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| 編輯推薦： |
前言
数据要素作为新型生产要素，是数字时代的基础性资源和战略性资源，已经成为推动我国经济高质量发展的重要动能。党和国家高度重视数据要素这一新质生产力，把充分发挥数据要素价值放在重要的战略位置，不断完善顶层设计。
自 2019年数据被列为第五大生产要素以来，国家通过《要素市场化配置综合改革试点总体方案》《“十四五”数字经济发展规划》等政策持续推动数据要素市场建设，明确提出金融领域需探索数据资产定价与流通机制。 2023年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》的出台，构建了数据资产入表与价值评估的制度框架， 2024年《银行业数据资产估值指南》的发布，进一步探索商业银行数据资产价值量化难题，为数据资产交易流通提供了可操作性标准。这一系列政策从产权界定、会计确认到价值评估形成闭环，既回应了数据要素市场化配置的迫切需求，也为商业银行实现数据资源向标准化、可计量资产的转化提供了制度保障。
数据已成为驱动金融业高质量发展的核心引擎。金融监管部门印发的《金融科技发展规划（ 2022—2025年）》等文件，明确要求构建全生命周期数据资产管理体系，强化数据在智能风控、精准营销
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| 內容簡介： |
《商业银行数据资产》立足破解数据要素市场化配置的估值难题，针对商业银行数据资产化转型中的理论瓶颈与实践痛点，构建了三位一体的创新框架。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
理论层面，突破传统会计计量范式局限，融合经济学价值理论、金融工程定价模型与机器学习技术，首创适应数据要素非标特性的跨学科估值方法论，填补国际前沿研究空白。实践层面，深度解构从数据资源识别、权属界定、价值评估到会计入表的全流程技术路径，通过多场景案例实证提炼标准化操作范式，为金融机构应对数据资产入表政策提供可落地的工具箱。战略层面，前瞻探索数据估值与数字化转型的协同效应，揭示数据要素价值释放对商业银行经营模式重构、监管科技升级及金融市场效率提升的驱动机制，致力于构建兼具中国特色与全球视野的金融数据资产估值体系，为数字经济时代国家数据要素市场化战略提供关键理论支撑与实践指南。
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| 關於作者： |
宋效军
管理工程博士、高级经济师。
现任中国建设银行建行研修中心副主任、研究院副院长，受聘中国人民银行参事室特约研究员、中国资本市场学会理事。
主要研究领域：银行经营与管理、金融风险管理、金融科技、国际经济等。
欧阳日辉
经济学博士、教授/研究员、博士生导师。
现任中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、首都互联网经济发展研究基地副主任、清华大学电子商务交易技术国家工程实验室互联网经济与金融研究中心主任，兼任中国市场学会副会长、国家数据专家咨询委员会委员、数字广东建设专家委员会委员、海南省“十五五”规划编制专家咨询委员会委员等职。
主要研究领域：数字经济、数字金融、数据要素。主持国家和省部级课题20余项，发表学术论文（著作）200余篇（部），参与国家政策研究和起草10余项。
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| 目錄：
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前言
第一章 数据资产化激活数据要素潜能
第一节 数字时代的数据
第二节 解锁数据资产
第三节 数据资产估值是全球性难题
第二章 商业银行数据资产化的逻辑
第一节 商业银行对数据资产的认识历程
第二节 商业银行数据资产的定义与特征
第三节 商业银行数据资产体系
第三章 商业银行数据资产化的路径
第一节 商业银行数据采集的渠道和方式
第二节 商业银行数据治理
第三节 商业银行数据资产的应用
第四节 商业银行数据资产入表的探索
第四章 商业银行数据资产估值方法与指标体系
第一节 数据资产估值的基本理论
第二节 数据资产估值方法优化及其他方法
第三节 商业银行数据资产估值方法的选择
第四节 商业银行数据资产价值的影响因素
第五节 商业银行数据资产估值的指标体系
第五章 商业银行数据资产入表
第一节 商业银行资源范围、确权与分类
第二节 数据资产登记和核验
第三节 数据资产质量评估
第四节 数据资产价值评估
第五节 报告：列示与披露
第六章 商业银行数据资产评估报告编制
第一节 编制原则
第二节 评估报告中披露的必要信息
第三节 编制技巧和注意事项
第四节 评估报告举例
第七章 商业银行数据资产价值评估实践
第一节 光大银行的实践探索
第二节 上海银行的实践探索
第三节 恒丰银行的实践探索
第四节 中国工商银行的实践探索
第五节 浦发银行的实践探索
第六节 对我国商业银行数据资产估值的思考
第八章 做好商业银行数据资产估值
第一节 提升商业银行数据资产化的意识和能力
