商業銀行外部數據資產價值評估研究與實踐

數字經濟時代下，數據日益成為重要的生產要素。商業銀行為支撐業務發展，引入了大量的外部數據，但目前外部數據價值評估和精細化管理還處于探索和研究階段。本文結合外部數據資產特點，構建了包含成本價值、內在價值和業務價值的外部數據價值評估指標體系，建立了多維度指標的外部數據資產價值評估模型，并使用該模型對Z銀行的外部數據資產的價值情況進行了評估實踐和結果運用。Z銀行外部數據資產價值評估體系的落地，不僅提升了Z銀行外部數據資產精細化的管理水平、優化了資源配置，同時給同業資產價值評估的落地提供了參考。

隨著我國進入信息化時代，數據作為新型生產要素，已快速融入工商、金融、財政等社會的各個方面。中共中央國務院在《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中提出要加快培育數據要素市場，提升社會數據資源價值，2023年2月27日，中共中央國務院在《數字中國建設整體布局規劃》中指出，建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優勢的有力支撐。在此背景下，數據作為企業的重要資產已成為普遍共識，如何對數據資產進行精細化管理也成為了各個企業不斷探索的領域。金融機構除本身行業屬性所帶有的海量數據之外，隨著業務發展，外部數據在金融機構的風險評估、風險管理方面的需求越來越大，應用越來越深，但由于缺乏成熟的外部數據資產價值評估方法，外部數據的精細化管理面臨巨大挑戰。通過對外部數據資產的價值進行評估，可以全面了解企業的外部數據使用情況，促進外部數據資產使用成效的透明化，釋放外部數據資產的潛能。短期來看，對商業銀行外部數據資產進行價值評估一方面有助于量化外部數據應用的成效、盤活現有外部數據資產，提升外部數據資產精細化管理水平；另一方面有助于促進外部數據價值釋放、減少外部數據資源的浪費，達到降本增效的目的。長期來看，可以依據價值評估結果形成外部數據資產價值評估報告、對各類外部數據資產的效益進行核算，為外部數據資產使用提供可量化、可比較、可跟蹤的信息，從而選擇最優調用策略。

外部數據資產價值評估研究現狀分析

國際上，Gartner提出了從企業數據質量低下導致業務績效差或者產生負債的角度對數據資產的價值進行評估，Deloitte提出了一個全面的數據資產評估框架，并提出可以使用市場法、多期超額收益法（MPEEM）、成本法等方法來進行數據資產估值，以上機構雖然提出了一些數據資產估值方法，但多集中在經濟理論方面，并未針對商業銀行領域的資產價值評估進行研究。

國內，大數據技術標準推進委員會和中國信通院聯合發布《數據資產管理實踐白皮書》，浦發銀行與IBM合作發布《商業銀行數據資產管理體系建設實踐報告》，光大銀行與德勤合作發布《商業銀行數據資產估值白皮書》，這些白皮書和實踐報告針對數據資產的管理、數據資產的價值評估等方面做了研究和實踐探索。但是，商業銀行外部數據的管理目前在國內還處于起步階段，2022年5月，大數據技術標準推進委員會發布《金融機構外部數據管理實踐白皮書》，以外部數據的統籌管理為核心邏輯，結合近年金融機構對于外部數據管理的實踐和探索，闡述外部數據的定義、分類、管理流程與保障措施，并分享了多家機構的實踐經驗。然而，在商業銀行外部數據資產價值評估方面，目前國內各家機構還都在逐步的探索和實踐中。在缺乏成熟的評估方法和框架的情況下，商業銀行的外部數據管理和應用仍面臨諸多挑戰。因此，需要進一步研究和實踐，以建立可行的外部數據資產價值評估體系，以支持商業銀行更好地管理和應用外部數據。

外部數據資產價值評估體系構建

本文參考了業界先進機構的數據資產價值評估方法論，并結合外部數據資產的特點，構建了一個包含成本價值、內在價值和業務價值的多維度外部數據資產價值評估體系。

首先，成本價值是指外部數據資產獲取和維護所需的成本和投入。這包括數據采集、清洗、存儲和管理等方面的成本。通過對成本價值的評估，可以了解外部數據資產的獲取和維護所需的投入是否合理，并為決策提供參考。

其次，內在價值是指外部數據資產本身所蘊含的價值。這包括數據的準確性、完整性、時效性以及數據的可靠性和可用性等方面。通過對內在價值的評估，可以了解外部數據資產在支持業務決策和創新方面的潛在能力，并為數據資產的有效利用提供依據。

