商業銀行數據資產入表和確責機制探討

王劭恒

在數字化浪潮的推動下，數據資產已經成為銀行業務發展的核心驅動力。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》將數據資產會計處理正式納入會計準則的范疇，這為銀行業的數字化轉型提供了新路徑。然而， 數據資產的特殊性使其入表和確責過程充滿挑戰。數據資產的價值往往與其質量、應用場景和處理能力緊密相關，這與傳統的有形資產有著本質的區別。商業銀行作為數據密集型行業，其數據資產的管理和會計處理直接影響到財務透明度、風險評估和決策效率。如何準確計量和報告數據資產，確保數據資產的確責機制有效運 作，成為商業銀行亟待解決的問題。對此，本文指出數據資產確責的重要性，分析當前存在的問題，并提出相應的解決策略。

商業銀行數據資產入表的特殊難點

數據資產入表是將數據資產的價值以會計準則的形式體現在企業的財務報表中。這一過程不僅涉及對數據資產價值的識別、計量和報告，還包括對其質量的持續管理和確責機制的建立。商業銀行數據資產的入表工作與其他企業相比具有獨特性，主要體現在以下幾個方面。

價值識別與計量的特殊性。商業銀行的數據資產往往與客戶信息、交易記錄等敏感信息緊密相關，具有直接經濟價值，如通過數據分析提高貸款審批效率、降低違約風險、優化投資組合等，還具有間接價值，如通過數據驅動的決策支持精準的市場定位，提高整體運營效率和客戶滿意度。這些價值與商業銀行的應用場景和處理能力密切相關，數據類型多樣，包括交易數據、客戶數據、市場數據等，每種數據的價值識別和計量方法可能不同，需要獨特的方法論和評估模型，這通常涉及復雜的金融預測模型和假設，增加了計量的難度。

相對更高的數據質量要求。數據資產的價值高度依賴于數據的質量。隨著金融科技的快速發展，商業銀行日益成為數據公司，利用大數據、人工智能（AI） 和機器學習等技術進行創新，這些技術的應用依賴高質量的數據。從市場競爭來看，數據質量直接影響銀行服務的效率和質量，成為競爭能力的核心要件。從風險來看，高質量的數據能夠確保銀行準確評估貸款風險、投資回報和市場趨勢，從而維護金融穩定，防止發生系統性風險。而低質量的數據導致錯誤的判斷，產生的負效應可能會大到影響金融系統安全。

相對更高的社會責任與監管要求。商業銀行作為強管制行業，其數據資產的管理和披露受到嚴格的監管。銀行處理大量敏感的個人和企業數據，包括財務信息、交易記錄和身份信息，在數據保護法規（如歐盟的GDPR）日益嚴格的背景下，數據安全、隱私保護和數據資產的披露成為銀行必須嚴格遵守的法律要求。

商業銀行數據資產確責機制的重要性

商業銀行數據資產的入表是一項復雜的任務，確責機制尤為重要。確責在會計確認之前對數據資產的所有權、控制權以及與之相關的責任進行明確。這包括確定數據資產的來源、使用目的、維護責任以及在數據發生問題時的責任歸屬。確責為會計確認提供了基礎，也有助于提高數據資產會計處理的透明度和效率，實現數據驅動的業務增長和風險控制。

準確反映數據資產價值。確責機制保證了數據資產的質量和完整性，高質量的數據資產更容易被準確計量。明確數據資產的所有權和責任歸屬可以更好地評估數據資產的經濟價值，這影響到了數據資產的入表和后續的會計處理。如果責任不明確，可能導致數據資產的價值被高估或低估，影響銀行的財務報表的真實性和公允性。確責還有助于銀行在數據資產發生變動，如數據資產增加、減少或價值變動時，能夠及時準確地進行會計處理，確保財務報表的連續性和一致性。

提高風險管理水平。確責機制有助于識別和解決數據資產的潛在風險，這些風險可能會影響其計量的準確性。數據資產的安全性和隱私保護是商業銀行面臨的重大風險，確責機制可以界定相關方在數據泄露、濫用或其他安全事件中的責任，從而加強風險管理， 確保數據資產的安全。這對于維護客戶信任和銀行聲譽至關重要。

減少合規成本。隨著數據保護法規的日益嚴格和監管要求的提高，商業銀行需要保證其數據處理活動符合相關法律法規。確責機制要求建立合規的數據管理流程，在數據收集、處理、存儲和傳輸過程中遵循法律和監管要求。一個健全的確責機制可以幫助商業銀行應對監管挑戰，降低因數據管理不善而受處罰的可能性。

改進內部控制和治理能力。確責機制建立在有效內部控制體系的基礎上，既能規范數據資產的管理和使用，使之符合銀行的內部政策和治理結構，提高數據資產的管理效率，又能防止數據資產的濫用或誤用，提高財務報告的真實性和可靠性，還能夠在出現問題時快速定位責任，及時解決問題。

促進數據資產的優化利用。有效的數據確責機制可以使銀行更好地利用數據資產，通過數據驅動的決策支持業務發展。當數據資產的責任明確時，相關部門和個人更有動力去維護和提高數據質量，從而提高數據資產的利用效率。

總之，確責機制為會計確認和計量提供了必要的前提條件，在數據資產入表的過程中，銀行需要建立一套既符合會計準則又適應自身特點的入表邏輯，建立和完善相應的確責機制，以保證數據資產的有效管理和利用。

