数字资产规范难点

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数据资产确权的难点与建议

在大数据时代，数据被视为企业的重要资产之一。然而，对于这些数据资产的管理却面临着诸多挑战，其中最为关键的问题就是数据确权。本文将围绕数据资产管理过程中的数据确权问题展开探讨，首先介绍数据资产入表的背景，其次探讨权力以及权利的划分方式以及标准，接着分析数据权力与权利包含的范围，再探讨数据确权的内部问题，然后探讨数据确权的外部问题，最后提出数据确权的建议方案。

一、数据资产入表的背景

随着大数据技术的发展，数据已经成为了企业竞争的核心资源之一。这些数据经过加工和处理，可以转化为有价值的信息和知识，从而为企业带来商业优势和竞争优势。为了更好地管理和利用这些数据资产，许多企业开始将数据资产纳入财务报表。

然而，由于数据资产的性质和特点，数据资产入表也面临着一些困难和挑战。其中最主要的问题就是数据确权。数据确权是指确定数据的所有权、使用权、转让权、许可权等权利的归属，以及这些权利的行使方式和范围。

由于数据据有可复制可传播的属性，如果不进行确权，会导致数据滥用的情况发生，确保数据资产流通的唯一合法性这样才有助于形成新的数据要素市场，开启新的财富活动，是数据要素市场化的前提。在数据资

产入表的过程中，需要对数据进行合理的确权，以保障各方的合法权益，同时促进数据资产的合理流动和利用。

二、权力以及权利的划分方式以及标准

在聊确权话题之前，我们需要区分权力和权利两者的区别的。权利主体一般是公民与法人和其他社会组织（国家机关进行民事行为时，也是权利主体）。权力主体则只能是被授予权力的国家机关及其特定的工作人员。按其行为属性来讲，权利行为一般是民事行为与社会政治行为；权力行为则一般是立法行为、行政行为、司法行为等属于公务的行为，又称“职权”，是一种公共权力。

资产管理数字化转型面临的问题和对策

随着科技的不断发展，数字化转型已经成为了各行各业发展的重要趋势。资产管理作为企业运营的重要组成部分，也面临着数字化转型的挑战和机遇。在资产管理数字化转型过程中，企业需要面对许多问题，如数据安全、技术能力、人员素质等，本文将对这些问题的应对策略进行阐述。

一、数据安全问题

数据安全是资产管理数字化转型中首要面临的问题。随着数字化进程的加快，企业的数据量也在不断增加，如何保证数据的安全性成为了一个重要的课题。为了应对这个问题，企业应该采取以下措施：

1. 建立完善的数据管理制度：企业应该制定严格的数据管理制度，规范数据的使用、存储、传输等流程，确保数据的完整性和安全性。

2. 加强数据加密技术：企业应该采用先进的加密技术，对数据进行加密处理，防止数据被窃取或篡改。

3. 建立数据备份机制：企业应该定期对数据进行备份，确保数据不会因为意外情况而丢失。

二、技术能力问题

资产管理数字化转型需要企业具备一定的技术能力，包括数据采集、数据处理、数据分析等方面的能力。如果企业缺乏这些能力，将会影响数字化转型的进程和效果。为了解决这个问题，企业可以采取以下

措施：

1. 引进先进的技术和人才：企业可以通过引进先进的技术和人才，提高自身的技术能力，从而更好地进行数字化转型。

2. 加强内部培训：企业可以通过内部培训，提高员工的技术能力和数字化意识，从而更好地适应数字化转型的需求。

三、人员素质问题

资产管理数字化转型需要员工具备一定的数字化素质，包括数据分析、数据管理、系统操作等方面的素质。如果员工缺乏这些素质，将会影响数字化转型的效果和效率。为了解决这个问题，企业可以采取以下措施：

数字资产管理与运作规范

随着科技的飞速发展，数字资产的管理和运作也成为人们越来

越关注的话题。数字资产是指基于互联网和区块链技术的虚拟资产，如比特币、以太坊等数字货币，以及其他数字化商品和服务。数字资产的管理和运作规范对于保护用户利益和促进数字资产市

