一、项目背景

2015年9月国务院发布《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，2019年十月十九届四中全会明确“数据增列为一种生产要素”，2020年4月国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，2022年1月国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》。2022年底，中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“数据二十条”）强调，要探索数据资产入表新模式。为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，根据《中华人民共和国会计法》和相关企业会计准则，由财政部制定的规定《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）（下称“数据资产规定”）印发，自2024年1月1日起施行。2023年底中央金融工作会议指出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金荣、数字金融五篇大文章。

本行开展基于数据治理体系的数据资产发现、估值与入表实践项目，致力于在全行范围内建立并运行外部数据资产管理、外部数据资产运营和外部数据资产评价的相关工作。外部数据资产入表向上支撑全行“数字化转型”战略，构建多层次外部数据资产应用场景，释放数据要素价值；向下推动明确外部数据资产的战略定位，打造开放、创新、敏捷的外部数据资产服务生态，通过价值评估促进外部数据资产在业务侧的增值。最终形成以外部数据资产为依托，数据价值文化为导向的数字生态，实现数据推动业务，业务反哺数据的良性运作体系。

本项目将完成以下目标需求：

数据盘点识别：盘点识别本行所合法持有或控制的数据资源情况，明确外部数据资产入表的范围；

数据合规认定：对数据权属权利以及数据的获取、加工、处理全过程的合规情况进行评价认定，生成《数据资产合规认定报告》；

数据评价：从完整性、准确性、规范性、一致性等方面开展数据质量评价和数据开发应用场景的评价，生成《数据评价报告》；

外部数据资产登记：对识别、认定、评价后的外部数据资产进行权属认证登记，获得《数据资产登记证书》；

数据审计核验：从外部数据资产取得相关的成本费用、内外部收益等情况进行核验，对申报外部数据资产的真实性、合法性和效益性及其成本费用进行审计监督，以确认外部数据资产财务会计维度的合规性，生成《数据资产审计核验报告》；

数据价值评估：从外部数据资产取得成本和取得收益方面综合评估外部数据资产价值，生成《数据资产评估报告》。

二、项目方案

天津滨海农商银行积极响应国家、监管部门及主管部门的数据要素政策导向与规划指引，开展“基于数据治理体系的数据资产发现、估值与入表实践项目”，强化数据治理体系，挖掘数据价值，促进数据资产化进程，为数字金融发展提供有效经验。

构建并实施一套高效协同的数据资产入表实践路径，携手多方合作伙伴，达成优化资产负债结构的同时，优化数据治理体系，推动全面管理与效能提升，为中小银行提供经验借鉴。天津滨海农商银行在业务运营过程中积累了大量数据。其中外部数据具有较明确的数据产权边界和数据成本，较适宜作为探索数据资产入表实施路径的数据范围。本项目的核心目标是通过外部数据资产入表，改善资产负债结构，提升会计数据质量，并优化数据治理体系。为了实现这一目标，天津滨海农商银行与天津津北数字产业发展集团有限公司、天津数据资产登记评估中心、北京大成（天津）律师事务所、中审华会计师事务所、天津国家信息中心等合作伙伴，细化实施路线，开展包括数据盘点识别、数据合规认定、数据评价、数据资产登记、数据审计核验、数据价值评估、数据资产入表以及系统建设等工作任务。并陆续优化了外部数据平台、数据仓库数据集市、数据资产门户和数据安全分类分级管理平台等相关系统，优化数据治理体系。这些工作确保了数据的合法性、合规性、质量以及价值得到准确评估和认定。通过项目的实施，每年能够将外部数据采购的费用由费用化转变为资产化的记账方式，从而释放税后经营利润。

截至2025年6月底，天津滨海农商银行共申获数据资产登记证书10张，是天津市首家获得数据资产登记证书的金融机构，合计完成数据资产估值781.08万元，截至2025年6月底度完成了138.70万元的数据资产入表；本项目被天津市市委金融办列入2024年金融支持天津高质量发展工作试点。

