瞭望智庫中國光大銀行：2023商業(yè)銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值白皮書

3 4 11 11 12 12 13 15 15 15 16 17 17 18 18 18 18 19 19 19 19 20 20 21 22 23 23 26 27 27 29 32 33 33 33 33 33 33 34 35 36 42 50 54 54 55 55 56 579 58 59 59 59 594．通過產(chǎn)學(xué)研一體化研究推動新技術(shù)在數(shù)據(jù)要素 60 60 61 61 62 62 62 62 63 63 64 66 71 73 77 83 86 97第一章數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代對研究、掌握數(shù)據(jù)生產(chǎn)要隨著數(shù)字中國建設(shè)的推進(jìn)，各行業(yè)的數(shù)據(jù)資源采集能力不斷提升，進(jìn)而促進(jìn)更快更多的數(shù)據(jù)積累；數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)要素，在推動產(chǎn)業(yè)升級和千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著不可替代的作用，已然成為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)燃料。加快數(shù)據(jù)要素流轉(zhuǎn)交易，激發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值轉(zhuǎn)化，已經(jīng)成為數(shù)字中國建設(shè)的關(guān)鍵引擎。2020年4月，《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》（以下簡稱《意見》）重磅發(fā)布，明確提出“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”的要求。2021年1月31日，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)市場體系行動方案》，進(jìn)一步提出“建立數(shù)據(jù)資源產(chǎn)權(quán)、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎(chǔ)制度和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，推動數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用”。2021年3月，“十四五”規(guī)劃中提出“迎接數(shù)字時代，激活數(shù)據(jù)要素潛能”，“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟(jì)深度融合”。2021年6月，《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》（下稱數(shù)據(jù)安全法）發(fā)布，標(biāo)志著我國將數(shù)據(jù)安全保護(hù)的政策要求，通過法律明確提出數(shù)據(jù)的人格權(quán)和財產(chǎn)權(quán)，同時規(guī)定政府和市場各方主體在培育要素市場中的主要任務(wù)，引導(dǎo)市場主體通過依法設(shè)立的數(shù)據(jù)交易平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)交易，支持?jǐn)?shù)據(jù)價值評估、數(shù)據(jù)交易模式創(chuàng)新，為數(shù)據(jù)要素市場培育提供了全面保障。多項政策的出臺，不僅凸顯了國家對數(shù)據(jù)要素的高度重視，更是在戰(zhàn)略高度上強(qiáng)化了完善數(shù)據(jù)要素屬性和市場流通性的重要意義，明確了數(shù)據(jù)要素市場體制機(jī)制建設(shè)的方向和重點(diǎn)改革任務(wù)，堅定了產(chǎn)業(yè)界推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心。通過國家、地方政府及數(shù)據(jù)交易市場的參與方在數(shù)據(jù)要素融合方面做出的種種努力及探索，可以看出促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的三大驅(qū)動力，即法律角度的數(shù)據(jù)確權(quán)，財務(wù)會計角度的數(shù)據(jù)估值或定價，和市場角度的數(shù)據(jù)交易。然而，在實踐探索過程中，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)存在爭議、數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易受阻、數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值困難等原因，數(shù)據(jù)資產(chǎn)要素化的進(jìn)程仍面臨諸多挑戰(zhàn)。第一章數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代對研究、掌握數(shù)據(jù)生產(chǎn)要1．明確的數(shù)據(jù)權(quán)屬是數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展的前提和基礎(chǔ)土地、資本等其他的生產(chǎn)要素通常有較為明確的權(quán)利類型與權(quán)利歸屬，但由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)無實體、可多次衍生等特點(diǎn)，當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)尚缺乏實際的規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)法律文件界定標(biāo)準(zhǔn)難以滿足數(shù)據(jù)要素在流通過程中的實際應(yīng)用需求。相關(guān)法律規(guī)定的不完善給數(shù)據(jù)要素化的合法性、可行性帶來挑戰(zhàn)。首先，當(dāng)前法律體系對數(shù)據(jù)權(quán)屬、權(quán)利類型規(guī)定不明確，數(shù)據(jù)交易者無法判斷交易雙方是否有特定交易資格，這帶來了較高的交易風(fēng)險。其次，盡管各數(shù)據(jù)交易所的交易規(guī)則暫時部分發(fā)揮了相關(guān)法律的作用，但出于合法考慮，各交易規(guī)則都將涉及個人信息的數(shù)據(jù)排除在可交易范圍外，這實際上將一部分對于企業(yè)最有價值的數(shù)據(jù)完全拒之門外，在一定程度上阻礙了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的要素化。2．統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值及定價標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)要素配置的重要手段價值是資產(chǎn)的核心屬性，數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值體系是探索數(shù)據(jù)要素定價機(jī)制及價值核算的重要參考，對厘清數(shù)據(jù)、制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)要素定價標(biāo)準(zhǔn)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的有效配置具有重要意義。對社會而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值研究為交易市場的統(tǒng)一數(shù)據(jù)定價模式形成提供系統(tǒng)框架和標(biāo)準(zhǔn)參考，促進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)要素流通市場的構(gòu)建，提升行業(yè)對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價格的公允認(rèn)知。對企業(yè)自身管理而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值結(jié)果能夠有效提升各方業(yè)務(wù)的開展水平與管理能力。一方面，管理層能夠從統(tǒng)一的視角，直觀了解企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，并依據(jù)評估結(jié)果做出數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)的戰(zhàn)略決策。周期性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)價值與業(yè)務(wù)價值相連接，發(fā)掘高價值密度的數(shù)據(jù)，對未來數(shù)據(jù)挖掘、分析工作提供方向性指導(dǎo)，做到工作有的放矢。另一方面，在上下級溝通或部門溝通中，具有準(zhǔn)確量化價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)有助于溝通雙方對數(shù)據(jù)產(chǎn)生共同理解，減少企業(yè)溝通成本，提高運(yùn)營效率。但由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)與傳統(tǒng)的有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)均有一定差異，其評估問題難以使用當(dāng)前的資產(chǎn)評估體系解決,目前行業(yè)內(nèi)尚無完整可操作的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估體系，評估模型和相關(guān)影響因子的選取等評估的基本問題也尚未統(tǒng)一。傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法主要包括成本法、收益法和市場法三種。相比于傳統(tǒng)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有其獨(dú)特性，而這些獨(dú)特性導(dǎo)致傳統(tǒng)評估方法在數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的實踐中局限性較大。此外，當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法體系的研究探索尚處在理論層面，企業(yè)開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的實踐較為少見。為探索具有較強(qiáng)實操性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方案，本書將結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性，對各類評估方法的適用前提、優(yōu)劣勢以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素等內(nèi)容進(jìn)行對比分析，并提出優(yōu)化方案設(shè)計，同時針對優(yōu)化方案在實施過程中需要關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容提出建議。3．健全的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易機(jī)制是數(shù)據(jù)要素市場化的有力保障除數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易前的確權(quán)和評估問題外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易本身面臨的挑戰(zhàn)主要在于交易機(jī)制不統(tǒng)一和數(shù)據(jù)安全保障難兩大方面。統(tǒng)一的交易機(jī)制是數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易的前提。目前，雖然各地已陸續(xù)建立起一些數(shù)據(jù)交易市場，但是全國范圍內(nèi)仍缺少大規(guī)模、集中的數(shù)據(jù)交易中心，因此也缺乏一致的交易體系，尤其對于交易規(guī)則、數(shù)據(jù)登記、會員制標(biāo)準(zhǔn)、信息披露制度等方面均有進(jìn)一步完善的空間。而如何在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易過程中保障數(shù)據(jù)安全這一問題同樣需要討論。數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易過程涉及數(shù)據(jù)提供方、數(shù)據(jù)接收方、交易中介等多個參與方，各參與方均可能會出現(xiàn)未經(jīng)許可復(fù)制、對外共享或交易數(shù)據(jù)的行為。即使從數(shù)據(jù)安全角度完善法律，也有可能出現(xiàn)由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易權(quán)屬不明確導(dǎo)致的越權(quán)使用等問題。為解決此類問題，行業(yè)內(nèi)仍需要相關(guān)的法律法規(guī)和交易技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)出臺，推進(jìn)數(shù)據(jù)交易全流程的良性互動和安全協(xié)同。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，具有巨大潛在價值已經(jīng)達(dá)成了廣泛共識，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化已成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)。早在2013年，大數(shù)據(jù)之父舍恩伯格就在《大數(shù)據(jù)時代》一書中指出，“雖然數(shù)據(jù)還沒有被列入企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表,但這只是一個時間問題?！钡且剿鲾?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)并進(jìn)行會計計量和流通的前提條件和轉(zhuǎn)化機(jī)制，首先需要厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)的概念。1．?dāng)?shù)據(jù)的定義長期以來，關(guān)于數(shù)據(jù)的定義和描述早已汗牛充棟。大多數(shù)理論研究強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)是對客觀事實的歸納和反映。國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）對數(shù)據(jù)定義為，對事實、概念或指令的一種特殊表達(dá)形式，通過人工或自動化裝置進(jìn)行通信、翻譯和處理。