数据投行手册

@info@o86-592-5688555厦门火炬高新区软件园一期思明软件园2号科讯楼3F-D01二。二四年七月二。二四年七月OperationsManualofDataInvestmentBanking高颂数科(厦门)智能技术有限公司一、数据投行时代背景二、数据要素价值释放路径三、项目实操意义四、投行实操流程五、数据投行业务创新模式探究术语定义BACKGROUDOFDATAINVESTMENTBANKING数据投行时代背景行业背景依据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书（2022数字经济体量相当于美国的46%。中国一体化政务数据共享枢纽发布数据资源1.5万类，累计支撑共享调用超过很大的增长空间，数字经济成为稳增长促转型的重要引擎。政策背景国家层面对数据资产的重视日益增加，相继出《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》2.建设情况考核依据：2023.02中共中央国务院《数字中国建设整体布局规3.数据资产入表依据：2023.08财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规o<。4.数据资产评估依据：2023.09中国资产评估协会《数据资产评估指导意见》o<。5.数据资产管理依据：2023.12财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》DATAVALUERELEASEPATH数据价值释放途径资产评估资产入表等数据资产入股数据资产并购等数据要素价值实现路径，是将数据从“数据资源”经过资产化、要素化、市场化，最后以数据资本、数据产品等各种数据资产评估资产入表等数据资产入股数据资产并购等业务资源化数据存储数据治理数据加工等资产要素化数据确权外部流通等业务资产化资产认定要素市场流通数据资产证券化55thesignificanceofprojectoperation项目实操意义1数据作为发展新质生产力的重要资源，凭借其独特的乘数价值已成为数字经济时代新型资产。12提高企业的资产规模，增加其在财务报表中2化解债务化解债务3提升企业的信用评级和融资能力，提供更多贷款和投融资机会。3减少税收减少税收4未形成无形资产计入当期损益的，在按规定据实扣除的基础上，再按照实际发生额的100%在税本的200%在税前摊销。4厘清数据价值厘清数据价值进一步加大对数据价值和数据应用场景的挖现自身的市场化转型。提高利润提高利润投行实操流程2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，为企业数据资源的价值评估和管理提供了明确的会计处理方法。这意味着，数据资产元年的到来，在数据要素市场化赛道上，数据资源入表和数据资产化已是大势所趋。据国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬推测，数据基础制度短期内将催生3000亿-5000亿元规模的数据交易市场。中长期看，数据资产相关市场潜在规模将在60万亿元以上。这些数据清晰地表明，数据资产化市场拥有巨大的增长潜力和广阔的发展前景。怎么变数据为资产，关键是构建数据的确权、治理、登记、评估、定价、入表和流通交易的全链路体系。数据权利界定数据权利界定与保护数据资产价值量化数据资产价值量化入表披露|投资与并购|授信融资交易流通|数据证券化|作价入股(一)数据资产盘点1数据资产盘点是指从全局出发对企业的业务系统、大数据平台、数据仓库等数据进行全面摸查，采集元数据、发现企业数据字典、识别数据之间的关系，从业务流程和数据应用的视角出发梳理数据资源全貌，形成数产资源清单。数据资产盘点一般包含以下步骤：1数据调研数据调研a.与企业各部门沟通，掌握他们对数据资源的需求、使用状况及遇到的问题。b.搜集并初步分析现有的数据资源清单、数据字典、数据产品和API服务文档。2c.对现有数据资源的规模、质量及其分布进行评2资产范围框定资产范围框定b.识别并优先处理核心数据资源。c.制定分类标准：按业务需求、资源特性和使用频率对数据资源进行分类。