导读：交易银行当作采集、存储和应用大量数据的主体管理系统开发资讯，若何对数据资源进行系统归类和看管、完结数据资源入表是刻下边临的要害艰辛
作家｜刘方根 荆家琪「中国设备银行财务管帐部，刘方根系总司理；中国设备银行博士后责任站」
著作｜《中国金融》2024年第14期
数据是五大分娩要素之一。交易银行既是数据的使用者亦然数据的分娩者。跟着互联网、大数据、云狡计等技巧的世俗应用，交易银行正在阅历数字化转型，走动和工作加快线上化、平台化和场景化，对数据的干涉也快速增多，形成海量数据资源。2023年8月，财政部发布《企业数据资源相干管帐处理暂行规矩》（以下简称《暂行规矩》），明确了数据资源的阐述范围和管帐处理适用准则。交易银行当作采集、存储和应用大量数据的主体，若何对数据资源进行系统归类和看管、完结数据资源入表是刻下边临的要害艰辛。
什么是数据资源
数据资源是由数据和资源两个要害词组成的复合见解。针对“数据”这一见解，国外数据看管委员会以为，数据是“以文本、数字、图形、图像、声息和视频等模式对事实进行阐扬的款式，是信息的原始材料”。我国《数据安全法》将数据界说为“任缘何电子或者其他方式对信息的记载”，可见数据的价值本色在于其蕴含的信息。但数据并无须然组成信息，只好将数据进行加工处明智力索求出对决策有用的信息，数据才产生其价值。资源一般指可被设备利用且能给东说念主带来金钱的物资、能量和信息的总称，其本色是具有“有用性”特征，不错在改日为企业带来经济利益。数据资源化的本色是提高数据质地，将散播、碎屑化的数据从头清洗加工，使原始数据成为有序的、具有使用价值的数据资源。
在实务中，“数据资源”见解极易与“数据资产”见解产生轻侮。数据资产是一个管帐学见解，得志“可适度”“可计量”“预期经济利益流入”等资产属性的数据资源才不错当作资产计入报表。针对“可适度”要求，我国面前尚未从立法层濒临数据确权作出疑望规矩，《中共中央 国务院对于构建数据基础轨制更好施展数据要素作用的意见》建议确立数据资源合手有权、数据加工使用权和数据家具筹备权“三权分置”的数据产权轨制框架，暂时放置了数据确权争议。实务中一般以为具有加工使用权即意味着“可适度”该数据资源。针对“可计量”要求，《暂行规矩》明确以成本法计量数据资源，对相干成本的归集看管建议了一定要求。针对“预期经济利益流入”要求，管帐上以为需得志经济利益流入的可能性大于50%，实务中在阐述资产时一般以业务价值论证替代经济利益流入的量化论证。
财政部发布的《暂行规矩》使用了“数据资源”而非“数据资产”这一见解，一方面饱读吹企业将得志管帐资产阐述要求的数据资源计入资产欠债表；另一方面也饱读吹企业在财务申诉中走漏不得志资产阐述要求但对企业筹备具有紧要影响、预期会为企业带来经济利益的数据资源。
交易银行有哪些数据资源
从数据开头视角来看，银行数据资源主要开头于里面和外部两个渠说念。里面数据一部分为业务伴生数据，即数据在业务发生的同期生成，不需要罕见的东说念主力物力进行相聚，如通过信贷业务办理在系统中留存的客户基本信息、走动行径信息等。另一部分为特殊采集数据，如为精确营销而特殊相聚的用户走动偏好数据等。银行外部数据主要分为阛阓上购买的数据和政府部门提供的天下数据。购买数据主要包括核验、评分、标签、特殊名单、阛阓行情、价钱评估等数据，天下数据主要包括工商、税收等数据。
从业务视角来看，数据资源可按照面向业务类场景、面向中后台看管类场景、面向监管类场景、面向基础数据治理类场景分为四类。其中，面向业务类场景数据主要用于对外赋能，通过“数据的业务化”(增多业务收入或减少业务耗损两种方式)径直创造价值；其他三类数据主要通过“业务的数据化”，以提高运营恶果、镌汰成本、得志监管合规要求等方式盘曲创造价值。