美國質(zhì)量協(xié)會（ASQ）將數(shù)據(jù)定義為可以收集到的一組事實。數(shù)據(jù)安全法將數(shù)據(jù)定義為任何以電子或者非電子形式對信息的記錄?！稊?shù)據(jù)條例》將數(shù)據(jù)描述為關(guān)于客體（如事實、事件、事物、過程或思想）的描述和歸納，是可以通過自動化等手段處理或再解釋的素材。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，國家將數(shù)據(jù)列為重要生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，按貢獻(xiàn)參與收益分配。2．資產(chǎn)的定義從人類社會發(fā)展的歷史來看，對資產(chǎn)的形態(tài)和范圍的認(rèn)知從最初的實物資產(chǎn)到后來的無形資產(chǎn)再到當(dāng)下數(shù)據(jù)資產(chǎn)，經(jīng)歷了持續(xù)擴(kuò)張和深化的過程。目前較為權(quán)威的對資產(chǎn)的定義主要來自國際會計準(zhǔn)則及我國財政部的《企業(yè)會計準(zhǔn)則》。國際會計準(zhǔn)則在框架中將資產(chǎn)定義為“資產(chǎn)是指作為以往事項的結(jié)果而由企業(yè)控制的可望向企業(yè)流入未來經(jīng)濟(jì)利益的資源”。財政部《企業(yè)會計準(zhǔn)則-基本準(zhǔn)則》（2014年修正）第二十條規(guī)定，“資產(chǎn)是指企業(yè)過去的交易或事項形成的、由企業(yè)擁有或控制的、預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的資源”?！镀髽I(yè)會計準(zhǔn)則第6號—無形資產(chǎn)》進(jìn)一步對無形資產(chǎn)的定義進(jìn)行明確，無形資產(chǎn)是指企業(yè)擁有或控制的沒有實物形態(tài)的可辨認(rèn)非貨幣性資產(chǎn)。由此可見，對資產(chǎn)的定義，當(dāng)前形成的共識應(yīng)該包括四方面特征：一是從資產(chǎn)的來源角度，資產(chǎn)由過去的交易或事項形成，是對企業(yè)歷史信息的反映，未來預(yù)期中的交易和事項不形成資產(chǎn)；二是從資產(chǎn)的法律屬性來看，企業(yè)需擁有某項資產(chǎn)的所有權(quán)或控制權(quán)，從而使得該資產(chǎn)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)利益能可靠地流入該企業(yè)；三是從資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)屬性來看，資產(chǎn)不管是有形的還是無形的，必須能夠為企業(yè)提供未來經(jīng)濟(jì)利益，這是資產(chǎn)確認(rèn)的本質(zhì)要求；四是該資源的成本或價值能夠可靠計3．?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)定義通過對數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)在特定的條件下符合會計學(xué)中對資產(chǎn)的定義。數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性已經(jīng)在法律層面、國家及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)術(shù)界等獲得普遍的認(rèn)可。在法律規(guī)章層面，雖然尚未對數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)資產(chǎn)做出正式的統(tǒng)一的定義，但是部分法律已提及了數(shù)據(jù)相關(guān)概念，或?qū)?shù)據(jù)保護(hù)提出了總體性要求，或?qū)?shù)據(jù)的權(quán)屬進(jìn)行明確。例如，《數(shù)據(jù)條例》中明確提出了數(shù)據(jù)權(quán)的概念，規(guī)定自然人、法人及非法人組織對其合法處理數(shù)據(jù)形成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)享有法律、行政法規(guī)及本條例規(guī)定的財產(chǎn)權(quán)益。數(shù)據(jù)安全法第七條規(guī)定，“國家保護(hù)個人、組織與數(shù)據(jù)有關(guān)的權(quán)益，鼓勵數(shù)據(jù)依法合理有效利用，保障數(shù)據(jù)依法有序自由流動，促進(jìn)以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展”。在國家標(biāo)準(zhǔn)層面，部分細(xì)分領(lǐng)域或行業(yè)已結(jié)合自身情況率先對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行了較為明確的定義。例如《電子商務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評價指標(biāo)體系》（GB/T37550-2019)中明確提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是以數(shù)據(jù)為載體和表現(xiàn)形式，能夠持續(xù)發(fā)揮作用并且?guī)斫?jīng)濟(jì)利益的數(shù)字化資源”，并明確指出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠估值、交易，并以貨幣計量”，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠為組織帶來潛在或?qū)嶋H價值”等內(nèi)容。該定義較為全面地從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的展現(xiàn)形式、價值體現(xiàn)、分類、特質(zhì)等方面闡述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以為組織帶來直接或間接價值的能力，并且可用貨幣進(jìn)行計量的特點(diǎn)。學(xué)術(shù)方面，相關(guān)領(lǐng)域行業(yè)專家和學(xué)者一直積極致力于數(shù)據(jù)資產(chǎn)領(lǐng)域的研究，目前已經(jīng)基于不同的研究角度，提出了對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義。早在1974年，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”一詞就最早由Peters提出；國內(nèi)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的明確定義則最早由朱揚(yáng)勇等學(xué)者于2018年提出，他認(rèn)為“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是擁有數(shù)據(jù)權(quán)屬(勘探權(quán)、使用權(quán)、所有權(quán))、有價值、可計量、可讀取的網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)據(jù)集”，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題；2019年6月，中國信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書4.0》中則提到了關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義：“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指由企業(yè)擁有或者控制的，能夠為企業(yè)帶來未來經(jīng)濟(jì)利益的，以物理或電子的方式記錄的數(shù)據(jù)資源，如文件資料、電子數(shù)據(jù)等”，該定義從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)屬、功能特點(diǎn)、表現(xiàn)形式等方面對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行概述?？傮w而言，目前在國家法律規(guī)章、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及學(xué)術(shù)界，已逐步對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義有一些探索性研究和嘗試，但是仍處于起步階段。因此，結(jié)合數(shù)據(jù)、資產(chǎn)、無形資產(chǎn)的定義以及國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)指引、專家學(xué)者文獻(xiàn)等研究實踐，本書從企業(yè)應(yīng)用的角度將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為企業(yè)過去的交易或事項形成的，由企業(yè)合法擁有或控制，且預(yù)期在未來一定時期內(nèi)為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的以電子方式記錄的數(shù)據(jù)資源。其具體意義可表述為以下幾點(diǎn)：（一）“企業(yè)過去的交易或事項形成”是指數(shù)據(jù)必須是現(xiàn)實存在的，未來預(yù)期產(chǎn)生或獲取的數(shù)據(jù)不能劃分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。（二）“由企業(yè)合法擁有或控制”，是指數(shù)據(jù)來源及出處必須合法合規(guī)，企業(yè)以不正當(dāng)手段非法獲取的、有產(chǎn)權(quán)爭議的、無法控制的數(shù)據(jù)資源不能確認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。（三）“預(yù)期在未來一定時期內(nèi)為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益”，是指數(shù)據(jù)資產(chǎn)預(yù)期在未來一段時間內(nèi)，通過直接或間接等形式為企業(yè)帶來持續(xù)經(jīng)濟(jì)效益，沒有經(jīng)濟(jì)價值或在現(xiàn)有的技術(shù)條件下無法確定未來經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)據(jù)以及不能反復(fù)連續(xù)使用的數(shù)據(jù)不能劃分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。（四）“電子記錄”是指能夠通過盤點(diǎn)、注冊等管理手段，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行識別、記錄及計量，對于手工記錄的數(shù)據(jù)，不納入數(shù)據(jù)資產(chǎn)范圍。總結(jié)梳理理論研究與行業(yè)實踐成果發(fā)現(xiàn)，相比于傳統(tǒng)的有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)還具備若干特殊屬性。這些屬性導(dǎo)致其估值面臨較大挑戰(zhàn)，也是在未來逐步構(gòu)建和完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值體系中需要持續(xù)考慮和優(yōu)化的內(nèi)容。1．非實體和無消耗性相比于傳統(tǒng)有形資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有非實體性和無消耗性。傳統(tǒng)有形資產(chǎn)通常具備消耗性，只能由一個使用方、用于某一種用途。例如，機(jī)器會隨著使用次數(shù)增加而產(chǎn)生消耗，壽命降低；原材料在加工后即轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌漠a(chǎn)品。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值并不會因為正常的使用頻率增加而磨損或消耗，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的無消耗性，確保了其在存續(xù)期間可以被無限循環(huán)利用。與此同時，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值過程中也需要考慮其可以重復(fù)使用的特性。2．可加工性數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以被多維度加工，加工處理后的數(shù)據(jù)可以成為一種新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。具體而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以被維護(hù)、更新、補(bǔ)充，以增加數(shù)據(jù)量；也可以被刪除、合并、歸集，從而消除冗余；還可以被分析、提煉、挖掘，進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)的信息量。數(shù)據(jù)的可加工性，確保了數(shù)據(jù)使用者可以通過各類數(shù)據(jù)技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更多樣的形式，挖掘數(shù)據(jù)中的信息，發(fā)展數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。3．形式多樣性通常而言傳統(tǒng)資產(chǎn)只具備一種固定形式，而數(shù)據(jù)資產(chǎn)有非常豐富的展現(xiàn)形式。即在可加工性的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以通過與各類數(shù)據(jù)處理技術(shù)相結(jié)合，被多樣化地展示、應(yīng)用以及在多種形式中轉(zhuǎn)換，從而滿足不同數(shù)據(jù)消費(fèi)者的需求。例如，可以通過各類報表對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計以滿足財務(wù)管理與記賬的需求；而對于各類管理指標(biāo)數(shù)據(jù)，則可以通過各類可視化工具，以圖形等方式，便于企業(yè)管理層更加直觀地了解企業(yè)的整體情況。4．多次衍生性同一數(shù)據(jù)主體可以被多層次多維度加工，從而衍生出不同程度的數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)多次衍生性的有效利用，可以幫助企業(yè)進(jìn)行多層次、多維度數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價值挖掘，豐富企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)整個生態(tài)鏈，推動企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的目標(biāo)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用者可以根據(jù)不同的需求和數(shù)據(jù)算法，從而生產(chǎn)出不同維度的衍生數(shù)據(jù)。