2023商业银行数据要素价值洞察研究白皮书

数据要素价值洞察研究InstituteforInterdisciplinaryInformationCoreTechnology版权声明版权声明在数据要素市场建设过程中，如何准确计量数据价值、建立公平合理的数据《商业银行数据要素价值洞察研究白皮书》首次将定价理论与图谱技术应用一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价 一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放“12（一）数据价值释放，经济转型的重要引擎据《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》测算，数据要素使得工业企业（二）政策密集出台，顶层设计加速推进34（三）入表规定发布，企业价值面临重估（四）指导意见落地，数据要素商业化加快继财政部《暂行规定》发布后，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》对数据资产进行了明确定义，并详细规定了评估对象、操作要求、评估方法和披露要求。《指导意见》明确指出，开展数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本、场景、市5场和质量因素，并明确了数据资产将以何种价值入表，以及未来将以何种价值交易，进一步推动了数据要素的价值实现。数据资产价值评估是推动数据资产化的重要前置工作，为数据交易流通奠定了基础。这一重要工作的开展，为探索企业利用数据资产进行投融资活动打造了新的基础规范。（五）创新探索计量方法，打造行业标杆金融业是数据密集型行业，在运营过程中会产生大量的数据，这些数据对于金融机构的决策和业务运营至关重要。通过对数据（例如市场趋势、政策变化、宏观经济数据等）的分析和应用，可以为金融机构精准营销、风险管理和投资决策提供更高价值的支持。随着大数据时代的到来，金融业数据基础设施持续完善，数据规模高速增长，机器学习和人工智能等先进技术的应用使得数据分析成果更加精准和深入。由此可见，金融业一直是数字化转型和数据要素价值挖掘的创新者和推动者，既拥有丰富的数据资源，又有迫切的场景应用需求，形成了金融业探索数据要素价值挖掘和数据交易流通工作的强大动力。“数据二十条”明确指出，要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，按照“谁投入、谁贡献、谁收益”原则，着重保护数据要素各参与方的投入产出收益。交叉信息核心技术研究院以数据收益的第一性原理——“公平性与效率性”为原则，以资产定价的第一性原理——“无套利原则”为理论基础，率先解决了多个数据贡献方实现单个数据交易产品收益分配与价值计量的问题，构建了直接参与单次现金流分配的数据定价算法；进而在数据产品的形成过程中，研发了间接参与多现金流分配的数据收益分配追溯技术，并基于多方收益分配场景，实现了不同数据生产贡献部门的收益分配回溯；解决上述两大问题后，参考已有度量信息的数据价值发现机制，即可得到数据资产的公允价值。通过结合数据资产的使用场景分析、数据产品的生产链路追溯等多维度研究分析，交叉信息核心技术研究院研发了数据资产图谱网络技术。数据资产定价理论与数据资产图谱技术可以实现在探索数据应用场景6的过程中，持续记录和追踪数据流转节点，帮助获取数据处理和应用的相关信息，还原形成广阔而丰富的数据价值网络全貌，从而进行数据资产的估值中国工商银行联合交叉信息核心技术研究院（清华大学）、安永（中国）企业咨询有限公司发布《商业银行数据要素价值洞察研究白皮书》，提出通过“一个技术底座”，打造“两大核心能力”，构建“一个生态布局”，首次将数据资产定价理论与图谱技术应用于金融行业的数据资产评估。图1商业银行数据要素价值计量与收益分配体系白皮书从数据流通的价值链出发，旨在建立商业银行适用的数据资产价值评估机制，研究实践公平而有效率的数据要素收益分配机制，实现对数据资源有关经济利益的有效衡量。我们基于数据资产图谱技术，通过对数据分类、贡献度分配、资产计量等理论方法的融合应用，围绕价值评估和收益分配两大主要需求提出解决方案，并结合数据要素在银行内部的应用场景，对数据资源为企业带来预期收益的可能性进行分析和论证，进一步为数据要素在银行内部、外部的流通和交易打下理论和实践基础，提出未来数据要素价值释放的新构想；此外白皮书还对数据资产图谱网络技术在数据资源入表核算方面的应用进行了应用探索，结合最新政策规定进行了讨论与展望。