在數字經濟時代，數據已成為企業最重要的戰略資源之一。隨著數據價值的日益凸顯，如何將數據資產科學、合規地納入企業財務報表，實現數據資產的價值量化和管理優化，成為企業數字化轉型過程中的關鍵挑戰。

本書將從概念解讀、法律基礎、實操流程、關鍵要點及常見誤區等多個維度，全面解析數據資產入表的系統性方法，助力企業在數據資產管理的道路上行穩致遠。

一、數據資產的概念與價值

1.1 數據資產的定義

數據資產是指企業擁有或控制的，能夠為企業創造經濟價值的數據資源。它是企業在生產經營過程中產生或獲取的，具有使用價值和交換價值的數據集合，是企業無形資產的重要組成部分。

從會計角度看，數據資產是指企業擁有或者控制的，預期會給企業帶來經濟利益的數據資源。這些數據資源可以是結構化數據（如數據庫中的表格數據），也可以是非結構化數據（如文本、圖像、音視頻等）。

1.2 數據資產的價值體現

數據資產的價值主要體現在多個關鍵維度上。首先，它具有顯著的決策支持價值，能為企業提供決策依據，幫助做出更準確、更及時的商業決策。其次，數據資產蘊含豐富的業務優化價值，通過對其分析和利用，企業可以優化業務流程，提高運營效率。同時，作為創新驅動的重要源泉，數據資產能幫助企業開發新產品、新服務，創造新的商業模式。

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在市場競爭層面，擁有獨特數據資產的企業往往具備更強的競爭優勢，能更好地滿足客戶需求，獲取更大的市場份額。

此外，作為企業的無形資產，數據資產通過入表實現資本化，能有效提升企業估值和融資能力，實現資本增值。

二、數據資產入表的法律基礎

2.1 相關法律法規框架

數據資產入表需要遵循一系列法律法規作為基礎保障?！吨腥A人民共和國民法典》明確了數據作為新型民事權利客體的法律地位，為數據資產入表提供了基本法律依據。《中華人民共和國數據安全法》則規定了數據處理活動及安全監管的基本要求，為數據資產的安全管理提供了法律保障。

針對個人信息保護，《中華人民共和國個人信息保護法》明確了個人信息處理的規則，對涉及個人信息的數據資產入表提出了合規要求。

在會計處理方面，《企業會計準則》為數據資產的確認、計量、記錄和報告提供了會計處理依據。

此外，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》針對數據資產的特殊性，提供了更具針對性的會計處理指引，進一步完善了數據資產入表的法律框架。

2.2 數據資產的法律屬性

數據資產的法律屬性涵蓋多個重要方面，構成了其法律定位的基礎。首先，所有權屬性是數據資產入表的前提條件，企業必須擁有或控制數據資產的合法權益，才能將其納入財務報表。其次，作為一種新型財產權利，數據資產具有明確的財產權屬性，體現為可交易、可轉讓和可許可使用的經濟價值。在知識產權層面，部分數據資產可能涉及商業秘密、著作權等知識產權保護，企業需要明確這些權利的歸屬和保護范圍，確保合法合規。

特別值得注意的是，涉及個人信息的數據資產還需考慮隱私權屬性，確保數據處理符合個人信息保護法的規定，尊重和保護數據主體的隱私權益。

這些法律屬性共同構成了數據資產入表的法律基礎，企業必須全面考量，確保數據資產入表的合法性和合規性。

2.3 數據資產入表的法律風險

數據資產入表過程中可能面臨多種法律風險，企業需要提前識別并采取措施防范。所有權爭議風險是首要挑戰，當數據資產的所有權歸屬不明確或存在爭議時，可能導致入表后的法律糾紛，影響企業的資產安全。

