T-FJAS 029-2025 数据资产-数据资产价值评估与定价指南

数据资产数据资产价值评估与定价指南I前言 1范围 12规范性引用文件 13术语和定义 14评估原则 25评估流程 26评估方法 9 9数据资产定价决策 附录A(规范性)数据资产价值评估报告模板 本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由华福证券有限责任公司、福建大数据交易所有限公司提出。本文件由福建省标准化协会归口。本文件起草单位：华福证券有限责任公司、福建大数据交易所有限公司、福建省数据流通控股有限公司、北京中金浩资产评估有限责任公司、北京数海盈舟科技有限公司、福州交通新能源科技有限公司、贵州轻工职业大学、泉州市中科育成科技发展有限公司、福建新世通律师事务所、北京大成(福州)律师事务所、中启联信科技集团有限公司。本文件主要起草人：郑煜、吴榕超、卓威、卞羽、戴旺、马新明、季晓芬、王妍、胡九龙、翁磊、任丽娜、邱江鸿、蔡群、王育平、陈承正、卢健、陈妍意、辜俊杰、张天硕、陈铭杰、廖文祥、蓝锦霞、王维榕、陈清、梁迎莹。据资产定价决策等内容。本文件适用于各类组织在数据资产的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、流通、交易、仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标3术语和定义特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据资源。[来源：国家数据局《数据领域常用名词解释(第一批)》]下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。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。换能力的货币量化结果。工2行为中定价决策的行为。4评估原则4.1合法合规性原则4.2保密性原则形式明确，确保保密义务得到全面落实。4.3客观公正原则清晰，确保可追溯与可复核，从而保证评估结论的公正性与可信度。4.4独立性原则响公正评估的利益关系。如遇存在或潜在利益冲突的情形，应主动声明并回避。4.5科学性原则或参考市场数据，并进行恰当分析，确保评估结论能合理反映其客观价值。5评估流程5.1评估流程图行评估测算、编制和出具评估报告、整理归集评估档案，具体内容见图1。3编制评估划编制和出具评估报告参理归集评估档案结京监资产因素分析质押融资、财务目的、税务目的、司法目的、资产证券化、企业清算等。5.2.1.2应根据评估目的，确定评估对象、评估基准日、评估范围和价值类型等评估基本事项，并明5.2.1.3委托人与评估机构应签署评估委托合同，评估委托合同应载明评估基本事项及双方权利、义5.2.2编制评估计划并组建评估项目团队5.2.2.1评估机构应根据评估业务情况编制评估计划，涵盖评估实施的主要流程、时间进度安排、人5.2.2.2应根据数据资产的复杂程度和评估目的，组建由熟悉该领域的资产评估专业人员组成的评估团队，人员应具备数据管理、财务分析、法律合规等方面的专业能力，确保评估的专业性和多元性。5.2.3.1应收集与数据资产相关的各类资料，如数据的来源、类型、存储位置、历史成本投入、市场5.2.3.3结合资料收集整理情况，资产评估专业人员应对数据资产开展现场调查，通过询问、访谈、核对、监盘等手段核实数据资产基本情况及相关资料。5.3数据资产识别与盘点5.3.1数据资产识别定数据的来源、类型和存储位置作为关键内容。45.3.2数据资产盘点5.3.2.1应明确拟评估的数据资源的界定范围，包括但不限于客户信息、交易记录、传感器数据、日志文件等。5.3.2.2应识别并分类数据资源，如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，以及它们在业务5.3.2.3应确立数据资产盘点的标准操作流程，包括数据采集、记录、存储和更新的规范。5.3.2.4应创建问题追踪系统，记录盘点过程中发现的问题，并制定解决方案和改进措施。5.3.3整理数据资产基本情况数据资产基本情况应包括信息属性、法律属性、价值属性等。式等；利期限、权利限制等权利信息；c)价值属性主要包括数据覆盖地域、数据所属行业、数据成本信息、数据应用场景、数据质量、数据稀缺性及可替代性等。应对形成数据资产所涉及的前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等进行分析。应对数据资产相关的主要交易市场、市场活跃程度、市场参与者和市场供求关系等进行分析。5.7.1.1对于结构化数据，应从准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性等维度进行评5.7.1.2对于非结构化数据、半结构化数据宜扩展使用其他合适的指标。