农村中小金融机构

    数据资产管理与应用

    （一）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、数据资产管理、数据资产生产和数据资产应用创新和资产共享方面入手。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，这个大家比较熟知。即从原材料采购、存货管理、生产加工和价值体现等方面。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，在农村中小金融机构，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，需要制定正确的原则、政策、流程、操作规程，确保以正确的方式管理原始数据和信息。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。也需要加大以前年度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“互联网+”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，加强数据管理平台建设。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。

    再有，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。数据资产管理不重在大数据，而重在大分析、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。

    （二）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，其主要包括数字信息、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。外购的数据资产应以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。

    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，更重要的是详细解释数字资产核算背后的大数据。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。

    （三）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，通过充分释放数据的价值帮助农村中小金融机构提升市场竞争力。

    战略经营层面的价值体现。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，命名为“智能观察”。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。

    “大资管”管理的价值体现。“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，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。

    通过分析探索共享数据资产价值。互联网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，就能够创造出更多社会的价值增益，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。

    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。并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，最终协助银行实现全渠道转型。

    银行非现场监测模型的建立。其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、数据建模的手段预警风险，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。

    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，数据增值的未来在于跨界合作，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。

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

    随着“互联网+”的深入，大数据应用将无所不及，未来农村中小金融机构将会在线上与线下形成合力，线上智能化、线下精准化，客户画像与关系利用、实施交互销售、反欺诈风控等方面进行深度应用。

    尽管数据资产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。

    笔者认为，数据到大数据，再到数据资产，是价值升级转化过程，通过数字资产管理、运用与价值体现，创新数据资产计量，实现“数字金融”创新到“数据价值”转变，利用大数据为我们带来的新思维、新发展，与业务场景深度融合，践行普惠金融，实现共享经济新发展，切实助力农村中小金融机构的转型发展。