數(shù)據(jù)如何定價(jià)新紅利起點(diǎn)

價(jià)值來源十年規(guī)模經(jīng)營的數(shù)據(jù)紅利本輪數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是中國經(jīng)濟(jì)再一次從資源-資產(chǎn)-資本的探索，本質(zhì)意義是擺脫地財(cái)政、以數(shù)據(jù)為抓手的新一輪產(chǎn)業(yè)革命。中國地產(chǎn)周期是全球經(jīng)濟(jì)重要的動(dòng)力源之一1987年深圳市政府舉行土地使用權(quán)公開拍賣由于當(dāng)時(shí)我國城市土地使用制度實(shí)行行政劃撥無償無限期使用禁止土地使用者轉(zhuǎn)讓等政策土地拍賣在當(dāng)時(shí)無疑是一個(gè)驚人之舉，在國內(nèi)沒有先例。隨后1988年4月，七屆全國人大一次會(huì)議通過了《中華人民共和國憲法修正案》，規(guī)定“土地的使用權(quán)可以依照法律的規(guī)定轉(zhuǎn)讓”，這一修改，奠定了中國城市土地管理制度改革的基石，也從此拉開了中國土地使用制度改革的大幕。過去我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展圍繞土地、勞動(dòng)力、資本生產(chǎn)要素完成了改革開放后一系列生力釋放，包括城鎮(zhèn)化帶來的基建、房地產(chǎn)、居民可支配收入提升帶來的可選消費(fèi)擴(kuò)大等然而隨著城鎮(zhèn)化率空間越來越小，人口紅利帶來的規(guī)模效應(yīng)開始遞減，傳統(tǒng)的土地要素資本要素對(duì)于經(jīng)濟(jì)的邊際促進(jìn)作用已經(jīng)越來越小，在共同富裕的社會(huì)主義本質(zhì)要求下，時(shí)以技術(shù)和數(shù)據(jù)為主的要素需要在新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展中承擔(dān)重任：圖1“數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)”和“地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)對(duì)比 資料來源：研究2020年4月中共中央國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》，對(duì)土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)5項(xiàng)生產(chǎn)要素的市場(chǎng)化配置改革提出領(lǐng)性的意見，在此次文件中，數(shù)據(jù)首次作為生產(chǎn)要素；2022年12月2日《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》提出“數(shù)據(jù)二十條”，明確提出了建立公共數(shù)據(jù)、個(gè)人數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)三類數(shù)據(jù)類分級(jí)確權(quán)授權(quán)制度，并創(chuàng)造性地提出了數(shù)據(jù)資源、持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)經(jīng)營權(quán)等分支的產(chǎn)品運(yùn)行；2023年初國家數(shù)據(jù)局組建負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)規(guī)劃和建設(shè)等。當(dāng)下數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈有不亞于過去地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈的規(guī)模，從上游數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)到中游數(shù)據(jù)處理下游數(shù)據(jù)分析，原貌數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)清洗、隱私計(jì)算、確權(quán)交易、算法分析、智能用等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)正處于從0到1，從1到正無窮的過程。運(yùn)營商預(yù)計(jì)是數(shù)據(jù)要素的核心環(huán)節(jié)，擁有非常理想的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)包數(shù)據(jù)資源化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，其中運(yùn)營商在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)已占主導(dǎo)地位，是數(shù)據(jù)資化的主力軍；預(yù)計(jì)未來將繼續(xù)成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的重要參與者。圖2：運(yùn)營商“數(shù)據(jù)資源”中處核心位，將進(jìn)一步向“數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”延伸資料來源：研究圖3運(yùn)營商B、S等沉淀了多種類型的大量數(shù)據(jù)《電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)價(jià)值經(jīng)營研究》，研究數(shù)據(jù)分類目錄匯總模型描述用戶畫像用戶基礎(chǔ)信息該表記錄個(gè)人用戶的各類屬性及業(yè)務(wù)信息。用戶畫像G數(shù)據(jù)分類目錄匯總模型描述用戶畫像用戶基礎(chǔ)信息該表記錄個(gè)人用戶的各類屬性及業(yè)務(wù)信息。用戶畫像G用戶業(yè)務(wù)信息該表記錄G用戶的各類基礎(chǔ)屬性。用戶畫像校園用戶及業(yè)務(wù)辦理情況該表記錄校園用戶的基礎(chǔ)屬性及各類業(yè)務(wù)辦理情況。用戶畫像用戶通話交際圈該表記錄用戶每日與對(duì)端號(hào)碼的通話情況。用戶畫像 易流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模用戶畫像 用戶畫像信息園區(qū)域用戶、是否集團(tuán)關(guān)鍵人、疑似養(yǎng)卡標(biāo)識(shí)、是否緊急開機(jī)、年新增標(biāo)識(shí)、基礎(chǔ)套餐標(biāo)識(shí)、是否副卡、是否贈(zèng)送卡片等信息，初步形成刻畫用戶園區(qū)域用戶、是否集團(tuán)關(guān)鍵人、疑似養(yǎng)卡標(biāo)識(shí)、是否緊急開機(jī)、年新增標(biāo)識(shí)、基礎(chǔ)套餐標(biāo)識(shí)、是否副卡、是否贈(zèng)送卡片等信息，初步形成刻畫用戶畫像的標(biāo)簽。用戶畫像單一用戶業(yè)務(wù)量用戶畫像單一用戶出賬信息按月記錄用戶繳費(fèi)信息，如按繳費(fèi)來源分渠道繳費(fèi)、銀行繳費(fèi)、手機(jī)充值用戶畫像單一用戶繳費(fèi)信息卡繳費(fèi)、空中充值繳費(fèi)次數(shù)，繳費(fèi)金額；按繳費(fèi)類型分現(xiàn)金繳費(fèi)、手機(jī)繳費(fèi)、銀行卡等按月記錄用戶短信情況如按4時(shí)段分發(fā)送短信條數(shù)按漫游類型分漫游、用戶畫像單一用戶短信信息非漫游發(fā)送短信條數(shù)，按對(duì)端品牌分與異網(wǎng)發(fā)送短信條數(shù)、與異網(wǎng)發(fā)送短信人數(shù)等位置信息高鐵旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表統(tǒng)計(jì)用戶進(jìn)出指定高鐵站的軌跡信息。位置信息用戶重點(diǎn)區(qū)域出入統(tǒng)計(jì)用戶進(jìn)出指定機(jī)場(chǎng)用地的信息。位置數(shù)據(jù)G工參表G工參位置數(shù)據(jù)G工參表G工參位置數(shù)據(jù)用戶工作地月常駐基站TO5上報(bào)省用戶基站級(jí)月工作時(shí)間駐留時(shí)長TO5數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分區(qū)方式：基站所在省位置數(shù)據(jù)用戶居住地月常駐基站TO5上報(bào)省用戶基站級(jí)月居住時(shí)間駐留時(shí)長TO5數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分區(qū)方式：基站所在省位置數(shù)據(jù)用戶居住地月常駐基站TO5歸屬省用戶基站級(jí)月居住時(shí)間駐留時(shí)長TO5數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分區(qū)方式：用戶歸屬省位置數(shù)據(jù)用戶月常駐匯總基站TO5上報(bào)省用戶基站級(jí)月駐留時(shí)長TO5數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分區(qū)方式：基站所在省位置數(shù)據(jù)航空旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表歸屬省航空旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表歸屬省位置數(shù)據(jù)高鐵旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表按用戶歸屬省高鐵旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表按用戶歸屬省位置數(shù)據(jù)普鐵旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表歸屬省普鐵旅客識(shí)別數(shù)據(jù)表歸屬省位置數(shù)據(jù)基站拉鏈出入表由基站拉鏈表按天統(tǒng)計(jì)得到記錄的每個(gè)s(用戶在某個(gè)基站的時(shí)長據(jù)每個(gè)s(用戶)進(jìn)入的基站時(shí)間排序。上網(wǎng)數(shù)據(jù)用戶網(wǎng)站訪問該模型分析用戶訪問網(wǎng)站分類的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。上網(wǎng)數(shù)據(jù)用戶搜索關(guān)鍵詞該模型分析用戶搜索關(guān)鍵詞的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。上網(wǎng)數(shù)據(jù)用戶訪問域名該模型分析用戶訪問網(wǎng)站域名的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。上網(wǎng)數(shù)據(jù)用戶訪問應(yīng)用該模型分析用戶訪問P應(yīng)用的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。上網(wǎng)數(shù)據(jù)用戶應(yīng)用使用分時(shí)段該模型分析用戶分時(shí)段訪問app的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。包含統(tǒng)一應(yīng)用類型編碼、父級(jí)統(tǒng)一應(yīng)用類型編碼、統(tǒng)一應(yīng)用類型名稱、是上網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一應(yīng)用類型表否最小子類、系統(tǒng)定義標(biāo)記、排序號(hào)、狀態(tài)編碼、創(chuàng)建時(shí)間、修改時(shí)間等字段。

該表記錄用戶的系列流失預(yù)警標(biāo)簽，比如資費(fèi)滿意度、寬帶投訴、安裝商寬帶等。月度統(tǒng)計(jì)周期，全體有效用戶為群體，加工電話號(hào)碼、是否靚號(hào)、重要戶標(biāo)識(shí)、年齡、年齡分檔、性別、證件類型、身份證出生區(qū)域、身份證生日期、民族、用戶類型、用戶類型、客戶星級(jí)、星級(jí)評(píng)定時(shí)間、是否上網(wǎng)數(shù)據(jù) 統(tǒng)一應(yīng)用信上網(wǎng)數(shù)據(jù) 網(wǎng)站域名信上網(wǎng)數(shù)據(jù) z網(wǎng)站分類信息上網(wǎng)數(shù)據(jù) 網(wǎng)站分類編碼映射維表

