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《商业银行数据资产估值白皮书》: 构建数据资产估值体系 推进数据要素市场化

2021-08-11 来源: 经济参考报

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瞭望智库与中国光大银行近日联合发布了《商业银行数据资产估值白皮书》(下称《白皮书》),系统研究了金融领域尤其是商业银行的数据资产估值体系建设。

《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据列为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素。数据作为新型生产要素,其巨大的经济价值、社会价值已经得到普遍认可。

瞭望周刊社党委常委、副总编辑苏会志指出,估值是数据市场建设的基础工作之一。解决这个难题,既要建立政府主导下的数据确权机制,也需要学术界提出价值评估体系,经由市场机构的实践验证,才能形成说得清、看得懂、用得好的估值体系,推动数据要素市场前进一大步。

《白皮书》首先对数据资产进行了定义,即为企业过去的交易或事项形成的、由企业合法拥有或控制的、预期在未来一定时期内能为企业带来经济利益的、以电子方式记录的数据资源。《白皮书》指出,相比于传统有形资产,数据资产具有非实体性、无消耗性、零成本复制性和依托性等特点,因此需要全面评估其使用成本,不能套用现有办法。

《白皮书》认为,由于数据资产具备可加工性、可衍生性、可共享性,因此在评估其经济利益时,需将数据资产加工、衍生、共享所可能产生的收益考虑其中。同时,技术的发展、相关政策的变化、应用场景的丰富等因素变化,使得数据资产的价值也随之改变,且变化程度较为明显。

中国光大银行副行长杨兵兵指出,数据确权是数据要素流通的前提,数据定价是数据要素流通的基础,数据交易是数据要素流通的关键。光大银行聚焦在数据资产估值领域深入研究,建立了面向商业银行的数据资产估值体系和方法,并完成首次数据资产价值计算。

结合数据资产的特点,《白皮书》展示了商业银行如何构建和优化数据资产估值方法体系。以营销类模型为例,《白皮书》提到,在大数据营销类模型应用之前,银行业务人员主要通过地毯式营销将相关产品推荐给一类客群。这种粗放式营销,一方面会导致有限的营销资源被过度分散,另一方面无法有效满足不同客户的差异化购买偏好,导致营销转化率低。

“数据资产价值的计算方法,就像我们解一道应用题,使用最朴素的、都能理解的方法,就是先确定‘算什么’,再知道‘怎么算’,最后采集数据、代入公式得到最终的价值。”中国光大银行信息科技部总经理史晨阳总结。

构建数据资产估值体系的终极目标,是推动数据要素市场化发展。这需要两方面工作:一是打破部门壁垒、地方壁垒、行业壁垒,真正实现数据共享;二是有效约束市场行为,该监管时要监管。

《白皮书》对数据要素市场的科学有效发展提出了以下建议:一方面,通过积极的政策激发数据要素市场活力。包括推进和完善顶层设计,使数据市场发展有法可依;确定数据要素流通角色,保护数据流通相关方权利;研究制定多样化的支持政策,促进各主体数据共享意愿;通过产学研一体化研究推动新技术在数据要素流通中的创新使用;建立社会公共数据共享流通的机制,活跃市场交易;建立试点机制,允许先行先试,逐步完善市场;鼓励开展多种数据市场模式等。

另一方面,制定市场规则,审慎包容指导市场有序发展。包括鼓励行业开展自律,形成行业协同监管局面;建立交易争端仲裁机制,完善市场运营机制;建立数据共享标准,提升数据共享效率;建立指导定价机制,促进市场有序良性竞争;建立全新监管理念,维护数据要素市场秩序等。

编辑:薛姣