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编者按：
当前，数据已成为基础性战略资源，数字经济的关键要素。习近平总书记在2021年10月的中央政治局集体学习时指出“要推动数字经济和实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”。金融机构作为数字金融服务实体经济的中坚力量，在由业务数字化向数据业务化的转型攻坚过程中，其关键在于如何合法、合规、合理释放金融数据资产的共识价值。
《金融数据资产：账户、估值与治理》一书聚焦商业银行数据资产的价值实现这一新兴应用基础课题，在理论层面透析“一类要素”，从数据资产的前置法律条件和会计标准出发，对标企业资产的核心属性，明确数据资产内涵及其形成机制，探索数据资产规范使用的理论基础、技术保障和法律支撑。在实践层面比较“二张表格”，即资金的资产负债表与数据的资产负债表，前瞻性探讨其核心功能和评估标准。在基础设施层面聚焦“三个体系”， 聚焦数字账户、数据资产估值与数据治理三类体系的建立和完善，比较分析大、中、小、新不同商业银行数据资产的价值实现路径，提出务实可行的落地建议。
书籍名称：《金融数据资产：账户、估值与治理》
作者 |杨农刘绪光李跃郑旭
现阶段，数字经济正引领着新基建的发展，数据作为关键生产要素，已经成为推动我国经济增长的重要力量。2022年1月120,国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，数字经济是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。有市场机构预测，全球数据量在2025年将达到163ZB，无论是来自消费者端，还是来自企业级市场的数据量都将呈现爆发式增长，数字经济正渗透进生产生活的各个领域。
相较于传统经济，数字经济以技术驱动，通过对数据资产的采集、管理和应用，助力我国经济发展从粗放型、中低质量向集约型、高质量模式转型。无论是在国家层面还是在企业层面，数据资产的重要性都不言而喻。尤其对商业银行、保险等金融机构而言，大数据的挖掘和应用不仅可以在提升用户体验的同时降低交易成本，还可以辅助业务创新，协助提高科学决策水平。
一、挖掘数据要素价值，丰富数据资产应用场景
进入数字经济时代，随着信息技术的不断更新迭代，商业银行的数据应用场景不断丰富。如在精准营销、风险控制等领域，数据已经发挥了巨大的作用。但由于数据权属、隐私保护等方面仍不完善，银行数据与充分实现其商业价值之间还有较大距离。未来的银行将是开放的银行，数据将起到决定性作用。要充分挖掘数据价值，实现数据从资源到资产的转变，商业银行就需要从内部运营和外部生态两个方面改变传统的运营模式。
从内部运营看，商业银行在发展过程中积累了大量的数据，通过对内部的运营数据进行整理和分析，将其转变为线上化、自动化的信息，从而优化业务流程、辅助经营决策，进而提升盈利能力。如利用交易记录、税费缴纳等数据，为用户提供精准贷款；利用消费、资产负债等数据为用户提供定制化的理财产品、保险产品等。
从外部生态看，随着银行业进入“Bank4.0”时代，商业银行还需要进一步拓宽金融服务的外部生态，丰富数据资产的应用场景。在这个过程中，银行需要借助API/SDK等技术手段，打通过去的金融服务壁垒，通过开放银行及物联网连接数据资产和实物资产，从而为客户提供存贷款、投资理财、支付结算、私人银行、新型供应链金融等各类产品和服务。
二、发挥数据要素动能，建立数字资产账户
当数据从资源转化为资产后，需要建立相应的数据资产账户体系来整合不同来源的数据资产，才能充分发挥数据资产的动能。数据资产账户可以作为数据资产收集、存储和使用的管理工具，连通企业、银行乃至政府的数据，完成中后台数据的积累和整合；还可以通过统一账户打通多个平台，有效赋能客户经营，并通过多种权益真正体现客户数据资产的价值，实现产业链数据资源的挖掘和变现。
目前许多商业银行正在全力打造数据资产账户体系，依托设立商业银行和用户的统一接入和输出标准，通过开放银行组件化、标准化输出商业银行的产品、金融和科技能力，对接企业ERP、CRM、0A等系统，以及外部合作服务商，打通企业产业链数字化的各个环节，从而实现商业银行与企业的信息流、资金流、物流的全面连接，最终帮助企业用户挖掘、管理自身数据资产，提升价值。
三、 提升数据要素质量，强化数据资产治理