統(tǒng)一應(yīng)用信息，包含應(yīng)用編碼、統(tǒng)一應(yīng)用類型編碼、應(yīng)用中英文名字、用程序描述中英文、是否重點(diǎn)應(yīng)用、是否自有應(yīng)用、圖片存放位置、排號(hào)、狀態(tài)編碼、創(chuàng)建時(shí)間、修改時(shí)間等字段。包含網(wǎng)站編碼、頂級(jí)網(wǎng)站編碼、互聯(lián)網(wǎng)洞察網(wǎng)站分類編碼、網(wǎng)站名稱、域名、備注、是否重點(diǎn)網(wǎng)站、是否后臺(tái)網(wǎng)站、是否自由網(wǎng)站、創(chuàng)建時(shí)間、改時(shí)間等字段。包含可視化網(wǎng)站分類編碼、父級(jí)可視化網(wǎng)站分類編碼、可視化網(wǎng)站分類稱、可視化網(wǎng)站分類描述、排序號(hào)、狀態(tài)編碼、修改時(shí)間、創(chuàng)建時(shí)間等段。包含互聯(lián)網(wǎng)洞察網(wǎng)站分類編碼、可視化網(wǎng)站分類編碼、創(chuàng)建日期、修改期。上網(wǎng)數(shù)據(jù) 搜索引擎信息表 包含搜索引擎編碼、搜索引擎名稱、排序號(hào)、狀態(tài)編碼、創(chuàng)建時(shí)間、修時(shí)間等字段。對(duì)用戶搜索關(guān)鍵詞日匯總表進(jìn)行月匯總，包含省份、服務(wù)號(hào)碼、搜索關(guān)鍵上網(wǎng)數(shù)據(jù) 用戶搜索關(guān)鍵詞匯總月表上網(wǎng)數(shù)據(jù) 行業(yè)模型游戲、UR統(tǒng)計(jì)

詞、搜索引擎編碼、可視化內(nèi)容分類編碼、地市編碼、上行流量、下行量、搜索次數(shù)等字段。行業(yè)細(xì)分、app訪問個(gè)數(shù)、訪問次數(shù)、訪問時(shí)長、使用流量、服務(wù)號(hào)碼、移動(dòng)設(shè)備識(shí)別碼、標(biāo)簽分類編碼、標(biāo)簽分類名稱、各級(jí)行業(yè)編碼（游戲類型）等字段；URL訪問匯總，包括各級(jí)行業(yè)編碼、app編碼、位置、用瀏覽網(wǎng)址、訪問時(shí)長等字段上網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)模型音樂、UR統(tǒng)計(jì)月 類似，各級(jí)行業(yè)編碼包括音樂信息等字段上網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)模型交通出行、UR統(tǒng)計(jì)月類似，各級(jí)行業(yè)編碼包括出行方式等字段上網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)模型視頻、UR統(tǒng)計(jì)月 類似，各級(jí)行業(yè)編碼包括視頻信息等字段包含互聯(lián)網(wǎng)洞察網(wǎng)站分類編碼、父級(jí)互聯(lián)網(wǎng)洞察網(wǎng)站分類編碼、網(wǎng)站類型上網(wǎng)數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)洞察網(wǎng)站分類信息

名稱、網(wǎng)站類型描述、1狀態(tài)編碼、創(chuàng)建時(shí)間、修改時(shí)間基礎(chǔ)信息 區(qū)縣地市映射表 區(qū)縣地市映射表基礎(chǔ)信息 統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)制式類型信息表 統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)制式編碼、統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)制式名稱、統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)制式描述、排序號(hào)、狀態(tài)編碼、創(chuàng)建時(shí)間、修改時(shí)間資料來源：中國移動(dòng)梧桐生態(tài)合作平臺(tái)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”欄目，研究結(jié)合上表，運(yùn)營商的數(shù)據(jù)資產(chǎn)內(nèi)涵豐富：運(yùn)營商數(shù)據(jù)主要來自B域、O域和M域。O域數(shù)據(jù)源于運(yùn)營商的DPI系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備網(wǎng)管系統(tǒng)資管系統(tǒng)信令監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等其中DPI系統(tǒng)能夠獲取全量互聯(lián)網(wǎng)訪問行為，結(jié)合爬蟲系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩艨坍嫵鼍珳?zhǔn)的畫像模型；運(yùn)營商能夠獲得連續(xù)性非常好的人群量信息，位置信息在個(gè)人征信、精準(zhǔn)營銷、客流監(jiān)控、商圈價(jià)值評(píng)估、店鋪選址等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價(jià)值。B域數(shù)據(jù)源于計(jì)費(fèi)系統(tǒng)、經(jīng)營分析系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理（CM）、務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)（OSS）增值業(yè)務(wù)綜合運(yùn)營平臺(tái)等主要是經(jīng)營分析數(shù)據(jù)，例如靜態(tài)的用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)的通信消費(fèi)數(shù)據(jù)等M域數(shù)據(jù)則主要源內(nèi)部EP辦公自動(dòng)（O）及財(cái)務(wù)相關(guān)系統(tǒng)等。例如：1）電信數(shù)據(jù)為例，通話關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)、通話時(shí)序數(shù)據(jù)，基于通話交往圈的大小主被叫及時(shí)間規(guī)律，掌握用戶的社交特征2位置數(shù)據(jù)為例通過定期基站切換周期性位置上報(bào)而直接獲取用戶全方位位置數(shù)據(jù)，這一特性在公共衛(wèi)生與安全事件的位置查詢等功能中已經(jīng)被驗(yàn)證；3）上網(wǎng)數(shù)據(jù)為例，擁有移動(dòng)用戶手機(jī)上網(wǎng)的所有行為數(shù)據(jù)，經(jīng)過內(nèi)容解析互聯(lián)網(wǎng)商品最深可到7級(jí)實(shí)現(xiàn)海量PP識(shí)別等其他數(shù)據(jù)還包括用戶終端信息通信消費(fèi)數(shù)據(jù)等滿足了實(shí)時(shí)性強(qiáng)身份信息數(shù)據(jù)和實(shí)名認(rèn)證等特征有極高的價(jià)值。運(yùn)營商在數(shù)據(jù)方面的天然優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)在生產(chǎn)資料、生產(chǎn)工具、生產(chǎn)制度三方面。生產(chǎn)資料優(yōu)勢(shì)（數(shù)據(jù)源：相較于其他領(lǐng)域運(yùn)營商用戶群體相對(duì)穩(wěn)定各類信息采集完整，數(shù)據(jù)中的客戶信息、商業(yè)信息和業(yè)務(wù)信息價(jià)值量高。據(jù)工信部《通信業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)2022年全國電話用戶數(shù)達(dá)1863億戶（其中移動(dòng)電話用戶1683億戶）固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)達(dá)59億戶、蜂窩物聯(lián)網(wǎng)用戶1845億戶，全移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量達(dá)2618億G，三大運(yùn)營商數(shù)據(jù)源優(yōu)勢(shì)顯著。運(yùn)營商數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有較大不同。運(yùn)營商擁有用戶全量的互聯(lián)網(wǎng)訪問行為、通信行為、位置、消費(fèi)能力（狹義的通信APU值）等數(shù)據(jù)，相比之下互聯(lián)網(wǎng)公司只能獲得各自生態(tài)體系內(nèi)的網(wǎng)站/PP的訪問數(shù)據(jù)以手機(jī)用戶為例運(yùn)營商能夠?qū)崿F(xiàn)用戶手機(jī)號(hào)IMI、MC地址、IDFA（蘋果設(shè)備號(hào)）、AridID甚至應(yīng)用賬號(hào)的統(tǒng)一關(guān)聯(lián)，目前互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)據(jù)完整性構(gòu)建上的一個(gè)最大問題就是，同一個(gè)用戶的不同ID關(guān)聯(lián)不同的數(shù)據(jù)孤島，無法將同一個(gè)用戶的所有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。生產(chǎn)工具優(yōu)勢(shì)（內(nèi)部支撐）：運(yùn)營商擁有覆蓋全國的業(yè)務(wù)支撐體系，ICT綜合能力強(qiáng)。內(nèi)部業(yè)務(wù)支撐體系（SS、OSS等，見圖3）產(chǎn)生并承載了海量核心數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)容量、可信度、價(jià)值密度高；且運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)體系、寬帶、基站、云和IDC等生產(chǎn)工具提供了數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈了底層生產(chǎn)工具，邊際成本低。生產(chǎn)制度優(yōu)勢(shì)央企背景下，運(yùn)營商的產(chǎn)業(yè)鏈影響力持續(xù)提升（“鏈長和科創(chuàng)國家隊(duì)地位），為政策落地、制度優(yōu)化、業(yè)務(wù)開展奠定基礎(chǔ)；此外安全可信與信創(chuàng)也是重優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)。我們認(rèn)為，運(yùn)營商在數(shù)據(jù)要素的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程中，將享受極大紅利，其歷史意義不于過去C端等市場(chǎng)成長的紅利期。運(yùn)營商歷來發(fā)展模式的精髓是規(guī)模效應(yīng)：歷上依靠?jī)|級(jí)人口基數(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)滲透，曾收獲C端紅利；當(dāng)前正在依靠過去三十年萬億級(jí)資本開形成沉淀在報(bào)表中的有形資產(chǎn)要素收獲B端紅利未來空間則來自于已積累數(shù)十年CB端成長衍生、即將入表的新要素—數(shù)據(jù)紅利。（一）規(guī)模效應(yīng)是運(yùn)營商新業(yè)務(wù)成長和要素變現(xiàn)的核心來源。當(dāng)前oB業(yè)務(wù)成長的關(guān)鍵是規(guī)模效應(yīng)，在oC既規(guī)模網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的支撐下，oB收入增加的邊際成本小。歷史上運(yùn)營商的資本開支周期屬性非常強(qiáng)，導(dǎo)致了收入和折舊攤銷錯(cuò)配現(xiàn)象的出現(xiàn)。但在Cpx和資產(chǎn)規(guī)模相對(duì)穩(wěn)定的階段，運(yùn)營商利潤彈性更容易1華為資深產(chǎn)品專家姜欣，專訪《深挖電信運(yùn)營商數(shù)據(jù)價(jià)值，驅(qū)動(dòng)社會(huì)效率提升》受到收入和成本費(fèi)用剪刀差的影響。因此在較小的邊際成本下，尋找基于規(guī)模的價(jià)值經(jīng)營是運(yùn)營商效率提升的關(guān)鍵toC既成的規(guī)模網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能幫助運(yùn)營商更好控制toB業(yè)務(wù)成長成本。我們可以看到，運(yùn)營商財(cái)務(wù)報(bào)表不針對(duì)某一項(xiàng)業(yè)務(wù)單獨(dú)分拆成本與利潤，是其業(yè)務(wù)拓展規(guī)模效應(yīng)的體現(xiàn)，且業(yè)務(wù)達(dá)到盈虧平衡和利潤釋放的速率預(yù)計(jì)也更快；也是相比T等云計(jì)算擴(kuò)張較大成本代價(jià)的區(qū)別。圖4中國移為例，業(yè)務(wù)支撐體系與報(bào)表數(shù)字口徑的對(duì)應(yīng)關(guān)系，體現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)本質(zhì)資料來源：研究oB業(yè)務(wù)的早期成長需要有力的資金支持，運(yùn)營商個(gè)人業(yè)務(wù)的豐沛現(xiàn)金流與賬現(xiàn)金是重要基礎(chǔ)。下沉市場(chǎng)、傳統(tǒng)政企、廣域覆蓋的數(shù)字化，短期可能并非標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施項(xiàng)目、總包等商業(yè)模式占主流，加之成長初期爭(zhēng)取份額，現(xiàn)金流和收益率可能是瓶頸。營商的資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)和內(nèi)部機(jī)制能夠更有效解決數(shù)字化放量的矛盾。覆蓋全國的網(wǎng)絡(luò)資源和渠道是拓展項(xiàng)目的抓手。通過各省地市級(jí)分公司的線下道來銷售云等政企服務(wù)，強(qiáng)大的“地面部隊(duì)”和線下渠道是運(yùn)營商政企業(yè)務(wù)擴(kuò)張的重要撐，客群關(guān)系和本地化服務(wù)具備優(yōu)勢(shì)，解決云計(jì)算向B端與實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域下沉的痛點(diǎn)。執(zhí)行力與企業(yè)文化同樣重要參考中國移動(dòng)在家庭寬帶市場(chǎng)的成長路徑運(yùn)營商新業(yè)務(wù)拓展和內(nèi)部治理關(guān)系緊密，toC業(yè)務(wù)是治理水平的直接驗(yàn)證。oB和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)成長治理因素，在于內(nèi)部集團(tuán)-各省公司/專業(yè)子公司-市/縣公司治理鏈條和業(yè)務(wù)資源的打通?；谝研纬煞€(wěn)定現(xiàn)金流的C端業(yè)務(wù)，運(yùn)營商固網(wǎng)、政企等業(yè)務(wù)的經(jīng)營邏輯是提高資利用率，追求以相對(duì)較小的邊際成本賺取業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張。運(yùn)營商政企業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)渠道、資源與央企背書等方面，上述沉淀資源等有極大“變現(xiàn)”空間。（二預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)要素對(duì)應(yīng)的紅利空間可類比208-209年之前運(yùn)營商的價(jià)值成長期。2-9年是我國電信行業(yè)人口需求增長與技術(shù)供給迭代的紅利共振期：治理層面2003年隨國務(wù)院國資委成立電信服務(wù)行業(yè)主調(diào)逐漸走向格局與競(jìng)爭(zhēng)的衡。在3G、4G牌照發(fā)放之前，國內(nèi)運(yùn)營商高層互換，高層也開始推進(jìn)資源的合理整合，例如中國網(wǎng)通中國聯(lián)通合并中國鐵通并入中國移動(dòng)中國聯(lián)通向中國電信出售C網(wǎng)等伴隨市場(chǎng)玩家多樣化、監(jiān)管機(jī)制日趨合理，行業(yè)資源分配與價(jià)格決定開始走向市場(chǎng)化。業(yè)務(wù)層面運(yùn)營商oC的移動(dòng)通信互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)迎來井噴式增長據(jù)國家部委行業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)對(duì)比2001年電信業(yè)全年完成業(yè)務(wù)總量39532億（2000年單價(jià)計(jì)算、移動(dòng)電話用戶數(shù)14480萬戶互聯(lián)網(wǎng)用戶3204萬戶2009年全完成業(yè)務(wù)總量256806億元移動(dòng)電話用戶數(shù)747384萬（單年單月增長的歷史峰值）互聯(lián)網(wǎng)用戶384億人此階段運(yùn)營商OE水平維持歷史高位中國移動(dòng)為例2002-2009年平均OE在20%以上，且收入、凈利潤C(jī)GR也高于20%。類似地當(dāng)前運(yùn)營商oB市場(chǎng)成長的驅(qū)動(dòng)力需求端來自行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動(dòng)力供給端則來自過去資本開支形成的云網(wǎng)固定資產(chǎn)、渠道資源、商業(yè)模式等的進(jìn)一步變現(xiàn)。圖520082009年運(yùn)營商RE變化趨勢(shì)的分水嶺（攤薄E，%） 50中國移動(dòng)K 信K 通 百度O 阿里巴巴AAN 騰訊控股，研究圖6歷技術(shù)周期市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)背景運(yùn)營收入成本錯(cuò)配結(jié)果是成長性大幅波動(dòng)（利潤總額，%）0-0-0-0-0

