来源：供应链金融

数据资产化的时代已经到来。2024年1月1日，财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）正式开始实施，从政策角度将数据资产明确入表。这一举措，不仅为数据要素市场的发展提供了制度性的支持，同时也表明我国数字化发展迈出了关键性的一步。在数字经济全面发展的大背景下，数据资产化旨在通过数据的交易与流通最大化释放数据的核心价值，“数据资产入表”则是实现数据资产化的有效手段。

     入驻数据资产新赛道是一个涉及多方面策略和步骤的过程。

01、从企业视角去理解数据资产

从字面意思上来理解数据资产入表，就是将数据确认为企业资产负债表中的资产一项。这里资产的核心对象是数据，但最后可以表现为存货或者是无形资产等形式。其实自去年8月份“数据资产入表“一词出现后，在企业内部就掀起了一波热潮。但实际上在相关政策出来之前，数据资产的概念在企业里就已经存在了。

数据资产目前在企业里有三层含义：

基础设施

第一层是实质性的含义，就是只要某样东西对企业来说有价值，它就是一个资产。例如存在一批客户的数据，其中有1万条数据属于高精人群，那么无论这项资产入不入表，这样的数据对于企业来说就是有价值的。

价值遵从

第二层含义产生于去年会计层面暂停规定出台之后，即在入表层面，把原本在数据方面的支出计入到费用一项。如果可以计入到资产，那就能去修复资产负债表，从而使得它在会计层面有一个有更大的意义。

治理机制

第三个层面是市场价值层面，比如说企业做出来的数据产品，在市场上是有公允的市场交易价值的。那就可以拿这样的数据资产去售卖，使它具备一定的经济价值。

举个例子，一部iPhone手机的售价是12000元，生产成本与营销成本是8000元。由于现在普遍使用历史成本法，将手机产品累计支出的成本8000元计入表中，最终它的资产价值就是8000元。

但在交易过程中会涉及到iPhone的产品评估和资产评估，评估下来之后发现公允的交易价值是12000元，那么这就是资产在市场层面的价值。

还有一个维度是在实质层面，比如说这部手机含有前持有者大量的个人数据，例如通讯录数据，照片数据等，如果购买者认为有用，那么这部手机价值可以变为20万，甚至是300万。

02、了解政策环境

政策支持

近年来，随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》《关于加强数据资产管理的指导意见》等一系列重要文件的发布，数据资产作为一项新型资产受到学界和业界的广泛关注，数据资产化、资本化的进程正在加速推进。为企业数据资产化提供了制度性的支持。企业应密切关注相关政策动态，确保自身操作符合政策要求。

03、构建数据资产管理体系

数据治理

建立数据资产管理体系，通过数据治理统筹相关数据基础工作。这包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。

权属明确

确保数据资产的权属归属明确、无争议，否则便无入表资格。同时，要保证数据资产的产权完整性，不存在重大瑕疵或权利遭到严重限制。

04、评估与计量

价值评估

数据资产的价值应当超过一定门槛，足以对企业产生实质性影响。企业需要采用认可的定价模型对数据进行合理评估，确保定价在合理区间内。

会计核算

根据政策要求，将满足条件的数据资产纳入企业资产负债表核算。入表金额将按照成本法或其他认可的方法完成初始计量，并在后续计量时遵循相应会计准则。

05、开发与利用

场景识别

并非所有数据资源都可被认定为数据资产，只有能创造经济价值的数据资源才可被认定为数据资产。企业需要识别可利用的数据资源，并判断其经济价值。

技术开发

开发专用数据存储空间，通过资源隔离、权限隔离等方式完成可共享数据的分类分级存储。同时，根据数据的应用场景开发数据接口、算法模型、服务界面等组件，助力数据价值的兑现。

商业化运作

设计数据产品并建立合理的利益分配机制，搭建数据产品运营生态体系。当数据产品达到一定交易量、形成数据金融资产后，企业可推进数据资产证券化等资本运作方式。

06、加强合作与合规

开放合作

企业的数据资产难以在封闭环境下孤军作战，需要与上下游产业链形成良性互动合作。与技术提供商、行业组织、金融机构等伙伴合作，分工协作、优势互补，将加速数据资产的流转赋能。

合规管理

在数据资产化的过程中，企业需要高度重视合规管理。确保数据交易与隐私保护符合相关法律法规要求，构建健康的数据生态。

07、持续优化与创新

技术创新

持续关注数据技术的最新进展，积极引入新技术、新方法优化数据资产管理流程和提高数据利用效率。

模式创新

探索数据资产化的新模式、新路径，为企业创造更多价值。

培养专业人才

培养或引进具有数据资产管理、交易、技术等方面的专业人才，为企业发展提供智力支持。

入驻数据资产新赛道需要企业从政策环境、管理体系、评估与计量、开发与利用、合作与合规以及持续优化与创新等多个方面入手，全面构建数据资产化的能力体系。

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