引 言
銀行業金融機構正處于一個數字化變革的時代，在這個時代中，數據無疑已經成為核心的價值驅動 器。隨著中央文件將數據確認為重要的生產要素以及《“十四五 ”數字經濟發展規劃》的發布，數據的 價值不僅得到了國家層面的認可，更在各行各業中釋放出潛在力量。與其巨大的價值潛力同時存在的， 是當前數據資產估值的種種難題。
傳統的資產評估方式很難完全適應數據的特性。數據是流動的、易變的，它不僅可以重復使用，還 可以在不同的場景下產生不同的價值。盡管數據的價值顯而易見，但如何為其匹配一個合適的資產估值 算法，并且確保估值結果能夠真實地反映其在市場中的價值，是目前亟待解決的問題。
本文件通過融合數據、資產評估和財務等多個專業領域的理論研究和實踐，結合商業銀行數據資產 特性及數據質量、規模及市場交易等因素，構建了適用于商業銀行的數據資產估值框架，旨在解決商業 銀行數據資產價值難衡量等問題，從而為全行業數據資產估值體系的全面構建及落地提供實踐參考，推 動數據要素市場科學有序發展。
銀行業數據資產估值指南
1 范圍
本文件界定了銀行業數據資產估值涉及的術語及定義，確立了估值總體原則、對象，并提供了指標 體系構建、估值過程與保障內容方面的指導。
本文件適用于銀行業金融機構，為金融機構開展數據資產估值提供參考。對參照本文件進行銀行業 數據資產估值的結果運用，超出了本文件的范圍。
2 規范性引用文件
下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件， 僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本 文件。
GB/T 37550—2019 電子商務數據資產評價指標體系
GB/T 40685—2021 信息技術服務 數據資產 管理要求
3 術語和定義
下列術語和定義適用于本文件。
3.1數據 data
任何以電子或其他方式對信息的記錄。
[來源：JR/T 0236—2021，3.4]
3.2數據資產 data asset
銀行業金融機構合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，為組織帶來直接或間接經濟利益的可辨 認數據資源。
[來源：GB/T 40685—2021，3.1，有修改]
3.3數據資產估值 data asset valuation
銀行業金融機構對評估基準日特定目的下的數據資產價值進行評定和估算的活動。 [來源：GB/T 40685—2021，3.9，有修改]
4 總體原則
數據資產估值宜滿足以下原則：
a) 安全合規原則，即在估值過程中需要關注數據資產的安全性和合法性，確保估值過程安全合規；b) 目標導向原則，即能夠實現為支持內部管理決策和促進外部數據要素流通提供量化參考的目標；c) 合理假設原則，即數據資產作為企業資產組成部分的價值可有別于作為單項資產的價值，宜采取適當方法區分數據資產和其他資產共同發揮作用時對組織的貢獻，合理使用現狀利用假設、 公開市場假設、持續經營假設等估值假設；
d) 量化評估原則，即確保數據資產各方面信息的真實性、準確性，使用專業知識、技術手段和實踐經驗等，以數據應用特征匹配估值方法，構建數據資產管理估值指標體系，開展數據資產估值。
5 估值對象
數據資產估值的對象即數據資產本身。開展數據資產估值時，宜分析數據資產的信息要素和基本特征。
a) 數據資產的信息要素通常包括基礎屬性、業務要素、管理要素及價值要素，具體宜符合 GB/T 40685—2021 中 5.3 的內容。
b) 數據資產的基本特征可表述為以下幾點：
1） 可辨認性：能夠通過盤點、注冊等管理手段，對數據資產進行識別、記錄及計量，并從組織中分離或劃分出來，能單獨或者與相關合同、資產或負債一起，用于出售、轉移、授予許可、租賃、交換或托管等；
2） 可加工性：數據資產能夠通過各類數據技術，如更新、維護、加總、分析及挖掘等處理方式，改變其狀態和形態；
3） 無限復制性：數據資產可被低成本無限復制，并在同一時間為多方使用；
4） 共享性：同一數據能夠支持組織內外部多個主體共享使用，不同主體對同一數據的利用將 產生不同的價值；
示例 1：銀行業金融機構的貸款合同數據能夠用于風險監控、拓客營銷及向管理部門報送等不同場景，且在不 同場景下產生不同價值。
5） 價值易變性：數據資產的價值受到數據容量、數據時效、應用場景等因素影響，價值易發 生變化。
示例 2：銀行業金融機構過往制定的客戶交叉營銷算法模型，隨著機器學習算法的發展，原有模型的準確率將 遠遠低于運用最新技術的模型，其價值受到技術因素的影響。
6 估值指標體系
6.1 設計策略
