1月1日，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）正式實施。企業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，意味著工業數字化迎來新機遇。

“入表”改變企業商業模式

數據資產入表不僅對內提升數據的規範性、統一性，對外也可以作為交易的資產，成為可以確權並衡量企業資產、利(li)潤(run)的(de)重(zhong)要(yao)指(zhi)標(biao)。在(zai)這(zhe)個(ge)過(guo)程(cheng)中(zhong)，企(qi)業(ye)商(shang)業(ye)機(ji)製(zhi)或(huo)服(fu)務(wu)模(mo)型(xing)將(jiang)發(fa)生(sheng)轉(zhuan)變(bian)，數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)入(ru)表(biao)在(zai)倒(dao)逼(bi)企(qi)業(ye)釋(shi)放(fang)數(shu)據(ju)能(neng)力(li)的(de)同(tong)時(shi)，也(ye)在(zai)倒(dao)逼(bi)其(qi)數(shu)字(zi)化(hua)業(ye)務(wu)模(mo)式(shi)發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)。

浪潮海嶽數據中台產品部總經理王相成認為，《暫行規定》為wei企qi業ye數shu據ju資zi產chan提ti供gong了le正zheng式shi的de賬zhang麵mian確que認ren
，為wei其qi定ding價jia與yu交jiao易yi奠dian定ding了le堅jian實shi的de基ji礎chu，也ye使shi得de數shu據ju資zi源yuan豐feng富fu的de企qi業ye能neng夠gou更geng輕qing鬆song地di通tong過guo資zi產chan證zheng券quan化hua等deng方fang式shi獲huo得de融rong資zi支zhi持chi
，特te別bie是shi對dui於yu掌zhang握wo數shu據ju資zi源yuan行xing業ye龍long頭tou企qi業ye的de產chan業ye數shu字zi化hua發fa展zhan推tui動dong具ju有you重zhong要yao意yi義yi。

在中關村大數據產業聯盟副秘書長顏陽看來，數據資產將接棒土地財政
，總規模達8.6萬億元
，潛在市場高達60萬億元。當前
，企業數據資源“入表”，企業可以在相關數據安全管理條例與規範的指導下，按照入表準備、管理活動、資源分類、資源估值、使用壽命預估
、重複銷售
、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，並融合運用傳統估值、訂單驅動
、算法細化、AI精調
、三大重構（投入、創造價值及交易）五類數據資產評估與定價方法。

然而，數據資產入表不隻是財務一個部門的職責，而是一項係統化工程
，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服務。

在《暫行規定》出台之前，市場上大多數的“數據資產”並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《暫行規定》之後，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”。

數據資產正式入表後，將對企業的資產規模、融資路徑以及盈利模式帶來較大變化。

一yi方fang麵mian，入ru表biao的de數shu據ju資zi產chan將jiang直zhi接jie增zeng大da企qi業ye的de資zi產chan總zong額e，有you利li於yu充chong分fen展zhan示shi企qi業ye的de資zi產chan實shi力li，提ti升sheng企qi業ye的de整zheng體ti價jia值zhi
，將jiang對dui企qi業ye並bing購gou或huo獲huo得de投tou資zi產chan生sheng重zhong大da影ying響xiang。另ling一yi方fang麵mian，入ru表biao的de數shu據ju提ti供gong了le賬zhang麵mian的de資zi產chan依yi據ju，企qi業ye可ke以yi利li用yong數shu據ju資zi產chan進jin行xing抵di押ya或huo者zhe證zheng券quan化hua，擴kuo大da融rong資zi渠qu道dao。這zhe減jian輕qing了le過guo去qu數shu據ju資zi產chan無wu形xing、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設計切實可行的數據資產攤銷機製，通過數據授權、共享等創新業務孵化新的收入來源。

在某業內人士看來，《暫行規定》標(biao)誌(zhi)著(zhe)國(guo)家(jia)正(zheng)式(shi)確(que)認(ren)了(le)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)的(de)經(jing)濟(ji)價(jia)值(zhi)，並(bing)為(wei)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)的(de)發(fa)展(zhan)提(ti)供(gong)了(le)製(zhi)度(du)保(bao)障(zhang)。企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)賬(zhang)麵(mian)確(que)認(ren)和(he)披(pi)露(lu)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)
，對(dui)其(qi)進(jin)行(xing)更(geng)準(zhun)確(que)的(de)評(ping)估(gu)和(he)管(guan)理(li)，將(jiang)有(you)助(zhu)於(yu)為(wei)有(you)關(guan)監(jian)管(guan)部(bu)門(men)完(wan)善(shan)數(shu)字(zi)經(jing)濟(ji)治(zhi)理(li)體(ti)係(xi)、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、現金流量、信息披露
、稅務處理、企業內部控製產生巨大影響。他指出，數字資產在確權定價過程中，也將麵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管框架尚不完善、法律和監管風險、市場波動性大、缺乏專業人才
、數據隱私保護、交易效率低下等難題。

