摘要：在数字经济飞速发展的时代背景下，国家出台多项政策助力数字经济发展的同时培育了大批具有国际影响力的数字化产业集群。数据资产的价值被广泛关注。商业银行作为金融市场的重要组成部分顺应时代的发展，不断探索商业银行数据资产价值评估的新途径。但是由于缺乏有效的数据资产估值定价方法，商业银行数据资产的价值难以被充分发掘并利用，因此，商业银行急需探索高效的数据资产估值定价方法。通过对商业银行数据资产评估的研究得出以下结论：（1）由于数据资产确权方面的法律尚不完善导致数据资产评估时存在诸多不确定性因素，国家应完善相关法律。（2）传统评估方法并不能合理确认商业银行数据资产价值。评估时应结合商业银行的特殊性对相关参数进行调整。

关键字：数据资产，商业银行

一、研究背景与意义

近年来，全球数据市场快速发展，数据价值被不断的强调与深化，数字经济时代已经到来。2021年11月30日中国工业和信息化部联合发布《“十四五”大数据产业发展规划》，强调要积极推动大数据与实体经济之间的深度融合，推动数据要素市场化配置改革，引导各类产业进行数字化转型，数据价值得到国家层面的认可。数据已成为重要的新型生产要素与技术、土地、资本等并列，推动生产方式、生活方式和治理方式的深刻变革。得益于各项政策支持和5G、人工智能、云计算等前沿信息技术的快速发展，大数据技术在、被广泛应用于金融、医疗、制造、零售等行业。为顺应时代发展，把握时代机遇，以商业银行为代表的金融行业主动推进数字化转型，制定数字化战略，开发网银app，推行数字货币，开发数字产品，整合存量数据的同时在日常业务中不断挖掘新数据，快速积累了大量数据资源。银行对其拥有的海量数据资源进行分析，并在此基础上进行产品创新，精准营销，调整投资策略等，降低自身经营风险的同时提高自身行业竞争力。数据已成为推动商业银行发展的重要动力。通过构建切实可行的评估方法，明确数据资产价值。短期来看，可以帮助商业银行识别数据资产相关的潜在风险，制定管理措施，提高商业银行数字风险抵抗能力。为银行数字战略的制定提供依据，通过优化数据资产利用，提高银行竞争力。长远来看，可以促进商业银行数据资产交易，促进数据资产流通，深化投资者会对企业的认识，国家也可以对商业银行的数据资产情况有全面宏观的了解，金融监督管理部门可以据此制定相关的政策助力商业银行数字化转型和发展。

二、商业银行数据资产价值评估现状

商业银行在日常的生产经营过程中积累了多种多样形态各异的数据资产，不同类型的数据资产其价值实现方式也不尽相同。商业银行的数据资产价值实现方式主要包括内部优化、外部合作和数据产品化。

内部优化是指商业银行利用数据资产进行的内部管理等活动的升级。具体表现为风险控制、精准营销和流程创新三个方面。在风险控制方面，商业银行通过对其所掌握等的数据资产进行全面的梳理、清洗和挖掘升级其智能风控系统。招商银行依托其存量数据资源构建"天秤系统"，识别并分析客户信用数据和交易行为，制定差异化的贷款和催收政策，降低不良贷款率。外部合作是指商业银行与其他机构合作共同挖掘并实现数据资产价值。商业银行与银保监会合作的"监管数据中台"项目，以商业银行的存量数据资产为基础，实现商业银行数据的互联互通和标准化报送，显著降低了银行的合规成本。以工商银行为代表的多家商业银行依托上海数交所等平台对多种脱敏数据产品进行交易。数据产品化是指将商业银行的数据资产包装成产品用于交易，是最直接的变现方式。数据借助市场化的流通实现的经济价值。具体有直接销售、数据服务销售、数据交换和资产证券化等形式。

三、商业银行数据资产价值评估模型的构建

在评估商业银行数据资产价值时，必须充分考虑到商业银行与一般企业在数据经营、管理以及资产负债结构等方面存在的差异。本文选择以改进的经济利润折现模型为基础，结合B-S模型和层次收益法确定数据资产的价值。

具体思路如下：首先，从银行的财务数据入手，在分析商业银行业务特点和资产构成的基础上对经济利润折现模型的相关参数进行修正通过GM（1，1）模型预测商业银行据资产收益期的税后净营业利润和资本总额，通过计算确定商业银行整体价值。其次使用B-S模型明确商业银行无形资产在其整体价值中的占比，计算得到无形资产价值。最后，构建综合评价体系，选择人力资本、客户资源、经营模式、数据资产、知识创新作为案层，增加收入、减少成本和提高竞争优势为准则层，并邀请专家打分。使用层次分析法计算出商业银行无形资产中数据资产权重，进而确定商业银行数据资产价值。

四、研究结论

在数字经济的时代背景下，数据的价值被充分重视并挖掘，数据资产的价值评估也逐步走入大众视野并快速成为热门的研究方向。本文基于以上总结得出以下结论：

商业银行数据资产作为一种新兴的资源具有来源多样、产权确定复杂、价值易变等特点。同时，由于国家的法律层面还未对数据资产的权属和风险等进行统一的规范，导致数据资产在估值和定价的过程中存在诸多的不确定性因素，一定程度上限制了数据资产价值的发挥。

商业银行数据资产因其来源、特点和价值实现均不同于传统资产，评估时存在权属确定困难，缺少数据流通高的市场、未来收益难以预测和缺乏专业评估设备及工具等痛点。加之商业银行相比于一般工商企业资产负债等方面存在差异性，仅依靠传统评估方法并不能合理确认商业银行数据资产价值。评估时应结合商业银行的特殊性对相关参数进行调整。、

五、政策建议

随着银行数字化转型的不断深入，技术和人才的不断投入，商业银行积累的规模越来越大、维度越来越丰富的数据资源，已然成为推动商业利润增长的核心力量。本文在此根据上述研究提出以下建议：

建立交易市场挖掘数据价值。活跃的数据交易市场的缺失使得数据资产在评估过程中常常面临缺少参考信息、风险系数难以确定等问题，进而导致价值难以确定。一方面，应从政策层面发力，积极推进商业银行与各类数据交易品台合作，建设数据交易市场，打破数据孤岛，开发多种多样的数据资产产品，引导数据资产有序竞争，吸引投资者的同时，激发数据资产市场活力挖掘数据资产价值。另一方面，对设备进行定期的维护和升级，为数据交易市场的建立提供坚实的物质保障。

推动相关法律完善。针对由于数据资产确权问题导致的数据资产评估相关问题，有关部门应加快完善相关法律建设，明确资产权属和不同类型的数据资产对应的法律边界与义务，为数据资产评估提供法律保障，同时银行内部也应组织合规、法律、业务等部门联合成立工作小组，定期开展法律风险识别与评估。确保数据在合法合规的环境中发挥其价值。

加快人才队伍建设。商业银行现有人才储备远远不能满足商业银行数据资产发展的需要，为了在数字化竞争的市场环境中充分利用数据资源取得竞争优势，商业银行应该实施更加积极主动的人才战略。一方面，银行可以和高校合作培养具有数据挖掘和数据建模能等专业能力的技术人才。另一方面，银行内部要加强培训，定期组织内部学习，打造一支“数据+金融+法律”的复合型人才队伍。以人才优势推动商业银行数字化转型和数字经济发展。

基金项目：2024年重庆理工大学研究生创新项目校级联合资助“数字化转型下的商业银行数据资产价值评估研究”（项目编号：gzlcx20243461）