CHINA SYSTEM · OPERATING LOGIC
개념을 작동 구조로 읽습니다
모든 데이터가 자산은 아니다
기업 서버에 데이터가 쌓였다고 곧바로 자산이 되는 것은 아니다. 数据资源(데이터 자원)은 기업이 적법하게 보유·통제하고 활용할 수 있는 데이터의 집합을 가리킨다. 数据要素(데이터 요소)는 데이터가 생산과 배분에 투입돼 가치와 생산성을 만드는 경제적 기능을 뜻한다. 数据资产(데이터 자산)은 그중 과거 사건의 결과로 기업이 통제하고 미래 경제효익이 기대되며 원가나 가치를 신뢰성 있게 측정할 수 있는 일부다. 같은 데이터도 통제와 수익모델을 입증하지 못하면 유용한 자원일 수는 있어도 회계자산으로 인정되지는 않는다.
数据产权(데이터 재산권)은 데이터 관련 이익을 보호하고 배분하는 권익 구조이고, 数据知识产权(데이터 지식재산권)은 가공된 데이터 집합을 등록·보호하기 위해 여러 지역에서 시범 운영한 제도다. 数据产品(데이터 제품)은 API·보고서·데이터셋·모델·분석서비스처럼 고객에게 전달 가능한 형태로 가공된 결과물이다. 제품이 거래소에 상장됐다는 사실, 등록증을 받았다는 사실, 회계상 자산으로 인식됐다는 사실은 서로 다른 증거다.
이 구분은 단순한 용어정리가 아니다. 데이터 요소라는 정책표현을 회계자산으로 오해하면 측정할 수 없는 가치를 장부에 올릴 수 있고, 등록증을 소유권 증서로 이해하면 개인정보와 영업비밀 문제를 놓친다. 반대로 법적 권리와 고객계약이 분명한 고품질 데이터 제품을 모두 비용으로만 보면 투자의 경제성을 설명하기 어렵다. 중국 데이터 자산화의 본질은 무형의 정보에 가격표를 붙이는 일이 아니라 통제·권리·회계·거래의 증거를 맞추는 데 있다.
중국은 단일 소유권보다 세 층의 권익을 설계했다
2022년 발표된 이른바 ‘데이터 20조’는 데이터에 물건과 같은 단일 소유권을 곧바로 부여하지 않았다. 대신 데이터 자원 보유권, 데이터 가공·사용권, 데이터 제품 운영권을 구조적으로 분리하는 방안을 제시했다. 같은 데이터에 원자료를 적법하게 보유한 기업, 가공과 분석을 수행한 기업, 완성된 제품을 판매·운영하는 기업의 이익이 동시에 존재할 수 있다는 현실을 반영한 것이다.
권익 분리는 데이터 유통을 가능하게 하지만 책임도 나눈다. 자원을 보유한 기업은 수집 근거와 원천 데이터의 권리를 설명해야 하고, 가공기업은 허용된 목적과 범위 안에서 품질과 보안을 관리해야 한다. 제품 운영자는 구매자에게 제공할 기능·정확도·업데이트·재사용 범위와 사고책임을 계약해야 한다. 어느 한 단계의 등록만으로 앞 단계의 위법이나 다음 단계의 품질책임이 사라지지 않는다.
공공데이터는 더 복잡하다. 정부가 직무 수행 과정에서 만든 행정데이터 자체를 민간기업의 자산처럼 등록할 수는 없지만, 적법한 수권운영을 거쳐 가공된 공공데이터 제품·서비스는 별도 권익과 거래대상이 될 수 있다. 수권기관 선정, 공익적 이용과 상업적 이용의 경계, 가격과 수익배분, 개인정보·보안이 함께 설계돼야 한다. 지방정부가 데이터 공급 건수를 늘리는 것보다 어떤 서비스와 매출, 사회적 편익이 생겼는지를 검증해야 한다.
회계는 데이터의 가능성이 아니라 통제와 측정을 요구한다
财政部(재정부)의 기업 데이터 자원 회계처리 잠정규정은 2024년 1월 1일부터 시행됐다. 새 이름의 독립 자산항목을 만든 것이 아니라 기존 무형자산과 재고자산 기준을 데이터 자원에 적용했다. 기업 내부에서 장기간 사용할 데이터는 무형자산, 통상적인 영업과정에서 판매할 데이터 제품은 재고자산이 될 수 있다. 목적과 통제, 미래효익, 원가의 신뢰성 있는 측정이 모두 뒷받침돼야 한다.
