數據資產入表是商業銀行的必選項

我國是全球首個將數據確立為生產要素的國家，政府高度重視并加速數據要素市場建設。對此，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》提出“到2026年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現……數據產業年均增速超過20%……數據交易規模倍增”的目標。數據資產入表是數據要素市場化的必備條件，商業銀行是數據要素市場的重要參與主體，在此背景之下，銀行數據資產入表是貫徹國家政策和落實會計準則的關鍵舉措，同時也是助推數據要素市場活躍的具體實踐。

相關概念和數據資產入表判斷條件

商業銀行數據資產入表是一項全新工作，沒有既有經驗參考，所以有必要解釋一下本文中高頻出現的關鍵詞，更有必要說明數據資產入表判斷條件。

1.基本概念

數據資源：指銀行所有或控制的、形式相對穩定的、具有價值或潛在價值的規模化數據。

數據資產：指滿足資產化條件的數據資源，結合《企業會計準則》規定，資產化條件包括：銀行擁有或控制、具有可辨認性、相關的經濟利益很可能流入銀行、成本能夠可靠地計量。本文所探討的入表對象就是數據資產。

數據要素：數據要素是一個經濟學術語，指數據作為一種生產要素，與其他生產要素結合時能夠增加產出，數據作為生產要素，反映了隨著數字化轉型加速發展，數據對提高生產效率起到顯著作用，是具有時代特征的新型生產要素。

2.銀行數據資產入表判斷條件

并不是商業銀行全部的數據資源都可以入表，銀行首先要確定哪些數據可以納入到入表范圍。財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱“暫行規定”），“企業擁有的數據資源在符合相關條件情況下可以確認為存貨或無形資產”。同時，結合《企業會計準則第1號——存貨》和《企業會計準則第6號——無形資產》中存貨和無形資產的定義和確認條件。經總結，入表的數據資產需同時滿足四方面條件。

第一，銀行過去業務交易或事項中形成的數據資源。立足判斷時點，待判斷對象應屬于“過去時”業務數據資源，不包括未來潛在預期業務活動的數據。

第二，銀行擁有或控制數據資源。數據資源必須在銀行的合法合規控制之下，銀行有權決定數據的管理、使用和分配。

第三，與數據資產有關的經濟利益很可能流入銀行。也就是說數據資源預期可以給銀行帶來經濟利益，應能夠直接或間接帶來現金流入。

第四，成本能夠可靠地計量。銀行應能夠準確地測量數據資源的成本或價值，這對初始和后續計量至關重要。

數據資源滿足判斷條件的（見上圖），其相關支出計入資產負債表；不滿足判斷條件的按照費用化方式核算，其相關支出計入損益。另外，商業銀行目前暫不涉及數據資源銷售業務，所以不存在數據資源存貨。接下來關于數據資產入表探討，主要聚焦以內部使用為主的數據資源無形資產。

數據資產入表可行性分析

數據資產入表會改變銀行資產結構，直接影響到銀行資產負債率、費用利潤率等財務指標，這勢必會引起銀行監管機構、稅務機構、股東與投資者以及高級管理層的關注。所以，結合對政策的解讀和理解，數據資產入表可行性論證工作是非常重要的。比如暫行規定中明確“……企業合法擁有或控制的……數據資源”，商業銀行就必須落實內外部數據確權工作，在做數據資源盤點的時候打上確權屬性標簽，確保商業銀行是合法擁有或控制的數據資源。這涉及到法律合規風險，從會計審慎性原則出發，這是必須的，在實際操作上一定要嚴格按照會計準則執行。同時一定要與相關的監管機構、稅務機構、股東和高級管理層提前匯報、溝通、報備。

