从数据估值看数字化效益 恒丰银行发布《商业银行数据资产估值研究与入表探索》白皮书

尚怡达人 2023-10-28 2957人围观 投资金融会计银行业银行

  数据资源向数据资产转化 直面价值评估新挑战

  近年来,我国数字经济快速发展,占GDP比重已超过四成。数据作为新型生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,数据要素市场化建设加速推进。然而,数据流通不畅通问题制约着数据要素价值潜能的充分发挥,关键症结之一在于缺乏系统高效、标准统一的数据资产估值与定价方法。

  2023年8月,财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,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。在数据资源向数据资产转化的进阶阶段,数据资产估值与入表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。

  创新数据资产评估思路 破解数据资产化难题 

  银行业作为数据密集型行业和数据要素市场的重要参与主体,对数据基础制度探索、数据要素市场建设具有重要引领突破作用。恒丰银行以“一流数字化敏捷银行”为战略愿景,凝心聚力推进数字化转型,在核心竞争力的蓄势过程中,以数据资产价值为导向,引导数据资源的高效配置。近年来,恒丰银行开展了数据资产估值与入表的前瞻性研究,从数据资产的“估值设计、方法构建、公式优化、参数计量、数据资产表构建”五个方面,创新提出新思路、新方法、新实践。

  一是估值设计上,首次将数据资产价值划分为“投入价值”和“业务价值”进行评估。投入价值反映企业对数据资产的投入积淀,业务价值反映数据资产带来的经济效益,两者构成数据资产的总价值。这种估值方法,有助于分类计量成本和效益,优化数据资源配置。

  二是评估方法上,将订单管理模式创新应用于数据资产价值评估。依据数据资源的调用情况,评估数据资产的潜在价值,即哪类数据调用量大,哪类数据资产的价值就越大,有助于树立数据资源的应用价值导向,提升数据共享成效。

  三是公式优化上,对传统成本法进行了分解,以改良的成本法评估投入价值,以收益法评估业务价值代替收益率的测算,解决了不同方法联用导致的重复估值问题,同时增强了评估结果的准确性。

  四是参数计量上,系统地构建了公允、可落地的估值参数体系。数据资产估值参数的设定对整个估值体系至关重要,当前以专家法为主的方法具有较强主观性。恒丰银行对重要参数进行了综合研判,建立了一套科学计量支撑的参数体系。

  五是数据表构建上,基于数据资产估值研究,开创性构建了与估值体系相承接的“数据资产表”。这一数据表包含投入价值栏、业务价值栏、外部价值栏,涵盖数据要素投入、数据价值创造、数据产品交易的三大维度数据资产价值分析模式,为推动数据资产合理估值与披露提供创新思路。

  基于构建的估值体系,恒丰银行进行了数据资产的估值实践。经测算,该行数据资产总价值221亿元,其中,从2019年末股改建账后,对数据资产的投入价值52亿元,业务价值169亿元。其中,业务价值是数据资产价值的主要部分,数据在赋能业务创新发展时,才能更好地释放价值。

  探索数据资产价值运营 助力数据要素市场建设

  数据资产价值评估与入表探索,是保障数据要素有序流通与价值挖掘的重要抓手,对推动数据要素市场化配置和数字经济高质量发展具有重要意义。商业银行依托数据资产估值和入表实践,一方面可加速数据资产定价机制统一标准建设,搭建与外部数据市场衔接基础。另一方面,围绕数据资产评估,可打造“数据资产管理中心、数据价值运营中枢、数据市场交易中介”,探索数字化价值创造新模式,培育出穿越经济周期的核心实力。

  恒丰银行以数据资产估值与入表的创新实践,为推动数据要素市场建设、推进数据资产科学入表贡献“恒丰智慧”。下一步,该行将围绕数据资产评估,持续探索数据要素价值释放的有效路径,以金融力量助力数字中国建设。

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