Финансирование данных: оценка потенциального масштаба ассетизации данных

I. Обзор развития рынка информационных активов

1.1 Наша странаАктивизация данныхНачало пути

В настоящее время строительство китайского рынка факторов передачи данных постепенно выходит на быстрый путь.Еще 31 августа 2015 года Госсовет издал "Набросок действий по содействию развитию больших данных" (Guo Fa [2015] № 50, далее - "Набросок"), в котором предлагалось направить развитие рынка торговли большими данными и провести пилотный проект рынка торговли данными, ориентированного на приложения. С тех пор Центральный комитет Коммунистической партии Китая, Государственный совет и НДРК неоднократно издавали документы, определяющие развитие рынка факторов данных.2022 В декабре 2022 года Центральный комитет Коммунистической партии Китая и Государственный совет издали "Мнения о создании системы баз данных для более полного учета роли факторов данных" (далее - "Двадцать статей о данных"), в которых были определены принципы развития рынка факторов данных и указаны В марте 2023 года Центральный комитет КПК и Государственный совет опубликовали Программу реформирования партийных и государственных учреждений, в которой было четко указано, что будет создано Национальное бюро данных, отвечающее за координацию и продвижение строительства системы баз данных, координациюинформационный ресурсИнтеграция, совместное использование, развитие и применение, а также скоординированное продвижение цифрового Китая, цифровой экономики, планирования и строительства цифрового общества и т.д.Создание Национального бюро данных означает, что развитие рынка данных перейдет от предыдущих руководящих документов в принципе к конкретной реализации посадки, китайский рынок факторов данных на быстром пути.

Что касается процесса перемещения элементов данных из ресурсов в активы.Развитие рынка дата-факторов можно разделить на три этапа, к которым по порядку относятся ресорсинг данных, активизация данных и капитализация данных (PwC, 2022; ICTA, 2023).подбор ресурсов данныхЭто процесс превращения неорганизованных и хаотичных исходных данных в упорядоченные и полезные информационные ресурсы.Активизация данныхОна заключается в том, чтобы брать ресурсы данных в качестве отправной точки, обрабатывать и развивать их в соответствии с установленными сценариями применения и бизнес-целями, а также формировать продукты данных, которые могут применяться или продаваться предприятиями.Капитализация данныхЭто процесс наделения активов данных более финансовыми атрибутами на основе ресурсного обеспечения и активизации данных, например, они могут быть использованы в качестве залога для финансовой деятельности, такой как кредитное финансирование. В настоящее время Китай находится на этапе, когда данные превращаются из ресурсов в активы, и развитие китайского рынка факторов данных на этом этапе характеризуется следующими особенностями:

Один из них заключается в том, что данные уже могут приносить значительную экономическую выгоду.По данным Национального промышленногоинформационная безопасностьСогласно отчету "China Data Element Market Development Report (2021-2022)", опубликованному Центром исследований развития и Школой менеджмента Гуанхуа Пекинского университета в ноябре 2022 года, элементы данных позволили промышленным предприятиям увеличить рост бизнеса в среднем на 41,18%, повысить производительность в среднем на 42,8%, сократить цикл разработки продукта в среднем на 15,33% и увеличить использование энергии в среднем на 10,19%. в среднем на 10,191 TP3T.

Во-вторых, сформировался рынок торговли элементами данных.Согласно нашему отчету "Анализ возможностей национальных торговых платформ данных и бизнеса коммерческих банков"[1], опубликованному в апреле 2023 года, по состоянию на февраль 2023 года, согласно неполной статистике, в стране существует 40 торговых платформ данных, в которых участвуют более 30 провинций, муниципалитетов или регионов, и в соответствии с целями и позиционированием каждой биржи данных первоначально были сформированы международный центр торговли данными, биржи данных национального уровня, центры торговли данными регионального уровня и платформы торговли данными отраслевого уровня. В соответствии с целями и позиционированием каждой биржи данных изначально была сформирована иерархическая структура, состоящая из международного центра торговли данными, биржи данных национального уровня, центра торговли данными регионального уровня и торговой платформы данных отраслевого уровня.