例如，對于直接采集的原始客戶數(shù)據(jù)，可通過輕度匯總加工，以形成數(shù)據(jù)平臺中可供各類應(yīng)用系統(tǒng)復(fù)用的數(shù)據(jù)；進(jìn)一步地，業(yè)務(wù)部門可在此基礎(chǔ)上加工衍生出對客戶偏好的分析與畫像，風(fēng)險管理部門也可進(jìn)一步衍生對客戶風(fēng)險等級的判斷數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的共享性，指數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以無限地進(jìn)行交換、轉(zhuǎn)讓和使用，為他人所共享。同一數(shù)據(jù)可以同時支持多個主體使用，不同主體對同一數(shù)據(jù)的利用將產(chǎn)生不同的價值，這一特性，成為企業(yè)數(shù)據(jù)價值挖掘的關(guān)鍵著力點(diǎn)，利用好數(shù)據(jù)的共享性，將能最大限度地挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。6．零成本復(fù)制性數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本主要在于前期的數(shù)據(jù)獲取、研究開發(fā)階段，因此初創(chuàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本極高，但以后的產(chǎn)品由于可無限復(fù)制，其邊際成本趨于零，這可能會導(dǎo)致相同的數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有截然不同的成本。另一方面，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的零成本復(fù)制性也使其在可共享性的基礎(chǔ)上能被更多人所用，產(chǎn)生大量的潛在交易需求和價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)不能獨(dú)立存在，因此需要依托于某種介質(zhì)進(jìn)行存儲和加工。數(shù)據(jù)資產(chǎn)依托的介質(zhì)十分多樣化，包括磁盤、硬盤等。同時，數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮其作用與效應(yīng)也需要依托于有形資產(chǎn)，例如計算機(jī)和其他硬件設(shè)備。因此在計算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值和相關(guān)成本時，也需要考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)所依托的介質(zhì)成本。在評估中，需要考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)依托的有形資產(chǎn)的折舊和維護(hù)成本等，由此獲得較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本。8．價值易變性相比于傳統(tǒng)無形資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值更易受到多種因素的影響，即具有價值易變性。通常而言，數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)相關(guān)政策的變化、數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的豐富等因素變化，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值也隨之改變，且變化的程度較為明顯。例如，某企業(yè)過往制定的某算法模型，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，原有模型的準(zhǔn)確率將遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于運(yùn)用最新技術(shù)的模型，其價值受到技術(shù)因素的嚴(yán)重影響。同時，當(dāng)前數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)安全及隱私保護(hù)等相關(guān)法律法規(guī)正在逐步完善中，隨著相關(guān)政策的明確，將決定不同類型或主題的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否具有交易價值。上述八大數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征將在后續(xù)的具體評估方案設(shè)計中體現(xiàn)于參數(shù)選擇、參數(shù)計算、對象劃分等各個階段，是數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的必要前提假設(shè)。著眼歷史，數(shù)據(jù)體系化管理的發(fā)展進(jìn)程總體可以分為數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理三個階段。盡管企業(yè)在三個階段中數(shù)據(jù)管理水平不同，但在各個階段中都根據(jù)自身的實際情況與對數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識，做出了重要且必要的變革。隨著數(shù)據(jù)管理水平的提升，企業(yè)愈發(fā)能夠通過數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)，增加收益。1．?dāng)?shù)據(jù)管理階段（“十五”初期至“十一五”末期）數(shù)據(jù)僅在內(nèi)部技術(shù)應(yīng)用中發(fā)揮作用，企業(yè)以技術(shù)部門牽頭，聯(lián)合業(yè)務(wù)部門參與的形式，利用人工及簡易工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。此階段數(shù)據(jù)管理工作的重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)倉庫及集市的建設(shè)、數(shù)據(jù)存儲效率和硬件空間的研究等，其數(shù)據(jù)管理對象以結(jié)構(gòu)化的內(nèi)部數(shù)據(jù)為主，大多按照DAMA①數(shù)據(jù)管理體系劃分的10個領(lǐng)域進(jìn)行具體管理。以銀行為例，在此階段各家銀行重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)部報表及外部監(jiān)管報送的準(zhǔn)確性問題，主要依托數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)集市，由科技部門牽頭，具體業(yè)務(wù)部門參與，利用電子表格等手工方式對行內(nèi)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量及主數(shù)據(jù)等方面的建設(shè)與管理。2．?dāng)?shù)據(jù)治理階段（“十二五”初期至“十三五”中期）隨著信息服務(wù)業(yè)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)技術(shù)管理逐步演化為數(shù)據(jù)內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)體系化管理開始步入數(shù)據(jù)治理階段。這一階段，企業(yè)更加注重數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義，主要使用數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)營決策及內(nèi)部管理決策，如管理優(yōu)化、監(jiān)管合規(guī)、成本管控等，強(qiáng)調(diào)開展數(shù)據(jù)治理整體規(guī)劃、建立組織級數(shù)據(jù)管理體系，此階段雖然內(nèi)部數(shù)據(jù)的管理增加，但由于管理分散、形式多樣等原因，統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)始終未能形成。以銀行業(yè)為例，2011年6月，中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會（今中國銀行保險監(jiān)督管理委員會）頒布《中國銀行業(yè)信息科技“十二五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)管指導(dǎo)意見》，明確要求銀行建立專業(yè)化的數(shù)據(jù)治理決策機(jī)制及管理機(jī)制，這標(biāo)志著銀行業(yè)進(jìn)入數(shù)據(jù)治理階段。隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)融合的不斷深入，業(yè)務(wù)部門在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的地位逐漸凸顯，與技術(shù)部門共同采用人工、工具與平臺對內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。各家銀行均在內(nèi)部建立起專業(yè)的數(shù)據(jù)管控平臺，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)管控及數(shù)），3．?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)管理階段（“十三五”中后期至今）數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理階段是在原有數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)價值為導(dǎo)向的進(jìn)一步發(fā)展和提升。此階段管理目標(biāo)由單一的內(nèi)部應(yīng)用發(fā)展為內(nèi)外部應(yīng)用并舉，企業(yè)在對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理中不止考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全和有效利用，更關(guān)注數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)效益、應(yīng)用價值，以及促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展的能力。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理逐步成為企業(yè)提升核心競爭力和前瞻布局的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一般包括三個層面的內(nèi)容：數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運(yùn)營。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管控，企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠變得更加準(zhǔn)確、一致、完整、透明、安全，由此降低采集、開發(fā)、管理、溝通和使用中的成本；通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用，企業(yè)數(shù)據(jù)的使用過程得以更加人性化、易用、快捷、智能，從而提升企業(yè)管理層和業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)做出業(yè)務(wù)決策的能力，提升客戶及營銷管理的水平；通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運(yùn)營，企業(yè)能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的分發(fā)、開放、交換、交易、共享等數(shù)據(jù)對外服務(wù)，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的生態(tài)體系，從而促進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值實現(xiàn)。其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營可以劃分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)范、數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理服務(wù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評價與數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值五個階段。數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)范是數(shù)據(jù)資產(chǎn)有效運(yùn)營的前提保障，通過定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)及其范圍、明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)描述框架及制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理辦法等，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營提供規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記是數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營的基礎(chǔ)支撐，根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的描述框架，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行全面的盤點(diǎn)并開展登記，深入挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終匯總為機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單，從而全面、真實反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)的總量、結(jié)構(gòu)、分布等情況。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理服務(wù)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營的核心所在，通過宣傳數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營理念，對數(shù)據(jù)用戶進(jìn)行推廣，提升全行數(shù)據(jù)資產(chǎn)責(zé)任意識，同時結(jié)合數(shù)據(jù)中臺優(yōu)化和軟件開發(fā)流程，提供工具，將服務(wù)推送到用戶端，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高效共享。