二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放7“探索数据资产价基于数据资产图谱网络开启银行02/探索数据资产价值评估方法，基于数8（一）新视角：数据资源与数据资产“数据资源”的概念提出的更早，类比石油、土地、资本等资源的特点和管理特性，数据资源也有包含采集、传输、加工、应用、处理、回收等的全生命周期。这些特性成为企业在生产经营过程中需要着重考虑的因素。因此，我们认为“数据资源”是在更广阔的语境下强调了数据全生命周期需要进行盘点、管理和追踪的概念。“数据资产”的概念提出相对较晚。在会计学上，资产指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。资产具有三项核心特征，一是资产应归属某主体所有或控制，即权属明确；二是资产能够产生既有的或预期的经济利益，且可计量；三是资产是一种资源，可进行交易。“数据资产”这一概念更多强调了数据的财务价值和业务价值，强调了其在交易场景下的角色。2023年8月21日，财政部发布了《暂行规定》，基于会计准则适用范围的新视角对企业的数据资源做了进一步划分，包括企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。图2数据资源在《暂行规定》中的分类规则根据《暂行规定》，企业使用或日常活动中持有的数据资源确认为存货与无形资产需满足两个条件，一是与该资源有关的经济利益很可能流向企业，其中根据会计准则13号的规定，“很可能流向”指的是经济利益有大于50%、小于等于95%的概率会流入企业；二是成本能够可靠地计量，其中02/探索数据资产价值评估方法，基于数9成本可靠计量依托于企业内部数据记录以及相应基础技术设施是否支持，而经济利益的流向判断则成为确认资产的关键指标。因而判断预期潜在经济利益时，可从如下方向出发做判断，并可提出明确证据支持：一是对于有明确未来一段时间内会发生交易、向外部提供服务或已签订合同未交付的数据资源，可以明确证明其经济收益的流入概率，从而证明其符合经济利益流向确认条件；二是对于尚不明确会发生交易或向外提供服务的数据资源，其经济利益的流入证明较为复杂，建议从同类产品的市场需求分析，判断其是否能对行内已有业务带来价值提升，并进行未来现金流量预期流入的分析证明。（二）新挑战：数据资源特性与资产价值评估数据资源在企业的应用，会形成一条从“生产端”穿透到“应用端”的链路，此链路以原始数据资源采集/采购（数据资源“生产端”）为起点，经历层层加工，实现数据的清洗、整合、萃取，最后到数据应用端直接赋能业数据资源具有可共享性，即数据资源可以无限地进行交换、转让和使用，为他人所共享，这也是数据资源具有的独特特征。不同于传统的生产要素同一时间单一使用场景的限制，数据可以在同一时间被不同主体调用参与多种经济活动。在这个过程中，数据产生了经济价值倍增的效应。因此，同一数据资源可能会同时出现在多个应用场景中，从而会产生多条应用链路。此外，数据资源还具有价值易变性。不同于其他传统生产要素，数据资源的价值受到多种因素的影响。通常而言，数据技术的发展、数据相关政策的变化、数据应用场景的变换，都会导致数据价值改变。同一数据资源对于不同场景的价值是不同的，在同一场景中不同数据资源的可用性与价值也是不同的。例如，某种电力数据既可以应用在电力定价、调度优化等场景实现经济价值，也可以用于地区经济的统计分析、规划决策的模型中。因此，场景是影响数据资源产生贡献和价值多少的重要因素。由于数据资源的这些特性，数据资产价值评估需要明确每个数据资源及其衍生数据资源在多个场景下的关系。无论是使用成本法还是收益法对数02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产进行价值评估，都需要对数据的应用链路做出清晰的梳理。（三）新思路：数据资产图谱网络综上所述，当使用成本法进行数据资产价值评估时，需要厘清数据生产链条上每个数据节点之间的加工处理关系，才能对某项数据资产成本进行有效归集核算；当使用收益法时，则需要通过数据生产链路，将数据在应用场景中产生的价值逐步向前回溯，并按照一定规则分摊到生产加工环节中的每一个数据资源，以确保关键的数据节点得到其应得收益。因此，可结合数据资源特性和其生产与应用链路的数据价值评估思路，探索出可覆盖数据资源全生命周期、基于数据资产图谱网络的数据资产价值评估方法。数据资产定价理论证明，在满足公平性与有效性原则的前提下，在任意一项经济活动中的参与贡献数据要素，存在一个唯一、公平有效的收益分配理论解。利用数据资产图谱技术解析数据生产应用链条上下游数据的贡献度，并不断自动化盘点数据在各项经济活动中的收益值，为数据资产价值评估提供了重要参数依据。