商业银行数据资源会计核算研究与思考

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商业银行在长期的业务发展中积累了大量的数据资源，同时数据作为数字化转型的载体，已逐步成为商业银行重要的新型生产要素和核心资产，给商业银行传统业务发展和经营模式创新带来新的思路和变革。

数字经济时代，数据成为驱动经济高质量发展的关键生产要素，随着数据要素市场的不断发展和成熟，数据作为一项资产进行会计核算，标志着数据要素价值正式被企业和社会衡量和接纳，对推动数据要素价值发挥具有重要意义。8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并明确自2024年1月1日起正式实施。《暂行规定》的颁布，既是对中共中央、国务院于2022年12月发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中“探索数据资产入表新模式”的落实和细化，也是贯彻落实国家关于发展数字经济决策部署的具体举措，将对数据要素服务数字经济高质量发展起到推动作用。

商业银行在长期的业务发展中积累了大量的数据资源，同时数据作为数字化转型的载体，已逐步成为商业银行重要的新型生产要素和核心资产，给商业银行传统业务发展和经营模式创新带来新的思路和变革。本文从商业银行的视角出发，根据《暂行规定》相关要求，结合商业银行数据资源特点、用途、形成过程及业务模式，对推进商业银行数据资源会计核算实施路径进行研究和思考，提出相关建议措施。

《暂行规定》主要内容

《暂行规定》为企业数据资源会计处理提供了明确的规范和指引，包括适用范围、核算科目及处理准则、列示和披露要求等，引导企业积极主动加强数据资源相关信息的披露，充分发挥数据要素资产价值。其主要亮点体现在以下几方面。

一是保持了数据资源会计处理适用准则的连续性。《暂行规定》是在现有会计准则基础上的应用扩充，并没有对会计准则进行突破，各企业依据相关准则实际开展数据资源会计处理时，能保持较好的衔接和逐步的深化。

二是明确了数据资源入表的范围和计量方式。《暂行规定》明确可进行会计处理的数据资源范围，并特别提出后续可根据数据相关理论的发展及时进行调整。数据资源可按照企业会计准则中无形资产和存货两种方式进行计量，并结合数据资源的业务模式给出细化的计量要求。《暂行规定》相关条款解答了企业对数据资源能否入表、作为哪种资产入表以及在入表中的计量要求和使用准则等方面的疑问，为各类企业数据资源入表提供了明确的指导和落地依据，也为未来数据资源的发展留足了空间。

三是强化了数据资源相关信息披露。《暂行规定》除了在企业增设报表子项目细化披露外，特别强调了各企业可根据实际情况自愿披露数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息，不仅有助于企业重视自身数据资源基础建设、提升企业数字化水平，也为投资者和监管当局了解企业数据资源情况提供了相关信息。

商业银行数据资源价值形成机制

完整高效的数据基础设施建设和数据管理体系是数据资源入表的前提和基础。2021年，中国人民银行和中国银保监会相继印发《金融科技发展规划》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，强调商业银行作为经营高度依赖数据同时又产生大量数据的机构，需要加强数据管理与应用，充分发挥数据价值，赋能业务发展与创新。在此背景下，各大商业银行加速推进数据能力建设，一方面夯实数据基础设施，保障数据安全；另一方面通过数据治理提升数据质量和标准，保障高质量的数据供给，赋能业务转型与创新发展。以中国光大银行为例，中国光大银行经过多年的信息化建设和数字化运营，已形成包括业务源系统、外部数据管理系统、数据仓库/大数据应用平台、数据中台、数据集市以及数据科学实验室等完整的数据架构，通过数据资源形成过程的每个环节实现全行业务数据化、数据资产化、资产价值化。在数据资源管理方面，创新打造以“全面、权威、智能、敏捷、生态”为目标的数据资源管理与运营新模式，全面开展数据标准质量一体化建设，筑牢数据安全底线，在“管好数”与“用好数”的双轮驱动下，通过平台和机制等手段，促进数据价值转化，稳健可持续地为银行数字化转型和业务发展提供数据支撑。此外，中国光大银行积极投身数据要素市场建设，进一步释放数据资源要素价值，连续发布《商业银行数据资产估值白皮书》《商业银行数据资产会计核算研究报告》及《商业银行数据要素市场生态研究报告》，并结合地方数据要素政策，与大数据交易所等数据要素市场主体充分协作，开展数据资产授信融资业务，助力地方数字产业发展，加速行业数据要素市场建设。

