数据资产化助力数据要素价值流通

【报告主题】数据资产化专题分享【直播平台】线上多平台同步联播精彩活动预告精彩活动预告2024.4.152024.4.15线上-大模型驱动的金融变革与实践抽奖送数据要素包扫码添加微信进入社群2024.5.24-25线下-第7届大数据与人工智能教学研讨会第7届全国高校大数据与人工智能教学研讨会第7届全国高校大数据与人工智能教学研讨会1.国家杰出青年基金获得者、北航人工智能研究院常务副院长李波教授——分享“北航人工智能专业建设”2.国家教学名师，浙江工业大学计算机科学与技术学院王万良教授——分享“人工智能通识课程建设”（国家一流课程）3.国家杰出青年基金获得者、东南大学人工智能学院执行院长张敏灵教授——分享“东南大学人工智能专业建设”4.西安交通大学人工智能学院执行院长，辛景民教授——分享“西安交通大学人工智能专业建设”5.武汉理工大学计算机与人工智能学院教授，院长熊盛武教授——分享“武汉理工大学AI+X人工智能专业建设”6.复旦大学大数据学院副院长，博士生导师陈钊研究员——分享“数据科学与大数据技术专业建设”（国家一流专业）7.大连理工大学经济管理学院副院长、博士生导师李先能教授——分享“大数据管理与应用专业建设”（国家一流专业）8.同济大学数据科学与大数据技术专业负责人苗夺谦教授—分享“数据科学与大数据技术专业建设”（国家一流专业）9.北京邮电大学青年教学名师，教育部信息网络工程研究中心副主任鄂海红教授—分享“大数据实训案例资源建设”10.北京理工大学自动化学院模式识别与智能系统研究所副所长高琪副教授—分享“模式识别课程建设”（国家一流课程）11.厦门大学实验教学中心主任林子雨副教授—分享“大数据系列课程建设”（2门国家一流课程，3门福建省一流课程）12.美林数据技术股份有限公司肖西伟副总裁—分享“大数据与人工智能人才培养探索”13.杭州睿数科技有限公司创始人吴仲毓CEO—分享“大数据与人工智能实验平台解决方案”14.高慧强学软件(海南)有限公司詹博凯总监—分享“智能+教育”精彩活动预告精彩活动预告2024.4.152024.4.15线上-大模型驱动的金融变革与实践抽奖送数据要素包扫码添加微信进入社群2024.5.24-25线下-第7届大数据与人工智能教学研讨会王春涛专家/CDO《数据资产化助力数据要素价值流通》l北京铜牛信息科技股份有限公司首席数据官CDOl全国信标委大数据标准工作组数据资产专题组联合组长l国家互联网数据中心产业联盟技术专家委员会副主任委员l北京资产评估协会专委会委员lITSS分会荣誉架构师对于【有价值问题】的听众赠送数据要素资料包Q1:数据资产化对未来数据治理体系和规则制定有何影响？它如何推动数据治理体系的创新和完善？Q2:数据资产化是否可能加剧数据垄断和数据不平等现象？Q3:如何构建有效的数据交易和流通机制，来促进数据要素市场的健康发展？Q4:如何科学准确地界定数据资产的归属权？Q5:数据资产化对数据要素市场的透明度和可追溯性有何影响？如何确保数据交易的公平性和合法性，以及数据的来源和使用的可追溯性？Q6:数据资产化对监管体系和法律法规的挑战是什么？现有的法律框架是否足够应对数据资产化带来的新问题和挑战？Q7:数据资产化是否可能引发新的数据权力和利益格局的变化？这会对数据市场的竞争格局和生态系统产生怎样的影响？数据资产化助力数据要素价值流通王春涛全国信标委大数据标准工作组数据资产专题组联合组长讲师介绍01背景需求01市场背景——数据要素市场特点01市场背景——数据要素市场问题01市场背景——数据要素市场需求02全国数据资产化布局02研究基础01《数据治理规范》国家标准02《数据管理能力成熟度模型与评估》国家标准03《信息技术服务数据资产管理要求》04《信息技术大数据数据资产价值评估》05《信息技术服务数字化转型成熟度模型与评估》即将发布06数据权利矩阵03政策解读01《暂行规定》解读01《暂行规定》解读01《暂行规定》解读01《暂行规定》解读01《暂行规定》解读01《暂行规定》解读02《评估指导意见》解读——框架02《评估指导意见》解读——总则02《评估指导意见》解读——基本遵循一02《评估指导意见》解读——基本遵循二02《评估指导意见》解读——评估对象02《评估指导意见》解读——影响因素02《评估指导意见》解读——评估方法02《评估指导意见》解读——披露要求02数据资产评估指导意见与标准对比分析03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读03《管理指导意见》解读数据评价师/数据资产管理师04评价评估01数据评价——质量要素评价01数据评价——质量要素评价01数据评价——质量要素评价01数据评价——成本要素评价01数据评价——应用要素评价02价值评估——流程02价值评估——方法《信息技术服务数据资产管理要求》附录A.1n筛选是在市场上寻找与待估数据资产相同或相似的参照数据；n调整是通过比较待估数据资产和参照数据可考虑地域、使用时间、市场潜力、经济形势和P-----待评估数据资产的价值；P-----参照数据的市场平均价格；P-----参照数据的市场平均价格；ai-----第i个价值指标变量的权重；xi-----第i个价值指标变量；N-----价值指标的个数。02价值评估——方法《信息技术服务数据资产管理要求》附录A.1收益法又称收益现值法，是待评估数据资产的经济价值和社会价值之和。其中，经济价值（社会价值是把待评估数据资产剩余寿命期内的预期未来经济收益（社会收益按照一定的折现率折成现期经济价值（社会价值从而确定其价值。收益法是基于数据未来的P1——基于收益法计算的数据资产的经济价值；P2——基于收益法计算的数据的社会价值；α2——数据社会价值在数据资产价值中的权重。02价值评估——方法《信息技术服务数据资产管理要求》附录A.1