日前，贵州高速集团凭借“桥梁健康监测数据集”“桥梁使用性能预测模型”“长大桥结构健康监测数字驾驶舱”“隧道数字孪生仿真应用模型”等4个交通领域核心数据知识产权，成功获得1亿元贷款。这是全国交通行业首个亿元级数据知识产权质押融资案例。
这笔融资的创新之处在于将数据与传统质押相结合，质押标的均为交通基础设施运营过程中自然沉淀生成的数据知识产权。数据的“流动增值”属性，让企业的质押融资有了更多可能性。
以“桥梁使用性能预测模型”为例，随着桥梁日常运营中车辆通行、路况变化、结构健康监测等多维度数据的持续汇入，模型对桥梁使用性能的预测精度不断迭代提升，进而显著提升了模型的市场评估价值，为大额融资落地奠定了基础。
在笔者看来，这种创新模式，为重资产企业盘活存量资产、突破融资瓶颈打开了新思路。
传统质押物多为有形资产，不仅会因物理磨损、技术迭代、市场波动等因素导致价值递减，且估值一旦确定便相对固化，难以根据资产实际价值变化动态调整，进而无法突破既定融资额度的限制。
而在数据赋能下，质押标的不仅不会因时间流逝出现价值折损，反而能依托持续的数据积累丰富样本维度、通过算法优化提升精准度、借助场景拓展扩大应用边界，进而实现价值的增长。与之匹配的估值体系也具备动态调整能力，既能随标的价值提升同步上调额度，又能突破传统有形资产的价值天花板，为企业带来更具弹性的融资空间。
当前，为了让“数据+质押融资”模式更好地助力企业发展，从适用范围到实际操作层面，仍有三大核心挑战亟待破解。
其一，质押标的存在边界与权属问题。并非所有资产都天然具备数据化能力，虽然交通桥梁、智能设备等资产生成数据较为便利，但大量传统资产缺乏数据采集基础。同时，从数据采集到模型开发，涉及建设、运营、技术等多方主体，其数据知识产权的归属界定缺乏全国统一标准，成为相关模式推广的首要难题。
其二，数据本身具有价值波动风险。数据的价值高度依赖其质量。数据采集中断、信息失真或行业技术快速迭代，都可能让一个高价值模型迅速“贬值”，给金融机构带来风险敞口。
其三，部分金融机构缺乏处理和应用数据的能力，加之全国性数据交易市场有待进一步发展，数据资产的拍卖、变卖缺乏有效场景和合理定价机制。
未来，需从场景拓展、风险防控、处置变现三大核心维度协同发力：在场景层面，应加快制定全国统一的数据知识产权权属划分标准，明确建设单位、运营企业等多主体权利边界，同时推动传统有形资产数据化改造，搭建数据采集基础设施，突破适用范围限制；在风险防控层面，需建立数据质量动态监测体系，通过技术手段保障数据完整性、准确性与时效性，同步完善行业技术迭代预警机制，降低价值波动风险；在处置变现层面，要培育专业化数据资产运营机构，为金融机构提供技术支持与转化服务，加快建设全国性数据交易市场，规范拍卖、变卖流程，形成合理市场定价机制。
数据赋能传统质押的探索，既是盘活资产价值的创新突破，也必然伴随不少问题和挑战。对待这一新生事物，需给予充分的包容，通过持续的实践探索完善权属界定、风险防控、处置变现的机制细节，在迭代优化中破解发展瓶颈。
唯有如此，才能让数据“流动增值”的特性与传统质押深度融合，实现数据赋能质押融资效力的最大化，为实体经济注入更多数字动力。
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