中國移動(dòng)K 中國電信K 中國聯(lián)通 百度O 巴AAN 股，研究當(dāng)前數(shù)據(jù)流量增速可以和過去oC用戶數(shù)增長類比。據(jù)工信部行業(yè)統(tǒng)計(jì)，2021年我動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量達(dá)2216億GBYoY339%，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)月戶均流量（DOU）1336G/戶月、YY292%，2016-2020年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量平均增速高達(dá)109%。當(dāng)前正處AI產(chǎn)業(yè)變革和應(yīng)用創(chuàng)新的重要節(jié)點(diǎn)技術(shù)演進(jìn)類似于此前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)的迭代，I預(yù)計(jì)將針對(duì)智能數(shù)字內(nèi)容實(shí)現(xiàn)內(nèi)容孿生、內(nèi)容編輯、內(nèi)容創(chuàng)作，突破內(nèi)容生成產(chǎn)能和質(zhì)量約束豐富各類應(yīng)用并能夠在toB市場(chǎng)帶來增量應(yīng)用最終帶動(dòng)全網(wǎng)流量的持續(xù)增長。過去人口紅利的兌現(xiàn)模式是單一的“流量管道”，預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)紅利的兌現(xiàn)模式更多元紅利空間更大原本toC市場(chǎng)作為主力增長點(diǎn)時(shí)，運(yùn)營商業(yè)務(wù)邏輯是甲方，話語權(quán)主要面向上游設(shè)備商等眾多環(huán)節(jié)，下游則相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化（語音流量套餐，C端營銷等），更多依于以前投資資源換優(yōu)勢(shì)，例如頻譜優(yōu)勢(shì)、牌照資源等，邊際成本小（電費(fèi)等）、是“本萬利”的模式；而數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程同時(shí)需要技術(shù)儲(chǔ)備和行業(yè)理解，核心矛盾從面對(duì)上游硬件投資轉(zhuǎn)移到了更好地解決下游客戶的需求問題，業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)變?yōu)橐曳剿季S，更加強(qiáng)調(diào)資源整合、渠道和規(guī)模，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈整體的帶動(dòng)作用也更大。因此運(yùn)營商數(shù)據(jù)紅利不僅局于數(shù)據(jù)本身，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（數(shù)據(jù)要素對(duì)其他要素的賦能）空間更大。（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值計(jì)量或?qū)嶋H入預(yù)計(jì)是后續(xù)重要催化。2年12月財(cái)政部發(fā)《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)（征求意見稿，公布數(shù)據(jù)資源的相關(guān)會(huì)計(jì)處理規(guī)定?！墩髑笠庖姼濉穼?shù)據(jù)細(xì)分為“企業(yè)內(nèi)部使用的數(shù)資源”和“企業(yè)對(duì)外交易的數(shù)據(jù)資源”兩類，符合條件的數(shù)據(jù)資源，內(nèi)部使用確認(rèn)為無資產(chǎn)，外部交易（日?；顒?dòng)中持有、最終目的用于出售）確認(rèn)為存貨。盡管會(huì)計(jì)實(shí)操仍有難題，但《征求意見稿》整體利于數(shù)據(jù)確權(quán)和價(jià)值計(jì)量的推進(jìn)。于相關(guān)企業(yè)而言，部分獲得數(shù)據(jù)產(chǎn)生的支出可以從費(fèi)用化轉(zhuǎn)為資本化，同時(shí)利于盈利和資產(chǎn)的增厚，且為數(shù)據(jù)交易提供了初步的制度保障。規(guī)則的明確有利于數(shù)據(jù)要素在合規(guī)、公開、公平的環(huán)境下資產(chǎn)化，避免了灰色地帶和不透明的違規(guī)交易。且基于IS（國際會(huì)準(zhǔn)則理事會(huì)）的《財(cái)務(wù)報(bào)告概念框架》，出于對(duì)財(cái)務(wù)信息質(zhì)量的考慮，對(duì)于企業(yè)擁有的不確定性經(jīng)濟(jì)資源（例如數(shù)據(jù)），應(yīng)該進(jìn)行合理評(píng)估；經(jīng)濟(jì)事務(wù)本身的屬性并不重要，而要結(jié)合其商業(yè)模式和經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)，判斷是否進(jìn)行對(duì)應(yīng)的會(huì)計(jì)處理。據(jù)入表最直接影響在于：如果與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/維護(hù)等相關(guān)的成本被歸集為費(fèi)用，而非capex（最終資本化），則將對(duì)利潤產(chǎn)生負(fù)向影響進(jìn)而影響P。但是，如果數(shù)據(jù)能夠在會(huì)計(jì)處理層面被視為一種資產(chǎn)，估值情況將可能變化，例如將數(shù)據(jù)作為公司資產(chǎn)負(fù)債表上的一項(xiàng)資（同時(shí)增加凈資產(chǎn)賬面價(jià)值提升后則提升PB性價(jià)比而無形資產(chǎn)分期攤銷的費(fèi)用和數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益相匹配，最終eps優(yōu)化也利于PE性價(jià)比提升。在政策制定方向上，已形成“個(gè)人數(shù)據(jù)具有人格權(quán)屬性”“企業(yè)對(duì)其投入大量智力勞動(dòng)成果形成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)具有財(cái)產(chǎn)性權(quán)益”的共識(shí)，但仍有待建立基礎(chǔ)制度和更加晰的產(chǎn)權(quán)規(guī)則從地區(qū)探索層面深圳曾在2020年7月發(fā)《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)數(shù)據(jù)條（征求意見稿）》，提出“數(shù)據(jù)權(quán)”概念，明確自然人對(duì)其個(gè)人數(shù)據(jù)依法享有數(shù)據(jù)權(quán)；公共據(jù)屬于新型國有資產(chǎn)，其數(shù)據(jù)權(quán)歸國家所有；數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)主體對(duì)其合法收集的數(shù)據(jù)和身生成的數(shù)據(jù)享有數(shù)據(jù)權(quán)。然而由于對(duì)數(shù)據(jù)權(quán)問題仍未形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，在正式條例中刪數(shù)據(jù)權(quán)表述。2021年11月，上海通過《上海市數(shù)據(jù)條例》，明確自然人對(duì)其個(gè)人信息享有的人格權(quán)益，自然人、法人和非法人組織在使用、加工等數(shù)據(jù)處理活動(dòng)中擁有法定或約定的財(cái)產(chǎn)權(quán)益。數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)生的紅利，預(yù)計(jì)較多地被數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)享有。參考美國上世紀(jì)《貝多法案》Byh-Doect)對(duì)科技成果商業(yè)化的促進(jìn)通過制度安排以政府財(cái)政資金資助為主的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬于發(fā)明者所在的研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)鼓勵(lì)非營利性機(jī)構(gòu)與企業(yè)界合作將科研成果商業(yè)化，以促使發(fā)明技術(shù)的應(yīng)用。在該法案下，研究機(jī)構(gòu)可以保留由政府資形成的發(fā)明所有權(quán)，并允許研究機(jī)構(gòu)通過與企業(yè)的許可協(xié)議將發(fā)明商業(yè)化，這樣一來，研究機(jī)構(gòu)可以保留發(fā)明的所有權(quán)，企業(yè)也可以將發(fā)明商業(yè)化來獲得利益；同時(shí)政府也擁有介入權(quán)，以平衡發(fā)明專利的商業(yè)化保護(hù)公共利益《貝多法案形成了無形資產(chǎn)產(chǎn)生價(jià)值的閉環(huán)：研究機(jī)構(gòu)向企業(yè)收取專利轉(zhuǎn)讓費(fèi)，并將這筆收入用于進(jìn)一步的科研教學(xué)中，通過這樣的正反饋解決科研過程中的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)保證了創(chuàng)新項(xiàng)目持續(xù)推動(dòng)據(jù)統(tǒng)計(jì)1980年前美國政府擁有超過30000件專利，但只有5%被商業(yè)化；而在1996年至2015年間，《貝多法案》推動(dòng)的許可活動(dòng)為美國國內(nèi)生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)了近5910億美元。按照我《數(shù)據(jù)二十條》的指引，同樣明確了按“誰投入誰貢獻(xiàn)、誰受益”原則推動(dòng)數(shù)據(jù)要素收益向價(jià)值的創(chuàng)造者合理傾斜。實(shí)際參與生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的政府、企業(yè)和個(gè)等數(shù)據(jù)要素投入主體，依據(jù)掌握并投入生產(chǎn)的各類要素組合、要素的邊際貢獻(xiàn)，獲得初分配收入，二次分配、三次分配則重點(diǎn)關(guān)注公共利益和相對(duì)弱勢(shì)群體。因此我們認(rèn)為，管是數(shù)資產(chǎn)直接入表，還是數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)生實(shí)際收益，運(yùn)營商作為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)資料生產(chǎn)工具、生產(chǎn)制度的“集大成者”，必然享受產(chǎn)業(yè)紅利。變現(xiàn)模式、外兼，云、數(shù)兼?zhèn)浜Ｍ鈽樱焊鳂I(yè)務(wù)模式和場(chǎng)均有嘗試海外運(yùn)營商已經(jīng)在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域有一定探索。精準(zhǔn)營銷是運(yùn)營商較成熟的數(shù)據(jù)應(yīng)用。早期運(yùn)營商的數(shù)據(jù)營銷主要針對(duì)內(nèi)部需求，用戶消費(fèi)等數(shù)據(jù)分進(jìn)行析評(píng)估，改善通信服務(wù)水平，提升用戶體驗(yàn)，降低客戶流失率；之后延伸到外部市場(chǎng)。西班牙Tlfnca推出“SrtStps”產(chǎn)品，基于商圈周圍的人流特征、消費(fèi)特征、客戶標(biāo)簽等幫助零售商進(jìn)行選址規(guī)劃；T&T推出Awrks，利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)推送，覆蓋電視、郵件、手機(jī)、電腦等終端；Vrzn針對(duì)第三方精確營銷如幫助NA球隊(duì)找到球迷位置等Sprnt利用大數(shù)據(jù)為行業(yè)客戶提供消費(fèi)者和市場(chǎng)洞（人口行為等分析季節(jié)性分析等德國電信整合車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)打造開放生態(tài)價(jià)值鏈。外部收益模式也有所探索例如T&T將與用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)出售給政府和企業(yè)以獲利T&T將用戶在fi網(wǎng)絡(luò)中的地理位置、網(wǎng)絡(luò)瀏覽歷史記錄以及使用的應(yīng)用等數(shù)據(jù)銷售給廣告客戶（如星巴克優(yōu)惠券案例）；英國電信發(fā)布安全數(shù)據(jù)分析服務(wù)ssurenytcs，幫助企業(yè)收集、管理和評(píng)估大數(shù)據(jù)集，將這些數(shù)據(jù)通過可視化的方式呈現(xiàn)給企業(yè)，幫助企業(yè)改進(jìn)決策。綜合看來，海外運(yùn)營商數(shù)據(jù)應(yīng)用主流商業(yè)模式有如下六類：數(shù)據(jù)源供應(yīng)模式，基于SS、OSS等域積累的海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，直接對(duì)外提供商業(yè)化數(shù)據(jù)產(chǎn)（數(shù)據(jù)貨幣化將清洗脫敏過的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)售以此獲得收，應(yīng)用直接、營業(yè)周期短、技術(shù)門檻低，但數(shù)據(jù)安全隱私、二次交易、變現(xiàn)價(jià)值空間等方存在疑問；基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)以底層計(jì)算存儲(chǔ)硬件為基礎(chǔ)憑借機(jī)房網(wǎng)絡(luò)等已有資源提供數(shù)據(jù)服務(wù)（進(jìn)一步可發(fā)展為“湖倉一體”）等，對(duì)運(yùn)營商的資源規(guī)模有較高要求，硬件施投入大，偏重資產(chǎn)；軟件供應(yīng)，數(shù)據(jù)與軟件系統(tǒng)結(jié)合，但對(duì)運(yùn)營商的軟件開發(fā)與代碼能力有較高要求國內(nèi)亦有部分嘗試?yán)缰袊娦旁cIM合作基于自身網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和數(shù)據(jù)積累加之IM的軟硬件服務(wù)能力，為用戶提供SAP云服務(wù)等；數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)供應(yīng)目前有較多應(yīng)用是典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景針對(duì)不同下游制化各類服務(wù)，例如文旅、醫(yī)療、金融、能源、交通等；此外也服務(wù)于自身內(nèi)部的需借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對(duì)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)的分析，支撐用戶體驗(yàn)優(yōu)化、改善服務(wù)水平、促進(jìn)銷的精準(zhǔn)化與支持商業(yè)決策；數(shù)據(jù)交易，模式起步階段，但運(yùn)營商較少涉足（綜合性數(shù)據(jù)交易中心例美國的DX、Ifchis、Msha、RpAPI等，以及細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)商如位置數(shù)據(jù)領(lǐng)域的Fctul、經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的Qun、工業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的GEPrex、德國弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)工業(yè)數(shù)據(jù)空間IDS項(xiàng)目個(gè)人數(shù)據(jù)領(lǐng)域的DtCu、Prsnl等，此外科技巨頭例如SDtaxchg谷歌云微軟AreMrtlcLneInFitop平臺(tái)TttrGp平臺(tái)、富士通DtaP、OrceDtaCud等也有交易平臺(tái)涉及）；產(chǎn)業(yè)支撐服務(wù)，海外亦有探索，預(yù)計(jì)可以與運(yùn)營商的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、云等業(yè)務(wù)結(jié)合。商業(yè)模式 發(fā)展要求 市場(chǎng)空間 海外案例表2：海外運(yùn)營商的數(shù)據(jù)應(yīng)用案例不同商業(yè)模式均有探索商業(yè)模式 發(fā)展要求 市場(chǎng)空間 海外案例數(shù)據(jù)源供

