《商业银行数据资产估值白皮书》发布

中国银行保险报网讯【记者 仇兆燕】

虽然数据已经与土地、劳动力、技术一样被定义为生产要素，但是如何这一生产要素的资产进行估值却尚无定论。

1月22日，光大银行发布《商业银行数据资产估值白皮书》（下称《白皮书》）。该《白皮书》是由中国光大银行和德勤管理咨询联合发布的金融行业第一本可操作、可落地的数据资产估值白皮书。

2020年3月底，中央发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据与土地、劳动力、资本、技术一起被定义为生产要素。

中国光大银行副行长杨兵兵指出，国家将数据列为生产要素的初心，旨在基于安全合规的基础上，挖掘数据要素的价值，发挥数字经济红利。本次发布是中国光大银行在推进数据要素市场化方面努力的体现，希望藉由白皮书的发布，为深化数据要素市场化配置改革、促进数据要素自主有序流动贡献力量。

德勤管理咨询CEO戴耀华表示，希望通过这份白皮书，指导中国的银行有效地计量数据资产价值，从而帮助企业的决策层正确地制定数据战略和实施蓝图，推动数据在银行的各个业务环节发挥潜在的价值，加速数字化转型。

那么数据资产到底应如何估值？光大银行信息科技部黄登玺介绍，数据资产估值的核心思路是“算什么”+“怎么算”。其中，“算什么”的关键是确定数据资产估值的度量单位，《白皮书》中也给出了具体的分类方法和建议，针对银行机构，《白皮书》明确提出评估对象至少是一个独立产生业务价值的数据集合，比如单个字段就不能作为资产估值的最小单元。

围绕“怎么算”的的问题，《白皮书》则对三种计算方法进行了优化：成本法、收益法、市场法。

其中，成本法优化后充分考虑了数据资产的各种溢价特点，从合理受益率、综合调节系数等四个方面设计参数模型，这种方法适用于成本衡量容易，收益衡量困难的数据资产；收益法适用于业务收益容易量化的数据资产，比如营销模型或风控模型。针对这类数据资产的特征，具体提供收益提成和增量收益两种方式，并在收益预测的方式和参数的确定等方面进行了体系化的设计。市场法的计算最为真实有效，因为它来自于真实的市场交易价格。但难点在于如何找到市场上近似数据的交易价格。

近年来，中国光大银行在数据资产管理和运营体系建设领域深耕，创新性推出智能化数据资产管理平台——魔数（Power Data）和数据模型设计工具——魔豆（Power Model）。该行依托“魔数”与“魔豆”的双向联动建设，实现全行数据资产的统一管理和运营，推进源头智能落标，提升数据质量。同时，在持续推进数据产品的应用落地、业务赋能方面，中国光大银行基于大数据和人工智能技术，构建了客户履约能力、客户价值、客户粘性的综合智能“阳光评分”体系，广泛应用于支付营销、手机银行促活和云生活生态圈等内外部业务场景，助力连接光大集团各成员公司，共同开展“互助共赢”合作。目前，阳光评分与光大永明人寿保险公司在重疾险核保环节已达成赋能合作。此外，该行充分推动产学研一体化，成立联合实验室，加速从研究到落地的过程，探索多方联合计算等数据安全技术，保证数据可用不可见，将在匿踪查询、多方联合统计、联合建模与预测等场景推进应用开发落地，真正在数据安全前提下发挥数据资产价值。