场的健康发展有着重要的意义。

一、数字资产管理的重要性

数字资产具有高度的投机性和波动性，同时也面临着一系列的

安全风险。如果数字资产的管理不当，用户的财产安全将受到威胁。数字资产管理的规范化能够提高数字资产的安全性，使用户

的资金得到更好的保护。

数字资产管理的另一个重要作用是促进数字资产市场的发展。

随着数字资产的市值不断攀升，越来越多的机构投资者也开始关

注数字资产。规范化的数字资产管理能够为这些机构提供更好的

投资保障，推动数字资产市场的健康发展。

二、数字资产管理的基本原则

数字资产管理的基本原则包括信息和风险披露、资产安全保障、交易透明化、业务合规性等方面。

首先，数字资产的信息应当得到透明披露，用户应当了解数字

资产的风险性以及其市场变化。同时，数字资产交易过程中的各

项费用也应得到公示。

其次，数字资产的安全保障是至关重要的。钱包地址、私钥等

敏感信息必须得到妥善保管与保密，以避免被黑客攻击和窃取资产。

第三，数字资产的交易应得到透明化，交易平台应上述运营权限，保障用户的交易安全，对违反交易规则者坚决处罚。

最后，交易平台必须遵守相关法规和监管规定，如果存在违规

行为，将被相关监管机构处罚。

三、数字资产运作中的注意事项

数字资产的运作过程中也需要遵守一些注意事项。首先是避免

数字资产核算与管理问题研究

数字货币已经风靡全球，成为了一项重要的投资和贸易工具。数字资产管理和核算问题已经成为数字资产持有者面临的重要问题。本文旨在浅谈数字资产核算与管理问题的研究。

一、数字资产的定义及分类

数字资产是一种由密码学技术保护的数字标识符，可以表示各种实体或数字化的权益，例如钱币、股票、商标、知识产权等。这些资产可以分为三类：稳定币、加密货币及加密资产。

稳定币的价值稳定于底层资产，例如法币、黄金等。加密货币的价值由市场供需关系决定，例如比特币等。加密资产是由动态价值决定的，例如股票或代币。

二、数字资产的核算

数字资产的核算包括资产价值确定和财务报告准备。

数字资产的价值由多种因素决定，其中包括供求关系、市场情况、基础资产价值和发行人信誉等。考虑到数字资产的不同类型和风险，需要使用不同的核算方法，例如市场价值法、成本法、贴现现金流法等。

数字资产的财务报告需要遵循一般会计准则和税收法规。需要对每个数字资产进行记录和分类，以确定其价值和收益。同时，需要识别数字资产投资的风险和潜在的税收后果，以及如何管

理税务。

三、数字资产管理的挑战

数字资产管理的复杂性需要考虑以下几个方面的挑战：

1. 税务问题：数字资产的税务法规尚不成熟，需要注意税收后果。

2. 安全问题：需要采取严密的安全措施来保障数字资产的安全。

3. 风险防范：数字资产价值容易受到市场波动和其他未知因素的影响，需采取风险防范措施。

4. 监管问题：数字资产的监管政策和规定不够完善，需要进行更多的研究和探索。

5. 法律问题：数字资产涉及到的法律问题复杂多变，需要关注法律风险和法律合规。

数据资产入表过程中遇到的困难及应对策略

数据资产入表是指将企业的数据资产录入到数据库或其他数据存储系统中的过程。在这个过程中，往往会遇到一些困难和挑战。本文将介绍在数据资产入表过程中可能遇到的困难，并提供一些应对策略。

一、数据质量问题

在进行数据资产入表之前，首先需要对数据进行清洗和整理，以保证数据的质量。然而，由于数据来源的多样性和复杂性，数据质量问题往往是不可避免的。例如，数据可能存在缺失、重复、不一致等问题。为了解决这些问题，可以采取以下策略：