數(shù)據(jù)資產(chǎn)評價與估值是數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營的有效舉措，通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理、使用情況進(jìn)行全面評估，運(yùn)用科學(xué)的方法和適用的原則，以貨幣為計算權(quán)益的統(tǒng)一尺度，對在一定時點(diǎn)上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價值評估，從而實現(xiàn)以數(shù)據(jù)價值為導(dǎo)向的持續(xù)運(yùn)營能力的提升。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是企業(yè)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的必經(jīng)之路。通過近20年的發(fā)展和三個階段的進(jìn)化，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力逐步從理論走向?qū)嵺`，企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的意識也逐步加強(qiáng)，企業(yè)數(shù)據(jù)能力逐漸內(nèi)化為企業(yè)內(nèi)部管理能力的一部分。WVI模型通過對傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法及各類理論研究方法的梳理，數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法按照估值結(jié)果的形式分為以貨幣度量的估值方法及非貨幣度量的估值方法兩類。貨幣度量的估值方法以傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法為代表，主要包括成本法、收益法以及市場法三大類，此外還包括由Gartner提出的浪費(fèi)價值(WVI，WasteValueofInformation)和風(fēng)險價值（RVI，RiskValueofInformation）兩種貨幣類評估模型。非貨幣度量法主要包括Gartner提出的內(nèi)部價值（IVI，IntrinsicValueofInformation)、業(yè)務(wù)價值（BVI，BusinessValueofInformation)和績效價值（PVI，PerformanceValueofInformation)三類模型，分別從數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征、業(yè)務(wù)價值和績效的角度進(jìn)行評估，同時也涵蓋實踐中各類參數(shù)形成的綜合評估體系。1．貨幣度量估值方法介紹當(dāng)前主要的貨幣度量估值方法如3.1所示：概述概述（1）成本法成本法，又稱重置成本法，是將在當(dāng)前條件下重新購置或建造一個全新狀態(tài)的評估對象所需的全部成本與合理利潤，減去各項貶值后的差額作為評估對象價值的一種評估方法。其中考慮合理利潤的主要原因是需要將資產(chǎn)生產(chǎn)者的風(fēng)險成本納入考量，而合理利潤是風(fēng)險成本的量化估確定成本法的可用性時需要考慮以下兩點(diǎn)：其一，成本與價值是否具有對應(yīng)性；即計算的重置成本應(yīng)能較好地體現(xiàn)資產(chǎn)的待評估價值，否則成本法評估值意義較弱。其二，相關(guān)歷史資料是否具備可得性；成本法是以歷史資料為依據(jù)確定目前價值，其中重置成本包括各類相關(guān)合理成本項，只有此類數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部可以獲得，成本法才具有可行性。（2）收益法收益法，是通過估算被評估資產(chǎn)的未來預(yù)期經(jīng)濟(jì)收益，并將預(yù)期值折現(xiàn)作為評估資產(chǎn)價值的一種方法。相比重置成本法中對數(shù)據(jù)資產(chǎn)獲取代價的關(guān)注，收益法更注重數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠為企業(yè)帶來的超額收益能力。收益法的思路源自資產(chǎn)本身的定義，即：資產(chǎn)預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的確定收益法的可用性需要考慮以下三點(diǎn)：其一，未來收益是否可以合理預(yù)期并用貨幣進(jìn)行計量，即需要清晰把握數(shù)據(jù)資產(chǎn)與企業(yè)經(jīng)營收益之間是否存在著可以連接、可以預(yù)測的關(guān)系。其二，預(yù)期收益所伴隨的風(fēng)險價值是否可以合理預(yù)期并用貨幣進(jìn)行計量，即需要明確收益的不確定性是否可以預(yù)測。其三，獲利年限是否可以預(yù)期，即收益年限需要用于計算后續(xù)的時間價值折現(xiàn)，因此確定資產(chǎn)的盈利期間是收益法實施的重要條件。（3）市場法市場法，又稱比較市場法，是按所選參照物的現(xiàn)行市場價格，通過比較被評估資產(chǎn)與參照資產(chǎn)之間的差異并加以量化，以調(diào)整后的價格作為資產(chǎn)評估價值的方法。市場法要求充分利用類似資產(chǎn)成交價格信息，采用比較和類比的思路估測被評估資產(chǎn)的價值。確定市場法的可用性時需要考慮以下兩點(diǎn)：其一，是否具備充分發(fā)育且活躍的資產(chǎn)市場，即市場法通常需要已有的可比交易作為基礎(chǔ)，且出于準(zhǔn)確性考慮一般需要找到三個及以上的類似參照資產(chǎn)，將結(jié)果加權(quán)平均。如果評估資產(chǎn)所在的市場沒有相關(guān)參照物或者相關(guān)交易，市場法則較難啟用。其二，對標(biāo)資產(chǎn)與被評估資產(chǎn)的資料可得性，即市場法的另一關(guān)鍵是將被評估資產(chǎn)與對標(biāo)資產(chǎn)的各項指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行比較，因此需要確認(rèn)是否可以收集到可比資產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)、屬性等。（4）其他貨幣度量估值方法在2020年Gartner《如何衡量信息資產(chǎn)的凈值》報告中，提出了從企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量低下導(dǎo)致業(yè)務(wù)績效差或者產(chǎn)生負(fù)債的角度對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行評估。WVI模型描述了數(shù)據(jù)質(zhì)量低對企業(yè)造成的可避免的實際額外成本。數(shù)據(jù)質(zhì)量低可能會造成企業(yè)運(yùn)行中出現(xiàn)重大意外事件、操作流程執(zhí)行不佳，產(chǎn)生業(yè)務(wù)損失與商機(jī)損失、監(jiān)管罰款、聲譽(yù)損失等，以上情況所造成的額外成本均可以看作WVI模型的影響因素。此外，在企業(yè)運(yùn)營中，某些數(shù)據(jù)的缺失可能尚未造成實質(zhì)性損失，但已經(jīng)對業(yè)務(wù)帶來了潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險和負(fù)面影響。對于此類情況，可以使用RVI模型補(bǔ)充評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。確定上述兩種方法的可用性時，需要考慮待評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的缺失帶來的直接或間接損失是否易于衡量。值得注意的是，WVI、RVI在本質(zhì)上都是對未來的（負(fù)）收益折現(xiàn)的方式。因此，盡管這兩種評估方式與傳統(tǒng)方式參數(shù)不同，但其仍可被劃歸為收益法范疇。對上述所示貨幣類估值方法的核心思路與優(yōu)劣勢對比分析如表3.2所示：2．貨幣度量估值方法的應(yīng)用情況盡管貨幣類資產(chǎn)評估方法當(dāng)前已經(jīng)有較為成熟的方法體系，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)與傳統(tǒng)資產(chǎn)間有較大差異，當(dāng)前估值方法難以適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，市場當(dāng)前也無實際應(yīng)用貨幣度量類的估值方法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進(jìn)行衡量的先例。另一方面，從現(xiàn)有市場中的部分公司收購等案例來看，越來越多將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值納入考慮。案例一：2012年，F(xiàn)公司宣布以190億美元收購即時通訊應(yīng)用企業(yè)W，但事實上W公司當(dāng)年估值僅為2000萬美元，該收購的發(fā)生是由于W公司利用自身超高的用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)，壟斷了歐美通訊平臺的市場，F(xiàn)公司可通過利用W公司的客戶數(shù)據(jù)對自身用戶進(jìn)行細(xì)分，以整合其商業(yè)模式，進(jìn)一步發(fā)展其國際化的戰(zhàn)略。案例二：2016年，互聯(lián)網(wǎng)公司巨頭M以262億美元收購了全球職場社交平臺L，收購額高達(dá)該平臺市盈率的91倍，此超高收購溢價原因在于M公司為提高業(yè)務(wù)核心競爭力，以收購方式高價獲取L平臺的會員信息、用戶登錄信息等，并將其與M公司內(nèi)部產(chǎn)品進(jìn)行集成，在提高經(jīng)營能力的同時，利用數(shù)據(jù)資源鞏固了市場份額。當(dāng)前，數(shù)據(jù)資源帶來的附加或直接價值已經(jīng)體現(xiàn)在了各種重要的商業(yè)決策之中，如何通過貨幣度量估值方法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行定量評估已具備較強(qiáng)的實際需求。目前對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值尚無市場的通用方式和統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，在實際交易中不同公司需要結(jié)合自身的數(shù)據(jù)整合能力、戰(zhàn)略發(fā)展前景等不同情況對交易數(shù)據(jù)價值做出主觀性的評估。但由此衍生的問題是，一方面估值過低可能會增加商業(yè)談判的時間成本；另一方面，估值過高又會增加購買方的經(jīng)營成本，甚至可能導(dǎo)致來自監(jiān)管機(jī)構(gòu)對異常交易的審查。1．非貨幣度量估值方法介紹非貨幣度量估值方法概述如表3.3所示：綜合法綜合法充分結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估目的和相關(guān)特點(diǎn)，構(gòu)建價值評估模型。當(dāng)前理論和領(lǐng)先實踐中，非貨幣類度量法通常根據(jù)特定的資產(chǎn)評估目的，選擇相關(guān)評估維度構(gòu)建評估體系，并最終以無量綱的形式展現(xiàn)評估結(jié)果。此類方法中，目前Gartner提出的IVI、BVI和PVI三類評估模型較為完善。三類方法分別從數(shù)據(jù)的客觀特征、數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的應(yīng)用價值和數(shù)據(jù)應(yīng)用前后企業(yè)KPI指標(biāo)的變化三個方向構(gòu)建評估模型，重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)中如何推動業(yè)務(wù)效率提升。IVI模型重點(diǎn)考慮了信息的內(nèi)在價值，強(qiáng)調(diào)信息的正確性、完整性、其他競爭者獲取該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可能性以及數(shù)據(jù)可使用的時長。IVI模型的優(yōu)勢在于其重視數(shù)據(jù)本身的相關(guān)因素，且模型中所需的正確性和完整性的指標(biāo)相對容易獲得，能夠快速計算出客觀的資產(chǎn)價值；但由于IVI模型缺少業(yè)務(wù)視角，因此其也忽略了對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值密度的考量，其適用于快速比較應(yīng)用相似的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值潛力，以明確提升數(shù)據(jù)資源投入方向。相比之下，BVI模型納入了數(shù)據(jù)資產(chǎn)與業(yè)務(wù)相關(guān)性的指標(biāo)，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)對公司業(yè)務(wù)和收益的支撐，但“業(yè)務(wù)相關(guān)性”指標(biāo)的確定方式較為主觀，不同使用者評估的相關(guān)性不一定具有可比性，因此BVI的評估結(jié)果可能存在較大波動。BVI模型適用于探索發(fā)掘目前未被分析使用的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值，或評估尚無具體應(yīng)用的數(shù)據(jù)價值，合理管理現(xiàn)有的低價值數(shù)據(jù)。PVI模型從企業(yè)績效因子（KPI）的角度來衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)與業(yè)務(wù)的相關(guān)性，通過觀測目標(biāo)企業(yè)KPI的前后變化來差異化對比數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)中發(fā)揮的作用。PVI模型能夠直觀地體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)中發(fā)揮的作用，但其強(qiáng)調(diào)企業(yè)KPI的前后對比并納入了時間維度的評估因子，因此只能用于數(shù)據(jù)應(yīng)用的后評估環(huán)節(jié)，無法在數(shù)據(jù)被使用之前或者使用過程中對其價值進(jìn)行評估。同時，PVI模型的應(yīng)用過程中，難以剔除企業(yè)中其他因素對企業(yè)KPI的影響，因此數(shù)據(jù)資產(chǎn)對KPI的直接影響力度并不能可靠衡量。PVI模型主要適用于評估已使用的資產(chǎn)對企業(yè)關(guān)鍵目標(biāo)的價值，例如在數(shù)據(jù)應(yīng)用試點(diǎn)過程中分析數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的價值。綜合法模型，即通過確定評估對象，針對自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值目的和相關(guān)特點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的估值模型。