数据要素市场化:光大银行的探索与实践

从数据资产估值到公共授权运营,一家银行如何解锁数据要素的价值密码。
2025年12月6日,中国光大银行举办“数聚光大·再启新航”2025年数据要素研究成果研讨会。会议由光大银行党委委员、副行长杨兵兵主持,国家发展改革委价格成本和认证中心、国家数据发展研究院、清华大学等机构的权威领导与专家齐聚一堂。
研讨会回顾了“十四五”期间光大银行在数据要素领域的研究和实践成果,深入探讨了“十五五”期间数据要素市场化中的授权运营、标准规范供给等发展方向。这次会议标志着银行业在数据要素市场化探索中从理论研究迈向实践应用的新阶段。
01 “十四五”成果:数据要素研究的四大突破
“十四五”期间,光大银行在数据要素领域实现了四大突破。在数据资产估值方面,推出自研“企业数据资产估值工具”,创新性地将GPU算力作为估值对象,拓宽科技型企业“以数获贷”的场景。
在数据资产入表领域,光大银行率先提出将数据资产使用权和数据资产经营权列入资产负债表无形资产二级科目进行核算,创新性地将基于数据研发形成的数据工具纳入数据资产会计核算范围。
数据流通环节,光大银行基于“所商分离”原则,构建数据要素市场2.0发展体系,明确商业银行可作为数据商和第三方专业机构两种身份参与数据要素市场循环。
此外,光大银行在国际核心期刊《Journal of Digital Economy》发表数据资产估值研究论文,向国际社会分享中国在数据领域的探索成果。
02 创新工具:从理论到实践的价值转化
光大银行自主研发的“企业数据资产估值工具”成为理论与实践结合的代表作。该工具面向客户经理提供面对面、快捷的估值服务,同时为平台企业提供批量、实时接口,促进实体经济发展。
在普惠金融领域,光大银行开发线上贷款产品统一入口“阳光e捷贷”,形成线上贷款标准化范式,通过数字化技术梳理并重构20项线上贷款客户旅程和行内业务标准流程。
2025年上半年,光大银行上线“大模型智能政策助手”,打造涵盖行内1700余份政策文件的专业知识库,将政策文件与业务场景智能关联,提升合规执行效能。
自主研发的“授信调查智能报告”功能,5分钟即可自动生成一份百页调查报告,已服务2000余位一线客户经理,赋能全行39家一级分行。
03 公共数据授权运营:破解数据流通难题
2025年,光大银行在公共数据资源授权运营及成本核算研究方面取得新突破。该成果深入分析了公共数据授权运营过程中涉及的相关主体和关键环节,构建了全面的成本构成和核算框架。
公共数据资源一般有三种应用形式:数据持有机构内部使用、免费向社会提供数据、授权运营。光大银行的研究强调,公共数据应当“进场交易”,从而实现价格发现功能,强化国有资产监管,并保障数据安全。
光大银行联合五大数据交易所发布的《公共数据资源场内交易模式研究报告》,从供数方、用数方、平台方、监管方等多个角度,提出可行的公共数据场内交易流程与模式。
国家数据发展研究院副院长姜江认为,公共数据授权运营和流通交易领域未来发展潜力巨大,应重点关注高质量数据集和人工智能模型的结合。
04 专家观点:数据要素市场的未来路径
清华大学文科资深教授胡鞍钢指出,当前正经历数字化革命和智能化革命,数据资源作为新兴资源,在数智化时代发展潜力巨大,需做好对数据的价值核算,发挥数据潜能。
国家发展改革委价格成本和认证中心主任卢延纯表示,数据是经济社会活动的“伴生物”。随着人工智能技术的发展,对数据的依赖会远超想象,银行业应发挥数据富矿优势,深入挖掘数据价值。
国家信息中心大数据发展部主任于施洋在先前的研究活动中强调,数据资产入表与数据生态研究是在产学研协同推进商业银行数据要素创新实践方面的有益尝试。
深圳数据交易所总经理古亮则认为,数据交易所与商业银行的合作展现了“数据+产业+金融”新型赋能模式的潜力,特别是在全国首笔无质押数据资产增信贷款案例上的创新突破。
05 “十五五”展望:数据要素与AI深度融合
杨兵兵表示,未来光大银行将把数据要素与前沿技术充分结合,在保障合规与安全的前提下,实现技术发展、数据生成、数据应用的良性循环。
光大银行计划推动云缴费数据应用、数字孪生等领域的研究与实践,建设高质量数据集,探索AI技术在数据资产领域的应用,让研究成果在实践中落地生根。
在人工智能应用方面,光大银行已设计智能算力调度平台,通过算力虚拟化和统一交付,实现同等硬件成本下满足更多人工智能应用需求。目前该行人工智能算力已支撑保障了120多个算法模型和840个场景应用。
“十五五”期间,光大银行将聚焦数据要素与“人工智能+”关系,深化数据安全与治理研究,推动数据要素市场健康发展。
随着“十五五”规划提出“健全数据要素基础制度,建设开放共享安全的全国一体化数据市场”,光大银行在数据要素领域的研究实践将迎来更广阔的应用空间。
从数据资产估值到公共数据授权运营,从理论研究到实践探索,光大银行正通过激活数据要素潜能,为数字经济高质量发展注入持久动力。