1. 数据清洗：通过去除重复记录、填充缺失值、修正不一致数据等方式，提高数据的准确性和一致性。

2. 数据验证：使用规则引擎或自定义校验规则，对数据进行验证，确保数据满足预定义的规范和要求。

二、数据格式转换问题

在将数据资产录入到数据库或其他数据存储系统之前，需要将数据从原始格式转换为目标格式。这个过程可能涉及到数据类型转换、数据结构调整等操作。为了解决数据格式转换问题，可以采取以下策略：

1. 数据映射：将源数据的字段映射到目标数据的字段，确保数据能

够正确地被导入到目标系统中。

2. 数据转换：根据目标系统的要求，对数据进行格式转换、数据类型转换等操作，确保数据的格式符合目标系统的要求。

三、数据安全性问题

在进行数据资产入表时，需要考虑数据的安全性。数据可能包含敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。为了保护数据的安全性，可以采取以下策略：

1. 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不会被未授权的人员获取。

2. 权限控制：设置合适的权限和访问控制策略，确保只有授权人员能够访问和修改数据。

数字资产管理难题和解决方案

难题一：多平台分散管理

•数字资产管理者需要在多个平台上同时管理和监控各种数字资产，这导致了工作效率低下和信息不一致的问题。

•不同平台的界面和操作方式各异，增加了使用的学习成本和管理的复杂度。

解决方案：

1.一体化数字资产管理平台：建立一个集中化的数字资

产管理平台，将所有的数字资产整合到一个系统中，方便管理者

进行统一管理和监控。

2.自动化数据同步：通过与各个平台的API接口对接，

实现数据的自动同步和更新，确保数字资产的信息及时准确。

3.统一的用户界面：设计一个简洁易用的用户界面，使

管理者能够快速上手，并能够方便地进行各种操作。

难题二：安全性与隐私保护

•数字资产管理涉及到大量的敏感信息，如账户密码、交易记录等，安全性和隐私保护成为关键问题。

•黑客攻击、密码泄露等风险给数字资产管理带来了极大的威胁。

解决方案：

1.强化身份验证：采用多因素身份验证，如指纹识别、

动态验证码等，提高用户身份验证的安全性。

2.数据加密传输：使用HTTPS等加密协议保护数据在传

输过程中的安全，防止信息被窃取或篡改。

3.安全审计和监控：建立日志系统来监控用户行为和安

全事件，及时检测和应对安全威胁。

难题三：信息整合和分析

•数字资产管理者需要对大量的数据进行整理、分析和决策，但信息的分散和复杂性使得这一过程十分困难。

•没有有效的工具来帮助管理者快速获取所需的信息，并进行有效的数据分析。

解决方案：

1.自定义报表和分析工具：根据管理者的需求，设计和

开发可自定义的报表和分析工具，使其能够快速获取所需的信息

基于财务视角的数据资产化重点与难点研究

1. 引言

1.1 背景介绍

数据资产化是当今经济社会发展的重要趋势之一，随着数字化时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一。在财务领域，数据资产化的意义更为突出。财务数据作为企业运营管理的基础，对企业的财务稳健性和发展战略起着至关重要的作用。在实践中，许多企业在财务视角下对数据资产化的重要性认识不足，导致数据资产的管理和利用存在种种困难与挑战。

背景介绍部分旨在对财务视角下数据资产化的现状和问题进行简要概述，引出本文的研究目的和意义。当前，随着大数据、人工智能等新技术的快速崛起，如何有效地将数据转化为企业的核心竞争力和价值成为企业发展的关键课题。本文将着重探讨在财务视角下数据资产化的重点和难点，并提出有效的解决建议，以案例分析作为论证，旨在为企业在进行数据资产化过程中提供有益的参考和指导。【字数：203】

1.2 研究意义

数据资产化在当前数字化时代具有重要的意义。数据资产化可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据资产的价值和效益。数据资产化可以为企业提供更精准的数据支持，提升决策的准确性和效率。数据资产化可以促进企业的数字化转型和创新发展，提高企业

的竞争力和可持续发展能力。通过基于财务视角的数据资产化研究，可以深入探讨如何最大化数据资产的价值，提升企业的综合竞争力，推动企业的可持续发展。研究财务视角下数据资产化的意义还可以为企业提供宝贵的参考和指导，帮助企业更好地制定和实施数据资产化战略，推动企业在数字化时代的快速发展和持续创新。【输出结束】.

