以买方需求重塑数据交易-2026年中国数据交易观点报告

数据交易顺利展开遵循的基本框架

• 数据交易市场虽已形式落地，但整体仍处于名义交易阶段，缺乏对产业深层需求的挖掘与匹配，未构建起供需双方共赢的商业逻辑。
• 数据交易顺利运转的核心在于“交易基础构建”与“交易规则制定”的两步递进。
  • 交易基础构建：解决数据“能不能交易”的问题，关键在于完成数据的标准化梳理，包括明确数据来源边界、使用范围，厘清权属归属。
  • 交易规则制定：解决交易“能不能持续”的问题，核心在于构建双方共赢的商业测算逻辑，实现卖方数据变现与买方数据有效可用的价值交换。

交易基础的核心要点

• 数据可用性：产业数字化程度差异导致数据利用鸿沟，部分产业数据分散、非结构化，难以被有效利用。
• 数据确权：数据非实体特性与复杂权益边界导致确权难度，涉及多方所有、隐私保护、跨境场景等挑战。
• 数据深度：表面统计级数据与深层洞察数据的稀缺性，深层数据收集难、转化难，难以满足买方需求。

数据交易的商业化逻辑

• 交易基础建设：集中在数据资产化阶段，法学研究明确数据法理依据，但并表不等于公允价值评估。
• 交易规则商业思考：
  • 卖方视角：数据资产分为自有、外部采购和混合型数据，卖方竞争激烈，数据溢价低。
  • 买方视角：购买意愿核心考量原则按目的分三级：增加利润、降低成本、研发需求，其中增加利润需求推动交易。
• 商业化逻辑：
  • 卖方主导的数据交易流程：驻场了解需求、开发模型、A/B测试、收益差分润、后期维护升级。
  • 典型应用领域：
    • 金融信贷：卖方掌握用户信贷风险数据，买方银行等金融机构，A/B测试核心指标为逾期率差值，分润比市场化。
    • 营销领域：卖方掌握网民画像数据，买方广告主，A/B测试核心指标为销售成功率，模型构建依托广告主系统。
  • 成功原因：数字化基础完善、业务模式固定、应用历史悠久。
• 实战型数据交易推动产业数字化：短期内买方需求主导的定制化数据交易是核心支撑，反向驱动各行业数字化基础系统性升级，以最终需求出发的数字化建设更符合行业真实需求。

研究结论

• 数据交易框架虽完善，但产业距离完美还有长路要走，需深入挖掘跨行业问题解决自身发展难题。
• 买方需求主导的定制化数据交易模式将成为主流，推动产业数字化升级。