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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》）正式實施。企業數據資產入表邁出了“從0到1”的關鍵一步。

數據是數字化、智能化的“成果”，也是驅動數字化、智能化的“要素”。數據資產入表，意味著工業數字化迎來新機遇。

“入表”改變企業商業模式

數據資產入表不僅對內提升數據的規范性、統一性，對外也可以作為交易的資產，成為可以確權并衡量企業資產、利潤的重要指標。在這個過程中，企業商業機制或服務模型將發生轉變，數據資產入表在倒逼企業釋放數據能力的同時，也在倒逼其數字化業務模式發生變化。

浪潮海岳數據中臺產品部總經理王相成認為，《暫行規定》為企業數據資產提供了正式的賬面確認，為其定價與交易奠定了堅實的基礎，也使得數據資源豐富的企業能夠更輕松地通過資產證券化等方式獲得融資支持，特別是對于掌握數據資源行業龍頭企業的產業數字化發展推動具有重要意義。

在中關村大數據產業聯盟副秘書長顏陽看來，數據資產將接棒土地財政，總規模達8.6萬億元，潛在市場高達60萬億元。當前，企業數據資源“入表”，企業可以在相關數據安全管理條例與規范的指導下，按照入表準備、管理活動、資源分類、資源估值、使用壽命預估、重復銷售、稅務風控的“七步法”推進入表工作，在此過程中要重點解決數權問題，并融合運用傳統估值、訂單驅動、算法細化、AI精調、三大重構（投入、創造價值及交易）五類數據資產評估與定價方法。

然而，數據資產入表不只是財務一個部門的職責，而是一項系統化工程，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、會計師和審計師等提供多項專業服務。

在《暫行規定》出臺之前，市場上大多數的“數據資產”并不一定滿足會計準則的資產確認條件，換句話說，不一定能“入表”。在《暫行規定》之后，更多從能否入表的角度來判斷相關數據資源是否可以稱之為“數據資產”。

數據資產正式入表后，將對企業的資產規模、融資路徑以及盈利模式帶來較大變化。

一方面，入表的數據資產將直接增大企業的資產總額，有利于充分展示企業的資產實力，提升企業的整體價值，將對企業并購或獲得投資產生重大影響。另一方面，入表的數據提供了賬面的資產依據，企業可以利用數據資產進行抵押或者證券化，擴大融資渠道。這減輕了過去數據資產無形、難以評估帶來的融資難題。此外，合理的會計核算也可以幫助企業設計切實可行的數據資產攤銷機制，通過數據授權、共享等創新業務孵化新的收入來源。

在某業內人士看來，《暫行規定》標志著國家正式確認了數據資產的經濟價值，并為數據資產的發展提供了制度保障。企業可以通過賬面確認和披露數據資產，對其進行更準確的評估和管理，將有助于為有關監管部門完善數字經濟治理體系、加強宏觀管理提供會計信息支撐，也為投資者等報表使用者了解企業數據資源價值、提升決策效率提供有用信息。

在該人士看來，數字資產入表對財務報表在負債、資產、利潤表、現金流量、信息披露、稅務處理、企業內部控制產生巨大影響。他指出，數字資產在確權定價過程中，也將面臨如資產性質不明確、缺乏標準化、技術風險高、數字資產的法律和監管框架尚不完善、法律和監管風險、市場波動性大、缺乏專業人才、數據隱私保護、交易效率低下等難題。

他建議，為了解決這些難題，企業需要擁有強大的數字化能力和專業的財務團隊，對數字資產確認和計量，以及在財務報表中恰當地披露數字資產相關信息，以滿足會計準則和投資者的需求。其次，企業需要建立健全的內部控制體系和數據安全保護機制，確保數字資產的安全性和隱私保護性。此外，由于數字資產的價值波動性較大，企業需要對其價值進行準確地評估。

“入表”為工業企業數字化轉型帶來新機遇

隨著數據資產入表政策的實施，工業、制造類企業對數據要素的重視程度日益加深，這不僅有助于工業、制造類企業更好地挖掘和利用數據資產的價值，還為工業、制造類企業的數字化轉型帶來了一系列新的機遇。

中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、中國市場學會副會長歐陽日輝表示，在工業、制造業領域，數據的積累和采集，不同于其他行業。廠房、生產線等涉及一系列的數據，企業可以根據生產、流通、消費、分配等環節的數據進行決策，這對于一家生產制造型企業來講影響重大。因此，數字資產入表對工業企業的影響十分重要。它可以幫助企業優化財務管理、提高運營效率、降低成本、增加商業機會、促進創新、增強市場競爭力、優化資源分配以及提高企業信譽、企業綜合競爭力等方面發揮積極作用。