资产管理中存在的问题和困难

资产管理是企业管理中非常重要的一环，其主要职责是通过在资产采购、使用和处置等环节中进行监督和控制，最大程度地提升企业资产的使用效率和价值。然而，在实际操作中，资产管理也面临诸多问题和困难，严重影响了资产管理工作的开展。本文将从资产管理中存在的问题和困难入手，进行剖析和总结。

1. 资产信息不完善、不规范

资产信息是资产管理的基础，基础不牢，地动山摇。许多企业的资产台账印证了这一观点。首先是资产分类不清，或者资产信息不完善，只填写了资产名称、品牌、型号等几个简单信息，无法满足后续资产管理的需求。其次是资产管理中没有标准规范，导致资产描述混乱、信息重复、标准不统一等问题，给资产管理带来不便和困扰。

2. 资产盘点难度大

资产盘点是资产管理的基本环节之一，但在实际操作中，资产盘点带来的困难也不容忽视。首先是资产数量繁多，盘点周期过长，使得盘点工作的难度和耗时都很大。其次是资产位置分散、不集中，资产属性也不同，如机房、厂房等，各自盘点难度不同，影响盘点工作效率。

3. 资产管理流程不完善

资产管理流程包括资产采购、领用、验收、存储、使用、维保、报废等多个环节。其中任何一个环节都可能出现问题，造成整个资产管理流程的瓶颈。例如，资产采购环节出现供应商信息不准确、采购单不规范等问题，将导致后续资产管理工作无法展开。

4. 资产管理人员专业能力不够

资产管理需要专业化的管理人员，但很多企业忽视了这一问题，导致资产管理人员的素质和专业能力参差不齐。例如，一些资产管理员对资产的特性、功能等不清楚，导致对资产的管理不当，甚至出现操作失误等问题。同时，一些企业中缺乏专业的资产管理培训课程，也是影响资产管理人员专业能力提升的关键问题之一。

企业资产管理数字化转型面临的问题和对策

全文共四篇示例，供读者参考

第一篇示例：

企业资产管理是企业运营中至关重要的一环，它涉及到企业的资

产配置、维护、盘点、更新等多个方面。随着数字化技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到将资产管理数字化转型的重要性。在实施

数字化转型的过程中，企业也会面临一系列问题和挑战。本文将就企

业资产管理数字化转型面临的问题以及对策进行探讨。

一、问题分析

1. 数据安全问题

在资产管理数字化转型过程中，企业需要将大量的关键数据和信

息存储在云端或企业内部系统中，这就增加了数据泄露、被黑客攻击

等风险。企业需要加强数据加密、权限管理等措施，确保数据的安全性。

2. 人才匮乏问题

数字化转型需要具备相关技术能力和知识的人才来支持，但目前

市场上对于资产管理数字化领域的专业人才供应仍然不足。企业需要

积极招聘、培训和引进优秀的人才以支持数字化转型。

3. 资产信息不完整问题

在传统的资产管理方式中，往往存在资产信息不完整、不准确的情况，导致资产的利用率降低。数字化转型需要确保资产信息的准确性和完整性，企业需要建立完善的资产信息数据库和更新机制。

4. 成本问题

资产管理数字化转型需要投入大量人力、物力和财力，企业需要在转型过程中平衡投入和产出，确保数字化转型的成本可控。

二、对策建议

企业需要建立完善的数据安全管理体系，包括数据加密、权限管理、备份等措施，确保数据的安全性。企业可以考虑引入数据安全专家、采用先进的安全技术来加强数据安全保障。

企业需要加大对于资产管理数字化人才的培训和引进力度，建立人才培养机制，培养具备数字化转型技能和知识的人才团队。企业还可以与高校、科研机构合作，引进优秀的研发人才。

