作为“新时代的石油”，在各行各业的数字化转型中，数据是必不可少的底层要素。11月25日，上海数据交易所迎来了一岁生日，到今年12月，交易金额有望突破1亿元。数据产品在企业外部流通需要定价，但在企业内部，数据的流通也需要计价吗？ 

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小循环带动大循环 

一个完整的产业链包括原材料加工、中间产品生产、制成品组装、销售、服务等多个环节，流通方向是单向的。但数据不同，数据在企业业务运作过程中产生，并一直处于迭代循环的过程，很难找到它的起点。 

浦发银行总行信息科技部大数据应用中心副处长谢华雯认为，数据资产可以分为大循环和小循环两个概念。大循环是指数据资产在社会层面的流通，而在企业内部，同样存在着数据的产生、确权、开放、流通以及交易，这就是数据资产的小循环。 

中国太平洋人寿保险股份有限公司总经理助理兼首席信息官黄鲲认为，通过评估单个部门数据的收益能力，并将收益能力纳入部门的考核指标，能够解决数据源头问题，让潜在的数据价值显现。数据在内部“跑”起来，才能带动企业数字资产进入大流通环节。 

数据资产的货币化表现

实际上，内部数据的“计价”并不是真正完成一项交易，而是一种评价和考核的指标，其中的核心环节是数据资产的价值评估。依靠数据驱动的金融业带来了两个例子，思路方向殊途同归，计算方法各有不同，都是通过成本和收益来衡量数据资产的货币化表现。

太平洋人寿保险选择通过收益法评估，不过不再局限于数据本身能够产生的收益，而是把视线聚焦在具体的业务应用场景中，观察在新业务场景里的数据变动，究竟能够为新业务带来多少盈利。首先对数据源做了六个纬度的基础评估，包括唯一性、准确性、正确性、时效性等。当数据被投入到实际的应用场景后，通过对比数据在六个纬度的变化对业务增长的影响度，来计算提升数据质量能够产生的价值。

想要提高数据质量，需要在业务中增加额外三方面的业务流程：保证数据的获取、对数据进行核验、以及和外部合作购置数据，这些需要被归为投入的成本。最终进行数据资产的价值评估时，则是用提升数据质量的成本对应数据质量提升所带来的收益。

计算过程难以靠人力完成。从2020年开始，太平洋人寿保险着手建立数据资产统一管理平台，涉及到数据治理、数据流通的整个环节，用积累的这些数据经过计算回溯后，可以实现内部数据资产的价值评估。

浦发银行则基于商业银行经营的业务价值链，梳理了全行的服务型数据资产的全景视图，并设计了配套的测算公式，看一看通过数据资产的应用，是否能够真正地实现降本增效。比如在向客户推荐个性化的金融产品时，可以先用内部已有的数据资产，形成关于客户的数字化视图，从而识别其需求和风险偏好，推荐更适合的产品。在提高客户体验和客户综合收益的同时，也能够实现数据资产价值直观的货币化呈现，从而进行数据资产的价值评估。

除了激活数据资产在大循环中的活力外，实现企业内部数据资产的价值评估还有其它益处。首先可以推动经营模式从传统的依赖专家经验型，向依赖数据和算法驱动模式跃迁；其次可以识别数据资产覆盖的盲区，让更多的数据驱动业务智能化、自动化水平提升。另外，在企业内部，各部门之间也能够做横向的数据价值对比，评价考核不同部门之间数字化应用能力水平的高低，既能实现数据在企业内部的价值变现，也可以加快推进企业的全面数字化转型。

正如上海现代服务业联合会大数据中心副主任徐云程所说，“数据是现在存量经济中为数不多的增量”。但数据“蓝海”并非风平浪静，依然面临定价难、专业人才稀缺等问题，两家上海企业内部的数据资产价值评估模式，或可为场内数据要素的流通提供一些探索灵感。