合規性風險同樣不容忽視，如果數據資產的獲取、處理不符合相關法律法規要求，企業可能面臨行政處罰或民事賠償，造成經濟損失和聲譽損害。在估值環節，不科學的數據資產估值方法可能導致財務報表失真，引發投資者或監管機構的質疑，形成估值爭議風險。數據安全風險也是重要考量因素，數據資產入表后，如發生數據泄露或安全事件，可能導致企業聲譽受損和法律責任。

此外，數據資產入表可能涉及復雜的稅務處理問題，如處理不當，企業可能面臨稅務風險，包括補稅、罰款甚至稅務調查。企業應當全面評估這些法律風險，采取有效措施進行防范和管控。

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三、數據資產入表的實操流程

3.1 數據資產識別與分類

數據資產入表的第一步是全面識別和科學分類企業擁有的數據資產。這一過程始于全面的數據資源梳理，企業需要系統性地盤點各業務系統、數據庫中的數據資源，包括結構化和非結構化數據，形成完整的數據資源清單。

在此基礎上，根據"能夠為企業帶來經濟利益"的標準，進行數據資產篩選，將符合資產定義的數據資源從一般數據中分離出來。

接下來，企業應按照來源、用途、價值等維度對數據資產進行科學分類，如自創數據、外購數據、客戶數據、產品數據等，建立分類體系。

最后，建立企業數據資產目錄，明確記錄各類數據資產的基本信息、權屬狀況、使用情況等關鍵信息，為后續的價值評估和會計處理奠定基礎。這一系統化的識別與分類過程，是數據資產入表的基礎性工作，直接影響后續評估和入表的準確性。

3.2 數據資產價值評估

數據資產價值評估是入表過程中的關鍵環節，需要采用科學合理的方法進行。

成本法是較為常見的評估方法，它基于數據資產的獲取、存儲、處理、維護等成本進行評估，特別適用于自建數據資產的價值評估。

對于存在活躍市場的數據資產，市場法是更為直接的評估方式，通過參考市場上類似數據資產的交易價格來確定價值。收益法則更加關注未來價值，它基于數據資產未來可能產生的經濟收益進行評估，適用于那些能夠直接產生收益的數據資產。

在實際操作中，考慮到數據資產的復雜性，復合評估法往往能提供更全面的價值判斷，它綜合考慮成本、市場和收益因素，進行多維度評估，特別適用于復雜的數據資產組合。

在評估過程中，企業可以借助專業的數據資產評估機構，采用科學的評估方法，確保評估結果的客觀性和公允性，為數據資產入表提供可靠的價值依據。

3.3 數據資產確認與計量

數據資產確認與計量是將數據資產正式納入財務報表的核心環節。首先，企業需要進行確認條件判斷，審慎評估數據資產是否滿足資產確認的三大條件：是否由企業擁有或控制，是否能夠為企業帶來經濟利益，以及是否可以可靠計量。只有同時滿足這三個條件的數據資源，才能被確認為數據資產并進行入表。

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在初始計量階段，企業需要確定數據資產的初始入賬價值，可以基于成本、公允價值等方法進行科學計量，確保入賬價值的合理性。

后續計量同樣重要，企業需要確定采用成本模式還是重估模式作為數據資產的后續計量方式，并建立定期減值測試機制，及時反映數據資產價值的變化。

在攤銷與減值處理上，企業應當確定合理的攤銷期限和方法，定期評估是否存在減值跡象，必要時進行減值測試和賬面價值調整，確保財務報表能夠真實反映數據資產的價值狀況。

3.4 數據資產披露與報告

數據資產入表后，企業需要在財務報表及附注中進行規范、透明的信息披露。

在資產負債表層面，企業應當在無形資產項目中清晰列示數據資產的賬面價值，使財務報表使用者能夠直觀了解數據資產的規模和占比。更為詳細的信息應在財務報表附注中進行披露，包括數據資產的類型、來源、計量方法、攤銷政策、減值情況等關鍵信息，增強財務信息的透明度和可理解性。

