数据作为五大生产要素之一，其资产化已成为必然趋势。当前，我国数据资产化还面临哪些问题？数字经济时代，商业银行应如何更好地应用数据资产？

“数据是未来社会重要的生产要素和基础性资源。如何在厘清法律权属的基础上论证数据资产化、探索合理的数据定价和估值机制、推动数据在市场上进行有序交易，是实现数据价值最大化、推动数字经济高质量发展的关键。”普华永道中国区域经济与金融业主管合伙人张立钧在第四届进博会上表示。

11月7日，普华永道在第四届进博会上发布三项研究报告，就数据资产化议题问题进行分析。普华永道在《数据资产化前瞻性研究白皮书》（以下简称《数据资产白皮书》）中对当前我国数据资产化面临的三个挑战作了具体阐述。

一是数据确权，平衡数字经济与隐私保护与数据安全、完善数据交易基础设施、推动数据资产入市，是助推数据资产化的重中之重；二是数据资产估值体系的设计和构建，对促进数据资产的交易与流通至关重要；三是数据资产在财务报表上体现的问题，《数据资产白皮书》从现有会计准则体系有关资产的定义出发，分析数据资产化的技术考量、可能的资产分类路径及不同分类下确认和计量的思路。

普华永道与光大银行联合发布的《商业银行数据战略白皮书》中（以下简称《数据战略白皮书》）还就商业银行的数据战略提出了建议。该《数据战略白皮书》基于双方在数据领域的研究，结合外部趋势及银行业特点，提出数据战略框架，旨在为商业银行数据战略规划提供参考。

为保障数据战略顺利落地，该报告还提出了配套路径与评估体系，涵盖数据用户平民化、应用数智化、数据能力评估等热点内容。明确数据战略后，日常工作中进行数据资产管理是又一个难点。

在中国互联网金融协会互联网银行专业委员会的指导下，普华永道与南京银行联合发布《从生产资料到生产力-商业银行数据资产及业务价值实现白皮书》（以下简称《数据资产管理白皮书》）。

《数据资产管理白皮书》提到的商业银行实施数据资产管理要点包括三方面：

一是建立价值驱动的闭环数据资产运营体系，提升数据资产供给水平，实现数据从资源向资产形态转变。具体包括开展数据资产全生命周期管理、数据资产评价与估值、数据资产确权、流通与安全机制等。

二是建立面向业务的数据资产目录和工具体系，提升数据资产应用效能，实现数据资产价值最大化。具体包括构建统一的数据资产目录与标签，实施数据资产管理平台与各个分析工具联动，彻底打通数据与业务之间的壁垒。

三是培育数据价值文化，健全组织架构和机制，助力数字化转型。主要涉及银行内数据资产文化走向从被动治理到主动创造价值的转变，释放数据价值潜能。

普华永道中国金融业管理咨询主管合伙人王建平表示：“商业银行数据资产管理是赋能业务和用户实现数据价值最大化的必经之路。”