数据资产：数字时代的隐形财富，你准备好了吗

摘要：在数字化时代的浪潮中，数据资产已悄然成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。简单来说，数据资产是组织合法拥有或控制的、能带来经济效益的数据资源。与传统资产不同，它并非以实物形态存在，而是一种无形的资产，具有独特的性质。

一、数据资产：从 “资源” 到 “资本” 的跃迁

1.1 数据资产的定义与特征

在数字化时代的浪潮中，数据资产已悄然成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。简单来说，数据资产是组织合法拥有或控制的、能带来经济效益的数据资源。与传统资产不同，它并非以实物形态存在，而是一种无形的资产，具有独特的性质。

无形性是数据资产的显著特点之一，它不像土地、设备等有形资产那样可以直观触摸和感受。例如，电商平台所拥有的海量用户购买记录、浏览行为数据，这些数据看不见摸不着，但却蕴含着巨大的价值。通过对这些数据的分析，电商平台可以精准把握用户需求，优化商品推荐，提升用户购物体验，进而促进销售额的增长。

可复制性也是数据资产的一大特性。一旦数据被生成，就可以几乎零成本地进行复制和传播。以短视频平台上的热门视频为例，一个优质的视频可以在短时间内被大量用户转发、分享，其传播范围和影响力呈指数级增长。这种可复制性使得数据资产能够在更广泛的范围内发挥价值，为企业带来更多的商业机会。

动态性同样不容忽视。数据资产并非一成不变，它会随着时间的推移、业务的发展以及新数据的不断涌入而持续更新和变化。比如，金融机构的客户信用数据，会随着客户的每一次交易行为、还款记录等不断调整和完善。及时准确地捕捉和利用这些动态变化的数据，对于金融机构评估客户风险、制定合理的信贷政策至关重要。

数据资产的价值还依赖于应用场景和技术处理能力。同样一组数据，在不同的场景下可能会发挥出截然不同的价值。例如，医疗机构收集的患者病历数据，在医疗研究场景下，可以用于疾病的诊断、治疗方案的优化以及医学科研；而在保险理赔场景下，则可以作为评估被保险人健康状况、确定理赔金额的重要依据。同时，先进的技术处理能力也能够帮助企业从海量的数据中挖掘出更有价值的信息，将数据资产的潜力充分释放出来。

数据资产在经济和社会领域的价值体现也十分显著。在企业层面，通过对用户行为数据的深入分析，企业能够优化产品设计，使其更符合市场需求，从而提高产品的竞争力和市场占有率。例如，智能穿戴设备制造商通过收集用户的运动数据、睡眠数据等，了解用户的使用习惯和健康需求，进而对产品的功能进行优化和升级，推出更具针对性的产品。在政府层面，利用交通数据可以有效缓解城市拥堵问题。通过分析交通流量、拥堵路段等数据，政府可以合理规划交通路线，优化交通信号灯设置，提高交通运行效率，为市民创造更加便捷的出行环境。

1.2 数据资产的价值链条

数据资产的价值实现是一个逐步递进的过程，需经历资源化、资产化、资本化三个关键阶段。

资源化是价值实现的基础环节，主要涉及原始数据的采集与清洗。在这个信息爆炸的时代，数据来源广泛且繁杂，企业需要从各种渠道收集数据，包括内部业务系统产生的数据、外部市场调研数据、社交媒体数据等。然而，这些原始数据往往存在格式不统一、数据缺失、噪声干扰等问题，无法直接用于分析和决策。因此，必须对其进行清洗和预处理，去除无效数据，填补缺失值，统一数据格式，使其成为可被有效利用的数据资源。例如，一家零售企业在进行市场分析时，需要收集来自线上电商平台、线下门店的销售数据，以及用户在社交媒体上对产品的评价数据。通过对这些原始数据的清洗和整合，企业可以获得一份准确、完整的销售和用户反馈数据集，为后续的分析提供坚实基础。