數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求低入少但數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化要高硬件基礎(chǔ)投入大資源

需求較初級(jí)潛在上億級(jí)別來增幅小需求較為成熟，潛在上億級(jí)別

T＆T(星巴克優(yōu)惠券推送用戶數(shù)據(jù)源供應(yīng)利用大數(shù)技術(shù)收集、分析用戶的位置信息，通過客戶在星巴克門店附近通話精準(zhǔn)營銷或者其他通信行為，預(yù)判消費(fèi)者的購物行為)基礎(chǔ)設(shè)施供

力要求高發(fā)展門檻較

發(fā)展門檻較高，未來增幅小 erzo(云存儲(chǔ)平臺(tái)，基于erzonCod)軟件系統(tǒng)供應(yīng) 軟件開發(fā)能力要求高技術(shù)性人力資源投入大軟硬件資源能力要求高

需求標(biāo)準(zhǔn)化程度高潛在上億別，未來增幅小用戶需求豐富多樣定制化程

SKT(數(shù)據(jù)分析器，I應(yīng)用“.”等)NTToCoMo(醫(yī)療應(yīng)用，將個(gè)人健康數(shù)據(jù)信息與歐姆數(shù)據(jù)服務(wù)供

產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)流程復(fù)雜,投入大，收益高平臺(tái)構(gòu)建能力要求高

高潛在十億級(jí)未來空間巨大需求大，發(fā)展快，潛在上百億

龍的健康產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)，為用戶推送最新的健康建議和產(chǎn)品信息)數(shù)據(jù)交易市

術(shù)維護(hù)投入大數(shù)據(jù)安管控風(fēng)險(xiǎn)大

未來空間大 -產(chǎn)業(yè)支撐服

資金雄厚，品牌信譽(yù)靠，產(chǎn)業(yè)影響深遠(yuǎn)

收益空間較為復(fù)雜難預(yù)測(cè)社會(huì)效益巨大

TMobe(智慧網(wǎng)絡(luò)提供企業(yè)大數(shù)據(jù)咨詢，如交通、醫(yī)療和能源等領(lǐng)域)信通院《運(yùn)營商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展模式分析》，研究從海外市場(chǎng)發(fā)展情形看，運(yùn)營商的數(shù)據(jù)應(yīng)用仍處初級(jí)階段，即便擁有海量高價(jià)值數(shù)據(jù)但暫未帶來可觀收益過去運(yùn)營商對(duì)外提供的數(shù)據(jù)服務(wù)大多只停留在原始數(shù)據(jù)輸出的層面即便以平臺(tái)服務(wù)形式輸出，但受平臺(tái)建設(shè)周期、數(shù)據(jù)資產(chǎn)確、隱私安全等因素影響，價(jià)值難以真正體現(xiàn)。過去十年云計(jì)算的蓬勃發(fā)展為運(yùn)營商數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了技術(shù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、分布式算技術(shù)、隱私計(jì)算、可視化等生產(chǎn)工具逐漸成熟，加之自上而下政策與配套產(chǎn)業(yè)環(huán)境的完善，運(yùn)營商（尤其國內(nèi)）的數(shù)據(jù)價(jià)值已足夠具備長期變現(xiàn)的能力。對(duì)內(nèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用起點(diǎn)營銷與管理內(nèi)驅(qū)電信服務(wù)具有一定的消費(fèi)品屬性，因此運(yùn)營商傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)經(jīng)營思路（尤其oC）和消費(fèi)品類似需要借助線上線下各類渠道體（例如下沉市場(chǎng)的各級(jí)區(qū)縣公司營業(yè)廳等。以中國移動(dòng)為例公司擁有33萬家實(shí)體渠道通過具有固定場(chǎng)所的營業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)提供服務(wù)同時(shí)也具備直銷渠道，通過直銷人員提供面向個(gè)人、家庭的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)/上門服務(wù)，也包括客戶經(jīng)理面向政企客戶提供信息化解決方案；線上渠道則包括了熱線電話、網(wǎng)上營業(yè)廳、手機(jī)PP等。但傳統(tǒng)營銷方式存在瓶頸：目標(biāo)人群、產(chǎn)品和渠道的適配精準(zhǔn)度不高；上千萬用戶級(jí)的營銷服務(wù)精細(xì)化程度不足；客戶管理和維系的手段，缺乏針對(duì)性和持續(xù)性；全營銷程人工參與度較高，人力成本投入大。圖7中國移動(dòng)HK）為例，營銷高效同時(shí)也伴人力資源密集化 %%%%%%%%%%%1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 比 銷售費(fèi)用率，研究且當(dāng)前電信服務(wù)oC市場(chǎng)幾乎進(jìn)入存量博弈階段，線下渠道紅利瓶頸，“攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀倒逼運(yùn)營商思考獲客、留存的最佳方案；oB藍(lán)海市場(chǎng)也需要定制化服務(wù)的深耕。目前運(yùn)營商對(duì)內(nèi)營銷的數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，最終體現(xiàn)為營銷費(fèi)用OI的提升。1）獲客客戶流失分析，通過數(shù)據(jù)幫助了解客戶偏好并識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)；據(jù)麥肯錫，運(yùn)營商可以使數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)并將客戶流失率降低15%2價(jià)格優(yōu)化通過分析客戶對(duì)不同定價(jià)策略、購買歷史和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手定價(jià)的反應(yīng)，獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)洞察并制定最佳定價(jià)策略；可以最大度地提高投資回報(bào)率，根據(jù)成本-收入情況優(yōu)化定價(jià)策略以提高效率3）定向營銷，識(shí)別目標(biāo)客群（年齡、性別、偏好、位置等，匹配客戶最需要的產(chǎn)品，在最合適的時(shí)間觸達(dá)客戶（客戶-產(chǎn)品-渠道匹配，提高營銷效率及精準(zhǔn)度。圖8運(yùn)營商已形成數(shù)從采集到洞察的全流程能，屬于大數(shù)據(jù)范疇 中國移動(dòng)研究院運(yùn)營商云網(wǎng)經(jīng)營也需要數(shù)據(jù)支撐，例如網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等。運(yùn)營商利用大數(shù)據(jù)分析來有效監(jiān)控和管理網(wǎng)絡(luò)容量，建立容量預(yù)測(cè)模型，并將其用于網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)：通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，營商可以確定網(wǎng)絡(luò)使用量接近其容量閾值的高度擁堵區(qū)域，以優(yōu)先擴(kuò)展新容量；通過預(yù)模型，在網(wǎng)絡(luò)發(fā)生中斷時(shí)規(guī)劃額外的容量；幫助檢測(cè)異常情況，保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以安全、靠和高效運(yùn)行。此時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值體現(xiàn)為運(yùn)維支撐費(fèi)用OI的提升。圖9：據(jù)較早測(cè)算，收益法估，一般規(guī)模運(yùn)營商的客戶數(shù)據(jù)每年可創(chuàng)造約2.72億美元的內(nèi)部?jī)r(jià)值（下圖單位：萬美元）

