跟AI学数据资产入表

一、数据资产入表的主要步骤

上海数据交易所编制了《数据资产入表及估值实践与操作指南》，其中对数据资产入表给出了详尽的操作指南。不过，上海数据交易所在该指南中指出，“企业对数据资产认知有限、对数据资产形成路径理解不足、数据资产会计处理存在困难、企业数据资产披露规范和机制不明确、专业服务机构对数据资产认识和理解不足等是目前推进企业数据资产入表和估值的最大挑战”。实践中，确实有很多企业对数据资产入表比较困惑，持观望的态度，或者有入表的意愿但不知从何入手。

这是因为，数据资产入表实际上交织了会计问题和法律问题，看起来仅仅是会计动作的规范化，但实际上涉及到数字化转型、数据合规、数据资产化及证券化等多个方面。为了方便理解，我们从框架上先将其分为三个主要的步骤：合规、入表和增值。

第一是合规，主要是解决数据权属的潜在风险，确保数据持有不受挑战。

第二是入表，主要是按照《暂行规定》及相关企业会计准则进行会计核算。

第三是增值，主要是利用入表的数据资产开展融资、并购、证券化等活动。

严格意义上来说，这三个步骤扩大了数据资产入表的内涵，但不容忽视的是，数据资产入表并非一项孤立的会计活动，它应服务于企业经营活动和数据要素市场培育。通过全局性视角，更有助于掌握数据资产入表的方法论，找准数据资产入表的实践路径，顺利完成数据资产入表并促进企业获取数据要素价值。

二、数据资产入表的步骤详解

1. 开展数据资源盘点

需要注意的是，并非所有数据资源都可以入表，企业宜先进行数据资源盘点，摸清数据结构、数量、类型等情况，同时确定出可以入表的数据资源和不可以入表的数据资源。《暂行规定》确定了三类数据资源可以入表，按照企业会计准则相关规定可以确认为无形资产的数据资源，按照企业会计准则可以确认为存货的数据资源，企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。

根据《企业会计准则第1号——存货（2006）》的规定，存货是指企业在日常活动中持有以备出售的产生品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。存货还需满足两个条件才能予以确认：①与该存货有关的经济利益很可能流入企业；②该存货的成本能够可靠地计量。

根据《企业会计准则第6号——无形资产（2006）》的规定，无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。无形资产还需满足两个条件才能予以确认：①与该无形资产有关的经济利益很可能流入企业；②该无形资产的成本能够可靠地计量。

简单对比不难发现，数据资源作为存货入表，意味着其最终目的是为了出售，如数据交易等；而数据资源作为无形资产入表，意味着其最终目的是为了持续通过数据提供服务。从企业角度来看，数据资产入表的目的都是为了提升企业的市场价值，作为存货入表可能更关注的是短期价值，而作为无形资产入表则可能更为关注长期价值。相对而言，作为存货入表的合规要求更高，因为需要在数据交易中保证安全性及取得交易相对方的信任，同时数据交易过程中数据持有权发生了转移，如果合规链条不完整，有可能陷入非法提供个人信息甚至是侵害公民个人信息罪的刑事责任等风险。而作为无形资产入表的合规要求相对宽松，因为企业仍然掌握数据资源的持有权，能够有效控制数据。但是目前来看，理论与实践存在不一致的状况，前述两家规模最大的亿元级的数据资产入表，均列为“存货”。可见，数据资源作为存货入表还是作为无形资产入表并无绝对的优劣之分，实际上还是应该根据企业是否需要转移数据持有权来确定。如果数据持有权需要转移，则应以存货入表；如果持有权不需要转移，则应以无形资产入表。

2. 开展数据合规，可以在很大程度上支撑企业对数据资源的持有权

根据数据领域现行法律规定，主要从两个方面进行数据合规，《数据安全法》框架下的数据安全保护和《个人信息保护法》框架下的个人信息保护。此外，还需要注意数据的载体是网络设施，因此《网络安全法》相关合规工作也十分必要。