В-третьих, постепенно идет процесс ввода данных.9 декабря 2022 года Министерство финансов ("Минфин") выпустило Временные положения по учету информационных ресурсов предприятия (Exposure Draft), в которых рассматривается вопрос об адаптации соответствующих стандартов бухгалтерского учета предприятия к учету информационных ресурсов в таблице на данном этапе. Между тем, в соответствии со способом реализации экономических выгод в бухгалтерском учете, информационные активы предприятия далее подразделяются на две категории, а именно "информационные ресурсы, используемые внутри предприятия" и "информационные ресурсы, продаваемые предприятием за пределами предприятия". В последние годы акционерный банк [2], Гуйянская биржа больших данных [3] и другие компании также пытаются продвинуть активы данных в таблицу через оценку данных.

Согласно нашему предыдущему исследованию [4], свойства данных как важного класса факторов производства были признаны различными сторонами.Согласно определению, приведенному в Стандартах бухгалтерского учета для коммерческих предприятий, актив - это ресурс, который образовался в результате прошлой операции или события на предприятии, находится в собственности или под контролем предприятия и, как ожидается, принесет предприятию экономические выгоды. В настоящее время в Китае не существует официального, единого определения активов данных. Исходя из зарубежного опыта, Национальный институт стандартов и технологий (NIST) определяет активы данных как любой объект, состоящий из данных, включая системы, приложения, базы данных, документы, веб-страницы и сервисы данных на основе приложений [5].

1.2 Проблемы, связанные с активацией данных

Активизация данных, как правило, характеризуется тем, что данные могут не только создавать ценность для субъекта, генерирующего данные, но и многократно использоваться более широким кругом субъектов после того, как данные окажутся в обращении, что в полной мере обеспечивает их ценность как актива.Поэтому упорядоченная циркуляция данных является важным стержнем для повышения энергетического уровня активации данных. С точки зрения циркуляции и использования данных активизация данных в настоящее время сталкивается со многими проблемами:

Во-первых, система данных на высшем уровне еще не доведена до совершенства, и наличие нечетких прав собственности на данные и несовершенная система классификации и классификации данных является самой большой проблемой на пути к активизации данных.2 декабря 2022 года Центральный комитет Коммунистической партии Китая (КПК) и Государственный совет опубликовали Двадцать статей о данных, в которых говорится, что юридические права, связанные с данными, включают право на владение ресурсами данных, право на использование обработки данных и право на эксплуатацию продуктов данных. Хотя в "Двадцати статьях о данных" еще нет подробных правил определения прав собственности на данные и разделения собственности, они призывают уделять приоритетное внимание продвижению активов данных, чтобы изучить глубину и широту их использования в экономическом производстве.

Во-вторых, права на поток данных, применение данных иБезопасность данныхТехнологии все еще нуждаются в дальнейшем совершенствовании, чтобы создание и внедрение систем, связанных с данными, можно было гарантировать с помощью зрелых и богатых технологий.Отсутствие технологии подтверждения данных препятствует защите соответствующих интересов всех видов субъектов права в потоке данных, отсутствие технологии применения данных не способствует полному раскрытию ценности данных, а отсутствие технологии безопасности данных увеличивает риски и препятствия в потоке данных и снижает готовность субъектов данных предоставлять данные.

В-третьих, и этот вопрос находится в центре внимания данной статьи, это то, как определяется ценность данных.Самое большое различие между активом и ресурсом заключается в том, что актив может приносить организации экономические выгоды. И как измерить экономические выгоды, которые приносят данные, т. е.Оценка активов данныхИ как достичь консенсусной цены сделки (т.е. помочь обеим сторонам договориться об оценке данных) в процессе транзакции - это ключевая тема, которую необходимо рассмотреть в отношении того, как данные могут быть дополнительно расширены извне.Следует отметить, что справедливая стоимость - это цена, которую участник рынка получил бы за продажу актива или заплатил бы за передачу обязательства в ходе упорядоченной сделки, совершаемой на дату оценки, и что оценка активов, содержащих данные, приведенная ниже, относится к оценке их справедливой стоимости.

