2024年中國數據要素流通行業研究報告多舉措齊頭并進，共同探索數據資源創新應用中國大數據產業在“十三五”發展期間取得了顯著的發展成效，產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。自2022年起，“公共授權運營平臺建設”

、“數據二十條”、“《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》”

等政策明確了數據為我國經濟發展的生產要素，推動數據流通應用良性發展。本報告將從以下三個維度解析當下數據要素行業的重要發展狀況，為未來發展重心和發展路徑提供啟示：宏觀行業發展分析：明晰數據要素的流通與應用的所處環境，在政策與監管和市場需求導向下，對于宏觀發展歷程、現處位置、產業與各行業應用場景情況做出判斷；領域實踐路徑與進展：縱覽2022-2024年行業發展實況，針對供給側、需求應用與認知、監管推動下的新應用場景建設實況進行解析，更好地明確當前所處方位；廠商研究：基于市場調研，重點展示典型廠商的核心團隊、戰略定位、產品與技術優勢，市場與生態等方面。2前言執行摘要3宏觀發展環境概述：新興技術深化應用不斷催生數據噴井式爆發增長，由此確立了數據作為生產要素參與資源分配的重要地位，數據安全與隱私保護推動了新一輪數據安全流通與循環利用的探索。在宏觀向好的發展環境中，多組合的政策工具引導行業不斷創新，探索數據的循環與高效利用；與此同時，數據源使用的供需雙方紛紛表示希望以更安全合規地方式使用數據，賦能業務發展。產業鏈與市場參與者：從產業鏈價值環節傳導角度出發，數據要素產業鏈分為數據資源要素化、市場化流通與數據要素應用，這三大環節。其中，在市場化流通這一環節當中，也會有第三方服務機構，提供相應地咨詢、審計、評估與仲裁等服務，更好地推進數據資源化到應用這一過程的轉化，所牽扯的參與方多元且類別復雜，價值共創屬性十分突出。商業模式與市場規模：目前數據要素流通與應用正值行業基建期，各領域當中，市場需求主導了商業模式的差異，從而衍生了兩大類模式：1）政務與公共部門集中在基礎設施建設上，多以軟硬件IT服務采購、運維以及相關咨詢服務為主；2）金融、醫療、交通運輸等代表領域多以數據運營與服務的模式開展實踐應用，通過實際的業務應用范圍、數據源需求難度等維度進行定制化一次性收費，或者根據收益進行利潤分配。隨著政策利好，且新興技術發展不斷成熟提供有力支撐，艾瑞預測2024年中國數據要素市場規模達1662.0億元，近5年以25.7%復合增速于2025年約達2042.9億元。數據要素流通發展實踐探索：自2022年以來，在國家政策的指引之下，我國“數據要素流通”這一大目標愿景從三大方向發力：1）公共數據授權運營體系建設，為開放與流通提供支撐；2）各行業探索數據要素應用場景的廣度與深度；3）為企業數據資源提出明確的會計處理辦法，進一步助推數據資源資產化與價值化。多舉措并行探索之下，我國進入了數據要素流通發展的萌芽與探索期，向數據流通與價值釋放加速邁進。未來發展趨勢展望：中國數據要素流通發展仍在萌芽和探索階段，面臨著數據與基礎設施環境欠缺、各業認知與建設動力不足、多方協同推進進展速度慢等重重挑戰。在挑戰之下，政策扶持與引導、新興技術發展與交叉融合應用、以及數據安全和隱私保護意識不斷增強等多重因素不斷驅動著行業加速發展，向日趨完善的良性循環與應用演進。研究范疇數據要素產業鏈環節從數據形態和流程上界定整個數據要素的產業鏈環節，數據最終在實現流通、多次利用并賦能各行業，發揮“乘數效應”之前，需經歷數據采集與加工、數據存儲與治理、數據資產化與產品化、數據連接與流通，以及數據交易這五大環節。其中，按照數據使用范圍可進一步劃分為“內循環”和“外循環”：以（1）數據集采和加工和（2）數據存儲與治理為主的兩大環節，圍繞著各企業、機構等主體內部進行“內循環”，以及由（3）數據資產化與產品化、（4）數據連接與流通、和（5）數據交易這三大環節為核心進行各主體間、跨行業等外部循環流通和應用的“外循環”。

本報告更聚焦在基于“外循環”的數據要素流通與應用，更多地討論當前時點下數據要素流通進展、可行性，

以及各終端行業的應用場景，特此說明，后續將不再贅述。數據要素產業鏈環節數據采集與加工數據存儲與治理數據資產化和產品化數據交易數據連接、隱私保護與合規流通123454概念界定數據要素流通與應用數據作為新型生產要素，為契合我國大數據產業的發展，滿足新型的數據爆炸和擬合現實的數據探究和應用等需求，需要以安全合規的方式，進行多維度、多層次在同業和跨行業使用，賦能業務發展。在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下，對數據進行分析計算，可以保障數據以“可用不可見”的方式進行安全流通。除了“數據可用不可見”的特性外，通過融合區塊鏈、隱私計算等安全加密等保障技術，控制數據的用途以及用量，進而做到數據“用途可控可計量”，并以產品和服務的形式，促進基于數據要素的交易，投入各產業進行應用。在這個過程當中，引入多方參與者，共建數據要素流通生態。數據要素化后實現流通與應用的路徑搭建數據流通平臺產品化場景匹配數據應用、創新：迭代與反哺舊場景和應用共創商業模式12345產業經驗與場景認知技術底座專業人才與團隊數據開放5目

錄01 宏觀發展環境概述02 2024年中國數據要素流通行業實踐現狀032024年中國數據要素流通行業服務市場玩家05行業專家之聲04 2024年中國數據要素流通發展趨勢展望6宏觀發展環境概述017數據資源與要素化發展歷程回顧數據與新興技術同源共生，新興技術深化應用不斷催生數據噴井式爆發增長，由此確立了數據作為生產要素參與資源分配的重要地位，數據安全與隱私保護推動了新一輪數據安全流通與循環利用的探索iResearch：中國數據資源化與要素化發展歷程

