一、数据资产入表“三阶段十五步法”
在深入了解数据资产入表流程前，需明晰相关概念。依据国家数据局 2024 年 12 月 30 日发布的《数据领域常用名词解释》，数据是指 “任何” 以电子或其他方式对信息的记录，其范围广泛，不论有无价值皆可称之。数据资源则是 “具有价值创造潜力” 的数据总称，一般以电子化形式记录保存、可机器读取、可供社会化再利用。而数据资产是特定主体 “合法”“拥有或者控制”，能进行货币 “计量”，且 “能带来经济利益或社会效益” 的数据资源。从数据资源迈向数据资产，关键在于业务上深度开发建模，财务上满足入表条件。
数据资产入表可细分为三个阶段、十五个步骤：
一、数据资源化：
挖掘数据潜在价值基石
数据资源化是数据资产化的前提，旨在将原始数据转化为具备潜在价值的数据资源。
1、场景挖掘
在各部门上报预算阶段，与业务部门紧密沟通，结合预算申请或立项报告剖析项目内容，判断是否涉及数据资产；从立项起组建工作小组，定期开会加强部门协作，跟踪项目进度。
2、数据的数量及质量分析
数据需具备信息属性，通过采集汇聚形成大量基础数据，同时确保数据准确、一致、及时且完整。
3、数据治理过程分析
借助数据标准建立、数据安全管理等活动，开展数据清洗、分析工作，产出可用数据。
4、分析数据的潜在应用价值
加工后的这些数据可进一步形成数据看板、算法、模型等，在提升生产质量、精准营销、降本增效或数据出售等方面发挥作用。
二、数据资产化：
释放数据资源潜在价值的关键
数据资产化促使数据资源潜在价值充分释放，转化为真正意义上的资产。
5. 数据合规性分析：数据具有法律属性，必须符合不违规采集、不涉及个人信息等法律要求。
6. 数据权属分析：确保企业拥有数据所有权，为数据资产化筑牢根基。
7. 明确数据使用场景：业务人员运用机器学习、数据挖掘等技术进行数据分析与建模，开发具有实际应用价值的数据产品或资产，如 AI 数据算法、精准营销支持、生产质量提升、维修成本降低等应用场景。
8. 合理预估使用价值：对数据资产进行价值量化，预估其可能为企业带来的经济利益，如减少索赔金额、促进成交量、降低维修成本等。
9. 成本计量：主要核算使数据资产达到预定用途的直接支出，涵盖数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工环节的费用。
10. 入表账务处理：收集数据资产的立项报告、预算单、合同、验收报告、工时确认单、折摊确认表等资料，作为入表金额确认依据，并与审计部门沟通确认。
11. 信息披露：依据信息披露制度，判断数据资源是否满足披露要求。当前准则除会计科目强制披露外，多为自愿披露，内容包括数据资源应用场景、业务模式、价值创造方式、原始数据特征、评估信息等。
三、数据资本化：
拓展数据资产价值的新征程
数据资本化建立在数据资产化基础上，赋予数据资产更多金融属性，深度挖掘其价值。
12. 质量评价：从数据来源、加工处理过程、资源质量、安全管理等方面对数据资产进行质量评估，确保数据来源合规、满足完整性、唯一性、时效性、准确性要求，并实施分级分类保护。
13. 法律评价：对数据主体、来源、内容、处理及管理的合法性、合规性与安全性进行全面评价。
14. 价值评估：基于数据资产的信息、法律和价值属性，精准评估其价值。
15. 数据产权交易所登记：首先完成数据资产信息收集并填报至数据产权交易所系统；随后交易所进行材料审核，企业按需补充修正；接着缴纳服务费；再进行 7 个自然日的公示；最后按要求领取对应证书。
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