从数据加工历程视角来看，银行的数据资源可分为基础数据、过程数据、应用类数据及用于看管以上数据的数据范例。应用类数据资源每每由基础数据加工而得，经过模子和算法进行数据分析，可径直应用于业务场景。典型的应用类数据资源触及手机银行家具保举、电信糊弄转账场景监测、反洗钱可疑走动识别等畛域。
现行管帐轨制下交易银行数据资源入表念念路
凭证《暂行规矩》要求，对于相宜资产阐述要求的数据资源，企业可凭证合手有主义将相干资产以成本法计入存货或无形资产科目。面前，交易银行可入表的数据资源以私用为主，应在无形资产科目中列示。参考学界狡计、银行同行刻下数据资源入表规划及银行数据资源基本情况，银行数据资源入表主要不错选定以下几种念念路。
阐述最终的应用类数据资源，并通过“血统”关系纪念阐述成本
“预期会给企业带来经济利益”是管帐上阐述资产的必要要求。数据在经过模子算法设备后，依赖特定的使用场景智力产生经济价值。数据资源入表的第一种念念路是从数据加工历程视角启航，仅阐述达到预定使用气象、可径直应用于具体场景的应用类数据，基础数据、过程数据设备相干支拨均当作应用类数据设备成本，而不当作无形资产单独阐述。
对于里面产生的数据资源，凭证无形资产准则要求，需区分狡计阶段和设备阶段。狡计阶段产生的支拨径直用度化，设备阶段产生的支拨计入资产过渡性科目“设备支拨”中，待数据资源达到展望使用气象时结转至“无形资产——数据资源”科目中。对于外购数据资源，若不经加工可径直应用于业务组件，且得志无形资产的其他阐述要求，可径直计入“无形资产——数据资源”科目；若无法径直使用，需凭证改日使用场景进行二次判断，用于研发应用类数据资源的外购数据计入“设备支拨”科目，其他外购数据成本径直用度化。
以此念念路阐述数据资源不错体现数据的流转和使用气象，但对银行数据治明智力的要求高。一方面，需要对数据资源进行全面清点，凭证使用场景判断哪些类别的数据属于应用类数据；另一方面，需要对数据资源进行全生命周期看管，确立数据资源台账，录入数据资源卡片，通过血因缘析的方法对数据资源成本进行计量和摊销。
分别阐述里面研发和外购数据资源，里面研发数据资源入表遵照集团本钱化看管办法
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数据资源入表的第二种念念路是从数据开头视角启航，对里面研发和外部购买的数据资源分别阐述，不合数据资源加工所处的技巧阶段进行具体区分。
对于集团型企业而言，里面研发支拨是否可计入本钱化支拨、最完毕转为无形资产，需遵照集团本钱化看管办法。从现存银行同行调研情况来看，银行归集研发支拨多数弃取技俩制的方式，将部分研发技俩设备阶段的相干东说念主工、外协用度计入本钱化支拨。遵照以上念念路，可将技俩分为数据资源类技俩和非数据资源类技俩，在设备阶段，数据资源类技俩相干成本最终沿途转入“无形资产——数据资源”科目；对于非数据资源类技俩，区分其数据模块成本和非数据模块成本，在最终达到预定使用气象时候别结转至无形资产下的不同明细科目。
对于外购数据资源，由于在发生购买行径时便经过了业务价值和合规性论证，并支付了相干对价，外购数据资源自然就具有一定的资产属性。由于无形资产在管帐准则中被永别为非货币性长期资产，在购入数据资源时需判断该资源展望使用年限是否特出一年，不特出一年的数据资源应给予用度化。