僅示意，非窮盡1995-2010

信息共享交互時代2010-2019大數據時代信息化時代來臨，中國依托于龐大的人口基數，電子化信息呈爆發式增長，奠定了數據發展的基礎創新型技術飛速發展，大數據技術落地實踐不斷引領產業革新，數據與技術同源共生，數據量也隨之噴井式涌現，數據安全與隱私成為新的焦點需求側驅動數據賦能實體經濟活動，對需求量持續擴張，數據作為生產要素的重要地位正式被確立，迎來新一輪安全流通與利用的相關探索國家發改委會同科技部、教育部、中國科學院、工程院和自然科學基金委等部委組建“下一代互聯網發展戰略研究專家委員會”，開展我國下一代互聯網發展戰略、規劃和實施方案的研究。2012年《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》加強以網絡化操作系統、海量數據處理軟件等為代表的基礎軟件、云計算軟件等關鍵軟件的開放2016-2019年《促進數據發展的行動綱要》、《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等相關政策多次強調重視數據價值，促進實施國家級大數據戰略2020年《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次公開提出“數據可作為生產要素按貢獻參與分配”2021年我國正式頒布了《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》2023年發布《全國一體化政務大數據體系建設指南》、《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》2024年《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）1999年，中國電信公司的寬帶ADSL正式商用，開啟了電信運營商互聯網寬帶第一次大提速，信息共享與交互，碰撞出更多地火花，總量不斷攀升。2013年“BAT”分別推出創新性數據應用。通過云計算平臺軟件、虛擬化軟件，探索大規模數據并行處理技術等諸多技術，采集復雜來源的數據，實時處理、存儲并分析數據，輔助商業決策2010年以來，全球范圍內數據泄露事件頻發。我國公民個人隱私信息輕易被商業組織進行搜集利用，公民的人身財產利益帶來損害。區塊鏈、隱私計算、數據安全等支撐型技術不斷涌現，以提高數據訪問、調取和使用等實施層面的安全隨著AI、云計算、大模型等技術的不斷深化，應用場景也在持續涌現，應用自身也需更多高質量數據來加強模型精確度2008年6月底，我國網民數量、寬帶網民數量、國家域名注冊量，三項指標均躍居全球第一。其中網民數量達2.53億、寬帶網民數量達2.14億、“.CN”域名注冊量突破1200生產模式從大規模制造過渡到大規模定制，利用大數據來掌握用戶的需求特點，引發消費模式、制造模式、管理模式的巨大變革數據應用越多，數據安全與隱私泄露引起了企業用戶在合規方面的重重擔憂數據初步成為企業主體的資源數據不斷跨領域交叉和持續深化，物理世界的一切都可以進入數據世界，主動基于數據挖掘更多復雜活動，數據的需求進一步迎來爆發8?2024.9iResearch

Inc.政策與監管供給側?需求側萬，首次成為全球第一大國家頂級域名。來源：綜合公開資料整理，外部專家訪談，艾瑞自主研究繪制。》2019-2030

數據要素化探索時代多維度組合政策工具大力助推數據要素探索數據要素政策布局不斷深入，全國各省市通過組合政策不斷深化數據流通相關的實施與應用2023年2月國務院發布《數字中國建設整體布局規劃》，強調在數字基礎設施、數據要素資源配置、數字經濟、數據安全等維度在2025年取得重要進展；2024年1月，國家數據局發布《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》提出數據要素應用場景廣度和深度大幅度拓展。2023年以來，各省市基于國家政策與指導意見，不斷深化實施細則，并鼓勵相關技術部署與應用，針對數字政府建設實施、數據資產和交易管理等維度持續推進實施與應用。《數據安全法》《個人信息保護法》《促進和規范數據跨境流動規定》2024.05

國家發展改革委、國家數據局等部門聯合發布《關于深化智慧城市發展推進城市全域數字化轉型的指導意見》聚焦城市數字化基礎設施建設、城市數字經濟等多個方面，目標至2027年，全國城市全域數字化轉型取得明顯成效，形成一批橫向打通、縱向貫通、各具特色的宜居、韌性、智慧城市，有力支撐數字中國建設2024.01

國家數據局《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》意見提出，到2026年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景2023.02

中共中央、國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》到2025年，基本形成橫向打通、縱向貫通、協調有力的一體化推進格局，數字中國建設取得重要進展。數字基礎設施高效聯通，數據資源規模和質量加快提升，數據要素價值有效釋放，數字經濟發展質量效益大幅增強2022.12

中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出構建數據基礎制度體系，促進數據合規高效流通使用2022.04

中共中央、國務院《關于建設統一大市場的意見》提出加快培育統一的技術和數據市場國家政策與指導意見法律法規 各省市不斷深化實施細則，并鼓勵相關技術部署與應用2023.01

工信部、國家網信辦等十六部門《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》提出加強區塊鏈、隱私計算等新興隱私保護技術攻關，加強產品研發，推動數據開發利用制程技術的部署應用2023年4月以來，河南、江蘇、山東青島、甘肅、北京、廣東在內為代表的六大省市，率先針對省數字政府建設實施、數據交易管理、數據資產分類分級與治理、促進數據要素市場發展等主題發布政策文件，多次提出完善相關基礎設施體系建設、加強技術攻關、開展技術部署與應用，加快培育統一的數據交易市場，促進數據要素在更大范圍內流通。增強經濟發展新動能。加強基礎設施建設，促進橫縱貫通技術與數據互聯互通來源：中共中央，國務院，中國信通院，艾瑞自主研究繪制。構建數據制度體系數據中國建設布局規劃數據要素應用場景橫縱拓展9?2024.9iResearch