綜合法模型沒有固定的公式或影響因子，使用者可以結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)指標(biāo)的豐富度，以及企業(yè)對數(shù)據(jù)的關(guān)注點(diǎn)和管控重點(diǎn)，對模型因子和權(quán)重進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，定制化地構(gòu)建評估模型。其適用于無法直接使用現(xiàn)有模型的企業(yè)，特別是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值有較為特殊的定義，需要用特定因子進(jìn)行衡量的企業(yè)。四種非貨幣類度量方法的對比如表3.4所示：價值密度納入考慮；考慮現(xiàn)有的和未來計價值密度納入考慮；考慮現(xiàn)有的和未來計體現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)支持能使用實際產(chǎn)生的業(yè)績指標(biāo)評估數(shù)據(jù)資以體現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值；1不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)能夠充分結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)指標(biāo)的豐富度及企業(yè)對數(shù)據(jù)的關(guān)注點(diǎn)和管控重點(diǎn)，對模型進(jìn)行調(diào)并未考慮數(shù)據(jù)與業(yè)并未考慮數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)或?qū)嶋H商業(yè)目標(biāo)理決策參考價值較低較簡單的數(shù)據(jù)評估根據(jù)數(shù)據(jù)的客觀特征衡量數(shù)據(jù)內(nèi)部的價值，業(yè)務(wù)的價值（業(yè)務(wù)相關(guān)性、及時性同時衡量數(shù)據(jù)應(yīng)用前后K衡量數(shù)據(jù)應(yīng)用前后K據(jù)對企業(yè)目標(biāo)的作用評估數(shù)據(jù)價值。充分結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值目的業(yè)務(wù)相關(guān)性的分析業(yè)務(wù)相關(guān)性的分析行耗時較長的數(shù)據(jù)用途分析才能判斷外部環(huán)境影響較大，且只能在數(shù)據(jù)實際應(yīng)用模型影響因子和權(quán)重的模型影響因子和權(quán)重的選擇受主觀因素影響較2．非貨幣度量估值方法的應(yīng)用情況由于非貨幣度量估值方法不受到貨幣單位的限制，部分?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)已具備實際應(yīng)用條件?？傮w上，對此類估值方法的應(yīng)用和前述方法的應(yīng)用思路有一致性，即根據(jù)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值實現(xiàn)相關(guān)的維度構(gòu)建評估模型，但不同企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的范圍各不一致，且評估時普遍會依據(jù)自身的業(yè)務(wù)關(guān)注點(diǎn)選取特有的衡量維度創(chuàng)建度量體系，在維度和模型算法構(gòu)建上也有較大案例一：光大銀行開展數(shù)據(jù)化能力指數(shù)評估，通過對數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用等維度設(shè)置相應(yīng)的指標(biāo)，計算數(shù)據(jù)化能力指數(shù)結(jié)果，并定期優(yōu)化和監(jiān)測指數(shù)變化情況，指導(dǎo)內(nèi)部數(shù)據(jù)工作的開展。案例二：大型金融集團(tuán)S公司自2017年起開始構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)管理體系，打造了集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺，將各業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)匯集盤點(diǎn)并計算數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。該公司結(jié)合了變現(xiàn)能力、復(fù)雜度等主觀指標(biāo)，以及使用頻數(shù)、使用周期、數(shù)據(jù)質(zhì)量和固定成本等客觀指標(biāo)，構(gòu)建了非貨幣的價值評估模型，并最終計算得出每個業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)價值評分排名，以在集團(tuán)內(nèi)部指導(dǎo)數(shù)據(jù)資源的內(nèi)部管理。案例三：全球領(lǐng)先的游戲開發(fā)和運(yùn)營機(jī)構(gòu)T公司，已向中國及海外市場陸續(xù)推出了480款產(chǎn)品，連接了來自200多個國家和地區(qū)的超過8億用戶。T公司從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的熱度、廣度、收益度三個維度入手，分別對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行評估，構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的“三度”模型，明確了數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)中發(fā)揮的作用，T公司模型考慮的三個維度均和業(yè)務(wù)進(jìn)行掛鉤，都在事后評估環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，總體原理與前文提到的PVI模型類似。實踐中，貨幣方法評估的價值能直接與其他貨幣價值比較，故可以看作數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“絕對”價值；而非貨幣方法的評估結(jié)果只能與采用同一種評估方法的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值相比，因此可視為“相對”價值。因此，貨幣方法比非貨幣方法更具有普適性。但非貨幣度量方法能夠通過模型的方式將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的各類特點(diǎn)對價值的影響納入考慮，其估值思路能夠?qū)鹘y(tǒng)貨幣度量方法進(jìn)行有效補(bǔ)充，構(gòu)建更加適應(yīng)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的貨幣度量方法。結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)特點(diǎn)，光大銀行構(gòu)建了優(yōu)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法體系（詳見附錄G），指導(dǎo)實際的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值工作。但實際開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值工作時，還需要對估值的實施前提加以限定，同時對估值的資產(chǎn)范圍、對象劃分、方法選擇體系等進(jìn)行細(xì)化的設(shè)計，將估值方法體系這一核心模塊有機(jī)嵌入評估方案。1．現(xiàn)狀利用假設(shè)現(xiàn)狀利用假設(shè)，是指按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)目前的利用狀態(tài)評估其價值，而不考慮未來對數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用水平的提升。例如在用收益法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)假設(shè)時，對未來收益的預(yù)估主要基于當(dāng)前的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用水平和業(yè)務(wù)增長水平，而不進(jìn)一步考慮未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)開發(fā)、利用等技術(shù)水平增長的情況。2．公開市場假設(shè)公開市場假設(shè)的核心在于說明數(shù)據(jù)資產(chǎn)在市場中的交易是由自由競爭的市場參與者自主決定的，而不是由其他力量強(qiáng)制決定的。在這樣的市場下，市場價格、產(chǎn)品交易情況會受到產(chǎn)品的供需水平、交易主體的多寡、產(chǎn)品本身的質(zhì)量等市場因素的共同影響，且買方和賣方能夠在市場中自愿、自主進(jìn)行交易和磋商，這也是能夠運(yùn)用優(yōu)化市場法對未來預(yù)期交易價值進(jìn)行合理預(yù)估的3．持續(xù)經(jīng)營假設(shè)持續(xù)經(jīng)營假設(shè)主要針對擁有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)營主體本身，不是針對具體的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象。通常情況下，當(dāng)沒有表明經(jīng)營主體很可能結(jié)束經(jīng)營的證據(jù)，如合同規(guī)定的經(jīng)營期滿、企業(yè)資不抵債而瀕臨破產(chǎn)的情況存在，則認(rèn)為該主體能夠持續(xù)經(jīng)營。這一假設(shè)決定了在運(yùn)用成本法估值時，可以持續(xù)按照當(dāng)前的折舊等財務(wù)政策進(jìn)行計算；在運(yùn)用收益法時，能夠?qū)ξ磥沓掷m(xù)經(jīng)營前提下數(shù)據(jù)資產(chǎn)所帶來的收益提升進(jìn)行預(yù)估；運(yùn)用市場法時確保能夠以正常的市場價格參與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易流通。1．確定估值目的與范圍本次數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方案的設(shè)計和實施主要基于兩大目的，一是支持管理決策，即通過全面評估光大銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，為本行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系建設(shè)及各級管理決策提供參考；二是促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流通，即從估值角度為數(shù)據(jù)作為重要生產(chǎn)要素未來在市場中的交易流通提供參考和建議?；谛枞嬖u估光大銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)在內(nèi)部應(yīng)用的價值，并同步考慮為未來擬交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)實現(xiàn)外部價值進(jìn)行全面分析的目的，本次估值范圍確定為光大銀行滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義的所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，價值類型既包括內(nèi)部價值也包括外部交易的價值。本書對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義詳見第二章數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義、特點(diǎn)及管理部分。2．明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象在總體評估范圍下，還需考慮如何劃分估值對象，明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值顆粒度，以作為后續(xù)開展價值評估的基礎(chǔ)。因此，針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象的界定，本文提出如下五大原則，并在此基礎(chǔ)上明確了本次估值方案的17大估值對象。（1）估值對象劃分五大原則一是獨(dú)立性原則。估值對象應(yīng)至少具備獨(dú)立產(chǎn)生價值的能力，比如單個字段在許多情況下并不具備獨(dú)立產(chǎn)生價值的能力，因此不建議作為獨(dú)立的估值對象。二是整體性原則。通常而言，對整體不可分割的數(shù)據(jù)資產(chǎn)建議劃分在一個評估對象中，以評估其整體價值。三是不重復(fù)評估原則。在具體評估工作時，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有多樣的表現(xiàn)形式，應(yīng)識別出實際上屬于同一數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不同數(shù)據(jù)應(yīng)用，將其產(chǎn)生的價值歸屬于同一評估對象，防止重復(fù)計算。四是成熟度原則。通常而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象的劃分需受限于管理成熟度，如數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)程度、財務(wù)核算精細(xì)度，是否可提供該顆粒度口徑的核算數(shù)據(jù)等。五是合理性原則。評估單元的粒度不宜過細(xì)也不宜過粗，需要在估值工作量及估值準(zhǔn)確性之間平衡，既要避免工作量和成本投入過高的情況，也要保證近似、主觀估計的合理性。（2）估值對象劃分結(jié)果本方案綜合考慮了數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身“可加工性”的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值實現(xiàn)方式，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的需求，構(gòu)建了如下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類框架，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)分為原始類（外部獲取類和內(nèi)部采集類）、過程類和應(yīng)用類（統(tǒng)計支持類和收益提升類）。由于同類型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)通常具有類似的價值實現(xiàn)方式，因此在此分類框架下進(jìn)一步劃分了17大估值對象。每類估值對象的價值實現(xiàn)方式有其獨(dú)有的特點(diǎn)，在選擇方法、設(shè)計估值指標(biāo)的過程中需進(jìn)行考慮。