圖10：海外學(xué)術(shù)研表明應(yīng)用大數(shù)據(jù)對(duì)電信公司的利潤影響可達(dá)5甚至10以上影響差異的核在于企數(shù)據(jù)管理能力和規(guī)模效應(yīng) 資料來源：御數(shù)坊-數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值研究，研究 Reapingthebenefitsofbigdataintelecom，研究機(jī)會(huì)成本視角看，運(yùn)營商數(shù)據(jù)應(yīng)用的內(nèi)價(jià)值空間可能至少在十億至百億級(jí)。若僅考慮數(shù)據(jù)在營銷端的應(yīng)用，運(yùn)營商歷年銷售費(fèi)用中渠道費(fèi)用占比約在70%至80%區(qū)間上下國內(nèi)三大運(yùn)營商年渠道費(fèi)用總和在1000億級(jí)別據(jù)中國移動(dòng)社會(huì)渠道費(fèi)用主要系公司通過社會(huì)渠道發(fā)展和維系客戶所支付的費(fèi)用，如通過渠道商辦理套餐、寬帶、政企業(yè)務(wù)等所產(chǎn)生的費(fèi)用；銷售費(fèi)用的其他部分主要是廣告費(fèi)等。若從機(jī)會(huì)成本視角理解，以數(shù)據(jù)應(yīng)用為基礎(chǔ)的營銷活動(dòng)實(shí)際上部分替代了傳統(tǒng)的渠道營銷模式，即年10億元級(jí)別的渠道費(fèi)用預(yù)算中，投向數(shù)據(jù)營銷應(yīng)用的潛在比例逐年提升（例如假設(shè)5-0）；進(jìn)一步假設(shè)這部分?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)用成本的OI高于傳統(tǒng)營銷手段，可以粗略估計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值空間可能至在十億至百億數(shù)量級(jí)。表3國內(nèi)三大運(yùn)營商年渠道開規(guī)模在千億數(shù)量級(jí)億元銷售費(fèi)用...中國移動(dòng)其中：社會(huì)渠道費(fèi)用...渠道費(fèi)占比...銷售費(fèi)用...中國電信其中：渠道費(fèi)...渠道費(fèi)占比...銷售費(fèi)用...中國聯(lián)通其中：銷售渠道費(fèi)用...渠道費(fèi)占比...運(yùn)營商年渠道費(fèi)合計(jì)149中國移動(dòng)、中國電信、中國聯(lián)通公告，研究以中國聯(lián)通為例，基于內(nèi)部數(shù)據(jù)能力，智慧客服體系下已建成西咸、無錫兩大數(shù)據(jù)心石家莊濟(jì)南成都、韶關(guān)四大區(qū)域話務(wù)中心，累計(jì)完成25省份客服集約化工作用戶意圖識(shí)別率達(dá)95%智能自助服務(wù)占比815%客戶評(píng)價(jià)滿意度達(dá)90%服務(wù)滾動(dòng)成本下降268%，用戶等待時(shí)長節(jié)約70%。以中國移動(dòng)為例，基于數(shù)據(jù)為代表的“能力中臺(tái)”截至2022年12月底對(duì)內(nèi)降本達(dá)38億，節(jié)約人力48327萬人天。綜上可見，運(yùn)營商對(duì)內(nèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)力大致在于營銷與管理，價(jià)值空間巨大；但以運(yùn)營商整體視角看，實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用是提升營銷類費(fèi)用、業(yè)務(wù)支撐類費(fèi)用的O，本質(zhì)降本增效，最終通過BT率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的優(yōu)化反映在運(yùn)營商綜合OE的提升上，進(jìn)而傳導(dǎo)到估值端，體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。對(duì)外平臺(tái)倍增效外生態(tài)協(xié)同數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)包括場(chǎng)內(nèi)、場(chǎng)內(nèi)兩大類。當(dāng)前我國數(shù)據(jù)交易主要為兩種形式，一是通交易中介形成的撮合型交易，二是通過數(shù)據(jù)服務(wù)商進(jìn)行的數(shù)據(jù)綜合交易。從主要交易的品來看，包括數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品及數(shù)據(jù)分析服務(wù)等。運(yùn)營商積極參與以數(shù)據(jù)交易所為主導(dǎo)的場(chǎng)內(nèi)交易環(huán)節(jié)掛牌交易各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品例如中國移動(dòng)與地處北京、上海、廣州、深圳、貴陽、鄭州的6家數(shù)據(jù)交易所達(dá)成戰(zhàn)略合作此外移動(dòng)“乾坤大數(shù)據(jù)”依托9億個(gè)人用戶、2億家庭用戶的海量數(shù)據(jù)資源，為金融行客戶提供面向多種應(yīng)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)能力和服務(wù)；中國電信“翼知時(shí)空”大數(shù)據(jù)服務(wù)是上海據(jù)交易所揭牌后上架的第一批數(shù)據(jù)要素產(chǎn)品，提供時(shí)空數(shù)據(jù)洞察的行業(yè)定制類數(shù)據(jù)服務(wù)中國聯(lián)通早期參投上海數(shù)據(jù)交易中心，數(shù)據(jù)產(chǎn)品已掛牌上海數(shù)據(jù)交易所并形成交易。圖11：數(shù)據(jù)交易迎新一波浪潮，場(chǎng)內(nèi)交易蓬勃興起資料來源：中國移動(dòng)，研究場(chǎng)外場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)變現(xiàn)則是當(dāng)前主流，分析洞察環(huán)節(jié)貢獻(xiàn)更多數(shù)據(jù)價(jià)值。依據(jù)GSM“數(shù)據(jù)價(jià)值鏈框架數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的系列活動(dòng)分為生成收集分析和交換四個(gè)階段，當(dāng)數(shù)據(jù)經(jīng)生成收集進(jìn)入分析階段后就有潛力創(chuàng)造大部分價(jià)值分析階段又可以細(xì)分為：1）數(shù)據(jù)處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘和分析的格式；2）數(shù)據(jù)分析，通過獲取和利用數(shù)據(jù)處理結(jié)果來預(yù)測(cè)和理解行動(dòng)形成有意義的洞（sghts和有用的信息如見解知識(shí)?！霸诜治鲭A段，企業(yè)最有潛力進(jìn)行創(chuàng)新、發(fā)展和利用其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，建立更有吸引力、更高防御性和更高利潤的業(yè)務(wù)按照GSA框架當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)入分析階段后才真正開始發(fā)展為高價(jià)值量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、具有產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益的潛力。我們認(rèn)為，在法律法規(guī)、社會(huì)倫理、普遍輿論的因素下，運(yùn)營商的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)需要達(dá)到“平衡點(diǎn)”。目前主流方式是把數(shù)據(jù)要素能力和云網(wǎng)能力綁定，以云和CT的方式輸出數(shù)據(jù)價(jià)值。以IDC統(tǒng)計(jì)的視角，未來數(shù)據(jù)服務(wù)（igDtandnytcs）的主要形式和增速貢獻(xiàn)大多來自于云服務(wù)；《數(shù)據(jù)二十條》也鼓勵(lì)公共數(shù)據(jù)在保護(hù)個(gè)人隱私和保公共安全的前提下，按照“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見”的要求，以模型、核驗(yàn)等產(chǎn)品和服務(wù)等形式向社會(huì)提供。圖12：預(yù)計(jì)未數(shù)據(jù)服務(wù)的主要形式和市場(chǎng)增貢獻(xiàn)以云服務(wù)為主（單：十億美，市場(chǎng)規(guī)模）

圖13：數(shù)變現(xiàn)（或貨幣化的價(jià)更多體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)洞察，而原始數(shù)據(jù)價(jià)值有限0