33确定盘点模板确定盘点模板44收集与整理数据收集与整理数据a.根据确定的盘点范围，对盘点范围内的信息系统部署情况进行确认；化收集数据资源相关信息；5c.对于无法自动化收集的部分元数据信息，采用人工方式收集与整理；5整合数据资源目录整合数据资源目录a.将编写完成的数据资源按照分类分级标准进行找和定位所需的数据资源。c.定期更新和维护数据资源目录，确保其时效性和准确性。数据调研资产范围框定确定盘点模板沟通需求整理资料评估资源确定模板确保模板数据调研资产范围框定确定盘点模板沟通需求整理资料评估资源确定模板确保模板自动化收集人工收集补充形成目录更新维护收集和整理数据确定资产范围区分重要性制定分类标准图数据资产盘点流程表数据资产盘点内容接上表数据资产盘点内容数据合规审查是指企业为了确保数据合规而进行企业生产、采集、存储、处理、分享和销毁数据的实践是否符合相关的数据保护法律、法规、政策和标数据合规审查主要参考的文件有：表数据合规审查文件11接上表数据合规审查文件数据合规审查包括以下步骤：合规准备阶段合规准备阶段a.组建具备开展数据合规审查的法律、业务规则等相关的知识和技能的2c.确定审查依据,包括相关法律法规、监管规定、行业准则和国际条约。2合规执行阶段合规执行阶段b.核实数据的真实性和来源合法性，评估其是否满足数据资产化建设需33合规结果分析合规结果分析a.分析审查中发现的问题，识别违反的法律法规、监管制度和内部制c.制定整改计划,包括问题的描述、整改措施、责任方和整改有效性的验组件专业团队确定审查范围确定审查依据收集相关资料评估风险组件专业团队确定审查范围确定审查依据收集相关资料评估风险制定整改计划实施整改图数据合规审查流程数据资产登记的流程包括准备阶段、登记申请、审查与公示等步骤。企业需要按照规定的流程和要求，提交相公式阶段生效阶段公式阶段生效阶段料表数据资产登记流程数据质量是在指定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。高质量数据具有以下特性：1、适合使用正确和完整。2、是对现实世界的真实反映。3、数据质量规范包括数据的完整性、准确性、一致性和可确定评价范围评价测算方法数据尽调确定评价范围评价测算方法数据尽调……环境配置执行稽核任务评价维度评价指标稽核算法配置……质量问题分析优化建议质量问题分析优化建议评价结论评价对象及范围评价方法评价指标实施过程问题分析优化建议评分结果……图数据质量评价流程数据资产价值评估是数据资产化全过程管理的重要一环，是企业实施数据资产化战略的必然要求，也是保障数据要素有序流通与价值挖掘的重要抓手，对推动数据要素市场化配置和数字经济高质量发展具有重要意义。数据资产的评估实务提供了指引。1、三种评估方法：包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。2、三大属性：信息属性、法律属性、价值属性；3、四大价值影响因素：成本因素、场景因素、市场因素和质量4、五大特征：非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值+收益法：预估数据资产在未来能够产生的经济收益，折现到当前的价值。适用于能直接或间接带来收益增加或成本节约的数据资产。+市场法：通过比较市场上相似数据资产的交易价格来估算价值。适用于有明确市场交易参考的数据资+成本法：基于收集、处理和存储数据所花费的成本来评估数据资产的价值。适用于难以估算市场价值或收益贡献的数据资产。前期准备财务归集评估方法编制报告现场尽调前期准备财务归集评估方法编制报告现场尽调明确评估对象明确评估目的提供资料清单……数据资产权属梳理数据合规梳理数据资产价值梳理账面价值构成历史投入归集成本投入分摊收益预测市场调研数据资产评估方法通用性分析价值分析影响因素评估基准日评估测算价值分析汇总价值贡献比例拆分结果合理性分析图数据资产价值评估流程据资源家底，形成数据资源目录，为后续计量和披露提供底层保障；•将企业内部的数据资产形成对外可交易的数据产品将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献，可以显著提升公司的总资产规模,增强企业的资产实力，更全面地反映企业的资产状况,有助于更好地评估企业的价值，对于融资、并购等资本运作活动都会产生积极影响。