一是原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是通過外部獲取或內(nèi)部采集而來的明細(xì)數(shù)據(jù)，可以為后續(xù)數(shù)據(jù)加工應(yīng)用提供原始信息。由于兩種獲取方式形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的資產(chǎn)特點(diǎn)、資產(chǎn)邊界不同，分類管理可以提高原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效率，也有利于后一步的加工處理。因此可根據(jù)數(shù)據(jù)來源將數(shù)據(jù)資產(chǎn)分為外部獲取類和內(nèi)部采集類兩部分，并分別作為一個估值對象。外部獲取類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是從外部數(shù)據(jù)廠商購買、交換或從外部網(wǎng)站上爬取等方式獲取的數(shù)據(jù)，雖不能直接應(yīng)用于生產(chǎn)經(jīng)營過程中，但可以對內(nèi)部采集的數(shù)據(jù)形成有效補(bǔ)充，對生產(chǎn)經(jīng)營起到輔助參考作用。內(nèi)部采集類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程的衍生物，詳細(xì)記錄了業(yè)務(wù)發(fā)生過程中的相關(guān)信息，可以通過人工錄入系統(tǒng)的方式產(chǎn)生，也可以通過例如ATM機(jī)、POS機(jī)等設(shè)備在客戶交易時自動采集信息形成。二是過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)處于原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)和應(yīng)用類數(shù)據(jù)資產(chǎn)之間的過渡階段，為數(shù)據(jù)進(jìn)一步開發(fā)和應(yīng)用提供清洗后的、統(tǒng)一的輕度匯總數(shù)據(jù)。過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有普遍適用性，可以使得后續(xù)的深度加工減少重復(fù)加工工作，避免資源浪費(fèi)，具有一次加工多次使用的特性。過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)通過數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺等對原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)匯總加工形成，可作為一個估值對象進(jìn)行估值。三是應(yīng)用類數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是面向?qū)嶋H的數(shù)據(jù)需求，以原始類和過程類的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)匯總、挖掘等加工方式得到的個性化的統(tǒng)計數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可以直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)部門，支持業(yè)務(wù)相關(guān)工作的開展和收益的提升?？紤]到與收益的對應(yīng)性，將其分為收益提升類和統(tǒng)計支持類兩大類數(shù)據(jù)資產(chǎn)。收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指在業(yè)務(wù)開展環(huán)節(jié)中，輸出業(yè)務(wù)洞察，直接賦能產(chǎn)生業(yè)務(wù)收益的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括模型、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等。此類數(shù)據(jù)資產(chǎn)由于和收益的對應(yīng)性較強(qiáng)，本方案結(jié)合業(yè)務(wù)領(lǐng)域細(xì)分具體價值點(diǎn)，劃分了三大類、14大估值對象，詳見優(yōu)化收益法估值實施方案部分。統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)是在原始類和過程類的基礎(chǔ)上進(jìn)行深度及定向加工得到的數(shù)據(jù)資產(chǎn)（除收益提升類全面、深入、準(zhǔn)確地體現(xiàn)企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)情況及發(fā)展趨勢，可用于經(jīng)營分析、監(jiān)管報送等，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務(wù)價值，推動業(yè)務(wù)部門開展相關(guān)工作，比如報表數(shù)據(jù)反映企業(yè)經(jīng)營歷史及現(xiàn)狀，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力支持。統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)可總體作為一個估值對象。3．選擇數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法各貨幣度量估值方法均具有不同的適用條件，通常情況下需分析能夠運(yùn)用各估值方法的前提是否滿足綜合選擇最適配的方法。如運(yùn)用優(yōu)化成本法時，數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)成本可通過各種方式最終獲??；運(yùn)用優(yōu)化收益法時，各數(shù)據(jù)資產(chǎn)的相關(guān)收益可追溯，這對運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能業(yè)務(wù)開展的過程及結(jié)果管理水平提出了要求；運(yùn)用優(yōu)化市場法時，市場中應(yīng)至少具備同類型交易和產(chǎn)品。同時，在滿足方法選用的前提下，還需進(jìn)一步考慮價值實現(xiàn)方式和估值方法的匹配性。基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)“非實體性和無消耗性”“可加工性”及“形式多樣性”等特點(diǎn)，其相比于傳統(tǒng)資產(chǎn)具有更多的價值實現(xiàn)方式，如既可通過豐富的應(yīng)用形式供企業(yè)內(nèi)部使用者使用而產(chǎn)生價值，也可在市場中進(jìn)行交易直接產(chǎn)生交易價值，且同一數(shù)據(jù)資產(chǎn)的多種價值來源可同時存在。因此，在滿足方法使用的前提下，還需進(jìn)一步分析各類估值對象的不同價值實現(xiàn)方式，考慮方法和價值實現(xiàn)方式的對應(yīng)性匹配合適的估值方法，這亦是本估值方案的重要創(chuàng)新點(diǎn)之一。因此，本實施方案對各數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象的方法選擇如下：考慮到原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的兩大估值對象（內(nèi)部采集類數(shù)據(jù)資產(chǎn)、外部獲取類數(shù)據(jù)資產(chǎn)）、過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及應(yīng)用類數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)，由于與最終的業(yè)務(wù)收益之間難以有效追溯，企業(yè)內(nèi)部也幾乎無針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用的內(nèi)部定價機(jī)制來有效衡量其貢獻(xiàn)的價值比例，因此總體建議采用優(yōu)化成本法計算其內(nèi)部使用價值。而對于收益提升類的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，由于其能夠在業(yè)務(wù)開展過程中直接進(jìn)行賦能以提升業(yè)務(wù)表現(xiàn)，和收益的對應(yīng)性較強(qiáng)，因此總體建議采用優(yōu)化收益法計算其價值。在實際估值時，需結(jié)合業(yè)務(wù)領(lǐng)域細(xì)分確定具體價值點(diǎn)，在收益法原理下細(xì)化其估值指標(biāo)及算法。此外，上述所有估值對象，還需結(jié)合是否存在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易情況，分析是否可產(chǎn)生直接交易收入；如可交易，則建議進(jìn)一步分析是否滿足市場法的條件，使用優(yōu)化市場法衡量其外部交易價值，并與內(nèi)部使用價值加總計算。4．優(yōu)化成本法估值實施方案與計算使用成本法執(zhí)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)時，為彌補(bǔ)成本和價值對應(yīng)性相對較差的問題，一般結(jié)合市場均值或企業(yè)本身歷史盈利數(shù)據(jù)確定此類資產(chǎn)的合理利潤，以反映資產(chǎn)的真實價值，另外還需引用影響數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的各因素對數(shù)據(jù)資產(chǎn)合理利潤率進(jìn)行修正，綜合評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。以優(yōu)化成本法對原始類、過程類和統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行估值，具體估值方式可參考以下公U為利潤調(diào)節(jié)系數(shù)。（1）優(yōu)化成本法指標(biāo)體系與算法指標(biāo)體系是在估值參數(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合具體對象建立的。根據(jù)估值對象本身的特性，選取合適的估值參數(shù)，結(jié)合重置系數(shù)和價值調(diào)節(jié)參數(shù)，形成各估值對象的估值指標(biāo)體系。估值的難點(diǎn)在于現(xiàn)有成本核算體系并未從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的角度進(jìn)行區(qū)分和記錄成本數(shù)據(jù)，需要從數(shù)據(jù)資產(chǎn)角度對各項數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成的成本重新進(jìn)行拆分、組合，使其合理對應(yīng)到各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象上。估值指標(biāo)體系詳見圖4.1。①重置成本相關(guān)指標(biāo)選取外部獲取類數(shù)據(jù)資產(chǎn)重置成本估值指標(biāo)外部獲取類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的主要成本就是當(dāng)初購買該資產(chǎn)的采購價款及稅費(fèi)。同時，企業(yè)購買外部數(shù)據(jù)時需要投入人員負(fù)責(zé)商務(wù)流程，因此對應(yīng)的采購人員成本也應(yīng)計入外部獲取類數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本。另外，外部數(shù)據(jù)采購回來后，需要進(jìn)行存儲及相應(yīng)管理，存儲成本及外部數(shù)據(jù)管理成本也應(yīng)一并計入。內(nèi)部采集類數(shù)據(jù)資產(chǎn)重置成本估值指標(biāo)內(nèi)部數(shù)據(jù)的采集過程需要采集人員、采集終端設(shè)備及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)共同參與。因此內(nèi)部采集類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本包括數(shù)據(jù)采集人員投入成本、采集終端設(shè)備購置成本和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的建設(shè)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)開展的過程中，柜員、客戶經(jīng)理等崗位人員會將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)錄入到相應(yīng)IT系統(tǒng)中，這些人員的成本就是數(shù)據(jù)采集人員成本。數(shù)據(jù)采集人員成本的確認(rèn)難點(diǎn)一方面在于對數(shù)據(jù)采集相關(guān)崗位的識別，另一方面由于投入人員沒有全部進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，因此不能將這些崗位的人員成本全部計入，這兩個難點(diǎn)的解決均需要通過實地調(diào)研等方式，結(jié)合數(shù)據(jù)采集工作的實際情況去確定。在錄入數(shù)據(jù)的過程中，還需要用到數(shù)據(jù)采集設(shè)備，比如柜員配備的臺式機(jī)、客戶經(jīng)理的筆記本電腦和各個網(wǎng)點(diǎn)配備ATM機(jī)、POS機(jī)等設(shè)備，因此這些設(shè)備成本都應(yīng)計入到數(shù)據(jù)采集成本中。但如同數(shù)據(jù)采集人員成本一樣，這些終端設(shè)備成本計入數(shù)據(jù)資產(chǎn)的比例也需要結(jié)合設(shè)備的特點(diǎn)來分析，例如通常認(rèn)為POS機(jī)等設(shè)備幾乎主要從事數(shù)據(jù)采集與交換工作，因此其大部分成本均應(yīng)計入數(shù)據(jù)資產(chǎn)。銀行構(gòu)建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以幫助其對獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和分類存儲，有利于提高后續(xù)加工時對原始數(shù)據(jù)的提取效率和管理效率，因此還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)成本。但通常商業(yè)銀行IT系統(tǒng)成本并未從數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的角度劃分?jǐn)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)。建議結(jié)合架構(gòu)師、項目經(jīng)理等行內(nèi)專家的經(jīng)驗，首先區(qū)分出數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象對應(yīng)的IT系統(tǒng)，再確定各類IT系統(tǒng)成本應(yīng)計入數(shù)據(jù)資產(chǎn)的比例。