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济邦观点 | 掘金数据资产

谷晓玉,济邦咨询  研究院副总经理


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开启新纪元


2022年底,ChatGPT惊艳世界,这是一个具有重大意义的里程碑。它让人们意识到,信息化时代已经是“过去”时,世界正在跑步进入智能化时代。以人工智能为驱动的第四次工业革命,正在引领人类社会迈进万物感知、万物互联、万物智能的全新纪元。


IDC在2024年《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》中显示,2022年全球人工智能(AI)IT总投资规模为1,324.9亿美元,并有望在2027年增至5,124.2亿美元,年复合增长率为31.1%。2027年预计中国人工智能总投资规模将突破400亿美元,年复合增长率为25.6%。人工智能发展进入爆发期。


智能时代的“新石油”


ChatGPT“大数据+大算力+强算法”的技术路线,通过使用海量参数、极其庞大的训练文本和巨大算力,最终产生了智能“涌现”的进化效果,‘量变’引发了‘质变’,AI从“弱人工智能”一脚迈进“强人工智能”,正可谓“大力出奇迹”。国内大厂也纷纷紧随其后,各种“大模型”卷生卷死 —— 从中,人们可以清晰地看到,算力、算法和数据,正是构成智能时代的三大核心要素,而其中的数据要素,则是构建未来世界的基础。


不同于人类认知,从机器认知途径来看,数据即知识。数据由此将被赋予新的地位,数据的价值将被重新定义,成为智能时代的“新石油”。数据的规模和质量也变得越来越重要:数据规模要足够大,AI才能具备“涌现”的能力,而数据质量将会决定AI训练成果的上限。目前世界数据存量的增长速度远远低于数据集规模的增长速度,如何解决“数据瓶颈”是未来一段时期人们即将面临的挑战。


人工智能的高速发展需求,必然催生出一个规模庞大的数据产业。2022年,全球数据市场规模达到3200亿美元,预计2025年全球数据市场总规模将有望超过4000亿美元。


国家战略


在人工智能的国际竞争中,我国在算法、算力上,与先进国家之间还存在较大差距,处于跟随创新状态。在数据领域,我国是数据资源大国,在海量数据资源和丰富应用场景上具备一定的优势。根据预测,到2025年我国将成为世界最大的数据资源国。数据要素流通市场远期潜在规模预计将在60万亿元以上——这是一片巨大的蓝海。我国也从较早时期即开始布局数据战略。


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国家政策顶层设计逐渐清晰,各个地方都在积极探索,培育数据要素市场,构建数据资产生态。一些金融机构也在开展数据资产金融化的区域试点,如数据资产质押融资、数据资产入股、数据资产证券化等。围绕数据资产化的制度、标准、技术、平台、产品、安全、评估、交易、合规等生态系统不断繁荣扩大,进一步推动基础制度深化落地。2024年开始,我国数据要素市场将被彻底激活,数据战略布局,我们走在了世界前列。


谁拥有金矿


移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,早已陆续踏上数据掘金之路。那么,除去互联网等虚拟经济,除去我们熟知的传统数商,还有哪些企业拥有数据金矿?其他企业如何参与数据要素市场?


在可预见的未来,人工智能必将深入各行各业,通过不断提高物理世界的智能化程度,提高生产运营效率,改善生产环境,促进更好决策。智能化提升需要庞大数据的“哺育”,智能化运营过程中又会不断产生新的数据 —— 数字技术,终需赋能实体产业,数字经济终将融合实体经济,实现数实共生。数据,将成为所有企业进行生产、制造、销售活动所必不可少的投入品和重要的战略性资产。


资产所有者和经营者拥有丰富的与其资产相关的数据。我们每时每刻都在制造成千上万的数据 —— 即便在开启智能化运营之前。但由于缺乏科学采集、积累和有效治理,海量的数据资源白白散逸。传统行业,特别是基础设施建设和运营行业,是最常见,也是最容易被忽略的数据金矿。这些重资产在日复一日地运营中,蕴藏着有巨大潜在价值的数据资源。如何掘金这些隐藏的财富?已有先行者在纷纷试水,传统行业的业务数智化,是必由之路。


掘金路线


当我们知道潜在的金矿在哪里,如果要绘制一幅掘金路线图,简单来说,就是四步走:


①数据资源化—②数据产品化—③数据资产化—④数据资本化。


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数据资源化,是指将分散、无序的原始数据收集、处理并转化为可识别、可管理、可利用的资源。为进一步加工和应用打下基础。在此阶段,企业需要开展数据战略规划、通过技术手段获取原始数据,同时构建科学的数据治理体系,包括确立数据标准、保障数据质量、维护数据安全以及构建有效的数据模型。


数据产品化,是将数据资源转换为满足特定业务需求的产品的过程。数据产品应服务于业务场景和提升用户体验,产生真正的价值。产品化过程中,数据通常需转换为有形的产品,如报告、分析工具或者数据服务。数据的组织、分析和可视化往往是实施的关键。


数据资产化,是将数据转换为具有法律确认权利的资产,进而实现其财务价值和社会价值的过程。数据资产化要解决数据确权和资产评估问题,以及如何在会计报表中体现数据价值。此后企业将从数据管理转向以数据为核心的资产管理。


数据资本化,是在数据资产化基础上的进一步金融创新,通过数据资产的信贷融资、证券化等手段,将数据转化为可以获得融资支持的资本,从而实现价值跃迁。数据资本化拓展了数据的应用边界,不仅能够提供新的融资渠道,还能够推动产业转型升级,促进经济结构的优化。数据资本是创新的数据金融商品,既拥有巨大的财富想象空间,同时也是一个充满挑战的领域。


以上四步层层递进,正是数据价值的逐层释放和增长。


智能时代,为各行各业带来前所未有的变革和机遇。国家战略蓝图已就,欢迎每个身处转型中的传统企业,紧扣时代脉搏,踏上掘金之旅。以开放的心态和创新的精神,把握数智化发展机遇,积极布局数据资产,在数字经济的浪潮中找到新的定位。


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