农金商学院丨赢在“数据价值”挖掘!农村中小金融机构“数据资产”探析

摘要: 在银行业,伴随数据、大数据不断深入的应用,数据资产越来越受到重视,数据资产建设成为决胜未来的必经之路。农村中小金融机构如何应用和管理数据资产?本文针结合行业现状作出前瞻分析。

导读

 

“数据资产”是一个新兴概念,是指企业及组织拥有或控制、能带来经济利益的数据资源。数据资产价值体现即是合理配置和有效利用此类数据资产,从而提高数据资产带来的经济效益,保障和促进各项业务发展。其核心思路是把数据作为一种全新的资产形态,并且以资产管理的标准和要求,来加强相关制度和应用。


作者

新郑农商银行董事长 马文明


在银行业,伴随数据、大数据不断深入的应用,数据资产越来越受到重视,数据资产建设成为决胜未来的必经之路。农村中小金融机构如何应用和管理数据资产?本文针结合行业现状作出前瞻分析。


数据资产建设存在的问题

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数据资产管理体系建设不足

农村中小金融机构数据资产存在管理体系不足问题,主要是尚未建立管理企业数据资产的一套完整的机制,包括缺乏数据资产管理的政策、规章制度、流程、工具、角色和责任等,导致数据资产的准确性、一致性、完整性、实时性和安全性等在管理机制上没有保证。


因此,虽然农村中小金融机构通过“先天优势”积累了大量的原始数据资料,但是,数据资料的保管、储存、管理等不够系统、不够条理,较为分散,规范化、科学化程度不高,数据资产综合治理能力不足。主要表现为:


一是数据管理较为分散,主要分散于综合业务系统、信贷管理系统和其他数据管理系统等,没有形成统一的数据管理平台。


二是自身数据丰富,但外部数据获取途径单一。农村中小金融机构数据主要依靠自身的数据积累,从政府部门、第三方组织和大数据公司等获得数据较少,数据补充途径较为单一。


三是农村中小金融机构尚处于“数字金融”发展阶段,主要表现在目前数据的积累、收集、采集、转化较为初级,此阶段农村中小金融机构主要在做科技银行、智能银行的布局,着力数字金融的打造。


四是历史原始数据的电子化程度不高,有待整理转化。主要体现在纸质化数据较多,大量纸质化数据尚未转化成电子化数据。


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数据资产价值运用体现不足

农村中小金融机构由于数据资产管理的不足,导致数据资产价值尚未充分发挥。目前,农村中小金融机构受观念、技术、人才、机制的限制,数据资产治理不足,数据资源大多还在“睡大觉”,数据资产尚未进行深层次挖掘运用,数据资产价值体现不足。主要表现在:


一是数据多用于内部管理分析使用,对客数据运用转化能力不足。


二是现代化银行管理技术尚未充分应用,如客户管理系统、管理会计系统、内部资金转移系统、信用风险管理系统、经济资本管理系统、绩效考核系统等,由于数据的管理、开发力度不够,导致科学化的管理工具运用不足。


三是未运用数据资产将合适的产品精准营销给适合的客户。


四是未进行数据资产共享机制建设,转化服务客户不足。


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会计实践中的困难和挑战

尽管先行者已经意识到数据作为资产的可能性,但实际把数据作为资产并进行账务处理的还是少之又少。主要有两方面原因:一方面对数据资产的认识不足;另一方面,的确存在会计实践中的挑战。主要表现在:


一是如何界定数据所有权。目前,数据的所有权问题还没有统一的界定,如何界定数据资产所有权并提供相应资产产权保护存在困难。另外,目前法律框架下还存在很多不明确的空白之处,例如,在多大范围内可以收集客户数据?在怎样的场景下能使用客户数据?造成隐私泄露如何处理?客户自身是否可以申明对相应数据的所有权、由此产生的经济利益是否也应该部分归属客户?这些问题会限制会计实践的有效开展.


二是怎样进行货币计量。例如,很多数据资产的形成并不是通过交易所得,也很难把前期投入的设备、人力、场地、能源等各方面要素内化到数据之中,毕竟,这些要素本身可能就已经作为资产而存在;数据形态千变万化,也没有一个统一的标准描述。


三是无法正确评估未来经济利益。正确评估资产的潜在价值,是公司估值和投资判断的重要组成部分,因此,在投资模型上会有很多种方法来评估资产创造的未来经济利益。但在数据资产领域,这些方法却很难适用。例如,也许就是一条数据记录了关键信息,从而实现了商业模式创新、公司估值翻倍,但是否就可以据此来对这条记录进行估值,而其他记录就没有价值了?换个不同的时空环境,这条记录还有价值吗?


