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　　行业作为金融领域数据资产的主要持有者、流转者，其核心生产资料是数据资产。2023年，财政部出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，正式明确数据的资产属性，指出符合条件的数据资源可确认为资产、计入资产负债表，并作为资产进行后续计量等价值管理。这是全球首个针对数据资源制定的专项会计处理规范，也是首次在会计领域提出“数据资产”概念。这一概念的提出为数据价值的长期沉淀提供了可能，推动了数据资源的可视化、可量化、可管理、可追踪。而数据资产入表使数据作为生产资料显性化，成为企业对数据进行投入与管理的重要抓手。金融

　　具体来看，在初始阶段，金融信息服务行业通过简单的数据电子化聚合，将分散的金融数据整合到一起，提供信息服务，从而奠定了行业基础。第二阶段是分析的工具化和平台化，即通过提供强大的图表、统计、建模、回测等功能，将原始数据转化为可视化知识和智能辅助工具，并显著提高商业运营效率。当前，金融信息服务行业正式进入第三阶段，可提供有效、深入的智能洞见，综合大数据和AI技术，使数据资产不再是辅助工具，而是成为驱动行业创新的核心智慧引擎，体现出从“满足需求”跃迁至“创造需求”的新发展特征。

　　金融信息服务行业发展的本质，是撮合信息生产者和使用者，解决信息不对等这一痛点。在发展初期，谁能够更好地组织数据的采集、加工，根据客户的需求形成标准化的产品，谁就能够更快覆盖市场，形成规模效应，获取竞争优势。随着行业发展，在单一市场出现饱和的情况下，通过并购快速获得新的关键市场，实现客户扩充，从而摊薄标准数据产品的研发及技术成本，往往能够有效提升毛利率。例如，伦敦证券交易所集团并购金融数据服务商路孚特，就获得了全球190多个国家和地区的4万多家机构客户；标普全球评级收购道琼斯指数业务板块，由此扩张了欧洲、中东和非洲指数业务版图，客户群体随之拓展，市场份额大幅提升，单位研发运营成本有所降低，较好实现了规模效应。

　　当客户和市场逐渐饱和时，传统的金融信息服务商开始探索新商业模式，并逐渐衍生出以数据资产驱动的模式。数据资产驱动即通过和AI技术挖掘数据资产，在供给侧创造出全新业态的产品或服务，从而在需求侧挖掘出用户自身未曾发现的深层需求，并通过盘点其数据资源禀赋，助其发展新的业务领域或形成合理并购策略。新商业模式的优势在于能够开辟蓝海市场，享受行业先驱的高定价权和超额利润，构建起以技术和数据为基石的动态竞争壁垒。在实践中，明晟（MSCI）通过收购碳市场数据商Trove Research、私募资产数据供应商Burgiss等各类数据公司，从指数提供商转型为提供气候风险建模等前沿解决方案的数智平台，持续创造全球投资者的新需求，就是典型案例。

　　数据具有看不见、摸不着、管不到等特性，这使得企业对数据资产入表犹如雾里看花，难以深入理解并实践，具体体现为如下四点。一是在传统商业模式中，数据主要扮演决策支持角色，仅用于产品的优化、运营效率的提升、营销效能的增长等，被视为短期费用而不是具有长期价值的资产。二是大多数企业仅考虑数据资产入表的财务价值，如提升资产规模、优化财务表现和提升信用评级等，并未将入表工作有效结合数据资源管理或商业模式变革进行统筹。三是财务人员具有天然的谨慎性，数据资产入表可能带来减值、审计、税收等风险，因而许多企业尚在评估或观望中。四是在部分行业尤其是金融信息服务行业，数据标准化程度高，传统商业模式惯性较大，且金融数据本身就具备价值贬损快、非显性消耗、多场景复用等特质，不易符合资产应具有的特征，且不易进行价值分摊，使得数据资产入表、管理更加困难。

　　在金融领域，AI技术被广泛应用在智能投顾、智能客服、风险管理、信用评估等领域，其海量数据处理能力极大提升了服务效率。据腾讯研究院与毕马威企业咨询联合发布的《2025金融业大模型应用报告》，2025年上半年大模型相关中标项目共79个，庞大的金融+AI模型市场造就了巨大的金融AI训练数据需求。而数据作为AI模型的“食物”，目前市场呈现供小于需的场景，这为金融信息服务行业提供了蓝海。金融信息服务行业应因势利导，向新型以数据资产为导向的商业模式转变。一方面，行业的数据相关技术储备较为全面，具有一定的先发优势；另一方面，其接触全市场金融机构，拥有较为全面的行业数据，更加适合作为AI数据资源流转中介。

　　中债估值中心以数据生产线为维度确认资产，将原本隐含在业务流程中的不同数据产品、金融工程模型算法、IT系统工具等，在“无形资产-数据资源”会计科目中计入资产，从而在资产负债表中显性化，实现数据资产入表。这不仅使数据资源在财务上可确认、可计量，更使其成为企业资源分配和经营决策的重要依据。在实现显性化后，企业能够对数据资产进行全生命周期跟踪，包括资产的形成、更新、使用与报废等，显著提升了数据资产的管控精度与运营效率。

　　无论是从理论还是实践来看，数据资产入表不仅实现了数据在财务上的“可见”和“可管”，更通过价值量化与产品创新机制的建立，推动了企业从数据资源管理者向数据资产价值运营者的转型。这一过程强化了企业的核心竞争力，为金融信息行业在高水平数字化竞争中的持续发展提供了坚实支撑。展望未来，随着市场的不断成熟和相关管理制度的持续完善，数据资产价值管理理论也将进一步细化，更贴合行业特性与企业实际。各类企业尤其是金融信息服务商应当以数据资产入表为契机，构建长效价值增长机制，助力行业在数字经济浪潮中实现更高质量的发展。