积极推进数据资源入表，银行业打开“数据变现”新窗口

自2023年8月财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)以来，数据资源的"入表"路径正式进入制度化阶段，标志着数据作为第五大生产要素的经济属性首次在会计准则层面得到确认。根据《暂行规定》，企业可将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，并在财务报表中列示。这一变革不仅为数据资产的价值量化提供了操作依据，也为银行业等数据密集型行业打开了"数据变现"的新窗口。

截至2024年底，已经有多家银行在年报中披露了数据资产入表的具体进展。例如，光大银行无形资产中包含数据资源约1809万元，入表金额位居首位；宁波银行将符合无形资产定义和确认条件的数据资源，相应确认为无形资产，其中包含数据资源600万元，使用寿命为3年；中信银行依据《暂行规定》，确认为无形资产的数据资产原值达579万元，净值为494万元，使用寿命为3年；还有杭州银行、恒丰银行无形资产净值中也分别包含数据资源327.4万元、101万元。尽管各银行规模差异显著，但均体现了对数据资产价值的初步认可和对数据资源入表的积极探索。

数据资源入表，能推动银行管理层重视数据积累，有助于银行对数据资产的深度挖掘。以中信银行为例，其于2024年完成全量数据资产盘点，成功构建覆盖全行主要经营管理领域及全部信息系统的数据资产目录，并创新性地采用"数据资源长期性评估"、"业务场景经济利益流入量化论证"、"入表成本金额精确计量"的三步走策略，对全行数据资源进行筛选和估值，高效、准确地完成了2024年年报数据资源入表。后续，中信银行还将以数据资源入表工作为起点，持续强化数据管理及应用，加强数据类项目资源的投入产出评价，进一步提升全行数据资源应用质效。这表明，数据资产入表不仅是财务报表的调整，更是银行数字化转型战略的重要组成部分。

恒丰银行数据资产领域研究员谭云霞表示，商业银行数据资源入表不是最终目的，更重要的意义在于推动数据资产治理、管理和开发应用。具体来看，一是通过数据资源入表"识别界定—盘点治理—合规确权—收益论证—成本计量—列报披露"的全流程，倒逼企业数据治理能力与开发能力的提升；二是推动数据资产类产品和服务的创新发展，以"入表+融资"推动信贷业务模式创新，助力企业数据价值变现；三是融入数据要素市场生态，搭建与外部数据市场衔接的基础，提升服务实体经济的能力。

数据资源入表的本质，是银行业对数据价值认知的重塑。过去，银行在数据治理、平台建设等方面的投入通常计入成本项，而《暂行规定》的实施使高质量数据资产得以量化并计入资产负债表，对银行整体价值产生正向影响，为银行提升估值水平提供了新的抓手。

此外，数据资源入表还为银行业打开了"数据变现"的新窗口，银行可以利用数据资产开展增信、质押融资等数据金融业务，这一模式已在其他行业得到了实践。例如，2024年6月，深圳优钱信息技术有限公司以其持有的数据知识产权向交通银行深圳分行申请融资，成功获得1000万元贷款；光大银行深圳分行于2023年3月成功落地全国首笔小微企业无质押数据资产融资业务，为深圳微言科技有限责任公司提供了1000万元普惠贷款支持，同年11月，又审批通过全国首笔跨境企业数据资产融资业务，为香港企业HARBOUR HILL(HONG KONG)LIMITED提供了300万元跨境贷款支持。

致同咨询信息科技咨询服务全国主管合伙人钱芳利曾指出，数据资产经评估后，可以开展股权债权融资、数据信托、质押融资、数据资产保险、数据资产担保、数据资产证券化等投融资活动，从而增强企业融资能力。

不过，尽管数据资产入表已取得初步进展，但仍面临多重挑战，如数据资源的量化和确权机制尚不完善、数据资源评估的科学性与公允性亟待提升等。尽管中国银行业协会2024年3月发布的《银行业数据资产估值指南》团体标准界定了银行业数据资产估值涉及的术语及定义，确立了估值总体原则、对象，并提供了估值指标体系构建策略、估值过程及估值管理保障方面的指导，但权属、评估等多重障碍依然存在。

对此，恒丰银行数据资产领域研究员谭云霞建议，推进数据入表，首先要做好财务系统的适配性改造。一是根据会计科目分类，将入表涉及的财务信息完整录入财务系统。二是按照入表方案进行科目映射，确保相关财务信息被准确分类。三是对相关会计科目进行自动化归集和列示。其次，机构需要制定数据资产入表的配套管理制度，对数据资产的定义、相关组织职责、业务流程、会计核算办法、披露内容等进行明确规定，确保数据资产在财务报表中得到恰当核算，也为后续常态化数据资产入表奠定坚实基础。同时，相关人员需要密切关注相关经济环境、监管规定及会计准则的变化，以便及时更新调整细则内容，确保先进性与实用性。