數據資產估值指標體系是指通過整合數據資產管理中的多個相互聯系、相互協調的活動或要素，形 成的一系列反映數據資產加工特性和價值特性的一組指標。該組指標的設計與GB/T 37550—2019中第4 章提出系統性、典型性、動態性和可操作性原則協調一致。
估值指標體系的設計策略在系統性綜合數據與數據資產特性以及傳統資產評估方法基礎上，采納了 數據資產基礎評價方法中對數據資產價值影響因素的綜合性考量，將數據質量、數據應用、數據安全等指標納入通過層次分析法定量轉化為價值調整系數，形成由成本價值指標、經濟價值指標、市場價值指標、 內在價值指標組成的估值指標體系。數據資產估值指標體系設計策略示意圖如下：
6.2 估值指標體系和估值指標
數據資產估值指標體系的內容主要包括成本價值、經濟價值、市場價值和數據內在價值4大類指標，估值指標體系詳情見附錄A：
a) 成本價值，指在數據資產全生命周期過程中，數據的規劃、獲取、存儲、加工、維護、應用和管理數據所需要支出的成本；
b) 經濟價值，指直接面向業務應用，量化數據資產帶來的業務收益、風險收益以及成本收益，衡量數據對業務的賦能效果；
c) 市場價值，指數據資產在主要流通交易市場中的價值，在有可參考、已成交案例的前提下，依據市場活躍程度、市場參與者的數量及供需關系等來衡量；
d) 數據內在價值，指數據資產自身所蘊含的潛在價值以及其能夠使用后所產生的價值，包括數據 規模、數據質量、數據安全、數據應用等。
7 估值過程
7.1 概述
估值過程包括以下步驟，即識別估值目的、劃分估值對象、選取估值方法、匹配估值指標、確認估值信息、編制估值報告及歸檔估值信息。
7.2 識別估值目的
開展數據資產估值，宜綜合考慮數據資產特性、價值來源、應用場景等因素確定估值目的。不同的估值目的將影響估值數據采集的范圍、方法的選取、測算的精度及結果報告的形式。主要估值目的包括但不限于：
——面向內部管理：銀行業金融機構針對其所擁有的數據資產進行全面評估，確定數據資產價值， 為數據資產管理體系建設及各級管理決策提供參考；
——面向外部交易：數據交易雙方發起的，針對交易過程中的數據資產價值進行評估，確定數據交易的價值。
7.3 劃分估值對象
7.3.1 考慮因素
基于數據資產估值的目的，劃分、界定和描述估值對象，明確數據資產估值粒度。估值對象劃分的考慮因素如下：
a) 獨立性：估值對象能夠具備獨立產生價值的能力，例如單個字段在許多情況下并不具備獨立產生價值的能力，不適合作為獨立的估值對象；
b) 整體性：對整體不可分割的數據資產劃分為同一估值對象，以評估其整體價值，如模型及其參 數；
c) 穩定性：基于數據資產總體分類框架進行劃分，估值對象的分類需要保持一段時間的穩定性；
d) 成熟度：數據資產估值對象的劃分要綜合考慮數據資產管理成熟度，如數據資產管理水平、財務核算精細度等；
e) 合理性：在滿足估值目的前提下，考慮顆粒度與成本投入的平衡，既要避免工作量和成本投入過高的情況，也要保證近似、主觀估計的合理性。
7.3.2 估值對象分類
數據資產估值對象劃分幫助使用者從海量數據資產中找出某一數據對象，便于進行對數據對象的管 理與分析。
本文件參照 GB/T 38667 給出的分類維度和分類方法，基于數據資產特點、價值類型以及數據資產加工方式，將數據資產分為原始類、過程類和應用類，分類詳情參見附錄 B。由于數據具有無消耗性和 無限復制性，原始類、過程類和應用類可互相轉化，在為多個估值對象估值時，宜注意其邊界的確定。
a) 原始類：原始類數據資產是通過外部獲取或內部采集而來的明細數據，可以為后續數據加工應用提供原始信息。因此可根據數據來源將數據資產分為外部獲取類和內部采集類 2 部分，并分別作為 1 個估值對象。
注：外部獲取與內部采集兩種獲取方式形成的數據資產特點及邊界不同，分類管理可以提高原始類數據資產的管理 效率，也有利于后一步的加工處理。
b) 過程類：過程類數據資產處于原始類數據資產和應用類數據資產之間的過渡階段，為數據進一步開發和應用提供清洗后的、統一的匯總數據。過程類數據資產具有普遍適用性，可以使得后 續的深度加工減少重復加工工作，避免資源浪費，具有一次加工多次使用的特性。過程類數據 資產通過數據倉庫、大數據平臺、數據中臺等對原始類數據資產匯總加工形成，可作為同一估 值對象進行估值。
c) 應用類：應用類數據資產是面向實際的數據需求，以原始類和過程類的數據資產為基礎，通過數據匯總、挖掘等加工方式得到的個性化的統計數據或數據產品，可以直接應用于業務部門，支持業務相關工作的開展和收益的提升。考慮到與收益的對應性，將其分為收益提升類和統計支持類 2 大類數據資產。
不同的銀行業金融機構根據應用的實際情況及自身數據資產管理需求，能夠從不同的視角如數據所屬主題、業務應用維度、數據安全隱私保護等方面進行適當選擇和擴展。
