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　　瞭望智庫與中國光大銀行近日聯合發布了《商業銀行數據資產估值白皮書》（下稱《白皮書》），系統研究了金融領域尤其是商業銀行的數據資產估值體系建設。

　　《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據列為與土地、勞動力、資本、技術并列的生產要素。數據作為新型生產要素，其巨大的經濟價值、社會價值已經得到普遍認可。

　　瞭望周刊社黨委常委、副總編輯蘇會志指出，估值是數據市場建設的基礎工作之一。解決這個難題，既要建立政府主導下的數據確權機制，也需要學術界提出價值評估體系，經由市場機構的實踐驗證，才能形成說得清、看得懂、用得好的估值體系，推動數據要素市場前進一大步。

　　《白皮書》首先對數據資產進行了定義，即為企業過去的交易或事項形成的、由企業合法擁有或控制的、預期在未來一定時期內能為企業帶來經濟利益的、以電子方式記錄的數據資源。《白皮書》指出，相比于傳統有形資產，數據資產具有非實體性、無消耗性、零成本復制性和依托性等特點，因此需要全面評估其使用成本，不能套用現有辦法。

　　《白皮書》認為，由于數據資產具備可加工性、可衍生性、可共享性，因此在評估其經濟利益時，需將數據資產加工、衍生、共享所可能產生的收益考慮其中。同時，技術的發展、相關政策的變化、應用場景的豐富等因素變化，使得數據資產的價值也隨之改變，且變化程度較為明顯。

　　中國光大銀行副行長楊兵兵指出，數據確權是數據要素流通的前提，數據定價是數據要素流通的基礎，數據交易是數據要素流通的關鍵。光大銀行聚焦在數據資產估值領域深入研究，建立了面向商業銀行的數據資產估值體系和方法，并完成首次數據資產價值計算。

　　結合數據資產的特點，《白皮書》展示了商業銀行如何構建和優化數據資產估值方法體系。以營銷類模型為例，《白皮書》提到，在大數據營銷類模型應用之前，銀行業務人員主要通過地毯式營銷將相關產品推薦給一類客群。這種粗放式營銷，一方面會導致有限的營銷資源被過度分散，另一方面無法有效滿足不同客戶的差異化購買偏好，導致營銷轉化率低。

　　“數據資產價值的計算方法，就像我們解一道應用題，使用最樸素的、都能理解的方法，就是先確定‘算什么’，再知道‘怎么算’，最后采集數據、代入公式得到最終的價值。”中國光大銀行信息科技部總經理史晨陽總結。

　　構建數據資產估值體系的終極目標，是推動數據要素市場化發展。這需要兩方面工作：一是打破部門壁壘、地方壁壘、行業壁壘，真正實現數據共享；二是有效約束市場行為，該監管時要監管。

　　《白皮書》對數據要素市場的科學有效發展提出了以下建議：一方面，通過積極的政策激發數據要素市場活力。包括推進和完善頂層設計，使數據市場發展有法可依；確定數據要素流通角色，保護數據流通相關方權利；研究制定多樣化的支持政策，促進各主體數據共享意愿；通過產學研一體化研究推動新技術在數據要素流通中的創新使用；建立社會公共數據共享流通的機制，活躍市場交易；建立試點機制，允許先行先試，逐步完善市場；鼓勵開展多種數據市場模式等。

　　另一方面，制定市場規則，審慎包容指導市場有序發展。包括鼓勵行業開展自律，形成行業協同監管局面；建立交易爭端仲裁機制，完善市場運營機制；建立數據共享標準，提升數據共享效率；建立指導定價機制，促進市場有序良性競爭；建立全新監管理念，維護數據要素市場秩序等。