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　　数字化转型早已来势汹汹，特别是在在肺炎疫情后，每个领域都会使力智能化。

　　11月20日，由《证券日报》社举办、北京中关村大数据产业联盟独家代理承办、国金证券发展战略适用的“2020数字贸易开拓者高峰会——数字化转型的收益瀚海”北京举办。应对市场前景宽阔的数字贸易销售市场，公司该怎样合理布局？又该怎样加快转型发展，业界权威专家在社区论坛上各抒己见。

　　在“‘用数’——新中国实体经济的生产制造要素与商业服务转型”为主题风格的圆桌论坛上，多名公司人员也是对数据要素市场当今遭遇的窘境及其该如何解决明确提出了合理的提议。

　　在数字贸易时期，数据是关键的生产制造要素，用好数据資源对中国实体经济发展趋势尤为重要。可是，诸多数据資源分散化在不一样领域、不一样组织，产生一个一个“数据荒岛”，数据蕴含的极大使用价值沒有充足呈现。

　　怎么让数据要素充分发挥更高使用价值？数据怎样抗过敏？又该怎样转现？数据要素市场的建立也有众多难题亟需处理。而仅有各种各样数据要素都具有，数据销售市场真实商品流通起來，才可以真实促进中国实体经济的发展趋势，公司数字化转型的脚步才可以加速，因而产生一个优良的互动交流。

　　拓尔思董事会秘书何东炯在社区论坛上表明，一个好的销售市场生产制造要素，规定数据要素能够流动性，而流通性牵涉到的数据标价难题十分难，大数据转现实际上便是数据的标价，在某类情景下卖得偏贵，某类情景下卖得很便宜。

　　亟需建立数据要素市场

　　肺炎疫情至今，数字化转型在公司生产运营修复期内充分发挥了主导作用，那样的情况也让公司迫不得已加速数字化转型的速率。

　　数字贸易正变成在我国社会经济发展趋势的关键模块，在我国数据经济增加值经营规模已由二零零五年的2.六万亿人民币扩大到今年的35.8万亿元。

　　而数字化转型的重要一环则是怎样建立数据要素市场，让大数据在销售市场里随意商品流通颇为重要。

　　四维图新主管秦芳在圆桌论坛上表明，2020年4月份，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(下称《意见》)的公布一方面有利于连通政府部门数据与民俗数据相通同用体制，完成共享资源能够减少公司数据获得成本费，及其提升 公司数据荣誉出品高效率。另一方面在数据标准应用层面也可以产生统一标准，包含公司的商业机密，本人的隐私保护数据，推行数据规范化管理管理方法是必须考虑到的难题。除此之外，数据变成生产制造要素后，对将来数字贸易会出现促进功效，比如四维图新已经积极主动打造出无人驾驶业务流程，将来在现行政策促进下无人驾驶落地式有希望加速。

　　久其软件高级副总裁钱晖表明，虽然《意见》中提及政府部门数据的共享资源对外开放、社会发展数据資源使用价值的提高、数据融合和安全性维护，但以现阶段的具体情况看来，考虑到数据要素完成可买卖、社会化配备，难题还许多 。第一，从政策法规方面还必须我国进一步颁布有关政策法规；第二，必须中间、每个部委局颁布政策措施，在体制方面有一定的自主创新；第三，可否从使用价值方面确定数据的财产特性和产权年限特性；在数据应用全过程中不仅不容易耗损还会继续出現升值，这就牵涉到第四点，传统式的产权交易方式已不适合，必须从数据资本化方面做出新的试着和更改。

　　大数据转现遭遇标价难

　　数字化转型并非易事，也不是一蹴而就，数据要素市场的建立依然遭遇许多难题。

　　“建立要素数据销售市场在怎样土地确权、怎样抗过敏、怎样互换、如何定价等层面仍存有众多困扰。”拓尔思董事会秘书何东炯觉得：“这种难题我趋向于用销售市场方法处理，大家项目投资的情况下能够有政府部门数据資源，政府部门如果有体制，听证制度或是招标会把数据出示给社会发展组织来用，将来有非常好的发展前途。”

　　钱晖也提及，大数据时期数据抗过敏变为十分重要的要素。建立数据规范化管理的规范，不一样类型不一样等级的数据采用不一样的对策，一些拿出来共享资源，一些必须互动，一些必须公布。

　　何东炯觉得，数据要素市场，最先是数据商品销售市场或是数据市场的需求的兴盛，要把数据要素市场搞好前提条件是有十分兴盛的数据市场的需求，这必须大量的根据数据商品如何创新。除此之外，大数据标价难题现阶段仍沒有处理，数据共享资源必须有一个大的服务平台或是一个核心方，在一个绿色生态下把数据界定出去，愈来愈多的公司才可以搞好。

　　对于此事，值得购买老总隋国栋感触颇深。在操作过程中，数据商品流通的确也有许多 阻碍。

　　他提及，“以往难以有数据采购的机遇，这些真实有着消費数据的企业，大家会采用企业并购、项目投资或协作的方法，以我以往的工作经验看来，真实实价采购回家落地式的并并不是许多 ，大数据交易中心或是数据资产的采购让人希望。”

　　中金证券总经理赵丽萍也觉得，建立数据要素市场存有一些难题和困扰。第一个关键取决于数据资产确实权，数据资产它究竟归属于谁？谁能够去应用？应用全过程中得到 的盈利应当谁来共享？是在做数据资产买卖的情况下遇上的较为关键的难题。此外有关数据资产的标价难题，究竟应当如何给一个有效的价钱？也是十分非常值得讨论的事儿。

（文章内容来源于：国际金融报）

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