数据资源价值形成过程客观反映了相关经济利益的发生过程，与会计确认、计量和信息披露息息相关。根据《暂行规定》要求，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式，明确相关会计处理适用的具体准则，并结合数据资源的业务模式给出细化的计量要求。商业银行数据资源持有目前主要为内部使用，按照《暂行规定》运用无形资产相关准则进行计量。以中国光大银行为例，数据资源价值形成过程，主要包括数据采集、归集、加工和应用几个环节，为达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出及其他经济事项伴随各环节产生。数据采集环节，通过内部业务源系统和外部数据管理系统对原始数据资源进行汇聚。数据归集环节，由数据仓库和数据湖组成的数据底座，对有价值的重要数据进行提取和预处理，为数据的高效访问和利用提供基础。数据加工环节，通过由数据资产中心和数据交付中心组成的数据中台对数据底座形成的数据进行加工处理，形成指标、标签、主题因子、批量服务等标准化数据元件和服务，供应用层提取调用。数据应用环节，数据科学实验室、智能应用、主题集市等通过对数据资源的进一步加工，为数智化场景应用提供各类数据工具，如算法模型、统计图表和数据产品等。

图1 中国光大银行数据资源价值形成过程

根据数据资源价值形成过程中不同的业务模式，将数据资源分为衍生性数据和数据工具两种形态。通过不同数据资源形态差异化的会计处理，为报表使用者提供更多关于数据资源形成和使用过程的相关信息。生产模式下，输出的是衍生性数据，该模式的特点是数据资源经常处于不断采集、加工、应用过程中，形成过程具有明确的方向性，且具有较快的直接或间接变现能力，类似于企业存货的生产。研究开发模式下，输出的是数据工具，该模式下数据资源的形成一般要经历研究阶段和开发阶段，研究阶段是探索性的，有较大的不确定性，开发阶段一般较为确定。该模式下需要分阶段视具体情况进行会计核算，可类比企业无形资产的研发，研究阶段是探索性的，为进一步开发活动进行资料及相关方面的准备，开发阶段包括试生产设施的设计、建造和运营等。在具体会计实务中，要清晰界定以上两种数据资源形态形成过程中每个节点的“里程碑”，特别是研究开发模式下由研究阶段转入开发阶段的关键节点，按照相应的会计准则进行处理。

商业银行数据资源会计核算实施关键路径

根据《暂行规定》要求，结合商业银行数据资源价值形成机制，建议从以下几方面开展数据资源会计核算实施工作。

第一，梳理并建立商业银行数据资源相关台账，为数据资源会计核算和披露做好准备。按照《暂行规定》要求，银行须梳理已确认为资产的数据资源和未被确认为资产的数据资源，明确相关数据资源的经济利益事项，确认其为企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等用途。同时按照披露的要求，对银行的数据资源应用场景、形成方式、业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、重大交易事项、相关权利的时效和受限等情况进行梳理和统筹管理。

第二，明确商业银行数据资源会计核算的实施方案和步骤，有序推动落地实施。由于数据资源存在可复制性、可加工性、形式多样性、多次衍生性、零成本复制性、价值易变性等特性，与传统资产会计核算具有较大的差异。建议结合《暂行规定》，制订数据资源会计核算的实施方案和步骤。一是盘点银行数据资源，确定可入表的范围；二是根据银行数据资源使用的不同场景、不同形态、形成方式及业务模式，确定在无形资产及存货下按照相关准则进行会计处理的方案，确定初始计量、后续计量、终止确认等的具体计量方法；三是确定数据资源相关会计信息披露内容。

第三，持续加强商业银行数据治理和数据基础建设工作，充分释放数据资源的价值。全面盘点和统筹管理全行数据资源，并持续夯实基础设施建设，壮大数据储备，提升数据标准和质量。培养数据领域相关人才，增强数据资产化意识，丰富数据应用场景，发挥数据资源价值，为数据资源最终纳入会计报表、更好释放数据价值建立可持续的长效发展机制。

推动数据资源会计核算，对于商业银行而言意义重大。在数字经济时代，将数据转化为资产并计入银行资产负债表，一方面有利于进一步提升银行对数据的归集、存储和管理能力，以及对数据的挖掘、利用、分析能力，加速形成以数据资产为核心的创新商业模式，促进商业银行在数字经济时代保持持续竞争力。另一方面有利于提高商业银行会计信息质量，丰富商业银行资产的信息内容，缓解资本市场信息不对称程度，推动资本市场客观评价商业银行价值。目前商业银行尚处于数据资源会计核算的准备阶段，可以先选取一些典型性的场景，按照《暂行规定》要求，开展会计核算试点，总结相关经验，不断完善内部管理，逐步推广实施。

作者：黄登玺 潘学芳 李晓歌 | 供职于中国光大银行

来源： 《新理财》杂志2023年10月刊编辑：亓坤

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