在《数据安全法》方面，合规的重点是识别重要数据，这在数据安全领域始终是较为困难的部分。根据《数据安全法》的规定，国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。鉴于目前为止尚无公开的重要数据目录，企业识别重要数据时，需要结合数据安全相关法律规定、标准指南、行业经验进行综合判断，往往需要引入第三方专业力量，融合内外部视角进行准确判断。

在《个人信息保护法》方面，合规的重点是确定个人信息处理的合法性基础，而这通常是个人信息合规的难点。根据《个人信息保护法》第十三条第一款的规定，合法性基础包括七类：

（1）取得个人的同意；

（2）为订立、履行个人作为一方当事人的合同所必需，或者按照依法制定的劳动规章制度和依法签订的集体合同实施人力资源管理所必需；

（3）为履行法定职责或者法定义务所必需；

（4）为应对突发公共卫生事件，或者紧急情况下为保护自然人的生命健康和财产安全所必需；

（5）为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为，在合理的范围内处理个人信息；

（6）依照《个人信息保护法》规定在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息；

（7）法律、行政法规规定的其他情形。

拥有合法性基础是保证企业能够持有个人信息类的数据资源而不受挑战，合法性基础越坚实，受到挑战的可能性越小。从法律视角看，这七类合法性基础都可以适用于个人信息处理活动，但是其坚实性在实践中存在差别。通常认为，合意产生的坚实性更为牢固，因为通过合意能够明确获得相对人的意思表示，同时在产生权益纠纷时能够出示有效的证据，而单意则仅由企业一方根据法律条款作出判断，在缺乏足够权威的指导的情况下，对抗其他人权益主张的能力有限，证明难度也相对较高。七类合法性基础中只有“取得个人的同意”是具有合意的，而其他六项则缺乏合意的形式。因此，实践中的高标准合规都倾向于建立“取得个人的同意”的合法性基础。从数据资产入表的角度来看，如果需要更为坚实的合法性基础，确保企业持有的正当性、稳定性，也应以“取得个人的同意”作为合法性基础为宜。不过，对于公开数据而言，“取得个人的同意”十分困难。实践中，确定其合法性基础需要具体判断，考虑数据来源、获取方式、使用目的等因素，并结合业务场景作出相应认定。

在数据合规的基础上，企业可以考虑通过数据资产登记的方式进一步确权，以保证数据资产的稳定性。虽然数据资产登记在法律效力、覆盖范围等方面仍有一定的短板，但是从短期意义上来说，数据资产登记是数据要素市场化配置改革的“先手棋”，是推动数据要素市场发展的关键步骤。通过数据资产登记，可以更好地实现数据资产的商品化、市场化、要素化，释放数据要素的新价值。

3. 开展会计核算

根据《企业会计准则——基本准则》第二十一条规定，企业通过盘点、合规形成的数据资源，还必须同时满足两个条件，才可以确认为资产：①与该资源有关的经济利益很可能流入企业；②该资源的成本或者价值能够可靠地计量。《企业会计准则第1号——存货》和《企业会计准则第6号——无形资产》中对“存货”和“无形资产”都规定了这两个需要同时满足的条件。对于数据资源而言，需要确定数据能够产生的成本或者价值，同时需要量化地对这种价值或者成本进行计量。

（1）作为无形资产入表，需区分外购取得、内部开发、持有以提供服务三种情形：

①外购取得：企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，成本包括购买价款、相关税费，直接归属于该无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。

②内部开发：企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。开发阶段的支出，满足《企业会计准则第6号——无形资产》第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。

《企业会计准则第6号——无形资产》

第九条 企业内部研究开发项目开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：

（一）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；

（二）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；

（三）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；

（四）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；

（五）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。

③持有以提供服务：企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《企业会计准则第6号——无形资产》和《<企业会计准则第6号——无形资产>应用指南》等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本。同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确认相关收入。

除了上述情形外，企业利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确定相关收入，符合有关条件的应当确认合同履约成本。

