上周在香港金鐘中港金融菁英交流中心的數據跨境座談會，來自商務部研究院、港科大及企業、協會等眾多精英共同探討數據跨境流動等前沿問題。我把發言結合紀要進行了整理補充成為數字資產與 RWA 的文章，供參考。

這兩年圍繞數據要素和數字資產交易的政策和討論非常多，國家大數據局和各地相關數據局機構成立意味著數據要素成為一個重要方向，圍繞着數據資產交易所的討論也開始多起來。RuiHe Capital 主要聚焦在籌建 RWA 投行，與持牌交易所、持牌港資金融機構比如券商、資管、信託等在緊密溝通合作。RWA 是 Web2.5，傳統的現實世界資產與代幣化的結合，傳統資產和金融與 Web3.0、加密資產的融合，它相當於一種過渡性、妥協性的中間狀態。座談會中港科大汪校長推薦的香港 RWA，這個是非常適合數據資產的狀態。

在內地推動的數據資產入表和數據抵押融資，基本上是為國資企業提供的一種新的融資渠道，因為大部分擁有大規模個人數據或產業數據的企業都是國資企業，入表和貸款，無非是銀行放水到國企，基本上是沒有流動性的「資產」。

數據，是貿易還是交易？如果是貿易那意味著數據是商品，如果是交易那意味著數據資產。資產並非是數據本身，數據不是可以直接買賣的，尤其是涉及到數據隱私保護法規；我們一般很少說我為了買什麼數據，往往是有間接的目的，比如為了到達某些屬性的消費者，為了有更準確的信用評估來進行貸款或者簽約。而且，這些數據又分為 2C 和 2B 的數據：個人數據，有類似銀行、微信、醫療健康等數據；產業數據，有類似企業、成套配件、生產製造、市場銷售庫存等等數據。

數據資產，從資產證券化角度看，更多的是基於這個實現目的而帶來的收益或現金流的金融資產。如果從 ADF 產業分析框架（ADF：資產-交易-金融）來分析，就非常清晰。數據如何資產化？RWA 是一個很好的方向和模式。RWA 模式，不是現實世界實物資產的直接交易，而是基於底層資產帶來的現金流或者預期收益，進行資產化和代幣化，並且有二級市場的流動性。所以 RWA 是特別適合數據資產的「交易」。

香港 RWA 的相關政策介紹的都比較多了，涉及到數據方面的，香港有《香港促進數據流通及保障數據安全的政策宣言》，其中提到了幾點：一是確保接入資產的匿名信，二是利用區塊鏈技術建設數據流通的基礎設施。

那數據如何成為有價值的金融「資產」呢？

首先，是數字化程度比較高的應用場景。數據是可以實現價值的鏈上確權和價值隔離（SPV），實現一個「SPV+智能合約+現金流」的數據資產。比如阜博集團的核心業務—流媒體內容版權服務，因為流媒體內容完全在線上，而且現金禮和收益分配也都是數字化、在線的，這就可以設計成為一種典型的 RWA 數據資產。

其次，數據間接衍生的付費場景。前面提到的數據間接產生信用或提升增信，比如有 DePIN 項目基於分布式網路和記賬產生的有共識的數據，在金融資產角度產生信用或增信的價值，機構願意付費。比如 Domo 項目，汽車的 BOM 分布式網路，將個人的相關數據、駕駛習慣等等轉化成為對個人信用和保險定價算法有價值的數據資產，保險公司付費。

還有，數據的仲介價值場景。專家們提到數據的以物易物，其實之前在海外貿易中有個國資委的國企額度，相當於海外國企的虛擬大資產池，可以不用複雜、費用高的結匯回來再出去採購，而是直接以物易物，降低了資金成本提高了採購效率。這種仲介價值，來自於詳細的數據和定價算法而生成的電子額度，這也是一個類似的 RWA 產品。

數據資產的 RWA，是需要有幾個步驟：第一步數據資產打包設計為金融產品，第二步資產代幣化，第三步是交易，未來還可以繼續擴展代幣化現金流和第二層的金融衍生品。

對於內地的數據資產，可能會有這樣的一個路徑：內地的數據資產，拿到路條設立 VIE 結構到香港主體，香港主體發行數據資產 RWA，在香港持牌交易所交易和投資，通過 VIE 結構的 WFOE 外商獨資與內地企業關聯，形成一個循環。

數據資產並不只是數據本身，而是有一個數字資產生態：從數據的脫敏、標籤化和資產確權、應用協調、定價算法、交易和流動池等。對比個人數據，產業數據可能更容易資產化。因為產業數據，往往結合本產業的工業 4.0 的數字化程度，不僅可以產生產業信用價值，還可以為貿易、供應鏈金融以及產業資本等提供價值，因此數據資產化的場景和現金流來源就會更豐富。

產業數據資產的複雜性，就需要再數據資產池的基礎上，結合 AIGC 等技術，實現一個動態的數據資產定價算法，從而可以實現不同的產業鏈、產業數據，都可以合理的動態的形成資產和仲介的價值定價。

這樣最終的數據資產的生態也會很豐富，不只是數字資產交易的買家和賣家，還會有提供數據資產流動性的 LP，有數據資產孵化和投資的基金，還要有投機者和套利機構，數據資產的 RWA 投行機構等等。

現場有朋友問哪些產業適合做數據資產？在這裡葉開總結了幾個產業：

1）文化內容流媒體，核心是在線的流媒體內容，不是傳統的影視票房，而是那些內容智能盒子、網路影音平台、文化出海的微短劇以及 Tiktok 等，這些的流媒體內容已經完全是線上訂閱充值付費；

2）新能源光儲充分布式網路，中國的光儲充產能占全球 80%，但主要是硬體，在軟方面比較弱，充分市場化的分布式網路設備產生的綠電數據資產空間是非常大的，不要又是硬體製造產能在中國、軟的資產確權定價交易金融又在美歐；

3）汪校長提到的算力，AI 算力主要是在計算和處理數據，我們目前是 AI 算力的最大採購國，既有大模型的集中訓練，又有大量應用場景的推理和渲染的需求，這些是可以基於採購需求規模，形成有效的 AI 算力數據資產；

4）醫療護理大健康，隨著數字化和電子處方等的普及、診斷護理的智能穿戴設備、慢性病的智能設備等等，形成分布式網路產生的數據資產，可以與個人健康資產和服務機構資產相結合；

5）工業 4.0 化程度高的製造業，比如智能家電、手機、智能機器人等，這些與家庭個人、具體應用場景深度結合的數據，也可以組合設計成為有價值的數據資產。

總結一下，數據資產非常適合 RWA，數據資產 RWA 是可以實現數據的數字化、證券化和全球化的。

最後，我們在聯合 Web3.0 和 RWA 領域的頭部機構和平台，積極打造 RWA 專業投行的系列服務，為優質的資產和企業家提供多元化的加密融資服務，歡迎有志之士共同參與建設，也可以添加微信 YekaiMeta 加入到 RWA 實踐研討群參與討論。

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