银行数据资产的会计处理：政策框架、估值方法与入表实践

财政部于2023年8月21日发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）于

[1][2]，标志着我国数据资产入表制度的正式确立。该规定首次为数据资产纳入企业财务报表提供了明确的政策依据[3]。

根据暂行规定，数据资产会计处理适用于两类情形[2]：

类型	说明
已确认为资产的数据资源	按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源
未确认但披露的数据资源	企业合法拥有或控制、预期会给企业带来经济利益，但因不满足会计准则确认条件而未确认为资产的数据资源

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银行数据资产需同时满足以下条件方可确认[2]：

• 控制权
  ：银行拥有或控制该数据资源
• 经济利益
  ：预期会给银行带来经济利益流入
• 可计量
  ：该资源的成本或价值能够可靠地计量

根据数据资源的

、、及，银行数据资产可分为[1][2]：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    数据资产会计分类                       │
├─────────────────────┬───────────────────────────────────┤
│      无形资产       │          存货                     │
├─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
│ • 自用型数据资产    │ • 交易为目的的数据资产            │
│ • 内部研发形成      │ • 短期内计划出售的数据产品        │
│ • 外购取得          │ • 数据产品或服务                  │
└─────────────────────┴───────────────────────────────────┘

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根据国家标准和行业实践，数据资产估值主要采用三种方法[4][5]：

：数据可变现的业务场景，如数据产品、数据API等

：
$$P = \sum_{t=1}^{n} \frac{F_t}{(1+r)^t}$$

其中：P为评估值，Ft为第t期收益额，n为剩余收益期，r为折现率

：

• 直接收益预测：用于明确变现路径的API/服务数据
• 分成收益预测：按贡献占比分润
• 超额收益预测：归因分析剩余利润
• 增量收益预测：对比"有/无数据"的经营差异

：内部估值、数据基础设施项目核算

：
$$P = C \times \delta$$

其中：P为评估值，C为重置成本，δ为价值调整系数

：

成本类别	示例
前期费用	规划设计费、咨询费
直接成本	建设、采集、清洗、存储成本
间接成本	软硬件、人员、运维成本
机会成本	放弃其他业务的损失
税费	法定缴费

：类比已有交易的估值方式，如数据交易平台上的产品

：通过比较市场上类似数据资产的交易价格，调整特定因素后得出待评估数据资产价值

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根据2024年度报告披露，多家银行已实现数据资产入表[1]：

银行	入表金额（万元）	会计科目
光大银行	1,809	无形资产
宁波银行	600	无形资产
中信银行	579	无形资产
恒丰银行	112	无形资产

华夏银行与浦发银行在数据资产入表方面也进行了积极探索[1]：

• 华夏银行
  ：制定实施方案与核算方法
• 浦发银行
  ：构建"五步法"模型实现数据资源入账零突破

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数据资产立项后，需严格区分[6]：

可资本化	应费用化
数据采集、清洗、分析的直接成本	团队日常管理费用
外部数据采购费	基础运维费用
专项开发支出	非专项培训费用

• 起始时间
  ：以立项日为共识
• 终止时间
  ：存在争议。主流观点认为应以取得数据资产登记凭证为截止点，因核心成本已在前期发生，后续维护费用占比有限[6]

数据资产项目常涉及多部门协作[6][7]：

• 直接成本
  ：易于归集（如外部数据采购费）
• 共同成本
  ：需按合理标准分摊（如研发人员工时按项目占比分摊）

若分摊方法不合理，可能导致资产价值虚高或低估。

各大数据交易所对数据资产登记的有效期规定不一（1年至永久不等），企业可参考[6]：

数据类型	建议摊销年限	依据
舆情监测类	3年	时效性强
客户画像类	5年	基础数据，稳定性高
特殊无形资产	≥2年	税法最低要求

数据资产减值测试需关注：

• 技术过时风险
• 数据时效性衰减
• 法律合规风险
• 市场需求变化

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    数据资产入表标准流程                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  识别 → 分类 → 估值 → 确认 → 计量 → 披露 → 后续管理            │
│                                                                 │
│  1. 识别：梳理行内数据资源，明确控制权                          │
│  2. 分类：判断计入无形资产或存货                               │
│  3. 估值：选择成本法/收益法/市场法进行估值                      │
│  4. 确认：满足资产确认条件后入账                                │
│  5. 计量：初始计量（成本）+ 后续计量（摊销/减值）               │
│  6. 披露：在财务报表附注中披露数据资产信息                      │
│  7. 后续管理：定期评估价值变化                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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维度	影响分析
资产负债表	提升资产规模，优化财务结构
盈利能力	数据资产摊销可能影响短期利润
风险管理	需建立完善的数据资产减值评估机制
信息披露	增强数据治理和信息披露透明度

• 完善数据治理
  ：建立清晰的数据资产台账和确权机制
• 优化组织架构
  ：明确成本归集路径，避免重复利用导致的核算困难
• 建立估值体系
  ：根据数据特性选择合适的估值方法
• 加强人才培养
  ：培养具备会计知识、数据分析能力和业务理解的专业团队

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[1] 搜狐 - “数据资产入表会计考试:解读银行年报中的数据资产入表实践” (https://www.sohu.com/a/893524663_122077040)

[2] CSDN - “企业数据资源相关会计处理暂行规定” (https://download.csdn.net/blog/column/12630168/143475689)

[3] 大陆桥视野 - “关于数据资产入表新规的探讨” (http://www.dlqsyzz.com/9671.html)

[4] CSDN - “数据资产如何估值?国家标准告诉你最专业的三种方法” (https://blog.csdn.net/weixin_41026747/article/details/147383920)

[5] 新视点网 - “数据资产评估定价的三个步骤” (http://www.huanshi100.com/article/l7k9ee2z9.html)

[6] CSDN - “数据资产如何量化?深度解析数据资产入表会计核算五大难点” (https://blog.csdn.net/dacpa/article/details/147615727)

[7] 小牛行研 - “数据资产入表步骤” (https://www.hangyan.co/charts/3371783098856375559)

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