经济导报记者 初磊

近日，在济南举行的2023金融科技安全与创新大会上，恒丰银行对外发布了独立研究成果《商业银行数据资产估值研究与入表探索》白皮书。白皮书分享了近年来恒丰银行在数据资产估值领域的创新实践，成为商业银行推进数据资产估值体系建设、加速数据要素定价标准统一的重要参考与借鉴。

商业银行数据资产估值现状如何？恒丰银行对此进行了哪些探索和创新？数据资产还有哪些待解题？

银行数字化转型已进“深水区”

数字经济时代，数据正成为驱动社会经济发展的新型生产要素，数据资产化呈现快速发展趋势。根据国际数据公司(IDC)测算，2025年全球数据量将达到180ZB，预估将是2020年数据总量的2倍多。全球数据量迅速增加，为经济增长提供强大的创新动能。面对数字经济变革机遇，各个国家竞相制定数字经济发展战略，开启大数据产业发展新赛道，抢占竞争制高点。

近年来，围绕经济发展的数字化转型，我国进行了一系列的改革实践，推动经济发展的数字化进程不断走深走实。

经过多年耕耘，我国商业银行线上化、智能化、智慧化建设已实现快速发展，银行数字化转型逐步进入“深水区”。各家银行在移动端的频频发力可直观地说明问题：截至今年8月，18家全国性商业银行的个人手机银行版本均值达到7.6，成为满足客户需求、打造自身品牌的重要依托。但当前，银行数字化转型过程中面临的客户服务能力不足、风险管理能力不足等问题，已成为越来越多银行管理人员和专家学者的共识。

相比转型初期，“深水区”存在着更多不确定性，银行高质量发展也面临更多挑战。

如果拥有在“深水区”自我提升的数字化能力，就意味着更广阔的发展前景。数据要素到数据资产的升级，为银行构筑自身数字化能力提供了千载难逢的机遇。有效开展数据资产价值评估，对于提升数据资产运营质量和效率，推动银行数字化转型向纵深发展具有重要意义：

其一，对数据在企业发展过程中产生的成本和经济效益进行量化，增强企业数据价值意识。其二，将在数据资产价值评估过程中形成的数据目录、数据价值等融入数据治理工作，提升数据治理质效。此外，推动数据资产外部交易，构筑数据资产评估、登记结算等数据要素市场运营体系，建立并完善数据交易模式，加快数据聚合、流转、治理和价值转化。

总体来讲，数字化转型要不断加强数据要素价值开发，通过将数字能力转化为价值创造能力，全面深化营销体系、管理机制、服务能力、风险管控、生态场景的应用创新，激发数据要素核心竞争力。

数字资产难题待解

目前，我国数字资产难题待解。2022年，我国数字经济规模超过50万亿元，占GDP的比重为41.5%，已成为驱动经济增长的重要引擎。

无论是在国家层面还是在企业层面，数据资源的重要性都不言而喻，尤其对金融机构而言，大数据的挖掘和应用直接驱动着新商品形态、新价值体系、新交易生态的形成。加快数据要素市场培育，才能有效激发数据价值转化。而数据资产价值的科学计量是数据要素流通的重要前提。根据中国信通院建立的“数据资源化、数据资产化、数据资本化”的数据价值框架，目前全球处于数据资源化的初级阶段，推进数据资产的估值计量，加速数据交易流通，成为数据价值进阶的重要基础支撑。数据资产估值、入表核算处理以及数据资产交易仍是亟待解决的难题，从创新中寻求破局，成为推动数据资产化的重要议题。

银行业具有天然的数字基因，属于数据密集型行业，对推动数据要素基础制度建设、推进数据资产估值探索具有重要引领作用，多家机构已对数据资产估值进行前瞻研究和实践。

普华永道2021年发布《数据资产化前瞻性研究白皮书》，提出数据资产化需要克服三个重要且极具挑战的命题，分别为法律角度的数据资产确权、市场角度的数据资产估值与交易、会计角度的数据资产入表。

数据资产确权是数据流通的前提，可充分保障数据流通各参与方的权益；数据资产估值是数据流通的基础，通过搭建数据交易价格之锚促进高效交易；数据资产入表则通过强化相关会计信息披露，奠定数据要素价值发挥的制度性基础。