5.7.2准确性5.7.2.1准确性是指数据资产准确表示其所描述事物和事件的真实程度。可用内容准确率、精度准确5.7.2.2内容准确率是指数据集内容表述正确的元素数量与元素总数量之比，见公式(1)。数据集是指数据记录汇聚的数据形式。元素是组成数据源中记录或者数据项的最小单元。5式中：B₁——数据集元素总数量5.7.2.3精度准确率是指数据项精度符合标准规范的元素数量与元素总数量之比，见公式(2)。数据项是指对应于数据源中一列信息的一组完整式中：An—数据项精度符合标准规范的元素数量B₁——数据项元素总数量5.7.2.4记录重复率是指数据集重复记录条数与记录总条数之比，见公式(3)。数据记录是指对应于式中：B₂——数据集记录总条数5.7.2.5脏数据出现率是指数据集无效数据(非法字符和业务含义错误的数据)元素数量与元素总数量之比，见公式(4)。式中：Ap——数据集无效数据(非法字符和业务含义错误的数据)元素数量B₁——数据集元素总数量5.7.3一致性5.7.3.1一致性即不同数据资产描述同一个事物和事件的无矛盾程度。可用元素赋值一致率等指标衡5.7.3.2元素赋值一致率是指数据集具有相同含义数据(同一时点、存储在不同位置)赋值一致的元素数量与元素总数量之比，见公式(5)。式中：Aq——数据集具有相同含义数据(同一时点、存储在不同位置)赋值一致的元素数量B₁—数据集元素总数量5.7.4完整性6B₁—数据集元素总数量As数据集赋值完整的记录条数B₂—数据集记录总条数A数据集赋值完整的数据项数量B₃—数据集数据项总数量类别。7式中：Av数据集符合元数据规范的元素数量B₁——数据集元素总数量5.7.5.4格式合规率是指数据集格式符合标准规范的元素数量与元素总数量之比，见公式(11)。式中：Aw—数据集格式符合标准规范的元素数量B₁——数据集元素总数量5.7.5.5安全合规率是指数据集符合适用法律法规和行业安全规范的元素数量与元素总数量之比，见式中：A—数据集符合适用法律法规和行业安全规范的元素数量B₁—数据集元素总数量5.7.6时效性5.7.6.1时效性即数据真实反映事物和事件的及时程度。可用周期及时性、实时及时性等指标衡量。5.7.6.2周期及时性是指数据集赋值满足业务周期频率要求的元素数量与元素总数量之比，见公式(13)。式中：Ay数据集赋值满足业务周期频率要求的元素数量B₁——数据集元素总数量5.7.6.3实时及时性是指数据集赋值延迟时间满足业务要求的元素数量与元素总数量之比，见公式式中：Az数据集赋值延迟时间满足业务要求的元素数量B₁——数据集元素总数量5.7.7可访问性可访问性即数据能被正常访问的程度。可用可访问度等指标衡量。5.7.7.1可访问度是指数据集请求访问成功的元素数量与请求访问元素总数量之比，见公式(15)。8式中：A—数据集请求访问成功的元素数量B——数据集请求访问元素总数量5.7.8数据质量综合评分及分级5.7.8.1应根据各维度及指标的评分结果，设置一定的权重得出数据质量综合评分。5.7.8.2应根据数据质量综合评估对数据质量进行分级。具体为：a)A级：≥90分b)B级：≥80分，<90分c)C级：≥70分，<80分d)D级：<70分5.7.8.3应将数据质量综合评分及分级结果作为评估方法参数选取的基础。5.8选择评估方法或收益数据不明确的数据资产。b)收益法：通过预计数据资产带来的收益估计其价值，适用于可独立带来经济效益的数据资产。产价值，适用于有交易先例的数据资产。5.8.2.1应根据选择的评估方法，构建相应的评估模型，科学、合理选取评估参数。5.8.2.2评估机构宜建立体系化、多样化的数据资产评估模型库、参数库，以满足多样化的数据资产评估需求，并定期对数据资产评估模型库、参数库进行测试和维护。5.9评定估算阶段5.9.2应对形成的测算结果进行综合分析，考虑各种因素对数据资产价值的影响，如数据质量、市场环境、行业趋势等，并根据分析结果对评估结论进行调整。5.10出具评估报告对象、范围、方法、过程和结果，以及可能存在的风险和不确定性。正、准确、完整。9评估机构应对工作底稿、资产评估报告及其他相关资料进行整理归集，形成资产评估档案备存。6评估方法6.1成本法6.1.1.1成本法是基于数据资产形成过程中的投入成本计算重置成本并进行价值调整。应根据形成数据资产所需的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度，考虑成本法的适用性。6.1.1.2在采用成本法时，应根据形成数据资产所需的全部投入，考虑数据资产价值与成本的相关程度，确定数据资产的重置成本，并考虑质量因素、剩余经济寿命等因素确定调整系数。6.1.2计算公式成本法基本计算公式见公式(16):式中：C—数据资产的重置成本，主要包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。本包括与数据资产直接相关的或者可以进行合理分摊的软硬件采购、基础设施成本及公选取数据质量综合评分与期望数据质量评分的比值确定。