存在的問題與原因分析

由于數據資產的復雜性和組織、業務模式的特點，商業銀行在數據資產入表和確責的過程中面臨一系列挑戰，這些問題直接關系到數據資產的會計處理的準確性和合規性。

內部問題與原因。在處理涉及多個部門的數據時，商業銀行的數據資產質量和確責問題尤為明顯。例如，結算賬戶的管理通常由運營管理部門負責，而網銀等渠道的交易管理職責則屬于渠道管理部門。在數據質量問題出現時，這種分工可能導致責任歸屬不明確，如客戶IP地址和MAC地址等敏感信息的管理，可能在運營管理部門和渠道管理部門之間產生責任推諉。這種責任不清的情況在監管處罰中有所體現：2022年，21家銀行因數據質量問題被罰款8670萬元，這凸顯了確責機制的重要性。

一是業務分工與數據分工的不匹配。產生特定數據的業務部門分工與管理數據的部門分工并不完全重合。業務分工基于業務流程和渠道，數據分工則基于數據產生的源頭和數據管理的需要。這導致當數據質量問題產生時，誰該為此負責就成為了一個有爭議的問題。

二是數據運維的相關規則不完善。在數據產生流程中可能會遇到兩個不同部門同時儲存了同一批數據的情況，這些數據的責任歸屬就有問題，誰該為這些數據進行定義、誰負責維護與報送等往往缺乏具體規則，當數據質量問題出現時，容易遇到難以確認責任歸屬的情況，延遲了解決問題的時效。

三是數據責任人認知的不一致。不同的數據責任人對同一組數據的要求可能會產生偏差。比如，對貸款信息的完整性要求，系統管理者通常更重視空值的管控，而數據采集者則更側重于關鍵信息項的錄入，而對數據中是否有空值沒那么關注。這種數據責任人間的認知差異會產生數據問題。

四是數據資產生命周期管理的不到位。數據資產的生命周期管理是數據持續創造價值的基礎。然而， 商業銀行在數據的存儲、維護、更新和淘汰等方面還缺乏有效的管理策略和技術適應性。這可能導致數據資產的過時和浪費，影響其長期價值，進而影響入表的準確性。

外部原因。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》為數據資產入表提供了指導，但商業銀行在實際操作中，如何將這些規定具體化、操作化還面臨挑戰。數據資產的獲取成本與業務運營成本的分離問題，以及數據資產價值的計量，尤其是其未來現金流的預測，都存在不確定性。這些不確定性使數據資產的初始計量和后續的攤銷變得復雜，影響了財務報表的準確性。數據資產的攤銷方法和期限選擇是入表過程中的關鍵問題。由于數據資產的使用壽命和損耗方式難以預測，銀行難以確定合適的攤銷方式來反映其預期損耗。這種不確定性可能導致資產負債表上的資產價值被高估或低估，影響銀行的財務健康狀況評估。

優化入表和確責機制的建議

商業銀行要遵循會計準則與監管要求，優化數據管理框架，強化數據質量控制，明確數據責任歸屬，建立全流程的數據管理體系，通過有效的數據價值管理， 提升服務效率，增強競爭力，并維護金融穩定。

優化數據確責機制，提高數據治理水平。商業銀行應建立全面的數據治理框架，厘清各部門在數據資產生命周期管理中的責任，使數據責任與業務流程緊密對接。在數據產生、處理和使用過程中，應當秉持三個維度進行責任劃分。一是分工維度。依據業務屬性與管理角度設置數據的責任歸屬，根據職能分工、客戶管理、產品歸屬等維度進行逐級的拆分，力求做到字段級的認責。二是專業維度。更加準確地對不同專業領域進行權利和責任判定。在業務領域，以業務的歸屬和用途為責任確認的導向；在數據領域，數據管理部門的責任由數據質量、數據流轉保障管控等來確認。三是質量維度。通過業務流程、數據架構和數據管控政策來識別數據源的可信度，通過對數據的溯源解決同一數據存于不同系統的問題，提升數據質量。

同時，要建立全流程的數據管理體系，對數據的來源、流轉、存儲和使用進行全程追蹤，在數據出現問題時能夠快速定位責任人。要建立數據質量標準，實施數據清洗和驗證流程，并定期進行數據質量評估和內部審計，保證數據資產的管理和使用符合既定的治理標準。要通過培訓和溝通，提高數據責任人對數據質量重要性的認識，在數據管理過程中保持行動一致，減少因認知差異導致的數據質量問題。

優化基礎制度和行業操作標準。出臺更為具體的數據資產入表操作指引，解決現有的具體細節問題。銀行同業應該積極行動，探索實踐數據資產入表可行的流程與措施，形成共識和慣例，為有關準則和政策提供參考。

一是優化價值計量與成本核算。開發和采用先進的成本核算工具，追蹤數據資產從生成到使用全過程的成本，為入表提供精確的初始計量。利用大數據分析和人工智能技術，構建更為科學的估值模型，預測數據資產的未來經濟利益，合理反映在財務報表之中。

二是探索成本分攤機制。梳理數據資產的產生所消耗的資源，將數據資產的獲取成本與業務運營成本分離。通過梳理數據資產的生命周期，識別數據產生、處理、存儲和分析過程中的具體成本，為數據資產的入表提供準確的成本基礎。

三是確定數據資產的攤銷方式。引導商業銀行根據數據對應的不同業務特點與市場情況選取合適的攤銷方法和合理的攤銷期限。同時，應考慮數據資產的時效性和可持續性，以保證其實際價值與財務報表相符。

責任編輯：孫 爽