Система, связанная с данными, должна быть уточнена национальными регулирующими органами посредством законодательства, выпуска нормативных документов и т.д.; развитие технологий, связанных с данными, также требует времени; а сложность определения стоимости активов данных приводит к сложности формирования цены на данные, что напрямую приведет к блокированию оборота и торговли данными.

В настоящее время существует множество трудностей с оценкой активов данных:

С одной стороны, ценность данных трудно измерить напрямую. Во-первых, невозможно напрямую определить ценность данных с точки зрения самих данных.Ни размерность, ни объем данных не могут напрямую определить вклад данных в анализ данных, а количество записей в данных играет некоторую непосредственную роль в измерении данных на уровне клиента, но не определяет качество данных. Например, асимметричные наборы данных с неравномерным распределением данных менее ценны для анализа данных. Кроме того, такие проблемы, как разреженность данных, могут привести к большим объемам и количеству данных, но не имеют большой ценности для практического применения.Во-вторых, с точки зрения использования данных, в статистической базе отсутствует методология количественного сравнения данных.В классической статистической системе система оценки моделей является более полной, и существует множество показателей оценки моделей. В отличие от этого, из-за отсутствия показателей оценки качества данных некоторые из существующих показателей не могут играть роль в измерении качества данных, например, коэффициент инфляции дисперсии (VIF) предназначен только для решения проблемы мультиколлинеарности конкретных данных; информационная матрица Фишера содержит количество информации о том, что данные могут быть использованы для оценки параметров, но она предназначена только для оценки конкретных параметров и не может измерить ценность всех данных; системы глубокого обучения и обучения с подкреплением будут использовать такие методы, как увеличение данных [6] для повышения ценности всех данных. Для оценки и не может измерить ценность всех данных; фреймворки глубокого обучения и обучения с подкреплением используют такие методы, как увеличение данных [6], чтобы увеличить объем данных и, таким образом, улучшить производительность модели, и, более того, им не хватает метрик оценки данных.В-третьих, отсутствует справочная система для сопоставления стоимости активов данных с валютами.Даже если у нас есть метрика ценности данных, ее сопоставление с денежной мерой все еще не поддерживается справочной системой, т. е. отсутствует связь между метрикой ценности данных и денежной мерой.

С другой стороны, при косвенной оценке активов данных с помощью различных методов оценки трудно достичь консенсуса между сторонами. Во-первых, с точки зрения спроса и предложения данныхВ настоящее время большинство внутренних операций с данными основано на двустороннем "одноранговом" сопоставлении, и поставщики данных, основываясь на исходной точке своих собственных активов данных в таблице, могут иметь тенденцию переоценивать стоимость активов данных. Для пользователей данных ценность данных отражается в расширении их деловых возможностей, а эффект расширения данных для бизнеса до приобретения данных весьма неопределенный, поэтому они склонны недооценивать стоимость активов данных.Во-вторых, с точки зрения отраслей, в которых используются данныеВследствие различий в потребностях и методах использования в разных отраслях будут различия в воспринимаемой добавленной стоимости одних и тех же данных. Например, данные о личном потреблении клиентов имеют высокую прикладную ценность для Интернета и финансовой индустрии, в то время как в традиционной обрабатывающей промышленности они имеют ограниченную прикладную ценность.В-третьих, с точки зрения отраслей, в которых были созданы активы данныхАктивы данных создаются по разным ценам. Например, в индустрии электронной коммерции большой объем пользовательских данных может быть получен в ходе деловых операций по низкой цене, в то время как геологоразведка и государственные данные требуют больших затрат в процессе сбора и обобщения. Кроме того, классические методы оценки, такие как затратный метод, сталкиваются с определенными ограничениями при оценке активов данных.

