近日，中国银行业协会发布《银行业数据资产估值指南》（下称“指南”）团体标准，通过明确分类与估值方法，旨在为商业银行数据资产价值衡量问题予以指导。业内人士认为，这将有助于加速银行业探索数据要素市场化的步伐。

初探银行业数据资产估值标准

2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等，该规定于2024年1月1日起施行。这标志着企业数据资源“入表”事宜被正式提上日程。

在一系列顶层设计出台后，银行业首个数据资产估值指南应运而生。具体来看，指南以当前金融行业中不同类型、层级的数据资产为对象，界定了银行业数据资产估值涉及的术语及定义，确立了估值总体原则、对象，并提供了估值指标体系构建策略、估值过程及估值管理保障方面的指导。

根据指南所作的定义，数据资产是指银行业金融机构合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，为组织带来直接或间接经济利益的可辨认数据资源。指南构建了全面而实用的数据资产估值框架，涵盖数据资产的识别、评估、管理到价值提升等关键环节，为全面构建我国金融领域数据资产估值体系提供了有益参考，有助于完善数据要素资源体系，并带动行业数据资产估值走向规范化、市场化。

“指南旨在解决商业银行数据资产价值衡量难等问题，为实现商业银行数据资产价值全面量化、提升数据资产精细化管理水平及各类管理决策提供参考，推动数据要素市场科学有序发展。”作为牵头编制单位，光大银行作出上述阐释。

据光大银行相关负责人介绍，近年来光大银行积极参与数据要素市场标准研制与实践，持续开展金融元数据规范相关行业标准以及银行业数据资产估值标准的研制工作，为数据要素市场流通提供可借鉴、可落地的执行标准和经验，加速行业探索数据要素市场化的步伐。

数据资产“入表”起步

当前，数据资产估值面临一些难题。业内人士表示，银行业数据资产“入表”处于起步阶段，须重点关注数据确权、数据估值标准、数据资产计价等问题。

江苏苏宁银行金融科技高级研究员孙扬表示，随着互联网蓬勃发展，数据的跨产品、跨企业、跨区域流动频繁且多变，尤其是个人数据的流动更加复杂，因此数据确权的财务成本、时间成本较高。

“数字资产‘入表’面临较多挑战，关键是其价值如何确定，特别是内部数据。”冰鉴科技研究院研究员王诗强认为，对于企业财务人员来说，数据资产的估值如果按照成本估值计算，其中就涉及多项成本的重新确定和系数调整。

在素喜智研特约研究员苏筱芮看来，要重点关注数据确权问题。如今，银行与外部机构的合作日益增多，譬如互联网联合贷款产生的数据资产如何确权，在商业合作中如何规范业务边界及数据资产归属等，都需要提早谋划。

估值是数据资产入表核算的基础。对此，指南明确，数据资产估值的对象即数据资产本身，数据资产要具备以下基本特征：可辨认性、可加工性、无线复制性、共享性以及价值易变性。

“数据资产形态多样，如何统一其计量标准并采取合适的估值也面临考验。如果被高估，则有可能产生资产泡沫；如果被低估，也会影响银行机构数据资产自身的价值，无法全面反映银行机构在数据资产领域取得的经营成果。”苏筱芮说。

孙扬表示，数据计价问题长期存在。数据资产“入表”的前提条件是有权威的数据价格制定市场或机构，但是目前数据交易市场还不成熟，相同的数据在风险、营销各环节的作用和价值都不同，数据交易主要还是在机构之间完成，因此难以通过公允价值法实现对数据价格的标准化评估。

探索数据资产管理运营

数据资产“入表”是一项系统性工程。银行业是典型的数据密集型行业，近年来对数据资产的重视程度与日俱增，并进行了尝试探索。

中信银行在2023年年报中披露，该行持续提升数据能力，以打造企业级数据治理体系为目标，全面开展指标数据标准管理及数据资产盘点，现已沉淀数据资产超6万项。华夏银行规划并建立了数据资产管理平台，依托该平台开展了整体数据资产管理与运营工作，实现数据资产工作的线上化，提升数据资产使用效率与应用价值。

民生银行于2023年初发布了关于数据工作的战略规划——《中国民生银行数据战略（2023—2025年）》。文件提出，将数据作为战略资产，积极、审慎地推进数据采集、管理、应用和共享，确保数据完整、准确、及时，并将数据赋能深度融入金融服务的全流程，贯穿于业务运营全链条。

数据是推动数字经济发展的基石，也是引领银行数字化转型的核心力量。未来，银行业应当如何充分运用数据资产，做好数字金融这篇大文章？

在孙扬看来，数据资产“入表”后，银行将面临数据泄露的挑战，应加强数据隐私和安全保护，开发易用的数据平台，尽可能将业务环节数字化，让数据嵌入业务流程，通过数据改善用户体验、加强风控水平、提升业务效率、降低金融业务成本。苏筱芮称，后续银行应从源头做好数据确权及数据收集等相关基础工作，持续健全数据治理体系，用高质量的数据资产不断提升为实体经济服务的水平。