四是数据资产的信息披露存在挑战。按照目前的会计制度规定,无法满足对数据资产完整、准确、及时地向社会公众公开披露。数据资产在报表中计量为历史价值表现,由于其特殊性质,如何完整、准确、客观地对数据资产背后深层次价值展现,是会计实践的困难。


农村中小金融机构数据资产建设的建议

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数据资产的管理与创新

从理论上讲,农村中小金融机构做好数据资产管理,应从原始数据入口管理、数据资产生产、数据资产应用创新、数据资产共享等方面入手。换个角度讲,数据资产的管理也可以类比于“存货”资产的管理,即从原材料采购、存货管理、生产加工和价值体现等方面来完成,整个环节还会涉及会计计量、监督监管等工作。


笔者认为,首先,对农村中小金融机构而言,首位重要的是原始数据入口管理。农村中小金融机构要做好原始数据管理规划和控制,需要定正确的原则、政策、流程、操作规程,确保以正确的方式对原始数据和信息进行管理,强化做好原始数据的采集(收集)、转换、储存、汇总、治理、管控等工作。主要是利用农村中小金融机构优势继续加大数据的积累,同时,扩大数据补充途径,可以利用政府数据、第三方组织、数据公司等补充基础数据。同时需要加大以往纸质化数据或积累电子化数据的转化进度。创新数据获得方式方法,运用“互联+”思维,加大内外部“无纸化”服务布局和管理后台“无纸化”水平提升,将纸质化数据有效转化成电子化数据,最终形成高质量原始数据资产。


其次,做好基础数据积累的同时,加大数据管理平台建设。通过数据管理平台建设,实现“大数据”向“数据资产”转化。主要做好数据资产政策制定、标准管理、结构管理、数据流管理、数据库管理、数据运用管理、数据治理质量改善等方面。最核心是对数据进行治理,数据是农村中小金融机构运转的“血液”,源于业务运营、用于经营决策、基于有效治理。数据治理体系(也可称为数据体系)需要结合企业自身业务架构、IT架构和数据架构特点和要求,应用成熟的数据治理方法论,以数据治理为核心,围绕数据定义、产生、存储、使用、清除等的全生命周期展开,涵盖数据质量、数据架构、主数据、元数据、数据安全、数据开发等管理领域。


最后,做好数据资产应用创新和资产共享,也就是数据资产的生产。数据资产管理重在分析、生产。数据资产应用创新是指将数据资产进行适当加工和分析,为农村中小金融机构管理控制和科学决策提供合理依据,从而支持农村中小金融机构经营活动开展、创造经济利益的过程。同时,在当今互联网社会,所有人既是数据的生产者也是数据的消费者,在互联网上共享信息、数据和实物,所有权被使用权代替,“交换价值”被“共享价值”代替。数据共享可以实现快速数据建模、分析、共享和应用。在数据共享层实现可视化元数据管理,从而建立农村中小金融机构大数据中心,强化数据资产管理。


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数据资产的会计处理

数据资产既然是资产,就涉及计量问题。从数据资产的存在形态来看,主要包括数字信息、文字信息、图像信息、语言信息等,虚拟化、数据化、非实体为其主要特征,因而不具备确认“固定资产”或“存货”的要素特征。按照《企业会计准则——无形资产》中,关于无形资产的定义——“企业拥有或控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产”,笔者认为应将数据资产作为无形资产进行确认,在“无形资产”科目下单设“数据资产”明细科目进行核算,也可以单独设置“数据资产”科目。


笔者认为,数据资产计量,对符合资产属性的数据资产方能进行计量。根据数据资产取得方式的不同,参照无形资产的计量规则实现。外购的数据资产应将实际支付的价款作为入账价值;通过非货币性交易换入的数据资产,其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之类似,对于通过交易手段获得的数据,应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据,则可以根据数据的用途,参照内部开发项目资本化的方式,将获取的数据相关的费用支出予以资本化而不是直接计入当期损益。


同时,创新研发“数据资产附注表”,着重对无形资产——数据资产进行详细说明。不仅对数据资产进行解释,更重要的是对数字资产核算背后的大数据进行详细解释。着重对如活跃度、人均单日启动次数、人均单日使用时长等进行分析,也可以从用户规模、用户行为和用户特征三个维度出发,以注册用户数、新增用户规模、ARPU、高活跃用户数等指标为落脚点,使客户价值具象化,进而以量化的方式,直观地评估企业客户及用户的规模和价值。也可以从原始数据的积累、数据资产体系化管理、数据资产的价值转化等角度注释。