（2）作为存货入表，需区分外购取得、加工取得、出售等情形：

①外购取得：企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。

②加工取得：企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。

③出售：企业出售确认为存货的数据资源，应当按照《企业会计准则第1号——存货》将其成本结转为当期损益。同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确认相关收入。

（3）披露相关会计信息

按照要求，企业应当按照相关企业会计准则及《暂行规定》等，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露。

2023年10月，浙江省温州市大数据运营有限公司的数据产品“信贷数据宝”完成了数据资产确认登记。温州市财政局在通告中称，这是温州数据资产确认登记第一单，也是目前国内有公开报道的、财政指导企业数据资产入表第一单。据介绍，“信贷数据宝”是基于温州政务区块链的“数据资产云凭证”体系研发的数据产品。主要功能是通过个人或企业授权后，在确保隐私和数据安全的前提下，为金融机构提供信贷业务相关的数据服务，以此简化申贷材料和流程，提高授信审批效率和银行核查精准度。

“将数据主体授权信息‘上链’，形成数字资产‘云凭证’，这就有效解决了信息认证、存证、追踪、关联、回溯等方面繁琐性和风险性，实现信贷平均办理时间从之前的近10个工作日压缩到1-2个工作日。”温州市大数据运营有限公司总经理余仰望说。

据统计，自上线以来，“信贷数据宝”对接多家金融机构，共推出贷款产品42项，累计授信673亿元，用信182亿元，惠及用户15.2万。

数据产品：信贷数据宝

数据资产入表，是将企业内部的数据资源以资产的形式计入企业资产负债表中并进行会计处理的过程。随着我国数字经济发展，数据资源已逐渐成为企业的一项重要资产。因此需要将企业拥有或控制的数据资源以及与数据资源有关的交易和事项，包括数据收集、整理、加工、分析和应用等过程中产生的各项资产和负债均纳入财务报表的编报范围，进行相应的会计处理，从而更加真实地反映出企业财务状况、经营成果和现金流量情况。

一、数据资产入表政策背景

2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号，以下简称《暂行规定》）首次明确了数据资源的适用范围、会计处理标准以及披露要求等内容，文件自2024年1月1日起开始实施。从企业视角来看，《暂行规定》首次从政策层面明确了数据资产的确认入表，一方面，使原来只能费用化处理的数据资源开发成本在满足一定条件后可以确认为资产，为报表使用者的决策提供有用信息；另一方面也有助于企业吸引外部融资、优化财务结构、提升公司价值。

表1-1 数据资产入表主要特点

二、数据资产入表流程

目前，企业数据资产入表流程可大致分为数据资产识别、数据资产确权登记、数据资产管理、数据资产价值评估、数据资产会计核算以及数据产品设计开发6个步骤。

图2-1 数据资产入表流程

2.1数据资产识别梳理

数据资产识别梳理是对数据资源进行盘点的过程。首先应对企业所拥有的各类数据资源进行全面的清查和统计，包括数据的种类、数量、质量、分布、使用情况等。其目的是了解企业真实的数据状况，确保数据的完整性和准确性；其次，根据盘点结果识别出具有价值的数据资源，为后续数据资源有效转化为数据资产打下基础。

结合目前实际情况，数据资源范围涵盖企业内部生成的数据、从外部获取的数据以及与企业业务运营相关的所有数据。根据数据的性质和使用方式不同，数据资源可分为原始数据、经加工处理后的数据和其他类型数据等。

表2-1 数据资源的分类

2.2数据资产确权登记

数据资产确权与登记是数据资源转化为数据资产的关键。数据确权关注数据资源的权利属性，在确保数据有序流通利用、保障数据安全、激励数据生产与供给等方面均会产生积极作用。2022年12月19日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”），率先提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，将产权分置作为数据确权的探索方向。

数据资产登记则更侧重于通过法律手段明确数据资源和产品的基本信息和权利归属。数据产权分置的实现需要以数据登记制度为支撑。通过登记和公示数据持有权的主体与客体、数据利用权的授权来源与权限，避免并行持有引发的数据流通和利用失控风险。

