毕马威“数据二十条”解读分析及金融机构应对之道

上期我们聊到“数据二十条”的发布背景、重要意义以及01总体解读与02内容概览，本期我们继续解读二十条的重点内容，并基于毕马威多年来数据资产化、要素化、价值化的经验，对金融机构的应对之道进行探讨与建议。

收益分配

要点解读分析：

倾斜价值创造者收益，建立“公平、高效、激励与规范”相结合的价值分配机制

数据要素价值链路参与主体众多，涵盖了采集、加工、流通、应用等众多环节，和传统行业不同，目前尚未针对明确环节分工确定价值度量，环节中的任何一方都很难制定整个链条的收益分配制度，不像传统行业有明确的环节分工和财务价值度量。

“数据二十条”明确提出数据要素的分配要由市场评价贡献、按贡献决定报酬，提出强化基于数据价值创造的激励导向，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，以促进数据开发利用为出发点，肯定数据处理者的劳动价值创造，扩大数据要素市场化配置改革范围和按价值贡献参与分配渠道，同时强调可以通过协议、分工、提成等多种方式来实现收益共享，搭建“共同使用、共享收益”的新模式。

“数据二十条”对收益分配指明了方向，要求完善数据要素市场化配置机制，扩大数据要素市场化配置范围和按价值贡献参与分配渠道，即分配作为市场的一部分，首先要实现“市场性分配”，其次才是“再分配调节”。同时强调推动数据要素收益向数据价值和使用价值创造者合理倾斜，在二次分配、三次分配阶段，重点关注公共利益和相对弱势群体。

应对之道建议：

优化完善数据资产估值评价体系，加速“资产入表”进程与配套绩效考核机制

在“数据二十条”发布前夕，2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，明确了数据要素会计处理方式，将企业内部使用数据资源计入“无形资产”，将企业对外交易的数据资源计入“存货”，同时明确了企业应当按照相关企业会计准则及本规定等，在财务会计报告附注中对数据资源相关会计信息进行披露。

毕马威金融业数字化赋能团队认为，数据只有进行科学有效的核算计量，才可能基于市场的原则进行分配，数据资源会计核算体系是实现按市场贡献分配的前置条件，是实现数据要素市场化配置的关键所在。财政部此次直接从会计处理上规定数据资产的实现路径，廓清了各界对数据资产化的争论，明确了数据资产化的发展方向，因此，金融机构需要进一步厘清数据资产确认的条件和方式，划定数据资产边界，同时应当完善自身数据要素价值评估体系，从数据基于应用场景发挥价值的特点出发，形成价格反馈机制。尤其是国有企业和行业龙头企业应发挥“头雁效应”，以行业通用的价值评估支撑贡献评价，推进更合理的收益分配机制建立。

此外，“数据二十条”的收益分配制度，兼顾“效率”和“公平”，既重视市场在资源配置中的决定性作用，也强调要更好地发挥政府在分配调节中的引导作用。在初次分配阶段，推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，从而确保在开发挖掘数据价值环节的创造性投入有相应回报；在二次分配中，促进实现数字技术、数据要素、市场竞争和就业市场的“再平衡”；在三次分配中，重点关注公共利益和相对弱势群体的权益。

因此，毕马威也十分愿意协助大型金融机构积极承担作为行业大型数据企业的社会责任，充分发挥在行业数据要素收益分配中的引导调节作用，在数据要素使用上建立责权利的统一，把社会责任与商业模式有机结合起来，有力有效应对数字化转型过程中的各类数据风险挑战，防止和依法依规规制资本在数据领域无序扩张形成市场垄断等问题。

要素治理

要点解读分析：

压实企业要素治理责任，建立“政府、企业、社会”多方协同的有效治理模式

“数据二十条”指出，要构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务，完善行业自律机制，规范市场发展秩序，形成有效市场和有为政府相结合的数据要素治理格局。其中，在强调“守住安全底线，明确监管红线”的同时，明确“分行业监管和跨行业协同监管，建立数据联管联治机制”。

“数据二十条”明确，企业是数据安全治理的关键主体，鼓励企业积极参与数据要素市场建设，围绕数据来源、数据产权、数据质量、数据使用等，推行面向数据商及第三方专业服务机构的数据流通交易声明和承诺制。明确将加快推进数据管理能力成熟度国家标准及数据要素管理规范贯彻执行工作，推动各部门各行业完善元数据管理、数据脱敏、数据质量、价值评估等标准体系。