Inc.供需雙方均希望以安全合規的方式探索多源數據應用注釋：1、面向業務需求者（數據使用者）的調研中，分析師對金融機構為主的139位技術應用者展開了訪談；2、面向數據源（數據提供者）的調研中，分析師對通信運營商、政務機構的159位技術應用者展開了訪談。傳統的數據流通方式已無法滿足合規要求，實現數據的可信流通是推進數據要素市場化配置的基礎大數據產業的迅猛發展，激發了數據要素流通的市場空間。中國大數據產業在“十三五”發展期間取得了顯著的發展成效，產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。同時，《“十四五”大數據產業發展規劃》發展目標提出：到2025年，大數據產業測算規模突破3萬億元，年均復合增長率保持在25%左右。傳統數據流通方式無法滿足合規需求，需要通過創新的技術或模式來實現數據要素的可信流通。在大數據產業迅猛發展的背后，數據隱私安全相關問題也在逐漸暴露，傳統“復制式”的數據流通方式讓商業隱私信息、個人隱私信息等產生了泄漏，無法滿足法律合規要求。而倘若在數據提供方處展開計算，雖然可以讓數據不出域，但會暴露業務方的計算規則與計算模型，進而暴露業務方的商業隱私。因此，若想讓數據要素實現良好的市場化配置，行業首先需要完善數據可信流通能力的建設。行業用戶對數據要素流通的關注點Insight

1：面向業務需求者（數據使用者）的調研1 Insight

2：面向數據源（數據提供者）的調研271.9%的受訪者：

希望可以調用更加多元化類型的數據受訪者較多的反饋是：目前所合作的數據源主要為通信運營商、大型互聯網企業，但是對于部分業務，希望可以與更加多元類型的數據進行合作，如政務機構數據等。64.7%的受訪者：

對業務模型的安全性問題較為關注業務模型直接反映了業務邏輯與規則，在部分計算模型需要出域的情況下，受訪者對模型泄露所帶來的影響較為關注。87.4%的受訪者：在探索基于隱私保護的數據流通形式數據包傳輸、API調用等傳統數據流通方式目前已經無法滿足監管與合法要求，因此基于隱私保護的數據流通成為不可或缺的能力。72.3%的受訪者：

希望通過隱私保護技術，加強數據開放的深度與廣度數據因計算才有價值，受訪者一方面希望可以盤活數據價值，另一方面在積極踐行數據要素開放流通戰略，加強數據開放能力建設。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.

10新興技術涌現與數據世界相互交織，共生同長自2012年進入大數據時代以來，以5G、大數據、AI等為代表的新興技術不斷深度融合實體經濟活動，促進數據量暴增，同時技術的融合與應用也需要更廣、更深度精準的數據參與迭代，共生同長，相互交織賦能經濟發展1.02.03.0信息化主導1990-2011年全域數智化

未來技術與產品特點開始使用計算機等工具，實現業務流程化，操作線上化“工具思維”利用計算機進行信息錄入代替手工操作業務操作線上化，以提升組織內局部的業務流程與效率提升以大數據、人工智能等技術應用整合企業內部孤立的業務流程，橫向打通業務與管理系統以RPA、流程挖掘等超級自動化組合工具技術將進一步加速業務流程智能化基于數據安全和網絡安全的技術不斷涌現，減少安全與隱私泄露等隱患以區塊鏈、隱私計算為代表的隱私保護與加強技術趨于成熟，并投入應用加大IT系統的投入，嘗試探索新興技術搭建基于大數據、云計算平臺的業務IT系統融合業務經驗與數據支撐，完善全流程業務管理擴大業務覆蓋類別與數據源，向數據主動賦能業務，覆蓋與拓展真實世界的更多領域深化大數據、人工智能等技術的應用實踐，實現全業務流程自學習與自應用建設全域互聯互通的數據治理底座強調數據安全合規使用，吸納隱私計算、區塊鏈等技術，持續探索并深化應用積極布局全域數智化下的新技術與業務融合創新推動了多源數據跨領域交叉應用、支撐模型與業務應用、輔助決策與數據分析等細分維度的迭代與創新，為整體發展提質增效MainFeatures主要特征數據相關技術的衍變歷程大數據時代2012年

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至今來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.

11需求端認知與實踐情況商業模式目前數據要素流通與應用正值行業基建期，各領域當中，市場需求導致了商業模式多元化，政務與公共部門集中在基礎設施建設上，而金融、醫療、交通運輸等代表領域多以數據運營與服務的模式開展實踐應用注釋：對于商業模式的判斷，統計了市場公開招投標信息+非公開招投標信息，同時研究團隊分別對金融、政務、運營商、醫療等領域的技術應用者展開了大規模調研，征詢了其在未來3～5年的數據要素投入規劃。在此基礎上，研究團隊還參考了《“十四五”大數據產業發展規劃》等相關政策中的大數據產業發展目標，進而對數據要素市場的發展展開了綜合預判。模式1：技術產品銷售：對客戶進行產品銷售（產品形式可分為軟件、硬件、軟硬件一體機）。目前主要的實施方式為本地化部署。產品銷售根據系統部署節點數量、功能模塊等維度進行收費。如整體方案中含有硬件，也需涵蓋硬件成本。模式2：技術服務：對系統更新維護等相關技術服務的費用。模式3：場景應用：以場景需求為核心，在特定應用場景內，部分采取數據分析、脫敏加密技術處理后的數據應用，包括但不限于：數據調研、分析應用等應用和咨詢服務1.

基礎設施建設：基礎產品服務2.

數據運營與服務市場數據運營的理想模式是在M×N的數據運營網絡（如上圖）中，數據「提供者」通過與數據運營方合作，將數據接入數據智能產品，數據運營方向數據「使用者」提供數據智能產品的調用服務，我們可以框架性地將數據智能產品理解為封裝了算法模型和多方數據的綜合性產品，來為數據「使用者」提供“數據調用+算法模型”的一攬子服務。在這其中，數據運營方需要通過數據運營能力來持續創造價值1。基于此，衍生了兩種商業模式：數據分潤、業務分潤。數據運營方提供數據智能產品調用服務，按照業務實踐效果收取業務分潤的費用。如可按獲客量、業務分潤 訪問量等維度進行收取。數據流通商業模式（2024，中國市場）技術提供方數據使用方1數據使用方2數據使用方N……數據提供方1數據提供方2……數據提供方M數據運營方技術輸出技術輸出數據數據服務基礎設施建設：基礎產品服務數據運營與服務市場數據「使用者」數據「提供者」

技術提供方和數據運

營方既可以是同一類

企業（如大數據科技

公司、隱私計算技術

服務商等），也可以

是不同類型企業。數據運營方為「數據使用者」提供數據源接入服務，技術服務商向「數據提供者」收取數據分潤費用。數據分潤來源：市場調研、行業專家訪談、艾瑞數據統計模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.

