随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。如何实现数据资产的高效流通和价值转化，成为当前产业升级的核心议题。2025年4月27日，厦门举办的“AI驱动数据资产场景应用”主题活动，正是对这一趋势的前沿探索。活动汇聚政产学研多方智慧，揭示了AI技术与数据资产化深度融合的突破性路径。
一、数据资产化的生态构建：从孤岛到价值网络
全球数据资产大会会务组组长沈莉莉提出的“数据公园（datapark）”概念，标志着数据资产化进入生态化阶段。这一体系通过跨行业资源整合，将分散的数据孤岛转化为协同网络。例如，医疗数据与保险行业的联动可优化精算模型，而交通数据与城市规划的结合能提升智慧城市效能。生态化建设需解决三大挑战：
2025年全球数据资产大会或将成为生态化落地的关键节点。
二、AI重构数据资产财务价值
高颂数科王贤发揭示的“AI赋能数据资产入表”问题，直击企业数字化转型的痛点。传统财务体系难以量化数据价值，而AI通过以下方式破局：
– 自动化计量：自然语言处理（NLP）技术可提取非结构化数据（如合同文本）中的关键财务指标；
– 动态评估：机器学习模型能根据市场波动调整数据资产估值，例如电商用户行为数据的时效性溢价；
– 融资增信：AI生成的合规性报告可提升数据质押融资成功率。
某零售企业案例显示，AI驱动的数据资产入表使其资产负债率优化12%，融资成本降低8%。
三、政策与技术双轮驱动的转型范式
嵘拓物联邹江洪提出的“政策-技术-场景”闭环，揭示了数字化转型的新逻辑。以中国“东数西算”工程为例：
服云信息孙巍补充的安全效率平衡论，则强调下一代数据基础设施需具备“智能防火墙”功能——联邦学习技术可在不共享原始数据的前提下完成多方建模。
从生态构建到财务革新，再到政策协同，AI与数据资产的融合已超越技术层面，成为重塑生产关系的战略工具。未来三年，随着《数据要素市场化配置综合改革试点》深化，具备“AI+数据”双引擎的企业将率先跨越数字化鸿沟。而厦门活动的价值，正在于为这场变革提供了可复用的方法论：以场景应用为锚点，以生态协同为路径，最终实现数据要素的价值爆发。
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