RWA를 위한 데이터 자산은 어떻게 설계되나요?

출처: 예 카이첸

지난주 홍콩 애드미럴티에 위치한 홍콩-중국 금융 엘리트 교류센터에서 열린 데이터 크로스보더 심포지엄에서는 상무부 연구소, 홍콩과기대, 기업, 협회 등 많은 엘리트들이 데이터의 국경 간 흐름 등 최신 이슈에 대해 함께 논의했습니다. 참고하실 수 있도록 요약본과 함께 연설 내용을 정리하고 보완하여 디지털 자산과 RWA에 관한 기사를 작성했습니다.

지난 2년간 데이터 요소와 디지털 자산 거래소에 대한 많은 정책과 논의가 있었습니다. 국가 빅데이터국 및 관련 데이터 국 조직이 설립되면서 데이터 요소가 중요한 방향이 되었고, 데이터 자산 거래소에 대한 논의가 커지기 시작했습니다. ruiHe Capital은 주로 인가된 거래소 및 홍콩 투자 금융 기관과 협력할 RWA 투자 은행 준비에 집중해 왔습니다. RWA는 웹2.5, 전통적인 실물 자산과 토큰화, 전통 자산과 금융을 웹3.0 및 암호화폐 자산과 융합한 것으로 과도기적이고 타협된 중간 상태에 해당합니다. 심포지엄에서 홍콩과기대 왕 총장이 추천한 홍콩 RWA는 데이터 자산에 매우 적합한 상태입니다.

본토에서 데이터 자산을 테이블 및 데이터 담보 금융으로 촉진하기 위해 기본적으로 국유 기업이 새로운 금융 채널을 제공하는 것은 대규모 개인 데이터 또는 산업 데이터를 보유한 대부분의 기업이 국유 기업이기 때문에 기본적으로 테이블 및 대출로 국유 기업에 물을 방출하는 은행에 지나지 않으며 기본적으로 "자산의 유동성이 없습니다. ".

데이터, 무역 또는 거래? 거래라면 데이터가 상품이고, 거래라면 데이터 자산을 의미합니다. 자산은 데이터 자체가 아니며, 데이터는 직접 사고 팔 수 있는 것이 아니며, 특히 데이터 프라이버시 보호 규정과 관련해서는 내가 어떤 데이터를 사려고 한다고 말하는 경우는 거의 없고, 소비자의 특정 속성에 도달하기 위해, 대출이나 계약 체결을 위해 더 정확한 신용 평가를 받기 위해 등 간접적인 목적이 있는 경우가 많습니다. 또한 이러한 데이터는 은행, 위챗, 헬스케어 등과 유사한 데이터인 개인 데이터와 기업, 부품 키트, 제조, 마케팅 및 판매 재고 등과 유사한 데이터인 산업 데이터로 세분화됩니다.

자산 유동화의 관점에서 보면 데이터 자산은 금융 자산의 수익 또는 현금 흐름이라는 목적을 달성하기 위해 이를 기반으로 더 많이 활용됩니다. 이는 ADF 산업 분석 프레임워크(ADF: 자산-딜-금융)의 관점에서 분석하면 매우 명확해집니다.
데이터를 자산화하는 방법=RWA는 좋은 방향이자 모델입니다.RWA 모델은 실제 물리적 자산의 직접 거래 대신 자산화 및 토큰화되어 2차 시장 유동성을 가진 기초 자산의 현금 흐름 또는 기대 수익에 기반합니다. 따라서 RWA는 데이터 자산의 '거래'에 특히 적합합니다.

홍콩의 RWA 관련 정책을 살펴보면, 데이터와 관련해서는 '데이터 유통 촉진 및 데이터 보안 보호에 관한 홍콩의 정책 선언'을 통해 첫째, 자산의 익명성 보장, 둘째, 블록체인 기술을 활용한 데이터 유통 인프라 구축 등 몇 가지 사항을 언급하고 있습니다.

데이터는 어떻게 가치 있는 금융 '자산'이 될 수 있을까요?

첫째, 고도로 디지털화된 애플리케이션 시나리오가 있습니다. 데이터를 가치 및 가치 격리(SPV) 체인에서 실현하여 "SPV + 스마트 계약 + 현금 흐름" 데이터 자산을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 푸보 그룹의 핵심 사업인 스트리밍 미디어 콘텐츠 판권 서비스는 스트리밍 미디어 콘텐츠가 완전히 온라인 상태이고 현금 흐름과 수익 분배도 디지털과 온라인이기 때문에 전형적인 RWA 데이터 자산으로 설계할 수 있습니다.

둘째, 데이터 간접 파생 결제 시나리오입니다. 앞서 언급한 데이터가 간접적으로 신용을 창출하거나 신용을 향상시키는 경우로, 예를 들어 분산 네트워크 기반의 디핀 프로젝트와 합의에 의해 장부가 생성된 데이터를 금융자산 관점에서 신용 또는 신용 향상 가치를 창출하고 기관이 지불할 의사가 있는 경우입니다. 예를 들어, 개인 데이터, 운전 습관 등을 개인 신용 및 보험 가격 책정 알고리즘에 가치 있는 데이터 자산으로 변환하여 보험사가 비용을 지불하는 자동차 분산 네트워크인 도모 프로젝트(Domo project)가 있습니다.