数据对不同场景的价值关系形成了一个客观的图谱，数据与数据之间的协同关系也形成了一个客观的图谱。数据参与到无限可复用的各种场景下形成了潜在数据价值的广阔图谱，数据的价值拓展形成广阔而丰富的网络化图景，这也就是建设数据要素市场所追寻的星辰大海。数据应用过程中会形成上下游关系，从原始数据资源转化到最终的数据应02/探索数据资产价值评估方法，基于数数据资产图谱主体与关系抽取建模，是在对生产线、业务线的模块划分的02/探索数据资产价值评估方法，基于数+每个上游表的成本*每个上游表相对于这个下游表权重02/探索数据资产价值评估方法，基于数Tci=ci+iajTcjaj≔(odj是节点j的出度);从数据加工到数据应用层，相应的权重需要根据（四）新实践：构建行内数据资产评估全链路02/探索数据资产价值评估方法，基于数对于直接收益提升类数据资源，其产生的经济收益或业务收益可计量，通过对于间接产生收益贡献的中间结果类与原始类数据资源，可采用两种方02/探索数据资产价值评估方法，基于数结合市场需求分析以及数据在商业银行内应用效果情况，梳理未来有潜力评分类数据指对原始信息进行统计分析形成的区间化、分级化的评分结特殊名单类数据主要包括因被惩治或有违反嫌疑而被列入黑名单机构的02/探索数据资产价值评估方法，基于数02/探索数据资产价值评估方法，基于数数较低、数据质量存在严重问题或因监管、法律、合同等原因需要下线02/探索数据资产价值评估方法，基于数02/探索数据资产价值评估方法，基于数1234512345（2）基于数据资产图谱的改良成本法的价值评估上图中在每条边标注的数字为上游数据表相对于下游数据表的成本分配权12345678902/探索数据资产价值评估方法，基于数（五）新拓展：数据资源入表的应用02/探索数据资产价值评估方法，基于数发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用”达到预期用途/状态所发生的数据加工过程的成本。这就需要对形成此项数据资二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放开启银行业务实践一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放“聚焦数据资产评围绕数据要素收益分配激活数据（一）收益分配算法：促进数据要素流通的关键因素收益分配算法可解决多方数据共同参与建模/公式计算的收益分配问题。如源（数据参与方）对模型/公式的准确率贡献值，作为利益分配的参考基础，采化目标取决于业务目标与数据应用映射关系，例如模型准确率。基于这（二）理论迈向实践：数据收益分配理论与工商银行落地（三）多元场景展望：数据内部流通与外部交易应用），4235一→回溯路径一→加工路径4235一→回溯路径一→加工路径（1）数据生产链路与每个数据生产节点收益构成66117788如数据指标、数据模型/公式、报表等。R平台形成的数据产品为风险画像指标4235一→加工路径4235一→加工路径该数据剩余收益=∑n每个下游数据的剩余收益∗每个下游数据相对于66117788REi=iβjREj−Ei不同的数据处理层设置不同的收益系数λℓ∈[0,1]，具体系数由机构根据同时，数据资产价值评估实践工作，为行内数据产品价值评估奠定了基础。二、探索数据资产价值评估方法，基于数据四、我国二、探索数据资产价值评估方法，基于数据四、我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里资产图谱网络开启银行业务实践一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放“我国数据要素市场附录附录1：近三年我国数据要素相关顶层规划政策2020年4月《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中央对推进要素市场化配置改革进行总体部署，分别提出了土地、劳动力、资本、技术、产要素。2020年5月《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。2020年11月《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》对数据资源开发利用、要素市场培育发展提出了新的战略要求，要加快数字化发展，提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用”。2020年12月《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的理、绿色集约的基础设施一体化格局。