在當今數字經濟蓬勃發展的時代，數據已成為繼土地、勞動力、資本和技術之后的第五大生產要素。而數據資產入表服務作為數據要素化流程中的關鍵一環，當下不僅依然重要，而且具有可觀的盈利潛力。

從政策層面來看，其重要性不言而喻。2023年財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，明確數據資源可作為無形資產或存貨入表。

這一政策為數據資產化奠定了堅實的會計基礎，標志著我國數據要素價值化進入規范化、標準化階段。2024 年該規定正式實施后，截至 2025 年 4 月 30 日，A 股已有 100 家上市公司披露數據資源入表事項，涉及金額 21.64 億元，其中金融業入表企業數量顯著增加。國家數據局也于 2024 年 11 月發布《可信數據空間發展行動計劃（2024 - 2028 年）》，

提出到 2028 年建成 100 個以上可信數據空間的目標，并在 2025 年 7 月公示了首批 63 家可信數據空間創新發展試點單位。這些政策舉措共同構成了數據要素 “資源化 -資產化-資本化” 全鏈條發展的制度框架，為數據資產入表服務提供了明確的政策導向和廣闊的發展空間。

從市場需求來看，企業對數據資產入表服務的需求日益迫切。隨著市場競爭的加劇和數字化轉型的深入，企業積累了海量的數據資源，但這些數據的價值往往難以在傳統財務報表中得到體現。通過數據資產入表服務，企業能夠將數據資源轉化為可計量、可視化的資產，從而提升企業的決策能力和市場競爭力。例如，中國移動通過構建高質量數據集體系，為數據資產入表奠定了基礎，實現從數據資源到數據資產的價值躍升。再如泰安市，其首創數據資產入表 “七步法”，指導多家企業完成入表3416萬元，不僅優化了企業的資產結構，還為企業的融資、交易和定價提供了財務基礎。這些案例充分說明了企業對數據資產入表服務的強烈需求以及該服務對企業發展的關鍵作用。

從盈利角度來看，數據資產入表服務展現出巨大的盈利潛力。一方面，服務機構可直接通過為企業發展提供數據資產評估、確權、計量等專業服務收取相應的服務費用。由于數據資產的復雜性和專業性，企業需要專業的機構和人員來協助完成入表工作，這為數據資產入表服務機構提供了穩定的收入來源。例如，專業的數據資產評估機構和會計師事務所，憑借其專業知識和經驗，為企業提供定制化的數據資產入表服務，并按照服務項目或工作量收取費用。

另一方面，基于數據資產入表服務，可以延伸出相關的增值業務，如數據資產質押融資、數據資產證券化等金融服務。通過協助企業將數據資產轉化為可融資的資產，幫助其獲得資金支持，同時也為服務機構創造更多的業務機會和盈利點。金融機構可從中獲取利息收入、手續費收入等。此外，隨著數據資產入表服務的廣泛應用，數據交易、數據開發、數據應用等相關產業也將得到進一步發展，形成完整的數據產業生態鏈。服務機構可以在產業鏈的各個環節中尋找合作機會和盈利空間，促進數據資源的優化配置和高效利用，推動整個數據產業的繁榮發展，實現多方共贏。

然而，數據資產入表服務在發展過程中也面臨一些挑戰。在技術層面，隱私計算作為可信數據空間的核心技術，雖然能實現 “數據可用不可見”，但存在計算效率低、通信成本高的問題，難以支撐大規模商業化應用。同時，高質量數據集建設也面臨技術挑戰，如多模態 AI 發展中跨模態對齊仍依賴人工標注，工業質檢等場景中缺陷樣本稀缺，制約了數據集質量提升。在制度層面，雖然相關政策和標準已發布，但具體標準的落地仍需時間，評估方法、折現率等關鍵參數尚無統一標準，導致不同機構評估結果差異較大。此外，跨區域、跨行業的制度協同不足，各地數據交易所交易規則不一，制約了全國一體化數據市場的形成。在生態層面，市場主體成熟度不足，多數企業對數據資產化認識欠缺或能力不足，數據中介服務機構專業水平參差不齊，難以滿足市場需求，且既懂數據技術又懂業務與合規的復合型人才稀缺，制約了行業的快速發展。

盡管存在挑戰，但隨著技術的不斷突破、制度的逐步完善和生態的日益成熟，數據資產入表服務的重要性將愈發凸顯，其盈利空間也將進一步拓展。未來，數據資產入表服務有望在推動數字經濟高質量發展中發揮更加關鍵的作用，成為數據要素市場化配置中的重要支柱。