中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 近日，贵州高速集团凭借“桥梁健康监测数据集”、“桥梁性能预测模型”、“长桥结构健康监测数字座舱”、“隧道数字孪生仿真应用模型”等交通领域四大知识产权，成功获得1亿元贷款。这是全国交通行业首例亿元数据知识产权融资案例。改变这种融资方式的是数据和传统承诺的整合。目标承诺都是交通基础设施运行过程中自然沉积的知识产权数据。数据的“流量附加”性质为企业承诺融资提供了更多可能性。参加“桥梁服务绩效”以“曼斯模型”为例，随着桥梁日常运营中车辆流量、路况变化、结构健康监测等多维度数据的不断融合，针对大额资金，迭代提高了桥梁使用性能模型的预测精度。笔者认为，这一创新模型为实力雄厚的企业生存现有资产、突破融资瓶颈开辟了新思路。传统质押多为有形资产，不仅会因物理磨损、技术变革、市场等因素而贬值。通过数据的赋能，承诺对象的价值不仅不会因为时间的流逝而消失，而且可以依靠数据的不断积累丰富样本量，通过算法优化提高准确度，并借助场景扩展拓展应用边界，从而实现g值增长。匹配估值体系还具有动态调整能力，不仅可以随着目标价值的增加而同时增加额度，还可以突破传统有形资产的价值上限，为企业带来更加灵活的融资空间。目前，“数据+质押融资”模式要更好地支撑业务发展，从应用范围到实际运营层面，还存在三大挑战需要解决。首先，承诺标的物的边界和归属问题。并非所有资产都自然能够数字化。虽然交通桥梁、智能设备等资产更方便生成数据，但大量传统资产缺乏数据采集的基础。同时，从数据采集到模型开发、构建、运营、技术等多方都参与其中。缺乏全国统一的知识产权数据的所有权标准一直是相关模型开发中的一个主要问题。其次，数据本身存在价值波动的风险。数据的价值很大程度上取决于其质量。数据采集的中断、信息的扭曲或者行业技术的快速迭代，都会导致高价值模型快速“腰斩”，给金融机构带来风险敞口。三是部分金融机构缺乏数据处理和应用能力。此外，全国数据交易市场有待进一步发展，数据资产的拍卖、出售尚不具备有效的情况和合理的定价机制。未来需要从场景拓展、风险防控、处置变现三个主要维度进行统筹。同发力：场景层面要加快制定全国统一的知识产权划分标准数据，明确建设单位、运营企业等众多主体的权利边界，同时推动传统有形资产数字化转型，建设数据采集基础设施，打破应用范围限制；在风险防控层面，需要建立数据质量动态监测体系，利用技术手段保证数据的完整性、准确性和及时性，同时完善产业技术迭代预警机制，降低价值波动风险；在处置和变现层面，要培育专业数据运营机构，为金融机构提供技术支持和转化服务，加快建设全国性数据交易市场，规范拍卖、出售流程，形成市场定价机制。传统数据的探索一个承诺不仅是实现房产价值的创新成功，但也必然伴随着诸多问题和挑战。对待这个新生事物，我们需要充分包容，通过不断实践探索和完善所有权界定、风险规避和控制、处置和变现机制等细节，通过迭代优化突破发展瓶颈。这样数据的“流动增值”特性就可以与传统承诺深度融合，利用数据的力量最大化融资的有效性，为实体经济注入更多的数字力量。 （编辑：吴晓娟）