产要素的数据:数据资本化、收益分配与所有权,教学与研究[J],2022(07),57-65.

(2)王磊.关于健(金麒麟分析师)全数据要素收益分配机制的初步思考,中国经贸导刊[J],2020(06),30-32.

(3)汪玉凯.中国电子政务十年回顾和发展展望[J].信息化建设,2009,(11):11-13.

注:

[1]https://app.cibresearch.com/tiptap_web/index.html#/shareUrl?id=19aa4299ef9b2dbfd92cd1e7807a4073&from=app

[2]https://app.cibresearch.com/tiptap_web/index.html#/shareUrl?id=1dceec0ed886a8e7ac12887d3515fd6e&from=app&appVersion=529

[3]https://app.cibresearch.com/tiptap_web/index.html#/shareUrl?id=583746bbe046a842fd99342b44fb1efb&from=app&appVersion=529。

[4]资料来源:媒体报道,中国信通院:2025年我国数字经济规模将超60万亿元,EB/OL,2023/1/16[2024/11/8],https://www.10000link.com/gyljr/newsdetail.aspx?doc=2023011690004。

[5]资料来源:交大评论公众号,数博会时间之一:我国首份《数据产业图谱》重磅发布,[EB/OL],2024/8/27[2024/10/14],

https://mp.weixin.qq.com/s/Ena1byPNVNlFTfhoq74oDQ。

[6]资料来源:经济日报,银行“很行”!,[EB/OL],2021/6/22[2024/11/14],https://mp.weixin.qq.com/s/ZyJy3XieKPZftrVrZS8MJA。

[7]https://app.cibresearch.com/shareUrl?name=0000000086e52a3f0186e93e8ab41834&appVersion=529。

[8]资料来源:日本总务省,2020年信息通信白皮书,EB/OL,2020/06/16[2024/10/09],https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd133110.html。

[9]资料来源:AI、IOT时代的数据使用工作小组,数据流通环境整备检讨会中期总结,EB/OL,2021/03/20[2024/10/09],https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/data_ryutsuseibi/detakatsuyo_wg_dai9/siryou1.pdf

[10]资料来源:中国金融,范文仲:个人数据信托的创新发展,EB/OL,2024/03/14[2024/10/09],https://new.qq.com/rain/a/20240314A03VK500。

[11]资料来源:当代金融家,互金协会杨农、刘绪光:建设数据资产账户 构建数据基础制度体系,EB/OL,2022/11/21[2024/11/14],https://mp.weixin.qq.com/s/leRx3QjolyqvxUWBlMBn-A。

发布于:北京市
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