ESG数据资产化： 风险与治理白皮书（2025） 财联社 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 课题组简介 参与单位： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 财联社 课题组组长: 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 课题组成员： 赵毅波 财联社编委 周 京 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心总监 黄旌沛 清 金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 从学术研究的角度看，ESG数据资产化是一个典型的交叉学科命题，它横跨 金融学、计算机科学、法学与环境科学等多个领域。其核心在于解决两大难题： 一 互动。这包括顶层的法律法规完善、中层的行业标准制定、以及微观的企业内控 机制建设。正如我们在研究中反复强调的，一个成功的ESG数据资产化市场， 必然是一个高度依赖信任的市场。构建信任，是技术、法律与商业模式创新的终 极目标。 我们期待本白皮书能引发更广泛、更深入的讨论，凝聚共识，共同推动中国 ESG数据资产市场的健康、有序与创新发展，为全球可持续金融体系贡献中国智 慧与中国方案。 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任

数据资产驱动苏州制造业数字化转型的 机制研究 中国电子技术标准化研究院华东分院 2025 年 I 摘 要 在当今数字化转型的时代浪潮中，数据资产已成为企业 运营的核心驱动力，深度融入生产、管理与决策全链条，受 到高度关注，并在宏观层面成为数字经济体系的重要组成部 分，在微观层面成为企业创新与价值重塑的关键要素。苏州 凭借雄厚的制造业基础以及完善的产业体系，为数字化转型 筑牢了 面临着诸多挑战。苏州制造业亟须深度挖掘数据资产价值， 以数据驱动创新，以创新引领发展，从而打造核心竞争力， 实现高质量发展。 本文首先系统梳理了数据资产的基本概念，并从多维度 构建数据资产分类框架。其次，深入介绍数据资产管理的关 键支撑技术体系，聚焦区块链、人工智能和虚拟现实等新兴 技术在其中的作用。再次，定义了数据资产化的三个重要阶 段，即业务数据化、数据资源化和数据资产化，并且明确数 据资产化的实施路径。同时，本文列举了多个数据资产在制 据资产化的实施路径。同时，本文列举了多个数据资产在制 造业中的经典应用场景，为制造业企业提供了可借鉴的路径 与参考。此外，报告还深入探讨了数据资产从多个维度驱动 制造业数字化转型的机制，揭示其在制造业数字化转型中的 关键作用。 最后针对苏州制造业的具体情况，深入分析其在数据资 产管理的难点和痛点，全面总结亟须解决的问题和挑战，为 有效应对这些挑战，提出了切实可行的建议对策。最后提出 全面促进制造业数字化转型升级的创新建议。

智能 AI 预警 工地设备管控 劳务管理 工地安全监控 工地资产管理 园 区 应 用 服务 智 慧 园 区 数 字 平 台 网 络 联 接 园 区 南 向 终 端 信息网 局域网 防火墙 POL 光纤数字网络 炮雾机管理等 劳务管理 基于人脸识别构建刷脸通行方案，满足劳务实 名需求，支持戴口罩人脸识别、测温、健康码 教育培训 加强劳务人员安全教育及岗位技能培训，保障 施工规范以及现场人员安全 工地资产管理 算法智能识别，快速统计钢筋、钢管、盘扣、 木方等物料，简化盘点流程，降低用工成本 工地安全监控 电子围栏、烟火检测、安全帽检测、陌生人识 别等，提升监控效率，细化监管粒度，保障生 多模块集成，证照管理系统规范化应用 ■ 依权限搜索 ■ 标准化借还 ■ 防扩散水印 ■ 证照统计 证频管理 统计 证照就理 立 0 系统监控 8 资质性江照 资产性证照 合 荣露性证照 > 软 件 否 作 权 延 书 ◎ 共地证擦 台人易对象 证照统计 营 业 执 照 软件 企 业认定证书 . 屏 幕 水 印 防 止 恶 意 扩 散

管理、到资产服务的体系，源源不断地把数据 变成资产并服务于业务的，形成可持续让企业数据用起来的机制 ，让数据可见、可懂、可用、可运营。 数据中台定位 赋能业务中台和前台，实现业务增值（用户留存 / 产品销量 / 商品库存） 。 l 全域的数据融合形成全域视角： 全集团各业务单元数据的融合，以往是单一视角的看业务问题，现 在可以全域视角去看业务的提升。 l 全域的数据资产管理： 现有问题：有哪些数据没人能说的清楚，更别说用起来。 未来实现： 数据资产的发现、数据资产的管控、数据资产的评估、 数据资产的运营。 l 全面的数据价值交换： 数据提供统一的服务能力为各业务赋能，同时可以根据各数据源的 贡献情况进行数据计量 ，按此可以进行业务线之间的财务结算，可 以更直观的感受到数据资产的价值。 数据中台的三大能力 数据中台通过整合数据、产品与技术，形成共享服 台业务部门提供支撑，最终达到：数据从 零散到统一、从成本中心到资产中心、从数据孤岛到数据融通、从给数式服务到业务主题式服务。 推动业务创新 • 解决了企业中各个数据 相关开发团队各自为政 的问题，促使组织管理 • 数据中台具备强大的数据 规整能力，能够极大的提 高从数据采集、数据资产 更加扁平化 化到数据应用的工作效率， • 解决了因组织迅速膨胀、

