引言

数据作为新型生产要素，其市场化配置与价值释放是培育新质生产力、推进治理现代化的重要支撑［1-2］。词元经济将词元界定为数据要素标准化计量、确权、流通与结算的基本单元［3-4］，为破解价值量化、贡献分摊和收益分配难题提供了新路径。现有词元应用多集中于大模型算力调度、推理服务与计费结算［5］，难以适配公共安全等垂直领域的业务价值逻辑与市场化需求［6］。

反诈治理事关群众财产安全与数字空间秩序，政策约束强、数据链路完整、治理效果可测，是数据要素市场化落地的典型场景。公安、银行、通信运营商与互联网平台均承担防控责任，但长期无偿投入、权责利不匹配，跨主体长效协同动力不足［7］。

我国已形成多机构反诈保险并行格局，中国移动“羲和卫士”、蚂蚁保电信诈骗保险相继落地［8-9］。但现有产品主要依托企业自有风控形成内部闭环［8］，且未体现跨主体协同公共价值［9］。全域风险下降红利由各类保险共享，却缺少面向治理端的标准化收益回流；治理端负担过重与市场端反哺不足叠加，导致反诈保险赔付偏高、推广受限、运营不稳。

我国虽初步建成警银网通协同体系，但仍存在四重堵点：一是数据壁垒显著［10］，风险研判存在盲区；二是价值化机制缺失，公安情报与行业补强数据贡献难以量化；三是激励机制缺位，治理投入与收益不匹配；四是多险种按受益比例反哺规则空白，市场收益与治理贡献脱节。传统财政驱动模式难以形成自我维持的治理生态［11-12］。

现有反诈研究多聚焦算法优化、特征识别与团伙挖掘［13-14］，较少关注数据资产属性和市场化配置。词元经济仍沿用算力导向的同质计价范式［5,15］，难以刻画反诈数据的精准度、时效性与实战增益；平均分配、加权分配、博弈均衡及Shapley值等机制［16-17］，也难以适配公安情报与行业数据价值不对称、多险种并行受益的场景。词元经济应用仍局限于 AI 成本计量与算力调度，尚未延伸至公共安全治理的收益转化与生态反哺［18］。因此，亟须形成“价值计量-协同分配-市场反哺”的闭环。

为此，本文突破算力型词元边界［3-4］，构建面向反诈实战的业务价值型词元范式；结合数据要素市场化要求［19］与多机构反诈保险实践，建立多险种协同收益核算框架，提出融合拦截挽损、赔付压降、保费增值的五维估值模型，并设计按受益比例反哺的动态分配机制。研究旨在打通市场收益回流治理端的闭环，降低财政依赖，为反诈保险规模化推广和数据要素市场化落地提供路径；区域精细核算与细分场景适配留待后续拓展。

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作者信息：

王先兵

(武汉大学国家网络安全学院，湖北武汉430072)