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，逐渐成为商业银行重要的新型生产要素和核心资产，为商业银行传统业务发展和业务模式创新带来新的创新。想法和改变。

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。随着数据要素市场不断发展和成熟，数据作为资产入账，标志着数据要素的价值正式被企业和社会衡量和接受。对提升数据要素价值具有重要意义。 8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），并明确自2024年1月1日起正式实施。 《暂行规定》不仅是对《关于构建数据基础体系更好发挥数据作用的意见》中“探索数据资产入表新模式”的贯彻和细化中共中央、国务院于2022年12月印发的《要素》，也是落实国家关于数字经济发展决策部署的具体举措，将起到推动作用服务数字经济的数据要素高质量发展。

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，逐渐成为商业银行重要的新型生产要素和核心资产，为商业银行传统业务发展和业务模式创新带来新的创新。想法和改变。本文从商业银行角度出发，根据《暂行规定》的相关要求，结合商业银行数据资源的特点、用途、形成流程和业务模式，研究思考推动会计核算的实施路径。商业银行数据资源的整合，并提出相关建议和措施。 。

《暂行规定》主要内容

《暂行规定》对企业数据资源的会计处理提供了明确的规范和指引，包括适用范围、会计科目和处理标准、列报和披露要求等，指导企业主动加强数据相关信息披露资源，充分发挥数据因素资产价值。其主要亮点体现在以下几个方面。

首先，保持数据资源会计处理适用标准的连续性。 《暂行规定》是在现有会计准则基础上的应用拓展，并没有对会计准则做出任何突破。当企业实际按照相关标准进行数据资源核算处理时，可以保持良好的衔接并逐步深化。

二是明确表中数据资源范围和计量方法。 《暂行规定》明确了可以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。 《企业会计准则》中数据资源可以通过无形资产和存货两种方式计量，并根据数据资源的业务模式给出了详细的计量要求。 《暂行规定》的相关规定回答了企业关于数据资源是否可以纳入明细表、哪些资产纳入明细表、明细表的计量要求和使用指南等问题，为纳入时间表的各类企业数据资源提供明确的指导。指导和实施基础也为未来数据资源的开发留下了足够的空间。

三是加强数据资源相关信息公开。除了增加企业报告分项的详细披露外，《暂行规定》还特别强调，企业可以根据自身情况，自愿披露应用场景或业务模式、原始数据资源（包括未确认为无形资产或存货的数据资源）。实际情况。数据类型来源、处理、维护和安全防护、涉及的重大交易、相关权利的失效和限制等相关信息，不仅有助于企业关注自身数据资源基础设施，提高企业数字化水平，还为投资者和监管机构提供相关信息，了解企业数据资源情况。

商业银行数据资源价值形成机制

完善、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、银保监会相继发布《金融科技发展规划（2022-2025年）》和《银行保险业数字化转型指导意见》，强调商业银行其运营高度依赖数据，并且会产生大量数据。数据组织需要加强数据管理和应用，充分发挥数据价值，赋能业务发展和创新。在此背景下，各大商业银行正在加快数据能力建设。一方面，巩固数据基础设施，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，保障高质量数据供给，赋能业务转型和创新发展。以中国光大银行为例。经过多年的信息化建设和数字化运营，光大银行已形成业务源系统、外部数据管理系统、数据仓库/大数据应用平台、数据中台、数据集市和数据科学。实验室等完整的数据架构，通过数据资源形成过程的各个环节，实现整个银行业务的数字化、数据的资本化、资产的增值。在数据资源管理方面，我们以“全面、权威、智能、敏捷、生态”为目标，创新打造新的数据资源管理和运营模式，全面开展数据标准和质量一体化建设，构建夯实数据安全底线，“管好”在“数据”和“用好数据”双轮驱动下，通过平台、机制等手段，推动数据价值转化，为数据提供保障支持银行数字化转型和业务发展以稳定和可持续的方式。此外，光大银行积极参与数据要素市场建设，进一步释放数据资源要素价值，先后发布了《商业银行数据资产估值白皮书》、《商业银行数据资产核算研究报告》 》和《商业银行数据元市场生态研究报告》，并结合当地数据元政策，全力配合大数据交易所等数据元市场主体开展数据资产信贷融资业务，助力当地数字产业发展， 和加快行业数据元市场建设。