资产化是将数据资源转化为数据产品的过程。在这个阶段，企业需要根据市场需求和业务目标，运用数据分析、数据挖掘、机器学习等技术，对清洗后的基础数据进行深度加工和处理，将其转化为具有特定功能和价值的数据产品。这些数据产品可以直接应用于企业的业务运营，为企业带来经济效益。比如，互联网广告公司通过对用户的浏览历史、搜索记录、购买行为等数据进行分析，构建用户画像，为广告主提供精准的广告投放服务。这种基于数据产品的精准营销模式，不仅提高了广告的点击率和转化率，也为广告公司带来了更多的业务收入。

资本化则是数据资产价值实现的高级阶段，通过交易或金融化手段将数据资产的价值最大化。在数据交易市场中，企业可以将自己拥有的数据产品进行出售或授权使用，实现数据资产的直接变现。同时，企业还可以通过数据资产入表、资产证券化等金融化手段，将数据资产转化为可在资本市场上流通的金融资产，拓宽融资渠道，提升企业的市场价值。例如，前文提到的广东某企业，通过将数据资产进行入表核算，使其在财务报表中得到体现，增强了企业资产实力的展示，成功实现年融资额增长 30%。这一案例充分验证了数据资产的资本属性，以及资本化对于企业发展的重要推动作用。

二、数据资产面临的三大核心挑战

2.1 确权困境：谁的 “数据” 谁说了算？

在数据资产的领域中，确权问题无疑是最为棘手的挑战之一，它如同迷雾，笼罩着数据从生产到流通的各个环节。数据权属的界定涉及多方主体，每一方都在这场数据权益的博弈中有着自身的诉求，也因此导致争议不断。

以用户行为数据为例，这一数据类型的所有权归属问题就曾引发多起法律纠纷。在互联网时代，用户在各类平台上留下的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，成为了平台分析用户需求、精准推送广告的重要依据。但这些数据究竟归属于用户还是平台？从用户的角度来看，这些数据是他们在使用平台服务过程中产生的，理应拥有所有权，并且有权决定数据的使用方式和流向。而平台方则认为，他们为用户提供了服务，在数据的收集、存储、分析过程中投入了大量的人力、物力和技术成本，因此对这些数据也享有一定的权益。这种分歧使得数据确权变得异常复杂，一旦处理不当，就可能引发法律纠纷，损害用户和平台的利益。

在政策层面，“三权分置” 的提出为数据确权提供了一个方向。“三权分置” 将数据权利划分为数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，试图通过这种方式平衡各方利益。但在实际操作中，这一理念仍需细化标准。例如，如何准确界定数据资源持有权的范围，数据加工使用权在何种情况下会受到限制，数据产品经营权又如何在不同主体之间进行合理分配，这些问题都需要进一步明确。只有制定出详细、可操作的标准，才能避免在数据交易和使用过程中出现利益冲突，确保数据资产的价值能够得到充分挖掘和利用。

2.2 安全与隐私：信任危机下的 “数据孤岛”

随着数字化进程的加速，数据泄露事件如同高悬的达摩克利斯之剑，频繁刺痛着公众的神经，也引发了严重的信任危机。每一次数据泄露事件的曝光，都像是一颗投入平静湖面的巨石，激起千层浪，让公众对数据使用的信任度直线下降。

某银行因客户信息泄露被罚千万的事件，便是一个典型的例子。在这起事件中，该银行未能妥善保护客户的个人信息，导致大量客户的姓名、身份证号、银行卡号、联系方式等敏感信息被泄露。这些信息一旦落入不法分子手中，客户的财产安全和个人隐私将受到严重威胁。客户可能会遭遇诈骗、盗刷等风险，生活也会受到极大的干扰。这不仅给客户带来了巨大的损失，也对银行的声誉造成了难以挽回的影响。该银行不仅面临着监管部门的严厉处罚，还失去了客户的信任，业务量大幅下滑。

