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摘要

我国数据要素的产业化时代悄然开启，数据在推动行业数字化转型与智能化升级中扮演着核心角色。数据要素蕴含价值属性、流通属性和场景属性，企业通过实施数据要素战略转型，可以从资源到要素、从单一场景到生态系统、从被动到AI驱动的主动模式三个方面探索机会，最大化释放数据价值。

引言

数据要素已成为数字经济发展的关键驱动力，成为促进行业数字化转型和智能化升级的基础战略资源。对于企业而言，把握数据要素作为新生产要素的发展机遇，积极进行战略转型，是激活和创造企业数据价值的关键。

最新数据要素政策概览

• 国家数据局联合16个部门发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》
• 财政部出台的《关于加强数据资产管理的指导意见》
• 数据资产入表政策的实施，央国企等单位探索构建数据资产价值体系，启动数据资产入表试点
• 2024年一季度，18家A股上市公司的数据资产入表报告显示总金额达1.03亿元，标志着数据资产评估和入表的“起步年”。

数据要素特性及实现路径

数据要素是从原始数据经过加工处理、确权后形成的具有潜在利用价值的数据资产，通过市场交易流通，成为可用于社会生产经营活动，能为使用者带来经济效益的重要生产要素。实现这一过程包括数据的确权、交易、使用等环节，涉及数据供需、安全、授信和交易等市场环境。

企业数据要素战略转型策略

1. 资源到要素的转化

• 加速数据资源的梳理和分类分级工作，筛选出具有要素化潜力的数据资源，逐步形成数据资产清单，并进行入表操作。
• 实施数据分类分级管理，确保数据资产增值的可能性，推动数据资源向数据要素的有效转化。

2. 单点到生态的扩展

• 借助政府推动的数据要素产业园区建设，打通多产业间的数据流通，促进单场景数据要素在更广泛领域的流动，催生更大市场价值。
• 通过跨行业合作，促进数据要素与行业场景深度融合，创造更多跨行业协作与创新机会。

3. 被动到AI驱动的转变

• 结合AI技术，如大模型，构建数据要素基础设施，实现数据全生命周期管理，包括智能化生成、处理和运营。
• 采用主动免疫机制，构建可信计算体系，增强数据要素的安全性和效率，与其他生产要素融合。

结语

随着数据要素政策的不断推进和AI技术的快速发展，企业需积极应对挑战，把握机遇，通过资源到要素、单点到生态、被动到AI驱动的转型，最大化释放数据价值，推动行业和社会的创新发展。