數字經濟時代，數據被稱為新時代的“石油”，更被列為第五大生產要素，但一直以來，數據的估值問題一直是阻礙數據作為一種要素參與社會生產交易的“攔路虎”，很多機構空守數據“寶藏”，卻無法挖掘其應有的價值。

如今，這一狀況正在逐步改變，就在近日，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》正式印發，《意見》要求，以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大精神，完整、準確、全面貫徹新發展理念，加快構建新發展格局，堅持改革創新、系統謀劃，以維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密為前提，以促進數據合規高效流通使用、賦能實體經濟為主線，以數據產權、流通交易、收益分配、安全治理為重點，深入參與國際高標準數字規則制定，構建適應數據特征、符合數字經濟發展規律、保障國家數據安全、彰顯創新引領的數據基礎制度，充分實現數據要素價值、促進全體人民共享數字經濟發展紅利，為深化創新驅動、推動高質量發展、推進國家治理體系和治理能力現代化提供有力支撐。

12月9日，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》（以下簡稱《暫行規定》），擬規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，發揮數據要素價值，服務數字經濟發展和數字中國建設。對此，工信部新基建重大項目評審專家、北郵科技園元宇宙產業協同創新中心執行主任陳曉華接受媒體采訪時表示，《暫行規定》明確了數據資源會計處理的適用范圍、準則及披露要求，進一步豐富了數據要素市場基礎性制度供給，并為未來可定價的數據資產時代奠定了基礎，有利于助力我國數字經濟高質量發展。

數據資產定價的問題正在被逐步厘清，而金融行業作為數據密集型行業，在數據資產定價與“入表”上的創新嘗試則一直在進行。2022年，11月26日，光大銀行采取線上方式在京召開“數據之光 解鎖未來”商業銀行數據要素研究成果研討會暨發布會。會上，光大銀行發布數據要素領域最新研究成果《商業銀行數據資產會計核算研究報告》和《商業銀行數據要素市場生態研究報告》，為深化數據要素市場化改革、促進數據要素自主有序流動給出光大方案。

光大銀行黨委委員、副行長楊兵兵表示，金融是數據密集型行業，具有天然的數據稟賦，商業銀行關注的數據價值主要聚焦在三個方面：一是數據資產估值，直接量化體現數據價值；二是數據資產會計核算，作為企業的核心資產進入資產負債表；三是多角色參與數據要素生態，進入到數據要素流通的大循環中，獲取數據資產價值。光大銀行于2021年發布的《商業銀行數據資產估值白皮書》，以及這次發布的《商業銀行數據資產會計核算研究報告》《商業銀行數據要素市場生態研究報告》，都是為解鎖數據要素市場多元未來所做的思考和實踐。下一步，光大銀行將推動相關研究成果落地實施，并持續深化對數據要素價值釋放領域的探索和研究。

數據的價值正在被逐步釋放，處于創新前沿的頭部銀行也在“躍躍欲試”，但處于另一端的中小銀行缺乏資金、技術、人才等資源支撐，數字鴻溝難以快速彌合，數據治理的水平也難以跟頭部銀行相提并論。他們該如何立足自身，開展有效的數據治理與數據資產管理，實現數據價值的躍升呢？

對此，中國銀行業協會系統服務部主任趙成剛在《數字金融創新思想與案例精選》一書中撰文給出如下建議：

第一，應關注認知層面上的一致性，特別是高層對數據治理認知的一致性。在數字金融變革時代，數據治理解決的不只是當前問題，更關乎機構發展，數據治理關系全局、關系發展、涉及內外部、涉及所有部門和業務條線。必須結合現有實際情況和機構自身發展戰略進行規劃，將公司治理與數據治理相銜接，將機構戰略規劃、業務規劃、IT規劃和數據治理規劃相銜接，將數據治理文化建設和全員持續參與相結合，明確數據治理遵循的原則和階段性策略，注重體系化建設，注重具體規劃及實施路線圖的制訂，以用于指導和檢驗實施成效。

第二，在組織層面，數據治理不是一個部門的工作，也不是一個項目或一個特定主題行動，它是綜合性系統工程，需要持續推進并不斷完善發展，多部門協同聯動，特別是業務制度體系的聯動性非常關鍵，組織體系的有效性和可持續性必須有所保障。

第三，要結合自身實際情況，對不同發展階段的目標和策略進行差異化設定，如存量數據、增量數據；行內數據、第三方數據等應制定不同的策略，結合自身資源稟賦和外部環境動態加以穩妥推進。

第四，要注意成果固化，隨著治理工作的有序推進，同步進行成果固化和推廣，以應用促進治理，以價值體現促制度、標準建設，充分發揮各部門共同參與的積極性、自主性及相互監督性。

第五，要選擇適當的技術和工具，不但要有面向技術人員使用的底層技術，更要有面向業務和管理人員使用的快捷便利輔助工具，實現數據價值的快速呈現和傳導，助力全員數字文化建設和培養。

中電金信最新發布的《數據治理白皮書》認為：數據治理是數據資產管理體系中的不可或缺的基礎底座，是實現數據資源化的一整套管理框架，數據治理的核心目標是解決數據可用性和數據安全性的問題，既要追求數據廣泛高效的流通，又要保證數據安全和保護個人隱私。

白皮書建議在路徑選擇上，各機構首先要整體規劃，全面布局數據治理，解決頂層設計問題；其次標準先行，確定數據準入與改進方向，解決抓手問題；再次局部改進，尋求數據治理的最佳性價比，解決效率問題；最后是升級改造，伴隨新一代IT建設落地數據治理，解決時機問題。

而在技術工具和產品選擇上，白皮書認為，數據治理產品是承載數據治理理念的“器”，無論企業最終選擇自建還是外購相關產品，都需要滿足幾個關鍵特性。

第一，服務性：連接與在線是新數字時代最顯著特點，一切治理皆服務，如何通過服務接口對外連接業務生態體系，是治理產品的核心實力之一。

第二，可擴展性：組件式的產品體系，提供積木式創造力，具備應對業務敏捷創新與定制化需求的能力。

第三，先進性：云原生與大數據技術趨勢下，技術底座的先進性決定了產品的生命周期。

第四，通用性：無論是集團還是獨立企業，新時代下業務生態抵押在發生極速變化，底層設計的通用性可避免產品顛覆式的修改，而通用性最常見的實現方式來自于行業經驗的積累和常熟的產品交付體系。

對此，中電金信以數據資產積累和數據價值創造為目標，利用大數據技術、AI技術以及數據安全技術，打造集數據管控平臺、數據中臺和AI平臺為一體的數據智能底座：源啟數據資產平臺，圍繞數據采、存、管、算、用的數據全生命周期，平臺結合豐富的行業沉淀和數據治理經驗，為企業提供一站式的數據資產管理解決方案。

面對管理工具多頭散亂、系統架構遷移等銀行數據治理難題，中電金信商業分析事業部總經理、中電金信數據研發委員會主席杜嘯爭建議：銀行的數據管理一定要前置，在企業架構建模階段，數據管理團隊要作為一個重要的分支參與進去，使數據管理方面的需求在整個前期業務系統設計階段被充分考慮進去，這樣就可以用一套數據模型一方面指導業務系統的設計，另一方面指導管理系統的設計，后續再進行從業務系統到管理系統整合的時候，就會減少很多問題。

點擊查看>>《中金電信數據治理白皮書》

責任編輯：方杰