数据资产入表驱动下证券公司净资本风控指标计量规则优化路径探析
数字经济时代，数据资产成为企业价值创造的核心战略资源。对证券公司而言，数据资产不仅是支撑业务创新的基础生产要素，更是驱动价值增长、拓展业务边界的关键枢纽。证券公司积极探索数据资产入表管理，深化数据资产金融服务创新，加速推进数字化转型。在此背景下，如何准确衡量数据资产风险水平，健全覆盖数据资产的全面风险管理体系，成为证券行业稳健发展的关键议题。本文探索完善证券公司数据资产净资本计量规则，旨在提升证券行业数据资产风险管理能力，强化重点领域风险防控效能。
证券公司数据资产入表加速推进：机遇与风险并存
（一）数据资产入表渗透率提升
2024年1月1日，财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）正式施行，对传统财务报表中的资产形态与范围实现了颠覆性革新，为数据资产入表和数据资源管理迈出了关键一步，使得数据资源的价值衡量有了明确的会计账面载体。《暂行规定》明确数据资源满足相关定义和条件的，可以作为资产计入资产负债表中，根据数据资源持有目的、形成方式等不同分别列示为存货、无形资产或开发支出。在账面资本管理层面，进一步规范了数据资产会计计量，准确反映数据相关业务和经济实质。
随着《暂行规定》落地，证券公司积极探索数据资产入表路径，深化数据资源管理，截至2025年6月末，共有7家上市证券公司试点数据资产入表，入表科目均为无形资产，数据资产来源主要为自主研发或外购形成的数据资源，合计金额约2634万元。
对于证券公司而言，在经纪、投资、资管、投行等业务服务开展过程中已沉淀了海量的客户、市场、资产、交易等数据，且近年在监管要求与业务发展需求的双重驱动下，持续加大对信息技术系统的投入力度，强化自身数字化能力建设，已经积累形成大量有价值的数据资源。《暂行规定》施行从财务角度为证券公司数据资产的确权和价值确认提供了指导。证券公司积极推进数据资产入表，量化数据资产和服务价值，有利于优化资产负债结构，全面地反映数据资源对公司财务状况、经营成果等的影响。此外，《暂行规定》引导持续加强对数据资源管理及应用场景等相关信息的披露，也促进证券公司全面审视数据治理架构，重视梳理和优化分散于各业务环节和经营活动中的数据资源，提升数据治理基础和管理水平。
（二）数据资产金融服务模式持续创新
在数据资产入表实践推进的同时，证券行业在监管框架指引下正加速构建数据要素金融服务体系，通过数据资产证券化、跨境交易服务等创新业务模式发挥中介功能和专业优势，推动数据资产价值重构，展现数据要素“资源-资产-资本”价值转化的资本市场力量。
数据资产融资方面，2025年7月31日，全国首单获批的数据资产证券化项目“华鑫-鑫欣-数据资产1-5期资产支持专项计划”首期在深圳证券交易所正式发行，成功验证了数据资产作为质押物开展融资的可行性。
此外，证券公司还通过支持数据商上市融资和债券发行等方式，不断拓展数据资产融资的新渠道。数据资产投资方面，证券公司积极响应《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》“引导和鼓励各类社会资本投向数据产业”“支持数据商上市融资”的号召，通过一级股权市场、债券发行市场、二级市场交易等多种方式，积极投向数据产品相关标的，挖掘数据资产投资价值。
（三）数据资产管理与服务深化过程中风险不断积累
证券公司积极布局数据资产入表和数据资产服务，极大促进了数字金融业务的发展；与此同时，数据资产在入表计量、质押融资、交易服务等环节的风险持续积聚，风险防控始终是监管与业务拓展不可逾越的底线。
数据资产相较传统资产具有权属界定模糊、估值标准不统一、数据的交易活跃度低等特征，证券行业因数据应用需求不断衍生和扩展，数据的产生、应用、流转、存储等各个节点更为复杂，同时监管层面缺乏健全的监督管理机制，使得与数据资产相关的经营业务活动面临较大风险。
首先，面临估值波动的市场风险。因数据资产作为无形资产且缺乏统一的价值评估标准与计量模型，进行估值时，经济收益预测和资产价值调整系数的确定主观性较强，可能受市场环境、技术或政策影响导致价值大幅波动，增加风险敞口。
其次，数据资产管理维护等方面存在较大的操作风险隐患，数据资产采集、存储和使用中可能面临数据治理、安全防护、权限控制、系统运维等环节的操作风险，权属和合规性问题还可能引发法律、声誉及监管风险。
再次，缺乏活跃的二级市场也带来了流动性风险。当前数据资产交易市场交易机制不完善、定价体系不成熟、缺少成熟的转让与退出渠道，导致数据资产可能面临无法以合理价格快速变现。