三、创新点

在本项目中，将数据资产和数据模型、数据流、血缘分析与数据可视化等技术融合。通过数据盘点识别，构建精准数据模型；利用数据流追踪，确保数据合规认定和高效流转；结合血缘分析，深化数据评价，实现数据资产的准确登记与审计核验。此技术不仅提升了数据价值评估的准确度，还促进了数据资产的有效入表，并通过数据资产门户建设，强化了数据的可视化管理与应用，为银行的数据资产化进程提供了坚实的技术支撑。

（一）细化复杂数据资产化任务，构建清晰、易行、可复制的数据资产化路径

1.合规与确权

数据资源的合规与确权是数据资源入表的首要步骤，本项目从数据合规梳理及数据授权梳理两个方面启动准备工作。其中数据合规梳理是指遵循国家及行业数据安全管理办法等现行有效法律、行政法规和规范性文件，从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度对待入表的数据资源进行梳理，建立数据合规管理机制，确保数据资源的合法、合规；数据授权梳理是指在进行数据入表前，基于数据资源来源，梳理其完整授权链条，建立健全符合自身特点的数据合规及产权管理制度，确保数据来源合规、隐私保护到位、流通和交易规范、分级授权合理，理顺数据资源产权关系，为实现数据资源会计入表扫清前置法律障碍。

2.有效治理与管理

值得注意的是，不是所有的数据资源都是数据资产，外购的原始数据集不宜直接作为数据资产，只有对数据进行创造性地加工应用，具有较好的数据质量，存在数据价值才具备数据资产化条件。这需要建立相对完善的数据治理和管理流程才有机会实现，具体工作包含构建外部数据资产体系、数据资源目录、外部数据资产账户、外部数据资产数据治理、血缘分析、数据资源运营等内容，通过上述工作盘清数据资源家底，为后续持续可靠的会计计量和披露提供底层保障。

3.预期经济利益的可行性分析

结合本行数据资源分类、业务交互需求和应用场景（数据产品和服务）分类，通过建立外部数据资产价值评估体系，采用货币化度量业务应用场景价值与数据资源取得成本的方式，开展对相关数据资源相关经济价值的衡量、数据资源投入产出效益的评价，夯实经济利益的分析基础。

4.相关成本的合理归集与分摊

数据资源的成本不仅仅包含外购过程中发生的购买价款、相关税费，还可能包括数据合规成本、治理成本、权属鉴定、登记成本以及需要分摊的间接成本等，需要本项目进行合理的成本分摊以确保数据资源成本的完整性，同时通过外部数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱，厘清外部数据资产化过程所占用的行内资源，配套建立统一、合理的数据资源的成本归集与分摊机制，并最终通过信息化途径进行落地。

5.列报与披露

本行根据实际情况自愿披露数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息，主动加强数据资源相关信息披露。

（二）通过大数据平台高效加工数据，构建清晰数据流与血缘分析体系

基于大数据平台分布式集群架构构建数据仓库数据集市，采用内存计算、高效索引、执行优化和高度容错的技术，同时结合数据模型、数据流与血缘分析的数据治理技术，贯穿数据管理的全面性、数据处理的高效性以及数据安全的保障等各方面。主要技术特点如下：

强大的计算能力：采用大数据平台分布式集群架构，根据不同的存储引擎自动匹配高性能算法，快速实现跨库关联，实现数据快速挖掘、提升查询效率。具有弹性化的资源扩容能力和稳定的功能操作能力。

数据管理的全面性：通过数据模型，可以清晰地定义数据的结构和关系；通过数据流，可以实时地追踪数据的动态变化；通过血缘分析，可以追溯数据的来源和去向，确保数据的准确性和可靠性。

强大的数据聚合能力

通过批量方式经由本行数据仓库（DW）获取来自核心、ECIF、信贷、绩效、国结、理财、国债、贵金属、第三方存管、新一代网银、信用卡、中间业务等近百系统的基础数据，并经过数据集市的模型批量加工处理，提供给业务系统使用，同时通过RocketMQ、Inceptor+Slipstream实时捕获新增数据并进行实时计算，为其他渠道和应用提供准实时的数据消费和应用服务功能。

（四）完善的安全保障机制

提供平台全方位的安全保障，支持网络、硬件、软件和数据全方面的安全措施。从网络接入、数据传输、系统管理、业务权限控制等多个方面采取措施，充分保证系统安全性。实现方便可视化的系统运行实时监控，可及时了解系统运行情况，故障发生时能够准确定位故障点，为金融数据服务提供了坚实的基础。