在管理層討論與分析部分，企業可以進一步說明數據資產對企業經營和財務狀況的影響，幫助投資者和其他利益相關者理解數據資產的戰略價值和業務貢獻。

此外，企業還應當充分披露與數據資產相關的風險因素，如安全風險、法律風險、技術風險等，提示潛在的風險點和應對措施，為財務報表使用者提供全面、客觀的信息基礎。

這種多層次、多維度的信息披露，是數據資產入表后的重要環節，直接關系到財務信息的質量和有用性。

四、數據資產入表的三大關鍵點

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4.1 關鍵點一：數據資產確認

需借助軟件工具和第三方數據咨詢服務來幫助企業系統地分析和管理數據資產。盤點與分析過程主要如下：

• 數據資產盤點。通過軟件工具，可以自動掃描和識別企業內部的各類數據資源，包括數據庫、數據倉庫、數據湖等。同時，結合第三方的數據咨詢服務，可以對數據進行分類和標簽化，形成清晰的數據資產目錄。
• 數據資產授權鏈路分析。通過分析數據的訪問、使用和共享情況，可以明確數據的授權路徑和權限設置，確保數據安全和合規。
• 數據資產全生命周期分析。分析數據的產生、存儲、處理、應用和銷毀等整個流程，發現數據管理中的潛在問題和風險，并制定相應的優化措施。
• 數據資產運營情況梳理。通過對數據的訪問量、使用頻率、價值貢獻等指標進行分析，了解數據資產的利用效率和效果。
• 數據資產業務價值鏈路分析。分析數據如何支持業務決策、提升業務效率和創造價值等。

最終根據“資產”“無形資產”“存貨”的確認條件，綜合以下 5 部分內容判定數據資源是否為數據資產，以及是哪類數據資產。

• 過去的交易或事項；
• 擁有或控制；
• 預期能帶來經濟利益；
• 經濟利益很有可能流入；
• 成本或價值能可靠計量。

4.2 關鍵點二：數據資產計量

需借助第三方數據咨詢服務和財會服務來幫助企業系統地分析和計量數據資產。分析和計量過程主要如下：

• 數據資產血緣分析。分析數據資產的來源、生成過程以及與其他數據資產之間的關系。通過深入剖析數據的血緣關系，企業可以了解數據的產生背景、流動路徑等。
• 數據資產研發成本識別與分攤。數據資產的研發成本包括人員工資、設備購置成本、軟件開發成本等多個方面。通過準確識別這些成本，并按照合理的方法進行分攤，企業可以確保數據資產的成本得到真實、準確的反映，為后續的價值評估奠定基礎。
• 數據資產價值評估（成本法）。成本法是一種常用的評估方法，它主要基于數據資產的研發成本來估算其價值。最終根據數據資產的類型“存貨”或“無形資產”，建立數據資產的成本歸集與分攤機制。

4.3 關鍵點三：數據資產披露

企業需積極利用第三方數據咨詢和審計服務來完成數據資產的披露。對于已確認為數據資產的項，披露內容應包括強制性披露和自愿性披露兩部分。對于已入表的數據資產，在會計報表的附注中必須披露相關的會計信息，并可以自愿披露其他具有重要意義的信息。對于未確認為資產的數據資源，可以自愿披露具有重要意義的相關信息。

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五、數據資產入表的六大誤區

誤區一：數據資產入表只需參照準則要求或者一般做法即可

數據資產入表沒有標準答案，不能按部就班，更不能為了入表而入表。

數據資產入表并沒有一套適合各個行業的通用方案，需要結合行業特點、應用場景、價值實現方式等因素進行靈活應對，因為不同行業的數據資源范圍、數據類型、數據研發過程、成本分攤方式、對外披露策略等是不同的。

