4月9日晚，徐云程女士应邀来到复旦大学经济学院，为经济学院税务专业硕士带来了主题为“数据驱动的价值创造”的讲座。本次讲座由复旦大学税务硕士项目学术负责人杜莉教授主持。

徐云程，现任上海现代服务业联合会大数据中心主任，上海现代服务业发展研究院副院长。曾担任IBM多个高管职位，是IBM全球首位CDO（首席数字官）。她还是复旦大学经济学院全球校友会的副会长。徐云程一直活跃在数字产业化和产业数字化的最前沿，为企业提供数字经济时代的新增长机会与可持续运营模式。

本场讲座中，徐老师重点讨论了大数据相关行业企业的趋势与洞察，数据要素市场的建设，以及应对数智时代的准备和未来发展可能。

讲座伊始，徐老师指出，现在我们位于一个范式切换的时代，时代发展要求我们保持对各个变量的敏感性。当前，人工智能、大数据、云计算、区块链等技术交叉融合，传统行业的边界正在被打破，技术融合进而推动行业交叉融合，不断形成“新物种”。科技和行业的迭代又在不断地淘汰传统技能，同时创造对于新技能和拥有复合型技能的人才的需求，进而形成技能的交叉融合。例如，打算盘这种曾经很重要的技能现在基本已无用武之地，而医疗+AI、法律+区块链等领域逐渐成为技能交叉融合的典型场景。

而这一切发生的底层逻辑，说到底是因为数据正成为打破边界、激发协同效应的核心纽带。徐老师举了阿里巴巴跨界开发花呗、菜鸟的例子，阿里巴巴做产业融合发展背后的底层逻辑正是依赖于其线上电商所掌握的消费者的数据。在这个打破边界的时代，数据是驱动技术创新的“催化剂”，是重构产业生态的“连接器”，是重塑人才能力的“翻译器”。例如，当今的职业院校培养学生也会使用 可穿戴设备和AI软件教授课程，很多传统制造业的国企央企同样在谋求高端化、数字化、智能化的转型。

接着，徐老师介绍了数据要素市场的相关知识。随着信息化普及、计算能力的提高以及新基建的应用，数据成为第五波技术革命创造的宝贵资源。第五波技术革命又称为新熊彼特主义的技术创新波，而未来还可能出现数字融合的第六波，例如虚实结合、数字分身、手机交互等等应用场景。然而，需要注意的是，数据并不是单纯的越多越好。徐老师举了宝钢的例子，说明过多的生产数据会带来过高的存储与处理成本。

当今，数据已然成为发展数字经济的重要支撑和关键抓手，这就需要企业做到数据要素化，即实现原始数据、数据资源到数据产品再到数据资产的转变。党的十九届四中全会中提出，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据纳入生产要素范畴。而今，数据已然成为与资本、土地并行的，可以交易的生产要素，但这也衍生出了一系列问题，其中主要的问题诸如价值如何衡量、确权如何界定等。

2022年，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”）发布，文件从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，提出20条政策举措。“数据二十条”基本完成了国家对数据要素市场的布局，成为了数据市场的四梁八柱，而其中的核心便是搁置所有权归属的问题，而将数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权进行“三权分置”。2023年10月25日，国家数据局揭牌，与数据相关的政府工作都被划入其中。国家数据局一经成立就制定了2024-2026年的三年行动，目标要创建300个典型应用场景，并在12个行业开展重点行动，涵盖金融、文旅、医疗等方方面面。

徐老师指出，当前数据要素的价值化是新质生产力的重要体现。更高的数据质量、更成熟的发展阶段、更多维的应用场景，三者结合形成了数据和传统生产要素的创新配置。细分之下，数据价值可以分为一次价值、二次价值、三次价值。初始的数据资源通过数字提效可以产生一次价值，经过数智创新可以创造二次价值，经过数据流通可以实现三次价值，从而为企业提供全方位、立体化的帮助。

上海在数据交易和数据治理方面走在了全国前列。2021年，上海数据交易所成立，到2025年将会建设成为国家级别的数据交易所，数据产业规模预期达到5000亿元，并引育1000家数商企业，从而进一步促进传统企业进入“蓝海”，创造更新更大的价值。

然后，徐老师展示了一张数据领域的“伽马曲线”——企业大数据应用商业化技术成熟度曲线。从2017年的萌芽期到2020年的期望膨胀期，数据中台的爆发推动相关技术迅猛发展，一路达到巅峰。但随着过多的服务商介入，产品交付质量参差不齐、效果受到挑战，企业热度降温，技术发展在2022年跌落至低谷。而后，随着政企央企的介入，大数据商业化应用场景开始涌现成果、走向落地，从2022年至今大数据技术又一次处于快速上升阶段，2024年诺贝尔物理学和化学奖都颁给了AI相关研究，使得2024年成为诺贝尔AI年。当前，AI助力数据入表路径成熟，通过AI助手、技能库、Agent管理和大模型多方联动支持之下，AIGC和数据深度结合，进一步加速各行业的创新与转型。

讲座最后，徐老师讲解了几个相关案例。例如数易贷“今天入表，明天放贷”的例子，就体现了数据要素与资本要素的相互融合。例如贸企查作为利用上海国际航运中心的地位建立的贸易企业数据库，包含了各种企业来往的进出口交易对象和商品类型等数据，为贸易企业的信用评级和决策分析提供支持。徐老师还分享了她好友的创业故事，肯定了年轻人的朝气与活力，并鼓励同学们保持对数据科技的热爱和对市场痛点的好奇心。

在互动环节，徐老师解释了数智化和信息化的区别，回应了同学关于机器学习的决策层面的黑箱白箱问题的讨论，令同学们受益匪浅。

感谢徐云程女士的精彩分享！

撰稿人：张轶伦

审核人：杜莉、王贞