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【經濟觀察報】 光大銀行數據資產價值超千億是怎么算出來的?

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發布時間:2021年08月13日

  經濟觀察網 記者 黃蕾 “以光大銀行為研究對象,計算出該行目前的數據資產價值超過千億元?!辈t望智庫與光大銀行8月聯合發布《商業銀行數據資產估值白皮書》(以下簡稱《白皮書》),以光大銀行為例,完成了對其首次數據資產價值計算。

  盡管數據已是重要的基礎設施和熱門資產,但我國數據要素市場的發展仍處于探索階段。如何對數據資產進行定義、確權、估值及交易流轉,仍是難題。

  光大銀行副行長楊兵兵表示,數據確權是數據要素流通的前提,能充分保障數據流通各參與方的權益;數據定價是數據要素流通的基礎,保障數據在市場的參與下逐步趨于公允價格;數據交易是數據要素流通的關鍵,通過逐步完善的交易機制,實現數據要素的有序流通。

  銀行數據如何進行合理的估值和定價?“數據資產價值的計算方法,就像我們解一道應用題,使用最樸素的、都能理解的方法,就是先確定‘算什么’,再知道‘怎么算’,最后采集數據、代入公式得到最終的價值?!惫獯筱y行信息科技部總經理史晨陽如是總結。

  數據資產怎么估值

  據了解,《白皮書》以光大銀行為研究對象,針對17個估值對象確定了17個數學計算公式,結合111個計算參數,明確出198個計算指標及口徑。最終,采集了198個指標數據,計算出光大銀行目前的數據資產價值超過千億元。

  具體來看,《白皮書》首先將銀行數據資產分為原始類、過程類和應用類,共17個估值對象。其中,原始類包括內部采集類數據資產和外部獲取類數據資產兩個估值對象,過程類數據資產作為一個估值對象,應用類包括統計支持類數據資產一個估值對象,和收益提升類數據資產的三大類,共13個估值對象。

  估值方法來看,因為數據資產目前有貨幣度量估值方式和非貨幣度量估值方式,考慮到普適性、數據資產特征、業務收益對應性等因素,對于這17個估值對象,《白皮書》采用貨幣度量估值方式中的成本法和收益法來估值(如圖)。

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  其中,收益提升類數據資產是指在業務開展環節中,輸出業務洞察,直接賦能產生業務收益的數據資產,包括模型、數據產品等。算法模型便是一種典型的收益提升類數據資產,業務應用前景范圍廣,業務支持與決策方式多,被認為是銀行最廣泛、最重要的收益提升類數據資產類型。

  以銀行業常用算法模型類數據資產為例,根據其與業務價值產生關聯程度,可分為直接收益模型和全領域通用模型兩大類型。直接收益模型包含能直接支持營銷、運營和風險管理三大領域的收入增加或損失減少的模型,其輸出價值可以根據細分業務領域收益情況直接進行估值。全領域通用模型主要指輸出結果可以被跨領域、跨條線、跨部門使用,或作為面向高層業務決策算法模型輸入的的一類模型,其輸出價值體現在上層直接收益模型中,具體來說,如下圖,直接收益類模型可分為3大類,其中“通用營銷模型”、“通用運營模型”、“通用風險模型”并稱為“分領域通用模型”,作為一個估值對象。

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  以其中的營銷類模型為例,《白皮書》提到,在大數據營銷類模型應用之前,銀行業務人員主要通過地毯式營銷將相關產品推薦給一類客群。這種粗放式營銷,一方面會導致有限的營銷資源被過度分散,另一方面無法有效滿足不同客戶的差異化購買偏好,導致營銷轉化率低。

  各金融機構逐步開始應用大數據營銷類模型,通過預測能力強大的集成算法、深度學習算法進行模型開發,能有效識別出高營銷成功率的客戶名單,協助業務人員最大限度的開展精準營銷,促進客戶購買產品,并最終提升產品銷售收入。

  因此,大數據營銷類模型輸出的價值,主要體現在模型應用前后產品銷售收入的增加上,可以通過客戶人次增量和產品客均收益獲得進行對比。營銷類模型基于客戶和產品的關系可進一步分為促進新客首購產品的交叉營銷類模型、促進老客回購產品的向上營銷類模型以及通用購買預測模型三類。

