作为新型生产要素，商业银行正在不断挖掘数据资产的价值，并创新信贷业务模式。

　　据《中国经营报》记者了解，目前全国多地已经落地了数据资产信贷业务，这种创新型贷款可提供更为灵活的融资渠道，解决企业在传统风控模式下抵押物不足的问题。

　　在数据资产信贷业务中，数据扮演着重要角色。不过，值得注意的是，由于数据价值评估涉及确权、定量分析、定性评估等多个环节，这也对银行的风控能力提出了新考验。

　　银行和地方政府积极推进

　　据悉，数据资产信贷业务在全国多地“开花”，银行亦积极参与其中。近日，江西省首笔企业数据资产质押融资落地，该业务由上饶银行股份有限公司向企业数据资产权利人江西盈石信息工程有限公司授信500万元额度质押融资。

　　公开资料显示，建设银行上海市分行与上海数据交易所合作，成功发放首笔基于上海数据交易所推出的数据资产信贷服务产品“数易贷”的数据资产质押贷款。

　　2023年3月，光大银行深圳分行携手深圳数据交易所，成功落地首笔小微企业数据资产增信融资业务，为深圳微言科技有限责任公司提供了1000万元普惠贷款支持。

　　光大银行深圳分行相关负责人在接受记者采访时指出：在对深圳微言科技有限责任公司进行授信审批过程中，光大银行针对经营企业数据资产特点制定了专项评估方案，同时组织第三方专业评估机构与行内同步评估，结果交叉验证，为授信额度审批提供综合参考。

　　德勤中国金融服务业风险咨询合伙人蔡帼娅告诉记者，数据资产信贷业务作为一种创新业务模式。一方面为企业拓展了新的融资渠道，有助于缓解其融资难题。同时，充分利用企业数据这类无形资产，提高了资产使用效率，从而降低了企业融资成本。另一方面，数据资产信贷业务推动了金融行业的创新发展，为银行开拓了新的业务领域。

　　经邑产业数智研究院相关人士指出，对于融资人而言，科技创新型企业通常拥有大量知识产权、专利技术等数字资产，通过数字资产质押贷款，它们可以更加灵活地利用这些资产获得融资，支持企业研发、市场推广等创新活动。供应链金融企业则可以通过数字资产质押贷款优化资金流，提升供应链整体效率，供应链金融企业可以获得低成本资金，进而为供应链上下游提供融资服务。电商平台和互联网企业通常拥有大量用户数据和交易信息，这些数字资产具有很高的价值，通过数字资产质押贷款，电商平台和互联网企业可以更好地利用这些资产获取资金支持，推动业务增长。

　　记者注意到，目前数据资产信贷业务主要有两种，数据资产质押贷款与数据资产融资贷款。经邑产业数智研究院分析，虽然这两种业务都是利用数据资产进行融资，不过二者因自身特点和适用场景不同而各有优劣。

　　“前者优势在于，它通过将数据资产作为质押物，为借款人提供了一种相对明确的担保方式。这种方式对于那些拥有高质量、高价值数据资产的借款人来说可能更具吸引力，因为他们可以通过质押数据资产获得所需的资金，同时保留对数据资产的使用权。此外，质押贷款通常具有较低的利率和较长的贷款期限，这有助于降低借款人的融资成本。数据资产融资贷款的优势是可以根据借款人的实际情况和需求进行定制，包括但不限于信用贷款、担保贷款等，因此更符合市场变化和借款人的个性化需求，也更灵活和多样化。但同时也带来一些挑战，比如，信用贷款的发放通常依赖于借款人的信用记录和还款能力，这可能对借款人的信用评级和还款能力提出较高的要求。担保贷款的发放也需要借款人提供合适的担保物，这可能会增加借款人的负担和风险。”前述经邑产业数智研究院相关人士指出。

　　诸多风险点需关注

　　随着数据资产信贷业务陆续落地，业内关注的是，该业务有哪些潜藏风险，银行如何做好风控？

　　中关村物联网产业联盟副秘书长、专精特新企业高质量发展促进工程执行主任袁帅指出，部分银行可能为了完成授信业务，将数据资产作为附加条件或幌子，而实际上并未真正评估数据资产的价值，或将其纳入风险评估体系。