此外，跨境业务中风险来源受到国际市场、地缘政治、汇率变动等多重外部因素影响，同时不同国别和地区下法律法规体系和金融监管标准不一，加大了风险识别与控制的难度。
从风险管理视角，亟需建立适配的风险管控体系，准确衡量与数据资产及业务活动相关的风险敞口，有效管控新增风险隐患。作为证券行业风险管理的核心监管框架，探讨构建与数据资产风险特征匹配的净资本监管规则，进一步完善以净资本和流动性为核心的风险控制指标体系，是证券行业健全数据资产风险管理体系、强化风险抵御能力的关键路径。
现行净资本风控指标计量规则分析：数据资产特殊性待考量
证券行业针对数据资产的资本监管尚未形成专门的监管框架。在《暂行规定》明确数据资产账面资本计量规则之下，关于监管资本计量方面，主要执行《证券公司风险控制指标计算标准规定》中与无形资产一致的计量规则。在净资本计量中，数据资产归类为无形资产，作为其他资本扣除项100%全额扣除，以更保守地衡量机构的实际资本实力和风险承受能力；在风险资本准备、流动性覆盖率和净稳定资金率的计算规则中均未单独考虑数据资产的风险特征：风险资本准备计提中，因计入无形资产的数据资源不属于业务活动形成的金融资产，不直接作为风险资本准备的计提对象，也未单独设定数据资产相关业务的风险资本准备计提要求；流动性覆盖率计算中，数据资产被排除在优质流动性资产之外；而在净稳定资金率的计算上，将数据资产全部归入“到期日在1年以上资产类别”按照100%比例计入所需稳定资金。
上述指标对于数据资产的计量规则采取“一刀切”全额扣除的绝对标准，未针对性考虑数据资产风险大小和流动性风险特征的复杂性，规则相对武断、弹性不足，难以科学反映数据资产真实风险状况以及和资本的匹配程度。因此，在现行净资本风控指标管理框架下，需要基于数据资产及相关服务业务的风险特征，建立和完善对数据资产的资本计量和指标管理规则，尤其是对于旗下设有境外附属机构的证券公司，在并表监管要求的穿透式监管原则下，亟需立足集团整体风险敞口，加快构建覆盖境内外业务全链条的净资本管理规则，提高风险抵御能力。
境外加密资产风险计量规则借鉴：分级分类监管实践启示
自2022年全球加密资产市场经历价格崩盘、稳定币脱锚、交易平台破产等系统性风险事件后，巴塞尔委员会(BCBS)、欧盟理事会（CoEU）及金融稳定委员会（FSB）等国际标准制定机构相继着手制定了关于加密资产的监管标准，建立了加密资产分类分级管控框架，并根据加密资产风险特征匹配相应监管手段，以强化加密资产的风险管控。
虽然国际标准制定机构的监管框架主要是围绕“加密资产”进行规范，但加密资产属于数字资产的一部分，其与数据资产分别属于数据要素的“数字化表现形式”和“资产化价值体现”的两个不同维度，两者在技术依赖、价值波动、跨域传导、治理复杂等风险特征上均有共同之处。国际监管机构针对加密资产的分类分级管控思路可以为证券行业完善净资本监管框架提供思路借鉴。
以巴塞尔委员会2022年12月发布的《银行加密资产风险敞口审慎监管标准》（Prudential treatment of cryptoasset exposures）为例，该方案基于“同风险、同业务、同监管”原则对加密资产根据风险等级实施差异化监管，根据风险程度的不同确定资本监管层次，同时针对加密资产风险敞口提出了杠杆率、敞口限额、风险管理和信息披露等方面的监管要求。
方案将加密资产分为2组4类，并按照第1a、1b、2a、2b组的顺序，对其实施逐渐严苛的审慎监管要求，以匹配不同资产的风险等级。
图：巴塞尔委员会对加密资产的分类
合格资本和风险覆盖方面，对于分类为第1组（1a/1b）的加密资产，风险相对可控，基本沿用巴塞尔原有框架，但需针对性评估加密资产风险特征；作为合格抵押物，则需要进一步验证代币化资产与传统资产法律权益的同等性及流动性差异；第2组加密资产因高风险适用更严规则，统一按1250%风险权重计量，其中2a组资产以净敞口计算，同时限制对冲（≤65%且跨市场不可对冲），2b组资产对高风险敞口部分直接适用1250%权重，同时设总量不超过一级资本2%的敞口限制。同时针对第二支柱风险管理与监督检查和第三支柱市场纪律部分，巴塞尔规范了银行和监管机构的管理责任与信息披露要求，包括要求银行建立相关政策流程，评估缓释风险；监管机构需审查政策程序，并视情况采取监管措施；信息披露要求方面，要求银行定期披露重大加密资产风险暴露、资本要求和会计分类。
