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近日, 国家数据局发布了《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》, 这儿简称其是《实施方案》。《实施方案》提出了相关内容, 鼓励对数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元资产化创新模式进行探索, 以此拓宽数据价值转化渠道。

存在历经采集、加工等数据处理的行业高质量数据集, 其属于可直线用于开发以及训练人工智能模型, 能够切实提升模型性能的行业数据的集合。并且存在以数据作承保对象的创新型金融工具数据保险, 针对处于采集、存储、流通、应用等环节里的各类风险, 借助保险机制给出专业化风险保障以及主动式风险管理服务。

在各行各业纷纷展开数字化智能化转型的状况下, 数据的重要性越发显著可以被察觉到, 数据保险的需求因这种显现也跟着产生了。从具体的实践情形来观察, 当下市场上面已经有多种类型的数据保险产品实现落地了。在2024年的时候, 全国第一单数据资产损失保险在深圳落地了。除此之外, 内蒙古、安徽、陕西等多个不同的地方, 首单数据资产入表费用保险、数据资产损失费用保险等产品也落地了。

《证券日报》的一位记者, 被对外经济贸易大学保险学院教授王国军告知, 《实施方案》的发布以及实施, 会给数据保险市场造成如下方面的影响: 其一，在企业数据资产化进程里, 专门涉及确权、评估等流程的环节, 对风险保障的需求会被大规模地释放, 在此情形下, 数据保险市场也就会迎来极为广阔的发展空间；其二, 能够促使数据保险的应用场景, 从仅仅单一的费用损失保障, 延伸拓展至数据质量损失、知识产权侵权等领域；其三, 可以推动数据保险和其他数据资产化服务相融合, 进而构建出覆盖数据全生命周期的服务体系, 以此来吸引更多的金融机构加入其中, 为其输送资金以及提供风险管理方面的支持。

数字时代的战略性资源是数据, 和土地、资本等传统生产要素相比较, 数据有着非排他性、可复制性、价值不确定性以及价值聚合性等这类特点, 所以, 数据保险在承保之际也碰到多种跟传统财险不一样的风险。

中国人民财产保险股份有限公司机构业务部, 有一位高级经理, 名叫周磊磊, 他此前发文称, 发展数据保险的主要难点在于, 数据存在非排他性、可复制性, 而保险标的具有特定性、价值稳定性, 二者存在根本冲突, 正是这一矛盾, 致使数据保险在精算定价方面面临挑战, 在风险管控方面面临挑战, 在理赔定责方面也面临挑战。

周磊磊觉得, 像房屋、车辆这类常规财产保险的标的, 有着物理方面的唯一性, 然而数据能够被多个主体持有、复制以及使用, 要是三方都把该数据集用来投保, 那就有可能引发“一数多投”的道德风险。传统有形资产的价值一般能够通过线性折旧法等确定性模型达成标准化评估, 可是数据价值受到市场需求、政策调整、技术迭代等因素的影响, 呈现出非线性的特征。另外, 数据安全风险多维交织, 保险责任界定困难, 这也给险企经营带来了更多的挑战。

随着时间迈进未来, 除开数据保险之外, 保险行业还能够去探寻哪些全新的领域呢? 北京排排网保险代理有限公司的总经理杨帆, 朝着《证券日报》的记者表明, 在企业数据资产化朝着深入方向推进的这种背景状况之下, 保险行业基于数据要素流通以及金融化的领域内, 也是具备着较大的挖掘空间的。一重在于数据交易跟流通的环节时, 保险企业能够去开发数据信用保证保险以及交易违约责任险, 从而给数据交易平台和供需两边提供增信以及风险兜底；二重在于数据资产融资的领域当中, 伴随数据入表和质押融资的普及程度, 保险企业能够去探索数据资产质押融资保证保险, 以此助力化解金融机构的信贷风险；三重在于数据合规与网络安全服务的领域里面, 保险行业能够去探索数据合规责任险, 用以覆盖企业因隐私泄露或者违规受罚而产生的财务损失。

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