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數據資產入表解決方案

高效數據資產入表規劃,專業數據合規,精確成本分攤,釋放數據價值,助力國央企和上市公司一站式數據資產入表。

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數據資產入表如何推動落地?最重要的3步要走好走穩!

時間:2023-10-11來源:互聯網瀏覽數:414

數據要素:財務報告的新燃料和資本市場的新引擎

在當前數字化的浪潮下,數據已經成為勞動、土地、知識、技術以后的第五大生產要素,“數據就是資源”已成為共識。當下,各行各業的企業正逐步擁有屬于自己的數據資產,作為寶貴戰略資源,如果不能反映到財務報告上面,會計報表的公允性和反映企業狀況的能力便無法充分展現。 數據資產入表,對會計決策有效性、資本市場有效運轉都具有舉足輕重的作用。


靴子落地,政策明確要求數據資產納入會計報表

數據資產入表是指企業可將符合會計準則要求的內部使用的數據資源確認為無形資產,日常活動中持有、最終目的用于出售的數據資源確認為存貨,在會計報表附注中將數據資源相關會計信息進行披露。 符合相關會計準則要求的數據生產和購買成本,將先計入無形資產或存貨,使用或出售后再結轉為當期損益,減少當期數據生產成本,增厚企業利潤。

2022年年底,《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出了二十條具體發展意見,構建了關于數據要素基礎制度的完善框架。今年3月,國家數據局正式獲批成立,標志著數據要素市場開始規范化發展。8月21日,財政部正式印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》,對于符合規定定義和確認條件的數據資產,可確認為無形資產或存貨。數據資源會計處理方式的確定,意味著數據將作為資產正式被納入會計報表,數據價值凸顯。9月8日,又一部推動數據資產化的財會文件重磅出爐。在財政部指導下,中國資產評估協會印發《數據資產評估指導意見》,自2023年10月1日起施行。該《指導意見》,正式明確了數據資產將以何種價值入表,以及未來將以何種價值交易,進一步推動數據要素的價值實現。


數據邁向資產化的最后一公里該如何走?

對于企業而言,如何結合現有的數字化建設成果,豐富數據資產化的方法路徑,加速推進數據要素的價值釋放,成為了企業在數據從資源化利用階段邁向要素化配置階段的重大變革期脫穎而出的重要命題。對此,企業應從如下3大方面著手進行準備:

1規范數據資源的核算,使得數據資源成本能夠“看得清,算得準”

如果企業期望實現數據資源的“入表”,則必須滿足“成本能夠可靠地計量”的前提條件。由于數據資源形態的特殊性,如何進行合理的成本歸集和分攤以確保數據資源成本的完整性和準確性是當前的實務難點。在數據資源相關成本歸集與分攤過程中,由于企業信息系統在支撐主要業務經營的同時也產生經營數據,日常業務運營成本與數據資源產生成本的界定和區分離不開對于相關流程的梳理和優化。數據寶可協助企業從如下方面進行準備:

?建立成本歸集與分攤機制:對數據資源產生過程中所占用的企業資源進行梳理,并結合相關規定和企業實踐建立一套合理的數據資源相關成本歸集與分攤機制,并可以支持上述機制在系統中落地;

?優化數據管理流程與控制:對數據管理流程進行優化設計,明確業務部門、財務部門操作流程、操作規范及控制節點、稽核內容等,設計業務流程表單,明確審核內容及責任人等內容。識別目前業務執行過程中面臨的瓶頸和效率低下的環節,在控制和效率之間平衡的基礎上提出優化建議,增強部門間的協同;

?明確數據管理崗位職責:從實施有效管控的角度,清晰定義各組織層次在相關流程中所扮演的角色及相關流程的主要責任人,明確各相關部門在流程中的職責定位和工作內容,并對不相容的崗位進行隔離。


2加強數據資源管理,夯實企業數據基礎

無論是對于能夠滿足“入表”條件的數據資源,還是由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源,企業均應在盤清所持有數據資源的基礎上,加強相關數據資源的管理,為后續持續可靠的會計計量和披露打下堅實的基礎。數據寶可從以下角度協助企業進行數據資源管理體系的優化,推動企業數據質量管理,為數據應用打下堅實的基礎。

?建立統一規范的數據標準分類制度:從數據的基礎屬性、業務屬性、技術屬性和管理屬性等各方面實現業務數據與管理數據的標準化管理,為后續數據質量管理提供依據;

?建立數據質量稽核規則:從企業的數據質量管理需求出發,定制化地進行規則設置并根據規則進行數據校驗,對規則校驗的結果進行監控和分析,實現數據向優質資產的轉變;

?建立數據資源管理制度:以厘清管理現狀和制定未來管理目標為出發點,制定相關數據資源管理制度的優化方向,明確各級流程劃分,全面梳理需納入數據資源管理制度體系優化的事項。重點關注業財融合的領域,為企業提供更具價值的管理舉措和可行的落地方案。


3盤清數據資源現狀,保證數據的合規與確權

《暫行規定》的適用范圍明確了數據資源應由企業“合法擁有或控制”,我國近年來也陸續出臺了一系列數據產權制度,可見數據資源合規與確權的重要性。企業應盤清數據資源現狀,從以下方面保證數據的合規與確權:

?數據合規:企業應從數據來源、數據內容、數據處理、數據管理及數據經營等五個主要維度對存量數據資源進行梳理,明確各類數據資源的定義,形成企業統一的數據賬和數據資源目錄。同時,通過建立數據合規管理機制,確保數據資源的合法、合規。

?數據確權:企業應基于數據資源來源,梳理其完整授權鏈。此外,企業應建立數據權屬監督管理機制,日常維護數據資源的權屬變更情況,如企業獲取數據授權存在期限,應在資產使用壽命估計中予以合理反映和披露。

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該平臺支持多種資源的定義和規劃,包括數據庫和文件等結構化和非結構化資源,并封裝邏輯資源為數據產品,以全面盤點企業數據生產要素。

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可配置的資產目錄詳細描述數據資源的各類信息,與元數據集成,實現批量盤點和自動更新,以應對資源變更。

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平臺內置自定義數據資產服務工作流,可根據權責劃定服務審批對象,同時支持數據權限控制。數據消費者獲取的數據會按照分級分類要求進行脫敏和加密處理。

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