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지난 2022년 11월 22일 허타오(河套)선강(深港, 선전∙홍콩)과학기술혁신합작구 선전(深圳) 단지 내에 위치한 선전 데이터 거래소. (사진/신화통신)
중국 정부가 '기업 데이터 자원 관련 회계 처리에 관한 임시 규정'(이하 임시 규정)을 올해 1월 1일부터 정식 시행했다. 데이터 자원의 확인 범위와 회계 처리 적용 규범 등이 명시된 '임시 규정'에 대해 업계 관계자들은 데이터 자산화와 데이터 요소 발전을 촉진하는 중요한 조치라고 평가했다.
'임시 규정'은 기업이 기업 회계 규범의 관련 규정에 따라 데이터 자원의 ▷보유 목적 ▷형성 방식 ▷업무 모델 ▷데이터 자원과 관련된 경제적 이익의 예상 소모 방식 등을 근거로 데이터 자원 관련 거래 및 사항에 대해 회계 인식, 계산 및 보고 하도록 요구하고 있다.
그러나 업계에서는 데이터 자원부터 리스트화할 수 있는 데이터 자산까지 해결해야 할 문제가 많다고 지적한다. 이에 최근 여러 지방 정부는 데이터 자산화 과정을 가속하기 위한 적극적인 행보에 나서고 있다.
저장(浙江)성 재정청은 지난해 12월 5일부터 저장성 표준화 연구원이 제정한 '데이터 자산 확인 작업 지침'을 정식 시행했다. 이는 데이터 자산 확인을 위해 국내 최초로 제정된 성급 지역별 표준으로 건전한 데이터 자산 관리 메커니즘 구축, 데이터 요소 시장화 배치 개혁을 위한 표준 기술 지원을 제공한다는 평가다. 또한 최근 발표된 '하이난(海南)성 데이터 요소 시장 육성 3개년 행동 계획(2024~2026)'은 데이터 자산 회계 전 과정을 중심으로 데이터 자산 리스트화 관리 메커니즘과 실행 가능한 방법을 모색하도록 제안했다.
"데이터 자산화는 ▷데이터 자산 가치 평가 ▷데이터 자산 운용 ▷데이터 자산 유통의 3대 핵심 활동과 관련이 있습니다."
허바오훙(何寶宏) 중국정보통신연구원 클라우드 컴퓨팅 빅데이터 연구소 소장은 데이터 자산 평가의 경우 중국정보통신연구원이 일부 중앙기업(중앙정부의 관리를 받는 국유기업), 은행과 함께 기업의 데이터 응용 시나리오를 위주로 데이터 자산 가치 평가 실천을 진행하고 있다고 소개했다.
데이터 자원의 '리스트화' 추진과 더불어 여러 지역의 데이터 거래소도 데이터 요소의 거래∙유통 촉진에 힘을 싣고 있다.
지난해 12월 29일, 선전(深圳) 데이터 거래소는 데이터 자산화 전문 구역의 설립을 발표했다. 선전 데이터 거래소의 한 데이터 응용 전문가는 "선전 데이터 거래소가 데이터 자산화 전문 구역, 시공간 데이터 구역 등 20개의 데이터 전문 구역을 마련했다"고 말했다. 그러면서 데이터 상품 전용 구역이 사용자가 데이터 제품 및 관련 서비스 기능을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다.
지난해 4월 27일 구이양(貴陽) 빅데이터 거래소 문 앞을 지나는 행인. (사진/신화통신)
이외에도 구이양(貴陽) 빅데이터 거래소는 중국 최초로 전신 데이터 전문 구역을 설립했으며 저장 빅데이터 거래센터는 공업 빅데이터, 산업 금융 빅데이터 등 분야를 아우르는 산업 데이터 유통∙거래 전문 구역의 설립을 발표했다.
중국정보통신연구원의 통계에 따르면 지난해 1~8월 중국에는 53개의 데이터 거래 기관이 잇따라 설립됐으며 운영 중인 데이터 거래 기관에서 1만2천 종 이상의 데이터 상품을 출시했다. 정보통신연구원은 오는 2025년 중국의 데이터 거래 규모가 2천200억 위안(약 40조400억원)을 넘어설 것으로 전망하고 있다.
왕젠핑(王建平) 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 중국금융업관리자문주관파트너는 '임시 규정'의 시행 및 기업 데이터 자원 관련 정보 공개가 강화됨에 따라 자본시장이 기업의 잠재적 가치를 발견하고 기업에 대한 자본시장과 투자자의 인지도를 높일 것이라고 말했다.
장쉬(張旭) 융유(用友)네트워크테크 대형기업 고객 사업군 데이터 최고책임자(CDO)는 "재무적 관점에서 데이터 자산 리스트화는 데이터 요소 이동 작업을 확실히 뒷받침 할 것"이라고 강조했다. 그는 과거 많은 기업이 늘어나는 데이터 수요에 체계적인 대응을 하기 어려워 데이터 자원이 기업의 가치를 높이지 못했을 뿐 아니라 심지어 막대한 낭비를 초래했다고 설명했다. 따라서 데이터 자산 리스트화 작업의 관련 배치가 데이터 자원의 가치를 명확히 하는데 도움을 주며 데이터에 대한 기업의 심층적 개발과 활용에 동력을 제공하고 있다고 분석했다.