隨著生成式 AI 熱潮席卷各行各業，數據作為新時代的關鍵生產要素也受到了更多的重視。政策層面，2024年1月1日，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）正式施行；行業層面，企業數智化浪潮方興未艾，產學研領域都在積極探索如何進一步挖掘數據價值，發揮數據的應用潛力。關于數據資產入表，你最想知道的問題，都整理在這了。

數據入表概念篇

1、數據資產入表是指什么？

A: 數據資產入表的專業術語是數據資產會計核算。在《企業數據資源相關會計處理暫行規定》出臺之前，很多企業的數據產品研究和開發階段所產生的支出大都是費用化，直接計入損益表，但企業有一部分數據產品本質是滿足會計準則資產確認條件的，那么在《暫行規定》出臺之后，企業就可以把這部分資產在資產負債表相關科目進行列報和披露。

企業在編制資產負債表時，應當根據重要性原則并結合企業的實際情況，在無形資產或者存貨項目下面，以“其中：數據資源”二級科目的形式進行列報，并按照外購、自行開發/加工等類別，對無形資產、存貨的數據資源相關會計信息進行披露。

 2、哪些數據是可以入表的?

A: 企業的數據資源可以通過兩種方式進入資產負債表：

第一種方式，是企業自己使用的數據資源，無論是外部買進來的，還是靠自身研發投入開發生產出來的，只要能夠滿足會計準則當中形成無形資產的條件，就能夠以“無形資產——數據資源”的方式入賬。能作為無形資產的條件，是比較嚴格的，那就是“企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產”，這里暗含了四個標準，一是有明確的產權依據，二是單獨可辨認可分離，三是能夠帶來資產收益，四是單獨清晰計量其成本。

第二種方式，是作為企業的“存貨”進入資產負債表。企業日常活動中持有、最終目的用于出售的數據資源，如果滿足了存貨會計準則的規定，就可以不作為一項費用，而是直接登記為存貨。

 3、什么樣的數據資產是可預期能夠為企業帶來經濟價值的?

A: 
技術可行性：完成該數據資產以使其能夠使用或出售在技術上具有可行性；
使用及出售意圖：具有完成該數據資產并使用或出售的意圖；
證明存在及作用：數據資產產生經濟利益的方式，包括能夠證明運用該數據資產生產的產品存在市場或無形資產自身存在市場；數據將在內部使用的，應當證明其有用性；
足夠資源能力支撐：有足夠的技術、財務資源和其他資源支持，以完成該數據資產的開發，并有能力使用或出售該數據資產；
能被可靠地計量：歸屬于該無形資產開發階段的支出能夠可靠地計量。

 4、企業如何建立“數據三權”?

A: 數據二十條提出了數據“三權分置”產權運行機制，通過以下方式來建立：
數據資源持有權：知情+合法授權采集+技術管控；
數據加工使用權：法律授權或數據持有權人/數據權利主體的合同約定；
數據產品經營權：實質性加工+保障公民個人隱私+不侵犯公共利益。

會計核算篇

5、以前和會計相關的數據資源核算中會有哪些問題？

A: 以前數據資源沒有明確的會計核算規定，都是依靠財務人員的理解來核算。目前大部分都是進入企業的費用，有些進入了待攤費用，但是尤其在上市公司審計中，條件很苛刻，而且原來的投入都計入了費用，對財報的影響很大，按照原有的政策，數據的投入和形成的收益嚴重不匹配。

 6、企業內部使用的數據資源應確認為無形資產，會產生哪些影響?

A:原來的準則里沒有資產的概念，很大的一部分都計入了期間費用，會影響企業當期損益，會影響利潤表，利潤會被侵蝕掉。支出由損益變成資產類，可以計入資產，也會改善資產負債率，所以一方面是減少投入期對利潤的影響，改善利潤率，一方面改善資產負債率。

 7、企業內部對數據資源使用確認無形資產如何定價?

A: 參考無形資產，如果是自己開發獲得的，分為研究和開發階段，只有開發過程中的費用以及達到可使用狀態之間形成的費用才能計入無形資產，所以未來成本構成，可能和市場價值之間可能還是有差異，這和其他無形資產一樣的。

 8、數據采集、數據存儲、數據加工、數據交易、數據安全等等，這次會計準則主要是針對哪幾個環節？那幾個環節最受益?