数据泄露事件频发的背后，凸显出数据安全防护的重要性。在大数据时代，数据就像一把双刃剑，它既能为企业带来巨大的商业价值，也可能因为安全防护不当而成为企业的 “定时炸弹”。企业在追求数据价值的同时，必须高度重视数据安全和隐私保护，不能顾此失彼。

然而，在实际操作中，企业往往面临着数据开放与隐私保护之间的两难抉择。一方面，为了实现数据的价值，企业需要与合作伙伴共享数据，开展数据合作。例如，金融机构需要与第三方数据公司合作，获取更多的客户信用数据，以便更准确地评估客户风险，制定合理的信贷政策。另一方面，数据的开放共享又可能增加数据泄露的风险，如何在两者之间找到平衡，成为了企业面临的一大挑战。

为了构建可信的数据流通环境，企业需要采取一系列措施。加密技术是保障数据安全的重要手段之一。通过对数据进行加密处理，即使数据在传输或存储过程中被窃取，不法分子也无法获取数据的真实内容。例如，采用对称加密算法对数据进行加密，只有拥有正确密钥的接收方才能解密数据，从而有效防止数据泄露。合规管理同样不可或缺。企业需要建立健全的数据安全管理制度，明确数据的收集、存储、使用、传输等各个环节的安全规范和责任分工。同时，加强对员工的数据安全培训，提高员工的数据安全意识，防止因员工操作不当而导致数据泄露。

2.3 评估体系：价值计量的 “黑匣子”

数据资产价值评估体系的不完善，是阻碍数据资产市场发展的又一关键因素。在传统的会计方法中，由于数据资产的无形性、未来收益的不确定性等特点，很难对其进行准确的量化和计量，这使得数据资产的价值犹如被藏在一个 “黑匣子” 里，难以被准确揭示。

这种价值计量的不确定性，在数据交易市场中表现得尤为明显。以天气数据为例，其单次使用价值从 0.5 元到数万元不等，价格差异巨大。这主要是因为缺乏统一的评估标准，不同的交易双方对天气数据的价值认知不同，导致交易定价混乱。对于一些简单的天气数据应用场景，如为普通用户提供天气预报信息，其价值可能相对较低；而对于一些对天气数据依赖度较高的行业，如农业、能源、航空等，天气数据可以帮助企业优化生产计划、降低成本、提高效益，其价值则可能高达数万元甚至更高。

为了解决这一问题，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见》，为数据资产评估提供了一定的指引。该意见明确了数据资产评估的基本方法，包括成本法、市场法和收益法，并对每种方法的适用范围、评估步骤等进行了详细阐述。然而，由于数据资产的多样性和复杂性，不同行业、不同类型的数据资产在价值评估上存在较大差异，仅依靠这一指导意见还远远不够。

行业仍需探索分场景的评估模型，根据不同的数据资产特点和应用场景，制定更加精准、个性化的评估方法。对于电商平台的数据资产，可以考虑以用户数量、用户活跃度、交易金额等指标为基础，结合市场法和收益法，评估其价值；对于科研机构的数据资产，则可以根据数据的创新性、应用前景、对科研成果的贡献等因素，采用成本法和收益法相结合的方式进行评估。只有建立起科学、完善的评估体系，才能为数据资产的交易、投资、融资等活动提供准确的价值参考，促进数据资产市场的健康发展。

三、数据资产的未来趋势：从 “沉睡” 到 “觉醒”

3.1 政策驱动：入表与流通的 “双重加速”

在政策层面，数据资产迎来了重大利好，其发展正驶入 “快车道”。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），犹如一颗投入平静湖面的石子，激起千层浪，为数据资产入表提供了明确的制度规范，这一举措具有里程碑式的意义。