12中國數據要素流通行業市場規模2024年全年預計中國數據要素流通市場規模將達1662億元，2025年預計將釋放兩千億需求空間注釋：1.

“數據安全及服務”這一口徑包含1）以API服務、數據流通服務等為主營業務的數據軟件、解決方案和服務，2）以數據安全技術產品（提供大數據安全相關服務，以及利用大數據完善安全管理機制等內容），3）數據要素相關咨詢、標準、測試、培訓等在內的相關產業支撐服務：2021-2022年的市場規模統計了市場公開招投標信息+非公開招投標信息（通過對行業客戶的調研、廠商營收調研等形式獲取）；2024～2025年的市場規模發展，研究團隊分別對金融、政務、運營商、醫療等領域的技術應用者展開了大規模調研，征詢了其在未來2～3年的數據要素相關投入規劃。在此基礎上，研究團隊還參考了《“十四五”大數據產業發展規劃》《數字中國發展報告（2022）》、等相關政策中的大數據產業發展目標，進而對數據要素市場的發展展開了綜合預判。45.057.070.086.0104.0161.0206.0262.0328.0404.0251.0316.0388.0474.0568.0362.0473.0611.0773.0966.0819.01053.11332.01662.02042.92021-2025E年中國數據要素流通行業市場規模（億元）2021數據集采（億元）2022數據加工（億元）2023 2024E數據交易（億元）2025E數據安全及數據服務（億元）CAGR25.7%市場規模分析2021-2023年，受大量企業在大數據產業開始布局所影響，數據集采、加工等環節開始高速增長。同時，國務院、中共中央在《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中首次將數據作為要素參與分配，各行業積極響應開展數據要素行業相關布局，加速深化數據治理與流通應用。2023年全年數據要素市場規模達1332億元。2024年1月，國家數據局發布《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》后，以政務、金融、互聯網、交電為代表的行業持續深化數據要素的發展與應用，2024年預計全年市場規模將達1662.0億元。隨著公共數據授權運營平臺建設加速開展，基礎設施的建設與完善將進一步帶動數據流通服務與交易。其次，能源、醫療等其他行業也在陸續入局，進一步釋放增長空間；同時，公共數據和其他數據供給方對于數據隱私和安全性的重視日益凸顯，數據安全流通以及隱私保護和加密合規等需求將進一步浮出水面，帶動數據服務、數據安全以及第三方咨詢、審計等服務高速增長。

預計2025年將持25.7%的復合增速，市場規模將有望達2042.9億元。來源：國家工業信息安全發展研究中心、自主市場調研、外部行業專家訪談、艾瑞數據統計模型、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.

13數據要素產業價值鏈與行業參與者原始數據數據資源數據資產數據產品掛牌上市數據資源要素化采集、存儲、歸集登記、管理研發數據要素流通應用金融醫療互聯網零售工業交通其他產品上市交易匹配合同交付撮合議價產品/解決方案產品/解決方案解決方案/服務數據交易所數據存儲與計算…算力加速基礎設施場外交易數據要素市場化流通資產評估咨詢服務審計經紀仲裁其他服務科技公司渠道代理商其他服務商其他場外交易解決方案/服務解決方案/服務數據價值鏈組織邊界逐漸模糊，價值共創屬性較為突出與傳統價值鏈不同的是，數據要素產業鏈不存在嚴格意義上的供給側與需求側，任何行業的企業用戶都能夠成為數據的供給者和需求者。從產業鏈價值環節傳導角度出發，數據要素產業鏈分為數據資源要素化、市場化流通與數據要素應用，這三大環節。首先，從數據采集歸類加工，管理后形成資產，再加工為產品，完成數據資源要素化；再者，通過掛牌上市，或者場外交易的方式觸達各行業需求者并投入應用。其中，再市場化流通這一環節當中，也會有第三方服務機構，提供相應地咨詢、審計、評估與仲裁等服務，更好地推進數據資源化到應用這一過程的轉化，所牽扯的參與方多元且類別復雜，價值共創屬性十分突出。2024年中國數據要素產業鏈與行業參與者第三方服務來源：艾瑞自主研究繪制。?2024.9iResearch

Inc.

142024年中國數據要素流通服務市場產業圖譜注釋：1.

圖譜中所展示的公司logo順序及大小并無實際意義，不涉及排名。2.

各種類型的市場參與者“上下/左右”位置并無實際意義，不代表排位。如有任何疑問，

請聯系團隊分析師。數據流通服務商硬件合作廠商技術輸出通用硬件可信硬件 國內廠商 國外廠商數據流通技術服務商第三方評估服務公共部門……產品、技術、解決方案與服務輸出

銀行保險醫療廣告……業務需求者（數據使用者）數據源（數

據提供者

） 征信公司互聯網企業數據要素流通通信運營商技術與解決方案輸出數據產品、解決方案與服務類數據治理、加工和初步產品化類來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.9iResearch

Inc.

