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从垂直场景切入,探索数据产业化和推动大数据交易所转型升级

2022年06月17日 14:07
沿产业链纵向推进的垂直场景应用,主体对象明确,数据集成便捷,服务精细专业,激励形成闭环,监管更容易穿透,同时也更多国际成功案例可借鉴,能够为数据的延展和综合性创新打下坚实基础
刘新海
比利时鲁汶大学(KUL)获得电子工程博士,英国伦敦政治经济学院(LSE)访问学者,在中国人民银行工作多年。此前在布鲁塞尔的互联网公司Attentio和金融分析公司Vadis工作。研究方向:金融科技、个人数据应用、信用风险和人工智能。目前为某大型金融机构的高级研究员,“金融科技理论与应用研究小组”负责人,兼职包括北京信用学会副会长、北京大学金融智能研究中心研究员和广东金融学院客座教授等,曾主持国家自然科学基金等国家科研项目多项。

  作为一个新兴的战略性领域,数据产业专业性强,无论是理论还是应用实践,目前全球还在积极探索。数据产业本身是高科技发展一定阶段的产物,不仅需要信息技术的应用,而且还要大量统计分析。数据产业投入高,而且要达到一定规模效应、经过一段时期的探索和积累,才能盈利。受制于认知和经济规律的局限,数据产业发展很难全面铺开,需要找准切入点。沿着产业链纵向推进的垂直场景应用,主体对象明确,数据集成便捷,服务精细专业,激励形成闭环,监管更容易穿透,同时也更多国际成功案例可借鉴,能够为数据的延展和综合性创新打下坚实基础,是加快中国数据产业化和推动大数据交易转型升级的有力抓手。

一、与垂直场景深度融合是发挥数据价值的重要切入点

  数据要素价值发挥关键在用,而用的关键又在于和不同场景的深度融合。随着互联网发展逐步迈入场景时代,可穿戴设备、大数据、传感器、社交媒体、定位系统等五大关键技术,将大规模改变社会生活方式和商业形态。特定的数据流动和分享,应该与具体的场景化数据模式相匹配,场景化的设置将最大限度地激发相应数据的潜在价值。而且,同样的数据置于不同场景当中,可交易性以及价值都会存在差异。即便在数据保护方面,也有必要基于场景对“数据安全”、“隐私信息”进行具体限定。

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责任编辑:张帆 | 版面编辑:王影

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