數據資產入表的具體工作

數據資產入表的可行性論證完成之后，接下來商業銀行需要落實好數據資產入表的各項具體工作，主要涉及到以下幾方面。

1.建立完善的組織保障和制度規范

銀行需要為數據資產的統籌管理、屬性認定、估值等方面建立組織保障、優化責任體系和制度規范，切實地讓數據在會計核算、產品創新、風險管理和決策支持等諸多領域發揮應有的價值。所以，數據資產入表的第一個重要的前置條件是必須明確數據資產管理職責、數據資產會計核算職責的歸屬，以及數據資產核算的工作流程。近幾年，商業銀行由于數據管理組織工作不到位、責任劃分不清晰、制度流程不完整等原因受到監管機構處罰的案例屢見不鮮。組織和制度保障對于銀行數據資產入表和數據核心競爭力持續提升至關重要。

2.內部數據確權

銀行內部數據確權是操作難度很大的一項工作，但即便如此，仍需要堅定不移地對內部數據確權組織架構、職責劃分、流程規范等進行優化調整，否則實操工作無法邁出第一步，數據資產確權就會成為數據資產入表的“攔路虎”。

銀行數據確權的底線是必須明確數據管理者、數據責任者、數據生產者、數據使用者的職責邊界。數據管理者是企業級數據確權管理抓總角色；數據責任者是業務數據的歸口管理部門，比如公司客戶信貸類業務的數據責任者應該是公司業務部門、金融同業業務的數據責任者應該是金融市場部門；數據生產者是按照業務流程采集、錄入或加工數據的部門或崗位，比如貸款客戶數據生產者是對應的客戶經理；數據使用者是在授權有效、安全合規的前提下被授權使用數據的部門或崗位，比如風險統計部門經授權后對公司類客戶信息開展分析工作等。數據權屬角色明確了，就能落實會計核算環節數據成本分攤等事項了。

3.數據資源標簽化管理

商業銀行基于管理目的對數據資源標記管理標簽和分級分類信息，這些屬性信息包括：數據來源屬性、數據技術屬性、業務屬性、安全屬性、確權屬性、管理屬性、監管屬性、數據登記屬性、數據標準屬性、數據資產屬性、數據會計屬性、數據活躍程度、數據價格屬性等一系列的類別。比如數據確權屬性要清晰呈現數據的所有者、生產者、管理者、使用者；數據的資產屬性要清晰呈現是否是數據資產，屬于無形資產還是存貨；數據會計屬性要呈現出數據資源相關成本計入數據資產，還是計入當期損益等。

銀行需要持續對數據資源賦予更多的管理屬性標簽，據此對數據資源實現多層次、多維度分級分類，幫助銀行對數據資源快速詳細梳理，并對其最新狀態進行標記，此舉一方面可以優化高效的數據資源管理和盤點體系，這是其數據資源整合的基礎，有助于強化數據資源臺賬管理，把數據安全與數據治理做實做細。另一方面有助于數據類開發工作的精細化核算，便于財務部門順利完成基于會計視角的分類工作，評估數據資產開發加工的直接成本和間接成本，方便數據資產入表時的數據初始化工作。

4.數據相關的資產盤點與會計分類

商業銀行需要對數據相關的無形資產及固定資產開展系統化盤點，包括兩項重要任務。第一，對銀行數據基礎設施進行詳細梳理，并對其進行標記，此舉有助于財務部門在固定資產賬目下為這些基礎設施設立明細分類科目，方便后續單獨計算折舊并計入相關的成本費用。第二，對直接與數據相關的無形資產和開發支出進行梳理統計，特別是那些根據暫行規定符合數據資源無形資產或存貨定義的部分，對這一類資產進行會計分類標記，以便財務部門順利完成相應的重分類工作。

商業銀行首先要進行數據資產入表可行性研究，認真思考如何適應新的會計準則和規定，并務實性地推動工作落地。一方面，需要完善現有的會計制度，加強對數據資產的確認和計量，建立科學的數據資產管理體系，提高數據資產的價值創造能力和利用效率。另一方面，需要與監管機構和稅務機構提前溝通、報備，防范法律合規風險；還要加強合規審計，保障數據資產的安全性和合規性，防止數據資產的流失和濫用。最后，要完善組織保障，針對不同部門劃分工作職責，建立長效工作機制。

責任編輯_趙曉璐