目前，已有部分省市及地方政府出台了关于数据资产登记有关的管理性文件，如济南市2021年发布的《济南市数据资源登记和流通试行办法》、广东省政务服务数据管理局2023年4月起草的《广东省数据资产合规登记规则（试行）（征求意见稿）》以及深圳市发改委2023年6月印发的《深圳市数据产权登记管理暂行办法》（深发改规〔2023〕5号）等。但全国层面统一的数据资产登记制度还尚未建立起来，统一且权威的数据登记平台、机构和服务体系也尚未形成。因此，数据资产登记作为一项复杂的系统工程，在经验积累和技术进步的基础上，还应从数据登记对象、登记内容、登记效力、登记技术规范等方面不断完善。

2.3数据资产管理

确权环节后，需要对数据资产进行统筹管理。数据资产管理是一套体系、政策、标准和流程的集合，旨在提高数据质量、促进数据标准一致、加强数据安全和隐私保护。企业通过建立相对完善的数据治理和管理体系，可以有效提高决策效能、提升数据资产价值，为后续会计计量和披露提供有力支撑。

数据资产管理流程一般包括数据治理组织的建立、数据管理制度的建设、数据治理工具的应用以及数据治理过程等关键步骤。建立专门的数据治理组织是数据资产管理的首要任务。数据治理组织主要负责制定数据治理策略、监督执行情况，协调各相关部门之间的数据管理工作，从而有效承接与推动数据资源入表。其次，数据资产管理应以制度建设为基础，包括制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量标准等，来为数据的使用、存储、共享和保护提供明确规范和指导，确保企业可以按照既定规则和流程进行数据资产管理。除了组织建立和制度建设外，随着企业业务场景的不断丰富，数据量以及复杂程度的不断增加，企业还有必要加强先进数据治理工具的使用，以自动化手段更好的满足监控和管理数据资产的现实需求。最后，企业应将数据治理融入到数据收集、清洗、存储、加工、分析等多个细分环节，持续推进数据治理活动，确保数据的准确性和完整性，以实现数据资产价值的有效提升。

2.4数据资产价值评估

数据资产还需要在充分考虑影响其价值的各项因素基础上，对资产价值进行有效衡量与评估。相较于传统资产来说，数据资产具有数据种类多样、价值易变、更加丰富的潜在应用场景等特点，因此其价值评估维度也应该是多元的。目前不同机构和学者对于数据资产的价值影响因素持有不同观点。中国资产评估协会于2019年发布的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（中评协〔2019〕40号），认为数据资产的价值影响因素包括技术因素、数据容量、数据价值密度、数据应用的商业模式和其他因素。其中技术因素通常包括数据获取、数据存储、数据加工、数据挖掘、数据保护、数据共享等。而在中国信通院撰写的《数据资产化：数据资产确认与会计计量研究报告（2020年）》中，认为数据资产的价值影响因素可以划分为数量、质量、应用和风险四个维度，数据的数量和质量是构成数据资产价值的基础因素。

表2-2 数据价值的影响因素解析

企业在综合各项可能影响数据资产价值的因素后，应借助有效的评估方法对资产价值进行评定，为后续数据产品化、服务化定价提供有效参考。根据中评协〔2019〕40号文，目前评估方法主要包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法，每种方法都有其适用性及使用前提。现阶段，数据资产还需要结合具体案例中资产的特性合理选择估值方法。

表2-3 常用数据资产评估方法比较

2.5数据资产会计核算

数据资产会计核算主要涵盖了数据资产的确认、初始计量、后续计量以及数据资产的列报与披露等关键环节。

2.5.1数据资产确认

数据资产的会计确认，即明确哪些数据资源可以推进入表以及这些数据资源归属于什么会计科目。从《暂行规定》的适用范围看，两种类型的数据资源可以推进入表，第一种是满足资产确认条件，可以确认为无形资产或存货的数据资源；第二种是虽然不满足资产确认条件，但由企业拥有或控制、预期能给企业带来经济利益流入的数据资源，可以在企业财务报告中予以披露。即“入表”的数据资源至少应满足以下4个条件：（1）由企业过去的购买、生产、建设行为或其他交易事项形成；（2）由企业拥有或控制；（3）成本或价值可靠地计量；（4）预期会给企业带来经济利益的流入。

