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　　“无形资产”（如可长期复用的客户画像数据、风控模型数据）或“存货”（如按需加工的一次易数据产品），并采用成本法、收益法完成价值计量。这一路径的实现核心在于前置完成数据权属界定（明确持有权、加工使用权归属）与合规治理（开展数据脱敏、去标识化处理），规避因数据来源合规性问题影响入表有效性。目前，银行、保险机构多以“无形资产”类别完成数据资产入表，同步建立数据资产减值测试机制，既直观体现数据对业务的贡献度，又优化资产负债结构，为后续资本运作奠定财务基础。

　　产品服务化：实现数据资产价值的双向释放。通过数据加工、产品封装，将数据资产转化为可复用的服务或产品，实现内部赋能与外部变现的双向价值释放。在内部场景中，数据资产为信贷审批、客户分层、风险监控等核心业务提供支撑，例如银行基于客户交易数据与征信数据开发智能风控评分模型，保险机构通过用户行为数据优化核保流程，显著提升运营效率。在外部场景中，数据资产催生金融产品与业态创新，典型模式包括数据资产质押融资——将优质数据资产作为质押物向金融机构申请信贷资金，目前国内部分银行已率先开展试点，有效拓展了数字金融的服务边界与盈利空间。这一路径的实现前提是建立权威第三方估值机制（结合收益法、市场法优化估值模型），完善数据资产登记与流转制度，有效规避权属纠纷与估值偏差风险。

　　夯实基础：构建顶层设计与数据治理体系。《方案》要求，强化企业级数据治理体系建设，完善数据治理制度，明确责任主体，建立有效的激励约束机制。顶层设计是数据资产化的前提保障，需建立制度、组织、标准三位一体的支撑框架。政策层面，严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》及“数据二十条”要求，构建覆盖数据全生命周期的合规管理制度，明确数据采集、存储、使用、流通的边界与规范。组织层面，金融机构可设立专门的数据资产管理部门（如数字金融领导小组、数据资产管理中心），厘清业务、技术、风控、合规部门的权责边界，建立跨部门协同治理机制。标准层面，制定统一的数据分类分级标准、质量规范与元数据管理体系，开展全域数据资源普查，建立标准化数据资产清单，实现数据“来源可溯、质量可管、责任可究”，为后续资产化转化筑牢基础。

　　核心突破：破解数据确权与估值难题。确权与估值是数据资产化的核心瓶颈，需结合金融场景探索可落地的解决方案。确权方面，采用“多方协同+分级确权”模式，联合数据交易所、权威监管机构完成权属登记与合法性审查，通过“权属登记—入表筛选—法律鉴证”三步闭环，明确数据资产的归属主体与使用权限，针对金融机构内部经营数据、合作场景数据、公共数据衍生资产等不同类型，建立差异化确权规则。估值方面，综合运用成本法、收益法、市场法构建适配金融场景的估值模型，结合数据的稀缺性、时效性、应用场景价值动态调整参数。

　　安全保障：筑牢数据流通与隐私防护防线。安全合规是数据资产化的底线要求，需强化技术与管理双重保障。《方案》要求，加快推动安全运营体系和平台建设，常态化开展网络攻防对抗演习，提升威胁态势感知、风险监测预警和协同处置能力，有效应对网络攻击和重要数据资产安全威胁。技术层面，实施数据分类分级防护，对用户征信、交易记录等高敏感金融数据采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，搭建隐私计算平台，实现数据“可用不可见”，保障跨机构、跨场景数据协同的安全性。管理层面，建立数据安全风险监测与应急响应机制，定期开展数据安全审计与合规检查，防范数据泄露、滥用风险；同时强化员工数据安全意识培训，规范数据操作流程，确保数据资产在全生命周期内的安全可控，全面适配金融监管对数据安全的严格要求。

　　价值落地：推动数据资产运营与流通。运营流通是实现数据资产价值的关键环节，需依托场景创新与平台支撑。资产入表方面，严格按照会计准则要求，将权属清晰、可计量、能产生持续经济利益的数据资产纳入财务报表，按无形资产核算，为后续资本运作提供财务支撑。场景落地方面，拓展多元化价值实现路径：融资端，推广数据资产（如泰安银行千万级智慧停车数据质押项目）、数据资产ABS，通过结构化设计提升信用评级，拓宽企业融资渠道；交易端，依托北京、深圳等数据交易所，合规发行数据产品，探索金融数据资产的市场化交易模式，重点布局公共数据衍生资产、行业分析数据资产等领域；内部赋能端，将数据资产深度嵌入信贷审批、风控建模、产品创新等核心业务，通过数据价值反哺业务升级，形成“资产化—价值化—再优化”的良性循环。

　　生态协同：构建多方联动的支撑体系。数据资产化需政府部门、金融机构、数据交易所、专业服务机构协同发力、共建生态。金融机构应主动对接数据交易所与证券交易所，参与数据标准共建与交易规则制定，提升数据资产的互认度与流动性；引入会计师事务所、资产评估机构、律师事务所，提供审计、估值、法律鉴证等专业服务，强化数据资产化流程的规范性。同时，依托监管沙盒机制，在可控范围内试点数据资产创新业务，积累实操经验；推动跨区域权属互认、统一估值标准的建立，培育成熟的数据要素市场，为金融数据资产化提供良好的生态支撑。