151602中國數據要素流通發展實踐路徑探索?2024.9iResearch

Inc.www.iresearch.com.cn

172024年數據要素流通核心探索方向在多政策組合助推下，我國數據要素流通進行多舉并行的探索2022年以來，《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）、《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》、《企業數據資源相關會計處理暫行規定》等政策文件陸續發布，在國家政策的指引之下，“數據要素流通”這一大目標愿景從三大方向著力：1）公共數據授權運營體系建設，為開放與流通提供支撐；2）各行業探索數據要素應用場景的廣度與深度；3）為企業數據資源提出明確的會計處理辦法，進一步助推數據資源資產化與價值化。多舉措并行探索之下，我國進入了數據要素流通發展的萌芽與探索期，向數據流通與價值釋放加速邁進。打造生態建設安全、合規地開放數據運營、交易和流通入表及估值實踐技術底座金融醫療能源工業互聯網快消零售……技術底座支撐著各行業安全、合規地數據運營、交易和流通，更好地探索數據在行業垂直場景內的落地實踐與應用數據資產綜合治理新興技術融合與企業應用數據加工數據開發分析與運營其他服務……數據存儲質量管理分類評級數據安全隱私計算區塊鏈其他數據安全防御技術通用硬件

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可信硬件

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云化基礎設施AI、大模型流程挖掘、RPA等業務應用模型服務OACRM財務……數據交易服務商數據管理機構交易所估審計服務商…...數據產品運營服務商技術底座來源：信通院等公開資料整理，外部專家訪談與調研，艾瑞自主研究繪制。公共數據一體化平臺：公共數據資產綜合治理公共數據運營平臺：支撐公共數據流通數據加工數據托管數據資產評估數據開發數據應用服務……數據加工數據開發開放授權其他服務……數據存儲質量管理分類評級數據安全隱私計算區塊鏈其他安全防御技術通用硬件

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可信硬件

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云化基礎設施1公共數據授權運營體系建設持續完善當中23

數據資產

政府側：公共數據授權運營建設體系技術架構

交易流通生態中間方

泛行業側：企業內部數據要素流通技術底座建設架構數據評數據要素X泛行業場景應用18Section

01公共數據授權運營實踐進展艾瑞結合內外部專家針對2022-2024年我國公共數據授權運營的體系生態建設實踐情況，進行綜合調研，結合調研結果所得，在我國各具特色的建設進展當中，對推進方向與實踐深度、生態搭建橫向廣度、以及應用重難點，這三大維度開展了分析。Section

02數據要素X行業應用Section

03數據資產入表實踐情況公共數據授權運營體系建設方向（1/3）2024年全國各省市加速公共數據授權運營的多元化探索與實踐，多措并進下發展各有特色自2023年以來，依托于《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》、《深化公共數據管理與運營》等國家級政策，各省市公共數據管理與授權運營的專項政策陸續出臺，進入2024年以來這一現象持續演化。在專項政策的推動下，當前全國各省市在公共數據管理與授權運營建設的核心推進方向分為4大維度：1）基礎設施：公共授權運營在過去2年的基礎上，分期多次的加速建設與不斷完善；2）運營助推：加強需求征集、激勵行業垂類的數據產品上線；3）數據資產化：成立數據資產評估機構，加速數據資產評估與入表的完善與落實；4）生態共建：在全國范圍內，進行跨省數據打通，為統一數據大市場奠定好基礎。公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值公共數據授權運營生態建設核心方向建設策略：多期推進，分批次加速建設。浙江、杭州、河南、江蘇、青島、甘肅、北京、廣州、貴州等省市開展了基礎平臺框架建設、平臺升級擴容與改造、數據運營與管理服務、以及數據安全運維等招投標項目，受實際搭建情況影響，單次招投標項目金額在10萬~1億之間。2022-2024年6月底，據不完全統計，公共數據平臺相關建設累計招標約700起，其中，2024年上半年招標約110起，已達2023年全年招標數量的40.2%。由于各省市受數智化水平、建設時點等因素影響，全國呈現“百花齊放、各有特色”的現狀。目前，已有21個省市已上線公共數據開放平臺。基礎設施：公共數據授權運營平臺相關建設跨地域公共數據共享互通2023年以來，浙江、四川、廣東、上海、江蘇等省市發布的公共數據運營細則與管理辦法等文件中，明確指出在省內加速實現省級跨區域的公共數據歸集與共享，通過省內一體化公共數據運營平臺，連接各區域政府，實現省內互聯互通。2023年12月，京津冀晉四地依托于信用信息共享平臺，實現區域共享3293.68萬條公共信用數據，覆蓋京津冀晉區域683.47萬家市場主體，初步建成了京津冀晉信用信息跨區域共享交換體系。多舉推動公共數據資產化：1）事業單位的內部數據資產評估：山東濰坊首批啟動行政事業單位數據資產管理試點；2）廈門首批探索開展數據資產評估單位征集；3）福建漳州結合地域特色，對海洋經濟數據完成數據資產的評估認證等，各省市多元化結合地域發展開展創新實踐和探索。來源：國家數據局、國家發改委、各省市政府公開發布渠道，知了知訊，外部專家訪談等綜合整理，艾瑞自主研究繪制。公共數據資產化數據局牽頭推動供需匹配：1）運營機構試點：例如天津于2024年5月分批確定公共授權運營試點單位；2）以數據服務商為主力的應用場景征集：長沙、寧波等地結合地域特色領域，積極開展公共數據授權運營場景的征集；3）需求側征集：山東、xxx等地向受限于數據獲取和應用深化升級的需求方開展公共數據的需求征集，加速推進數據資源的有效配置。01020403

公共數據授權運營生態共建

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Inc.公共數據授權運營體系生態與價值鏈（2/3）政府作為建設主體，公共數據授權運營需要多方參與，合作共建生態，探尋數據價值的長效機制自2022年以來，我國各省市公共數據授權運營體系建設基于各地域特色，進行多元化創新與實踐探索。與之同時，帶動各地政府內部的一體化政務體系不斷完善，基于數據治理的改造升級持續加速，加強基礎設施建設與完善，以實現數據的內外雙循環流通。與“內循環體系”不同的是，公共數據授權運營生態作為“外循環”，各省市公共數據授權運營模式不盡相同，分為統一管理和分級授權管理，由此造就了不同的合作模式與市場格局。注：“數據流通服務商”泛指提供數據產品及服務的所有服務商，其中部分服務商可能涵蓋多個能力，既是公共數據授權運營平臺建設的技術服務商，也會提供場景數據應用的產品及解決方案，此處不再根據細分環節進一步拆分，特此說明。來源：信通院、數據要素社、數據要素X工作坊、各省市政府試點與案例公開資料整理，艾瑞自主研究繪制。公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值我國各省市公共數據授權運營主體為數據局牽頭的數據集團或科技公司，而數據運營方的主要運營模式可分為2類：統一運營管理和分場景授權。1）由數據集團或科技公司進行統一運營和管理平臺；2）按照行業場景分為專區，例如金融專區、醫療專區，每個專區授權給一個或多個數據流通服務商運營。具有雙邊平臺屬性：一方面，基于公共授權運營平臺，數據供給方授權提供數據，由數據產品供應方開發數據產品，銜接對公共數據需求方，獲得數據產品及相關服務。生態體系