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数据资产价值应用

农村中小金融机构数据资产应用,主要是指将数据资产适当生产加工,有效地开发、使用不同数据,拓展数据应用领域,为农村中小金融机构的管理控制和科学决策提供合理依据,从而有力支持经营活动开展,创造经济利益的过程。充分释放数据的价值,将有效提升农村中小金融机构市场竞争力。


一是战略经营层面价值体现。农村中小金融机构基于“数字化、智能化、可视化”的数据产品移动应用,以手机APP、移动客户端作为载体,服务于决策层、经营层的决策管理应用,我们称之为“智能观察”。它将实现经营指标、趋势分析、未来方向智能化展现,助力普惠金融,提升决策者的洞察力与经营决策效率。“智能观察”着力实现以下目标:将管理决策与移动互联的结合创新,成为决策者的“望远镜”和“显微镜”;经营指标和决策信息随身推送,实现智能决策、高效决策;面向业务部门专项指标,定制化业务专项分析;提供大数据挖掘案例分享,助力普惠金融。


二是“大资管”管理的价值体现。基于大数据的“风险共同体族谱”是农村中小金融机构以复杂网络大数据技术为核心创研的数据应用,大数据引擎负责从“客户端数据生态云图”中粹取风险特征关联关系,勾勒企业—企业、企业—个人、个人—个人间的潜在风险共同体族谱,实现风险预警与管理从“单点”扩展到 “风险共同体”关系网络,并用于发现关联企业贷款、担保圈企业贷款、循环担保贷款风险。通过大数据挖掘出数据资产价值,能够提升农村中小金融机构风险预警的深度与广度。另外,通过数据资产多个维度的综合评价和行业对标,可以很好地揭示农村中小金融机构的用户价值,在非标准化债权资产投资、股权投资、投中及投后管理领域提前把握价值、预先发现和处理风险。


三是通过分析探索共享数据资产价值。互联网的发展让消费者成为价值的核心,社交网络潜在价值巨大,通过数据在组织间流动过程中的重构和解构,在数据中探索出原本价值低或者没有价值的讯息,当被拼接在一起时,就能够创造出更多的社会价值增益,实现数据资产价值的共享,提升对客户的综合服务水平,践行普惠金融。


四是提升网点绩效。数据资产与网点业务定位、内部布局、人员销售服务能力以及位置布局等要素息息相关。其中,好的网点选址是高绩效网点的必要条件之一,科学、客观、定量的网点选址评估方法和明确的网点管理工作流程,可以提升网点管理水平和精细化程度。结合行内数据和外部数据进行机器学习,不断修正模型精度,最终将协助银行实现全渠道转型。


五是银行非现场监测模型的建立。可以帮助内审和合规等二三道防线更好地识别高风险业务领域,并采用风险热力图、数据建模等手段对风险进行预警,通过建立风险预警平台实现预警可视化、报告数据化,使合规检查及内部审计工作更具针对性和高效性。


六是对内强化数据分析能力,应用分析结果使数据资产增值;对外共享进行数据租售,实现数据资产变现。从长远看,数据增值在于跨界合作,通过跨界战略合作,用数据共享来推动彼此主营业务,实现远高于简单的数据租售带来的直接经济价值。跨界合作的主要形式有:数据合作、交叉营销、资源互换、整合推广等。


 七是通过数字资产转化,实现新的赢得模式。运用数据资产,做到将合适的产品精准营销给适合的客户。


 八是随着互联网+的深入,大数据应用将无处不在。未来农村中小金融机构将在线上与线下形成合力,线上智能化、线下精准化,大数据在客户画像与关系利用、实施交互销售、反欺诈风控等方面将在深度应用。


尽管数据资产建设在全球范围内已经如火如荼地开展,但是数据资产共享机制、数据资产的财务创新、数据资产的法律体系建设、数据资产的标准化和发展挖掘技术、数据资产人才培养、数据资产市场体系等,仍值得我们探索和展望。


(本文摘自《 从“数字金融”创新到“数据价值”管理与应用——农村中小金融机构“数据资产”的探析 》,文章全文请见近期《中华合作时报?农村金融》)


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来源/中华合作时报·农村金融

主编/刘小萃  新媒体总监/李 博  编辑/张永乐  制作/杜亚濛


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