以此念念路阐述数据资源在看管上较为浮浅，但仅适用于已实施或规划实施研发支拨本钱化战略的银行。另外，多数银行在详情本钱化范围时有技俩范围截至，举例，有的银行规矩仅年度要点技俩相干用度不错计入本钱化范围；有的银行规矩计入本钱化范围的技俩需特出一定责任量。若是持续现行研发支拨本钱化看管办法，将导致支拨较少的平方数据资源设备技俩无法被纳入本钱化范围。
按照“表外走漏不雅”念念路，新增“第四张表”走漏数据资源
由于数据资源的经济价值受到数据范围、应用技巧、数据风险等多维身分影响，联系我们在现行管帐轨制下，仅通过财务报表提供的财务信息难以全面展现银行的数字金融运营逻辑。一些学者建议在已有的财务申诉中引入传统资产欠债表、利润表、现款流量表以外的“第四张表”，走漏数据资源范围、使用年限、数据后劲、数据范例性、数据价值等内容。
具体来说，《暂行规矩》要求数据资源以历史成本法入账，但数据资源的成本与价值先天具有弱对应性且成本具有不完好意思性，以成本法入账无法反应数据资源的现实价值。此外，平台化、生态化已成为银行数字化筹备的发展趋势，改日将有更多数据通过联结方式取得，此部分数据难以计量成本，无法反应在报表中。若想提高财务申诉的决策相干性和有用性，银行需在传统三张报表外增多更多自觉性的走漏内容。
对投资者等财务报表使用者而言，走漏更多数据资源信息不错体现数字化筹备的业务逻辑，提高投资者的决策恶果，匡助银行进行市值看管。对监管者而言，走漏更多数据资源信息不错为监管部门完善数据治理体系提供信息撑合手。
银行可凭证自身数据资源情况和监管合规、市值看管等需求，详尽接头同行数据资源信息走漏总体情况和信息走漏的成本收益，从不同分类轨范角度入辖下手，对数据资源进行清点，确立数据资源的多维分类矩阵，对外走漏银行领有的数据资源总体情况。对于价值较高、展望改日会对银行筹备产生遑急影响的数据资源，可具体走漏其业务场景、应用场景、价值完结方式、刻下数据加工阶段、原始数据开头及权益截至等情况，匡助财务报表使用者更好地对银行筹备情况作出判断。
数据资源的表外走漏与前两种表内阐述念念路并不矛盾，财政部在《暂行规矩》中也明确饱读吹“企业凭证现实情况，自觉走漏数据资源（含未当作无形资产或存货阐述的数据资源）”。
数据资源入表对交易银行的影响
交易银行是典型的数据密集型企业，是采集、存储和哄骗数据的遑急主体。数据资源入表将对交易银行产生以下几方面影响。
对财务报表的影响
从报表角度分析，在数据资源入表负责实施后，与购买、设备数据资源相干的支拨原来当作用度列支，现退换当作无形资产入账。从退换当期来看，利润表顶用度减少、利润增多，在期末结转时，利润将影响统统者权益中“未分拨利润”科目，资产欠债表中的资产与统统者权益同期增多。
从长期来看，银行购买、设备数据资源是一种合手续性行径，在报表中体现为摊销金额的升沉递延，即当期发生的支拨在改日几年内摊销，当期产生的用度为使用数据资源原意担的摊销金额。在不接头所得税影响的情况下，二者的差值即为对当期利润金额的影响。频年来，银行与购买、设备数据资源相干的支拨举座呈增长态势，会导致利润的小额增长，但对报表总体金额的影响不大。
对税收的影响
app从税收角度，数据资源无形资产的购入、摊销和惩处均可能形成一定的税会各异，对银行的征税金额产生影响，其中触及金额最大的应属研发用度加计扣除对企业所得税带来的影响。
银行自行设备的数据资源有一部分原来当作用度列支，《暂行规矩》实施后计入研发用度相干科目。凭证财政部、税务总局2023年3月发布的《对于进一步完善研发用度税前加计扣除战略的公告》，“研发用度未形成无形资产的，可按照100%加计扣除；形成无形资产的，按照无形资产成本的200%税前摊销”。若是与研发数据资源相干的用度在税务层面可适用于该项优惠，将会对银行产生一定的节税效应，提高银行净利润。