7.4 選取估值方法
數據資產估值的方法主要包括成本法、收益法、市場法及其衍生方法，具體估值方法詳見附錄 C。
在執行數據資產估值時，估值的組織者根據估值目的、估值對象、價值類型、應用場景及資料收集 等情況，梳理各估值對象價值來源，分析各類估值方法的適用性，針對不同的估值對象匹配合適的估值方法。
估值方法選擇遵循如下原則：
a) 前提適用原則，不同的估值方法均具有不同的適用前提，通常情況下需分析能夠運用各估值方 法的前提是否滿足綜合選擇最適配的方法；
示例 1：運用成本法時，數據資產相關成本能夠通過各種方式最終獲取；運用收益法時，數據資產的相關收益能夠 預測及追溯；運用市場法時，市場中需要具備同類型交易和產品。
b) 方法與價值實現方式匹配原則，由于同一數據資產具有“可加工性 ”及“共享性 ”等特點，同一數據資產在不同的場景下發揮不同的價值，且多種價值可同時存在，需要根據各類估值對象的不同價值實現方式，匹配合適的估值方法；
示例 2：算法模型資產能夠通過企業內部應用而產生收益，同時在市場中交易直接產生交易價值，因此在滿足方法適用前提的情況下，針對內部應用目的，采用收益法計算，面向市場交易，采用市場法計算。
c) 連續性原則，選用估值方法后，宜確保方法的可持續性。為保持估值方法計算數據的連續可比，通常持續沿用同一種方法以保證估值的連貫性和穩定性。
7.5 匹配估值指標
數據資產估值前需要確定評估基準日及評估周期，基于選定的估值方法，參照估值指標體系和指標項匹配估值指標，估值指標匹配示例參見附錄D。
估值指標采用定量為主，定性和定量相結合的方式匹配。對于定性指標，宜結合實際情況進行權重設定。權重設定使用的方法包括但不限于：層次分析法、模糊綜合評價法和德爾菲法等。
基于同一行業或同一估值目的下開展的數據資產估值，通常沿用統一的指標權重設定方法，以保證估值的連貫性、穩定性及可比性。
7.6 確認估值信息
遵循客觀、公正、真實、準確、有效的原則，明確數據資產估值各項指標信息，并在各相關方確認 后，作為估值的輸入值。主要包括以下幾個方面：
a) 資料準備流程遵循組織自身治理與管理要求；
b) 考慮數據資產的特征及信息要素；
c) 根據估值目的和數據資產的特性，對估值對象進行針對性的現場調查，收集數據資產基本信息、權利信息、相關財務會計信息和其他資料，并進行核查驗證、分析整理和記錄，對資料的準確性、完整性、一致性和全面性進行檢查；
d) 使用數據領域專家工作成果及相關專業報告等作為估值的輸入值；
e) 估值資料確認過程中，宜分析數據資產估值對估值資料存儲的安全性影響。
7.7 編制估值報告
數據資產的估值報告包括的內容：
a) 數據資產信息要素描述，包括基本屬性、業務要素、管理要素和價值要素等的描述；b) 估值依據的信息來源以及利用專家工作或者引用專業報告內容；
c) 方法的選擇及其理由；
d) 各重要參數的來源、分析、比較與測算過程；
e) 對測算結果進行分析，形成估值結論的過程；
f) 評估結論成立的假設前提和限制條件；
g) 其他必要信息。
7.8 歸檔估值信息
估值組織者宜對估值材料包括估值過程、估值報告等建檔留存并在既定時間對數據資產的價值增減變動進行復審。
8 估值保障
8.1 制度保障
數據資產估值相關制度關注要點如下：
a) 遵守相關法律法規，圍繞數據資產估值活動的職責分工、管理活動做出全面、系統的制度規范， 確保估值過程合法合規；
b) 建立工作考核機制，納入相關部門的績效考核；
c) 清晰描述各個評估步驟，為評估人員提供相關操作手冊、模板類文件；
d) 加強數據來源的管控，保證數據來源的可靠性和權威性，進而保障估值的準確性；
e) 明確交付物的范圍、內容、形式，以及數據資產估值結果的披露方式，包括披露范圍、披露時 間等，確保估值過程的透明度；
f) 建立數據資產估值結果的確認機制，對估值結果進行核對和確認；
g) 建立數據資產估值結果的更新和復核機制，定期更新和復核，確保估值結果的持續準確性。
8.2 技術保障
數據資產估值相關技術保障包括估值算法、數據安全相關技術及平臺工具支撐，關注要點如下：a) 積極研究和引入價值評估領域的前沿算法，確保評估的穩定性、先進性和現代性；
b) 采用適宜的數據保護技術，利用加密技術、訪問控制、審計跟蹤等措施保障數據安全及隱私保 護，例如采用區塊鏈等技術保證數據在傳輸過程中不受數據泄露、遺失和纂改等風險威脅；
c) 搭建可靠的平臺工具，如數據倉庫、數據挖掘工具、數據分析工具等，以保障數據資產估值的 準確性和效率。加強估值系統與其他系統的數據交互，增強評估數據的全面性，同時支持內部 部門之間的數據共享，增強協同效應。
附 錄