AEEEEccdsrvce（公有云服）

-rssrsfwre本地部署）lrw右）ICorddeBgaaadaSoareoreas,2

Soake:MOERNAMONETITIONSTRTEGIES數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義是“數(shù)字”的拉動(dòng)、倍增效應(yīng)?？梢詫?shù)據(jù)比喻為原始蔬菜、生肉，濟(jì)活動(dòng)單一第一產(chǎn)業(yè)的交易附加值低確權(quán)SG安全不可控但數(shù)據(jù)的價(jià)值運(yùn)（數(shù)據(jù)服務(wù)走向了第三產(chǎn)業(yè)，提供“預(yù)制菜”“半成品甚至“成品大餐附加值更高，產(chǎn)業(yè)鏈拉長且各環(huán)節(jié)均可以受益，能夠和ICT新技術(shù)融合，符合確權(quán)、SG、安全可控要求。對(duì)于運(yùn)營商而言，平臺(tái)化的變現(xiàn)模式選擇既是結(jié)合主觀情況，也是客觀必要。我國CT行業(yè)的國情下，數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的硬件采購占比很高，較多依賴于云和底層設(shè)施。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，中國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)2021年整體規(guī)模超110億美元，且有望在2025年超過250億美元。但與美國等區(qū)域不同，中國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的軟件訂閱制服務(wù)占比較低，本地部署及私有云模式仍需要采購大量硬件設(shè)備至2025年硬件預(yù)計(jì)將吸收中國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)約40%的投資規(guī)模，超過軟件和服務(wù)增長穩(wěn)定大數(shù)據(jù)軟件市場(chǎng)占比將逐年提升2025年超30%的市場(chǎng)支出將流向軟件，五年CGR達(dá)到267%。運(yùn)營商aaS優(yōu)勢(shì)顯著PaaS是短板但未來產(chǎn)品力提升云盈利體現(xiàn)主要依賴于PaaS過去一輪運(yùn)營商云計(jì)算業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了第一階段的高增，公有云市場(chǎng)份額逐步進(jìn)入國內(nèi)市場(chǎng)一梯隊(duì)，最大優(yōu)勢(shì)在于底層網(wǎng)絡(luò)、渠道等基礎(chǔ)資源；但市場(chǎng)仍擔(dān)憂運(yùn)營商的云業(yè)務(wù)口徑更多以IS、集成等為主缺乏核心產(chǎn)品能力我們認(rèn)為運(yùn)營商基于云網(wǎng)IS的平臺(tái)化能力（即PS是進(jìn)一步價(jià)值創(chuàng)造的核心,未來云產(chǎn)品能力和云盈利的提升預(yù)體現(xiàn)為以數(shù)據(jù)平臺(tái)為代表的PS重估。運(yùn)營商內(nèi)部管理架構(gòu)導(dǎo)致了數(shù)據(jù)大多沉淀在省公司，需要平臺(tái)化的專業(yè)子公司幫助數(shù)據(jù)變現(xiàn)運(yùn)營商業(yè)務(wù)開展的實(shí)體是各地區(qū)的分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)資源也因此沉淀在省一級(jí)公；加之運(yùn)營商內(nèi)部省公司、專業(yè)公司、研究院等部門眾多，業(yè)務(wù)屬性、組織形式等差異致使部門間盈利能力差異大。以中國移動(dòng)為例，2020年口徑下主要控股子公司中廣東、浙江江蘇省公司凈利潤在27167、10474、10967億元，對(duì)比終端公司、物聯(lián)網(wǎng)公司分別虧損302234億。因此內(nèi)部戰(zhàn)略協(xié)同和資源分配格外關(guān)鍵平臺(tái)化的專業(yè)子公司與中臺(tái)機(jī)制是解決數(shù)據(jù)要素生產(chǎn)關(guān)系的重要途徑。圖14：中國移為例運(yùn)營商內(nèi)部組織架構(gòu)龐大中國移動(dòng)社會(huì)責(zé)任報(bào)告，研究平臺(tái)中臺(tái)曾是互聯(lián)網(wǎng)公司熱門概念當(dāng)前對(duì)運(yùn)營商數(shù)據(jù)變現(xiàn)亦有較高實(shí)際意義2015年阿里提出中臺(tái)戰(zhàn)略構(gòu)建“大中臺(tái)小前臺(tái)的組織機(jī)制和業(yè)務(wù)機(jī)制2018年阿里又提出“業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)雙中臺(tái)戰(zhàn)略對(duì)運(yùn)營商而言平臺(tái)/中臺(tái)的機(jī)制與內(nèi)部投入產(chǎn)出模式相吻合，電信天翼云、移動(dòng)信息技術(shù)中心、聯(lián)通數(shù)科等專業(yè)部門或子公司均有助于理順內(nèi)部協(xié)同關(guān)系和業(yè)務(wù)拓展邏輯2021年中國電信對(duì)云計(jì)算業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)“分改子”天翼云科技有限公司下設(shè)31個(gè)省云分公司整合云計(jì)算人才與能力，同時(shí)將涉云相關(guān)優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)業(yè)務(wù)注入云公司，是平臺(tái)/中臺(tái)的機(jī)制的體現(xiàn)。紅利起點(diǎn)三大運(yùn)營商數(shù)據(jù)要素實(shí)踐（一）中國移動(dòng)：龍頭解構(gòu)，基于AaaS中臺(tái)，從互聯(lián)網(wǎng)走向SSN數(shù)聯(lián)網(wǎng)。中國移動(dòng)已形成了數(shù)全產(chǎn)業(yè)鏈條的服能力。除了直接提供大數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)，中移動(dòng)還可以面向數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供數(shù)據(jù)商服務(wù)和第三方托管等服務(wù)、面向數(shù)據(jù)交易所提供據(jù)交付一體化支撐平臺(tái)、面向數(shù)據(jù)應(yīng)用方提供數(shù)據(jù)治理與運(yùn)營服務(wù)等。圖15：中國移動(dòng)面向數(shù)據(jù)流程整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條提供服務(wù) 中國移動(dòng)，研究首先，作為數(shù)據(jù)提供方，中國移動(dòng)提出“連接+算力+能力”的新型信息服務(wù)體系，接對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，算力對(duì)應(yīng)云，能力對(duì)應(yīng)智慧中臺(tái)。1年公司發(fā)布智慧中臺(tái)AaaS，包括業(yè)務(wù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)，其中的“數(shù)據(jù)中臺(tái)”匯集了內(nèi)外部的價(jià)值數(shù)據(jù)，形成企業(yè)級(jí)可服用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)“海量數(shù)據(jù)資源向資產(chǎn)、資本的轉(zhuǎn)換”。中國移動(dòng)發(fā)布“梧桐生態(tài)合作平臺(tái)”，沉淀大數(shù)據(jù)通用能力，提供產(chǎn)品孵化、數(shù)據(jù)脫敏產(chǎn)品打造等服務(wù)4萬臺(tái)x86服務(wù)器、移動(dòng)全量高價(jià)值數(shù)據(jù)提供資產(chǎn)目錄及50多種大數(shù)據(jù)服務(wù)工具。目前中國移動(dòng)已形成“2+4”能力架構(gòu)體系，提供工具和算法2類基能力，可比喻為“廚具和菜譜”；以及4類核心數(shù)據(jù)能力，可比喻為“食材”；在數(shù)據(jù)臺(tái)這個(gè)可復(fù)用共享的“廚房”里，這些元素按需組合，可以靈活滿足“美食”的需求。前，中國移動(dòng)梧桐大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)規(guī)模已累計(jì)超600P，日采集量超55P，日處理量27P。應(yīng)用模式按照數(shù)據(jù)顆粒度遞增、靈活性與成本遞減，有下列幾種：服務(wù)輸出模式，類似于數(shù)據(jù)的“自助超市”，提供PI、DaS、SDK調(diào)用，顆粒度小、靈活性高；入駐開發(fā)模式，類似于數(shù)據(jù)的“共享廚房”，提供配套組件和PS開發(fā)平臺(tái)，顆粒度中等、靈活度較高；應(yīng)用服務(wù)模式，類似于數(shù)據(jù)的“快餐車”，提供SaS，交付應(yīng)用，顆粒度大，使用成本低。圖16：中國移動(dòng)“梧桐門戶”數(shù)中是云能力的一部分 中國移動(dòng)，研究目前中國移動(dòng)已商用的基于數(shù)據(jù)的主服務(wù)包括：移動(dòng)認(rèn)證，基于93億用戶構(gòu)建以手機(jī)號(hào)為統(tǒng)一賬號(hào)的認(rèn)證體系，面向B端提供身認(rèn)證、信任登陸、應(yīng)用互聯(lián)和安全服務(wù)；同時(shí)提供號(hào)碼認(rèn)證、用戶授權(quán)、能力鑒權(quán)和區(qū)塊鏈存證的安全能力，保護(hù)數(shù)據(jù)價(jià)值。特點(diǎn)：運(yùn)營商獨(dú)有的網(wǎng)關(guān)取號(hào)鑒權(quán)、數(shù)據(jù)均脫敏等SK開放。位置大數(shù)據(jù)，位置數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、清洗、計(jì)算、安全脫敏，聚焦人、物、位置點(diǎn)基站行政區(qū)域交通路線建筑樓宇的位置分析特點(diǎn)0米定位精度安全合規(guī)，滿足人口流動(dòng)檢測(cè)網(wǎng)點(diǎn)選址應(yīng)急管理、疫情防控重點(diǎn)區(qū)域管控等需求PaaSaaS開放。