健康养老 医药医疗 检验检测 智能科技 生态环 保 多种业态 三大战略 业务单位 战略性新兴 金融及服务 基础产业 工程设计 资产管理 咨询业务 服务保障 金融 人力资源 多种组织 控股企业 参股企业 全资企业 上市企业 资产总额 7664 亿 营业总收入 1945 亿 利润总额 461 亿 员工人数约 5 万 截至 2021 年 末 国家开发投资集团有限公司（简称“ 中成 3806 10 电子院 3678 11 创益 3657 12 资本 4546 1201 资本 + 安信 4546 1202 资本 + 信托 4546 13 财务公司 3849 14 资产 3351 15 中投咨询 3356 16 人力 3463 17 物业 3352 18 国贸 3465 19 融实 3720 20 中投保 3916 建设符合集团及 19 个板块公司的 、成本标准统一、业务流程统一、组织架构统一的“ 六统一” 要求，建立一套国投集团统一的财务集中核算系统，实现集团凭证级核算数据规范、集中、统一的目标。  梳理分析各企业会计科目、辅助核算、资产类别相关的静态数据，统计分析各级企业与集团统一规范的差异，根据不同单位 的系统类型，针对静态数据制定基础数据管控方案以及数据收集策略。  对于系统替换单位，集团的会计科目、组织、人员、往来

统物联网终端依 赖电池供电所带来的维护频繁、成本高昂等痛点问题，成为构筑万物智联生态的 关键使能技术。 无源物联网能够以极低的成本和极高的效率连接各类生产要素，将海量的实 物资产转变为可管理、可分析的数据资产，从而实现对标识对象的全要素、全流 程、全生命周期的可视化、自动化和智能化管理。通过对海量数据的深度分析与 价值运营，企业能够扩展生产要素的类型、提升要素质量、优化要素组合与生产 月，中国规上工业企业数量达 51.2 万家，其生产 线边的物料管理、生产设备与载具的追踪与调度等场景，对低成本、高效率的无 源物联网技术有着强烈需求。通过实现生产要素的全流程数字化管理，可显著提 升生产效率和资产利用率。据保守估计，该领域的市场空间将超过百亿元。 仓储行业：2025 年中国智慧仓储市场规模达到千亿级。无源物联网能够实 现海量物资的自动化出入库、高精度盘点和库位级定位，将人工操作的错误率降 差。 融合应用方面，无源物联提供的电子标识可与 AI 进一步深度融合，基于标 签反馈的海量数进行信息发掘，实现偏好趋势预测、生产质量诊断、工作效率分 析等融合服务，推动其在物流仓储、智能制造与资产管理中的落地应用。 无源物联网应用案例白皮书（2025） 7 2. 无源物联网典型应用案例 2.1. 制造行业 2.1.1. 背景介绍 全球制造业正处于智能化和数字化转型的关键阶段。随着工业

估，形成全局 网络安全运营方案建设；构建安全数据中台，对安全数据资产进行采集、处理、 治理、分析等，形成安全数据服务目录，形成安全数据服务总线，持续利用安全 数据资源，赋能上层业务应用；构建安全能力中台，对设备能力、服务能力等进 行全面梳理整合，形成安全能力服务目录，供上层安全应用进行统一调度；建立 安全应用中心，形成资产管理、安全监测、安全分析、响应处置、态势感知、运 营管理六大应用中心，全面满足客户安全运营建设需求。 复等措施来降低风险的影响，相对而言风险容忍度稍高。 （2）调研报告 开展对各区域管理信息大区和生产控制大区的调研工作，制定调研方案，从 调研目的、对象、时间、方式、内容进行有序规划，掌握各地域和各安全大区的 业务资产情况、重点监测对象、监测范围，以及各安全设备、监测装置/平台的 监测内容，数据规范格式等内容，以便为输出数据接入评估方案提供数据支撑。 （3）数据接入评估 根据调研结果，开展数据接入评估工作，输出数据接入评估方案，主要包括 应用系统是以安全数据中台提供的数据服务为核心，为用户提供资产管理、 安全监测、安全分析、响应处置、安全运营和态势感知等应用。 （1）资产管理 资产管理作为态势感知的最基础功能，确定了安全管理的对象和目标，将所 有业务系统的网络设备、工控设备、安全设备、服务器及其之上承载的操作系统、 数据库、应用系统、接口方式、硬件属性、使用维护人员等信息均作为资产管理 的内容，提供资产录入、管理、变更等管理功能。可通过流量监控开放端口、主