내부 개발비도 자동으로 자산화되지 않는다. 연구단계와 개발단계를 구분하고 기술적 실현가능성, 완성·사용·판매 의도, 미래효익과 자원 확보, 비용의 신뢰성 있는 측정을 입증해야 한다. 시행 전에 비용으로 처리한 지출을 새 제도가 생겼다는 이유로 소급해 자산으로 되돌릴 수 없다. 가치가 커 보이더라도 원가나 경제효익을 신뢰성 있게 측정하지 못하면 인식하지 않고 관련 정보를 공시하는 방식이 가능하다.
재무제표 인식은 가치평가 보고서나 거래소 상장보다 엄격한 내부통제를 요구한다. 데이터의 출처, 수집 동의, 계약상 사용범위, 품질·중복·오류, 갱신주기, 접근권한과 폐기정책이 회계증거와 연결돼야 한다. 데이터가 오래되거나 규제변화로 사용범위가 줄고 핵심고객이 이탈하면 손상 가능성도 검토해야 한다. 장부금액을 키우는 것보다 수익과 비용을 일관되게 추적할 수 있는 시스템이 먼저다. 감사인은 기술팀의 품질지표, 법무팀의 권리의견과 영업팀의 고객계약이 같은 데이터 범위를 가리키는지도 대조해야 한다.
2026년 국가 등록지침은 증거를 표준화했지만 소유권을 확정하지 않는다
国家数据局(국가데이터국)은 2026년 7월 数据产权登记工作指引（试行）(데이터 재산권 등록 업무지침)을 발표했다. 등록 대상·등록 유형·등록 절차·심사기준·등록 효력·등록 시스템의 여섯 영역을 전국적으로 통일하고, 최초·이전·변경·갱신·말소의 다섯 등록 유형을 두었다. 등록은 자발적이며 일반 처리기간은 10영업일이다. 접수 판단 3영업일과 공고 5영업일 등 절차도 명시돼 거래 전 확인 가능한 공통 증거를 만들려는 의도가 분명하다.
등록증은 거래, 재무제표 인식, 금융, 현물출자, 분쟁 해결에서 권익을 보여주는 유력한 증거로 활용될 수 있다. 그러나 행정기관이나 법원이 최종 권리관계를 판단하는 것을 대신하지 않는다. 등록기관이 개인정보 동의, 모든 계약, 제3자의 영업비밀과 데이터 품질을 완전하게 보증하는 것도 아니다. 따라서 ‘등록 완료’를 ‘적법성·소유권·가치 확정’으로 광고해서는 안 된다.
2026년 지침은 지역마다 흩어진 등록체계를 연결하는 중요한 진전이다. 동시에 데이터 지식재산권, 공공데이터 등록, 데이터 제품 등록과 회계상 자산관리 등 기존 제도가 공존한다. 기업은 같은 데이터가 어느 제도에서 어떤 이름과 범위로 등록됐는지 연결하고 중복·충돌을 관리해야 한다. 국가체계의 강점은 표준화와 증거의 누적이지만 실제 법적 효과는 계약·개인정보·영업비밀·부정경쟁 규칙과 함께 판단해야 한다. 이전·변경·갱신·말소가 거래와 동시에 반영되지 않으면 등록부가 과거 권리상태를 보여주는 정적 문서로 남을 수 있어 사후관리 능력도 평가해야 한다.
거래소·등록·금융은 시장을 열었지만 규모와 유동성은 초기다
国家知识产权局(국가지식재산권국)에 따르면 2025년 6월까지 데이터 지식재산권 신청은 5만8,000건, 증서 발급은 약 3만 건이었고 신청 주체의 90% 이상이 기업이었다. 저장성은 2024년 말까지 1만6,900여 건의 증서를 발급하고 관련 활용가치 약 9억6,700만 달러, 금융지원 약 8억9,100만 달러를 발표했다. 제도 확산은 빠르지만 행정 집계의 ‘활용가치’와 실제 현금회수·매매액을 구분해야 한다.
上海数据交易所(상하이데이터거래소)는 2024년 7월 기준 약 3,000개 제품을 상장했고 2023년 장내 거래액을 약 1억6,200만 달러로 밝혔다. 약 2,200만 달러 규모의 데이터 관련 대출 사례도 공개됐다. 거래소는 표준계약·품질·권리·가격·금융정보를 모으는 기반이 될 수 있다. 그러나 상품 수가 거래 건수와 같지 않고, 일회성 관계기업 거래와 외부고객의 반복 구매를 구분하지 않으면 유동성을 과대평가할 수 있다. 공개 가격이 있어도 데이터의 사용범위·갱신주기·구매자 수가 달라 동일상품 비교가 어렵다. 거래소는 권리와 계약의 표준화에는 기여할 수 있지만 지속적인 수요와 재판매 시장을 스스로 만들지는 못한다.
