亿信华辰『数据资产入表实务系列直播』第一期成功举办。亿信华辰高级顾问专家、湖北省软件企业协会数据要素发展工作委员会专家委员刘晗先生为大家带来数据入表知识体系分享，全程干货，深度解读。

本文摘取部分要点，主要分享以下4点，希望对你有所帮助：
1.如何实现数据资产价值化？
2.入表选择无形资产还是存货？
3.数据资产如何入表？哪些步骤？
4.入表实施涉及哪些部门？

01、一张图解读数据资产价值化路线

2024年1月1日起，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行。也就是在2024年1月1日以后，企业的信息化建设将可以以成本法方式进行入表，信息化建设本身可以转化为资产。这意味它不仅具备了资产的财务价值，还具有了生产和交易价值。

用一幅图介绍一下具体的工作需要涉及到的数据资产价值化路线图。其中1到5步是内部治理，到第6步就会分为对内和对外。

第一个步骤和第二个步骤主要解决的是数据资源的确认及确权的问题。数据是怎么分类、怎么分级，会直接决定哪些数据能流通、哪些数据不能流通。合规性就涉及到了数据的权属问题：你的数据是以什么形式获得的；涉及到的数据产生方有没有给你相应的数据授权。这些会直接影响未来在使用这些数据的时候是否需要进一步的处理。

这两个步骤做完后才会进入到下一个阶段，即自主开发和授权运营的阶段。这个阶段需要通过数据资产的治理与运营，来解决数据资产可用性和易用性问题。数据资产治理会涉及到数据标准管理、数据分类分级管理、数据清洗治理、多元数据融合、数据质量管理等。数据资产运营会有诸如像算法管理、场景管理、产品管理、质量管理和授权管理等。

之后，数据安全防护的底座是非常重要的。如果没有数据安全防护，不管你做的再好，如果发生了数据泄露问题，也会面临政府层面的行政处罚或者其他民事层面的诉讼纠纷。

在完成了以上步骤之后，就可以开始确定未来交易方向：是对内进行流通还是对外进行交易。

对外进行交易走的就是存货路线，对内流通走的就是无形资产路线。走无形资产路线的话，可以通过数据中台服务的方式将数据服务化，然后输出给内部客户。在一个集团下的众多主体之中进行的流通都是属于内部流通，是在无形资产里合法交易的。

对外交易的话就是跟非关联性企业进行数据流通交易。数据流通交易又分为数据的场内交易和场外交易，区别就是是否在数据交易所内进行交易登记。场外交易最终都会形成数据知识产权。一旦实现，就代表着成本法入表完成，然后就可进行交易完成，也就意味着市场法和收益法可以开始应用，因为流水是产品价值最好的证明。有了这些，在做完质量评估的基础上，资产评估机构就能进行定价，再进行数据资产入表，从而实现数据资本化。

02、选择无形资产还是存货

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为无形资产或存货。那么“无形资产”与“存货”在数据入表过程中实施落地的难度差异有什么不一样呢？

这两张图的依据是现行的会计准则里针对于存货以及无形资产计量时实现路径的流程图。通过流程图，就能看到在无形资产这一块步骤相对简单。但如果走存货这一块的话，就会有至少十个是或否，也就是需要做抉择的地方。也就是说在数据入表过程中，需要考虑入表成本有多高，在对数据资产进行计量的时候，需要考虑会计部门，或后续和会计部门配合的会计服务、审计机构，他们投入的人工成本有多大。这些都会直接影响到未来的入表成本。

所以基于入表成本以及入表效率考虑，建议大家在目前阶段也是以无形资产入表为首选项。还有一个考虑因素就是存货在数据交易方面有一个重大的缺陷，就是目前由于政策层面供给不足，确权是一个相当困难的问题。走存货确权如果没做好的话，一旦把数据卖出去以后，别人如果来找你麻烦，或者说由于某些事件造成一些社会风波，就需要进行全数追溯问责。