场景 4 方案优 螃 5 以数据湖为底座，利用元数据智能驱动技术，深化数据全流程治理，提供异构数据汇聚、海量数据处理以及全域数据 运营等服务。解决企业数据领域多源异构数据融合、数据资产集中治理以及数据共享安全可控等难点。面向各行业领 域提供数据中台建设、管理及数据服务能力，赋能数字化转型与运营。 资源标签化 标签运营化 数据中台 解决方案 IaaS 能力，实现多源异构数据汇聚、治理融合、数据模型可视化构建、离线 / 实时开发、多维分析和可视化、数据 服务可视化构建 ，解决数据中台建设过程中数据互通难、数据融合难、数据运营难等问题，实现数据资产价值化。 角色管理 权限管理 用户管理 个人中心 ... 数据 应用 数据应用 平台管理 服务市场 数据汇聚 离线采集 文件同步 人工数据填报 数据模型管理 数据开发 BC-Hadoop 生态组件 异构 数据 各类 应用 经营 分析 系统 数据湖生态组件 数据资产管理 标签管理 数据中台整体能力 数据中台 整体能力 统一 标签 系统 关系 型数 据库 领导 驾驶 舱 第 8 页 日志 数据 整库同步 Topic 管理 API 管理

战略领域实现核心技术突破；作为国家战略“执行者”，国企深度参与“一带一路”建设、 乡村振兴等国家战略，在全球产业合作与区域协调发展中发挥引领作用。 当前，国资监管和国有企业改革正步入深化提升的关键阶段。随着“管资产”向“管 资本”转型的深入推进，如何实现国有资本的高效监管与价值创造，成为新时代国资管理 的核心命题。这一转型背景下，传统监管模式面临多重挑战：国企业务跨区域、跨层级、 跨行业特征显著，股权结 国资国企穿透式监管白皮书 1 1 穿透式监管的背景 1.1 国资监管体制和方式发展脉络 新中国成立以来，我国国有资产监管体制始终与国家经济体制改革同频共振，在探索 中不断完善，逐步构建起适应社会主义市场经济要求的监管体系。尤其是改革开放以来， 随着经济体制从计划经济向市场经济转轨，国有资产的产权管理职能逐步从政府的行政职 能和一般经济管理职能中分离，国资监管体系经历了从"九龙治水"的分散管理到国资委专 改革开放初期，面对计划经济体制下国有企业缺乏经营自主权、效率低下的突出问题， 国家以"放权让利"为突破口启动国企改革，逐步打破"统收统支"的传统管理模式。1988年， 为改变国有资产分散管理的局面，国务院成立国家国有资产管理局，尝试对国有资产实施 专业化管理，但实际运行中存在"多头管理、权责不清"的问题，尚未形成独立的国资监管 体系。 1992年党的十四大明确提出建立社会主义市场经济体制的目标，为国资监管改革指

擎；统一结算处理； 三层架构各司其责 ， 内、外体系松紧有别： • 前台专注与客户 / 消费者接触、交互与体验；中台处理全渠道环境下复杂多变业务逻辑和大并发的 数据访问；后台专注精益管理和财务资产运营与风控能力。 • 对外体系 ，架构可支撑前台业务端的体验、创新、应变、高并发、开放、可扩展； • 对内体系 ，架构可支撑后台业务端的职能专业化、管控体系化、业务规范化 ，流程完整性、规则严 采购服务 友云采 ：电商采购 +Saas SRM 协同服务 友空间 ，全员入口 + 协同办 公 webIM/ 移动轻应用 NC Cloud 企业财资 企业绩效 共享财务 人力资源 资产项目 数字营销 供应链 智能制造 财务服务 友报账：全员报销 核算服务：财务中台事项库 人力服务 员工服务 + 薪酬、绩效等 AI 小友机器人 智能助理、 RPA 税务服务 查看会员详情 新零售技术引入门店应用示例： 人脸识别 3 2 1 一个平台（统一信息平台 ，数据共享，提高运营效率，加强实时监控） 集中资金管理 账户，结算，授 信，理财 全资产管理 信息，维 修，保养其他业务管控 … … 分析与评价域 经营分析，绩效评价 会员分析 财务综合分析 绩效评价 成本分析 … … 应用重点三：