应对之道建议：

十大手段推动企业级新型数据要素治理体系升级

金融机构沉淀了海量客户信息和经营数据，同时能够连接巨量外部公共数据资源，拥有数据很重要，但更重要的是统筹好发展和安全的理念，发挥金融机构在数据要素应用首创精神同时压实数据治理责任，使其承担的社会责任与拥有的权益相匹配，充分运用契合数据要素价值释放的“全新治理体系”将数据充分“聚起来、用起来、活起来”，才能使数据成为基础性战略资源和重要生产要素。

毕马威金融业数字化赋能团队认为，构建新型数据治理机制、提升数据应用能力、兑现数据资产价值，金融机构可从以下十个方面出发，为提升自身要素治理能力以及日后更充分的参与数据流通、实现自身数据价值做好准备：

第一，升级数据治理模式。

在2018年银保监会发布的数据治理指引的基础上，全面匹配数据要素特征，将已经搭建的企业级数据治理体系上升到要素治理层面，并同时强化党对数据治理的全面领导。

第二，开展数据要素登记。

在数据资产盘点与统一目录体系构建的基础上，进一步引入与外部数据要素市场衔接的数据流通交易关键要素信息，完善数据资产盘点方案，尽早实现金融机构内部数据资产权属确认。

第三，强化数据标准规范。

在原有的金融机构企业级数据标准规范体系的基础上，进一步站在金融公共数据、金融机构数据以及个人金融数据的视角，提高数据质量要求，强化源头管控，为后续要素流通交易打好质量基础。

第四，做细数据分类分级。

结合人民银行和银保监会数据分类分级标准，落实到具体数据项颗粒度，一方面实现数据安全与数据共享利用并重，在数据要素流动和数据安全之间建立一种平衡；另一方面，对发现定义的数据进行数据价值和重要性层面的全面梳理和标记，为数据使用、价值挖掘、数据保护提供价值依据。

第五，创新数据要素应用。

推动数据资产化和数据要素化，用数字化思维创新产品设计、重构业务流程，构建覆盖前中后台的数据驱动业务发展模式，提高大数据分析能力，形成数据闭环和价值转化的高价值生态循环，利用数据发现商机、拓展客户、识别风险、管控成本，推进业务、产品和服务创新。

第六，构建算法治理规则。

为管控算法偏见、算法同质化、模型缺陷等潜在风险问题，建立金融算法应用评价体系，从安全性、可解释性、精准性和性能等方面设立评估指标和标准规范，在算法建模准备、建模过程、建模应用三个阶段开展算法治理，推动数字金融服务更为贴心、更加智慧、更有温度。

第七，探索数据资产入表。

数据资源作为资产确认，完成了数据资源从天然属性到经济属性的跨越，金融机构应在数据资产认责基础上，厘清数据资产确认的条件和方式，划定数据资产边界，明确数据资产的会计核算范围；在数据资产评估环节进一步明确数据资产价值评估方式方法，建立数据资产价值评估实施框架。

第八，探索数据估值定价。

金融机构可以以当前现有数据资产管理流程为基础，对数据资产的建设成本进行测算，对数据产品的成效进行评估，并以此制定数据资产和数据产品的估值定价策略，构建数据资产价值管理体系。

第九，防范数据合规风险。

金融机构需要建立数据要素全流程合规体系，从而确保流通全流程中数据来源合法、隐私保护到位、流通和交易规范。无论是作为数据供方、数据需方亦或是数商和第三方服务机构，需要围绕数据在本组织内的生命周期和组织外的流通循环，建立起一套完善的数据合规风险管理机制。

第十，数据信息对外披露。

数据信息对外披露制度是一项数据透明机制，旨在弱化数据寡头对数据的掌控权，增强数据生成者和数据监管者对数据的控制权。金融机构应当将“数据二十条”对外披露要求和《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》数据资源披露要求相结合，建立统一对外披露机制。

结语

伴随着“数据二十条”的逐步落实，将围绕“数据二十条”不断衍生各领域、各地区、各行业的数据要素制度文件和配套政策，逐步形成“1+N”数据基础制度体系。在国家政策引领、地方试点推进、企业主体创新等多方合力下，作为基础较好的、有条件的行业，金融行业定会走在数据要素发展的前列，将有助于金融数据更加合规有序地流通，金融机构的数据资产价值将得到进一步释放。

毕马威金融业数字化赋能团队认为，金融机构数据资源宝藏中蕴含着巨大生产潜力，未来必将形成以领先金融机构为代表逐鹿数据要素市场中原的局面，管好、用好数据资源事关转型成败，金融机构最重要的是建立“将数据作为战略资产的管理理念、把数据作为必须生产要素的实践原则以及用数据说话和分析决策的经营思维”，体系化构建并善用数据生产力，才能确保在数据要素市场的领先地位。

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