从“数据入表”到“数据信贷” RDA如何破解中小企业融资难题

【摘要】数据资产入表政策为数据要素的价值释放提供了制度基础。真实数据资产（RDA）通过将企业高质量运营数据标准化为可信凭证，驱动了“数据信贷”新模式的诞生。该模式利用隐私计算等技术，在保障数据安全的前提下，为缺乏传统抵押物的中小企业开辟了一条以数据为核心增信的融资新路径，有效破解了其融资困境。

引言

数字经济浪潮之下，数据已不再是信息技术的副产品，而是与土地、劳动力、资本、技术并驾齐驱的第五大生产要素。它的价值潜力巨大，但对广大中小企业来说，如何将这种潜力转化为实实在在的资本，却始终是一道难题。传统金融体系高度依赖土地、厂房等实物抵押，这让“轻资产、重数据”的中小企业在融资路上步履维艰。它们手中握着宝贵的数据资源，却无法将其作为有效的信用凭证。

破局的曙光出现在政策与技术的交汇点。财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的正式实施，标志着“数据资产入表”从理论走向实践，为数据赋予了会计层面的资产身份。这不仅仅是一次账务处理规则的更新，更是为数据资产化、资本化打开了法规通道。在此背景下，**真实数据资产（RDA, Real Data Assets）**应运而生，它提供了一套将企业核心运营数据转化为标准化、可信、可融资资产的全新范式。本文将深入剖析，从“数据入表”的政策东风，到RDA驱动的“数据信贷”创新，这条全新的融资路径是如何构建的，它又将如何系统性地破解中小企业的融资难题。

一、政策窗口期洞察 🚪 从“会计入表”到“融资闭环”

政策的推动是引爆数据价值的第一推动力。“数据资产入表”并非孤立的会计准则调整，它是一系列制度创新的起点，其最终目标是激活数据要素的经济价值，而融资正是价值实现的核心环节。

1.1 制度奠基 数据资产的“名分”已定

长期以来，企业的数据资源在财务报表中处于“隐身”状态。虽然人人都承认其价值，但在会计上却无法确认和计量。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》彻底改变了这一局面。

该规定明确了数据资源入表的两个主要路径。

• 作为无形资产 企业内部使用的数据资源，若能证明其可能为企业带来经济利益，可以确认为无形资产。

• 作为存货 企业日常活动中持有、最终目的为出售的数据资源，可以确认为存货。

这一规定为数据资产的确认提供了清晰的条件，即**“可控制、可计量、预期经济利益流入”**。一旦满足这些条件，数据就不再是沉没的成本，而是可以出现在资产负债表上的、实实在在的资产。这为后续的金融创新，特别是“入表+融资”模式的探索，铺平了道路。

1.2 融资联动 从账面价值到信贷价值

数据资产成功“入表”，仅仅是第一步。真正的价值释放，在于如何让这份账面资产流动起来，转化为支持企业发展的现金流。金融机构，特别是银行，敏锐地捕捉到了这一信号，开始积极探索“入表+融资”的业务闭环。

目前，多家银行已经开始与数据交易平台、第三方评估机构、技术服务商等生态伙伴展开协作。它们共同的目标是打通数据资产从确权、评估到质押、贷后监测的全流程。在这个新流程中，数据资产不再仅仅是企业信用评估的参考项，而是可以直接作为增信、甚至质押的新型标的物。这种联动效应，正在让“入表+融资”的实践从零星试点向更广泛的领域扩展。

1.3 操作要点 构建可审可核的材料链条

要实现数据资产的顺利融资，一套严谨、标准化的操作流程至关重要。在当前的实践中，金融机构普遍要求企业提供一套完整的“材料包”，以确保数据资产的真实性、合法性和价值可靠性。这个链条是银行风控的基石。

这一套标准化的材料链条，将原本无形、难以捉摸的数据，转化为了金融机构可以审查、可以核验、可以管理的信贷资产。

二、中小企业的核心痛点 💔 “轻资产”与“沉睡数据”的矛盾

理解了政策背景，我们必须回到问题的核心，那就是中小企业面临的现实困境。它们的融资难题，本质上是传统信贷模式与新型企业形态之间的结构性错配。

2.1 “轻资产、重数据”的普遍形态

与大型传统企业不同，今天的中小企业，特别是科技型、服务型和平台型企业，呈现出鲜明的“轻资产、重数据”特征。

• 轻资产 它们可能没有自己的土地、厂房，甚至连办公设备都采用租赁模式。资产负债表上，固定资产占比极低。

• 重数据 它们在经营过程中，却沉淀了海量的、高价值的动态数据。

这些数据并非杂乱无章的数字，而是企业运营的“数字孪生”，蕴含着巨大的商业价值。

这些数据是企业最核心的竞争力所在，但长期以来，它们只能“沉睡”在服务器里，无法转化为银行认可的信用资本。这正是中小企业融资的突破口所在。

2.2 现实三难 数据变现路上的“拦路虎”