采集類IT系統(tǒng)成本應(yīng)計入數(shù)據(jù)資產(chǎn)的比例究竟是多少，目前并無客觀標(biāo)準(zhǔn)，建議可從采集類系統(tǒng)與數(shù)據(jù)錄入相關(guān)的功能出發(fā)考慮。過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)重置成本估值指標(biāo)過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)生全過程完全依賴系統(tǒng)自動加工，因此其成本主要包括其加工系統(tǒng)的建設(shè)成本。參考上述數(shù)據(jù)采集類系統(tǒng)的區(qū)分方法確認(rèn)過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工系統(tǒng)，統(tǒng)計其建設(shè)成本。過程類系統(tǒng)的建設(shè)目標(biāo)是為了對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，提供后續(xù)使用，不涉及業(yè)務(wù)開展等數(shù)據(jù)加工以外的功能，因此其建設(shè)成本可全部計入過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本中。統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)重置成本估值指標(biāo)統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本和過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)相似，主要包括IT系統(tǒng)建設(shè)成本。除此以外，統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本還有部分并未體現(xiàn)在IT系統(tǒng)建設(shè)中，數(shù)據(jù)分析人員日常開展數(shù)據(jù)分析活動投入了大量人員成本，雖然這些數(shù)據(jù)分析活動沒有固化在系統(tǒng)中，但其結(jié)果數(shù)據(jù)供業(yè)務(wù)人員使用，對銀行的業(yè)務(wù)發(fā)揮了積極作用，仍屬于銀行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，因此統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重置成本還應(yīng)包括這部分系統(tǒng)開發(fā)成本以外的人員投入成本。除了四類評估對象各自匹配的獨(dú)有指標(biāo)外，還有一類公共類指標(biāo)存在于每類估值對象的估值指標(biāo)中，包括數(shù)據(jù)的存儲成本、數(shù)據(jù)的管理成本。數(shù)據(jù)存儲成本主要包括主機(jī)及附屬設(shè)備、數(shù)據(jù)庫等軟硬件成本、數(shù)據(jù)中心場地建設(shè)及運(yùn)營成本等。數(shù)據(jù)的管理成本包括數(shù)據(jù)管理類系統(tǒng)的建設(shè)成本及數(shù)據(jù)管理人員的投入成本。這兩類成本由于涉及所有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值對象，建議在各數(shù)據(jù)資產(chǎn)對象間分?jǐn)傆嬎?。由于?shù)據(jù)資產(chǎn)各項建造或購買成本都是當(dāng)時的價格，隨著時間的推移，當(dāng)前建造或購買的成本也會發(fā)生變化，因此在計算其成本時還應(yīng)加入對應(yīng)建造或購買年限的人力或物價重置系數(shù)來獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重置成本。②合理利潤率及利潤調(diào)節(jié)系數(shù)相關(guān)指標(biāo)選取企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)實際價值取決于其市場價值，因此優(yōu)化成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值除了考慮其所有的重置成本，還應(yīng)考慮合理利潤率，合理利潤率可參考企業(yè)過往交易水平，或由市場平均水平確定。同時，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在質(zhì)量、應(yīng)用價值、市場維度和風(fēng)險性方面都將對合理利潤率帶來影響。比如數(shù)據(jù)的稀缺度越高，其在市場上的議價能力就越高，市場價值就會越高，利潤水平也會相對提高。因此可以綜合數(shù)據(jù)資產(chǎn)的各個影響方面的實際情況和外部數(shù)據(jù)的對比形成利潤調(diào)節(jié)系數(shù)，以此來對合理利潤率進(jìn)行調(diào)節(jié)，得到符合數(shù)據(jù)資產(chǎn)水平的利潤率。（2）優(yōu)化成本法算法示例對原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)部采集類成本進(jìn)行算法示例展示。其成本法評估公式為：U為利潤調(diào)節(jié)系數(shù)。首先計算歷史成本（HC）。計算內(nèi)容如表4.1所示?？傊笜?biāo)總指標(biāo)一級指標(biāo)二級指標(biāo)具體指標(biāo)40000本122800數(shù)據(jù)獲取歷史成本數(shù)據(jù)管理歷史成原始類內(nèi)部采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)歷史成本200002000080000N/AN/AN/AN/A2000800物價重置指數(shù)2020121.55%2019119.36%2018117.03%2017115.87%2016113.91%2015110.66%2014109.37%2013\20133324.84845336.392物價重置指數(shù)2020121.55%2019119.36%2018117.03%2017115.87%2016113.91%2015110.66%2014109.37%2013\20133324.84845336.392按照相同的方法計算原始類外部獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)、過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)及統(tǒng)計支持類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本，得到2013年至2020年的成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歷史成本共計824400萬元。其次計算成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重置成本。物價重置系數(shù)選取統(tǒng)計周期內(nèi)2013年到2020年的年平均CPI。人力重置系數(shù)通過調(diào)研IT行業(yè)近八年全行工資水平年平均增長率得到。原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)部采集重置成本通過歷年內(nèi)部采集各部分歷史成本乘以對應(yīng)投入年數(shù)的重置系數(shù)最后加總得到。以原始類內(nèi)部采集類采集人員重置成本為例進(jìn)行展示。102.42%102.42%102.90%102.90%102.07%102.07%101.59%101.59%102.00%102.00%101.44%101.44%101.92%101.92%\\73208070.92采集人員歷史成本20202019664073206588.6726588.6725711.0644693.0924205.0848804680412020182017201620152014380055203040304040000成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)總重置成本按照上述方法計算，其估值總值為923328萬元。接著計算合理利潤率（R）。參考同類型數(shù)據(jù)交易的平均利潤率作為預(yù)估合理利潤率。通過市場調(diào)研，綜合了近三年來多家同行業(yè)數(shù)據(jù)交易參與者披露的財務(wù)數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行加工計算得到合理利潤率。在本案例中，估值對象的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合理利潤率R為78%。最后計算利潤調(diào)節(jié)系數(shù)（U）。在本步驟中，需要使用專家打分法對一級、二級的所有指標(biāo)通過成對打分賦予權(quán)重，并對各個二級指標(biāo)分別給出評價值。賦予權(quán)重過程中，一級指標(biāo)打分矩陣如表4.4所示。數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用價值數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用價值數(shù)據(jù)風(fēng)險市場維度數(shù)據(jù)風(fēng)險0.3333330.512市場維度0.142857251通過計算得到，此打分矩陣通過一致性檢驗，各維度權(quán)重分別為0.49、0.29、0.15、0.07。二級指標(biāo)打分過程同理，在此不具體描述。下一步為評價各個指標(biāo)的具體分?jǐn)?shù)。根據(jù)前文對U的解釋，具體計算如表4.5所示。指標(biāo)維度維度權(quán)重指標(biāo)維度維度權(quán)重指標(biāo)名稱指標(biāo)權(quán)重指標(biāo)取值稀缺性1綜上，將成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)總重置成本經(jīng)過合理利潤率和利潤修正系數(shù)的調(diào)節(jié)后得到成本法數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估結(jié)果為1704951萬元。5．優(yōu)化收益法估值實施方案與計算收益法，又稱收益現(xiàn)值法，是通過估算被評估資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)壽命期內(nèi)預(yù)期收益并以適當(dāng)?shù)恼郜F(xiàn)率折算成現(xiàn)值，以此確定委估資產(chǎn)價值的一種評估方法。優(yōu)化的收益法綜合收益提成法和增量收益法的思想，估算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的預(yù)期經(jīng)濟(jì)收益折現(xiàn)到估值時間點(diǎn)的價值，并結(jié)合各估值對象的特點(diǎn)，定制匹配的估值實施方案。收益提成方式：數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值=Σ(未來業(yè)務(wù)收益×分成率)×折現(xiàn)系數(shù)增量收益方式：數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值=f(數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用前后收益變化)×折現(xiàn)系數(shù)優(yōu)化的收益法整體估值方式：Δ業(yè)務(wù)收益=Δ收入增量+|Δ支出減量|-建設(shè)成本=Δ產(chǎn)品銷售收入增量+Δ資產(chǎn)管理收入增量+|Δ人工成本支出減量|+|Δ風(fēng)險損失支出減量|-建設(shè)成本優(yōu)化收益法通過梳理收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用前后對業(yè)務(wù)價值提升支持形式，梳理形成估值參數(shù)體系；然后根據(jù)收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值產(chǎn)生特點(diǎn)，將收益法估值參數(shù)映射到各估值對象，確定各估值對象價值評估計算指標(biāo)，形成收益法估值指標(biāo)體系，用于構(gòu)建各對象具體的估值算法框架。估值參數(shù)體系可以詳見《附錄G優(yōu)化后數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值計算方法：二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值收益（1）優(yōu)化收益法指標(biāo)體系與算法應(yīng)用收益法估值指標(biāo)計算資產(chǎn)的前提，是將收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行劃分，并兼顧不同業(yè)務(wù)支持與決策方式與業(yè)務(wù)價值產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)程度。因此，從業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)程度兩個維度，對收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行分類，按類型精準(zhǔn)定位其價值產(chǎn)生來源，合理匹配估值參數(shù)，并有效制定估值指標(biāo)，最終實現(xiàn)價值量化。算法模型是一種典型的收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)，業(yè)務(wù)應(yīng)用場景范圍廣，業(yè)務(wù)支持與決策方式多，被認(rèn)為是銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)最廣泛、最重要的收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)類型。基于算法模型建立的估值分類體系和各分類下的算法框架可以作為收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類和估值計算的通用指導(dǎo)。以銀行業(yè)常用算法模型類數(shù)據(jù)資產(chǎn)為例，根據(jù)其與業(yè)務(wù)價值產(chǎn)生關(guān)聯(lián)程度，可分為直接收益模型和全領(lǐng)域通用模型兩大類型。直接收益模型包含能直接支持營銷、運(yùn)營和風(fēng)險管理三大領(lǐng)域的收入增加或損失減少的模型，其輸出價值可以根據(jù)細(xì)分業(yè)務(wù)領(lǐng)域收益情況直接進(jìn)行估值。全領(lǐng)域通用模型主要指輸出結(jié)果可以被跨領(lǐng)域、跨條線、跨部門使用，或作為面向高層業(yè)務(wù)決策算法模型輸入的一類模型，其輸出價值體現(xiàn)在上層直接收益模型中。具體來說，如下圖4.2所示，可根據(jù)上述收益提升類數(shù)據(jù)資產(chǎn)按照業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行劃分的結(jié)果，將收益法估值指標(biāo)與各估值對象進(jìn)行匹配，構(gòu)建出如下估值指標(biāo)體系，如下圖4.3。①營銷類營銷類模型指以增加產(chǎn)品銷量（或增加服務(wù)次數(shù)，后文不特別指出此情況）為目的，將客戶與產(chǎn)品進(jìn)行匹配，并進(jìn)行客戶購買預(yù)測的模型。