数字时代下的数字资产管理和风险控制研究

随着数字时代的来临，数字资产的管理和风险控制成为了一项

重要的课题。随着数字经济的不断发展，数字资产的种类也在不

断增加，比如数字货币、数字艺术品、域名等等。如何在这个数

字经济时代对数字资产进行有效的管理和风险控制，成为了数字

时代下数字资产管理和风险控制的重要问题。

一、数字资产管理

1.加强数字资产保护

数字资产是由网络技术所创造的一种新的财富形态，和传统的

实物财富管理方式有所不同。在数字资产管理中，我们应尽可能

地保护资产的安全性和可控性。目前，数字资产保护主要采取以

下方式：

(1)网络安全保护：通过加强网络技术的安全性和保护措施，确

保数字资产不被黑客攻击或盗用。

(2)密码保护：将数字资产的密码设置得足够复杂和难以破解，

确保数字资产的安全性。

(3)备份：将数字资产进行备份，确保在资产遭受破坏或损失时，还有备份的资产进行恢复。

2.实现数字资产的价值增长

数字资产虽然没有实体资产那么大的体量，但是由于数字经济的不断发展，数字资产的价值潜力是巨大的。为实现数字资产的价值增长，我们应该：

(1)优化数字资产的质量：提高数字资产的质量，使其更具有投资价值。

(2)加强数字资产管理：通过加强数字资产的保护和管理，提高数字资产的价值。

(3)加强数字资产市场规划：完善数字资产市场规划和开发，提升数字资产的价值。

二、数字资产风险控制

数字资产面临着多方面的风险，如数字资产被盗、市场风险、技术风险等。为了有效降低数字资产的风险，我们应该从以下几个方面进行控制：

1.加强数字资产市场监管

数据资产入表实务操作的难点及解决方案

数据资产入表实务操作存在一些难点，主要包括数据资源范围的认定、数据治理与统一管理、专业知识和核算能力以及数据估值的准确性。针对这些难点，以下是一些解决方案：

1.明确数据资源范围：在数据资源范围认定方面，企业可以根据自身实际情况，结合行业特性和业

务需求，制定数据资源目录，明确纳入数据资源范围的具体内容。同时，可以根据数据资源的特性，对其进行分类、分层管理，以便更好地进行数据治理和整合。

2.加强数据治理与统一管理：企业需要建立完善的数据治理体系，明确数据治理的职责、流程和规

范，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时，加强数据的统一管理和整合，建立数据交换平台或数据仓库，实现数据的共享和集成。

3.提升专业知识和核算能力：企业需要加强技术和财务人员的培训和学习，提高他们对数据要素和

数据资源的业务了解和核算能力。同时，建立数据资产管理的专业团队，加强与外部机构的交流与合作，不断提升自身的专业水平。

4.精准评估数据估值：企业需要建立科学、客观、公正的数据估值体系和方法，对数据进行全面、

准确、详尽的评估。同时，加强数据的清洗、去重、整合等工作，提高数据质量，确保数据的准确性和可信度。

5.遵守法律法规和合规要求：企业需要遵守《个人信息保护法》等法律法规，确保数据资源采集、

处理、存储的全部流程均符合法律法规规定。同时，建立企业数据合规管理体系，明确各部门、机构在数据资源管理运用方面的职责，对与数据资源有关的风险进行识别、评估、监控和处置。