为什么这些高价值数据难以变现？过去，主要有三大障碍长期制约着数据资产的金融化进程。

1. 权属不清 数据的权属界定复杂，涉及数据生产者、处理者、使用者等多方权益。缺乏统一、权威的确权体系，使得数据资产的归属模糊不清，银行不敢轻易接受其作为抵押物。

2. 估值难 数据价值具有场景依赖性、时效性强、非消耗性等特点，传统的资产评估方法难以适用。缺乏公认的估值标准和模型，导致“数据到底值多少钱”成了一个玄学问题，金融机构无法确定授信额度。

3. 风控难 数据资产无形，易于复制和传播。银行在贷后难以有效监控数据资产的状态，无法防止其价值贬损或被重复质押。这种信息不对称带来了巨大的风控挑战。

这“三座大山”共同导致了中小企业“抱着金饭碗要饭”的尴尬局面。

三、RDA驱动的“数据信贷”新范式 💡 唤醒沉睡的资产

要解决上述痛痛，就需要一个全新的范式，而RDA（真实数据资产）正是为此而生。它不是一个凭空产生的概念，而是针对数据金融化痛点提出的一套系统性解决方案。

3.1 RDA是什么 不止是数据，更是可信凭证

RDA，即真实数据资产，其核心理念是**“实数融合”**。它强调的不仅仅是数据本身，更是数据与真实业务活动的深度绑定和可验证性。

一个标准化的RDA，通常由数据交易基础设施（如数据交易所）牵头，将企业与核心业务强相关的**“真实、可验证”**的运营数据，经过一系列标准化流程封装而成。

RDA的本质，是将非标的数据资源，转化为标准化的、可信的数字资产凭证。它强调对数据真实性的校验，以及数据对企业未来现金流的增信作用。可以说，RDA是中国结合自身国情，对全球RWA（真实世界资产）概念在数据要素领域的本土化创新与延展。

3.2 如何变成信贷增信 从数据到资金的转化路径

RDA通过一套环环相扣的机制，将数据转化为银行认可的信贷增信依据，从而催生出“数据信贷”模式。

1. 封装为标准化资产包 企业首先需要在可信数据空间（如数据交易所）内，对其核心运营数据进行确权、质量评估和价值评估。这个过程会将原始数据封装成一个标准化的RDA资产包，其中包含了数据的元数据、质量报告、价值评估报告等关键信息。

2. 基于质量与关联度进行定价 金融机构的关注点不再是数据本身，而是这个RDA资产包的质量和它与企业未来现金流的关联度。评估维度包括但不限于下表内容。

3. 完成登记与质押 银行根据评估结果，确定授信额度与质押率方案。随后，企业通过数据交易平台或登记中心完成RDA的登记与质押登记。平台会为该RDA打上**“已质押”**的标识，并接通贷中和贷后的状态监测，有效防止重复质押和押品价值落空。

4. 实现低抵押融资 完成上述流程后，银行即可发放以RDA为核心增信的“数据信贷”。这种模式实现了对中小企业的低抵押、甚至无抵押的快速融资服务。上海数据交易所联合多家金融机构推出的“数易贷”等产品，就是这一模式的早期探索与成功实践。

四、技术保障 🛡️ 让数据“可用而不可见”

“数据信贷”模式的顺畅运行，离不开强大的技术底座。如果不能解决数据隐私和安全问题，数据拥有方和使用方之间就无法建立信任，一切都将是空中楼阁。隐私计算技术，正是构建这种信任的关键。

4.1 隐私计算 可信验证的基石

隐私计算的核心价值在于，它能在不暴露原始数据内容的前提下，完成对数据的计算、分析和价值验证，真正做到**“数据不出域、价值可流通”**。这完美解决了金融机构在信贷审批中，既需要验证数据价值，又不能触碰企业原始敏感数据的核心矛盾。