그리고 데이터 시나리오의 중개적 가치도 있습니다. 전문가들은 데이터의 물물교환에 대해 언급했는데, 실제로 해외 무역에서 해외 국유 기업의 가상 대규모 자산 풀에 해당하는 국유 기업의 SASAC 쿼터가 있기 전에 복잡하고 높은 외환 결제 비용을 다시 지불 한 다음 구매하러 나갈 필요가 없지만 직접 물물 교환을 통해 자본 비용을 절감하여 조달 효율성을 높일 수 있습니다. 세부 데이터와 가격 책정 알고리즘을 통해 생성된 전자 크레딧에서 발생하는 이 중개 가치도 유사한 RWA 상품입니다.

데이터 자산에 대한 RWA는 여러 단계를 거쳐야 합니다.
첫 번째 단계는 데이터 자산을 금융 상품으로 포장하고 설계하는 것이며, 두 번째 단계는 자산의 토큰화, 세 번째 단계는 거래이며 향후 현금 흐름의 토큰화와 금융 파생상품 2단계로 계속 확대될 수 있습니다.

본토 데이터 자산의 경우 다음과 같은 경로가 있을 수 있습니다.
본토 데이터 자산, 홍콩 기관에 VIE 구조를 설정하는 로드맵을 얻고, 홍콩 기관이 데이터 자산 RWA를 발행하고, 홍콩 허가 거래소에서 거래 및 투자, 본토 기업과 관련된 외국인이 전액 소유한 WFOE의 VIE 구조를 통해 순환을 형성합니다.

데이터 자산은 데이터 자체뿐만 아니라 데이터 비식별화, 라벨링 및 자산 권리, 애플리케이션 오케스트레이션, 가격 알고리즘, 거래 및 유동성 풀에 이르기까지 디지털 자산 생태계가 존재합니다. 개인 데이터와 달리 산업 데이터는 자산화하기가 더 쉬울 수 있습니다. 산업 데이터는 종종 인더스트리 4.0의 디지털화 정도와 결합되어 산업 신용 가치를 창출할 뿐만 아니라 무역, 공급망 금융, 산업 자본에 가치를 제공할 수 있기 때문에 데이터 자산화를 위한 시나리오와 현금 흐름의 원천이 더 풍부해질 것입니다.

산업 데이터 자산의 복잡성은 데이터 자산 풀링에 기반한 동적 데이터 자산 가격 책정 알고리즘과 AIGC와 같은 기술을 결합하여 다양한 산업 체인 및 산업 데이터를 실현하고, 자산과 중개자의 가치 가격을 합리적이고 동적으로 형성할 수 있도록 합니다.

그 자리에 있던 한 친구가 데이터 자산에 적합한 산업은 어떤 것이냐고 물었습니다. 여기서 예카이는 몇 가지 산업을 요약했습니다.

1) 문화 콘텐츠 스트리밍 미디어, 핵심은 온라인 스트리밍 콘텐츠, 전통적인 영화와 텔레비전 흥행이 아니라 그 콘텐츠 스마트 박스, 네트워크 비디오 플랫폼, 마이크로 단편 드라마의 바다에서 문화, 틱톡 등, 이들의 스트리밍 콘텐츠는 완전히 온라인 구독 충전 결제였습니다.

2)신에너지 광 저장 충전 분산 네트워크, 중국의 광 저장 충전 용량은 세계의 80 %를 차지했지만 주로 하드웨어, 녹색 전력 데이터 자산 공간에서 생성 된 상대적으로 약하고 완전히 시장성있는 분산 네트워크 장비의 소프트 측면은 매우 크고, 중국, 소프트 자산 가격 거래 금융 및 미국과 유럽에서 하드웨어 제조 능력이 없으며,

3) 왕 회장이 언급한 AI 산술, AI 산술은 주로 데이터의 계산 및 처리에 있으며, 우리는 현재 대규모 모델의 중앙 집중식 교육뿐만 아니라, 이러한 요구의 추론 및 렌더링의 많은 응용 시나리오는 조달 요구의 규모, 효과적인 AI 산술 데이터 자산의 형성을 기반으로 할 수 있으며,

4. ) 디지털 및 전자 처방전 등의 보급, 진단 치료 스마트 웨어러블 기기, 만성 질환용 스마트 기기 등 의료 빅 헬스, 분산 네트워크 생성 데이터 자산의 형성으로 개인 건강 자산 및 서비스 조직 자산과 결합할 수 있으며,

5) 스마트 웨어러블, 만성 질환용 스마트 기기 등 산업 4.0 지원 제조업, 인더스트리 4.0을 통해 생산된 데이터 자산이 개인 건강 자산 및 서비스 조직 자산과 결합할 수 있다. /스마트 가전, 휴대폰, 지능형 로봇 등과 같은 개인 및 특정 응용 시나리오와 깊이 통합된 이러한 데이터도 결합하여 가치 있는 데이터 자산으로 설계할 수 있습니다.

요약하면, 데이터 자산은 RWA에 적합하며 데이터 자산 RWA는 데이터 디지털화, 증권화 및 글로벌화를 달성할 수 있습니다.