6.借助专业工具和服务：企业可以借助专业的数据治理工具和服务，如数据治理软件、咨询机构等，

基于财务视角的数据资产化重点与难点研究

随着信息技术的发展和互联网的普及，数据已经成为当今社会最重要的资产之一。企

业拥有大量的数据，如何将这些数据转化为可用的资产并为企业带来价值成为了重要的课题。数据资产化是指通过对数据的收集、整理、分析和利用，将数据转化为具有经济价值

的资产。从财务视角出发，数据资产化对企业的财务管理和决策具有重要意义。本文将围

绕基于财务视角的数据资产化的重点与难点展开研究。

一、数据资产化的重点

1. 数据质量

数据质量是数据资产化的重点之一。良好的数据质量能够提高企业决策的准确性和效率，降低因数据错误导致的风险。数据质量的评估包括数据的完整性、一致性、精确性和

可信度等方面。企业需要建立数据质量管理体系，对数据的来源、存储、传输和处理过程

进行管理和控制，以确保数据的质量达到要求。

2. 数据分析

数据分析是数据资产化的关键环节。通过对大数据的分析，企业可以发现隐藏在数据

中的规律和趋势，从中挖掘出有价值的信息。数据分析可以帮助企业预测市场走势、客户

需求，优化生产和供应链，提高营销效果等。企业需要建立专业的数据分析团队，配置先

进的分析工具和技术，以实现数据资产化的最大化价值。

3. 数据应用

数据资产化的最终目的是为企业创造经济价值。数据的应用是数据资产化的重点之一。企业需要根据自身业务特点和发展需求，开发和应用各种数据驱动型的产品和服务，提升

企业的核心竞争力。通过数据分析和挖掘客户的消费习惯和偏好，针对性地推出产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，从而实现持续增长。

1. 数据安全

在数据资产化的过程中，数据的安全问题是企业面临的重要挑战之一。随着互联网的

遗产规划中的数字资产管理

随着科技的快速发展，数字资产管理在遗产规划中变得越来越重要。随着人们在互联网上的活动越来越多，数字资产已经成为一个不可忽

视的财富形式。然而，由于数字资产的特殊性质和法律框架的滞后，

其管理和分配在遗产过程中可能面临一系列挑战。因此，合理有效地

管理数字资产是保障遗产规划顺利进行的重要一环。

一、认识数字资产

数字资产包括但不限于电子邮件账户、社交媒体账号、在线金融账户、虚拟货币、云存储、域名、版权、软件等。作为遗产规划的一部分，数字资产也应当被纳入考虑范围。然而，与传统资产相比，数字

资产的特殊性质给管理带来了一些独特的挑战。

二、数字资产管理的挑战

1. 安全性问题：数字资产存在被黑客攻击、账号被盗用的风险，因

此需要采取相应的安全措施，例如设置强密码、定期更换密码等。

2. 权属问题：在数字资产管理中，清晰明确的所有权和继承权是关

键因素。由于数字资产的特殊性质，一些账户提供商可能会对账户归

属和继承权提出限制。

3. 隐私问题：尽管数字资产提供商通常有一些处理用户账户后续的

政策，但在互联网时代，个人隐私权仍然是一个关键问题。在遗产规

划中处理数字资产时，需保护用户的隐私权和敏感信息。

4. 法律法规问题：由于数字资产管理的相对新颖性，各国的法律法

规对其处理和分配可能存在差异。因此，在国内外涉及数字资产的遗

产规划中，需要了解和遵守相关法律法规。

三、数字资产管理的解决方案

为了有效管理数字资产并确保遗产规划的顺利进行，以下是一些可

行的解决方案。

1. 账号管理清单：列出所有的数字账号和密码，包括电子邮箱、社

数据资产评估过程难点分析及建议

作者：赵璐[1]

作者机构： [1]辽宁大学,辽宁沈阳110036

出版物刊名：全国流通经济

页码： 131-134页

年卷期： 2021年第21期

主题词：数字经济;数据资产评估;评估难点

摘要：随着数字经济时代的到来,数据资源已经成为企业重要资产,数据资源的用途较为广泛,目前已经在各领域开始应用.随着数据资产的应用而实现的商业价值,对于数据资产的价值确定变得尤其重要.对于我国来说,由于数据资产具有不同于其他资产的特点,使得评估过程中考虑的因素也更要全面、复杂,难点重重.本文主要通过分析数据资产特点以及价值影响因素从而分析评估难点,以及传统评估方法应用于数据资产的局限性,以期探索更为合适的评估方法,使得数据资产的价值相较合理.