目前主流的隐私计算技术路径包括。

• 多方安全计算（MPC） 允许多个参与方在不泄露各自输入数据的情况下，协同计算出一个共同的函数结果。例如，银行和企业可以在各自的加密数据上，联合计算出一个信用评分，而双方都不知道对方的具体数据。

• 联邦学习（FL） 一种分布式的机器学习框架。各方数据不出本地，只通过交换加密的中间模型参数来联合训练一个全局模型。银行可以利用企业的本地数据，优化自己的风控模型，而无需收集原始数据。

• 可信执行环境（TEE） 基于硬件安全技术，在计算机处理器中创建一个被称为“安全区”的隔离环境。数据和代码在这个环境中运行时，可以防止被外部操作系统或恶意软件窥探和篡改，保证计算过程的机密性和完整性。

国内多家银行已经开始将隐私计算作为其数据能力的基础设施进行布局，并积极开展跨机构的试点应用。

4.2 可信数据空间与链上存证

除了隐私计算，构建一个可信的数据流通环境同样重要。

• 可信数据空间 依托国家层面的规划，构建一个在数据安全、隐私保护、合规监管等方面都受到严格管控的数据流通环境。在这个空间内，数据要素的流动将更加有序、安全。

• 区块链存证 利用区块链的去中心化、不可篡改、可追溯的特性，对数据资产的确权、评估、登记、质押、交易等全流程关键环节进行上链存证。这为整个过程提供了可信、可审计的记录，大大增强了透明度和公信力。

4.3 监管与风控的协同

隐私计算技术不仅服务于商业应用，同样可以赋能监管。通过隐私计算，可以实现**“合规审查+反欺诈+监管穿透”**的联动应用。监管机构可以在不获取企业原始经营数据的情况下，对金融机构的信贷业务进行穿透式核查，验证其风控模型的有效性和合规性。这既保护了商业秘密，又提升了监管效率，实现了安全与发展的平衡。

五、落地流程 👣 企业—数商—银行协同路线图

理论的价值在于实践。一个完整的“数据信贷”流程，并非企业或银行单方面的行动，而是一个涉及企业、数据服务商（数商）、金融机构、监管机构等多方协同的生态系统。下面我们以一个标准流程，描绘这条从数据到资金的转化路径。

这个流程图清晰地展示了各方的角色与互动。下面我们对关键步骤进行拆解。

5.1 第一步 资产盘点与治理

一切的起点，是企业自身的“家底盘点”。企业需要建立内部的数据资产目录和质量管理体系。这个过程不是简单地罗列数据表，而是要优先梳理与企业核心经营活动，特别是与收入、回款、履约等现金流强关联的数据域。只有这样，才能形成一份既能用于内部管理，又能作为融资依据的数据资产台账。这是将数据“资源”转化为可计量“资产”的基础工作。

5.2 第二步 合规确权与登记

盘点清楚后，就需要为这些资产上“户口”。企业需要联合第三方专业机构，完成前文提到的“三件套”。

• 法律意见书 解决“是不是你的”问题。

• 质量评估报告 解决“好不好用”的问题。

• 资产评估报告 解决“值多少钱”的问题。

完成这些后，企业需向本地或国家级的数据交易所/登记平台提交申请，进行资产登记，生成唯一的、可追溯的资产凭证。这是后续一切金融活动的前提。

5.3 第三步 隐私计算验真

当银行收到附有RDA凭证的融资申请后，核心的风控环节便开始了。银行或其联合的第三方技术机构，会在**“数据不出域”**的前提下，通过隐私计算平台对RDA的价值声明进行校验。例如，验证企业声称的“历史用户复购率”指标是否真实，或者验证该数据对未来销售额的预测模型是否有效。这个过程输出的是可验证的风控要素（如一个评分、一个指标的真伪判断），而非原始数据本身。

5.4 第四步 估值与授信

在验真通过后，银行风控和信审部门会进行最终的估值与授信决策。估值方法会更加综合。

• 以收益法为主 基于数据在未来能驱动的增量现金流（如提升的销售额、节约的成本）进行折现计算。

• 辅以成本法与市场法 将数据的获取和治理成本、市场上可比数据产品的交易价格作为交叉验证和参考。

银行还会结合内部的客户评级、行业风险、数据资产的稀缺性和时效性，最终确定一个质押率和贷款定价（利率）。

5.5 第五步 质押登记与放款

授信审批通过后，银行会通过数据交易平台，对该笔RDA进行场内质押登记，并打上清晰的“已质押”标记。这个标记会纳入平台的动态监控字段，包含质押状态、期限、处置条件等信息。登记完成后，银行才会发放贷款，贷款合同与质押状态实现联动。

