数据资源作为新型生产要素，是数字经济时代的核心资源，对经济的转型发展和生产、生活方式的变革起到了重要推动作用。财政部于2023年8月发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”），于2023年12月发布《关于加强数据资产管理的指导意见》，自此，数据的经济价值属性获得官方正式承认，并被纳入主流的财务与资产管理体系。这些规定不仅为数据资源“入表”确认为资产提供了操作规范，夯实了数字经济发展的会计与制度基石，更向企业发出了明确信号：数据能力正在构成企业核心竞争力的关键部分，并将直接体现在财务报表与市场估值之中。
数据资源主要政策及规定
近年来，国家层面密集出台了一系列旨在推动数据资源资产化、释放数据要素价值的重磅政策，其关键节点如下图所示：
商业银行数据资源入表现状
目前，大多数上市银行从组织架构、治理体系到资本化运作，全面深化对数据资源的管理与投入。观察2024年上市银行年报可知，部分银行已从战略高度完成了顶层设计，例如设立高管层直管的数字化转型委员会或直接成立一级部门（如数据金融发展部），集中负责全行数据治理体系的建设、数据资源配置优化及治理效能评估等。在具体实践上，银行的投入已从基础系统建设向数据资源的精细化运营与价值深度挖掘全面跃迁。这包括持续投入巨资升级大数据平台、引入人工智能与机器学习技术以提升数据洞察力，并开展全面的数据素养培训以培育“用数据说话”的文化。
然而，上市银行数据资源入表的整体进度依然缓慢。在42家A股上市银行中，仅有5家银行在其2024年度年报中明确披露了数据资源入表的金额，且金额普遍谨慎，远未能反映其实际投入水平，具体如表1所示。更值得关注的是，截至2025年中期报告，表1中所涉及的银行并未新增数据资源入表金额，进展陷入停滞。此外，部分银行虽已启动相关工作，但未披露具体金额。例如，浦发银行在2024年报中披露 “实现数据资源入账零突破”，却未公开披露具体金额。
表1 单位：万元
在非上市银行中，恒丰银行对数据资源入表情况进行明确量化披露。根据其2024年年度报告，该行披露了“截至2024年12月31日，本行依据财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的规定，确认为无形资产的数据资源的原值为人民币112万元，累计摊销为人民币11万元，净值为人民币101万元。”
商业银行数据资源入表难点分析
数据资源入表是一项系统工程，商业银行在此过程中面临的挑战不仅来自技术层面，更源于法律、财务和内部治理等深层次问题。
入表难点分析
数据权属界定模糊，确权成本高
数据权属的模糊性构成了数据资源入表进程中最为突出的法律障碍，并直接推高了确权的经济成本。数据的虚拟性、非排他性及其近乎零成本的传输复制特性，导致其参与主体多元、权利关系复杂，难以通过传统物权框架进行清晰界定。
虽然《暂行规定》将“企业合法拥有或控制”作为入表前提，但未对数据资产的确权路径作出具体规定。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提及“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，淡化了传统物权中的“所有权”的概念，但缺乏对文内提及的数据持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的具体定义、运行机制及相互关系的实质性规定，未能为市场实践提供进一步的操作指引。
在此背景下，商业银行的权属判断陷入困境：
这种制度层面的模糊性，直接导致了信息披露的空白。从已发布的年报看，尚无一家银行对其数据资源权属情况进行详细披露，这一现象说明，商业银行整体上仍难以清晰判断自身所持有数据的法律权属状态，这无疑严重制约了数据价值的有效释放与财务确认。
价值难以衡量
经济利益流入存在不确定性
