人才培训丨数据资产入表SDO高级数据官专训营（第八期）圆满结营|资产_新浪财经

2025年2月20日至21日，由成都未来数字科技研究院与贵阳大数据交易所联合发起的“数据资产入表SDO高级数据官专训营（第八期）”在成都数字经济产业园圆满收官。本期培训聚焦数据要素资产化的前沿议题，围绕“政策-机制-实践-价值”逻辑主线展开深度教学，课程体系覆盖数据资产入表政策全链条解读、数据交易创新机制、数据资产应用场景与价值探索、数据资产入表及AI应用及数据治理框架搭建等核心领域，系统性赋能学员构建数据资产管理的落地能力。通过理论与场景化案例的深度融合，提升学员对数据资产管理的专业认知与实践能力，助力企业实现数据要素的高效流通与价值转化。

培训会上，全国数据标准化技术委员会工作组成员专家高勇以数据要素的国家战略价值为切入点，系统阐释了数据从资源到资产的转化逻辑。通过典型案例剖析，揭示高质量数据集在推动AI技术落地、培育新质生产力中的核心作用，强调数据资产化不仅是企业转型的关键支点，更是重构金融生态、打造可信数据空间的重要引擎，最终为国家数字经济注入持续动能。

贵阳大数据交易所行业总监罗遵炜立足贵州数据要素市场实践经验，深度解读公共数据资源开发对全国一体化数据市场建设的示范意义。数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。公共数据领域中，具有规模体量大、数据质量好、价值潜能大、带动作用强的特点。加快公共数据资源开发利用，是深化数据要素市场化配置改革的先导工程，是培育全国一体化数据市场的重要抓手，是以数字化助力经济社会高质量发展的重要举措。结合《贵州省数据流通交易促进条例》等政策创新，罗遵炜详解了贵阳大数据交易所如何通过供需撮合机制激活数据潜能，为行业提供可复制的“贵州模式”——即以营造合法合规开发利用环境、场景驱动实现数据要素价值闭环。

成都知识视觉科技有限公司董事长向飞在课堂中分享到：“当大语言模型们逐渐替代搜索引擎成为普通人获取知识的日常工具，一个关键问题浮出水面，训练数据的不确定正威胁着内容的可靠性。不准确的历史叙述、失真的科学解读，甚至潜在的安全隐患，都在提醒我们——AI的"知识库"亟需一场质量革命！政府和机构应牵头构建高质量数据资产体系，建立权威内容标注标准，推动开放共享的公共数据集建设。通过完善数据知识产权保护机制，既能激发科研机构创新活力，又能确保知识传播的严谨性。只有让AI学习到经过专业审核的"营养数据"，才能真正实现从"信息搬运工"到"智慧顾问"的蜕变”。

映射几何（成都）科技有限公司执行总裁严诚幸的课程围绕数据资产与AI大模型展开。他指出：“国家将数据作为资产入表，将以往研发成果转化为财务资产，这一政策标志着数据从技术概念向经济资源的转变。他解析了AI大模型的技术基础，强调其依托大数据、算力与算法的协同作用，说明算法创新的重要性，结合实例（如人工智能辅助学习）展示了AI大模型在提升效率、解答复杂问题等实际场景中的应用价值，凸显数据与技术对产业升级的驱动作用”。

成都晶宝星云科技有限公司首席数据架构师刘文礼围绕数据治理的核心路径展开分享。他指出，数据治理是实现数据从资源化、产品化到资产化、价值化转化的关键支撑，并基于行业实践提炼出“建组织、定制度、设流程、制协议、搭工具”的十五字方法论框架。在技术层面，他梳理了数据治理的核心模块，涵盖数据标准、元数据、数据模型、数据质量、数据安全、数据标签及分类分级管理，强调标准化体系与全生命周期管理的重要性。此外，结合DeepSeek大模型的技术特性，和学员们讨论了人工智能技术对数据治理的赋能与影响。

数据从“生产要素”向“战略资产”的质变，这一趋势不仅倒逼企业重构数据治理体系，更通过AI技术赋能实现数据确权、估值与流通闭环，推动数据从“成本中心”转向“价值引擎”。企业需以入表为锚点，打通“政策合规—技术赋能—金融创新”链条，在产业升级中抢占数据资产化红利，最终形成“数据定价—资本增值—生态共建”的良性循环。未来，成都未来数字科技研究院与贵阳大数据交易所将继续与更多领域人才共同探索，为数字经济高质量发展注入新动能。