데이터 가치평가 결과의 활용

KDB산업은행에서 데이터 가치평가 모델을 개발하려고 한 목적은 데이터 담보대출을 위한 목적이었습니다. 이러한 목적 외에 데이터 가치평가한 결과를 어떻게 활용할 수 있을까요? 우선 일반적인 가치평가 목적 및 활용에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 가치평가는 기업활동을 함에 있어서 다양한 목적으로 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어보면 ① 양수도(지분, 영업, 자산 등)를 위한 가치평가, ② 합병을 위한 평가, ③ 현물출자를 위한 재산 평가, ④ 재무보고를 위한 공정가치(자산손상, 무형자산 평가 등) 측정, ⑤ 세무상 필요에 의한 평가(상속세 및 증여세법 상 비상장주식 평가, 세무상 영업권 평가 등), ⑥ 청사 시 잔여재산 분배를 위한 평가, ⑦ IPO 등 기업 공개를 위한 평가 등으로 활용되고 있습니다.[1]

데이터 가치평가는 금융지원, 데이터 거래, 전략수립, 재무보고, 현물출자, 청산가치, 세무, 소송, 기타 등 9가지 영역에서 활용 가능할 것으로 생각됩니다. (재무보고의 경우 데이터가 재무상태표의 자산 혹은 부채로 인식이 될 경우 적용 가능할 것입니다.)

① 금융지원: 데이터 기반 금융상품 개발 또는 투자유치

② 데이터 거래: M&A시 데이터 가치, 데이터 매매 시 데이터 거래가격 산정

③ 전략수립: 기업의 가치 증진, 데이터 상품화, 분사, 장기 전략적 경영계획 수립

④ 재무보고: 공정가치(데이터 자산손상, 데이터 자산 평가 등) 측정

⑤ 현물출자: 데이터 또는 데이터 재산권의 현물출자

⑥ 청산가치: 기업의 파산 또는 구조조정에 따른 자산평가, 채무상환계획 수립

⑦ 세무: 데이터의 기증, 처분, 상각을 위한 세무계획 수립 및 세금 납부

⑧ 소송: 데이터 재산권 침해, 데이터 탈취, 채무불이행, 재산분쟁 관련 소송

⑨ 기타: 코스닥 특례상장 등

데이터 가치평가의 목적에 따라 평가방법을 다르게 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 금융지원 목적이라면 보수적인 관점에서 원가접근법을 활용하거나 시장에서 유사한 거래사례를 탐색한 다음 조정하여 적용하는 시장접근법이 적절합니다. 데이터 보유 기업의 경영전략수립 목적이라면, 대상기업이 자체 보유하고 있는 평가방법과 자료를 활용할 수도 있고, 세금 문제와 같이 법적으로 평가를 요구하는 경우에는 신뢰성 있는 평가방법 및 투명한 평가 절차가 요구됩니다. 적합한 평가방법의 적용이 평가결과의 수준을 결정하는 데 핵심이므로, 데이터 가치평가를 수행하기 이전에 평가목적에 적합한 평가방법을 선택하는 것이 중요합니다.

본 글에서 소개하는 데이터 가치평가 모델은 데이터라는 무형자산의 가치를 평가하기 위한 정형화된 프레임워크가 부재한 상황에서, 데이터를 자산으로 인식하여 데이터의 가치를 평가할 수 있는 모델을 개발하여 소개하는 것에 의의가 있으며, 기존의 재무실적 중심의 평가방식이 아닌 데이터 기반의 미래성장성 중심으로 기업을 평가하는 새로운 안목 제시하는데 의미가 있습니다.

해당 데이터 가치평가 모델이 데이터 경제와 금융 활성화의 초석이 되기 위해서는 기술가치평가와 같은 체계가 구축되어야 하며, 데이터 가치평가와 담보설정에 관련한 법적∙제도적 보완이 필수적으로 선결 되어야하는 과제입니다. 특허권과 같이 담보대상 데이터를 특정화하고 담보로써 데이터 가치를 상당기간 보장할 수 있는 법적∙제도적 기반이 마련되어야 할 것입니다. 이를 위해 금융 정부기관 (금융위, 금감원 등), 과학기술 정부기관(과학기술정보통신부 등)의 법률제도 제정을 위한 지원이 필요합니다.

데이터 경제로 발전하는 과정에서 데이터 관련 신규금융상품 및 서비스에 대한 요구가 증가할 것이라 예상되며 이에 대응하여 향후 정부기관-산업계-학계 간 협업을 통한 데이터 가치평가 모델의 정교화 및 고도화에 필요성이 존재합니다.

데이터 가치평가는 일반적인 가치평가와 동일한 리스크를 가지고 있습니다. 가치평가의 객관성을 유지하기 위해 평가자는 이해관계자들이 받아들일 수 있는 다양한 기준과 가정을 두기 때문에 평가자의 주관이 개입될 여지가 크고 이로 인해 완전히 객관적인 가치평가는 불가능합니다.

또한 가치평가는 현 상황에서 바라보는 관점으로 1년 후 동일한 대상을 평가할 때는 미래에 경제 환경 및 시장수요의 변화가 급격하게 발생하여 가치평가에 설정된 가정과 매우 달라질 경우 산출된 평가결과에 차이가 있을 수 있습니다.

데이터는 다른 자산들과 달리 매 순간 새로운 데이터가 수집되고 과거 데이터는 그 가치를 상실할 수 있습니다. 그리고 데이터는 데이터 동인(데이터를 제공하는 자)이 기업 자신인 경우, 고객이 서비스를 이용하면서 제공하는 경우 그리고 외부에서 데이터를 구매하는 경우가 있습니다. 이 데이터 동인이 플랫폼 안에 들어와 있는지가 가치에 영향을 미치는데 데이터 동인이 서비스를 이용하는 고객인 경우 즉, 데이터 주권이 기업에게 없어 고객의 접근 용이성이 높은 경우에는 그 가치가 언제든지 달라질 수 있으므로, 가치평가 후에도 주기적으로 상황 변화를 관찰 후 재평가할 필요가 있습니다.

[1] 이중욱, 김성수 (2021년 9월 20일). 《기업가치평가와 재무실사》. 삼일인포마인. ISBN 9791167840073.

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