所以，企業必須深入剖析數據資源，靈活應對實際情況，充分考慮外部因素，建立完善的數據資產入表流程和管理機制，以確保數據資產入表的過程規范、高效且安全。

誤區二：數據資產入表就是財務部門或數據部門的工作

數據資產入表并非財務部門或數據部門的“獨角戲”，而是需要整個企業各個部門的共同努力和協作。

數據資產入表這一任務涉及企業的數據管理、業務運營、技術支持等多個方面，各個部門都需要積極參與進來，比如：業務部門需要深入了解業務場景和需求，為數據資產入表提供明確的業務導向和目標；數據部門則需要負責數據資源的收集、整理、分析和挖掘，確保數據的準確性和完整性；科技部門需要提供技術解決方案，確保數據資產入表的技術實現和操作流程的順暢性；財務部門需要提供成本核算和財務管理等方面的支持，確保數據資產入表的經濟效益和合規性；合規和董辦部門也需要對整個數據資產入表過程進行監督和審查，確保整個過程的合規性和規范性；等等。

所以，數據資產入表是考驗企業管理層對數字化轉型和數據要素的理解深度，考驗企業數據資產管理和運營水平的綜合性必答題。

誤區三：數據資產入表能夠全自動化實現

當下沒有能夠直接復制運用且照搬落地的實現方式。

行業層面數據場景和統一標準尚不清晰，企業層面數據資產管理成熟度普遍不高，還有一些關鍵問題仍待解決，例如數據產品全鏈路如何合規授權、數據研發成本和傳統 IT 研發成本如何剝離、數據要素貢獻和業務貢獻如何區分等。

所以，自動化入表數據資產判斷、自動化成本歸集等是企業探索和努力的方向，而非當前可直接復制運用且照搬落地的功能。

誤區四：2024年之前的數據費用化投入也能重新資本化

前期費用化投入不能重新資本化。

《暫行規定》于2024年1月1日才開始施行，而此規定采用未來適用法（將變更后的會計政策應用于變更日及以后發生的交易或者事項，或者在會計估計變更當期和未來期間確認會計估計變更影響數的方法），且明確指出在其施行前已經費用化計入損益的數據資源相關支出不再調整。

誤區五：數據資產入表是根據資產估值和定價進行計量的

既不基于估值，也不基于定價。

《企業會計準則第 6 號—無形資產》與《企業會計準則第 1 號—存貨》規定，企業內部產生符合入表條件并確認為無形資產或者存貨的數據資源，其計量基礎仍應基于歷史成本。

誤區六：第三方登記是數據資產入表的必要前提

第三方登記不是數據資產入表的必要前提，但是可作為佐證材料。

數據資產入表前需要按照《企業會計準則》中規定的資產確認條件對被預選作為資產進行入表的數據資源進行判斷和確認。判定和確認完畢后就可以開始制定入表方案和準備數據關系圖譜、價值鏈圖譜等相關佐證資料。此時第三方登記可以作為佐證材料，但不是必需的。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入表。

六、數據資產入表的實踐建議

6.1 建立數據資產管理體系

企業要實現數據資產的有效入表和管理，首先需要建立完善的數據資產管理體系。

這一體系應當包含全面的數據資產管理制度，明確規定數據資產的定義、范圍、管理職責和權限，為數據資產管理提供制度保障。在此基礎上，企業應當建立企業數據資產目錄，對企業擁有的數據資產進行系統化的記錄和分類，實現數據資產的可視化管理，便于后續的評估和入表。

同時，企業還需要實施數據資產全生命周期管理，覆蓋數據資產的獲取、存儲、使用、共享、歸檔和銷毀等各個環節，確保數據資產在整個生命周期中都得到有效管理和保護。為了準確反映數據資產的價值變化，企業應當建立科學的數據資產價值評估機制，定期評估數據資產價值，及時調整賬面價值。

此外，加強數據資產的安全保護也是管理體系的重要組成部分，企業需要采取必要的技術和管理措施，防止數據泄露和安全事件，保障數據資產的安全和完整。

6.2 強化數據資產的法律合規

在數據資產入表過程中，法律合規是不可忽視的重要環節。

企業應當加強數據資產的法律合規管理，對數據資產的獲取、處理進行全面的合規審查，確保符合相關法律法規要求，避免法律風險。明確數據資產的權屬狀況是法律合規的基礎，企業需要通過合同約定、權屬登記等方式，明確數據資產的權屬歸屬，解決權屬爭議，建立清晰的權屬證明體系。

