經濟導報記者 初磊
近日，在濟南舉行的2023金融科技安全與創(chuàng)新大會上，恒豐銀行對外發(fā)布了獨立研究成果《商業(yè)銀行數據資產估值研究與入表探索》白皮書。白皮書分享了近年來恒豐銀行在數據資產估值領域的創(chuàng)新實踐，成為商業(yè)銀行推進數據資產估值體系建設、加速數據要素定價標準統一的重要參考與借鑒。
商業(yè)銀行數據資產估值現狀如何？恒豐銀行對此進行了哪些探索和創(chuàng)新？數據資產還有哪些待解題？
銀行數字化轉型已進“深水區(qū)”
數字經濟時代，數據正成為驅動社會經濟發(fā)展的新型生產要素，數據資產化呈現快速發(fā)展趨勢。根據國際數據公司(IDC)測算，2025年全球數據量將達到180ZB，預估將是2020年數據總量的2倍多。全球數據量迅速增加，為經濟增長提供強大的創(chuàng)新動能。面對數字經濟變革機遇，各個國家競相制定數字經濟發(fā)展戰(zhàn)略，開啟大數據產業(yè)發(fā)展新賽道，搶占競爭制高點。
近年來，圍繞經濟發(fā)展的數字化轉型，我國進行了一系列的改革實踐，推動經濟發(fā)展的數字化進程不斷走深走實。
經過多年耕耘，我國商業(yè)銀行線上化、智能化、智慧化建設已實現快速發(fā)展，銀行數字化轉型逐步進入“深水區(qū)”。各家銀行在移動端的頻頻發(fā)力可直觀地說明問題：截至今年8月，18家全國性商業(yè)銀行的個人手機銀行版本均值達到7.6，成為滿足客戶需求、打造自身品牌的重要依托。但當前，銀行數字化轉型過程中面臨的客戶服務能力不足、風險管理能力不足等問題，已成為越來越多銀行管理人員和專家學者的共識。
相比轉型初期，“深水區(qū)”存在著更多不確定性，銀行高質量發(fā)展也面臨更多挑戰(zhàn)。
如果擁有在“深水區(qū)”自我提升的數字化能力，就意味著更廣闊的發(fā)展前景。數據要素到數據資產的升級，為銀行構筑自身數字化能力提供了千載難逢的機遇。有效開展數據資產價值評估，對于提升數據資產運營質量和效率，推動銀行數字化轉型向縱深發(fā)展具有重要意義：
其一，對數據在企業(yè)發(fā)展過程中產生的成本和經濟效益進行量化，增強企業(yè)數據價值意識。其二，將在數據資產價值評估過程中形成的數據目錄、數據價值等融入數據治理工作，提升數據治理質效。此外，推動數據資產外部交易，構筑數據資產評估、登記結算等數據要素市場運營體系，建立并完善數據交易模式，加快數據聚合、流轉、治理和價值轉化。
總體來講，數字化轉型要不斷加強數據要素價值開發(fā)，通過將數字能力轉化為價值創(chuàng)造能力，全面深化營銷體系、管理機制、服務能力、風險管控、生態(tài)場景的應用創(chuàng)新，激發(fā)數據要素核心競爭力。
數字資產難題待解
目前，我國數字資產難題待解。2022年，我國數字經濟規(guī)模超過50萬億元，占GDP的比重為41.5%，已成為驅動經濟增長的重要引擎。
無論是在國家層面還是在企業(yè)層面，數據資源的重要性都不言而喻，尤其對金融機構而言，大數據的挖掘和應用直接驅動著新商品形態(tài)、新價值體系、新交易生態(tài)的形成。加快數據要素市場培育，才能有效激發(fā)數據價值轉化。而數據資產價值的科學計量是數據要素流通的重要前提。根據中國信通院建立的“數據資源化、數據資產化、數據資本化”的數據價值框架，目前全球處于數據資源化的初級階段，推進數據資產的估值計量，加速數據交易流通，成為數據價值進階的重要基礎支撐。數據資產估值、入表核算處理以及數據資產交易仍是亟待解決的難題，從創(chuàng)新中尋求破局，成為推動數據資產化的重要議題。
銀行業(yè)具有天然的數字基因，屬于數據密集型行業(yè)，對推動數據要素基礎制度建設、推進數據資產估值探索具有重要引領作用，多家機構已對數據資產估值進行前瞻研究和實踐。
普華永道2021年發(fā)布《數據資產化前瞻性研究白皮書》，提出數據資產化需要克服三個重要且極具挑戰(zhàn)的命題，分別為法律角度的數據資產確權、市場角度的數據資產估值與交易、會計角度的數據資產入表。
數據資產確權是數據流通的前提，可充分保障數據流通各參與方的權益；數據資產估值是數據流通的基礎，通過搭建數據交易價格之錨促進高效交易；數據資產入表則通過強化相關會計信息披露，奠定數據要素價值發(fā)揮的制度性基礎。
