资产量化是指通过数学模型、统计分析和计算机技术，将各类资产的特征、价值和风险转化为可测量、可比较的数值指标的过程。其核心在于运用数据驱动的方法，消除主观判断的不确定性，实现资产管理的科学化和精准化。

资产量化的定义之所以强调数学模型和数据驱动，主要基于以下三方面依据：从金融实践看，现金流折现法、蒙特卡罗模拟等量化方法均需依赖数学模型将未来收益、风险等抽象概念转化为现值或概率分布等可计算指标。例如现金流折现法需建立未来现金流预测模型，并选取适当的折现率进行现值计算，这整个过程就是典型的数学建模过程。现代资产管理已进入大数据时代，相对价值评估法等手段必须处理海量市场数据，通过市净率、市盈率等量化指标横向比较资产价值，这种基于数据而非经验的分析方式显著提升了决策客观性。财政部2024年印发的《关于加强数据资产管理的指导意见》明确指出，要"依法合规推动数据资产化"，将数据资源通过量化方法确认为资产，这从制度层面确立了数据驱动在资产量化中的核心地位。

具体到操作层面，资产量化可分为三个层次：基础层是物理量化，如固定资产通过成本法量化其重置价值；中间层是价值量化，如采用收益法计算无形资产带来的超额收益；最高层是风险量化，如通过VaR模型度量投资组合的市场风险。这三个层次共同构成完整的量化体系，但都需依托数学模型实现从具体到抽象的转化。以企业股份制改造中的资产量化为例，需先通过评估技术将经营性房屋、设备等实物资产转化为货币价值，再按既定方案量化为职工持股比例，整个过程严格遵循"评估-建模-量化"的技术路径。

需要特别说明的是，资产量化并非否定专业判断的价值。正如国际财务报告准则（IFRS）所强调的，量化过程中仍需结合行业特性、经济环境等非量化因素进行综合判断。但量化提供的标准化数据平台，使不同资产、不同时期的比较成为可能，这正是其在现代资产管理中不可替代的价值所在。随着人工智能技术的发展，资产量化正从静态评估向动态预测演进，但其以数学模型和数据驱动为核心的本质特征将持续深化。