在当今数字经济蓬勃发展的时代，数据已成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。而数据资产入表服务作为数据要素化流程中的关键一环，当下不仅依然重要，而且具有可观的盈利潜力。

从政策层面来看，其重要性不言而喻。2023年财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源可作为无形资产或存货入表。

这一政策为数据资产化奠定了坚实的会计基础，标志着我国数据要素价值化进入规范化、标准化阶段。2024 年该规定正式实施后，截至 2025 年 4 月 30 日，A 股已有 100 家上市公司披露数据资源入表事项，涉及金额 21.64 亿元，其中金融业入表企业数量显著增加。国家数据局也于 2024 年 11 月发布《可信数据空间发展行动计划（2024 - 2028 年）》，

提出到 2028 年建成 100 个以上可信数据空间的目标，并在 2025 年 7 月公示了首批 63 家可信数据空间创新发展试点单位。这些政策举措共同构成了数据要素 “资源化 -资产化-资本化” 全链条发展的制度框架，为数据资产入表服务提供了明确的政策导向和广阔的发展空间。

从市场需求来看，企业对数据资产入表服务的需求日益迫切。随着市场竞争的加剧和数字化转型的深入，企业积累了海量的数据资源，但这些数据的价值往往难以在传统财务报表中得到体现。通过数据资产入表服务，企业能够将数据资源转化为可计量、可视化的资产，从而提升企业的决策能力和市场竞争力。例如，中国移动通过构建高质量数据集体系，为数据资产入表奠定了基础，实现从数据资源到数据资产的价值跃升。再如泰安市，其首创数据资产入表 “七步法”，指导多家企业完成入表3416万元，不仅优化了企业的资产结构，还为企业的融资、交易和定价提供了财务基础。这些案例充分说明了企业对数据资产入表服务的强烈需求以及该服务对企业发展的关键作用。

从盈利角度来看，数据资产入表服务展现出巨大的盈利潜力。一方面，服务机构可直接通过为企业发展提供数据资产评估、确权、计量等专业服务收取相应的服务费用。由于数据资产的复杂性和专业性，企业需要专业的机构和人员来协助完成入表工作，这为数据资产入表服务机构提供了稳定的收入来源。例如，专业的数据资产评估机构和会计师事务所，凭借其专业知识和经验，为企业提供定制化的数据资产入表服务，并按照服务项目或工作量收取费用。

另一方面，基于数据资产入表服务，可以延伸出相关的增值业务，如数据资产质押融资、数据资产证券化等金融服务。通过协助企业将数据资产转化为可融资的资产，帮助其获得资金支持，同时也为服务机构创造更多的业务机会和盈利点。金融机构可从中获取利息收入、手续费收入等。此外，随着数据资产入表服务的广泛应用，数据交易、数据开发、数据应用等相关产业也将得到进一步发展，形成完整的数据产业生态链。服务机构可以在产业链的各个环节中寻找合作机会和盈利空间，促进数据资源的优化配置和高效利用，推动整个数据产业的繁荣发展，实现多方共赢。

然而，数据资产入表服务在发展过程中也面临一些挑战。在技术层面，隐私计算作为可信数据空间的核心技术，虽然能实现 “数据可用不可见”，但存在计算效率低、通信成本高的问题，难以支撑大规模商业化应用。同时，高质量数据集建设也面临技术挑战，如多模态 AI 发展中跨模态对齐仍依赖人工标注，工业质检等场景中缺陷样本稀缺，制约了数据集质量提升。在制度层面，虽然相关政策和标准已发布，但具体标准的落地仍需时间，评估方法、折现率等关键参数尚无统一标准，导致不同机构评估结果差异较大。此外，跨区域、跨行业的制度协同不足，各地数据交易所交易规则不一，制约了全国一体化数据市场的形成。在生态层面，市场主体成熟度不足，多数企业对数据资产化认识欠缺或能力不足，数据中介服务机构专业水平参差不齐，难以满足市场需求，且既懂数据技术又懂业务与合规的复合型人才稀缺，制约了行业的快速发展。

尽管存在挑战，但随着技术的不断突破、制度的逐步完善和生态的日益成熟，数据资产入表服务的重要性将愈发凸显，其盈利空间也将进一步拓展。未来，数据资产入表服务有望在推动数字经济高质量发展中发挥更加关键的作用，成为数据要素市场化配置中的重要支柱。