证券行业数据资产管理体系研究 ——以招商证券为例

一、引言

在数字化加速发展、国际形势复杂多变的当下，企业的发展环境正在进行深刻的变革。由于传统的商业模式已经难以适应动态化的时代需求，所以亟须各券商创新治理方式，并着力发展数字化转型，建立起高效、灵活的管理新模式，为企业筑起一道抵御风险的挡风板（陈德球 等，2022；杨露 等，2025）。2021年10月，习近平总书记在主持第十九届中央政治局第三十四次集体学习时强调：“要把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。”该讲话强调了数据资源作为企业重要新型生产要素的地位，若能对其深入分析并充分利用，将直接影响企业的未来发展方向。

国家大力推进企业的数字化转型以及对数据资源的管理，并对其进行了全面部署。国务院于2022年发布《“十四五”数字经济发展规划》，从国家战略层面推动企业数字化转型。2023年12月，国家数据局发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《公共数据资源登记管理暂行办法》等文件，强调构建以数据为关键要素的数字经济。2025年，财政部出台了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，推动数据资源入表资本化，提升企业资产负债表质量。但在企业的具体实践中，数字化转型后的数据资产管理出现了超乎预期的结果：信息数据孤岛问题普遍存在（杜君益 等，2022）；日立集团旗下的子公司Hitachi Vantara在2023年发布《现代化数据基础架构动态》，指出刚性的数据架构因扩展性不足，无法应对突发需求；非数据驱动型的企业面临着数据管理成本远高于收益的挑战，抑制了企业释放数据价值的积极性（潘爱玲 等，2024）。

针对数据资产管理实践中的各类问题，当前多数研究主要从数据资产自身特性出发进行分析并提出解决方案。例如，李雨霏 等（2020）提出数据在资产化过程中需要构建完整的体系；崔恒志 等（2021）则主张通过搭建数据中台实现资产全生命周期管理。这些研究为本文提供了重要的理论与实践基础，但在揭示证券行业的数据管理问题时仍存在局限性：不同于其他行业的是，证券行业具有高波动性和高风险性，在平台上存在高频交易，并面临监管与合规的压力。然而，现有研究大多聚焦于普适性的框架分析，未能充分考虑证券行业的业务特性和管理需求。

综上所述，本文将以招商银行为典型案例，结合证券行业的特征，追踪其数据资产管理体系的发展过程。本研究旨在回答以下问题：如何完善证券行业的数据资产管理体系以满足券商行业的特殊性。

本文摘自《管理会计研究》2025年第5期，购买纸质刊请点击本链接至微店购买

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