（五）通过数据资产门户，实现数据资产化流程的精细化管理

成功建设集数据资产门户、数据治理平台、大数据平台、外部数据平台、数据安全分类分级管理平台和可视化报表平台等于一体的综合性数据生态系统。创造性地将数据资产门户打造成数据资产超市，实现了数据资源的集中管理、高效治理与深度挖掘，实现了数据资产化流程的精细化管理。以科学管理数据为宗旨，打造一站式数据应用入口，为全行各业务部门提供便捷数据服务，激发数据资产的流动活力。目前数据资产门户系统包含数据治理、数据接口、行内报表和系统管理等模块，数据治理包含数据标准、数据映射、数据字典和元数据等模块。

四、技术实现特点及优势

（一）总体思路

本行积极探索数据资产入表工作，旨在顺应数字经济时代的发展趋势，充分利用数据作为新型生产要素的价值。项目的核心目标是通过外部数据资产入表，改善资产负债结构，提升会计信息质量，并优化数据治理体系。

为了实现这一复杂目标，本行将目标一一细化分解成任务，包括数据盘点识别、数据合规认定、数据评价、数据资产登记、数据审计核验、数据价值评估和系统建设。这些工作确保了数据的合法性、合规性、质量以及价值得到准确评估和认定。

（二）技术方案

本行构建了一套数据资产管理体系，实现业务数据化、数据资产化和资产服务化，形成良性循环。

图：业务架构图

（三）功能目标

1.数据盘点识别：盘点识别本行所合法持有或控制的外部数据资源情况，明确外部数据资产入表的范围；

2.数据合规认定：对数据权属权利以及数据的获取、加工、处理全过程的合规情况进行评价认定；

3.数据评价：从完整性、准确性、规范性、一致性等方面开展数据质量评价和数据开发应用场景的评价；

4.外部数据资产登记：对识别、认定、评价后的外部数据资产进行权属认证登记，获得；

5.数据审计核验：从外部数据资产相关的成本费用、内外部收益等情况进行核验，对申报外部数据资产的真实性、合法性和效益性及其成本费用进行审计监督，以确认外部数据资产财务会计维度的合规性；

6.数据价值评估：从外部数据资产的成本和取得收益方面综合评估外部数据资产价值。

（四）系统性能

通过系统上线以来运行情况的跟踪，系统运行稳定，性能良好，各项指标均已达到原来的设计目标。高峰时期服务器CPU空闲40%，平均CPU空闲60%，内存开销主要来源于文件读写。服务在300并发下，单笔响应时间不超过0.5秒，即TPS为600。

五、项目过程管理

（一）项目实施重大事件表

2024年02月，项目启动。

2024年04月，需求调研分析完成。

2024年09月，项目前期筹备完成。

2024年10月，完成基础材料梳理工作。

2024年11月，完成数据评价与权属合规认定。

2024年11月，完成数据资产登记。

2024年12月，完成数据资产审计核验。

2024年12月，完成数据资产价值评估。

（二）项目的组织与实施

1.项目组织架构

项目整体组织架构如下：

图：项目组织架构图

各小组工作职责说明如下：

表：项目小组职责

2.项目实施过程

本项目于2024年02月01日启动，2024年12月30日完成当年数据资产入表工作。

项目各阶段工作内容如下：

表：项目实施过程

（三）项目研制实施情况小结

通过实施基于数据治理体系的数据资产发现、估值与入表实践项目，本行积累了丰富的数据资产估值经验和评价经验，本行将继续深化数据资产化工作，进一步完善数据资源集的构建和管理机制。同时，还将加强与其他金融机构的合作和信息共享，共同推动数据要素市场的健康发展。此外，还将积极探索新的数据应用场景和商业模式，为本行的业务发展注入新的活力。

六、运营情况

（一）项目应用情况

合计完成数据资产估值781.08万元，截至2025年6月底度完成了138.70万元的数据资产入表，助力精准评估客户信用风险，优化信贷和投资决策，降低不良贷款率，提高资产质量；本项目被天津市市委金融办列入2024年金融支持天津高质量发展工作试点。