　　“以数据资产质押贷款为例，质押物最关键的是逾期了能否卖出去。但在实际操作上，数据资产的实际价值如何评估、市场是否认可，这些都值得关注。”某城商行风险管理部人士告诉记者：“我们也在谨慎评估这一业务。”

　　蔡帼娅分析，传统信贷业务与数据资产信贷业务的主要区别在于抵押物性质，数据资产信贷的无形资产使得对其进行价值评估、贷后监控方面更加困难。同时，相比于传统信贷业务的有形资产，数据资产缺乏成熟的交易市场，故促使数据资产的不良资产处置及清收面临更多挑战。

　　前述光大银行深圳分行相关负责人告诉记者，数据资产信贷业务在风控上存在三个难点：一是在抵质押物管控方面，数据资产具有非实体性和可复制性，且权属需要进一步明晰，作为抵质押物，管控有难度；二是在贷中监控方面，数据资产价值波动性较强，贷中实时的价格监测，跌价风险预警难度较大；三是贷后处置方面，数据资产的处置高度依赖数据资产交易市场的发育，然而目前数据要素市场建设尚处于培育初期，如何处置数据资产暂未有标准模式和参考案例。

　　中国数实融合50人论坛智库专家洪勇指出，数据资产价值评估是一项综合考量的过程，包括确权、定量分析、定性评估等多个环节。首先，确认数据所有权和合法性，然后根据数据规模、质量、更新速度、稀缺性等因素量化其经济价值；其次，考察数据对优化业务流程、支持决策、驱动创新等方面的战略意义；第三，还可以参考市场同类数据交易案例来设定公允价格范围，并充分考虑数据隐私保护、安全法规等因素对数据价值的影响。洪勇强调，在数据资产信贷业务中，由于缺乏统一评估标准，各家银行、金融机构在数据资产价值判断时会出现不一致的情况，甚至会导致质押融资过程中的价值误判，进而损害贷款双方利益。另外，无标准化流程也会限制数据资产质押业务的规模化发展。

　　蔡帼娅也提到数据资产信贷业务的贷后管理风险主要是数据资产价值波动带来的风险，表现在其价值易受技术进步和市场变化的影响，导致较大波动，这可能会使抵押物的价值大幅减少，从而增加银行面临的风险。同时，数据资产所有权风险在于其所有权定义不明确，可能引发所有权争议，这对银行在处置抵押物时构成挑战。

　　“数据作为一种特殊的资产，其价值可能会随着市场环境、技术更新等因素的变化而发生波动，从而影响质押物的价值稳定性。此外，数据泄露、数据合规性问题也可能给银行带来重大的法律和声誉风险。”中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力补充道。

　　分析人士指出，考虑到数据资产的特征，银行在开展数据资产信贷业务时，既要有严密的风险防控体系，还要具备高度的数据资产管理能力。

　　此外，数据资产信贷业务的发展还需要一系列政策规范和支持。袁帅建议，首先，政府可以出台相关政策，明确数据资产的定义、权属和流转规则，为数据资产质押业务提供法律保障。其次，政府可以推动建立数据资产交易平台或市场，促进数据资产的流通和交易。此外，政府还可以加大对数据资产相关技术的研发和推广力度，提高数据资产的质量和价值。同时，监管机构也需要加强对数据资产信贷业务的监管和评估，确保业务合规性和风险可控性。

　　蔡帼娅认为，鉴于数据资产可复制性、可共享性、复合性、隐私性等方面的特性，为促进数据资产信贷业务健康发展，需要从法律、技术标准与监管层面同步推进相关政策规范建设。

　　在法律层面，她建议制定专门的数据资产权属、交易流转、质押融资等法律法规，明确界定数据资产的权利归属、权属登记、价值评估和风险防控等规则，为数据资产信贷业务提供坚实的法治保障。

　　在技术标准层面，她建议制定数据资产分类分级、质量评价、价值评估等统一标准和操作规范，规范数据资产的界定、描述和计量，为信贷业务的风险识别和定价提供科学依据。

　　在监管层面，蔡帼娅建议相关部门制定数据资产信贷业务的市场准入，风险管控、信息披露等监管制度，防范道德风险和操作风险哪些券商可以配资，引导行业健康有序发展。