“數(shù)字金融的創(chuàng)新將會(huì)為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供新的動(dòng)力。”8月26日，北京金融控股集團(tuán)有限公司董事長(zhǎng)范文仲在國(guó)際金融報(bào)首屆金融科技創(chuàng)新論壇上表示，展望未來，數(shù)字金融發(fā)展有兩大新趨勢(shì)值得高度關(guān)注和積極推動(dòng)，一個(gè)是數(shù)字的資產(chǎn)化，一個(gè)是金融的智能化。

【資料圖】

數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬性尚未充分體現(xiàn)

“數(shù)字的資產(chǎn)價(jià)值挖掘?qū)⒋蟠筇嵘鐣?huì)經(jīng)濟(jì)資本水平，提供經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎?！狈段闹僦赋?，數(shù)據(jù)作為一種核心要素資源，雖然具有普遍的使用價(jià)值，但資產(chǎn)屬性還沒有充分體現(xiàn)。只有實(shí)現(xiàn)確權(quán)、流通和交易后，才會(huì)從社會(huì)資源轉(zhuǎn)變成可以量化的數(shù)字資產(chǎn)，后續(xù)通過進(jìn)一步金融創(chuàng)新，進(jìn)而演變?yōu)樯a(chǎn)性的數(shù)字資本，真正釋放其內(nèi)在價(jià)值。

他認(rèn)為，從原始數(shù)字資源、到數(shù)字資產(chǎn)、再到數(shù)字資本的不斷演進(jìn)，正是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心目標(biāo)，也將為未來中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供強(qiáng)大的資本來源，這才是真正的供給側(cè)改革?！暗珜?shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)并不容易，需要做好很多基礎(chǔ)性工作”。

范文仲分析道，首先要做好企業(yè)數(shù)據(jù)確權(quán)基礎(chǔ)性工作，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行盤點(diǎn)梳理，推動(dòng)建立企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)報(bào)表體系。按照不同的維度對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分類，可分為管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)等三大類數(shù)據(jù)，其中前兩類數(shù)據(jù)屬于企業(yè)自有數(shù)據(jù)，權(quán)屬較為清晰；第三類數(shù)據(jù)，具有較高的市場(chǎng)價(jià)值，但權(quán)屬往往存在爭(zhēng)議。企業(yè)應(yīng)按照不同維度建立數(shù)字資源的管理報(bào)表體系，如數(shù)據(jù)地圖或數(shù)據(jù)字典，并明確主責(zé)部門和主責(zé)崗位，設(shè)立首席數(shù)字官，進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源規(guī)劃管理。

其次，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)評(píng)估入表，挖掘資產(chǎn)價(jià)值。目前，在模擬企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表探索中存在兩個(gè)痛點(diǎn)：一是如何對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。目前有成本法、收益法、市場(chǎng)法，在沒有交易的情形下，只能用成本法定價(jià)，成本法的基礎(chǔ)是可靠計(jì)量；在有交易的情形下，可用收益法定價(jià)；在大量反復(fù)的交易情形下，可用市場(chǎng)法定價(jià)，它們之間相輔相成，可從成本法先起步。二是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表。對(duì)于不交易的數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)入無形資產(chǎn)，對(duì)于交易的數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)入存貨，但對(duì)于只交易使用權(quán)、不交易所有權(quán)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)該如何計(jì)價(jià)？“我們認(rèn)為它更傾向于無形資產(chǎn)。國(guó)際上關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的探索還比較滯后，建議我國(guó)在此領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)創(chuàng)新”。

此外，先試點(diǎn)后推開，穩(wěn)妥推進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用試點(diǎn)工作。企業(yè)數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用，在很多領(lǐng)域尚無先例可循和法規(guī)支撐。為了穩(wěn)健推動(dòng)創(chuàng)新，建議優(yōu)先選取數(shù)據(jù)資源豐富的國(guó)有企業(yè)或是在數(shù)據(jù)治理方面有一定基礎(chǔ)的中小企業(yè)作為試點(diǎn)，同時(shí)在會(huì)計(jì)、法律、評(píng)估等領(lǐng)域邀請(qǐng)頭部專業(yè)中介機(jī)構(gòu)參與聯(lián)合創(chuàng)新。建議在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)基礎(chǔ)好的地區(qū)開展試點(diǎn)，不斷完善配套制度建設(shè)，待成熟之后再向全國(guó)推廣，逐步建立起更為廣泛的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施和制度體系。

小公司也可訓(xùn)練大模型

“金融智能化將是未來的核心競(jìng)爭(zhēng)力，小公司也可以訓(xùn)練大模型。”范文仲直言，未來金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)力將是數(shù)據(jù)庫(kù)有多大、算力有多強(qiáng)等，建立在通用大模型基礎(chǔ)上的金融垂類專業(yè)模型，注定會(huì)取代那些標(biāo)準(zhǔn)化強(qiáng)、重復(fù)性高、有明確程序規(guī)范的傳統(tǒng)銀行、證券和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。

但是，當(dāng)前人工智能大模型的發(fā)展，需要突破兩大瓶頸問題：一是數(shù)據(jù)，二是算力。這兩個(gè)要素既耗費(fèi)資源，又耗費(fèi)資金。“很多人認(rèn)為只有大公司才能訓(xùn)練大模型，小公司沒有可能，表面上看確實(shí)如此。但是我們認(rèn)為，如果能夠發(fā)揮體制機(jī)制優(yōu)勢(shì)，大力推動(dòng)技術(shù)和制度的創(chuàng)新，小公司也完全有可能訓(xùn)練大模型”。

為解決中小科技企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)難題，范文仲提出了三條建議：

一是建設(shè)公共多模態(tài)人工智能訓(xùn)練用大數(shù)據(jù)集。從國(guó)家層面建設(shè)統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)集，歸集包括書籍、期刊、論文、公文、新聞、會(huì)議、劇本、圖片、報(bào)表、語音、視頻等各類高質(zhì)量數(shù)據(jù)。建議進(jìn)一步發(fā)揮北京國(guó)際大數(shù)據(jù)交易所獨(dú)特的公信力作用和數(shù)據(jù)資源匯聚能力，加強(qiáng)與各類數(shù)據(jù)源機(jī)構(gòu)的合作，向廣大人工智能機(jī)構(gòu)提供統(tǒng)一高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。

二是探索解決數(shù)據(jù)涉及的知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)性問題。人工智能模型訓(xùn)練所用的部分?jǐn)?shù)據(jù)，可能存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭(zhēng)議，例如書籍、期刊、論文等。建議從法律法規(guī)層面進(jìn)行研究，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)部門的支持下先行先試，逐步出臺(tái)明確訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集合規(guī)性問題的規(guī)章制度。

三是提高訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集的可用度。人工智能模型訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)集來源分布廣泛，格式千差萬別，質(zhì)量參差不齊。為了達(dá)到人工智能大模型訓(xùn)練的要求，原始數(shù)據(jù)需要經(jīng)過多次清洗加工，訓(xùn)練過程還需要進(jìn)行人工標(biāo)識(shí)和校準(zhǔn)，上述工作均需專業(yè)人員完成。建議政府規(guī)劃專項(xiàng)資金和引導(dǎo)政策，對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行扶持，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，助力人工智能發(fā)展。

記者 王瑩

編輯 陳偲

責(zé)任編輯 孫霄

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