■田鵬

    日前，貴州高速集團憑借“橋梁健康監測數據集”“橋梁使用性能預測模型”“長大橋結構健康監測數字駕駛艙”“隧道數字孿生仿真應用模型”等4個交通領域核心數據知識產權，成功獲得1億元貸款。這是全國交通行業首個億元級數據知識產權質押融資案例。

    這筆融資的創新之處在于將數據與傳統質押相結合，質押標的均為交通基礎設施運營過程中自然沉淀生成的數據知識產權。數據的“流動增值”屬性，讓企業的質押融資有了更多可能性。

    以“橋梁使用性能預測模型”為例，隨著橋梁日常運營中車輛通行、路況變化、結構健康監測等多維度數據的持續匯入，模型對橋梁使用性能的預測精度不斷迭代提升，進而顯著提升了模型的市場評估價值，為大額融資落地奠定了基礎。

    在筆者看來，這種創新模式，為重資產企業盤活存量資產、突破融資瓶頸打開了新思路。

    傳統質押物多為有形資產，不僅會因物理磨損、技術迭代、市場波動等因素導致價值遞減，且估值一旦確定便相對固化，難以根據資產實際價值變化動態調整，進而無法突破既定融資額度的限制。

    而在數據賦能下，質押標的不僅不會因時間流逝出現價值折損，反而能依托持續的數據積累豐富樣本維度、通過算法優化提升精準度、借助場景拓展擴大應用邊界，進而實現價值的增長。與之匹配的估值體系也具備動態調整能力，既能隨標的價值提升同步上調額度，又能突破傳統有形資產的價值天花板，為企業帶來更具彈性的融資空間。

    當前，為了讓“數據+質押融資”模式更好地助力企業發展，從適用范圍到實際操作層面，仍有三大核心挑戰亟待破解。

    其一，質押標的存在邊界與權屬問題。并非所有資產都天然具備數據化能力，雖然交通橋梁、智能設備等資產生成數據較為便利，但大量傳統資產缺乏數據采集基礎。同時，從數據采集到模型開發，涉及建設、運營、技術等多方主體，其數據知識產權的歸屬界定缺乏全國統一標準，成為相關模式推廣的首要難題。

    其二，數據本身具有價值波動風險。數據的價值高度依賴其質量。數據采集中斷、信息失真或行業技術快速迭代，都可能讓一個高價值模型迅速“貶值”，給金融機構帶來風險敞口。

    其三，部分金融機構缺乏處理和應用數據的能力，加之全國性數據交易市場有待進一步發展，數據資產的拍賣、變賣缺乏有效場景和合理定價機制。

    未來，需從場景拓展、風險防控、處置變現三大核心維度協同發力：在場景層面，應加快制定全國統一的數據知識產權權屬劃分標準，明確建設單位、運營企業等多主體權利邊界，同時推動傳統有形資產數據化改造，搭建數據采集基礎設施，突破適用范圍限制；在風險防控層面，需建立數據質量動態監測體系，通過技術手段保障數據完整性、準確性與時效性，同步完善行業技術迭代預警機制，降低價值波動風險；在處置變現層面，要培育專業化數據資產運營機構，為金融機構提供技術支持與轉化服務，加快建設全國性數據交易市場，規范拍賣、變賣流程，形成合理市場定價機制。

    數據賦能傳統質押的探索，既是盤活資產價值的創新突破，也必然伴隨不少問題和挑戰。對待這一新生事物，需給予充分的包容，通過持續的實踐探索完善權屬界定、風險防控、處置變現的機制細節，在迭代優化中破解發展瓶頸。

    唯有如此，才能讓數據“流動增值”的特性與傳統質押深度融合，實現數據賦能質押融資效力的最大化，為實體經濟注入更多數字動力。