公共云服务体系初步形成，全社会算力获取成本显著降低。政府部门间、政企间数据壁垒进一步打破，数据资源流通活力明显增强。大数据协同应用效果凸显，全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势基本形成，数据安全保障能力稳步提升。2021年11月《“十四五”大数据产业发展规划》建立数据价值体系，制定数据要素价值评估指南，开展评估试点；健全要素市场规则，发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系；提升要素配置作用，加快数据要素化。2021年12月部署了八方面重点任务。一是优化升级数字基础设施。二是充分发挥数据要素作用。三是大力推进产业数字化转型。四是加快推动数字产业化。五是持续提升公共服务数字化水平。六是健全完善数字经济治理体系。七是着力强化数字经济安全体系。八是有效拓展数字经济国际合作。2021年12月《要素市场化配置综合改革试点总体方案》方案中提到，从完善公共数据开放共享机制、索建立数据要素流通规则。2021年12月《“十四五”国家信息化规划》指出着力发挥数据要素价值，部署了建立高效利用的数据要素资源体系任务，提出建立数据要素资源体系，以数据治理为突破提升数据质量，以数据开发利用为抓手激活数据要素，以立法规范为重点保障数据安全，加快完善与我国发展实际相吻合的数据要素资源体系，释放数据要素价值。2022年1月《要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》提出探索建立数据要素流通规则，完善公共数据开放共享机制，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。《中共中央国务院关于加快加快培育数据要素市场，建立健全数据安开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。2022年6月《关于加强数字政府建设的在构建开放共享的数据资源体系方面，创新据有序开发利用，充分释放数据要素价值。2022年7月法》《办法》提出了数据出境安全评估的具体要求，明确了数据出境安全评估程序、监督管理制度、法律责任以及合规整改要求等。2022年9月《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》《指南》明确了全国一体化政务大数据体系建设的目标任务、总体框架、主要内容和保障措施，重点从统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、共享交换一体化、数据服务一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安全保障一体化等八个方面，组织构建全国一体化政务大数据体系，推进政务数据依法有序流动、高效共享，有效利用、高质赋能。2022年12月《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据理四方面初步搭建我国数据基础制度体系，2023年1月《关于促进数据安全产业发展的指导意见》产业政策体系进一步健全，数据安全关键核心技术、重点产品发展水平和专业服务能力跻身世界先进行列，各领域数据安全应用意识和应用能力显著提高，涌现出一批具有国际竞争力的领军企业，产业人才规模与质量实现双提升，对数字中国建设和数字经济发展的支撑作用大幅提升。2023年2月《数字中国建设整体布局规划》明确提出要“释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制”。推动数据要素的市场化、价值化，使其成为推动经济社会发展的新动能。解决数据领域的管理体制分散问题，并保证数据要素发展和安全之间的平衡，表明政府高度重视并加速数据要素市场建设，数据要素相关政策有望加速，例如确权政策，产业加速在即。附录附录2：2023年各地政府数据要素相关政策汇总2023年6月《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》《深圳市数据产权登由各级大数据主管部门统一授权具备条件的经营主2023年7月《上海市促进浦东新区数据流通交易若干2023年7月《关于开展促进数据要素流通专项补贴的通知》户管地均为浦东新区的数据产品交易相关企业，在2023年7月《北京市公共数据专区授权运营管理办法2023年7月《长沙市政务数据运首次提出市级/区县级政务数据运营项目中的数据权范围，政务数据授权运营协议中应约定数据权属主2023年7月