1.3 Принципы учета активов данных

2022 9 декабря Министерство финансов ("Минфин") выпустило "Временные положения по учету ресурсов данных предприятия (эксп. проект)" ("Временные положения").Сфера его применения включает порядок учета ресурсов данных, которые признаются предприятием в качестве категории активов, таких как нематериальные активы или запасы, согласно соответствующим положениям стандартов бухгалтерского учета предприятий, а также порядок учета ресурсов данных, которые находятся в законном владении или под контролем предприятия и, как ожидается, принесут предприятию экономические выгоды, но не признаются в качестве актива в связи с тем, что они не удовлетворяют условиям признания активов согласно соответствующим положениям стандартов бухгалтерского учета предприятий.Временные положения разъясняют, что на данном этапе учет информационных ресурсов должен осуществляться в соответствии со стандартами бухгалтерского учета предприятия и далее подразделяться на две категории, а именно "информационные ресурсы для внутреннего использования предприятием" и "информационные ресурсы, реализуемые предприятием за пределами предприятия", в соответствии со способом реализации экономических выгод для целей бухгалтерского учета. (b) ресурсы данных, используемые предприятием для внутреннего пользования, и ресурсы данных, реализуемые предприятием для внешнего пользования.

Ресурсы данных, используемые на предприятииНематериальные активы должны признаваться в качестве нематериальных активов в соответствии со Стандартом бухгалтерского учета для коммерческих предприятий № 6 - Нематериальные активы (Caijing [2006] № 3, далее - "Стандарт нематериальных активов"). По способу приобретения они могут быть классифицированы как нематериальные активы, разработанные самим предприятием, нематериальные активы, приобретенные на условиях аутсорсинга, и нематериальные активы, приобретенные другими способами, включая обмен неденежными активами, реструктуризацию задолженности, государственные субсидии и нематериальные активы, приобретенные в результате объединения компаний. Нематериальные активы определены в Стандарте по нематериальным активам [7] как идентифицируемые неденежные активы, принадлежащие предприятию или контролируемые им, которые не имеют физической формы. Для признания нематериального актива необходимо соблюсти "критерии идентифицируемости"[8] и определить, что "существует вероятность того, что экономические выгоды, связанные с нематериальным активом, будут получены предприятием" и "стоимость нематериального актива может быть надежно оценена". Стоимость нематериального актива может быть надежно оценена".

Ресурсы данных для внешних операций предприятияЗапасы признаются в соответствии со стандартом бухгалтерского учета для коммерческих предприятий (ASBE) № 1 - "Запасы" (Caijing [2006] № 3, далее - "Стандарт инвентаризации") и могут быть классифицированы как запасы, полученные собственными силами, запасы, полученные от сторонних организаций, и запасы, полученные другим способом, в зависимости от метода приобретения. Запасы отражаются в учете в соответствии с методом их приобретения. В соответствии со Стандартами инвентаризации[9] запасы определяются как готовая продукция или товары, предназначенные для продажи в ходе обычной деятельности, незавершенное производство, а также материалы и принадлежности, потребляемые в процессе производства или оказания услуг. Для признания запасов необходимо определить, что "существует вероятность того, что экономические выгоды, связанные с запасами, будут получены предприятием" и "стоимость запасов может быть надежно оценена".

Следует отметить, что во Временных положениях указаны стандарты учета, применимые к активам данных, однако учет активов данных является лишь одним из многочисленных сценариев применения оценки активов данных. Помимо учета, необходимого в процессе внесения активов в таблицу, оценка справедливой стоимости активов данных будет иметь большее значение для эффективного и бесперебойного потока и использования данных, а также является необходимым условием для создания открытого и активного рынка торговли. Поэтому в следующем разделе основное внимание уделяется применению различных методов оценки активов данных в процессе признания стоимости активов данных.

II. Анализ методов оценки информационных активов

Стандарт бухгалтерского учета для коммерческих предприятий № 39 "Оценка справедливой стоимости" (2014) ("AS 39") гласит, что методы оценки, используемые предприятием для оценки соответствующих активов или обязательств по справедливой стоимости, в основном включают рыночный подход, доходный подход и затратный подход. затратный подход. Предприятия должны оценивать справедливую стоимость, используя подход, который соответствует одному или нескольким из этих методов оценки [10].Китайская ассоциация оценки активов (2020) утверждает, что методы оценки стоимости активов данных включают три основных метода и их производные, а именно: метод затрат, метод доходов и рыночный метод.Мы подробно проанализируем преимущества и недостатки, а также практическое применение трех базовых методов оценки активов данных и предложим направление развития технического подхода к оценке активов данных на основе базовых методов.