A: 全流程都會受益。數據采集、存儲等角度來講，他是有效資源的形成過程，這和無形資產形成的過程很匹配，數據安全是對持有和開發過程提供保護，也可以歸屬到資產中，數據交易是變現的環節，尤其是數據資源形成的前兩個環節，影響是顯而易見的。原來這幾個方向都會造成當期利潤的減少，現在無論是計入無形資產還是存貨，都計入了資產負債表，不會影響當期的利潤。

 9、2024年之前形成的數據資產，能夠入表嗎?

A: 目前《暫行規定》有兩個限制條件：第一，是2024年1月1日起才能夠適用，不能夠追溯調整。也就是說，以前已經形成的數據是不能夠進行報表調整的，以前這些相關的成本已經費用化了、已經作為研發費用支出了，沒有辦法把已經影響了以前年度報表的這些費用減少掉，然后變成一個資產，或者說是以前這些開發過程當中形成的資產，沒有辦法進行追溯調整，調整成數據資產。第二，是入表的數據資產一定是一個歷史成本，也就是說企業花了多少錢就按多少錢來入賬，不能夠說是以評估值來入賬的。

基于這兩個限制條件，對于2024年之前的數據資產，大量的就已經被限制在這個資產確認之外了。但還有很小的一部分可以入表，就是現在還在研發當中的項目，比方說23年還在一個研究或者開發階段，還沒有形成資產，那么到了24年之后，研發完成了、項目結算了，那么這個項目所形成的資產是可以入表的。

數據入表流程篇

10、數據入表的有哪些步驟？

A: 常規路徑包括五步：一是合規與確權，強調了數據權屬的重要性，需要建立完善的授權鏈條，以確保數據來源的合規性。二是有效治理與管理，企業需建立數據資產管理體系，明確相關職責和標準。同時，還要建立數據資源目錄和進行血緣分析，以確保數據治理的有效性。三是預期經濟利益的可行性分析，需要結合數據分類和商業應用場景進行經濟利益的評估，并建立內部數據資產價值評估體系。四是相關成本的合理歸集與分攤，要準確確定數據資源的各項成本，并確保成本計量的可靠性。最后是列報與披露，企業應根據規定增設報表子項目，進一步細化披露，以提升數據資源的透明度和價值。

這一系列步驟共同構成了數據資源會計入表的詳細流程，涵蓋合規、治理、經濟分析、成本核算以及披露等關鍵環節，以確保數據資源的合法準確計量和價值充分體現。

11、數據入表需要哪些人參與?

A:數據資產入表是一項系統化工程，不只是財務一個部門的職責，而是需要組織內部的信息化/數字化管理、財務管理、采購管理和人力資源管理等多部門協同，必要時還會借助組織外部的數據評價師、律師、會計師和審計師等多項專業服務的融合提供，如此才能構建適用于組織內外部管控要求的、安全合規的、可審計、可復制、可推廣的數據資產入表內控體系，實現數據資產的批量合規入表。

12、數據入表實操的難點有哪些?

A: 在實操過程中碰到的第一個最大的難題是數據資源范圍的認定上，因為范圍太廣。建議要做一個初步的梳理，對于企業而言要結合行業特性，不同行業可能梳理的過程、重點圈定的范圍是不一樣的。第二，數據資源成本的可靠計量。《暫行規定》中要求數據資源的成本或價值能夠可靠計量，而這一要求正是數據資產確認的最大難點。比如，企業在生產運營中產生了大量數據，并在進一步加工后成為可以帶來經濟利益的數據資產，由于前期數據收集和后期數據加工均產生了數據資產相關的成本，兩者間需要進行成本的合理分攤。又如，對于可重復使用的數據資源，企業需要判斷數據資源在各項目間的成本歸屬，使得各項目的收入與費用相匹配。第三，自愿披露多少。在合規的前提下，企業可以借助信息披露突出其在數據資源領域的優勢，但可能因為自愿披露的專有性成本或其他負面影響而選擇不披露。

13、目前可以進行準備工作有哪些?

