Guest Lecture: 数据定价算法与数据资产图谱
动机：数据利益的分配，因为即使解决了安全和隐私还是很困难；数据要素市场
- 无法交换？交叉使用
- 多法人
- 行政手段不通；考虑经济影响
- 华润 ～ GE, GE Capital
- 其它企业不愿意做：只有成本没有利益
- 互联网企业，内部不同部门之间数据交叉使用难
问题：数据定价算法
- 前人文献：非对称问题，甲乙双方：提供方、使用方
- 突破：对称性问题：多方数据协作完成某项经济活动
- 提供、使用方的情况是一种 special case
- 框架：
- 业务经济价值 --(信息经济学翻译)--> 精度/风险模型
- 利用博弈论进行公平的利益分配
- The Shapley value
问题：数据资产图谱
- 动机：数据产业价值链很长：数据治理、分析、应用
案例：贷款违约预测
- 传统分配方式：按照每个提供数据来源的机构提供的样本数分配
- 现在：通过模型贡献度计算
数据资产进入资产负债表
- 互联网企业，解释为何在不算数据资产时大量亏损
- 数据的价值； Google ，马粪法律
问题：走出单一场景，对数据资产做评估
实物资产估值定价 DCF ：未来所有现金流的贴现加总
土地资产 - 实物期权？
数据资产：无限可复用；所有场景权益分配的加总？
数据价值图谱
数据生产图谱：数据血缘解析
二者叠加 -> 数据资产图谱
challenge: 数据交易所
- 促进交易
- 指数
challenge: 数据造假鉴别
Last update:
November 9, 2022
Authors: