农金商学院丨赢在“数据价值”挖掘！农村中小金融机构“数据资产”探析

2017-09-23 中华合作时报农村金融

导读

“数据资产”是一个新兴概念，是指企业及组织拥有或控制、能带来经济利益的数据资源。数据资产价值体现即是合理配置和有效利用此类数据资产，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进各项业务发展。其核心思路是把数据作为一种全新的资产形态，并且以资产管理的标准和要求，来加强相关制度和应用。

作者

新郑农商银行董事长马文明

在银行业，伴随数据、大数据不断深入的应用，数据资产越来越受到重视，数据资产建设成为决胜未来的必经之路。农村中小金融机构如何应用和管理数据资产？本文针结合行业现状作出前瞻分析。

数据资产建设存在的问题

数据资产管理体系建设不足

农村中小金融机构数据资产存在管理体系不足问题，主要是尚未建立管理企业数据资产的一套完整的机制，包括缺乏数据资产管理的政策、规章制度、流程、工具、角色和责任等，导致数据资产的准确性、一致性、完整性、实时性和安全性等在管理机制上没有保证。

因此，虽然农村中小金融机构通过“先天优势”积累了大量的原始数据资料，但是，数据资料的保管、储存、管理等不够系统、不够条理，较为分散，规范化、科学化程度不高，数据资产综合治理能力不足。主要表现为：

一是数据管理较为分散，主要分散于综合业务系统、信贷管理系统和其他数据管理系统等，没有形成统一的数据管理平台。

二是自身数据丰富，但外部数据获取途径单一。农村中小金融机构数据主要依靠自身的数据积累，从政府部门、第三方组织和大数据公司等获得数据较少，数据补充途径较为单一。

三是农村中小金融机构尚处于“数字金融”发展阶段，主要表现在目前数据的积累、收集、采集、转化较为初级，此阶段农村中小金融机构主要在做科技银行、智能银行的布局，着力数字金融的打造。

四是历史原始数据的电子化程度不高，有待整理转化。主要体现在纸质化数据较多，大量纸质化数据尚未转化成电子化数据。

数据资产价值运用体现不足

农村中小金融机构由于数据资产管理的不足，导致数据资产价值尚未充分发挥。目前，农村中小金融机构受观念、技术、人才、机制的限制，数据资产治理不足，数据资源大多还在“睡大觉”，数据资产尚未进行深层次挖掘运用，数据资产价值体现不足。主要表现在：

一是数据多用于内部管理分析使用，对客数据运用转化能力不足。

二是现代化银行管理技术尚未充分应用，如客户管理系统、管理会计系统、内部资金转移系统、信用风险管理系统、经济资本管理系统、绩效考核系统等，由于数据的管理、开发力度不够，导致科学化的管理工具运用不足。

三是未运用数据资产将合适的产品精准营销给适合的客户。

四是未进行数据资产共享机制建设，转化服务客户不足。

会计实践中的困难和挑战

尽管先行者已经意识到数据作为资产的可能性，但实际把数据作为资产并进行账务处理的还是少之又少。主要有两方面原因：一方面对数据资产的认识不足；另一方面，的确存在会计实践中的挑战。主要表现在：

一是如何界定数据所有权。目前，数据的所有权问题还没有统一的界定，如何界定数据资产所有权并提供相应资产产权保护存在困难。另外，目前法律框架下还存在很多不明确的空白之处，例如，在多大范围内可以收集客户数据？在怎样的场景下能使用客户数据？造成隐私泄露如何处理？客户自身是否可以申明对相应数据的所有权、由此产生的经济利益是否也应该部分归属客户？这些问题会限制会计实践的有效开展.

二是怎样进行货币计量。例如，很多数据资产的形成并不是通过交易所得，也很难把前期投入的设备、人力、场地、能源等各方面要素内化到数据之中，毕竟，这些要素本身可能就已经作为资产而存在；数据形态千变万化，也没有一个统一的标准描述。

三是无法正确评估未来经济利益。正确评估资产的潜在价值，是公司估值和投资判断的重要组成部分，因此，在投资模型上会有很多种方法来评估资产创造的未来经济利益。但在数据资产领域，这些方法却很难适用。例如，也许就是一条数据记录了关键信息，从而实现了商业模式创新、公司估值翻倍，但是否就可以据此来对这条记录进行估值，而其他记录就没有价值了？换个不同的时空环境，这条记录还有价值吗？

四是数据资产的信息披露存在挑战。按照目前的会计制度规定，无法满足对数据资产完整、准确、及时地向社会公众公开披露。数据资产在报表中计量为历史价值表现，由于其特殊性质，如何完整、准确、客观地对数据资产背后深层次价值展现，是会计实践的困难。

农村中小金融机构数据资产建设的建议

数据资产的管理与创新

从理论上讲，农村中小金融机构做好数据资产管理，应从原始数据入口管理、数据资产生产、数据资产应用创新、数据资产共享等方面入手。换个角度讲，数据资产的管理也可以类比于“存货”资产的管理，即从原材料采购、存货管理、生产加工和价值体现等方面来完成，整个环节还会涉及会计计量、监督监管等工作。

笔者认为，首先，对农村中小金融机构而言，首位重要的是原始数据入口管理。农村中小金融机构要做好原始数据管理规划和控制，需要定正确的原则、政策、流程、操作规程，确保以正确的方式对原始数据和信息进行管理，强化做好原始数据的采集（收集）、转换、储存、汇总、治理、管控等工作。主要是利用农村中小金融机构优势继续加大数据的积累，同时，扩大数据补充途径，可以利用政府数据、第三方组织、数据公司等补充基础数据。同时需要加大以往纸质化数据或积累电子化数据的转化进度。创新数据获得方式方法，运用“互联+”思维，加大内外部“无纸化”服务布局和管理后台“无纸化”水平提升，将纸质化数据有效转化成电子化数据，最终形成高质量原始数据资产。

其次，做好基础数据积累的同时，加大数据管理平台建设。通过数据管理平台建设，实现“大数据”向“数据资产”转化。主要做好数据资产政策制定、标准管理、结构管理、数据流管理、数据库管理、数据运用管理、数据治理质量改善等方面。最核心是对数据进行治理，数据是农村中小金融机构运转的“血液”，源于业务运营、用于经营决策、基于有效治理。数据治理体系(也可称为数据体系)需要结合企业自身业务架构、IT架构和数据架构特点和要求，应用成熟的数据治理方法论，以数据治理为核心，围绕数据定义、产生、存储、使用、清除等的全生命周期展开，涵盖数据质量、数据架构、主数据、元数据、数据安全、数据开发等管理领域。

最后，做好数据资产应用创新和资产共享，也就是数据资产的生产。数据资产管理重在分析、生产。数据资产应用创新是指将数据资产进行适当加工和分析，为农村中小金融机构管理控制和科学决策提供合理依据，从而支持农村中小金融机构经营活动开展、创造经济利益的过程。同时，在当今互联网社会，所有人既是数据的生产者也是数据的消费者，在互联网上共享信息、数据和实物，所有权被使用权代替，“交换价值”被“共享价值”代替。数据共享可以实现快速数据建模、分析、共享和应用。在数据共享层实现可视化元数据管理，从而建立农村中小金融机构大数据中心，强化数据资产管理。

数据资产的会计处理

数据资产既然是资产，就涉及计量问题。从数据资产的存在形态来看，主要包括数字信息、文字信息、图像信息、语言信息等，虚拟化、数据化、非实体为其主要特征，因而不具备确认“固定资产”或“存货”的要素特征。按照《企业会计准则——无形资产》中，关于无形资产的定义——“企业拥有或控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产”，笔者认为应将数据资产作为无形资产进行确认，在“无形资产”科目下单设“数据资产”明细科目进行核算，也可以单独设置“数据资产”科目。

笔者认为，数据资产计量，对符合资产属性的数据资产方能进行计量。根据数据资产取得方式的不同，参照无形资产的计量规则实现。外购的数据资产应将实际支付的价款作为入账价值；通过非货币性交易换入的数据资产，其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之类似，对于通过交易手段获得的数据，应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据，则可以根据数据的用途，参照内部开发项目资本化的方式，将获取的数据相关的费用支出予以资本化而不是直接计入当期损益。

