案例名称

基于成本法的数据资产估值创新案例

案例简介

中信银行围绕数据资源入表与数据价值运营管理，探索基于成本法的数据资产估值计量路径，形成“明确业务场景、血缘关系分析、单项成本估算、数据成本分摊、相关成本归集”五步法。项目追溯数据加工链路，核算表级人力、存储和计算成本，再结合数据引用次数、服务次数、表数据量等因素逐层分摊。在零售代发营销场景中，将业务标签、底层数据表和成本计量贯通，为数据资源入表、成本精细化管理及数据价值评价提供实践参考。

创新技术/模式应用

一、场景牵引，明确计量边界。区分原始数据、数据资源和数据资产，以符合资产定义且满足资产确认条件的数据资源为计量对象，从能够带来经济利益流入的业务场景切入，覆盖业务提升和成本管控两类场景。

二、血缘追溯，落实表级计量。沿数据加工完整链路梳理场景涉及的数据集合，建立业务标签与底层数据表的关联，逐表估算人力、存储和计算成本；结合首次开发、累计维护及占用空间等信息，按计量用途明确成本统计期间。

三、多维分摊，解决共享成本归属。针对同一数据表支撑多个场景的情况，结合数据引用次数、提供服务次数、表数据量等维度计算分摊系数，沿数据链路逐层分摊成本，使共享数据投入能够归属到具体业务场景。

四、统一归集，衔接数据与业务。将分摊后的相关成本按场景统一归集，形成场景级成本计量结果，把业务场景、数据集合、表级成本与分摊过程贯通，为数据资源入表及精细化运营管理提供成本依据。

五、业务验证，推动方法落地。在零售代发营销中，依据历史代发时间预测下一次代发日期，于工资发放前两天推送产品，运用相关客户标签追溯数据来源，并对营销触达与未触达客群的AUM表现进行对比分析，将五步法嵌入具体业务实践。

图1 基于成本法的数据资产估值计量五步法

项目效果评估

一、入表规模扩大，量化成果可核验。以年报披露的本行数据资源入表结果作为实践支撑，2025年末确认为无形资产的数据资源原值较2024年末增长约228.5%，具体对比如下。

二、计量路径在典型场景贯通。围绕零售代发营销1个典型场景、5项业务标签，衔接5个计量步骤，将数据加工链路与人力、存储和计算成本关联。通过表级估算、逐层分摊和场景归集，为解决数据价值难量化、共享成本难归属等问题提供可追溯的计量依据。

三、形成客群对比的业务评价口径。以营销触达、未触达2类客群的客户AUM月日均户增量为对比指标，衔接数据投入与业务表现，为判断预期经济利益流入提供依据；持续完善价值评价指标和归因方法，区分数据资源、营销资源及其他因素的贡献。

数据口径与来源：中信银行《2025年年度报告》（A股）第262页附注16“无形资产”；增量、增幅按披露金额计算。2024年末为前期比较基准，2025年末为阶段性披露结果。上述规模不代表本项目执行期全部增量或独立贡献，亦不等同于新增收入、利润。

责任编辑：佟桃梨