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數據流通服務商多方協同：1）技術服務商在公共數據授權運營體系中參與基礎設施共建、授權運營；2）第三方服務機構以咨詢、審計、評估、資產管理 等服務，撮合交易，促進流通；整個生態體系建設需要多方參與者協同，并不斷完善。數據運營方數據運營監管機構公共數據授權運營平臺第三方服務機構技術服務商其他服務商數據產品供應方數據供給方數據產品使用方模式1：統一運營和管理模式2：每個專區授權給多個數據運營服務商共同運營技術支撐 交易撮合授權提供數據產品開發與交付協調、監督與規范管理輸出產品公共數據授權運營生態公共數據授權運營生態

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Inc.公共數據授權運營挑戰分析（3/3）公共數據授權運營發展面臨的“六大挑戰”公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值產品與技術相關挑戰政府機構與公共部門需求側相關挑戰服務商商用實踐視角相關挑戰123456數據質量參差不齊從政務和公共部門行業形態和視角來看，公共數據的存儲、管理并非如其他行業的需方一樣，以應用需求作為儲備標準。數據具備缺失、標準格式不統一、清洗和整理難度大等特征。由于我國各省市政府數智化政務水平受限于地方發展水平和重視程度等因素，地域差異較大，難以統一互通。基于新興技術的建設方案各具特色，互聯互通難度較大從2022年我國各省市開展的公共數據授權運營基礎設施建設和探索應用實踐成果來看，基于區塊鏈、隱私計算、其他安全保護技術等解決方案層出不窮，各省市差異較大。這導致在實踐過程中，行業側參考基準缺乏，值得同業借鑒的案例有限，側面制約了實踐者投入的動力，也會進一步增加技術上互聯互通的難度。相關機構的認知仍待提高，缺乏商用實踐的有效動力從當前進展的成效來看，運營主體多以各省市數據局及旗下的產業集團為主，部分主體的運營經驗、技術搭建認知和產業經營出現均不足的情況。在政策大力助推下，對落地效率較為關注，也不乏出現盲目開展導致后期實用性不高的建設情況，難以在后期撮合供需雙方，發揮良好的對接作用。運營生態完備性有所欠缺，限制了公共數據產品和服務的市場化進程當前公共數據尚未完成確權，相應地導致授權運營方、數據方、加工和服務等多方參與者的權責邊界和生產經營范圍仍較為模糊，部分省市采取的“一攬子”授權方案對流通交易過程中形成了一定干預，導致運營環境中公共數據產品與服務活動經營的市場競爭性尚未被激發。

整體來看，運營生態機制的完備性不足，限制了公共數據產品和服務流通交易的市場化實踐進度。中國公共授權運營建設較為復雜，對安全性要求較高，增加實踐難度我國公共部門的系統建設和基礎設施水平本身復雜程度較高，在公共授權運營基礎設施建設過程中，需要和原有多方系統融合打通，甚至進行統一改造和升級，大大增加了系統建設的復雜性。同時，公共數據和相關系統建設對全生命周期的安全性和隱私封閉性要求較高，這將一定程度增加實踐成本，影響商用實踐效率。多方協同的實施過程面臨重重阻力，且數據流通相關人才較為有限公共部門本身存在多部門、多系統帶來的實施阻力，在公共數據授權運營的建設過程中，更涉及管理方、授權主體、技術服務方等多參與主體協同推進，統籌協調成本增高，實施難度較大。同時，運營生態建設過程中，可參考經營較少，具備產業經驗和技術背景等復合經驗的人才較為稀缺，也將成為未來3年內公共授權運營實踐的一個重要挑戰。來源：公開資料整理，外部專家訪談與行業用戶調研，艾瑞自主研究繪制。?2024.9iResearch

Inc.

2122Section

01公共數據授權運營實踐進展Section

02數據要素X行業應用Section

03數據資產入表實踐情況艾瑞結合內外部專家、行業側企業用戶，針對2022-2024年我國數據要素流通在泛行業領域的實踐應用情況，進行綜合調研，結合調研結果所得，對泛行業數據要素流通實踐效能進行研判評估，并針對金融、交運、醫療、能源，這四大領域，聚焦于企業用戶應用需求、實踐特點、以及典型應用場景等維度，展開了深度的分析。數據要素X行業應用（1/6）數據要素流通的商用實踐分析在“iResearch：2023-2024年中國數據要素流通實踐發展象限”的研究基礎上，我們圍繞“行業企業用戶數字化實踐程度、領域內企業用戶技術和應用認知度、數據要素流通應用場景實踐度”三個維度進行解讀。公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值Section

1：整體商用實踐實踐領跑行業：金融、通信運營商、互聯網、交通運輸、醫療是數字化程度、數據流通認知度、以及應用實踐度均領先的四個領域。實踐潛力行業：政務、工業制造、零售與能源等領域的產業鏈龐大且牽連甚廣，數據流通需求潛能巨大，現階段受數字化程度，與各主體之間多方協同難度所困，數據要素流通應用實踐度處于中等，待各方參與者進一步探索與挖掘。實踐后發行業：如文娛與傳媒、高校科研等領域，現階段的數據流通應用相對較少。Section