判断数据资源是否能作为一项资产，应满足以下条件：1、相关数据资源由外购或在生产经营过程中积累产生，均符合“由过去的交易或事项形成”这一资产判断要素的要2、相关数据资是由企业拥有或控制的，企业享有某项资源所有权，或者虽然不享有所有权，但该资源能3、相关数据资源预期会给企业带来经济利益，且相关的经济利益很可能流入企业，主要指直接或者间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力的概率大于50%。4、相关数据资源的成本或者价值能够可靠地计量，企业需以实际发生的交易或者事项为依据进行会计确认、计量和报告，如实反映符合确认和计量要求的各项会计要素及其他合规与确权•数据合规梳理（数据来源、数据内容、数据处理、数据管理、数据经合规与确权•数据合规梳理（数据来源、数据内容、数据处理、数据管理、数据经营针对数据资产标的出具数据合规法律意见书•数据授权梳理预期经济效益企业应结合自身数据资源企业应结合自身数据资源和应用场景的分类：•由“业务部门”通过对所辖数据资产的业务收益分析进行判断；•由“业务部门、绩效考核部门”通过对数据资产收益的确认进行判断满足资产确认条件一。即经济利益很可能流入企业（一般指可能性大鱼50%）•评价投入产出效益成本可靠计量成本可靠计量和资源披露结合的根据重要性原则增强制披露要求和现有规则基本一致；企业的隐形价值可视化、透明化。图数据资产入表路径示意图基于现有的金融资产的流通交易手段，以类推数据资产已经存在或未来可能出现的投融资方法，在实现数据资产变现的同时，为投资者开辟了新的投资领域。但此过需要技术人员拥有高度的专业性和对数据市场的深刻理解，能熟络数据资产金融化相关的法律法规、建立风险管理意识，将企业数据资产与金融市场的各类服务进行有效连接，实现市场化。基于银行现有的信用借贷模式，以数据资产价值及其运营产数据资产增信将数据资产的货币价值提前变现，在不改变原有其他资产的情况，帮助企业实现了债务融资另一种角度来说降低了企业的融资成本。2.数据资产质押融资与增信不同的是，数据资产质押融资是基于企业的优质数据资产而非主体的信用，企业将基于数据产品交易合约的应收账款或数据资产作为信用担保质押给银行，以获取银行贷公司通过质押“黑色无砷LAS微晶玻璃可见光和近红外透过率数据”获得中国银行龙港市支行数据知识产权质押授信1亿元，创下全国数据知识产权单笔质押融资金额最高记录。获批1000万元的信用贷款。深圳数据交易所联合中国光大银行深圳分行以及第三方中介服务机构开展了全国首笔无质押数据资产增信服务，深圳数据交易所数据商深圳微言科技有收到款项。3.数据资产保理企业将基于数据交易合约形成的现有应收账款转让给保理助企业释放数据资产价值，降低呆账坏账的风险。4.数据资产保险围绕数据资产在开发、治理、流通等方面存在的风险进行管理，确保数据资产在生命周期内不会因其他因素而导致价值受损、消亡，是企业保护数据资产的有力保障。心联合中国人民财产保险有限公司西安分公司发布了国内数字资产保险业务的首单，为中航创世机器人（西安）有限公司、西安五和新材料科技集团股份有限公司、西安金磁纳米生物技术有限公司等10家企业的数字资产提供总计1000万元5.数据资产作价入股企业将其合法拥有的数据资产，作为财产作价出资他企业的股权合作，将数据的货币价值转换为股权价值，激励企业挖掘数据内在价值，加速数据流通，促进数据共享共查通过后的全市首张数据资产登记证书，迈出了将数据资源转变为数据资产的第一步。通信研究院、雄安新区智能城市创新联合会、中国联合网络通信集团有限公司、北京易华录信息技术股份有限公司等单位共同发布全国首个“数据资产价值与收益分配评价模型”标准。通过建立评价模型对数据资产进行价值评价，为数据资产评估提供了依据。8月28日，第三方专业评估机构对青岛华通智能科技研究院有限公司的相关数据产品出具了评估报告，对数据资产价值进行了估值，为数据资产作价入股设立合资公司提供了入股凭6.数据资产证券化企业以数据资产未来所产生的现金流为偿付支持，通过结构数据资产证券化的方式既有传统资产证券化的好处，更能将数据资产的潜在价值得到充分释放，增加了数据资产的流动数据资产证券化是数据资产金融化的具体表现形式，也是数据资产入表之后的必然趋势。