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1月1日，《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》（以下簡稱《暫行規(guī)定》）正式實施。企業(yè)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(yè)數字化迎來新機遇。

“入表”改變企業(yè)商業(yè)模式

數據資產入表不僅對內提升數據的規(guī)范性、統(tǒng)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(yè)資產、利潤的重要指標。在這個過程中，企業(yè)商業(yè)機制或服務模型將發(fā)生轉變，數據資產入表在倒逼企業(yè)釋放數據能力的同時，也在倒逼其數字化業(yè)務模式發(fā)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(guī)定》為企業(yè)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(yè)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(yè)龍頭企業(yè)的產業(yè)數字化發(fā)展推動具有重要意義。

在中關村大數據產業(yè)聯(lián)盟副秘書長顏陽看來，數據資產將接棒土地財政，總規(guī)模達8.6萬億元，潛在市場高達60萬億元。當前，企業(yè)數據資源“入表”，企業(yè)可以在相關數據安全管理條例與規(guī)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(tǒng)估值、訂單驅動、算法細化、AI精調、三大重構（投入、創(chuàng)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(tǒng)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(xié)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(yè)服務。

在《暫行規(guī)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(guī)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(yè)的資產規(guī)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(yè)的資產總額，有利于充分展示企業(yè)的資產實力，提升企業(yè)的整體價值，將對企業(yè)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(yè)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(yè)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(chuàng)新業(yè)務孵化新的收入來源。

在某業(yè)內人士看來，《暫行規(guī)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(fā)展提供了制度保障。企業(yè)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(jiān)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(yè)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(xiàn)金流量、信息披露、稅務處理、企業(yè)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(jiān)管框架尚不完善、法律和監(jiān)管風險、市場波動性大、缺乏專業(yè)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(yè)需要擁有強大的數字化能力和專業(yè)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(yè)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(yè)需要對其價值進行準確地評估。

“入表”為工業(yè)企業(yè)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(yè)、制造類企業(yè)對數據要素的重視程度日益加深，這不僅有助于工業(yè)、制造類企業(yè)更好地挖掘和利用數據資產的價值，還為工業(yè)、制造類企業(yè)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(lián)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(yè)、制造業(yè)領域，數據的積累和采集，不同于其他行業(yè)。廠房、生產線等涉及一系列的數據，企業(yè)可以根據生產、流通、消費、分配等環(huán)節(jié)的數據進行決策，這對于一家生產制造型企業(yè)來講影響重大。因此，數字資產入表對工業(yè)企業(yè)的影響十分重要。它可以幫助企業(yè)優(yōu)化財務管理、提高運營效率、降低成本、增加商業(yè)機會、促進創(chuàng)新、增強市場競爭力、優(yōu)化資源分配以及提高企業(yè)信譽、企業(yè)綜合競爭力等方面發(fā)揮積極作用。

一批企業(yè)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(fā)布了首份被中評協(xié)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(yè)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(yè)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(tài)準確生成匹配的評價規(guī)則。通過規(guī)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(yè)，實現(xiàn)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(yè)數據管理過程。

用友精智工業(yè)大數據中心匯聚300萬工業(yè)企業(yè)的億萬數據，沉淀2926款工業(yè)機理模型。其中，基于工業(yè)互聯(lián)網標識大數據，可以實現(xiàn)產業(yè)鏈上下游企業(yè)智能互聯(lián)；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(fā)現(xiàn)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(yè)，將數智化視為新一輪鋼鐵工業(yè)革命的核心競爭力，充分發(fā)揮海量數據和豐富應用場景的優(yōu)勢，持續(xù)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(guī)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(yè)釋放數據能力

然而，當前我國還存在很大一部分工業(yè)企業(yè)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(zhàn)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(yè)企業(yè)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(lián)動，能夠去監(jiān)控數據，監(jiān)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(xiàn)在越來越多的企業(yè)意識到，工業(yè)行業(yè)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(yè)要轉變商業(yè)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(yè)釋放數據能力的同時，也在倒逼數字化業(yè)務模式要發(fā)生變化。企業(yè)數據資產將促進企業(yè)傳統(tǒng)的業(yè)務形態(tài)升級，而數據資產的沉淀將最終為用戶創(chuàng)造實質價值，這樣才能夠產生有效的發(fā)力點。

用友網絡大型企業(yè)客戶事業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)全生命周期業(yè)務場景里，挖掘工業(yè)大數據價值，幫助制造企業(yè)實現(xiàn)合理排產、優(yōu)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(wěn)定，成本更低廉，決策更科學。

王相成則認為，工業(yè)企業(yè)的數據來源復雜多樣、數據規(guī)模更大，需要有針對工業(yè)企業(yè)專門數據治理、數據資產管理平臺來支撐，這是實現(xiàn)數據資產化的技術保障；另外工業(yè)企業(yè)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(zhàn)略決策、生產改進、運營優(yōu)化、風險防控等方面，這是實現(xiàn)數據資產化的重要引擎，需要專業(yè)化廠商提供服務支撐。

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