5.6 第六步 贷后动态监测与处置

数据资产的价值是动态变化的。因此，贷后管理至关重要。银行会依托交易所的平台状态更新、链上存证记录以及定期的隐私计算联查，动态监测RDA的价值波动和相关业务的真实性。如果监测到价值大幅下跌或业务异常，银行可以根据合同约定，要求企业补充增信措施或调整贷款额度。

一旦发生违约，银行可以依据合同，对已质押的RDA进行处置，处置方式可能包括数据经营权的转移、在数据交易所进行拍卖、或由担保方进行代偿等。

六、银行侧风控与定价要点 ⚖️ 构建数据信贷的“压舱石”

对于金融机构而言，拥抱“数据信贷”这一新事物，必须建立一套与之匹配的、严谨的内部风控与定价体系。这套体系是数据信贷业务能够行稳致远的“压舱石”。

6.1 RDA质量的四维评估框架

银行在评估一个RDA时，不能只看其表面价值，而应从四个维度进行综合考量。

6.2 现金流映射与情景测试

这是风控模型的核心。银行需要将RDA与企业的历史现金流进行精准挂钩，构建量化模型。例如，分析在不同营销投入下，客户行为数据（RDA）对销售转化率、客单价、复购率的影响。

更进一步，银行还需要进行压力情景测试。模拟在宏观经济下行、行业竞争加剧、或企业自身经营出现波动等不利情况下，RDA驱动的现金流会受到多大影响。通过这种测试，可以更科学地预估潜在的违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）。

6.3 估值折扣与动态调整

银行在采纳第三方评估报告的价值时，通常不会100%采信，而是会设置一个内部的折扣系数，即质押率。质押率的设定会综合考虑多种因素。

• 行业波动性 周期性强、波动大的行业，其数据资产价值稳定性差，质押率会更低。

• 数据老化半衰期 某些数据（如用户兴趣数据）价值衰减很快，其“半衰期”短，质押率也应相应调低。

• 处置流动性 该RDA在市场上是否容易找到买家，变现的难易程度也会影响质押率。

此外，估值和质押率应该是动态调整的。银行需要建立机制，在贷款存续期内，根据贷后监测到的数据质量和业务表现变化，定期重新评估RDA价值，并相应调整风险敞口。

6.4 内部标准与治理

金融机构需要将数据资产的管理纳入其全面的风险管理框架。这包括参考行业发布的团体标准和银行业的数据资产估值指引，完善内部的数据资产分类、减值测试、风险拨备和信息披露机制。只有将外部创新与内部治理相结合，才能确保业务的可持续发展。

七、案例拆解 🛒 一家电商小微企业的“数据信贷”之旅

为了让上述流程和概念更加具体，我们虚构一个案例来完整展示“数据信贷”是如何运作的。

主角 “星火选品”，一家主营创意居家用品的电商小微企业。
困境 “双十一”旺季前，急需300万元备货和推广，但公司名下无房产、无土地，传统银行贷款申请被拒。
破局 公司沉淀了三年的高质量线上经营数据。

操作步骤如下

1. 数据治理与确权
   “星火选品”的数据团队对其近三年的用户行为数据（从访问、加购到复购的完整链路）、订单与退换货数据、会员留存与活跃度数据进行系统性清洗、匿名化处理和合规审查。随后，他们委托一家专业数商，完成了数据资产的确权和质量评估，并最终在上海数据交易所登记，封装成一个名为**“‘星火选品’用户经营RDA-2022~2024”**的资产包。该资产包详细标注了数据来源、字段字典、质量评分、更新频率，以及与GMV（商品交易总额）和回款周期的历史关联度分析。

2. 隐私计算验真
   合作银行（某股份制银行的科创金融部）收到融资申请后，通过其隐私计算平台，向数据交易所的节点发起验真请求。在“星火选品”的授权下，银行在不接触任何原始用户数据的前提下，交叉验证了该RDA包中几个关键指标的真实性，如“近一年会员复购率达45%”、“大促期间加购-转化率稳定在60%以上”，并验证了其提供的销售预测模型与历史数据的拟合度。