6.2收益法收益法是通过预计数据资产带来的收益估计其价值，适用于可带来较为明确经济效益的数据资产。6.2.2基本计算收益法基本计算公式见(17):式中：F,—数据资产未来第t个收益期的收益额；N—剩余经济寿命期；t——未来第年；6.2.3.2.3计算方式见公式(18):6.2.3.3.4采用收入提成率时，分6.2.3.3.5采用利润分成率时，分成率公式见(26.2.3.4超额收益预测6.2.3.4.1超额收益预测是将归属于被评估数据资产所创造的超额收益作为该项数据资产预期收益的定资产、无形资产和组合劳动力等。6.2.3.4.2超额收益预测通常适用于被评估数据资产可以与资产组中的其他数据资产、无形资产、有6.2.3.4.3在确定超额收益时，首先将被评估数据资产与其他共同发挥作用的相关资产组成资产组，后将预期收益扣除被评估数据资产以外的其他资产的贡献，得到超额收益。6.2.3.4.4计算方式见公式(21):式中：F:——预测第期数据资产的收益额；——其他相关贡献资产的序号；Ct——预测第t期其他相关贡献资产的收益额。6.2.3.5增量收益预测6.2.3.5.1增量收益预测是基于未来增量收益的预期而确定数据资产预期收益的方式。该增量收益来6.2.3.5.2增量收益预测通常适用于以下两种情形下的数据资产评估：一是可以使应用数据资产主体情形。6.2.3.5.3增量收益预测是假定其他资产因素不变的情况下，为获取数据资产收益预测而进行人为模员应当根据实际情况，进行综合性的核查验证并合理运用数据资产的增量收益预测。6.2.3.5.4计算方式见公式(22):式中：F:——预测第期数据资产的增量收益额；RN——预测第t期未采用数据资产的息税前利润。6.3市场法6.3.1市场法是根据相同或者相似的数据资产的近期或者往期成交价格，通过对比分析，评估数据资产价值的方法，适用于有交易先例的数据资产。6.3.2市场法基本计算公式见(23):式中：——被评估数据资产所分解成的数据集的序号；Xi容量调整系数；6.3.3市场法调整系数分为以下类型：可利用数据质量综合评分确定。值密度等因素对其价值影响的调整系数。费价格指数、行业价格指数等与被评估数据资产交易时点同口径指数的差异情况对其价值影响的调整系数。系数。7评估报告7.1通用要求和结果说明、其他必要信息。数据资产价值评估报告的内容模版见附录。7.2.1包括数据资产的名称、类型、存储位置、数据规模、数7.2.2明确数据的持有权、使用权、经营权等权利归属，以及相关的授权或许可情况。7.3数据质量评价情况7.3.2采用的数据质量综合评价方法，如层次分析法、模糊综合评价法、德尔菲法等权重确认方法。7.3.3数据质量评价的具体结果，包括各项质量指标的得分或评级。7.3.4对数据质量评价过程中发现的问题进行分析，并提出改进建议。7.4.1详细说明数据资产在实际业务中的应用场景，如市场营销、客户服务、风险管理等。7.4.2数据资产应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等。7.5.1与数据资产应用场景相关的宏观经济形势，如经济增长率、通货膨胀率等。7.5.2数据资产所在行业的市场趋势、竞争态势、技术发展等信息。7.6.1评估所依据的信息来源，包括内部数据、外部数据、公开数据等。7.7.1描述是否利用了专家工作，以及专家的资质和工作内容。7.8评估方法和结果说明7.8.1明确所选用的评估方法，并说明选择该方法的理由。7.8.2提供评估方法所使用的各重要参数的来源、分析过程、比较情况和测算方法的描述。7.8.3说明如何对测算结果进行分析，以及形成评估结论的过程。7.8.4明确评估结论成立所依赖的假设前提和限制条件。7.8.5明确评估结果有效期，数据资产结果有效期一般为1年，若数据规模、应用场景或法规环境等7.9.1过程中评估发现的可能影响数据资产价值的风险因素。7.9.2对数据资产管理和价值提升的建议和意见。8评估工作保障8.1组织架构与人员能力保障8.1.1应建立专门的数据资产评估团队，明确团队成员的角色与职责。团队应涵盖数据领域、财务领域、法律领域、行业领域等多领域专业人员，以满足评估工作的多样化需求。8.1.2应定期组织专业培训与技能提升活动，确保团队成员掌握最新的数据资产评估知识、技术和法规要求，提升团队整体专业素养与业务能力。8.2技术与流程规范保障8.2.1应运用适宜的数据采集、存储、分析、处理等技术，为评估工作提供坚8.2.2应制定严谨、科学的评估流程规范，涵盖评估准备、实施、报告撰写、审核等各环节，确保评估工作有序开展。8.2.3应建立评估模板与标准文档，提升工作效率与质量一致性。8.3沟通协作与质量控制保障8.3.2应建立严格的质量控制体系，对评估过程进行全程监督与审查，定期开展内部质量评估与外部专家评审，及时发现并纠正偏差，保障评估结果的准8.4.1应强化数据安全意识，建立健全数据安全管理制