  中國互聯網金融協會副秘書長朱勇認為,數據要素被視為轉變經濟發展方式的抓手,但并非所有的數據都能稱之為數據資產,只有關乎到國家治理能力,能夠成為優化分配和使用自然資源和社會資源的關鍵依據或具備重大商業價值的數據資源才是數據治理、數據資產化的對象。

  數據要素市場建設面臨五方面挑戰

  構建數據資產估值體系的終極目標,是推動數據要素市場化發展。這其中,金融業作為數據密集型行業,以及數據要素的生產大戶和需求大戶,是我國最有可能率先培育出數據要素市場的垂直領域。不過,從現狀來看,推進數據要素市場建設,存在五大方面的挑戰。

  第一,數據確權應更多關注使用權,淡化所有權。

  中國人民銀行征信中心副主任李連三表示,很多數據的產生涉及多個利益相關方,參與主體多、權益關系復雜,從數據所有權視角看,很難界定數據權屬,全球主要經濟體在立法和實踐中并沒有對數據所有權進行清晰界定,而是側重于數據合規使用問題。從數據使用視角看,數據涉及產生數據的各利益相關方利益,需要各利益相關方共治,在采集、存儲和使用過程中應保證各利益相關方權益,例如,金融機構在推動信貸信息共享中需要征得信息主體的授權同意等。數據資產價值的發揮取決于數據合規使用的機制安排,在兼顧各利益相關方權益的前提下,有序推進數據的開放、共享、交互、使用,是促進數據要素市場健康規范發展的重點和難點。

  民生銀行信用卡中心副總裁譚少慧表示,數據確權是機構面臨的基礎性、關鍵性問題。在以個人信息作為交易對象的場景中,數據的所有權大概率屬于個人;但對于將個人信息進行匿名化處理后的數據,目前仍缺乏相應的確權機制和保護體系。

  第二,數據加工處理方式有待升級。中國銀行業協會研究部主任李健表示,數據資產可以被多維度加工,加工處理后的數據可以成為一種新的數據資產。作為連接數據與應用的橋梁,變量加工體系越來越重要,傳統以代碼編寫為核心的變量加工方式在日益增長的規?;瘮祿幚硇枨竺媲帮@得捉襟見肘。一方面,傳統變量加工方法通常由科技人員依據業務人員提出的加工需求進行代碼編寫、測試和驗證工作,工作量極大且極為繁復;另一方面,手工編寫的代碼不具備跨平臺的通用性,數據在不同平臺的協同對接過程中,兼容性也較差。

  第三,機構、市場的數據治理和應用能力面臨更高要求。李健以金融業為舉例稱,一方面在數字化轉型過程中銀行內部各個業務條線都積累了大量的原始數據,數據質量參差不齊,對業務的重要性也有差異;另一方面,數據分散在不同業務系統中,呈現零散式分布,橫向縱向割裂,部門之間、條線之間對客戶數據配置水平比不一致,加大了后續數據整合和應用的難度。如何規范數據治理、提升數據要素價值挖掘能力,通過有針對性的數據治理舉措來實現數據的可見、可管、可用,如何將原始數據轉化為可應用的優良數據資產,都面臨著更高要求。

  第四,數據資產的估值方法還不夠科學、客觀。由于數據資產的概念不清晰,且現行的會計評估與計量方法難以有效滿足數據資產估值的實際需求,導致其未能被有效確認與計量。部分企業已經確認的數據資產只能以專利的形式記錄在無形資產條目上,賬面價值與實際價值不符,未實現數據要素與知識、管理等其他要素的有效區分。

  中國金融電子化公司副總經理潘潤紅認為,由于數據確權和估值缺乏相應依據,造成了兩大困境:一是金融機構按照審慎管理的原則,不愿、不想、不能共享;二是由于缺乏針對金融數據的評估體系、可信流通體系,進而無法實現數據資產價值的最大化。

  第五,數據安全和隱私問題仍然突出。潘潤紅表示,盡管監管部門連續出手,但數據的采集、存儲、共享等環節隱私泄露問題仍時有發生,數據黑產仍然猖獗。同時,過度收集用戶信息、大數據殺熟等數據壟斷現象也亟需警惕。

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