数据资产价值分析的难点

数据资产的价值随着不断的加⼯⽽改变

数据作为资源具有可再⽣特性，加⼯处理后的数据可以成为⼀种新的数据资源。但在数据加⼯过程中，将多个数据集进⾏集成再加⼯所得的价值会远⼤于对各个数据分别进⾏加⼯所得价值之和，加⼯过程中引⼊的各类算法与模型也可以极⼤的增加数据的价值。所以，随着数据的加⼯，数据资产的价值随之改变。

数据资产的价值随着使⽤次数与⼈数⽽改变

数据作为资源具有的⽆限性，使得数据资源使⽤的次数可以⽆限，使⽤的⼈可以⽆限，这个特性使得数据资产的价值更是难以具体⽤数字来计量。同时，数据是不可消耗的，这意味着它的使⽤不会阻⽌其他额外的⽤途。在⼀个企业中，相同的数据资产可以被多个⽤户使⽤于不同⽤途，可见数据的价值难以准确衡量。

数据资产的价值随着⽤户的不同存在差异

数据作为产品和服务能够在市场被⽤户使⽤和消费，满⾜不同⽤户的需求，具有不同的⽤途。例如，零售公司可以使⽤汇总的GPS数据来选择其下⼀个商店的位置，⽽市政府可以使⽤汇总的GPS数据来了解如何更好地规划道路，这将导致GPS数据的价值可以因客户不同⽽产⽣很⼤差异。因此，数据资产的价值会因⽤户的不同⽽存在差异。

数据质量相同可能产⽣不同的价值

但由于⽤户对数据的需求是不⼀样的，即是相同质量的⼀份数据，有的使⽤者会视其是⾼价值数据，有的使⽤者会视其是低价值数据，数据的商业价值会由于衡量标准的不同⽽不同。⽐如，来⾃证券交易所的分时⾏情数据与实时报价数据，对于短线操作股民具有更⾼价值，但对欺诈检测的价值却不显著。

数据资产权属分析⽐较复杂

银行业数据资产管理的挑战与对策

导读：数字经济时代，数据已成为新型的生产要素渗透至社会各行各业。银行业具有天然的数据禀赋，数字化转型成为当前全行业的普遍共识，数据资产亦将成为未来银行经营发展中的重要战略资产。银行业数据资产管理是一项系统性工程，横向连接多个部门及业务条线，纵向贯穿从数据采集到资产应用的全生命周期。数据资产相较传统资产具有产权复杂性、价值动态性和资产无限性等特征。

在银行数字化转型过程中，数据规模激增、结构更为复杂，数据零散化和安全问题日益显著；银行数据资产管理工作尚处于初级阶段，数据资产管理意识、统一管理体系和复合型人才的相对缺乏是制约数据资产管理效能提升的普遍因素。银行自身应具备结构健全、权责清晰的数据资产管理架构，构建完整的数据资产管理体系，同时积极利用技术创新赋能数据资产管理。未来对银行业数据资产的管理，需着眼于法规制定、平台建设和安全监管，营造良好的市场环境，实现数据资产价值发掘与风险防控的平衡。

一、引言

随着互联网技术的发展和迭代，数字经济时代悄然来临。数据已渗透到社会生活的各行各业，为国民经济发展注入新动能。截至2019年末，我国数字经济增加值已达35.8万亿，占GDP的比重超过36%。按可比口径，2019年我国数字经济的名义增速为15.6%，超出同期GDP

名义增速7.85个百分点。在党的十九届四中全会上，数据作为一种新型的生产要素被写入中央文件。银行业是国民经济中的重要单元，作为典型的数据驱动型行业，数字化转型已成为银行业的普遍共识。数字化转型以数据为中心，数据资产将成为未来银行经营发展中的重要战略资产。