编辑| 蒲蒲
近日，中国银行业协会发布《银行业数据资产估值指南》（以下简称《指南》）团体标准。《指南》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、上海浦东发展银行等12家单位共同参与研究制定，旨在解决商业银行数据资产价值衡量难等问题，为实现商业银行数据资产价值全面量化、提升数据资产精细化管理水平及各类管理决策提供参考，推动数据要素市场科学有序发展。
财政部2023年8月公布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中提出，将数据资源纳入会计报表核算，并对数据资产评估提出了披露要求。数据资产价值的科学评估是数据要素流通的重要前提，推进数据资产的估值计量，加速数据交易流通，成为数据价值释放的进阶之基。但数据资产估值、入表核算处理以及数据资产交易是需要持续探索的难题，从创新中寻求最优解，成为推动数据资产化的重要议题。
价值是资产的核心属性，数据资产估值体系是探索数据要素定价机制及价值核算的重要参考，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。对社会而言，数据资产估值研究为交易市场的统一数据定价模式形成提供系统框架和标准参考，促进数据资产要素流通市场的构建，提升行业对于数据资产价格的公允认知。对企业自身管理而言，数据资产估值结果能够有效提升各方业务的开展水平与管理能力。
一方面，管理层能够从统一的视角，直观了解企业的数据资产价值，并依据评估结果做出数据资产相关的战略决策。周期性的数据资产估值帮助企业将数据价值与业务价值相连接，发掘高价值密度的数据，对未来数据挖掘、分析工作提供方向性指导，做到工作有的放矢。
另一方面，在上下级沟通或部门沟通中，具有准确量化价值的数据资产有助于沟通双方对数据产生共同理解，减少企业沟通成本，提高运营效率。
传统资产评估方法主要包括成本法、收益法和市场法三种。相比于传统资产，数据资产具有其独特性，而这些独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。此外，当前数据资产估值方法体系的研究探索尚处在理论层面，企业开展数据资产估值的实践较为少见。
《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，以当前金融行业中不同类型、层级的数据资产为对象，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。
该《指南》构建了全面而实用的数据资产估值框架，涵盖数据资产的识别、评估、管理到价值提升等关键环节，为全面构建我国金融领域数据资产估值体系提供了有益参考，有助于完善数据要素资源体系，并带动行业数据资产估值走向规范化、市场化。
