1月22日，光大银行发布《商业银行数据资产估值白皮书》(以下简称《白皮书》)，这是金融行业第一份可操作的数据资产估值白皮书。
2020年3月底，中央发布了《白皮书》号文件，这是我国第一个关于要素市场化配置的文件，也是第一次将数据、土地、劳动力、资本、技术定义为生产要素。
“国家将数据列为生产要素的初心，旨在安全合规的基础上挖掘数据要素的价值，发挥数字经济的红利。光大银行希望通过白皮书的发布，有助于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。”中国光大银行副行长杨冰冰在发布会上指出。
光大银行信息技术部黄登喜在发布会上进一步介绍，数据交易和数据确认将是推动数据要素市场化的核心驱动力。但《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》写作团队在研究了大量材料和案例后发现，数据资产估值无论是理论框架还是实践方法，都还处于极度不完善的起步阶段。
“针对数据资产多重衍生、重复使用的八大特点，我们对比了常用的货币和非货币资产估值方法。前者虽然难度较大，行业实践几乎空白，但具有很强的通用性和应用场景。因此，我们的白皮书采用了以货币计量为基础，以非货币建模优化为补充的方法体系。”黄登喜说。
黄登喜表示，数据资产估值的核心思想是“算什么”和“怎么算”。其中“是什么”的关键是确定数据资产估值的计量单位，具体的分类方法和建议也在《白皮书》中给出。对于银行机构，《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，例如单个字段不能作为资产估值的最小单位。
“如何计算”的关键是选择不同的方法，优化具体的算法。其中一个重要的原则是，不重复计算的数据单元可以采用不同的估值方法，并在货币计量后进行汇总。
黄登喜说，《白皮书》优化了三种计算方法：成本法、收益法和市场法。
成本法优化后，充分考虑了数据资产的各种溢价特征，从合理收益率和综合调整系数四个方面设计了参数模型。该方法适用于成本计量容易、收益计量困难的数据资产；
收益法适用于业务收益易于量化的数据资产，如营销模型或风险控制模型。根据这类数据资产的特点，提供了收入提成和增量收入两种方式，系统地设计了收入预测和参数确定的方式。
市场法的计算是最现实有效的，因为它来源于真实的市场交易价格。但难点在于如何在市场中找到近似数据的交易价格。
“因此，我们可以看到，在一个成熟的市场环境下，一般市场法优于收益法，收益法优于成本法，这也符合会计核算的规律。”黄登喜说。
据了解，近年来，光大银行深度介入数据资产管理和运营体系建设领域，创新推出智能数据资产管理平台—— Power Data和数据模型设计工具—— Power Model，依托“幻数”和“幻豆”双向联动建设，实现全行数据资产的统一管理和运营，推动源头智能竞价，提升数据质量。
光大银行表示，将继续发挥在数据资产管理领域的优势，探索金融科技创新，把握数据时代带来的机遇和挑战，输出推动数据要素市场化的巨大力量。
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