提升数据要素的质量，关键还在于要强化数据资产的治理。在数据资产不断发挥作用的今天，增强数据治理和应用能力已经成为金融机构提升竞争力的重要途径。随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》的相继出台，金融机构数据治理就必须要以信息数据安全和监管合规为核心。要通过针对性的数据资产治理框架以及举措，实现数据资产治理的可控，将数据资源转化为优质的数据资产。
当前越来越多商业银行已经将数据资产治理提升至战略方针层面,通过建立职责清晰的数据治理架构，将数据治理融入经营管理、业务推动以及风险管控的全流程。同时在体制机制层面，从组织结构、企业文化、业务流程、预算投资等方面，进行相应调整，从数据要素的采集、使用以及监管等各个环节实现数据资产的管理和质量的把控，从而实现数据资产质量的实质提升，最大程度发挥数据资产的价值。
四、 促进数据要素流转，实现数据资产交易市场化
数据资产的市场化交易与数据资产的定价有着密不可分的内在联系，而一个市场化的定价需要以数据资产的估值为基础。目前尚未有成熟的数据资产估值方法，传统的三种无形资产评估方法在应用于数据资产估值时各自都有相应的适用性，但也都存在一定的局限。与传统资产相比，数据资产的种类更多、价值易变、应用场景更加丰富，因此要有效评估数据资产价值，就必须充分考虑影响其价值的各项因素，包括数据要素的完整性、准确性、真实性、安全性等。
从交易市场化要素角度看，随着数据资源配置的体制机制改革，负责数据资产采集和应用的基础设施输出企业有望分享红利。目前我国的贵阳大数据交易所、上海数据交易所、北京国际大数据交易所已经在数据资产交易上进行了实践，并且取得了一定的成果。但由于我国在数据资产的确权、价值评估、交易流转等方面仍旧存在法律和技术上的供需不均衡，未来还有很长的路要走。商业银行可以充分利用自身优势，结合大数据、云计算等新技术，实现数字经济时代下的转型发展。
随着数字经济与实体产业的深度融合，要充分发挥数据资产要素价值，就必须要解决数据资产管理、数据资产质量、数据资产价值评估等环节存在的问题。此次由杨农、刘绪光、李跃等撰写的《金融数据资产：账户、估值与治理》一书，结合数字经济发展现状及未来发展趋势，围绕数据资产的账户建设、价值评估与治理机制三个数据要素高效配置的关键环节，探讨了未来数据资产交易的可能性，并给出了相关优化建议。未来，金融机构在保障数据资产安全的同时，可以积极探索数据资产的合规使用方式，努力为人民群众提供多样、便捷、普惠的金融产品和服务！
（本文首发于新华网客户端新媒体平台)
作者简介
杨农
经济学博士，清华大学博士后，斯坦福大学工学院访问学者，北京大学经济研究所博士后导师。出版各类著作25部，如《中国债券市场：发展与创新》、《战略合作经济学》、《非正规金融：根源、运行及演进》（国家社科基金，11FL017）、《现代金融市场》等，公开发表论文和理论文章130多篇。创办《金融市场研究》并任执行主编。先后任安徽省政府硏究室副主任、中国人民银行金融市场司副司长、中国银行间市场交易商协会副秘书长、中国互联网金融协会副秘书长。
刘绪光
管理学博士，保险学博士后，高级经济师。曾先后在国有大型商业银行、金融行业基础设施、金融行业自律组织从事风险管理与数据治理工作。熟悉商业银行经营管理，参与保险行业基础设施建设，近距离观察思考中国金融市场发展与金融科技实践创新。2016至2019年，借调中国人民银行，深度参与互联网金融风险专项整治与长效机制建设，前瞻性思考科技与金融深度融合下的业态治理与监管框架，规划搭建赋能实体产业链与科技创新链的数字金融基础设施。曾先后荣获中国人民银行2018年重点研究课题政策研究类二等奖，2019年金融科技研究课题二等奖、三等奖。在国内外学术期刊发表研究论文30余篇。
李跃
平安银行公司业务总监、交易银行事业部总裁，北京大学信息管理与信息系统、经济学学士。金融从业年限超过15年，从业经历涵盖银行、证券、咨询等，对商业银行数字化转型、金融场景下推动企业数字化转型、数字经济和产业金融的融合创新有较丰富的实践经验。2021年带领团队获得2021中国卓越交易银行大奖“最佳技术创新交易银行奖”、《亚洲银行家》2021年度中国国家奖项计划—“中国最佳物联网应用”等。出版著作《连通一切：从宽带中国到上海自贸区的观察与思考》。
郑旭
平安银行战略发展部博士后，毕业于上海财经大学公共经济与管理学院，主要研究领域包括数字金融、数字经济、商业银行数字化转型、地方政府融资等。
End.
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