一批企業已開始做出有益的探索和成功實踐。

浪潮已經在數據資產質量評價、數據資產價值評估做了一些實踐。王相成介紹到，浪潮傲林扎實開展數據資產評估工作，以浪潮傲林分析模型數據資產為主體開展數據資產評估，2023年10月23日通過了數據質量評價，11月16日發布了首份被中評協備份的數據資產評估報告，并基于此數據資產取得1000萬元的授信額度。

數據資產質量好壞對企業數據資產價值有決定性影響。浪潮推出的浪潮海岳數據質量評價工具3.0，產品內置國家標準、行業標準、外部數據等海量參考數據，綜合《數據質量評價標準GB/T36344—2018》和《數據資產評估指導意見》建立起權威全面的評價體系，可針對不同的數據資產，動態準確生成匹配的評價規則。通過規范化的評價流程，對實時交換數據、離線數據包、模型等各類型數據進行評價，覆蓋金融、電信、政府等各行業，實現數據質量提升、提高決策依據可靠性、支撐數據資產評估等關鍵應用場景，賦能企業數據管理過程。

用友精智工業大數據中心匯聚300萬工業企業的億萬數據，沉淀2926款工業機理模型。其中，基于工業互聯網標識大數據，可以實現產業鏈上下游企業智能互聯；基于設備故障大數據，可以幫助工程師快速定位故障原因、精準排故；基于廢鋼判級大模型，可以幫助質檢人員提高工作效率、降低生產成本；基于安全行為識別大模型，可以幫助生產安全管理人員及時發現危險行為、實時預警、消除安全隱患。

鞍鋼作為中央直管的國有大型企業，將數智化視為新一輪鋼鐵工業革命的核心競爭力，充分發揮海量數據和豐富應用場景的優勢，持續推進數字化、智能化建設。2022年6月鞍鋼已開始著手數據治理和數據資產梳理相關工作。為了數據流通，以及數據價值的更好利用，鞍鋼從規劃層面和方案落地分解出五大類17項的重點應用進行展開。

倒逼數轉動力不足企業釋放數據能力

然而，當前我國還存在很大一部分工業企業數字化轉型的動力不足，還處于信息化的過程中，它們沒有形成數據體系或者說沒有一個完整的數據戰略去指導產生數據資產。

在國際數據高級管理研究院主要負責人吳大有看來，工業企業數據化轉型，不能只是賣個設備、工具。工具或設備一定要具有數據采集合法采集的能力，我們需要去思考遠程的數據聯動，能夠去監控數據，監控設備的運轉正常性，能夠提前地預測設備可能故障，并且做到“零故障”服務。

現在越來越多的企業意識到，工業行業數字化降本增效必然會走到一個瓶頸期，因為所有的數字化轉型如果是以降本增效的目標是遇到“閥值”，成本不可能歸零，效益不會無限擴大。企業要轉變商業機制或服務模型，而這個過程當中，數據資產入表其實在倒逼企業釋放數據能力的同時，也在倒逼數字化業務模式要發生變化。企業數據資產將促進企業傳統的業務形態升級，而數據資產的沉淀將最終為用戶創造實質價值，這樣才能夠產生有效的發力點。

用友網絡大型企業客戶事業群首席數據官張旭同樣認為，如果僅僅是降本增效“終會有頭”，但是企業能提供更好的商品和產品給社會，它的未來可期的地方就非常多。他提到，用友“工業大數據+AI”解決方案基于大數據技術及新一代AI技術，融合到工業全生命周期業務場景里，挖掘工業大數據價值，幫助制造企業實現合理排產、優化配料、質量診斷、故障預測、安全預警，玩轉數據資產，讓生產更簡單，質量更穩定，成本更低廉，決策更科學。

王相成則認為，工業企業的數據來源復雜多樣、數據規模更大，需要有針對工業企業專門數據治理、數據資產管理平臺來支撐，這是實現數據資產化的技術保障；另外工業企業在經營管理、生產運營方面，有很多場景可以拉動由數據資源到數據產品、數據服務轉換，如戰略決策、生產改進、運營優化、風險防控等方面，這是實現數據資產化的重要引擎，需要專業化廠商提供服務支撐。

工業數據資源的開源設計非常具有價值，由大企業牽頭然后開源打造生態，會有新的商業轉換機會。顏陽預測，隨著大模型、元宇宙的發展以及未來企業數據資產入表的推進，如果企業能夠抓住機會成長起來，有可能會成為新的“獨角獸”。