在现实战略履行层面，国度税务总局、科学技巧部于2023年7月发布了《研发用度加计扣除战略履行指导（2.0）版》，明确“当作研发技俩必弗成少的组成部分的数据相聚属于研刊行径”，可获取加计扣除优惠，其他数据相聚用度不适用。一些处所政府出台的文献，如上海市《驻足数字经济新赛说念推进数据要素产业立异发展行动决议（2023—2025年）》，极端说起“支合手万般主体通过上海数据走动所采购数据家具，相宜要求的可按照规矩享受研发用度税收加计扣除战略”。对于数据资源相干研发技俩的优惠适用性，应密切关切处所实践，与税务机关保合手必要疏导。
对财务申诉使用者的影响
财务申诉的主要主义之一是为管帐信息使用者提供对决策有用的信息。单从报表来看，数据资源的账面价值反应的是购买和研发数据资源相干的历史成本，与公允价值之间关系不大。且由于看管模式的各异，各家银行研发支拨本钱化比例各异较大，可入表的数据资源范围并不一样，管帐信息的可比性较差。报表金额变化本人不会对外部投资者的投资偏好带来过多影响。
可是，跟着数据被阐述为第五大分娩要素和数据要素阛阓的束缚健全，监管部门和投资者皆将愈加关切数据资源的使用场景和筹备逻辑。将数据资源计入报表更多体现的是银行径监管合规和数字经济发展所作念的费力。除管帐科目和报表金额的变动外，银行可凭证市值看管需要，在申诉中走漏更多数据资源相干清点信息、价值信息，体现刻下数据资源合手有、使用情况和改日业务数字化筹备逻辑，提高财务申诉的决策相干性和价值相干性。
对数据治理的影响
数据资源入表会磨练企业的数据治理水平，对数据治理形成倒逼压力。入表对数据治理的挑战主要体当今四个方面。一是数据资源成本归集要求数据看管部门对现存数据、数据的使用场景和应用功能进行全面梳理，提高“血统”分析智力，找出数据资源加工不同要领对应的成本勾稽关系。二是数据资源价值评估触及数据的质地评估、不同使用场景的收益或业务价值预测。三是数据资源信息走漏触及合规与确权问题，需要从头梳理外购公约和数据采集面客文本，保证法律和监管层面正当合规性。四是数据资源入表轨制实施触及银行里面数据看管部门、金融科技部门、法律部门、财会部门和各业务部门的职责分拨和疏导和解。
数据资源入表对数据治理方面的磨练普遍于对财会方面的磨练。从财会角度，入表的功能是不错为财报使用者提供决策相干信息；从数据治理角度，入表的功能在于对银行数据治明智力形成倒逼压力，需要加强数据看管部门对数据资源的设备看管和业务部门对数据资源的充分利用，使数据在银行平方筹备看管和业务行径中施展更大作用。
对业务的影响
数据资源入表不错促使银行看管层愈加防范表上数据资源的积蓄，使数据要素在分娩函数中施展更大作用，推进业务和工作的转型和立异，更好地工作于数字经济的发展。具体来说，数据资源入表对业务的影响主要体当今四个方面。
一是提高数据分析智力。传统的公司金融业务是依据企业提供的信息，凭借企业主体信用提供信贷。跟着数据要素阛阓的束缚完善，银即将更爱紧要数据尤其是工业大数据的相聚和分析，更准确地识别客户需求，并依据大数据生成的数字信用提供信贷。二是促进风险看管的修订。银行业务的中枢之一是风险适度。数据的利用使银行省略完结更精确的风险评估和看管，实时发现额外走动行径，有用退避诈骗和洗钱等行径。三是推进家具和工作的立异。银行不错基于数据挖掘客户的潜在需求，设备定制化金融家具，借助智能客服等数字化器具优化客户体验。四是提高筹备行径恶果。东说念主工智能等大模子不错用于自动化客户工作、信贷审批等要领，开释东说念主力资源从事更高价值的责任，提高银行的筹备恶果。■
（背负裁剪 贾瑛瑛）管理系统开发资讯