■方 天

随着数据成为与土地、劳动、资本、技术等传统要素并列的生产要素，如何对数据进行合理估值成为当下的重要课题之一。日前中国银行业协会发布了《银行业数据资产估值指南》（下称《指南》）团体标准，该标准由光大银行牵头，工商银行、农业银行、招商银行、浦发银行等单位共同参与研究制定，为实现商业银行数据资产价值全面量化、提升数据资产精细化管理水平及各类管理决策提供参考。

数据要素在当今社会的数字化进程中扮演着至关重要的角色，它已深深植根于生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，从根本上改变了经济活动的形式、人们的生活方式及社会治理的方式。

尤其是在银行业，随着产业数字化和数字产业化的快速发展，数据资产已成为银行不可或缺的战略资源，对其价值的精确评估与有效管理显得越发关键。无论是关乎客户关系管理的个体数据，还是关联交易分析、市场走势研判抑或是风险防控等环节产生的数据，每一次采集、储存和深度挖掘，都能转化为银行实实在在的竞争优势和经济效益，既是银行业务稳健运营的基石，也是驱动产品创新、服务升级、商业模式重塑和风控能力提升的关键动力。

然而，由于长期以来缺乏统一且权威的数据资产估值标准和方法论，导致行业内对于数据资产价值的认知和评估结果存在较大差异，这无疑制约了数据资产的有效管理和最大化利用。在这种背景下，《指南》的发布，正是对这一困境提出的权威解决方案。《指南》不仅界定了数据资产、数据资产估值及其相关分类的概念和专业术语，还确立了数据资产估值的基本原则，有效降低了估值过程中的不确定性和随意性，进一步推动了数据资产估值管理工作的规范化和标准化。

在具体的方法论层面，《指南》涵盖了成本法、市场法、收益法等多种传统资产评估方法在数据资产估值中的应用原则，同时，针对估值过程中的算法模型选择和指标体系构建给予了详尽的策略指导。这一系列内容为银行业金融机构开展数据资产估值实践提供了极具价值的参照依据，有利于银行机构更透彻地理解和合理利用数据资产，进而更科学、有序地推动数据要素市场的健康发展。

确实，《指南》的出台，标志着银行业在数据资产估值这一新兴且复杂的领域迈出了实质性的一步，但实践中仍需克服不少难题。数据资产因其无形性、非消耗性和复杂关联性等特点，决定了其估值过程远比传统的实物资产更为复杂。尤其当出现估值争议时，如何依据公正、透明的标准和方法达成一致意见，形成可信赖的估值结果，是一个亟待解决的重大问题。此外，市场数据的不完备性及市场环境的快速变动，也会给数据资产的准确估值带来较大的不确定性。

尽管如此，《指南》中详述的估值原则、方法及策略还是为业界提供了一套相对统一和规范的操作框架，有助于解决数据资产估值难题。

放眼未来，随着人工智能、大数据、区块链等先进技术的不断发展和应用，数据资产的估值和管理将变得更为精准和智能化。《指南》的推出，不仅仅是银行业对数据资产管理理念的升级迭代，还将在开拓银行业务新领域方面起到开路先锋的作用。一方面，通过推动数据的合法合规共享，以及支持创新型金融产品与服务的研发，直接创造经济价值；另一方面，通过优化数据资源的配置，提升风险预警与管理效能，增强银行业的整体竞争实力，有力推动银行业转型升级。

随着数据科学技术的进步和数据价值认知的深化，对数据资产进行科学合理的估值与管理，将成为促进银行业稳健、高效、可持续发展的重要引擎。