结合以上两点，建议在现阶段还是走无形资产会更靠谱，也更好落地。

03、数据资产入表三步走

数据资产到底如何入表，可以拆解为三步，第一步是入表形成原始资产，第二步是形成无形资产收入，第三步是形成存量资产。

第一步：入表形成原始资产

原始资产入表是指系统建设及数据生成等所产生的成本费用，以成本法入表，构成数据资源的初始资产价格。就是说现在，不管有没有做数据治理，你手头如果是有数据，至少这些东西是有可能成为数据资产的。这个时候，先不去考虑未来怎么变现，如果有大量的数据可以形成资产，就先以成本法的方式进行入表，将原来不可计量的这个数据，以货币计量的形式变为你的资产，然后接下来可以用来调节企业的利润表以及资产负债表。

此外，通过将数据资源进行成本法入表，首先就已经把手里可以产生经济价值的数据资源做了一次梳理，然后通过梳理也基本知道了未来如果开发或售卖数据产品大概应该怎么定价。

在这个步骤中，也分为三小步。第一步是前置条件阶段，第二步是准备阶段，第三步是实施阶段。

（1）前置条件

如果一家企业连基础的信息化系统都没有，就不具备数据入表以及数据资产化的条件。如果企业已经完成了信息化建设，接下来需要做的是对企业的数据治理程度和数据管理能力先做一个必要的评估。目前市面上可以依据的标准DCMM以及DAMA两个标准，都能帮企业确认自己是否具有有效利用自身数据的能力。还有一个是数据资产的入表前改造工作。这里主要涉及的是数据分类分级工具准备、数据成本计量工具准备、财务系统准备等。

（2）准备阶段

首先需要确认资产类型，是无形资产还是存货。此外还需要确认资产类别和安全等级，开始做分类分级相应的工作。

（3）实施阶段

需要做数据资产成本构成梳理，梳理清楚钱都花去哪儿了；此外还需要进行会计计量入表，即具体以什么科目记录成本；后续计量准备涉及到，一旦入表，以什么形式摊销，如果存在减值或者要终止的时候，需要怎样进行确认。

第二步，形成无形资产收入

要强调的是，这里所说的是非存货路径，因为前面也提到存货其实存在一些弊端。

什么是无形资产收入？像加盟费跟特许经营是无形资产，然后还有软件授权使用费及其他由无形资产产生的应收款等，都是无形资产收入。

如果走的是非存货、即无形资产路线的话，能有效地规避现在由于政策供给层面没有跟上导致的数据确权问题。因为如果走无形资产路径的话，就不是直接卖数据，而是提供数据服务。比如对于部分不能直接出售的数据，可以软件或者其他的方式脱敏，然后提供一个计算结果，在此过程中，由于看不到原始数据，从某种意义上就能避免一些法律上的问题。这些交易也能证明资产预期会给企业带来的经济利益。只有证明了预期的价值，才能用收益法跟市场法给资产估个好价。

这个阶段的工作拆分也是前置条件、准备阶段和实施阶段这三步。

（1）前置条件

首先企业需要问自己一个问题：我的这些数据是否真的有市场需求，未来想创造出来的，不管是商业模式还是销售计划，可行性到底有多高，市场上是否存在真正的需方。如果没有做这一步，很有可能会花了非常大的成本，造出来一个市场上无人买单的产品，造成巨大浪费。接下来还需要考虑，数据需方愿意以什么方式进行付费，这里主要涉及价格以及付费方式的问题，这决定了数据能否形成稳定、持续的收益。

（2）准备阶段

现在数据交易所主要会分以API、或数据包或数据模型的方式来交付数据产品。如果走无形资产路线，卖的就不是数据本身而是数据服务，所以可选择数据模型或数据软件服务的形式。软件产品以特许经营、软件授权等方式来产生可持续现金流。

