数据资产入表的重要性与实施策略解析

数据资产入表：新形势下企业数字化转型的关键

随着数字化、网络化和智能化的快速发展，数据已成为新的生产要素，深刻改变了生产方式、生活方式以及社会治理模式。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济发展。为此，数据资产入表成为了企业转型升级的重要课题。本文将结合最新的政策动态和培训课程内容，深入探讨数据资产化的必要性、实施步骤以及所需遵循的规范。

张光利：企业数据管理与数据资产化

【课程背景】数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济。2022年12月《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数展要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表新模式。财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出企业数据资产入表相关处理办法。2023年6月中共北京市委、北京市人民政府日前印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知中提出先行探索开展数据资产入表，对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励，更好促进数据要素市场创新和产业化发展。本课程将基于最新的政策要求和企业实践，全面讲授企业如何进行数据资产化，如何提升企业的数据价值，使学员掌握企业数据资产化的基本步骤，有助于帮助企业开发利用数据潜力。【课程收益】1、了解中国数据资产化的最新政策动态和政策要求2、掌握数据管理的基本维度，熟悉企业的数据管理方法论3、掌握企业进行数据资产化的步骤4、掌握数据资产估值的方法，提升企业的数据价值【课程对象】民营企业董事会成员，城投公司高管，首席运营官（COO）、首席财务官（财务总监）等【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】一、数据资源到数据资产：数据要素的治理（一）企业为什么要做数据资产管理1、数据资产管理的宏观背景（数据要素化、要素市场化）(二)数据资产管理1、数据资产与数据资产管理的概念2、数据资产管理的发展3、数据资产管理的模型4、数据资产管理的难点与发展趋势数据资产化地图（一）数据资产化的制度要求1、企业战略与数据资产化2、数据资产化的组织偏好3、数据资产化的制度需求4、数据资产化的工具需求（二）数据要素的管理与资产化：基本规范1、数据模型管理2、数据标准管理3、数据质量管理4、主数据管理5、数据安全管理6、元数据管理7、数据开发管理8、数据价值评估9、数据资产流通10、数据资产运营（三）数据要素资产化的实践步骤1、总体方向：业务数据化与数据业务化2、数据资产的统筹规划3、数据资产的管理实施4、数据资产的稽查5、数据资产的运营管理（四）数据资产化的影响1、数据资产化对企业资产负债表的影响2、数据资产化对企业竞争力的影响数据资产入表的财务规范与技术处理（一）《暂行规定》的政策解读1、适用范围分析（哪些数据不适用？）2、会计处理适用的准则3、列示和披露要求4、实务操作中的难点解析（二）数据资产入表关键要点分析1、数据属于企业资产吗？——确认条件2、数据价值如何计量？（使用寿命和价值有效期如何判断）3、数据的可复制性与会计处理原则4、数据资产入表的税务影响：数据资产的摊销、减值与处置（三）数据资产入表解析（六步法）1、数据的合规与确权2、数据安全检查3、数据的治理与管理4、预期经济利益的可行性分析5、成本的合理归集与分摊6、列报与披露数据资产的实战演练以案例分析方法，分解企业如何进行数据资产化：数据治理、数据入表、数据资产估值等数据资产实践问题讨论1、数据如何确权：公共数据与个人数据2、大模型公司的数据资产化问题3、数据资产的估值前沿问题

张光利 培训咨询

一、数据资产化的背景与意义

在当前经济形势下，数据不仅是企业运营的基础，更是提升竞争力的重要工具。2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提出了探索数据资产化及数据资产入表的新模式，这为企业提供了明确的指导方向。

• 政策支持：各级政府陆续出台相关政策，鼓励企业开展数据资产管理。
• 市场需求：随着数字经济的快速发展，市场对数据资产的需求日益增加。
• 竞争优势：通过数据资产化，企业可以提升核心竞争力，实现可持续发展。

二、数据资产化的基本概念

数据资产管理是指对企业持有的数据进行系统性的管理和利用，以实现其经济价值的最大化。数据资产化的核心在于将数据视为企业的资产，通过科学的管理与运营，实现数据价值的有效释放。

1. 数据资产的定义

数据资产是指企业在运营过程中所产生、收集和积累的数据资源，这些数据具备一定的经济价值，并能够通过合理的管理与利用，为企业创造收益。

2. 数据资产管理的重要性

数据资产管理能够帮助企业识别、评价和利用其数据资源，从而提升决策效率、优化资源配置，并最终推动企业的创新与发展。

三、数据资产化的实施步骤

数据资产化的过程可以分为以下几个关键步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的战略方向。
• 数据资产统筹规划：制定数据资产化的整体规划，包括数据的收集、管理和利用策略。
• 管理实施：在企业内部建立数据管理机制，确保数据资产化工作的有效开展。
• 稽查与运营管理：定期对数据资产进行稽查，确保其安全性与有效性。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表不仅涉及到企业内部的管理流程，还需遵循一定的财务规范。根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，企业在进行数据资产入表时需注意以下几点：

• 适用范围：明确哪些数据可以作为企业资产入表，哪些数据不适用。
• 会计处理准则：遵循相关会计准则，确保数据资产的入表过程符合财务规范。
• 列示与披露要求：在财务报表中对数据资产进行适当列示与披露，以确保信息透明。

数据资产入表的六步法

企业在进行数据资产入表时，可以参考以下六个步骤：

1. 数据的合规与确权：确保数据的合法性与归属。
2. 数据安全检查：对数据进行安全性评估，确保其不会带来风险。
3. 数据治理与管理：建立完善的数据治理机制，确保数据的质量与安全。
4. 预期经济利益分析：评估数据的潜在经济价值。
5. 成本合理归集与分摊：对数据资产的相关成本进行合理分类与归集。
6. 列报与披露：根据财务规范进行数据资产的列报与披露。

五、数据资产化的影响

数据资产化不仅仅是一个管理过程，更是对企业整体运营模式的深刻影响。它将对企业的资产负债表、市场竞争力等多个方面产生积极作用：

• 资产负债表的优化：数据资产的入表将提升企业的整体资产规模，改善财务状况。
• 竞争力提升：通过数据资产化，企业能够更好地利用数据进行决策，从而提升市场竞争力。

六、案例分析与实战演练

在培训课程中，我们将通过实际案例分析，帮助学员深入理解数据资产化的具体操作。例如，探讨如何确权公共数据与个人数据、分析大模型公司的数据资产化问题以及数据资产估值的前沿问题等。

总结

数据资产入表是企业数字化转型的重要组成部分，通过系统的管理与科学的估值，企业能够有效释放数据的经济价值，实现可持续发展。在新的政策背景下，企业应积极探索数据资产化的路径，提升数据管理能力，以应对日益激烈的市场竞争。

通过本课程的学习，企业高管与决策者将能够全面掌握数据资产化的基本步骤，以及相关的财务规范与技术处理，为企业的数字化转型提供坚实的基础。