从会计准则的角度来看，数据资源入表不仅要满足资产的定义，更要满足资产的确认条件，即“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”以及“该资源的成本或价值能够可靠地计量”。这两个确认条件都与数据资源的价值问题密切相关。然而，数据资源的固有特性使其在这两方面面临严峻挑战：
投入产出比低
内部推动力不足
将数据资源确认为数据资产，对商业银行的数据治理、系统改造提出了极高要求，需要投入大量的人力、物力和财力。然而，与此形成鲜明对比的是，入表所能带来的直接经济效益却十分有限，导致投入产出严重失衡，内部推动动力明显不足。具体而言：
数据治理要求高
跨部门协同机制缺位
尽管在监管与内在需求的双重驱动下，商业银行的数据治理水平已有所提升，但其数据基础仍显薄弱，更深层的组织协同难题成为数据资源入表的又一障碍。这主要体现在数据管理本身与跨部门协作两个层面：
商业银行数据资源入表建议
完善数据权属认定
筑牢银行数据治理体系根基
建议加快数据资源相关法律法规的制定和完善进程，核心是将“数据资源持有权”、“数据加工使用权”、“数据产品经营权”的“三权分置”理论框架，转化为可落地、可操作的具体法律规则，通过明确三类权力的法律内涵与排他性边界，为会计上的“控制”认定提供清晰、权益的法律依据。
在此基础上，建议设立全国统一、权威高效的数据资产登记平台，重点对完成实质性加工处理、具备独立价值的数据产品和经营权实施登记管理。明确登记凭证可直接作为满足会计上“控制”标准（尤其是“排他性”要求）和“经济利益很可能流入”的核心证据，从而为数据资源入表提供关键支持，从根本上破解银行对数据资产“不敢确认”的顾虑。
激活业务价值，推动数据资产
从成本投入向价值创造的战略转型
商业银行应跳出“为入表而入表”的单一视角，将入表工作与银行的核心业务深度融合，通过差异化定位分阶段落地的实施路径，有效化解前期成本压力。在内部宣导中，明确数据治理与入表的前期投入，本质是对银行“数据资本”的基础设施建设投资，其回报绝非仅限于会计报表层面的资产确认，更在于通过数据质量提升，直接赋能精准营销、风险管控、运营效率优化等核心业务环节，这些业务价值才是真正的、更大的投资回报。
在具体实施中，选择高价值、低复杂度领域作为突破口，避免一开始就试图对全行历史数据进行治理。建议优先选择数据基础扎实、业务价值突出、权属相对清晰的场景开展试点，例如在风险管理中银行自主研发的、已产生实际应用的授信评级模型等。此外，银行也可以将资源集中于新的数据产品开发项目。在项目立项时，就将“数据资产化”作为交付目标之一，同步规划治理、确权和成本归集，从而将原本可能产生的高昂沉没成本，转化为可控、可追溯的项目开发成本，实现“开发即资产化”的良性循环。
突破协同瓶颈
贯通数据资产化运营路径
建议银行设立数据资产管理委员会，由行领导牵头，固定成员涵盖数据管理、信息科技、财务会计、风险合规及核心业务条线的负责人。该委员会需被赋予跨部门争议裁决权，核心职责包括：审议并审批全行数据资产目录、裁定数据权属界定与成本分摊争议、统筹规划数据入表工作方案、全面督导入表进度及落地成效。
在执行层面，推行数据产品经理全程负责制。针对每一项计划入表的数据产品，设立专职产品经理，端到端负责从业务需求挖掘、数据开发治理、成本归集核算到最终财务会计入表的全流程。该角色作为负责人，横向协调各职能部门，并对数据资产的价值负责。
同时，银行应编制数据资源入表操作手册，将复杂流程标准化、规范化。手册需将入表全流程拆解为“数据产品识别、合规审查与权属确权、成本归集核算、会计处理及信息披露”等关键流程，并明确每个阶段的主导部门、协同部门、交付物及审批权限。例如，明确“数据确权工作由数据管理部门主导发起，并需经法务部门会签出具合规意见”，最终报数据资产管理委员会备案，从制度层面杜绝权责模糊与协作壁垒。
在技术层面，强化企业级数据中台的核心枢纽作用。通过确立其作为全行唯一权威的数据源和共享通道，从技术架构上强制实现标准统一与接口开放，杜绝“重复采购”与“数据孤岛”现象，为数据资产化提供高质量、可信赖的原料基础。
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