（3）实施阶段

这是又一次系统建设的过程，具体说来可以叫做数据产品开发。数据产品的供给渠道搭建可分为直销和分销。数据产品的结算系统搭建非常关键，因为结算在哪里往往决定了分钱在哪里，这也就决定了，最有动力的人在哪里。这个利益分配机制的搭建非常重要，尤其当走分销路线时。

数据品牌的建设也至关重要，现在是数据要素的建设时期，也就是初步发展时期，但经济学告诉我们，每个细分行业里面，最终只会有少数几个品牌存活下来。所以市场的参与者需要从一开始就建立营销体系以及品牌意识，为下一阶段的残酷竞争做好相应准备。特别是在数据市场里，因为数据可以无限复制，具有弱排他性，这也就造成虽然整体市场会非常大，但是每个行业里市场份额并不会太大，只能支撑少数几个品牌活下来，所以数据产品的营销工作至关重要。

第三步：形成存量资产

存量资产是指企业所拥有全部可确指的资产，企业的应收账款、其他应收款、无形资产都属于企业的存量资产。这里重点要指出的是应收账款和其他应收款，数据一旦成为数据商品，只要交易量上来，就会形成数据相关的应收账款，还有存货相关的抵押账款等，这些款项都能形成业内所说的金融资产。只有形成了众多金融资产的情况下，才能构建金融资产池，然后才能走到金融化这一步。而金融化往往实现模式就是证券化。形成存量资产的后续影响是数据的货币化。一旦数据资产能实现证券化，从某种意义上数据本身就变成了货币。

如果未来要做到数据货币化，真正应该形成的是基于数据产品为标的物的可持续现金流的产生，并基于此形成应收账款。要将买卖关系变成借贷关系，再变成投资产品。比如房地产市场的整个发展历程，就充分证明了这个理念。

举一个现实中正在发生的例子，如果大家有关注投资领域以及政策层面，会看到最近这两年REITs（不动产投资信托基金非常火），它是将不动产形成的金融资产组合打包形成一个资产池，然后进行资产证券化，资产证券化就是发债。

04、数据入表实施涉及哪些部门

数据入表不仅仅是单一部门的工作，它牵扯到集团、企业内部的各个部门，只有这些部门在统一的协调下共同参与，再加上外部服务商的配合，数据入表工作才能真正落地。下图通过流程把需要参加的部门进行了划分。

1.初步范围框定：首先在初步范围框定的阶段，需要介入的是企业相关业务部门，以及信息科技IT管理部门\数据管理部门。

2.数据资产分析：到第二个数据资产的分析阶段，需要介入的还是数据管理部门以及业务部门。但为了后期的入表工作更能达到国家现有或者未来发布的管理办法与法规要求，内部的合规部门也必须参与进来。否则做出来的不管是无形资产还是存货的数据产品，若不合法不合规，交易不仅仅不能带来收益，反而会给企业带来巨额损失。

3.可入表的数据资产确认：在可入表的数据资产确认阶段，涉及的部门就更多了。不仅仅是业务部门和数据部门要加入进来，还会涉及我们企业内部的财务会计部门。如果企业还有资产负债部门和审计部门的话，他们也需要加入进来。

4.数据资产计量：在数据资产计量这一阶段，主要会涉及到的就是财务部门和运营管理部。在信息系统运行的当中，数据就是在不断的生产出来的，那运维阶段的成本通过成本法，是需要进入到财务报表中的，所以运营部门也需要加入进来，因为只有他们才能清楚的知道运维成本大概是多少。

5.数据资产披露：到最后的数据资产披露阶段，更多的是涉及到了董事会办公室的问题，因为对于未上市、已上市的这些公司来说，其实披露的内容很大程度上会影响到企业在资本市场上投资者对企业的信心，所以董事会成员必须加入进来，共同决定披露内容是什么。当然在这个暂行办法里面已经给列举出了众多的必须披露项，但是可选披露项这一块，会根据具体企业的情况，由董事会进行决定披露哪些。

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