3. 估值与授信
   银行的信审团队结合验真结果和第三方评估报告，进行综合授信。

   • 收益法测算 基于该RDA驱动的历史转化率和客单价，预测在投入300万资金后，即将到来的旺季能产生的增量毛利现金流约为500万元。

   • 交叉验证 参考该RDA的治理成本（约100万元）和市场上类似电商用户数据集的交易价格。

   • 最终决策 综合评定该RDA的公允价值约为600万元。考虑到电商行业的季节性波动和数据的时效性，银行设定了50%的质押率。最终核定授信额度300万元，年化利率为LPR+220bp，期限9个月，支持随借随还。

4. 质押登记与放款
   双方签订合同后，银行通过数据交易所系统，完成了对该RDA资产包的质押登记，资产状态变更为“已质押”。随后，300万元贷款发放到“星火选品”账户，企业顺利用于采购和物流仓配。

5. 贷后监测与退出
   在旺季销售期间，银行按周通过隐私计算接口，获取该RDA关键转化指标的加密校验结果。销售数据显示，实际转化率略高于预期。旺季结束后，“星火选品”销售回款良好，提前还清了贷款。银行随即发起解除质押申请，该RDA资产包的状态恢复正常，整个融资闭环顺利完成。

这个案例清晰地展示了，数据信贷并非空谈。它通过一套标准化的、技术驱动的流程，让像“星火选品”这样的中小企业，能够真正将自己最宝贵的数据资产，转化为了驱动企业发展的“燃料”。

八、行动建议 🚀 致数据时代的参与者们

“数据信贷”的规模化推广，需要产业链各方的共同努力。

8.1 对企业（尤其中小企业）

• 先做“可计量、可审计”的数据治理。不要等到需要融资时才手忙脚乱。应尽早梳理与收入、回款、履约强关联的核心数据域，形成可用于入表和融资两用的内部数据资产台账。

• 走“确权—评估—登记”的标准路径。主动准备好法律意见、质量评估与资产评估这“三件套”，这将极大提高银行的受理意愿和审批效率。

• 选择可信数据空间/平台开展合作。通过权威平台进行隐私计算验真，可以有效降低与金融机构之间的信息不对称，为自己争取到更优质的质押率和贷款利率。

8.2 对金融机构

• 建立“RDA质量×现金流关联×波动性”的三维授信框架。完善内部的数据资产分类、减值测试和处置预案，不能简单套用传统抵押品的风控逻辑。

• 将隐私计算深度嵌入信贷全流程。形成覆盖贷前审批、贷中监控、贷后核验的“可用不可见”全流程风控链路，并联合交易所开展状态标记与动态监测，有效防范重复质押风险。

• 引入多方法估值并动态调整。积极采纳收益法、成本法、市场法并用的估值指引，并结合行业季节性与数据老化曲线，动态调整估值模型与质押率。

8.3 对地方与平台

• 完善统一登记与互认规则。积极推动区域内乃至全国范围的数据资产登记体系的统一和互认，降低企业跨区域确权和融资的制度性成本，促进“入表—登记—融资”标准化生态的形成。

• 以场景应用带动规模化复制。优先在供应链金融、跨境电商、物流科技、普惠金融等数据密集型且融资需求旺盛的场景中，打造标杆案例，形成示范效应，以点带面，推动模式的规模化复制。

结论

从“数据入表”的政策号角，到RDA的资产封装，再到“数据信贷”的金融落地，我们正在见证一条全新的价值传导路径的构建。这条路径的核心逻辑，是将企业沉睡的数据资产，通过一系列制度和技术创新，转化为可信的融资凭证，并最终兑现为支持实体经济发展的资金流。

“入表”把数据变成了资产，“RDA”把资产变成了可信的凭证，“数据信贷”则把凭证转化为了实打实的资本。政策与技术的双轮驱动，正在打通数据—资产—资本的完整闭环。这为破解中小企业长期面临的“无抵押、融资难”困境，提供了一条可复制、可审计、可风控的全新解法。

当然，前路依然有挑战，数据资产的估值标准、交易流动性、法律处置路径等问题仍需在实践中不断完善。但方向已经明确，随着隐私计算、可信数据空间、统一登记评估体系的成熟，由RDA驱动的数据信贷，必将从今天的点状试点，走向未来的标准化与规模化，真正让“沉睡的数据”成为中小企业奔向星辰大海的“可用的资本”。

📢💻 【省心锐评】

数据信贷，本质是用算法和算力替代了钢筋水泥。当数据的可信度超越了砖头的可信度时，一个全新的信用时代就开始了。