2：細分領域商用實踐實踐領跑行業（金融）：金融領域應用需求龐大、數字化程度領先，依托于不斷吸納新興技術，以銀行為代表的領域用戶對于數據流通商用認知較為成熟，應用深度保持領先，保險、證券也在逐步跟進實踐進程。實踐領跑行業（醫療和交運）：交通運輸和醫療行業是數據流通需求龐大的領域，受益于場景深化和加密技術（隱私計算、區塊鏈等）的逐漸成熟，跨行業和同業內的數據共享與再利用需求將進一步被釋放。實踐潛力行業（政務）：作為數據提供者的角色，政務領域近幾年受政策助推，公共數據授權運營加速建設與發展將持續推動數據流通，帶來巨大的發展機會；同時，運營商將基于可信加密技術合力（隱私計算、區塊鏈等），讓數據開放走向合規化，同時也將加深數據開放的廣度與深度。實踐潛力和后發行業：工業制造、零售與能源等領域各領域間存在不同程度的數據流通需求，因此“實踐領跑者”將在一定程度上帶動“實踐潛力和后發者”的數據流通應用探索和實踐。數據要素流通應用實踐分析繪制時間：2024年6月用例圓越大，表示該領域企業用戶技術與應用認知度2越高注：用例位置只反映不同場景用例之間在“三個維度”方面的相對關系，而不用于說明某一個領域的絕對位置定位。行業用戶數字化程度：通過數字化能力和業務運營成效、創新技術的應用、數據治理水平等維度綜合反映。數據流通技術與應用認知度：通過相關技術應用的了解全面性與積極性、應用與技術結合的意愿和動機等維度綜合反映。應用場景實踐度：通過應用場景數量、實踐深度、業務應用深度等維度綜合反映。來源：艾瑞自主研究繪制。高低低高

行業企業用戶數字化程度1

數據要素流通應用場景實踐度3實踐領跑行業實踐后發行業政務醫療高校及科研機構文娛與傳媒工業制造通信運營商互聯網零售交通運輸能源金融其他實踐潛力行業

23?2024.9iResearch

Inc.注釋：N=151，受訪者涵蓋金融機構中的IT/技術部、各金融業務部門等技術應用者。來源：金融機構調研、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據要素行業應用公共數據授權運營側數據資產入表與估值數據要素X行業應用：金融領域金融領域數據流通應用關注點與發展現狀Section

1：發展現狀分析Section

2：未來發展預估調研顯示，2022-2023年間展開以可信隱私保護技術（如隱私計算、區塊鏈、數據安全等）相關投入的金融機構數量約是2021年的2倍或2倍以上（增量部分包括了在2021年處于POC進而在2022年正式投入應用的金融機構）。參與基于隱私保護技術的數據流通實踐的金融機構數量的增加，將在一定程度上讓應用實踐深度、技術實踐效能實現同頻提升。與其他行業不同的是，金融機構具備前沿的數智化水平，以及對新興技術的積極擁抱態度和采納意愿。隨著數據流通平臺建設的完善，搭建金融可信基礎設施，通過融合多種新興技術，強化數字監管能力，推動應用層的場景實踐陸續展開。艾瑞認為風控、營銷大類場景中至少分別會有1～3個細分場景用例進入“實踐擴展”象限，這些細分場景將在技術性能允許的范圍內，擴大業務實踐范圍。基礎設施建設的發展現狀：

自2021年起，金融機構用戶率先完成了可信隱私保護技術的基礎設施和平臺建設。國有大行、股份制銀行是展開加密技術（如隱私計算、區塊鏈等）平臺建設的主力軍，部分保險公司、證券公司、少部分城商行等也有參與實踐。市場調研發現，2023年后，金融機構陸續按場景需求開展數據流通應用的探索和實踐。應用層場景實踐和數據調用需求：

部分客戶會在平臺建設的同時提出數據源接入需求，進而為后續的應用層場景實踐做準備。對于應用層的場景實踐來說，風控類、營銷類的場景實踐案例較多，定價、評級、ABS、監管等場景也在逐步落地，部分廠商基于場景模型的定制化方案中，在逐步探索標準化數據智能產品。此外，基于銀行等機構對跨平臺數據調用的需求，還有行業客戶（如招商銀行）還發起了互聯互通建設的項目需求，進而為多方數據調用和應用層場景實踐做好技術鋪墊。行業用戶的技術戰略實踐視角下：數據流通應用的重要關注點該部分內容由分析師對金融機構用戶進行訪談而綜合整理得出，下述所列是受訪者關注度較高的內容。這些內容從數字戰略角度反映了行業用戶對數據應用流通的價值定位與實踐考量。金融機構將自身服務能力對外開放時，需要多維度的數據對目標用戶需求展開精準判斷，以此加深金融服務質量與深度。約75.5%的金融機構技術實踐者關注：可信隱私保護技術對開放金融戰略的影響根據艾瑞持續對金融機構數字戰略的關注，全域數字化的發展一直被定義為數字金融發展的關鍵底層能力。銀行、保險領域對全域數字化建設的需求更為迫切，隱私計算以數據可信流通為基礎，將協同多元化的可信技術能力，構建全域數字化建設的閉環。約67.5%的金融機構技術實踐者認為：可信隱私保護技術將推動金融全域數字化建設進程

24?2024.9iResearch

Inc.數據要素X行業應用：金融領域金融領域應用以營銷和風控場景為主，金融行業作為數據使用方，連接多種數據源的需求較強金融行業以營銷和風控兩大場景為主導，跨機構與集團協同共治場景為輔助，整體來看多種類數據源方的連接訴求較強。每一類場景中，涉及個人主體數據、征信、各大APP上的消費行為數據、企業數據和其他行業數據等多種類數據，需對接多方數據源加密匹配以提升營銷、風控的精準度，以支撐運營決策。同時，跨機構與同集團的協同分析，通過安全求交的方式，在數據不出域的情況下，實現數據共享與協同分析。解決方案場景說明發起方業務節點計算節點數據庫參與方A區塊鏈平臺參與方B

執行PSI協議數據庫業務節點

計算節點返回滿足的樣本集合發布協同分析任務參與方C樣本方X樣本方Y服務方協調參與建模過程中間參數交互不斷迭代更新本地計算訓練結果模型部署迭代本地計算訓練結果模型部署迭代樣本方X加密節點樣本方Y加密節點共有樣本分層模型加密安全求交融合樣本模型2 加密建模訓練1

加密安全匹配和分層精準營銷

營銷：通過在多數據源中連接計算節點加密匹配和安全求交，剔除無效樣本后，將“交集”樣本后進行分層建模，根據用戶狀態選擇不同營銷策略，提升投放精準度。

風控：基于金融機構自有數據和多方數據、底層變量等樣本進行聯合建模，在多方數據和變量不出域的前提下，進行定制建模提升最終風控效果，可覆蓋反欺詐、反洗錢、信貸風控等多個場景。

跨機構金融協同共治：針對全域跨機構進行聯防聯控，擴大反欺詐、反洗錢等風控覆蓋面，實現安全可靠的風險信息共享協同分析及穿透式監管等核心業務功能。

集團協同分析：在不同企業主體間，同一集團內，實現數據協同分析與統計，在數據不出域的前提下，提升統一管理質效。聯合風控拉新營銷休眠喚醒存客激活場景1：營銷 場景2：風控 場景3：跨企業/集團協同分析公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值來源：外部專家訪談，公開資料整理，艾瑞咨詢自主研究繪制。?2024.9iResearch

Inc.

