Witamy w czwartym już wpisie z serii „Powrót do przyszłości TP”, w której podsumowujemy najważniejsze wnioski z WU Global Transfer Pricing Conference 2023. Jeśli ktoś nie miał jeszcze okazji zapoznać się z poprzednimi wpisami z serii to gorąco zachęcamy („Powrót do przyszłości w TP” – kluczowe wnioski z WU Global Transfer Pricing Conference 2023, „Powrót do przyszłości TP” – Inflacyjny płaskowyż, a ceny transferowe oraz „Powrót do przyszłości TP” – Kryptoaktywa a ceny transferowe). W tym wpisie poruszymy problematykę tzw. Big Data w cenach transferowych.

Czym jest Big Data

Big Data definiowane jest jako zbiór danych o dużej objętości, różnorodności, złożoności i zmienności, który jest stale powiększany poprzez napływ danych w czasie rzeczywistym. Istotą Big Data jest fakt, iż ze względu na objętość oraz złożoność danych ich analiza wymaga zastosowania zaawansowanych i innowacyjnych metod i technologii takich jak np. sztuczna inteligencja.

Big Data w przedsiębiorstwie – czyli jak można wykorzystywać duże zbiory danych

Big Data może mieć wiele różnych zastosowań biznesowych. Niektóre przedsiębiorstwa np. Meta (właściciel Facebooka) wykorzystują zbierane dane jako jeden ze swoich produktów i odsprzedają je na rzecz innych podmiotów, które wykorzystują je między innymi do profilowania klientów na potrzeby marketingu. Inne przedsiębiorstwa wykorzystują Big Data na potrzeby wewnętrzne. Na przykład Netflix wykorzystuje dane o preferencjach użytkowników w celu doskonalenia algorytmu proponującego kolejne produkcje do obejrzenia czy też tworzenia modeli historii, które są najchętniej oglądane. W niektórych sektorach Big Data może stanowić także barierę wejścia na rynek i stanowić wartość komplementarną do posiadanych aktywów. Przykładem takiej firmy jest Tesla, w której posiadane przez to przedsiębiorstwo dane o decyzjach kierowców w różnych sytuacjach na drodze stanowią podstawę funkcjonowania autopilota. Konkurencja Tesli w branży automotive nie posiada takich danych co stanowi dla nich istotną barierę wejścia na rynek samochodów autonomicznych.

Zbiory danych – wartość niematerialna czy zwykły towar

Biorąc pod uwagę charakterystykę Big Data w debacie podczas konferencji pojawiły się dwie koncepcje ich klasyfikacji na potrzeby cen transferowych. Część panelistów i uczestników konferencji wskazywała, iż Big Data należy traktować jako towar/zasób naturalny. Jednym z argumentów za takim podejściem było wskazanie, że wartość danych tak jak i zasobów naturalnych kreowana jest przez ich odpowiednie przetworzenie, a nie samo pozyskanie. Druga cześć obecnych wskazała, iż Big Data spełnia definicję wartości niematerialnych z wytycznych OECD o cenach transferowych i tak powinny być one klasyfikowane.

Wycena transakcji, których przedmiotem jest Big Data

Problematyka wyceny transakcji, których przedmiotem jest Big Data jest ściśle związana z kwestią ich przeznaczania i klasyfikacji na potrzeby cen transferowych. Podchodząc do wyceny Big Data należy zastanowić się jaka jest ich rola w danym przedsiębiorstwie w kreowaniu wartości, czy są to dane przetworzone czy nie, czy są unikatowe czy nie. Tylko dzięki szczegółowej analizie i prawidłowemu ich określeniu można wybrać właściwą metodę ich wyceny – czy podchodzić do Big Data jak do wyceny transakcji towarowych czy jak do wartości niematerialnych.

Podsumowanie

Rola Big Data w biznesie rośnie z każdym kolejnym rokiem. Poszczególne przedsiębiorstwa posiadają coraz nowocześniejsze technologie do ich analizy, co zwiększa rolę danych w kreowaniu wartości produktów i usług oferowanych przez międzynarodowe korporacje. Wraz ze wzrostem znaczenia Big Data dla biznesu coraz poważniejsza staje się kwestia ich odpowiedniej wyceny na potrzeby cen transferowych.

Zachęcamy do dalszego śledzenia serii „Powrót do przyszłości TP”.