對于涉及個人信息的數據資產，企業必須嚴格遵守個人信息保護法的規定，保護個人隱私，確保個人信息的收集、使用和處理符合法律要求。在數據資產的交易和共享過程中，規范的合同管理也是法律合規的重要保障，企業應當通過合同明確各方的權利義務和責任邊界，防范法律風險。

此外，企業還應當建立數據資產法律風險預警機制，及時發現和處理法律風險，確保數據資產入表和管理的合法合規。

6.3 優化數據資產的會計處理

科學、規范的會計處理是數據資產入表的技術核心。

企業應當完善數據資產的會計政策，明確規定數據資產的確認標準、計量方法、攤銷原則和減值處理等關鍵內容，為會計實務提供明確指引。在會計核算體系方面，企業需要優化數據資產的核算體系，設置科學的會計科目和核算方法，實現數據資產的精細化管理和核算。

為了防范財務風險，企業還應當加強數據資產會計處理的內部控制，建立健全的審批流程和監督機制，確保會計處理的準確性和合規性。在信息披露環節，企業需要規范數據資產的信息披露，在財務報表及附注中充分披露數據資產的相關信息，提高財務報表的透明度和可信度。

企業還應當注重提升財務人員對數據資產會計處理的專業能力，通過培訓、研討等方式，提高財務人員的專業素質和技能水平，確保會計處理的準確性和規范性。

6.4 促進數據資產的價值實現

數據資產入表不是終點，而是價值實現的起點。

企業應當積極促進數據資產的價值實現，加強數據資產的運營管理，提高數據資產的使用效率和價值貢獻，使數據資產真正成為企業的戰略資源和核心競爭力。鼓勵基于數據資產的創新是價值實現的重要途徑，企業應當支持和鼓勵員工利用數據資產開發新產品、新服務，創造新的商業模式，實現數據資產的增值。

在合法合規的前提下，促進數據資產的共享和流通也是價值最大化的有效方式，企業可以通過數據交易、數據合作等方式，擴大數據資產的應用范圍和價值空間。為了提升數據資產的規模和質量，企業應當加大對數據資產的投資力度，包括數據采集、存儲、處理和分析等方面的投入，不斷提升數據資產的價值潛力。

培養和引進數據資產管理和運營的專業人才，也是數據資產價值實現的重要保障，企業應當重視數據人才的培養和引進，為數據資產價值實現提供人才支持。

結語

數據資產入表是企業數字化轉型過程中的重要一環，它不僅關系到企業財務報表的真實性和完整性，更關系到企業數據資產的有效管理和價值實現。企業應當從戰略高度重視數據資產入表工作，建立科學的數據資產管理體系，強化法律合規意識，優化會計處理方法，促進數據資產的價值實現，真正將數據資產轉化為企業的核心競爭力和持續發展動力。

在數字經濟時代，誰能夠更好地管理和運營數據資產，誰就能在激烈的市場競爭中占據優勢地位。數據資產入表不是終點，而是企業數據資產管理和價值實現的新起點。讓我們共同努力，推動數據資產管理的規范化、科學化和價值化，為企業的高質量發展注入新的動力。

參考資料

• 數據資產到底如何入表？終于有人講明白了。 https://mp.weixin.qq.com/s/w6HE73c02H96vPl4TJm8zA
• 一文講透數據資產入表需要的法律知識 ，https://mp.weixin.qq.com/s/3lAZ9GHEYlpw3MV51Lixtg
• 數據資產入表的三大關鍵點和六大誤區，https://mp.weixin.qq.com/s/NBkXvMU4OzRFL2AAZR_5wg