与巴塞尔监管原则类似，欧盟理事会2023年5月批准的《加密资产市场监管法案》（Marketsincrypto-assets）作为欧盟层面加密资产的统一监管规则，也强调“相同活动、相同风险、相同规制”原则，以风险程度为导向的监管方式，对加密资产划分为了资产关联型代币（ART）、电子货币代币（EMT）以及欧盟现行法律未涵盖的其他加密资产三种类型予以规范，并设定差异化监管规则。金融稳定委员会（FSB）于2023年7月发布的《加密资产活动全球监管框架》（FSBGlobalRegulatoryFrameworkforCrypto-assetActivities）同样着重突出了对加密资产监管程度与风险等级的匹配性，支持技术创新的同时关注金融稳定风险。
净资本风控指标计量规则优化建议：风险特征匹配差异化监管
1.树立以数据资产风险程度为导向的差异化监管理念
巴塞尔委员会、金融稳定委员会以及欧盟均一致贯彻相同活动、相同风险、相同规制的原则，数据资产所受到的监管程度需要与其承受的风险一致。在此原则指导之下，证券行业可对数据资产进行分级分类管理。建议参考巴塞尔委员会对加密资产的监管标准，根据数据资产的风险特征划分资产风险等级，执行差异化的监管。例如，从市场风险、流动性风险、信用风险、操作风险及合规风险等方面划分风险等级，具体考虑底层资产关联标的、产品结构、资产价格的波动性、流动性与赎回能力以及法律权属是否清晰、监管的合规性等因素作为划分数据资产风险等级的分类标准；运用在确定资本扣除比例、计入优质流动资产系数、计算所需稳定资金以及确定杠杆率分母计算比例等方面，以风险等级为标准确定计算规则。
2.建立数据资产净资本扣减等级系数
从巴塞尔管理理念来看，预期损失部分可以通过拨备转化为经营成本消化吸收，非预期损失必须通过资本吸收，资本决定了证券公司能够承担的最大风险水平。
现行证券公司的资本监管规则，净资本计算标准中的一个重要指标是资本扣除项。现行规则之下，入表的数据资产全部作为无形资产在净资本中100%扣除，对于流动性较好且法律权属清晰、估值稳定的数据资产类型，全额扣除的标准可能过于严格，不利于鼓励业务创新。
在实施了数据资产分级分类管理的基础上，监管标准可根据不同数据资产类型和风险水平提出不同的资本要求。进行资本扣除计算时，根据风险程度由低到高赋予不同扣除系数，在保障资本质量的同时，提高数据资产的资本利用效率。
3.明确与数据资产服务相关的风险资本准备权重
证券公司持续稳健发展的前提是准确识别、计量风险水平，持有与之相匹配的资本水平，这也是风险覆盖率指标监管的核心要义。在风险资本准备计算表中，应考虑根据所开展的数据资产投资、融资以及金融服务业务的风险特征，确定对应的风险准备计算标准，体现相应资产和业务在市场风险、信用风险、操作风险以及特定风险方面的风险权重大小，提高资本监管标准与风险水平的匹配程度。特别针对操作风险，数据资产在管理维护、防止泄露或滥用及数据安全等方面有不同的管理要求，风险也呈现差异化的特征。
4.进行长短期流动性需求的规则匹配
除了资本约束之外，流动性管理也是金融监管的另一方面重要维度。巴塞尔框架的导向在于鼓励银行保持高质量的流动性资产和长期稳定资金，以应对长、短期市场波动所带来的流动性危机。巴塞尔监管规则明确规定，加密资产中第一组b类资产（1b）和第二组资产（2a和2b）不可视为合格流动性资产。
证券公司流动性风险管理的两个核心指标是流动性覆盖率和净稳定资金率，短期流动性指标流动性覆盖率主要衡量在短期流动性压力环境下的流动性充足情况，长期流动性指标净稳定资金率主要鼓励减少期限错配，增加长期稳定资金来源。
在当前的流动性覆盖率计算中，尚未体现数据资产的短期流动性风险特征，而在净稳定资金率计量中，以100%的标准全额计算所需资金又尚显绝对。不同数据资产对流动性的需求存在不确定性和波动性，也存在短期性和长期性，需要根据资产类型制定相应等级标准，实现安全性、流动性和收益性的协调平衡。
5.引入与数据资产相关的入表集中度管理
巴塞尔委员会对加密资产的风险敞口进行了总量限制，规定第2组加密资产风险敞口总额不超过一级资本的2%，并对超过一定比例的资产提高资本要求。证券行业也应考虑以指标形式限制高风险数据资产风险敞口的过度暴露，可考虑以高风险数据资产入表规模不得超过净资本一定比例的方式，对数据资产进行入表集中度管控，减少因特定对象或领域出现问题而导致的重大损失风险。
6.完善风险治理结构和信息披露
当前证券公司资本监管体系更多侧重于巴塞尔协议中关于第一支柱的内容，而对于第二、三支柱的执行层面要求相对宽泛。针对数据资产需要考虑进一步完善风险评估、资本规划、压力测试和监测报告等相关的风险管理机制，并明确对于数据资产权属、价值认定、风险分类等方面的信息披露要求。