浦发银行2021年发布《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》，阐明数据资产的概念、数据资产管理体系的内涵与外延、体系框架、管理规则等内容，旨在为明确数据资产化路径提供有价值的参考。

光大银行在数据要素探索上较为深入和系统，2021年发布《商业银行数据资产估值白皮书》，聚焦数据资产估值领域，建立了面向商业银行的数据资产估值体系和方法，为数据资产估值实践做出有益探索；2022年发布《商业银行数据资产会计核算研究报告》，为数据资产入表提供重要借鉴。

我国数字经济正处于数据资产化的初期阶段，支撑数据要素流通的必要条件尚不具备。如何有效衡量数据价值，构建科学、统一的数据资产估值机制，是健全数据交易市场的重要前提。数据资产估值在学界和业界的研究推动下，已由理论层面迈向实践层面，但尚无统一的数据资产价值评估方式和定价标准，需要持续推进实践探索，逐步建立和统一商业银行数据资产价值评估体系。

五大创新体现前瞻研究与探索

数据资产价值的科学评估是数据要素流通的重要前提，推进数据资产估值计量、加速数据交易流通，成为数据价值释放的进阶之基。基于此，恒丰银行开展了数据资产估值的前瞻性研究，并基于估值研究对数据资产入表进行了创新探索，形成了白皮书——《商业银行数据资产估值研究与入表探索》。

白皮书分为六个章节，共3.3万字，创新提出了商业银行数据资产估值与入表的新思路、新方法、新实践，具体体现在五个方面，分别为估值设计、方法构建、公式优化、参数计量、数据表构建。

恒丰银行数据资源部相关负责人对此次的创新进行了解读：

一是估值设计上，首次提出数据资产的“投入价值”和“业务价值”概念，投入价值代表企业对数据资产的资源总投入，业务价值代表数据资产带来的经济效益，两者构成数据资产的总价值。这种估值方法，有助于分类计量成本和效益，优化数据资源配置。

二是方法构建上，首次提出订单法估值模式，依据数据资源的调用情况，评估数据资产的潜在价值。即哪类数据的调用量大，哪类数据资产的价值就越大，助力企业树立数据资源的应用导向，提高数据共享成效。

三是公式优化上，通过改良估值公式，解决数据资产的重复估值问题。对传统成本法进行了分解，以改良的成本法评估投入价值，以收益法评估业务价值代替收益率的测算，解决了不同方法联用导致的重复估值问题。

四是参数计量上，系统地构建了公允的可落地的估值参数体系。数据资产估值参数的设定对整个估值体系至关重要，当前以专家法为主的方法，主观性较强。恒丰银行对重要参数进行了综合研判，建立了一套科学计量支撑的参数体系。

五是数据表构建上，基于数据资产估值研究，开创性构建了与估值体系相承接的“数据资产表”。这一数据表包含投入价值栏、业务价值栏、外部价值栏，涵盖数据要素投入、数据价值创造、数据产品交易的三大维度数据资产价值分析模式，为推动数据资产合理估值与披露提供创新思路。

基于构建的估值体系，恒丰银行对自身的数据资产价值进行了评估实践。经测算，数据资产总价值为221亿元，其中，从2019年股改建账后，对数据资产的投入价值52亿元，业务价值169亿元。

前述恒丰银行数据资源部相关负责人认为，业务价值是数据资产价值的主要部分，数据在赋能业务创新发展时，才能更好地释放价值。

数据资产价值评估与入表探索，作为保障数据要素有序流通与价值挖掘的重要抓手，对推动数据要素市场化配置和数字经济高质量发展具有重要意义。国务院印发《“十四五”数字经济发展 规划》，明确提出鼓励市场主体探索数据资产定价机制，推动形成数据资产目录，逐步完善数据定价体系。

商业银行依托数据资产估值和入表实践，一方面将加速数据资产定价机制统一标准建设，搭建与外部数据市场衔接基础。另一方面，围绕数据资产评估，打造“数据资产管理中心、数据价值运营中枢、数据市场交易中介”，探索数字化价值创造新模式，培育穿越经济周期的核心实力。

责任编辑： 曹凤芹    

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