数字经济时代，数据被称为新时代的“石油”，更被列为第五大生产要素，但一直以来，数据的估值问题一直是阻碍数据作为一种要素参与社会生产交易的“拦路虎”，很多机构空守数据“宝藏”，却无法挖掘其应有的价值。

如今，这一状况正在逐步改变，就在近日，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式印发，《意见》要求，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，坚持改革创新、系统谋划，以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，深入参与国际高标准数字规则制定，构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度，充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利，为深化创新驱动、推动高质量发展、推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。

12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（以下简称《暂行规定》），拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。对此，工信部新基建重大项目评审专家、北邮科技园元宇宙产业协同创新中心执行主任陈晓华接受媒体采访时表示，《暂行规定》明确了数据资源会计处理的适用范围、准则及披露要求，进一步丰富了数据要素市场基础性制度供给，并为未来可定价的数据资产时代奠定了基础，有利于助力我国数字经济高质量发展。

数据资产定价的问题正在被逐步厘清，而金融行业作为数据密集型行业，在数据资产定价与“入表”上的创新尝试则一直在进行。2022年，11月26日，光大银行采取线上方式在京召开“数据之光 解锁未来”商业银行数据要素研究成果研讨会暨发布会。会上，光大银行发布数据要素领域最新研究成果《商业银行数据资产会计核算研究报告》和《商业银行数据要素市场生态研究报告》，为深化数据要素市场化改革、促进数据要素自主有序流动给出光大方案。

光大银行党委委员、副行长杨兵兵表示，金融是数据密集型行业，具有天然的数据禀赋，商业银行关注的数据价值主要聚焦在三个方面：一是数据资产估值，直接量化体现数据价值；二是数据资产会计核算，作为企业的核心资产进入资产负债表；三是多角色参与数据要素生态，进入到数据要素流通的大循环中，获取数据资产价值。光大银行于2021年发布的《商业银行数据资产估值白皮书》，以及这次发布的《商业银行数据资产会计核算研究报告》《商业银行数据要素市场生态研究报告》，都是为解锁数据要素市场多元未来所做的思考和实践。下一步，光大银行将推动相关研究成果落地实施，并持续深化对数据要素价值释放领域的探索和研究。

数据的价值正在被逐步释放，处于创新前沿的头部银行也在“跃跃欲试”，但处于另一端的中小银行缺乏资金、技术、人才等资源支撑，数字鸿沟难以快速弥合，数据治理的水平也难以跟头部银行相提并论。他们该如何立足自身，开展有效的数据治理与数据资产管理，实现数据价值的跃升呢？

对此，中国银行业协会系统服务部主任赵成刚在《数字金融创新思想与案例精选》一书中撰文给出如下建议：

第一，应关注认知层面上的一致性，特别是高层对数据治理认知的一致性。在数字金融变革时代，数据治理解决的不只是当前问题，更关乎机构发展，数据治理关系全局、关系发展、涉及内外部、涉及所有部门和业务条线。必须结合现有实际情况和机构自身发展战略进行规划，将公司治理与数据治理相衔接，将机构战略规划、业务规划、IT规划和数据治理规划相衔接，将数据治理文化建设和全员持续参与相结合，明确数据治理遵循的原则和阶段性策略，注重体系化建设，注重具体规划及实施路线图的制订，以用于指导和检验实施成效。

第二，在组织层面，数据治理不是一个部门的工作，也不是一个项目或一个特定主题行动，它是综合性系统工程，需要持续推进并不断完善发展，多部门协同联动，特别是业务制度体系的联动性非常关键，组织体系的有效性和可持续性必须有所保障。

第三，要结合自身实际情况，对不同发展阶段的目标和策略进行差异化设定，如存量数据、增量数据；行内数据、第三方数据等应制定不同的策略，结合自身资源禀赋和外部环境动态加以稳妥推进。

第四，要注意成果固化，随着治理工作的有序推进，同步进行成果固化和推广，以应用促进治理，以价值体现促制度、标准建设，充分发挥各部门共同参与的积极性、自主性及相互监督性。

第五，要选择适当的技术和工具，不但要有面向技术人员使用的底层技术，更要有面向业务和管理人员使用的快捷便利辅助工具，实现数据价值的快速呈现和传导，助力全员数字文化建设和培养。

中电金信最新发布的《数据治理白皮书》认为：数据治理是数据资产管理体系中的不可或缺的基础底座，是实现数据资源化的一整套管理框架，数据治理的核心目标是解决数据可用性和数据安全性的问题，既要追求数据广泛高效的流通，又要保证数据安全和保护个人隐私。

白皮书建议在路径选择上，各机构首先要整体规划，全面布局数据治理，解决顶层设计问题；其次标准先行，确定数据准入与改进方向，解决抓手问题；再次局部改进，寻求数据治理的最佳性价比，解决效率问题；最后是升级改造，伴随新一代IT建设落地数据治理，解决时机问题。

而在技术工具和产品选择上，白皮书认为，数据治理产品是承载数据治理理念的“器”，无论企业最终选择自建还是外购相关产品，都需要满足几个关键特性。

第一，服务性：连接与在线是新数字时代最显著特点，一切治理皆服务，如何通过服务接口对外连接业务生态体系，是治理产品的核心实力之一。

第二，可扩展性：组件式的产品体系，提供积木式创造力，具备应对业务敏捷创新与定制化需求的能力。

第三，先进性：云原生与大数据技术趋势下，技术底座的先进性决定了产品的生命周期。

第四，通用性：无论是集团还是独立企业，新时代下业务生态抵押在发生极速变化，底层设计的通用性可避免产品颠覆式的修改，而通用性最常见的实现方式来自于行业经验的积累和常熟的产品交付体系。

对此，中电金信以数据资产积累和数据价值创造为目标，利用大数据技术、AI技术以及数据安全技术，打造集数据管控平台、数据中台和AI平台为一体的数据智能底座：源启数据资产平台，围绕数据采、存、管、算、用的数据全生命周期，平台结合丰富的行业沉淀和数据治理经验，为企业提供一站式的数据资产管理解决方案。

面对管理工具多头散乱、系统架构迁移等银行数据治理难题，中电金信商业分析事业部总经理、中电金信数据研发委员会主席杜啸争建议：银行的数据管理一定要前置，在企业架构建模阶段，数据管理团队要作为一个重要的分支参与进去，使数据管理方面的需求在整个前期业务系统设计阶段被充分考虑进去，这样就可以用一套数据模型一方面指导业务系统的设计，另一方面指导管理系统的设计，后续再进行从业务系统到管理系统整合的时候，就会减少很多问题。

点击查看>>《中金电信数据治理白皮书》

责任编辑：方杰