內(nèi)容洞察，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集解析存算和安全管控特點(diǎn)日均采集PB級(jí)互聯(lián)網(wǎng)據(jù)、億萬條內(nèi)容庫，穩(wěn)定識(shí)別近0個(gè)行業(yè)、0萬主流應(yīng)用，用于行業(yè)分析、金融信貸評(píng)估、商品推薦、廣告營銷等。PaaS、aaS開放。此外中國移動(dòng)布局多方安全計(jì)算（MPC）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（fdrallrn）等新技術(shù)，提供包括電子簽章（基于CMCA證書、區(qū)塊鏈、實(shí)名身份核驗(yàn)、可信時(shí)間戳等關(guān)鍵技術(shù)，提供簽約服務(wù)）、安全計(jì)算等在內(nèi)的數(shù)據(jù)服務(wù)。其次運(yùn)營商也較多借“生態(tài)伙伴力量挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值2022年12月12日，中國移動(dòng)為啟明星辰、亞信科技、科大訊飛、人民信息、梆梆安全等5家企業(yè)優(yōu)質(zhì)能力表頒發(fā)“S+”生態(tài)伙伴能力認(rèn)證證書。再次，基于上述梧桐大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)據(jù)中臺(tái)，中國移動(dòng)進(jìn)一步發(fā)布SSN數(shù)聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)聯(lián)網(wǎng)是中國移動(dòng)面向數(shù)據(jù)流通各環(huán)節(jié)，為場(chǎng)內(nèi)集中交易、場(chǎng)分散交易提供的低成本高效率可信賴流通基礎(chǔ)設(shè)施為數(shù)據(jù)商品流通提“數(shù)據(jù)物流”服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)就近接入、廣域覆蓋、可信數(shù)據(jù)交付、安全可控、合規(guī)可證。關(guān)鍵功能包括：算力網(wǎng)絡(luò)算力規(guī)模80FLOPS網(wǎng)絡(luò)時(shí)延全國20ms省級(jí)5s地市級(jí)1s，云專網(wǎng)覆蓋304個(gè)地市，省際骨干網(wǎng)帶寬超800Tps。信息共享服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。移動(dòng)部署9個(gè)一級(jí)資源池和31個(gè)省資源池、71個(gè)N節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)可就近接入、全網(wǎng)可達(dá)。當(dāng)前移動(dòng)數(shù)據(jù)承載能力650P，日處理量達(dá)27P。一體化數(shù)據(jù)交付高密數(shù)據(jù)交付領(lǐng)域移動(dòng)自研隱私計(jì)算開放平臺(tái)，支持業(yè)界主流算子算法；低密數(shù)據(jù)交付領(lǐng)域，通過API、SS、報(bào)告等方式提供服務(wù)。此外提供基于塊鏈的計(jì)費(fèi)計(jì)量、存證確權(quán)，以及數(shù)據(jù)開發(fā)的低代碼工具。圖17：數(shù)聯(lián)網(wǎng)是中移動(dòng)從傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)向算力網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)的體現(xiàn) 數(shù)據(jù)要素流通與治理產(chǎn)業(yè)高峰論壇，研究圖18：移動(dòng)數(shù)聯(lián)網(wǎng)已廣泛電信、金融、政府營銷等領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)要素流通與治理產(chǎn)業(yè)高峰論壇，研究（二）中國電信：大數(shù)據(jù)能力和天翼云算力基礎(chǔ)深度綁定。數(shù)據(jù)與算力相結(jié)合，預(yù)計(jì)產(chǎn)品力持續(xù)提升。運(yùn)營商人工智能早期應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)支撐和劃等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，后續(xù)成為云與ICT的重要產(chǎn)品。電信大數(shù)據(jù)平臺(tái)和天翼云深度融合：以公有云、專屬云、私有云多種模式，提供數(shù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化的服務(wù)；自研I平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)注、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型推理的全流程服務(wù)。中國電信依托云網(wǎng)運(yùn)營部（大數(shù)據(jù)和I中心）構(gòu)建“星漢大數(shù)據(jù)和I平臺(tái)”，代產(chǎn)品包括旅游大數(shù)據(jù)平臺(tái)、交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)等，依靠電信大數(shù)據(jù)平臺(tái)、自有/外部數(shù)據(jù)能提供PS到SS服務(wù)2013年中國電信針對(duì)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行采集分析2015年正式成立集團(tuán)數(shù)據(jù)中心；2022年基于大數(shù)據(jù)和AI中心成立數(shù)字智能科技分公司。2年底中國電信發(fā)布星河AI平臺(tái)，搭載“集團(tuán)、省、邊、端”四級(jí)算力及調(diào)度系提供AI能力的統(tǒng)一納管入口，支持視頻數(shù)據(jù)音頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)接入，解決數(shù)據(jù)樣本短缺問題，實(shí)現(xiàn)AI能力的應(yīng)用封裝打通線上售賣渠道，幫助省市化解落地難題，以到端、原子能力及標(biāo)準(zhǔn)OpeAPI三種標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行交付。電信“星河AI平臺(tái)”提升云PaaS能力。據(jù)科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)，中國電信已全面布局大模型技術(shù)研發(fā)并取得階段性成果，積極關(guān)注產(chǎn)業(yè)版“ChtGPT”并已具備相關(guān)技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ)初步具備文章續(xù)寫、主題寫作、同義句生成、多輪對(duì)話和長文本摘要等能力，旨在打造向電信領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)版生成式技術(shù)的端到端產(chǎn)品化能力。在算力方面，作為AIPaaS的中臺(tái)資源底座，星河AI平臺(tái)已部署遍布全國各省、持統(tǒng)一調(diào)度的上萬張的GPU卡資源，計(jì)劃兩年內(nèi)將超20萬張，滿足各類客戶和合作伙的快捷接入、按需調(diào)度。（三）中國聯(lián)通：率先成立大數(shù)據(jù)子公司，單獨(dú)拆分收入。聯(lián)通大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)對(duì)外商業(yè)應(yīng)用的集中運(yùn)營主體和全網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)外的統(tǒng)一出口，Hadoops生態(tài)核心覆蓋基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算與挖掘及數(shù)據(jù)服務(wù)多個(gè)環(huán)節(jié)。中國聯(lián)通成立聯(lián)通大數(shù)據(jù)，后整合至聯(lián)通數(shù)科（聯(lián)通云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧安全、系統(tǒng)集成子公司整合），優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在龐大的客戶群，高頻次、高互動(dòng)性的實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)軌跡以及用戶的通信上網(wǎng)等數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)連續(xù)性、真實(shí)性和實(shí)時(shí)性強(qiáng)，以及算力部署支持?jǐn)?shù)據(jù)價(jià)值挖掘。數(shù)據(jù)來源包括IT生產(chǎn)系統(tǒng)（內(nèi)部數(shù)據(jù)）、業(yè)務(wù)平臺(tái)（內(nèi)部數(shù)據(jù)）、通信網(wǎng)絡(luò)（內(nèi)部據(jù)，流量、信令）、互聯(lián)網(wǎng)爬蟲、外部合作伙伴數(shù)據(jù)等。圖19：中國聯(lián)通成立專門的大數(shù)據(jù)公司，體現(xiàn)國企改革特，后續(xù)整合至聯(lián)通數(shù)科中國聯(lián)通，研究中國聯(lián)通的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化推進(jìn)模型是“雙基座、一循環(huán)”?！半p基座”指支撐數(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)的“工場(chǎng)生產(chǎn)基座”和支撐數(shù)據(jù)要素流通環(huán)節(jié)的“市場(chǎng)流通基座”；而“一循環(huán)”指市場(chǎng)到工場(chǎng)的供需循環(huán)，提供數(shù)據(jù)供給和數(shù)據(jù)運(yùn)營兩方面服務(wù)。