同时，创新研发“数据资产附注表”，着重对无形资产——数据资产进行详细说明。不仅对数据资产进行解释，更重要的是对数字资产核算背后的大数据进行详细解释。着重对如活跃度、人均单日启动次数、人均单日使用时长等进行分析，也可以从用户规模、用户行为和用户特征三个维度出发，以注册用户数、新增用户规模、ARPU、高活跃用户数等指标为落脚点，使客户价值具象化，进而以量化的方式，直观地评估企业客户及用户的规模和价值。也可以从原始数据的积累、数据资产体系化管理、数据资产的价值转化等角度注释。

数据资产价值应用

农村中小金融机构数据资产应用，主要是指将数据资产适当生产加工，有效地开发、使用不同数据，拓展数据应用领域，为农村中小金融机构的管理控制和科学决策提供合理依据，从而有力支持经营活动开展，创造经济利益的过程。充分释放数据的价值，将有效提升农村中小金融机构市场竞争力。

一是战略经营层面价值体现。农村中小金融机构基于“数字化、智能化、可视化”的数据产品移动应用，以手机APP、移动客户端作为载体，服务于决策层、经营层的决策管理应用，我们称之为“智能观察”。它将实现经营指标、趋势分析、未来方向智能化展现，助力普惠金融，提升决策者的洞察力与经营决策效率。“智能观察”着力实现以下目标：将管理决策与移动互联的结合创新，成为决策者的“望远镜”和“显微镜”；经营指标和决策信息随身推送，实现智能决策、高效决策；面向业务部门专项指标，定制化业务专项分析；提供大数据挖掘案例分享，助力普惠金融。

二是“大资管”管理的价值体现。基于大数据的“风险共同体族谱”是农村中小金融机构以复杂网络大数据技术为核心创研的数据应用，大数据引擎负责从“客户端数据生态云图”中粹取风险特征关联关系，勾勒企业—企业、企业—个人、个人—个人间的潜在风险共同体族谱，实现风险预警与管理从“单点”扩展到 “风险共同体”关系网络，并用于发现关联企业贷款、担保圈企业贷款、循环担保贷款风险。通过大数据挖掘出数据资产价值，能够提升农村中小金融机构风险预警的深度与广度。另外，通过数据资产多个维度的综合评价和行业对标，可以很好地揭示农村中小金融机构的用户价值，在非标准化债权资产投资、股权投资、投中及投后管理领域提前把握价值、预先发现和处理风险。

三是通过分析探索共享数据资产价值。互联网的发展让消费者成为价值的核心，社交网络潜在价值巨大，通过数据在组织间流动过程中的重构和解构，在数据中探索出原本价值低或者没有价值的讯息，当被拼接在一起时，就能够创造出更多的社会价值增益，实现数据资产价值的共享，提升对客户的综合服务水平，践行普惠金融。

四是提升网点绩效。数据资产与网点业务定位、内部布局、人员销售服务能力以及位置布局等要素息息相关。其中，好的网点选址是高绩效网点的必要条件之一，科学、客观、定量的网点选址评估方法和明确的网点管理工作流程，可以提升网点管理水平和精细化程度。结合行内数据和外部数据进行机器学习，不断修正模型精度，最终将协助银行实现全渠道转型。

五是银行非现场监测模型的建立。可以帮助内审和合规等二三道防线更好地识别高风险业务领域，并采用风险热力图、数据建模等手段对风险进行预警，通过建立风险预警平台实现预警可视化、报告数据化，使合规检查及内部审计工作更具针对性和高效性。

六是对内强化数据分析能力，应用分析结果使数据资产增值；对外共享进行数据租售，实现数据资产变现。从长远看，数据增值在于跨界合作，通过跨界战略合作，用数据共享来推动彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售带来的直接经济价值。跨界合作的主要形式有：数据合作、交叉营销、资源互换、整合推广等。

七是通过数字资产转化，实现新的赢得模式。运用数据资产，做到将合适的产品精准营销给适合的客户。

八是随着互联网+的深入，大数据应用将无处不在。未来农村中小金融机构将在线上与线下形成合力，线上智能化、线下精准化，大数据在客户画像与关系利用、实施交互销售、反欺诈风控等方面将在深度应用。