当前市场上并未完成首单数据资产证券化的产品，还处在理论研究和头脑风暴阶从全球的角度看，有关数据资产的STO尝试已经初见端倪。借鉴资产证券化，尤其是知识产权证券化产品的融资模式，使数据资产证券化融资方式落地，届时也就使拥有数据权的企业，能够将数据资产转化为具有经济价值的证券，并在金融市场上进行交易。度第一期杭州高新区（滨江）数据知识产权定向资产支持票包含数据知识产权的证券化产品，同时也是浙江省自贸区首单知识产权证券化产品。7.数据资产信托通常由数据持有者或数据处理者担任委托人，信托公司担任受托人，以委托人合法持有数据的部分或全部权利与权益作为信托财产，信托公司以维护委托人利益为原则管理或处置信托财产，并以信托协议约定的价值分配方式向受益人反馈利益。这在为数据确权提高保障的同时发挥了信托独立性优势、促进了数据资产专业管理。建设并运营的北部湾大数据交易中心完成首笔电力数据产品登记及交易，并与中航信托、广西电网能源科技有限责任公司正式签署了数据信托协议，标志着全国首单数据信托产品、广西首单公共数据产品场内交易完成。8.数据资产投资与并购数据资产投资与并购已成为企业战略发展的重要手段，涉及到对具有潜在价值的数据资源进行财务投资或整体收购，以增强企业的数据驱动能力和市场竞争力。即，某一公司出于获取大量数据的目的，收购持有数据资源的企业合并所得到的数据就会被体现在数据资产中。在这一过程中，企业通过整合外部数据资产，不仅能够丰市场定位、用户服务等方面实现突破。通过这种方式，企业能够快速响应市场变化，优化资源配置，推动2020年邓白氏以72亿瑞典克朗的价格收购欧洲领先的数源的超过3300万条商业记录，这将进一步丰富邓白氏购亦可被视为是一场数据领域的“谋篇布局”。综上所述，数据资产金融创新服务为企业和金融机构提供了多元化的数据资产利用方式，不仅有助于企业实现数据资产的增值和变现，也为金融机构开拓了新的业务领域和盈利模式。随着数字经济的深入发展，数据资产金融创新服务将不断演变和完善，为数字经济的繁荣贡献更多力量。RESEARCHONINNOVATIONMODEOFDATAINVESTMENTBANKINGBUSINESS数据投行业务创新模式探究在当前数据驱动的商业环境中，众多企业虽拥有丰富的数据资源，却面临着如何有效利用和转化这些数据价值的挑战。缺乏资产变现的障碍。针对这一现状，数据投行正发挥着关键作用，推动数据资源的有效利用。“众包数据资源池”的模式是依托广泛的在线用户和社区成员，高效汇集数据。遵循“原始数据不出域、数据可用不可见”的原则，数据投行通过部署节点算法模型，在数据融合沙箱和数进而创造出完整性强、价值密度高的数据应用产品。通过精心设的收益按比例分配给参与众包的各方，为他们开辟新的收入渠道，数据投行则通过抽成和服务费用获得收益。在数据资产资本化的后端环节，数据场景化产品经过数据交易所的审核认证后，即可上架交易。金融机构的介入，通过信托、质押融资、授信等方式，为数据资产的价值实现提供了资金支持。然而，这一过程中也面临着数据资产价值认可度不高、资金偿还能力不足等挑战。为应对这些挑战，数据投行正探索通过数据回流、进行二次加工和运营，提升数据资产的价的落地案例预计将在今年出现。此外，基于REITs模式的通过数据投行的业务模式，不仅能够帮助企业盘活数据资赢局面。这一创新实践，无疑为数据经济的深入发展提供了强有力的支撑。图数据资产持续增值体系链路图RESEARCHONINNOVATIONMODEOFDATAINVESTMENTBANKINGBUSINESS数据投行业务创新模式探究“人工智能+”和“数据要素×”两项行动的重要性不言而喻，不仅是催生和壮大新兴产业及未来产业的核心动力，更是推进数字技术与实体经济深度融合的关键引擎。人工智能的革新极大地便利了我们的日常生活与工作，未来在开展数据投行各个系统，实现数据资产的自动化盘点、场景匹配、质量评估和价值估算，将会大幅降低人力资源的投入。统的查询和编写方式既耗时又费力。而借助聚合式检索功能，可以快速定位相关内容，一键生成参考文案，大幅提升工作效将是激发数据要素潜能、释放其价值的重要支柱。数据投行是数字经济时代的新生事物，对数据要素市场化、数字技术与实体经济深度融合具有重要意义。我们认济的重要推动力。