2月29日，在中国银行业协会的指导下，由中国光大银行牵头，中国工商银行、中国农业银行、招商银行等12家单位共同研制的《银行业数据资产估值指南》（以下简称《估值指南》）团体标准在银行业协会官网发布，明确自2024年2月29日起施行。

《估值指南》是继财政部出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）及中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》）后，首部指导商业银行开展数据资产估值实践的标准化文件，有助于规范和促进商业银行科学、高效地计量数据资产价值，统一数据价值认知，并进一步完善商业银行数据资产管理体系。

无价珍宝，价值几何？

数据资产估值规范化迫在眉睫

在当前数字经济高速发展的背景下，数据作为一种新型基础性生产要素，已经快速融入生产、分配、流通、消费等经济活动环节。随着2020年中央文件正式将数据列为重要生产要素，数据已然成为产业高质量发展和行业数字化转型的“基础燃料”。

近年来，党中央、国务院在数据要素体制、机制建设方面作出了一系列决策部署。2022年12月，中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）明确提出“推进数据资产合规化、标准化、增值化”。2023年8月，财政部印发《暂行规定》，提出“对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为无形资产或存货”，这意味着数据正式作为资产纳入会计报表，凸显价值。相继，2023年9月，中国资产评估协会发布《指导意见》，正式明确了数据资产将以何种价值入表，进一步推动数据要素价值实现。2024年1月，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确提出要健全数据资产价值评估体系，推进数据资产评估标准和制度建设，规范数据资产价值评估。可以看出，在多项政策的指导和推动下，数据资产估值规范化迫在眉睫，对厘清数据、制定统一数据要素定价标准、实现数据要素的有效配置具有重要意义。

尽管数据的价值显而易见，但相比于传统的有形资产和无形资产，数据资产具有共享性、价值易变性等特性，导致传统评估方法在数据资产估值的实践中局限性较大。目前行业内尚无可操作的数据资产估值标准指导，评估模型和相关影响因子的选取等评估的基本问题也尚未统一，如何结合数据应用特征为数据资产匹配合适的估值算法，并且确保估值结果能够真实地反映其在市场中的价值，是目前亟待解决的问题。

我国银行业历来重视数据要素发挥的重要作用。纵观我国银行业信息化发展历程，从最初的电子化，到信息化，再到近年来如火如荼开展数字化转型，商业银行始终走在数据相关技术应用领域前列。一方面，在行业监管规定与市场需求的双重动力推进之下，银行业的数据资产管理水平相对成熟，具备深化数据要素管理应用、提升数据资产化水平的前提条件；另一方面，由于特殊的业务性质与较高的数据应用水平，商业银行对数据需求旺盛，具备推动数据要素市场化、完善数据要素相关制度的强烈意愿。因此，从商业银行自身切入开展数据资产估值标准的研究也因此具有重要的时代意义。

金融担当，奋勇先行

搭建商业银行数据资产估值体系

《估值指南》以传统成熟的资产估值体系为理论依据，以国内标准体系、规范性文件以及专业文献等上位标准为参考，充分结合金融行业数据实践，以当前金融行业数据采集、加工和运用的数据资产为对象，兼顾数据能力建设相关需求，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。

一是明确数据资产的定义。数据资产是银行业金融机构合法拥有或控制，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。其中“合法拥有或控制”是数据作为资产估值的前提；“货币计量”“经济利益”是圈定数据资产的范围；“可辨认”则强调能够通过盘点、注册等管理手段，对数据资产进行识别、记录及计量，并从组织中分离或划分出来，能单独或者与相关合同、资产或负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁、交换或托管等。这一定义与《暂行规定》中“符合企业会计准则中‘无形资产’或‘存货’定义的数据资源可以作为数据资产进行入表”的要求是一致的。

二是提供数据资产估值指标的设计策略。强调在遵循系统性、典型性、动态性和可操作性原则下，数据资产估值要纳入数据资产价值影响因素的综合性考量，将数据规模、数据质量、数据应用、数据风险等指标通过层次分析法定量转化为价值调整系数，形成由成本价值指标、经济价值指标、市场价值指标、内在价值指标组成的估值指标体系。估值指标体系将估值方法中的计算参数通过细化拆解形成一系列可管理可采集的反映数据资产加工特性和价值特性的指标集合，为全面、准确的量化数据资产价值给予明确的指引。

三是给出数据资产估值的具体执行路径。对识别估值目的、划分估值对象、选取估值方法、匹配估值指标、确认估值信息、编制估值报告和归档估值信息各个环节进行了详细描述。同时在附录中对数据资产估值对象划分原则、估值对象分类、估值方法选取及其适用前提、估值公式进行了详细定义和解释，并给出了具体的算法示例，从实操层面解决了数据价值特征如何在资产估值模型中体现以及如何结合数据应用场景合理匹配估值方法的问题，为商业银行开展数据资产估值提供有效指引和规范，保障数据资源入表核算、计量、信息披露、交易、转让等环节价值传导机制的畅通。

数据强国，金融强国

为数字经济高质量发展贡献“光大”力量

当下，我国正从“数据大国”向“数据强国”全速前进。《估值指南》的发布和实施，对指导商业银行开展数据资产估值具有重要意义，为数据要素市场的建设按下“加速键”，推动数据要素市场体系快速迭代升级。

未来，国家政策、法规及相关标准将逐渐明晰和细化，更具操作和指导意义，数据成本分摊归集及收益计量的模式将进一步厘清。随着各地数据资产会计核算实证研究的深入，数据资产估值方法、模型和评估指标体系也将趋于完善，最终形成一条科学、具有公信力和普适性的数据资产估值路径，数字经济新业态、新产业将会蓬勃涌现。中国光大银行将积极融入国家数据要素市场建设大局，拓展数据要素应用场景，加速推动数据资产转化为新质生产力，为数字经济高质量发展注入新动能。

责任编辑：韩希宇