（二）项目推广情况

金融行业的推广应用如下：

1.为中小银行树立了数据资产入表典范。其他金融机构可以借鉴该项目的成功经验，推动自身数据资产的盘点、认定、评价和入表工作，实现数据资产的合法确认和价值释放。 

2.推动数据治理与管理创新。项目通过构建完善的数据治理和管理流程，实现了数据资源的有效治理和管理。其他金融机构可以借鉴这一模式，推动自身数据治理体系的建立和完善，提升数据质量和数据应用能力。 

3.拓展数据应用场景。在实施项目的过程中，积极探索大数据核心风控、风险预警、反欺诈等数据应用场景的拓展和创新。其他金融机构可以借鉴这一经验，结合自身业务特点和市场需求，开发更多具有创新性和实用性的数据应用场景，为客户提供更加便捷、高效和个性化的金融服务。 

其他行业的推广应用如下：

1.促进数据要素市场发展。为数据要素市场的健康发展提供了有力支撑。其他行业可以借鉴该项目的成功经验，推动自身数据资源的资产化和资源化进程，促进数据要素市场的繁荣和发展。 

2.推动行业数字化转型。项目的成功实施，为其他行业的数字化转型提供了可借鉴的范例和模式。各行业可以结合自身特点和实际需求，提升企业数字化水平和智能化水平，推动行业的转型升级和高质量发展。 

3.提升数据治理和管理水平。在实施项目的过程中，积累了数据治理和管理经验，推动自身数据治理体系的建立和完善，提升数据质量和数据应用能力，为其他行业提供借鉴经验。同时，各行业还可以结合自身的业务特点和实际需求，创新数据治理和管理模式，为数字化转型提供更加有力的支撑。

七、项目成效

合计完成数据资产估值781.08万元，截至2025年6月底度完成了138.70万元的数据资产入表，助力精准评估客户信用风险，优化信贷和投资决策，降低不良贷款率，提高资产质量；本项目被天津市市委金融办列入2024年金融支持天津高质量发展工作试点。

（一）提升金融服务质量，促进金融普惠

本项目被天津市市委金融办列入金融支持天津高质量发展工作试点。数据资产化有助于扩大服务范围，覆盖更多数字化企业。能够更准确地评估客户的经营情况和融资需求，为具有数据资产的企业提供个性化的金融产品和服务。这不仅有助于解决小微企业融资难、融资贵的问题，还促进了金融服务的普及和深化，推动了金融普惠的发展。 

（二）推动金融科技创新，树立经典案例

项目的成功实施为数字金融树立典型案例。通过数据资产化，实现了金融服务的创新和发展。这不仅有助于提升银行的竞争力和品牌形象，还顺应了金融行业的变革和发展方向。 

（三）提升数据治理能力，促进数据要素市场繁荣

项目的实施过程涉及数据质量评价、数据应用场景评价及数据价值评估等多个环节。这不仅有助于提升银行的数据治理能力，还促进了数据要素市场的繁荣和发展。通过数据资产化，促使天津滨海农商银行能够更高效地利用数据资源，推动数据要素市场的优化配置和高效利用。同时，数据技术的应用还推动了数据产业的发展和升级，为数字经济的发展提供了有力支撑。 

（四）促进就业与人才培养

项目的实施还带来了数字金融领域就业和人才培养方面的积极影响。随着数据资产化的推进，社会上需要更多的数据科学家、数据分析师、数据评估师等专业人才来支持数据资产的管理和应用。这不仅为相关领域的就业提供了机会，还促进了人才培养和职业发展。同时，项目的实施还推动了数字金融领域的教育和培训发展，为行业培养了更多的专业人才。

八、经验总结

通过实施基于数据治理体系的数据资产发现、估值与入表实践项目，天津滨海农村商业银行积累了丰富的数据资产估值经验和评价经验。这些经验不仅为项目的成功实施提供了有力保障，还为未来的数据资产化工作提供了重要参考。

在未来的工作中，本行将继续深化数据资产化工作，进一步完善数据资源集的构建和管理机制。同时，还将加强与其他金融机构的合作和信息共享，共同推动数据交易市场的健康发展。此外，还将积极探索新的数据应用场景和商业模式，为本行的业务发展注入新的活力。