对企业而言，《暂行规定》的实施促使它们重新审视自身的数据资源。企业需要建立详细的数据台账，将数据的采集、存储、加工等各个环节进行清晰记录，就像精心整理自家的宝藏库，确保每一份数据都有迹可循。在价值核算方面，企业需依据规定，准确评估数据资产的价值，使其在财务报表中得到真实、合理的体现。这不仅有助于企业更精准地了解自身的数据资产状况，还能为企业的战略决策提供有力的数据支持。例如，一家互联网金融企业通过对用户信用数据、交易数据等进行梳理和核算，将其纳入资产负债表，清晰地展示了数据资产对企业的价值贡献，为企业进一步拓展业务、优化风险管理提供了重要依据。

在数据流通领域，公共数据授权运营试点正如火如荼地展开，并且呈现出不断扩大的趋势。各地纷纷积极探索公共数据的有效利用方式，通过授权运营，将公共数据的价值充分释放出来。例如，某些城市的交通部门将交通流量数据、路况数据等授权给相关企业，企业利用这些数据开发智能交通应用，为市民提供实时路况查询、智能路线规划等服务，不仅提高了交通出行效率，还为企业创造了商业价值。据相关机构预测，到 2025 年，我国数据交易市场规模有望突破 2000 亿元，这一数字令人振奋，彰显出数据资产在市场中的巨大潜力。随着公共数据授权运营的深入推进，越来越多的政务数据红利将被释放，为经济社会的发展注入新的活力。

3.2 技术赋能：AI 与区块链重塑管理范式

在技术的舞台上，AI 与区块链正携手共舞，为数据资产管理带来了全新的变革，重塑着数据管理的范式。

生成式 AI 技术的崛起，为数据治理领域带来了一场革命。它具备强大的自动优化数据治理流程的能力，就像一位不知疲倦的智能管家，能够快速、准确地处理海量数据。通过自然语言处理、机器学习等技术，生成式 AI 可以自动识别数据中的异常值、重复数据，进行数据清洗和整理，将原本繁琐、耗时的人工处理流程效率提升 80%。某大型电商平台在引入生成式 AI 技术后，利用其对用户行为数据、商品销售数据等进行深度分析，自动生成数据报告，为企业的市场决策提供了及时、准确的依据。同时，生成式 AI 还能根据数据分析结果，自动生成个性化的营销方案，精准推送商品信息，大大提高了营销的效果和转化率。

区块链存证技术则为数据资产的安全和可信度保驾护航。它就像一个不可篡改的 “数据保险箱”，将数据的来源、流转过程等信息完整记录在区块链上，实现数据的全生命周期溯源。以数据交易为例，在传统的交易模式下，交易双方往往担心数据的真实性和完整性，以及交易过程中的信息泄露风险。而区块链存证技术的应用，使得数据的交易过程更加透明、安全。每一次数据交易都被记录在区块链上，交易双方可以随时查询数据的来源和交易历史，确保数据的真实性和不可篡改。这不仅降低了数据交易的风险，还增强了交易双方的信任，促进了数据资产的流通和交易。例如，在版权数据交易中，通过区块链存证技术，版权所有者可以将作品的创作时间、版权归属等信息记录在区块链上，当作品被交易或使用时，交易信息也会被实时记录，一旦发生版权纠纷，这些记录可以作为有力的证据，保护版权所有者的合法权益。

3.3 场景创新：从 “内部优化” 到 “外部增值”

在应用场景方面，数据资产正经历着一场从 “内部优化” 到 “外部增值” 的华丽转身，数据产品化的趋势愈发明显，为数据资产的价值实现开辟了新的路径。

如今，API 接口、解决方案等服务模式如雨后春笋般兴起，成为数据产品化的重要形式。以某知名电商平台为例，它通过开放 API 接口，将平台上的用户数据、商品数据等以标准化的方式提供给第三方开发者。第三方开发者可以基于这些数据开发各种应用程序，如数据分析工具、营销插件等，为电商平台的商家提供更加精准的营销服务和数据分析支持。这种数据产品化的服务模式，不仅为电商平台带来了额外的收入来源，还丰富了平台的生态系统，提升了平台的竞争力。

