一、數據資產入表“三階段十五步法”
在深入了解數據資產入表流程前，需明晰相關概念。依據國家數據局 2024 年 12 月 30 日發布的《數據領域常用名詞解釋》，數據是指 “任何” 以電子或其他方式對信息的記錄，其范圍廣泛，不論有無價值皆可稱之。數據資源則是 “具有價值創造潛力” 的數據總稱，一般以電子化形式記錄保存、可機器讀取、可供社會化再利用。而數據資產是特定主體 “合法”“擁有或者控制”，能進行貨幣 “計量”，且 “能帶來經濟利益或社會效益” 的數據資源。從數據資源邁向數據資產，關鍵在于業務上深度開發建模，財務上滿足入表條件。
數據資產入表可細分為三個階段、十五個步驟：
一、數據資源化：
挖掘數據潛在價值基石
數據資源化是數據資產化的前提，旨在將原始數據轉化為具備潛在價值的數據資源。
1、場景挖掘
在各部門上報預算階段，與業務部門緊密溝通，結合預算申請或立項報告剖析項目內容，判斷是否涉及數據資產；從立項起組建工作小組，定期開會加強部門協作，跟蹤項目進度。
2、數據的數量及質量分析
數據需具備信息屬性，通過采集匯聚形成大量基礎數據，同時確保數據準確、一致、及時且完整。
3、數據治理過程分析
借助數據標準建立、數據安全管理等活動，開展數據清洗、分析工作，產出可用數據。
4、分析數據的潛在應用價值
加工后的這些數據可進一步形成數據看板、算法、模型等，在提升生產質量、精準營銷、降本增效或數據出售等方面發揮作用。
二、數據資產化：
釋放數據資源潛在價值的關鍵
數據資產化促使數據資源潛在價值充分釋放，轉化為真正意義上的資產。
5. 數據合規性分析：數據具有法律屬性，必須符合不違規采集、不涉及個人信息等法律要求。
6. 數據權屬分析：確保企業擁有數據所有權，為數據資產化筑牢根基。
7. 明確數據使用場景：業務人員運用機器學習、數據挖掘等技術進行數據分析與建模，開發具有實際應用價值的數據產品或資產，如 AI 數據算法、精準營銷支持、生產質量提升、維修成本降低等應用場景。
8. 合理預估使用價值：對數據資產進行價值量化，預估其可能為企業帶來的經濟利益，如減少索賠金額、促進成交量、降低維修成本等。
9. 成本計量：主要核算使數據資產達到預定用途的直接支出，涵蓋數據脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工環節的費用。
10. 入表賬務處理：收集數據資產的立項報告、預算單、合同、驗收報告、工時確認單、折攤確認表等資料，作為入表金額確認依據，并與審計部門溝通確認。
11. 信息披露：依據信息披露制度，判斷數據資源是否滿足披露要求。當前準則除會計科目強制披露外，多為自愿披露，內容包括數據資源應用場景、業務模式、價值創造方式、原始數據特征、評估信息等。
三、數據資本化：
拓展數據資產價值的新征程
數據資本化建立在數據資產化基礎上，賦予數據資產更多金融屬性，深度挖掘其價值。
12. 質量評價：從數據來源、加工處理過程、資源質量、安全管理等方面對數據資產進行質量評估，確保數據來源合規、滿足完整性、唯一性、時效性、準確性要求，并實施分級分類保護。
13. 法律評價：對數據主體、來源、內容、處理及管理的合法性、合規性與安全性進行全面評價。
14. 價值評估：基于數據資產的信息、法律和價值屬性，精準評估其價值。
15. 數據產權交易所登記：首先完成數據資產信息收集并填報至數據產權交易所系統；隨后交易所進行材料審核，企業按需補充修正；接著繳納服務費；再進行 7 個自然日的公示；最后按要求領取對應證書。
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