其輸出結(jié)果能分析覆蓋更廣范圍的客戶，精準(zhǔn)定位客群，洞察客戶需求，有效促進(jìn)精準(zhǔn)營銷，協(xié)助銀行提升營銷轉(zhuǎn)化率，增加銷售收入。營銷類模型基于客戶與產(chǎn)品的關(guān)系可進(jìn)一步分為促進(jìn)新客首購產(chǎn)品的交叉營銷類模型、促進(jìn)老客回購產(chǎn)品的向上營銷類模型以及通用購買預(yù)測模型三類。交叉營銷類模型挖掘客戶新需求，促進(jìn)其購買新產(chǎn)品。向上營銷類模型基于客戶歷史購買行為，向上營銷同類產(chǎn)品，促進(jìn)其回購老產(chǎn)品。通用購買預(yù)測模型主要對客戶購買偏好進(jìn)行分析或特征處理，其輸出結(jié)果一般作為客戶購買預(yù)測或推薦模型的輸入，并不直接輸出客戶營銷名單。在營銷類模型應(yīng)用前，銀行業(yè)務(wù)人員主要通過地毯式營銷將相關(guān)產(chǎn)品推薦給一類客群，這種粗放式營銷方式一方面會導(dǎo)致有限的營銷資源被過度分散，另一方面不同客戶的差異化購買偏好無法被有效滿足，最終導(dǎo)致營銷轉(zhuǎn)化率低。在營銷類模型應(yīng)用后，通過預(yù)測能力強(qiáng)大的集成算法、深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型開發(fā)，能有效識別出高營銷成功率客戶名單，協(xié)助業(yè)務(wù)人員最大限度利用營銷資源開展精準(zhǔn)營銷，促進(jìn)客戶購買產(chǎn)品，并最終提升產(chǎn)品銷售收入。因此，營銷類模型輸出的價值主要體現(xiàn)在模型應(yīng)用前后產(chǎn)品銷售收入的增加上，可以通過模型應(yīng)用前后購買產(chǎn)品的客戶人次增量和產(chǎn)品客均收益獲得。其中，購買產(chǎn)品的客戶人次根據(jù)營銷類模型作用方式分為交叉營銷后首次購買產(chǎn)品的新客人次和向上營銷后回購產(chǎn)品的老客人次。在實際計算過程中，為保證估值結(jié)果的精確性，可進(jìn)一步將產(chǎn)品收入按照產(chǎn)品類型進(jìn)行分類統(tǒng)計。②運(yùn)營類運(yùn)營類模型指以提升客戶粘性、優(yōu)化客戶結(jié)構(gòu)為目的，預(yù)測、識別客戶活躍、流失的模型，通過協(xié)助行內(nèi)開展有效運(yùn)營活動，大幅提高客戶粘性和忠誠度，從而分別通過增加客戶資產(chǎn)流入和減少客戶資產(chǎn)流失來提高行內(nèi)客戶資產(chǎn)管理總規(guī)模，并最終增加資產(chǎn)管理收入。運(yùn)營類模型依據(jù)客戶活躍情況可進(jìn)一步分為用于增加客戶活躍度的客戶促活類模型和對客戶進(jìn)行流失預(yù)警以及流失歸因分析的客戶流失挽回類模型?？蛻舸倩铑惸Ｐ烷L尾客戶促活一直是困擾各大銀行的難題，該模型通過預(yù)測客戶活躍度開展有效促活，以增加客戶資產(chǎn)流入。在模型應(yīng)用前，銀行客戶促活主要以規(guī)則識別和分類存量不活躍客戶，通過外呼、走訪、短信通知等傳統(tǒng)方式開展粗放式客戶促活活動，缺乏針對性，對客戶需求的探查不夠全面，無法精準(zhǔn)觸達(dá)客戶，促活效果不顯著。在模型應(yīng)用后，通過深入洞察客戶行為軌跡、交易歷史、產(chǎn)品偏好形成客戶畫像，挖掘客戶潛在需求，預(yù)測其活躍度提升概率。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，有針對性和選擇性地開展精準(zhǔn)促活，實現(xiàn)對客戶的智能化運(yùn)營，以提高客戶活躍度，使客戶在行內(nèi)持有的資產(chǎn)相對穩(wěn)定，不易流失，在此基礎(chǔ)上拓展客戶增持資產(chǎn)的方式和渠道。流失挽回類運(yùn)營模型。該模型主要基于流失預(yù)警和流失歸因?qū)撛谫Y產(chǎn)流失客戶進(jìn)行挽留，減少客戶資產(chǎn)流失。在模型應(yīng)用前，傳統(tǒng)的客戶流失預(yù)警主要依據(jù)專家規(guī)則判斷客戶流失傾向，判斷結(jié)果精度不高，且難以獲知客戶流失的真正原因，無法制定針對性挽留措施，導(dǎo)致挽留效果欠佳，客戶流失率高。在模型應(yīng)用后，流失預(yù)警模型可以對存在流失傾向的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)識別和預(yù)警，協(xié)助業(yè)務(wù)人員開展事前挽留；通過模型與可解釋算法的結(jié)合，對流失客戶進(jìn)行歸因分析，以進(jìn)一步制定有針對性的挽回方案，促進(jìn)客戶回流，最終減少客戶資產(chǎn)流失。因此，運(yùn)營類模型輸出的價值主要體現(xiàn)在模型應(yīng)用前后通過穩(wěn)固客戶粘性，維持和擴(kuò)大客戶資產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)資產(chǎn)管理收入的增加，其價值可通過模型應(yīng)用前后活躍客戶增量或流失客戶減量，客均資產(chǎn)管理規(guī)模以及資產(chǎn)平均收益率計算獲得。在實際估值過程中，為促進(jìn)估值結(jié)果的精確性，可依據(jù)行內(nèi)資產(chǎn)評級規(guī)則對客戶進(jìn)行資產(chǎn)等級劃分，對于不同資產(chǎn)等級，客戶的客均資產(chǎn)管理規(guī)模和資產(chǎn)平均收益率均有所差異。③風(fēng)險管理類風(fēng)險管理模型指以風(fēng)險監(jiān)測和風(fēng)險規(guī)避為目的，協(xié)助對業(yè)務(wù)進(jìn)行風(fēng)險控制的模型。商業(yè)銀行風(fēng)險一般可分為操作風(fēng)險、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和流動性風(fēng)險，常見的風(fēng)控算法模型基本作用于操作風(fēng)險和信用風(fēng)險管控，因此可將風(fēng)險管理模型劃分為信用風(fēng)險管理模型、操作風(fēng)險管理模型和通用風(fēng)險管理模型，其中通用風(fēng)險管理模型一般指用于風(fēng)險特征提取和預(yù)處理的模型，其輸出不直接產(chǎn)生可支持業(yè)務(wù)決策的結(jié)果，而是通常作為信用風(fēng)險管理模型和操作風(fēng)險管理模型的輸入，可認(rèn)為其價值也體現(xiàn)在風(fēng)險管理模型最終輸出的結(jié)果中，因此不單獨(dú)計算其價值。1）信用風(fēng)險類信用風(fēng)險是借款人因各種原因未能及時、足額償還債務(wù)或銀行貸款而違約的可能性。在信用風(fēng)險管理領(lǐng)域，銀行信用風(fēng)險類算法模型重點(diǎn)關(guān)注貸款風(fēng)控，主要通過放款前申請評分和審批，放款后風(fēng)險監(jiān)控兩大環(huán)節(jié)識別并降低客戶違約帶來的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的貸款放款前審查審批和放款后風(fēng)險偵測往往依賴人工審核和專家規(guī)則，人工審核一般效率低、成本高，專家規(guī)則易規(guī)避、時效性差且準(zhǔn)確率不高，伴隨著客戶下沉的趨勢，規(guī)模擴(kuò)張帶來的逾期率急劇上升，信用風(fēng)險管理的精細(xì)化要求也越來越高，傳統(tǒng)方式逐漸無法滿足銀行風(fēng)險管理的需要。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜策略和龐大特征使其較傳統(tǒng)專家規(guī)則更難被違約主體規(guī)避，而高準(zhǔn)確率和快速迭代與自學(xué)習(xí)能力，相比于傳統(tǒng)方式，能全面密集地協(xié)助貸前審查審批和貸后逾期監(jiān)控工作。將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于貸款風(fēng)控算法模型，其輸出結(jié)果一方面能協(xié)助貸款風(fēng)控人員在放款前有效拒絕風(fēng)險貸款申請以減少潛在違約損失，在放款后進(jìn)行逾期監(jiān)控與催收以降低貸款逾期率并最終減少形成不良貸款的可能損失；另一方面還能提升人工審批與監(jiān)測效率，減少人力成本。①信用風(fēng)險——放款前類信用風(fēng)險—放款前類模型：可分為個人和對公，該模型由申請評分模型和貸款智能審批模型共同在放款前進(jìn)行風(fēng)險過濾。申請評分模型可以用于貸款審批前期對借款申請人的量化評估，貸款智能審批可以基于申請評分結(jié)果快速準(zhǔn)確地通過優(yōu)質(zhì)貸款申請，兩類模型輸出結(jié)果為放款前有效過濾違規(guī)和高違約概率貸款申請?zhí)峁┲С?，在放款前，模型通過分析預(yù)測識別借款人潛在風(fēng)險并預(yù)警，協(xié)助業(yè)務(wù)人員通過拒絕申請、降低授信、減少或中止放款等方式拒絕掉一部分風(fēng)險貸款，這一部分拒貸額是通過模型協(xié)助銀行規(guī)避的具有較高違約概率的風(fēng)險貸款金額，假設(shè)這批貸款未被模型識別且被銀行貸出，銀行將可能承擔(dān)高違約概率帶來的潛在損失（模型輸出的價值之一就是協(xié)助識別并規(guī)避這部分潛在損失）。信用風(fēng)險—放款前類模型輸出價值主要體現(xiàn)在輔助貸款審查審批效率提升耗費(fèi)更少的人工審核成本，以及輔助拒絕風(fēng)險貸款規(guī)避更多的潛在經(jīng)濟(jì)損失。由此，通過計算模型應(yīng)用前后貸款申請所需平均人工審查審批成本的減少，以及待審核貸款申請量，可以計算模型應(yīng)用后輔助貸款審查審批效率提升從而減少的人工審核成本；通過計算模型應(yīng)用前后拒貸（且可貸）的貸款金額和平均損失概率，獲得模型應(yīng)用后拒絕風(fēng)險貸款所規(guī)避的經(jīng)濟(jì)損失值。模型數(shù)據(jù)價值即為規(guī)避的經(jīng)濟(jì)損失值增量和減少的人工審核成本之和。②信用風(fēng)險——放款后類信用風(fēng)險—放款后類模型。按對象可分為個人和對公。貸后風(fēng)險管理模型包括客戶風(fēng)險預(yù)警監(jiān)測模型、違約風(fēng)險預(yù)測模型、逾期管理模型等，主要用于協(xié)助貸后風(fēng)險規(guī)避、風(fēng)險降低和風(fēng)險在模型應(yīng)用前，傳統(tǒng)的貸后風(fēng)險管理受制于信息的大量缺失，較為被動，貸款損失挽回程度依賴于業(yè)務(wù)部門響應(yīng)速度和資產(chǎn)信息全面程度。放款后風(fēng)險管控算法模型能對資產(chǎn)狀況是否發(fā)生變化、“軟”信息是否朝壞方面轉(zhuǎn)變、經(jīng)營環(huán)境是否發(fā)生改變等領(lǐng)域進(jìn)行風(fēng)險前瞻性識別和監(jiān)控預(yù)警，實現(xiàn)客戶系統(tǒng)性、連續(xù)性監(jiān)測，有效識別貸后風(fēng)險來源、范圍、程度和趨勢，最終體現(xiàn)為客戶違約率降低，逾期貸款金額下降，逾期貸款損失減少。因此，信用風(fēng)險—放款后類模型輸出價值主要體現(xiàn)在減少逾期貸款所帶來的貸款損失的減少。由此，通過計算模型應(yīng)用前后逾期貸款的減少，以及預(yù)計損失概率，獲得逾期貸款減少所降低的貸款總損失，即為信用風(fēng)險—放款后類模型輸出價值。這其中，可以進(jìn)一步考慮減少的逾期貸款再外借所帶來的經(jīng)濟(jì)收益，其效用最終也體現(xiàn)為逾期貸款減少所降低的貸款總損失減少。在實際計算中，上述貸款相關(guān)金額可根據(jù)借款對象按照個人、企業(yè)分類，并按照不同逾期期限取數(shù)統(tǒng)計，促使估值結(jié)果精準(zhǔn)度更高且更具可理解性。操作風(fēng)險①操作風(fēng)險—反洗錢類在操作風(fēng)險領(lǐng)域，反洗錢類算法模型主要通過自動化過濾大額和可疑交易的方式實現(xiàn)應(yīng)用在模型應(yīng)用前，規(guī)則嚴(yán)格的反洗錢監(jiān)測系統(tǒng)檢測出的大額和可疑交易中很多屬于正常交易，依賴人工二次判斷。隨著商業(yè)銀行可疑交易量逐年速增，人工審核成本愈加高昂。在模型應(yīng)用后，通過機(jī)器學(xué)習(xí)能夠識別出并排除很多不可疑的交易，輔助人工對可疑案宗進(jìn)行預(yù)排序和分級分類審核，可以大幅減少人工復(fù)審可疑交易數(shù)量和每單位交易量審核成本，降低人工總審核成本。因此，反洗錢類模型輸出的價值主要體現(xiàn)在模型應(yīng)用前后需復(fù)審可疑交易量減少和每單位交易量審核成本減少帶來的人工審核總成本的減少。由此，通過計算模型應(yīng)用前后需復(fù)審的可疑交易量的減少，以及每單位可疑交易所需人工復(fù)審成本的減少，可以計算模型應(yīng)用前后復(fù)審的可疑交易人工成本的差值，即反洗錢類模型輸出的價值。②操作風(fēng)險——反欺詐類在操作風(fēng)險領(lǐng)域，反欺詐類算法模型主要通過識別和預(yù)警銀行內(nèi)外部欺詐行為與事件，規(guī)避可能發(fā)生的欺詐事件及損失，以及減少已發(fā)生的欺詐事件涉案金額的實際損失。內(nèi)部欺詐主要是指銀行內(nèi)部員工參與的詐騙、盜用資產(chǎn)、違犯法律以及行內(nèi)制度進(jìn)行獲利的其他外部欺詐主要是指來自外部商戶、第一方客戶以及第三方不法分子的詐騙、盜用資產(chǎn)、違犯法律進(jìn)行獲利的行為。根據(jù)CORD操作風(fēng)險數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行每年會發(fā)生大量欺詐損失事件，占操作風(fēng)險損失事件總量的70%以上，欺詐事件所帶來的損失金額巨大，占據(jù)操作風(fēng)險損失總額約50%，給銀行造成嚴(yán)重?fù)p失。模型應(yīng)用前，傳統(tǒng)反欺詐主要通過案件分析形成專家規(guī)則，然后部署到系統(tǒng)中對行內(nèi)交易行為進(jìn)行防范偵測。依賴數(shù)據(jù)交叉核驗以及專家經(jīng)驗的傳統(tǒng)反欺詐方式難以建立有效的差異化欺詐風(fēng)險預(yù)警與防范措施，也無法高效準(zhǔn)確識別、監(jiān)控不同響應(yīng)層級（實時、準(zhǔn)實時、批量）交易中的欺詐風(fēng)險。反欺詐算法模型使用全量樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，能夠發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)中的個案，并通過自學(xué)習(xí)不斷識別并預(yù)警新的欺詐模式，抓住價值長尾。因此，反欺詐類模型輸出的價值主要體現(xiàn)在模型應(yīng)用前后規(guī)避可能發(fā)生的欺詐事件帶來損失的減少，以及減少已發(fā)生的欺詐損失事件中涉案金額實際損失金額的減少，這里假設(shè)通過模型識別欺詐事件可以降低涉案金額實際損失值。由此，通過計算模型應(yīng)用前后的欺詐損失金額的減少，以及模型識別的欺詐事件涉案金額與損失金額的差值，可以計算模型應(yīng)用后欺詐損失的減少，即反欺詐類模型輸出的價值。在實際計算中，上述欺詐（損失）事件可根據(jù)內(nèi)部欺詐、外部欺詐分類取數(shù)統(tǒng)計，促使估值結(jié)果精準(zhǔn)度更高且更具可理解性。（2）優(yōu)化收益法算法示例以信用風(fēng)險管理放款后類算法模型輸出的價值評估方案作為示例。信用風(fēng)險管理放款后類算法模型輸出的價值主要體現(xiàn)在兩個方面，模型應(yīng)用后逾期貸款預(yù)計損失的減少，和減少的逾期貸款再貸出的收益增加。其收益法評估公式為：Fn={f1(OL1n,P1loss)?f2(OL2n,P2loss)+(OL1n?OL2n)×?R×(1+ir)n×(1?Tax)?C}×f(Q,D)÷(1+i)nOL1n=g1OL2n=g2Fn表示估值