数据资源价值的形成过程客观地反映了相关经济利益的发生过程，与会计确认、计量和信息披露密切相关（见图1）。根据《暂行规定》要求，企业应遵循企业会计准则的相关规定，根据数据资源的持有目的和形成方式，明确相关会计处理适用的具体准则，并提供详细的计量基于数据资源业务模型的需求。 。商业银行持有的数据资源目前主要供内部使用，并按照《暂行规定》采用无形资产相关准则计量。以光大银行为例，数据资源价值形成过程主要包括数据采集、采集、处理和应用。为了达到预期目的，会发生数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等处理。过程中发生的相关支出和其他经济事项发生在各个环节。在数据采集过程中，通过内部业务源系统和外部数据管理系统汇聚原始数据资源。在数据采集过程中，由数据仓库和数据湖组成的数据库提取并预处理有价值的重要数据，为数据的高效访问和利用提供基础。在数据处理环节，数据库形成的数据通过数据资产中心和数据交付中心组成的数据中心进行处理，形成指标、标签、主题因子、批量服务等标准化数据组件和服务，可以被应用层提取并调用。 。在数据应用环节，数据科学实验室、智能应用、主题市场等通过对数据资源的进一步加工，为数字智能场景应用提供算法模型、统计图表、数据产品等各类数据工具。

图1 光大银行数据资源价值形成流程

根据数据资源价值形成过程中商业模式的不同，数据资源分为衍生数据和数据工具两种形态。通过对不同数据资源形态的差异化核算处理，为报表使用者提供更多数据资源形成和使用过程的相关信息。在生产模式下，输出衍生数据。这种模式的特点是数据资源往往处于不断采集、处理和应用的过程中。形成过程有明确的方向，具有快速的直接或间接变现能力，类似于企业库存的生产。在研发模式下，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，具有较大的不确定性，而发展阶段一般具有较大的确定性。在这种模式下，会计需要根据具体情况分阶段进行，这可以类比企业无形资产的研发。研究阶段是探索性的，为进一步的开发活动准备数据和相关方面。开发阶段包括试生产设施的设计和建造。在具体的会计实践中，必须明确上述两种数据资源形态形成过程中各个节点的“里程碑”，特别是在研究下从研究阶段过渡到发展阶段的关键节点及开发模式，并按照相应会计准则处理。 。

商业银行实施数据资源核算的关键路径

根据《暂行规定》要求，结合商业银行数据资源价值形成机制，建议从以下方面开展数据资源核算实施。

一是梳理建立商业银行数据资源相关台账，为数据资源核算和披露做好准备。按照《暂行规定》要求，银行须对已确认为资产的数据资源和未确认为资产的数据资源进行梳理，明确相关数据资源的经济利益，并确认其供企业使用，提供外部服务，并且每天举行。准备出售等。同时，按照披露要求，介绍了银行数据资源的应用场景、形成方式、业务模式、原始数据类型来源、处理、维护和安全防护、重大交易事项、及时性等情况。相关权利限制等进行梳理和统筹管理。 。

二是明确商业银行数据资源核算实施方案和步骤，有序推进实施。由于数据资源具有可复制性、可加工性、形式多样性、多重衍生性、零成本重复、价值可变性等特点，与传统资产核算有较大不同。建议结合《暂行规定》制定数据资源核算的实施方案和步骤。一是盘点银行数据资源，确定可以纳入表格的范围；二是根据银行数据资源的不同场景、不同形态、形成方式和业务模式，按照相关准则确定无形资产和存货的会计处理方案。确定初始计量、后续计量、终止确认等具体计量方法；三是确定与数据资源相关的会计信息披露内容。

三是继续加强商业银行数据治理和数据基础设施建设，充分释放数据资源价值。全面盘点和协调全行数据资源管理，持续巩固基础设施建设，扩大数据储备，提高数据标准和质量。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，实现数据资源价值最大化，建立数据资源最终纳入会计报表、更好发布数据的可持续长期发展机制价值。

推进数据资源核算对商业银行具有重要意义。数字经济时代，将数据转化为资产并纳入银行资产负债表，有利于进一步提高银行收集、存储和管理数据的能力，以及挖掘、利用和分析数据的能力，加速形成数据以数据资产为核心的创新业务模式，推动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，促进资本市场客观评价商业银行资产价值。银行。目前，商业银行数据资源核算仍处于准备阶段。可以先选择一些典型场景，按照《暂行规定》的要求开展会计试点，总结相关经验，不断完善内部管理，逐步推广实施。

作者：黄登喜、潘雪芳、李晓歌|就职于中国光大银行

资料来源：《新财务管理》（企业金融）杂志2023年10月号