在农业领域，数据资产的应用也取得了显著成效。农业数据专区整合了气象数据、土壤数据、农作物生长数据等多源数据，通过数据分析和挖掘，为农户提供精准的种植建议和病虫害预警。例如，根据气象数据预测未来的天气变化，结合土壤数据和农作物生长周期，为农户制定合理的灌溉、施肥计划，帮助农户科学种植，提高农作物产量和质量。据实际案例统计，某地区的农户在使用农业数据专区提供的服务后，平均增收 20%，切实感受到了数据资产带来的红利。

展望未来，数据资产将如同一股无形的力量，深度融入金融、医疗、教育等各个领域，催生更多的新业态。在金融领域，数据资产可以帮助金融机构更准确地评估客户风险，开发个性化的金融产品；在医疗领域，通过对患者的病历数据、基因数据等进行分析，实现精准医疗，提高疾病的诊断和治疗效果；在教育领域，利用学生的学习行为数据、成绩数据等，为学生提供个性化的学习方案，提升教育质量。这些新业态的出现，将进一步推动数据资产的价值实现，为社会的发展带来更多的机遇和变革。

四、企业如何玩转数据资产？

4.1 建立 “数据治理” 铁三角

在数据资产的管理与运营中，建立一个稳固的 “数据治理” 铁三角至关重要。这一铁三角由首席数据官（CDO）、专业技术团队以及业务与合规团队构成，三方协同合作，共同推动企业数据资产的有效管理和价值挖掘。

首席数据官（CDO）作为企业数据战略的核心决策者，肩负着统筹全局的重任。他们需要从企业战略层面出发，制定数据资产的长期发展规划，明确数据资产的定位和目标。例如，在某大型零售企业中，CDO 根据企业的市场扩张计划和客户需求分析，制定了以精准营销和供应链优化为核心的数据战略，指导企业收集、分析和利用客户购买行为数据、市场趋势数据以及供应链物流数据等，为企业的业务决策提供了有力支持。同时，CDO 还需要协调企业内部各部门之间的数据协作，打破数据壁垒，促进数据的流通和共享，确保数据能够在企业的各个业务环节中发挥最大价值。

专业技术团队是数据治理的技术支撑力量，负责构建和维护数据管理的技术架构。他们需要运用先进的数据存储、处理和分析技术，确保数据的高效存储和快速处理。例如，采用分布式存储技术，将海量的数据分散存储在多个节点上，提高数据的存储容量和读写速度；运用大数据分析技术，对企业的业务数据进行深度挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。同时，技术团队还需要不断优化数据管理系统的性能，保障系统的稳定运行，为企业的数据资产提供可靠的技术保障。

业务与合规团队则从业务需求和合规要求的角度出发，确保数据治理工作与企业的业务目标紧密结合，并符合相关法律法规和政策要求。他们需要深入了解企业的业务流程和需求，将业务问题转化为数据问题，为技术团队提供明确的数据需求和业务场景。例如，在某金融企业中，业务团队根据风险管理的需求，要求技术团队对客户的信用数据进行分析和评估，建立信用风险模型，为企业的信贷决策提供依据。同时，合规团队需要密切关注数据安全和隐私保护方面的法律法规，制定相应的合规管理制度和流程，确保企业的数据处理活动合法合规，避免数据泄露和合规风险。