A: 首先數據資資源的初步梳理。目前對于大部分企業去開展數據資源全面盤點會特別困難，因為如果真正要完整來盤點現有的所有數據資源，大概要花半年以上時間，所以可以先做一點初步梳理。初步梳理也就意味著，可以有重點的去圈定認定入表可能性比較大的數據內容，先做一個初步梳理工作。第二基于初步梳理的結果，要對現有的制度流程進行細化，包括業務的制度流程和財務的制度或者流程。

14、數據入表要做第三方登記確權嗎？

A: 第三方登記確權不是數據資產入表的必要前提。第三方登記確權只是組織數據產權保護的一種策略，用于保護數據資產權益不受侵害。關于數據資產的確認條件，只要能夠證明組織合法擁有或者控制該數據資源，并能進行初始成本計量，同時可獲得預期收益，這樣的數據資源即可確認為數據資產。只要能證明即可，不一定需要通過登記或獲得證書的方式來證明，這實際上與非專利技術等知識產權是類似的，非專利技術并不一定要拿到專利權證書才可以作為無形資產入賬。

15、數據資產入表和數據資產評估的關系是什么？

A: 數據資產評估和入表沒有直接關系。初始成本計量是數據資產入表的基礎，這個和數據評價的成本計量相關（可以識別開發支出的成本項，并給出其計量方法），與數據資產評估的成本法估值無關。如果非說有關系，那就是在披露的時候，針對入表數據資產價值存在嚴重偏離的情況，可以采用數據資產評估的方法，披露其市場相對公允價值，但同時應披露評估依據的信息來源，評估結論成立的假設前提和限制條件，評估方法的選擇，各重要參數的來源、分析、比較與測算過程等信息，確保第三方估值的公允性。

16、數據資產入表與數據交易的關系是什么？

A: 數據交易和數據入表沒有必然關系，入表的數據可能拿去交易也可能不拿去交易，通過交易得來的數據可以入表，也可以不入表。

數據入表價值篇

17、入表會為企業帶來哪些影響和價值？？

A: 數據資產入表是從財務的視角對數據要素的重要支持，意義重大。放在宏觀背景上，我們看到到從財務、法律，包括各種組織成立，比如數據交易中心，都在背后積極推動數據資產的有效、快速流轉，直到最后產生巨大價值。數據入表后，數據從資源化、資產化、再到資本化，一定會帶來更大的想象空間。另外，企業還是要真實地發揮出數據的價值，有了價值的支撐整個體系才能夠運轉起來，沒有價值的支撐，就是空轉。

數據資產入表后，原有的會計對無形資產的核算，都在費用、待攤等等，通過會計科目的變更，對企業資產負債表、利潤表的改善，可以降低企業的杠桿率，增加了資產，減少了利潤，對企業的財務表現改善很顯著。

對數據相關的企業來說，之前有些企業擔心對當期的損益表的影響，現在相關的費用計入資產，有些數據研發企業，就可以按照規劃推動相關工作了，企業按計劃投入的時候，投資者也可以看到階段性價值的體現，所以對數據行業的企業來說，效果很顯著。

18、數據資產變現路徑如何實現？

A: 一是數據資產交易，是最直接的變現途徑；二是數據資產入表入賬，對于擁有數據資源的業主而言，可以不再把數據資產當成一個其他的資產來確認，可以把它作為一個數據資源在財務報表當中體現。三是數據資產出資增資，數據資產可以拿當資本金使用，用于出資增資，實現數據入股。四是數據資產增信融資，數據可以作為資產抵押跟金融機構、小貸公司等進行融資變現。

19、數據資產如何定價?

A: 數據資產三種估值法：成本法，收益法，市場法。目前市場上價格的形成比較復雜，并沒有完全按照價值體系落地，比如互聯網數據的競爭是比較充分的，價格中會體現稀缺性，不一定是成本法或收入法，與商品的屬性相關。

數據價值的可計量，需要形成標準產品，先由專門律所進行合規評估，并形成合規報告；交易所基于評估報告，在平臺上進行登記和標準化對接；最終頒發一個交易憑證，在應用場景端，基于交易憑證，進行資產化的入表；接下來會大力發展供方和需方的數商體系，在更多場景落地。

20、億信華辰如何助力數據資產入表工作?

A: 作為Gartner認可的數據資產管理標桿廠商、IDC認證的中國數據治理解決方案市場第一廠商，億信華辰一直走在數據資產化前列。面對數據入表的需求，億信華辰不僅提供全套數據治理軟件，讓數據采集、加工、治理、應用更加便捷。還為企業搭建數據入表所需的信息系統及提供成本法入表服務，幫助實現半自動化、全自動化的數據入表工具。同時， 拉通各生態伙伴成立“數據資產入表服務鏈合體”，為客戶提供數據資產入表及數據資產交易等一站式解決方案，包括：咨詢規劃、數據資產管理、會計審計、法律咨詢、安全監管等能力，為企業提供專業化服務，全程指導企業有效地進行數據入表工作。