对于确认入表的数据资源，按照企业会计准则分别确认为无形资产和存货两个会计科目。

2.5.2数据资产计量

数据资产的计量包括数据资产的初始计量和后续计量。初始计量是针对已经确认会计科目的数据资产，其价值数量首次进行的衡量和确认，主要包括成本归集、收入与成本匹配、按成本进行初始计量列示三步。在数据资产的初始计量中，其成本计量原则有历史成本、重置成本、可变现净值、公允价值和现值等，遵循哪种原则是数据资产定价问题的核心。参照其他类型资产，数据资产在计量中应首先遵循历史成本，在此后的会计评估中遵循公允价值计量原则。

后续计量则是针对数据资产在初始计量后出现增加或减少的变动进行再计量。对于作用于当期即将终结的数据资产，经评估后应以账面净值计入当期费用，从数据资产账户转入有关费用账户。

根据《暂行规定》的相关要求，对于计入“无形资产”科目的数据资源依数据获取方式的不同，在会计确认时可将数据资产分为“外部获取”和“内部产生”两类。外部获取的数据资源确认为无形资产的，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。内部产生的数据资源由于不存在活跃的交易市场，不符合公允价值计量模式，因此可按为达到预定用途发生的实际合理、必要支出进行确认。

并且，内部产生的数据资源研究开发项目的支出应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，由于数据获取和处理的难度，研究价值具有不确定性和高风险特点，或较难形成数据资产，应对其进行费用化处理，于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，由于数据可以带来经济效益并具有高度确认性，有较大可能会形成数据资产，因此对满足资本化的部分确认为数据资源无形资产，不满足的部分费用化计入当期损益。

此外，企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。

对于计入“存货”科目的数据资源，企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。

2.5.3数据资产列报

数据资产的列报是指在企业资产负债表中对数据资产情况进行列报。企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。

2.5.4数据资产披露

数据资产披露是指在企业财务报表附注中对数据资产的具体情况和必要说明进行详细披露。对于确认为无形资产的数据资源，企业应当按照外购无形资产、自行开发无形资产等类别，对确认为无形资产的数据资源相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。对于使用寿命有限的数据资源无形资产，企业应当披露其使用寿命的估计情况及摊销方法；对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，企业应当披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据。

确认为存货的数据资源，企业应当按照外购存货、自行加工存货等类别，对确认为存货的数据资源相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。同时，应当披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法、数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况。

2.6数据产品设计开发

数据资产入表后的产品开发阶段，是将数据资产转化为具体的产品功能和服务，以满足市场和用户需求。首先，需要明确目标用户及其需求，包括了解用户所涉及的业务场景、痛点以及如何通过数据资产的使用来优化或改进其业务流程。产品设计开发阶段，企业一方面应基于用户需求设计相应的数据产品；另一方面，在产品设计时还应考虑数据资产的价值输出，即思考如何通过数据产品化实现数据资产商业价值。除上述两点外，在产品设计开发的过程中还应不断进行数据资产的管理和优化，确保数据资产能够在不同应用场景中发挥更大价值。

数据产品开发完成后，需要在实际业务环境中部署并监控产品性能，调整产品功能以适应实际使用情况，通过收集反馈意见进一步优化产品。并且在整个产品开发和部署过程中，需要对潜在风险进行评估和管理，同时根据数据产品在实际应用中的表现进行后续的计量和价值评估，确保数据产品的有效开发和利用。最后综合上述开发要点，使企业真正地将数据资产转化为具有商业价值的产品，帮助自身提升市场竞争力、提高市场份额。

数据资产入表案例