2026년 4월 말까지 데이터 자원 인식을 공시한 중국 A주 상장사는 136곳, 장부금액은 약 5억5,800만 달러였다. 무형자산이 82.42%였고 세 통신사가 전체의 55.46%를 차지했다. 3월 말 데이터 자원 인식을 공시한 비상장기업은 417곳이었고, 이 가운데 지방 국유기업이 337곳이었다. 이들이 공개한 누적 금융지원액은 약 3억800만 달러로, 장부금액이 아니라 은행 신용공여·현물출자 등을 포함한 금융지원 실적이다. 거대한 데이터경제에 비해 회계 인식액은 작고 통신·공공부문에 편중돼 있다는 사실은 자산화가 아직 초기임을 보여준다. 공시기업 수의 증가만으로 민간 데이터시장이 성숙했다고 볼 수 없고 어떤 고객에게 어떤 제품을 팔아 현금흐름을 만들었는지까지 확인해야 한다.
등록증보다 어려운 것은 적법성·가치·현금흐름이다
첫 번째 병목은 적법성이다. 개인정보, 영업비밀, 중요데이터와 제3자의 콘텐츠가 섞인 데이터는 보유하고 있다는 이유만으로 자유롭게 가공·판매할 수 없다. 수집 목적과 동의, 계약상 사용·재판매 범위, 국외 제공, 비식별화와 보안조치를 데이터 계보로 추적해야 한다. 등록이나 거래가 선행 위법을 치유하지 않으며 구매자도 출처와 권리범위를 실사해야 한다. 데이터가 모델학습에 사용됐을 때 원자료 삭제요청이나 계약종료가 파생모델에 어떤 영향을 주는지도 제품 수명주기에서 정해야 한다.
두 번째 병목은 가치평가와 유동성이다. 데이터는 복제할 수 있지만 독점성·정확성·최신성·결합 가능성은 빠르게 변한다. 비용접근법은 미래수익을 놓칠 수 있고 수익접근법은 검증되지 않은 고객과 성장률에 민감하며 시장접근법은 비교거래가 부족하다. 증서와 평가액을 담보로 내세워도 은행은 기업신용, 고객계약, 보증과 현금흐름을 함께 본다. 등록증만으로 독립적인 담보가치가 보장되는 것은 아니다.
세 번째 병목은 거래의 질이다. 관련기업 간 순환거래나 보조금·장부확대를 위한 형식적 매매는 가격발견을 왜곡한다. 거래소가 여러 지역에 분산되면 같은 제품의 중복 상장과 얕은 유동성이 생기고, 서로 다른 등록증의 범위도 비교하기 어렵다. 외부고객 수, 재구매율, 고객집중도, 계약해지와 환불, 데이터 갱신비용을 공개해야 데이터 제품이 일회성 정책사례에서 지속 가능한 사업으로 이동한다.
한국은 데이터에 가격표보다 증거사슬을 먼저 붙여야 한다
한국 기업은 데이터 목록을 만드는 데서 멈추지 말고 수집 근거, 권리자, 처리 목적, 품질, 접근권한, 갱신·폐기, 고객과 현금흐름을 하나의 계보로 연결해야 한다. 중국에서 등록·거래·금융을 추진한다면 한국 본사와 중국 법인의 권리, 국외 접근, 모델학습과 파생제품의 범위를 계약해야 한다. 등록증의 명칭보다 실제로 어떤 데이터를 어느 목적으로 통제하고 판매할 수 있는지가 중요하다.
정부는 등록, 거래, 회계, 개인정보와 산업데이터 제도를 하나의 만능 증서로 합치기보다 서로 검증 가능한 구조로 만들어야 한다. 지방정부는 공공데이터 공급 건수 대신 민간 서비스·반복매출·사회적 편익을 측정하고, 대학·출연연은 개인정보보호 기술, 품질평가와 수익배분을 함께 연구해야 한다. 스타트업에는 데이터 자체 판매보다 안전한 결합·정제·품질검증·권한관리 기술이 더 넓은 기회가 될 수 있다.
금융기관은 등록증과 평가액보다 계약상 권리, 고객집중도, 재구축비용, 규제위반 가능성과 반복 현금흐름을 심사해야 한다. 회계·법률·평가기관은 적법성, 회계 인식과 경제가치를 각각 독립된 절차로 검증하고 서로의 의견을 대신하지 않아야 한다. 데이터 자산화의 목표는 장부를 키우는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 사용과 수익을 늘리는 일이다. 한국은 데이터에 등록증과 가격표를 붙이는 데 집중할 것인가, 아니면 적법한 통제와 반복 수익을 증명할 것인가?