Con el rápido desarrollo de la economía, los datos se han convertido en un nuevo factor de producción y activo estratégico, mejorando la eficiencia y energía para la innovación tecnológica y la actualización industrial en las empresas. La evaluación del valor de activos digitales empresariales (EDAV) es un problema típico de toma de decisiones multiatributo (MADM). Los números difusos vacilantes generalizados (GHFNs) pueden expresar mejor la incertidumbre y la vaguedad de los índices de evaluación, encontrando así amplias aplicaciones en problemas de MADM. En este documento, primero proponemos la distancia de divergencia Kullback-Leibler (K-L) de GHFNs y demostramos sus propiedades matemáticas. En segundo lugar, reconociendo que los tomadores de decisiones a menudo tienen racionalidad finita en problemas prácticos, combinamos la teoría prospectiva acumulativa (CPT) con el método de Evaluación Proporcional Compleja (COPRAS) para proponer el modelo GHF-CPT-COPRAS para resolver problemas de MADM. Simultáneamente, extendemos el método de Importancia de Criterios basado en correlación de distancias (D-CRITIC) al entorno GHF para calcular racionalmente los pesos de los atributos en el problema de evaluación de EDAV. Finalmente, aplicamos el modelo propuesto GHF-CPT-COPRAS al problema de evaluación de EDAV y lo comparamos con los métodos de toma de decisiones GHF existentes para verificar su efectividad y viabilidad. Este estudio proporciona una referencia importante para abordar el problema de evaluación de EDAV dentro de un entorno incierto y difuso, y extiende sus métodos de aplicación en el campo de la toma de decisiones.