第二节 梳理并建立商业银行数据资源相关台账
第三节 因地制宜的数据资产估值模式
第四节 强化数据资产估值的结果应用
致谢
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
数据要素作为新型生产要素，是数字时代的基础性资源和战略性资源，已经成为推动我国经济高质量发展的重要动能。党和国家高度重视数据要素这一新质生产力，把充分发挥数据要素价值放在重要的战略位置，不断完善顶层设计。
自 2019年数据被列为第五大生产要素以来，国家通过《要素市场化配置综合改革试点总体方案》《“十四五”数字经济发展规划》等政策持续推动数据要素市场建设，明确提出金融领域需探索数据资产定价与流通机制。 2023年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》的出台，构建了数据资产入表与价值评估的制度框架， 2024年《银行业数据资产估值指南》的发布，进一步探索商业银行数据资产价值量化难题，为数据资产交易流通提供了可操作性标准。这一系列政策从产权界定、会计确认到价值评估形成闭环，既回应了数据要素市场化配置的迫切需求，也为商业银行实现数据资源向标准化、可计量资产的转化提供了制度保障。
数据已成为驱动金融业高质量发展的核心引擎。金融监管部门印发的《金融科技发展规划（ 2022—2025年）》等文件，明确要求构建全生命周期数据资产管理体系，强化数据在智能风控、精准营销等场景的应用。对于商业银行积累的海量交易、客户及风险数据，数据资产化不仅是合规要求，更是突破传统盈利模式的关键—通过激活数据价值，开发智能决策模型，创新金融产品，优化资本配置效率。同时，《关于加强数据资产管理的指导意见》提出的评估体系与安全治理框架，促使商业银行兼顾数据价值释放与风险防控，提升服务质效，增强市场竞争力。制度赋能与商业价值挖掘的双重逻辑，决定了数据资产化是商业银行数智化转型的战略选择。
商业银行数据资产化面临的核心挑战是估值体系缺失与权属界定模糊、成本计量困境与信息披露不足两个核心问题。一是数据资产估值缺乏科学标准与制度依据。数据确权规则的不明确，导致商业银行在数据共享与流通中陷入两难：一方面，外部采购数据因授权程度差异难以界定控制权边界，影响资产入表金额的确定性。另一方面，内部产生的个人金融信息要遵守《中华人民共和国个人信息保护法》，所有权受限使未来经济利益存在不确定性，衍生数据因应用场景缺失出现资产属性认定模糊，进一步加剧权属争议。现行会计评估方法无法适配数据特性，使得账面价值与实际价值严重偏离，估值体系失效直接抑制了数据要素市场化配置。二是实践操作中技术难题与制度约束形成双重掣肘。数据资产的成本归集因数据获取、存储、标准化等环节复杂，产生初始计量可靠性不足的问题，后续计量中无可行方案支持成本与摊销成本的划分，无法实现收益匹配。同时，信息披露机制存在显著短板，多数商业银行年报仅以模糊文字描述数据资产，未明确种类、应用场景等关键信息，披露质量低下削弱了财务报表的决策有用性。最终影响了数据资产化进程的整体推进。
商业银行通过数字化转型，深度释放数据要素市场化配置效能与价值创造潜能。以光大银行为首的先行者率先突破方法论空白， 2019年提出“数据资产”概念后，2021年联合德勤发布《商业银行数据资产估值白皮书》，通过构建 17个数学公式、 111项参数与 198个指标，完成国内首次千亿元级数据资产量化评估，为行业提供了可落地的估值框架。随后工商银行引入定价理论与图谱技术，浦发银行提出“数据 +算法 +场景”服务型资产模型，恒丰银行探索资源转化路径，南京银行倡导数据化重构，推动估值机制从单一模型向多维度体系演进。
在这一过程中，商业银行以数据价值挖掘为基础，搭建风险防控、客户服务等 500余个场景，通过产品赋能释放数据潜力，并依托成本法、收益法及市场法优化估值模型，分类核算“使用权”与“经营权”资产，创新衍生数据入表方案。同时，重塑组织架构、制定标准、培育数据文化构建全生命周期治理生态，为数据资产定价提供实践范本，加速金融业从被动治理向主动创造价值的数字化转型跃迁。
本书聚焦于破解数据要素市场化进程中的估值理论滞后与实践脱节性矛盾，系统回应商业银行数据资产化进程中面临的三大核心命题。
（1）在理论层面，填补数据资产估值测度研究的范式空白，突破传统会计计量规则与数据要素非标准化、非排他性特征的适配困境，建立融合经济学价值理论、金融学定价模型与计算机科学量化技术的跨学科方法论体系。
（2）在实践层面，解答商业银行数据估值“资源识别 —权属界定—价值评估 —会计入表”的全链条操作难点，通过典型案例分析与实证模型验证，提炼可复制的估值路径与风险控制方案，为金融机构落实《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等政策提供操作性指引。
（3）在战略层面，探索商业银行数据资产估值与金融业数字化转型的协同机制，揭示数据要素价值释放对商业银行商业模式重构、监管合规升级及金融市场效率提升的深层影响，推动形成具有中国特色与国际适用性的金融数据资产估值范式，服务于数字经济时代数据要素市场化配置的国家战略需求，促进商业银行数智化发展。
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