制定数据分级分类标准是数据治理的关键环节之一。企业应根据数据的重要性、敏感性和业务价值等因素，对数据进行分级分类管理。对于高价值、高敏感的数据，如客户的个人隐私数据、企业的核心商业机密等，要采取严格的安全防护措施，确保数据的保密性、完整性和可用性；对于一般性的数据，可以采取相对宽松的管理策略，提高数据的利用效率。例如，某医疗企业将患者的病历数据分为敏感级别和普通级别，敏感级别数据包括患者的基因数据、隐私病情等，采用加密存储和严格的访问控制措施；普通级别数据如患者的基本信息、常规检查结果等，在保障数据安全的前提下，允许相关医护人员进行合理的访问和使用，提高医疗服务的效率和质量。通过科学合理的数据分级分类管理，企业能够更好地平衡数据安全和数据利用之间的关系，实现数据资产的价值最大化。

通过建立 “数据治理” 铁三角，企业能够实现数据资产的全方位管理和价值挖掘。在实际案例中，某制造企业通过实施数据治理，优化了生产计划和库存管理。通过对生产数据、销售数据和库存数据的分析，企业能够更加准确地预测市场需求，合理安排生产计划，减少库存积压，提高库存周转率。据统计，该企业在实施数据治理后，库存周转率提升了 35%，生产成本降低了 15%，有效提升了企业的运营效率和市场竞争力。这充分证明了建立 “数据治理” 铁三角对于企业数据资产管理的重要性和有效性。

4.2 探索 “数据银行” 模式

在数据资产的资本化道路上，“数据银行” 模式正逐渐崭露头角，为企业提供了全新的数据资产运营思路。这一模式的核心在于将数据资产视为一种可流通、可增值的金融资产，通过质押融资、信托以及证券化等手段，实现数据资产的价值变现和融资。

数据资产质押融资是 “数据银行” 模式的重要应用之一。企业可以将自身拥有的数据资产作为质押物，向金融机构申请贷款。例如，某科技公司凭借其积累的海量用户行为数据和市场分析数据，与银行达成合作，以数据资产为抵押，成功获得了银行的亿元贷款。这些数据资产对于银行来说具有重要的价值，银行可以利用这些数据进行风险评估、市场分析等，为其金融业务提供支持。通过数据资产质押融资，企业不仅解决了资金短缺的问题，还实现了数据资产的价值转化，为企业的发展注入了新的动力。

数据信托也是一种创新的数据资产运营方式。企业将数据资产委托给信托公司，由信托公司进行管理和运营。信托公司可以根据市场需求，将数据资产进行整合、加工和包装，开发出各种数据信托产品，向投资者进行发售。投资者购买数据信托产品后，可以分享数据资产的增值收益。例如，某电商平台将其用户购物数据、评价数据等委托给信托公司，信托公司通过对这些数据的分析和挖掘，开发出了一款针对电商行业的市场分析数据信托产品。投资者购买该产品后，可以获取关于电商市场趋势、消费者偏好等方面的数据分析报告，为其投资决策提供参考。数据信托不仅为企业提供了一种新的融资渠道，还为投资者提供了一种参与数据资产价值分享的机会，促进了数据资产市场的发展。

数据资产证券化则是将数据资产转化为证券化产品，在资本市场上进行流通和交易。企业将未来可预期的数据收益权进行打包，通过特殊目的机构（SPV）发行资产支持证券（ABS）。投资者购买 ABS 后，可以获得数据资产未来产生的现金流收益。例如，某互联网广告公司将其广告投放数据、用户点击数据等进行资产证券化，发行了 ABS 产品。这些数据资产所产生的广告收入作为 ABS 的基础资产，投资者购买 ABS 后，可以按照约定的比例分享广告收入的收益。数据资产证券化不仅拓宽了企业的融资渠道，提高了企业的资产流动性，还为资本市场带来了新的投资品种，丰富了投资者的选择。

以某轻资产的互联网企业为例，该企业在发展过程中面临着资金短缺的问题，但由于其缺乏传统的固定资产作为抵押，难以从银行获得贷款。通过探索 “数据银行” 模式，该企业将自身拥有的用户数据、业务数据等进行整合和评估，以数据资产为质押，成功获得了银行的融资。同时，企业还通过数据信托和数据资产证券化等方式，进一步拓宽了融资渠道，实现了数据资产的价值变现。这些资金的注入，为企业的技术研发、市场拓展等提供了有力支持，帮助企业实现了快速发展。