25數據要素X行業應用：交通運輸領域公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值行業用戶的技術戰略實踐視角下：數據流通應用的重要關注點該部分內容由分析師對交運領域企業用戶進行訪談而綜合整理得出，下述所列是受訪者關注度較高的內容。這些內容從數字戰略角度反映了行業用戶對數據流通應用的價值定位與實踐考量。超80%的交通運輸領域數據需求方：在交通運輸領域場景中，受訪者表示，目前所覆蓋的數據包含：路況、車輛信息、人流量、公共場所地信息、交通管制情況、運營商數據等多維度數據，希望數據更多元地仿真模擬，同時關注應用時的安全合規與數據真實準確性。將數據多元性、安全合規、真實精準作為采購應用時的TOP3重要考量因素我國的公共部門在交通運輸領域含有大量真實可信的高質量數據，在交通運輸領域的各個場景當中，多需要政府機構與公共部門進行參與協同。受訪者表示，如若公共部門所有的交運相關數據等進一步開放給企業授權使用，將為大幅度提升數據流通，賦能業務價值。超60%的交通運輸領域實踐者認為：公共部門所有的交運數據若未來面向大眾授權開放，將會加速領域的數據流通與價值釋放交通運輸數據自帶公共數據屬性，數據運用廣泛且需求龐大，數據交易所使交運數據產品的影響力和使用范圍進一步擴大Section1：交通運輸領域數據流通應用實踐特點交通運輸領域的數據具備公共屬性，多方協同需求龐大：交通運輸領域的數據自身具有公共屬性，來源于基建與全民大眾，與民生息息相關。我國人口密度多，在共享出行、公共交通出行等出行領域承載巨大壓力，在模擬仿真預測真實出行情況時，需要群眾出行數據、路況、交通管制、車輛信息等多元數據，多方協同特性十分明顯且需求龐大，并應用廣泛，數據復用與流通價值較高。場外交易中商業化應用需求側主導數據流通發展，掛牌上市數據交易所增強產品合規性，并進一步擴大影響力：受共享經濟、新能源、自動駕駛以及我國高速發展的公共交通基建等新型產業推動，基于交通運輸的數據多以產品與業務模型的形式，驅動各個細分場景發展。在數據交易所陸續成立后，部分交運大數據科技公司掛牌上市，進一步增加產品及服務的合規性，并借機擴大應用場景和影響力。Section

2：典型應用場景城市交通運行監測：聯合各個公共場所（高鐵、城市路面、機場、軌道等），結合運營商、群眾出行數據等多個維度，進行交通運行的實時監測，分散運營壓力，針對高峰擁堵進行預警、分流，輔助進行決策。智慧城市與充電樁建設：通過深入場景，關聯電力、支付情況、園區車輛數量、停車時段等維度數據，精細化預判區域內所需新能源充電樁數量，為充電網絡規劃與預測提供支撐。自動駕駛模型訓練：提供更多路面情況，結合車輛自身的算力，為仿真模擬真實路面情況，提供更多高精度的數據用于訓練模型。多式聯運：針對跨運輸方式的商貿物流，結合貨物、碼頭航運信息、物流裝載和路況信息，進行實時監控與預測，提升運輸效率。來源：綜合行業用戶調研，外部專家訪談等，艾瑞自主研究繪制。?2024.9iResearch

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26數據要素X行業應用：醫療領域醫療領域數據需求者流通應用關注點與實踐特征公共數據授權運營側 數據要素行業應用 數據資產入表與估值行業用戶的技術戰略實踐視角下：數據流通應用的重要關注點該部分內容由分析師對醫療機構用戶進行訪談而綜合整理得出，下述所列是受訪者關注度較高的內容。這些內容從數字戰略角度反映了行業用戶對數據流通應用的價值定位與實踐考量。超70%的醫療領域機構實踐者：對醫療機構內部數據治理全局互聯互通的態度持審慎態度我國醫療機構多是自負盈虧，內部數據治理水平的提升使機構面臨較大的改造成本，且與機構自身業務關聯性較弱，整體推動意愿較弱。我國各省市醫療機構數智化水平參差不齊，進一步加劇了全面互聯互通的難度。超60%的醫療領域機構實踐者認為：在專題實踐內進行數據共享與流通更精準符合場景應用的需求基于全國內各省市醫療機構數智化水平的差異，在臨床研究、新藥研發、藥品實用情況統計等專題場景當中，更精準、具有針對性地，在固定疾病、研究課題，以及一定區域范圍內進行數據共享和流通，能夠更好的在保障數據合規與安全不出域的同時，以數據作為依托推動科研和應用價值。Section1：醫療領域數據流通應用實踐特點與難點醫療領域的數據類型更為多元化、且復雜度高：醫療領域中，除HIS系統中的結構化數據外，還擁有如病例、醫囑等大量非結構化數據，以及CT醫學影像信息、基因等多類型的數據信息。相比其他領域的數據類型更多，復雜度更高。數據處理與分析方法更為多元化：非醫療領域通常以邏輯回歸、樹模型等方法可以實現征信、風控、營銷等多數場景的應用需求。醫療領域除了常用的數據分析模型外，還需要基因數據對齊、全基因關聯組分析、影像勾劃、病灶識別、非結構化數據的關鍵信息提取等關于統計學分析、生成率分析等數