最后，業務價值是指外部數據資產在實際業務運營中所帶來的經濟效益和競爭優勢。這包括通過數據分析和挖掘所獲得的洞察力、增加的收入、降低的成本以及提升的客戶滿意度等方面的價值。通過對業務價值的評估，可以了解外部數據資產對業務運營的貢獻程度，并為決策者提供數據資產管理和優化的依據。

指標體系構建

外部數據資產價值評估指標體系包含成本價值、內在價值、業務價值三大價值類型，涉及商務成本、整合成本、數據規模等7個維度共18個指標，詳見表1。

指標計算

外部數據資產價值計算公式為：外部數據資產價值=成本價值*成本價值權重+內在價值*內在價值權重+業務價值*業務價值權重，其中，各價值維度的計算公式及權重確定說明如下。

成本價值：指外部數據采購、加工和運維管理所需的資金、人力及相關資源投入，主要涉及商務成本與整合成本。核心計算公式：成本價值 =商務成本+整合成本，其中，商務成本包含采購成本、風險成本；整合成本包含管理成本、運維成本。

內在價值：指外部數據本身所蘊含的潛在價值，用于評價外部數據作為一種數據資產對商業銀行數據資產積累的直接貢獻，主要涉及數據規模、數據質量和數據服務水平等方面。核心計算公式：內在價值=數據規模價值 + 數據質量價值+服務水平價值，其中，數據規模價值包含數據維度、數據量，數據質量價值包含完整性、服務連續性、及時性、時效性，服務水平價值包含配合度、競爭力。

業務價值：外部數據應用于營銷管理、風險管理等領域所產生的直接或間接業務價值，主要體現在有效客戶提升數、業務辦理筆數、授信規模以及避免的經濟損失等方面。核心計算公式：業務價值=營銷管理價值* 營銷管理貢獻比例+風險管理價值* 風險管理貢獻比例，其中，營銷管理包含外部數據在營銷管理場景下的有效客戶提升數和完成的業務筆數、外部數據加工整合后生成的標簽數、外部數據加工整合后生成標簽的應用情況。風險管理包含外部數據關聯產生的授信金額、外部數據在核驗場景下的業務辦理筆數。

價值權重：本文采用專家打分法確定成本價值權重、內在價值權重、業務價值權重。專家根據經驗對三大價值類型分別打分，根據所有專家的平均分得到每一個價值類型的權重。

Z銀行外部數據資產價值評估實踐結果

Z銀行外部數據資產管理現狀

Z銀行自2018年開始統籌外部數據管理，以“數據好用、數據易用、數據安全”為目標，整合外部數據資源，遵循“統一規劃、集中管理、資源共享、成本分攤”的原則構建外部數據管理體系。隨著外部數據管理的持續推進，Z銀行接入的外部數據類型在不斷增加，外部數據采購成本不斷攀升，急需進行外部數據資產價值評估量化外部數據應用的成效并優化外部數據使用策略。

實施路徑

Z銀行以上文的外部數據資產價值評估方法為基礎，確定了外部數據資產價值評估實施路徑，對行內經營發展過程中所使用的從外部接入的數據進行價值評估，實施路徑如圖1所示。

評估結果應用

Z銀行依據外部數據價值評估結果，對存量外部數據調用策略進行成本壓降和效益提升優化，為新產品接入外部數據提供有效參考，具體應用如下：

存量外部數據使用策略優化

Z銀行將存量外部數據資產進行分類，分為同類型數據與不同類型數據，針對評估結果為不同的數據制定差異化的優化策略，具體優化策略如下：

（1）在同類型數據中，Z銀行按照評估結果進行排序，在后續使用中建議業務部門優先使用排序靠前的數據，提升外部數據資產使用的綜合效益。

（2）在不同類型數據中，在滿足業務需求的前提下，Z銀行根據外部數據資產價值評估結果制定了“杜絕重復調用、低成本替代高成本、使用政務數據”的降本增效方案，降低外部數據使用成本。

新增外部數據的引入

在新增外部數據引入時，Z銀行將新增外部數據與同類型已引入外部數據的成本價值、內在價值進行比較，當優于同類型已引入外部數據，將新增引入。

本文構建的多層次外部數據資產價值評估體系實現了外部數據資產的價值評估，但仍需要隨著商業銀行業務應用和科技發展進行不斷調整。下一步持續優化外部數據資產價值指標體系，探索客戶級、交易級的外部數據資產價值評估計量方法，進一步優化外部數據資產價值管理體系，開展價值精細評估。

（作者單位：1.中原銀行股份有限公司 2.對外經濟貿易大學金融學院在職人員高級課程研修班）