此外聯(lián)通還提出了“憑證流通”和“服務(wù)流通”的雙流通機(jī)制，以憑證流通代替實(shí)流通。比如在個(gè)人貸款場(chǎng)景下，個(gè)人的通信征信數(shù)據(jù)可以由運(yùn)營商出具憑證，由貸款人交憑證給銀行，而不是具體的原始數(shù)據(jù)。圖20：中國聯(lián)已形成了較成熟數(shù)據(jù)商業(yè)化運(yùn)營體系 數(shù)博會(huì)，研究據(jù)中國聯(lián)通年報(bào)，大數(shù)據(jù)方面，升級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)、數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全服務(wù)、I、區(qū)塊鏈服務(wù)能力，聚焦政務(wù)、金融、文旅、交通等行業(yè)，優(yōu)化政務(wù)大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、文旅大數(shù)據(jù)、行業(yè)I產(chǎn)品及“行業(yè)+區(qū)塊鏈”產(chǎn)品體系；持續(xù)服務(wù)疫情防控與復(fù)工復(fù)產(chǎn)支撐8項(xiàng)區(qū)塊鏈試點(diǎn)成功入選國家區(qū)塊鏈創(chuàng)新應(yīng)用試點(diǎn)近年來中國聯(lián)通為超過20個(gè)省級(jí)政府100個(gè)地市級(jí)政府提供數(shù)字政府建設(shè)服務(wù)為25個(gè)部委提供大數(shù)據(jù)能力支撐22年聯(lián)通大數(shù)據(jù)收入達(dá)人民幣0億元，同比增長5。運(yùn)營商數(shù)資產(chǎn)如何定價(jià)？數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)或貨幣化的方式包括市場(chǎng)法、成本法、收益法三類。市場(chǎng)法依賴于擁有活躍交易的外部市場(chǎng)和公允的交易數(shù)據(jù)參考和某項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)類似屬性的資產(chǎn)（可比數(shù)據(jù)資產(chǎn)）的交易情況，參考其市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行定價(jià)；成本法考慮某項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)再生產(chǎn)的成本或替代成本；收益法則從開源節(jié)流兩個(gè)視角參考數(shù)據(jù)帶來的增量?jī)r(jià)值或成本節(jié)省來確定價(jià)值，此外基于資產(chǎn)未來可帶來利益流入的現(xiàn)金流法等在業(yè)界也有討論。嘗試討論運(yùn)營商數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)思路，如下。（一）市場(chǎng)法情景下，可以選取可比數(shù)據(jù)的交易情況來定價(jià)?？梢詤⒖歼\(yùn)營商C端紅利期較多使用的“EID/用戶”估值體（即單用戶EID）對(duì)照當(dāng)前存在活躍交易且可比的數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)營商數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行定價(jià)?？梢詤⒖济绹鴶?shù)據(jù)公司Efx（征信數(shù)據(jù)公司）的情況，其herkNubr數(shù)據(jù)庫擁有152億條活躍記錄、604億條總量數(shù)據(jù)，包括來自200多萬家機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)的個(gè)人就業(yè)和收入數(shù)據(jù)2022年Efx實(shí)現(xiàn)收入5122億美元若對(duì)應(yīng)活躍數(shù)據(jù)，則折合每條記錄收入337美元。若以此為假設(shè)測(cè)算運(yùn)營商數(shù)據(jù)潛在價(jià)值以中國移動(dòng)為例假設(shè)9.75億戶移動(dòng)用（截至22年底），若對(duì)標(biāo)qiax在類似場(chǎng)景、類似模式下應(yīng)用對(duì)應(yīng)每用戶數(shù)（即每條記錄）收入30美元，且均充分產(chǎn)生價(jià)值，則可粗略計(jì)算數(shù)據(jù)價(jià)值在90億美元以上（實(shí)際兩者數(shù)據(jù)可比程度有待探討）。此外市場(chǎng)公允價(jià)值的收并購也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)的重要參考。當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)并未在資負(fù)債表中統(tǒng)一核算，因此預(yù)計(jì)在科技公司收并購的交易中，數(shù)據(jù)價(jià)值最終體現(xiàn)為收購溢或商譽(yù)中的一部分。參考社交公司收并購案例，由于用戶既創(chuàng)建數(shù)據(jù)、也通過廣告業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體現(xiàn)價(jià)值因此若將用戶或MU（月活的價(jià)值對(duì)應(yīng)為數(shù)據(jù)的價(jià)值則可做出如下計(jì)算：Fcbk于2012年收購Instrm時(shí)，每個(gè)MU的估值為20美元（10億美元對(duì)價(jià)，Itarm約5000萬MU）；微軟于2016年收購LkeIn時(shí)，每個(gè)用戶或每個(gè)MAU對(duì)應(yīng)估值為61美元或247美（262億美元對(duì)價(jià)LieIn約4330萬用戶、1060萬MU）。若未來國內(nèi)市場(chǎng)有成熟數(shù)據(jù)公司的收并購案例，預(yù)計(jì)可以成為運(yùn)營商數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)的參考。綜上推，在市場(chǎng)法下，預(yù)計(jì)運(yùn)營商每個(gè)活躍用戶產(chǎn)生的每條活躍數(shù)據(jù)或可對(duì)應(yīng)數(shù)十美元、折合數(shù)百元人民幣數(shù)量級(jí)的市場(chǎng)價(jià)值。結(jié)合國內(nèi)運(yùn)營商用戶數(shù)體量，則可推測(cè)千元數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)價(jià)值。（二）成本法情景下，可以按照數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、或分析的成本來定價(jià)，但較難體現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)際價(jià)值以移動(dòng)云的對(duì)象存儲(chǔ)OS價(jià)格為例標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)定價(jià)012元/G/月，不考慮外網(wǎng)流入流出的帶寬成本和數(shù)據(jù)請(qǐng)求成本移動(dòng)梧桐平臺(tái)數(shù)據(jù)規(guī)模已累計(jì)超600B則上述假設(shè)下的數(shù)據(jù)年存儲(chǔ)成本約9億元；若進(jìn)一步累加數(shù)據(jù)采集與分析環(huán)節(jié)的成本，預(yù)計(jì)600PB數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的年成本在10億數(shù)量級(jí)?；蚩梢詤⒈緢?bào)告22部分，假設(shè)以運(yùn)營商每年?duì)I銷投入的一定比例，作為數(shù)據(jù)對(duì)內(nèi)應(yīng)用的替代成本。該方法較難公允體現(xiàn)運(yùn)營商數(shù)據(jù)資產(chǎn)在流通過程中的價(jià)值，因未考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的預(yù)收益，預(yù)計(jì)評(píng)估結(jié)果低于實(shí)際價(jià)值，且運(yùn)營商業(yè)務(wù)成本較難獨(dú)立分拆，猜測(cè)未來僅在報(bào)端核算時(shí)有參考意義。（三）收益法情景下，運(yùn)營商數(shù)據(jù)價(jià)值可以錨定收入成長框架）收入角度，數(shù)據(jù)相關(guān)收入已初具規(guī)模。運(yùn)營商已主動(dòng)披露數(shù)據(jù)或中臺(tái)相關(guān)收入中國聯(lián)通2022年大數(shù)據(jù)收入40億，同比增長58%。中國移動(dòng)2022年中臺(tái)能力數(shù)量889項(xiàng)，月調(diào)用量均值達(dá)到1374億次（YY+684%），全年能力變現(xiàn)收入超100億元，大數(shù)據(jù)收入32億元，同比高增961%。另以中國移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的承載部門“信息技術(shù)中心”為例，整合自原集團(tuán)公司業(yè)務(wù)撐系統(tǒng)部中國移（深圳）有限公司南方基地IT支撐中心政企公司M域團(tuán)隊(duì)前“一套人馬、多塊牌子”（IT管理委員會(huì)辦公室、大數(shù)據(jù)中心、信息技術(shù)有限公司、中國移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司信息技術(shù)分公司參考公司招股書信息技術(shù)有限公司2020、20211分別實(shí)現(xiàn)279億、3億元凈利潤，推測(cè)公司能力中臺(tái)正保持高速成長，且有盈利能力保證。數(shù)據(jù)或中臺(tái)收入體量與云收入對(duì)比，規(guī)模已較為可觀，預(yù)計(jì)重估空間大。若將上述已披露的數(shù)據(jù)相關(guān)收入與運(yùn)營商云計(jì)算收入進(jìn)行比較2022年中國移動(dòng)云收入503億能力變現(xiàn)收入已接近云規(guī)模的20%大數(shù)據(jù)直接帶來的收入超過云規(guī)模的6%對(duì)比DICT收入整體已超860