浦發(fā)銀行2021年發(fā)布《商業(yè)銀行數據資產管理體系建設實踐報告》，闡明數據資產的概念、數據資產管理體系的內涵與外延、體系框架、管理規(guī)則等內容，旨在為明確數據資產化路徑提供有價值的參考。
光大銀行在數據要素探索上較為深入和系統，2021年發(fā)布《商業(yè)銀行數據資產估值白皮書》，聚焦數據資產估值領域，建立了面向商業(yè)銀行的數據資產估值體系和方法，為數據資產估值實踐做出有益探索；2022年發(fā)布《商業(yè)銀行數據資產會計核算研究報告》，為數據資產入表提供重要借鑒。
我國數字經濟正處于數據資產化的初期階段，支撐數據要素流通的必要條件尚不具備。如何有效衡量數據價值，構建科學、統一的數據資產估值機制，是健全數據交易市場的重要前提。數據資產估值在學界和業(yè)界的研究推動下，已由理論層面邁向實踐層面，但尚無統一的數據資產價值評估方式和定價標準，需要持續(xù)推進實踐探索，逐步建立和統一商業(yè)銀行數據資產價值評估體系。
五大創(chuàng)新體現前瞻研究與探索
數據資產價值的科學評估是數據要素流通的重要前提，推進數據資產估值計量、加速數據交易流通，成為數據價值釋放的進階之基。基于此，恒豐銀行開展了數據資產估值的前瞻性研究，并基于估值研究對數據資產入表進行了創(chuàng)新探索，形成了白皮書——《商業(yè)銀行數據資產估值研究與入表探索》。
白皮書分為六個章節(jié)，共3.3萬字，創(chuàng)新提出了商業(yè)銀行數據資產估值與入表的新思路、新方法、新實踐，具體體現在五個方面，分別為估值設計、方法構建、公式優(yōu)化、參數計量、數據表構建。
恒豐銀行數據資源部相關負責人對此次的創(chuàng)新進行了解讀：
一是估值設計上，首次提出數據資產的“投入價值”和“業(yè)務價值”概念，投入價值代表企業(yè)對數據資產的資源總投入，業(yè)務價值代表數據資產帶來的經濟效益，兩者構成數據資產的總價值。這種估值方法，有助于分類計量成本和效益，優(yōu)化數據資源配置。
二是方法構建上，首次提出訂單法估值模式，依據數據資源的調用情況，評估數據資產的潛在價值。即哪類數據的調用量大，哪類數據資產的價值就越大，助力企業(yè)樹立數據資源的應用導向，提高數據共享成效。
三是公式優(yōu)化上，通過改良估值公式，解決數據資產的重復估值問題。對傳統成本法進行了分解，以改良的成本法評估投入價值，以收益法評估業(yè)務價值代替收益率的測算，解決了不同方法聯用導致的重復估值問題。
四是參數計量上，系統地構建了公允的可落地的估值參數體系。數據資產估值參數的設定對整個估值體系至關重要，當前以專家法為主的方法，主觀性較強。恒豐銀行對重要參數進行了綜合研判，建立了一套科學計量支撐的參數體系。
五是數據表構建上，基于數據資產估值研究，開創(chuàng)性構建了與估值體系相承接的“數據資產表”。這一數據表包含投入價值欄、業(yè)務價值欄、外部價值欄，涵蓋數據要素投入、數據價值創(chuàng)造、數據產品交易的三大維度數據資產價值分析模式，為推動數據資產合理估值與披露提供創(chuàng)新思路。
基于構建的估值體系，恒豐銀行對自身的數據資產價值進行了評估實踐。經測算，數據資產總價值為221億元，其中，從2019年股改建賬后，對數據資產的投入價值52億元，業(yè)務價值169億元。
前述恒豐銀行數據資源部相關負責人認為，業(yè)務價值是數據資產價值的主要部分，數據在賦能業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展時，才能更好地釋放價值。
數據資產價值評估與入表探索，作為保障數據要素有序流通與價值挖掘的重要抓手，對推動數據要素市場化配置和數字經濟高質量發(fā)展具有重要意義。國務院印發(fā)《“十四五”數字經濟發(fā)展 規(guī)劃》，明確提出鼓勵市場主體探索數據資產定價機制，推動形成數據資產目錄，逐步完善數據定價體系。
商業(yè)銀行依托數據資產估值和入表實踐，一方面將加速數據資產定價機制統一標準建設，搭建與外部數據市場銜接基礎。另一方面，圍繞數據資產評估，打造“數據資產管理中心、數據價值運營中樞、數據市場交易中介”，探索數字化價值創(chuàng)造新模式，培育穿越經濟周期的核心實力。