“数据银行” 模式为企业的数据资产运营提供了更多的可能性，通过创新的数据资产金融化手段，企业能够更好地实现数据资产的价值，解决融资难题，推动企业的数字化转型和可持续发展。随着数据资产市场的不断发展和完善，“数据银行” 模式有望成为企业数据资产管理的重要方向之一。

4.3 布局 “数据合规” 护城河

在数据资产的运营与发展中，数据合规是企业必须坚守的底线，也是构建企业核心竞争力的重要护城河。随着全球数据安全和隐私保护法规的日益严格，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、我国的《数据安全法》《个人信息保护法》等，企业面临着前所未有的合规挑战。如何在合规的框架下，实现数据的有效利用和价值挖掘，成为企业亟待解决的问题。

隐私计算技术的出现，为企业提供了一种有效的解决方案，能够实现数据的 “可用不可见”，在保护数据隐私的同时，满足企业的数据合作和分析需求。联邦学习作为隐私计算的重要技术之一，通过分布式机器学习的方式，实现不同数据拥有方在不交换原始数据的情况下，共同进行模型训练和数据分析。例如，某医疗平台拥有大量的患者病历数据，而某药企拥有药物研发相关的数据，双方希望通过合作进行药物研发建模，但又担心数据泄露的风险。通过应用联邦学习技术，医疗平台和药企可以在各自的数据本地进行模型训练，只交换模型的中间参数，而不共享原始数据。这样，既保护了患者的隐私和企业的数据安全，又实现了双方的数据合作，共同完成了药物研发建模，提高了药物研发的效率和成功率。

多方安全计算也是隐私计算的关键技术，它基于密码学原理，实现多个参与方在不泄露各自秘密数据的前提下，协同完成计算任务。在金融风控领域，多家金融机构希望联合评估客户的信用风险，但各自的数据都包含敏感信息，不能直接共享。通过多方安全计算技术，金融机构可以将各自的数据进行加密处理，然后在加密状态下进行联合计算，最终得到客户的信用风险评估结果，而各方都无法获取其他方的原始数据。这种方式有效地保护了金融机构的数据安全，同时提高了信用风险评估的准确性和全面性。

可信执行环境则是利用硬件隔离技术，为敏感数据的计算提供一个安全的执行空间。在这个空间内，数据的计算和处理是在隔离的环境中进行的，外界无法窥探到其中的内容，从而保证了数据的隐私和安全。例如，在人工智能模型训练中，涉及大量的敏感数据，如用户的个人信息、企业的商业机密等。通过可信执行环境，将模型训练过程放在安全的执行空间内进行，即使硬件设备被攻击，攻击者也无法获取到原始数据，保障了数据的安全性。

某互联网金融企业在开展业务过程中，高度重视数据合规工作。通过引入隐私计算技术，该企业与多家合作伙伴进行数据合作，实现了精准的风险评估和个性化的金融服务。在与第三方数据公司合作获取用户信用数据时，采用联邦学习技术，确保双方数据不泄露的前提下，共同构建了用户信用评估模型，提高了风险评估的准确性，降低了不良贷款率。同时，企业严格遵守相关法律法规，建立了完善的数据合规管理制度，对数据的收集、存储、使用、传输等各个环节进行严格的监控和管理，确保数据处理活动合法合规。通过这些措施，该企业不仅赢得了用户的信任，还提升了自身的市场竞争力，实现了业务的可持续发展。

布局 “数据合规” 护城河是企业在数据资产时代的必然选择。通过应用隐私计算技术，企业能够在保护数据隐私和安全的基础上，实现数据的流通和价值挖掘，满足合规要求的同时，提升企业的数据资产运营能力，为企业的发展奠定坚实的基础。