【企業營商】隨著全球經濟加速向數字化轉型，數據已不再僅是企業營運的副產品，而是與土地、勞動力、資本、技術並列的核心新型生產要素。故此， 數據資產 的確認、計量與金融化，已成為企業與資本市場關注的焦點。然而，當企業嘗試像對待房地產一樣，將數據資產用於融資抵押或納入會計報表時，數據資產評估也日趨重要。

Token ｜數據資產評估 三大路徑

目前，數據資產評估主要採用成本法、收益法與市場法三大路徑。成本法關注重置成本，計算重新獲取與加工這批數據所需的直接和間接投入，但其問題在於高投入並不必然等同於高價值。

收益法被視為最能體現數據核心價值的路徑，它利用折現現金流模型，預測數據資產在生命週期內能帶來的直接或間接經濟利益。市場法則是尋找公開市場中的類似交易案例，並加以對比修正，但受限於數據資產市場仍處於發展初期，非標準化交易較多，市場公允性仍有待完善。

數據資產 質押貸款成功的案例

雖然實務上開始出現數據資產質押貸款成功的案例，但數據資產與傳統上用作貸款抵押的房地產，兩者在金融機構眼中的風險截然不同。房地產屬於實體資產，其產權清晰，價值波動相對預期可控，且擁有極為成熟的法拍二級市場，一旦借款人違約，銀行便可輕易收回並拍賣變現。

相反地，數據資產屬於無形資產，金融機構通常採用權利質押而非抵押。數據資產還面臨極高的時效性貶值風險，例如十年前的消費者行為數據現在可能已毫無價值，也存在違反數據安全法規等極高的合規風險。

詞元（Token）或能在其中發揮關鍵作用

另外，筆者認為最讓銀行頭痛的是處置難題：當企業無力償還時，銀行收回的是一堆涉及商業機密與個人隱私的數據，既無法輕易拍賣給第三方，自身也缺乏消化與應用的能力。筆者因此認為，要在這類無形且高變動性的資產上建立金融質押的信任機制，評估過程就必須引入高標準的技術審查，而詞元（Token）或能在其中發揮關鍵作用。

數據資產評估 首要條件

資產評估的首要條件是資產可獨立識別並清晰界定；如果一家企業內部的數據資產缺乏統一的詞元化管理，評估師和審計師就無法圈定資產的邊界。

此外，在評估模型中，數據質量修正係數是一個關鍵的乘數；如果數據庫中的詞元定義符合國際或國家數據治理標準，評估模型中的規範性與準確性指標就會獲得高分，從而直接提升數據資產的最終估值。

詞元 Token 數量已經取代傳統的數據條數

另外，在評估人工智慧衍生出來的數據資產 —— 例如用於大型語言模型訓練的高質量語料庫或對話數據集 —— 時，詞元 Token 數量已經取代傳統的數據條數，成為新型的經濟計量單位。它首先重新定義了成本法中的原材料概念：在人工智慧數據資產的成本法評估中，重置成本的計算不再只看硬體存儲了多少空間，而是看這批語料在經過脫敏、清洗、標註後最終生成了多少有效詞元。

數據資產 的商業化變現是直接以詞元數量來計費

評估師會以單個詞元的綜合加工成本乘以總詞元量，精確推算其重置成本價值。同時，筆者認為它也精準鎖定了收益法中的生產力，因為數據資產的商業化變現是直接以詞元數量來計費的。如果一家企業擁有一批高度稀缺的行業數據，將其轉化為高質量的詞元並輸入模型，便能顯著降低模型的推理成本、提升特定場景下的輸出精度；這種由詞元質量帶來的邊際效益提升，直接構成收益法評估中未來現金流預測的基礎。

《數據資產評估指導意見》

這場數據的資產化革命目前正受到中國內地行業協會與國家標準的強力規範和指引。在財政部的指導下，中國資產評估協會此前印發施行的《數據資產評估指導意見》，正式成為國內數據資產的評估執業提供了權威的制度依據，明確了數據質量、權利類型及應用場景對價值的修正作用。

2026年，國家標準化管理委員會也正式發佈了由財政部組織起草的《資產管理數據資產分類與代碼》與《資產管理數據資產登記指南》兩項重要國家標準。這些標準將數據資產精準細分，將數據治理中的「詞元化」分類思維正式上升到國家規範層面。

數據資產 價值得以充分釋放之時

展望未來，筆者認為，當數據資產能在一個透明、合規的制度框架內被專業評估，也就是數據資產價值得以充分釋放之時，它才能真正成為驅動數碼經濟新質生產力的黃金資產。

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作者簡介：盧銘恩是華坊諮詢評估有限公司董事總經理，方土控股和Asia PropTech創辦人。產業測量師出身，致力將創新科技帶進房地產業界。香港中文大學商學院客座助理教授及香港大學中國商業學院客席講師，曾獲皇家特許測量師學會(RICS)頒發之傑出成就青年獎，在多達20個國家或地區超過50場房地產會議中擔任講者，主理亞太區多宗房地產投融及資本市場上市項目。他亦活躍於多個專業及社會組織，其中包括國際評估準則理事會（IVSC）委員，⼤灣區可持續發展經貿智庫的北部都會區專案組組長等。

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