他(ta)建(jian)議(yi)
，為(wei)了(le)解(jie)決(jue)這(zhe)些(xie)難(nan)題(ti)，企(qi)業(ye)需(xu)要(yao)擁(yong)有(you)強(qiang)大(da)的(de)數(shu)字(zi)化(hua)能(neng)力(li)和(he)專(zhuan)業(ye)的(de)財(cai)務(wu)團(tuan)隊(dui)，對(dui)數(shu)字(zi)資(zi)產(chan)確(que)認(ren)和(he)計(ji)量(liang)
，以(yi)及(ji)在(zai)財(cai)務(wu)報(bao)表(biao)中(zhong)恰(qia)當(dang)地(di)披(pi)露(lu)數(shu)字(zi)資(zi)產(chan)相(xiang)關(guan)信(xin)息(xi)，以(yi)滿(man)足(zu)會(hui)計(ji)準(zhun)則(ze)和(he)投(tou)資(zi)者(zhe)的(de)需(xu)求(qiu)。其(qi)次(ci)
，企(qi)業(ye)需(xu)要(yao)建(jian)立(li)健(jian)全(quan)的(de)內(nei)部(bu)控(kong)製(zhi)體(ti)係(xi)和(he)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)保(bao)護(hu)機(ji)製(zhi)，確(que)保(bao)數(shu)字(zi)資(zi)產(chan)的(de)安(an)全(quan)性(xing)和(he)隱(yin)私(si)保(bao)護(hu)性(xing)。此(ci)外(wai)，由(you)於(yu)數(shu)字(zi)資(zi)產(chan)的(de)價(jia)值(zhi)波(bo)動(dong)性(xing)較(jiao)大(da)

，企(qi)業(ye)需(xu)要(yao)對(dui)其(qi)價(jia)值(zhi)進(jin)行(xing)準(zhun)確(que)地(di)評(ping)估(gu)。

“入表”為工業企業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、製造類企業對數據要素的重視程度日益加深
，這不僅有助於工業
、製造類企業更好地挖掘和利用數據資產的價值，還為工業
、製造類企業的數字化轉型帶來了一係列新的機遇。

中央財經大學中國互聯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、製造業領域
，數據的積累和采集，不同於其他行業。廠房、生產線等涉及一係列的數據，企業可以根據生產、流通
、消費、分fen配pei等deng環huan節jie的de數shu據ju進jin行xing決jue策ce
，這zhe對dui於yu一yi家jia生sheng產chan製zhi造zao型xing企qi業ye來lai講jiang影ying響xiang重zhong大da。因yin此ci
，數shu字zi資zi產chan入ru表biao對dui工gong業ye企qi業ye的de影ying響xiang十shi分fen重zhong要yao。它ta可ke以yi幫bang助zhu企qi業ye優you化hua財cai務wu管guan理li、提高運營效率、降低成本、增加商業機會、促進創新、增強市場競爭力、優化資源分配以及提高企業信譽、企業綜合競爭力等方麵發揮積極作用。

一批企業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
、shujuzichanjiazhipingguzuoleyixieshijian。wangxiangchengjieshaodao


，langchaoaolinzhashikaizhanshujuzichanpinggugongzuo，yilangchaoaolinfenximoxingshujuzichanweizhutikaizhanshujuzichanpinggu
，2023年10月23日通過了數據質量評價，11月16日發布了首份被中評協備份的數據資產評估報告，並基於此數據資產取得1000萬元的授信額度。

數據資產質量好壞對企業數據資產價值有決定性影響。浪潮推出的浪潮海嶽數據質量評價工具3.0
，產品內置國家標準
、行業標準

、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》建立起權威全麵的評價體係
，可針對不同的數據資產，動態準確生成匹配的評價規則。通過規範化的評價流程，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，實現數據質量提升、提高決策依據可靠性、支撐數據資產評估等關鍵應用場景，賦能企業數據管理過程。

用友精智工業大數據中心彙聚300萬工業企業的億萬數據
，沉澱2926款工業機理模型。其中，基於工業互聯網標識大數據，可以實現產業鏈上下遊企業智能互聯
；基於設備故障大數據
，可以幫助工程師快速定位故障原因、精準排故
；基於廢鋼判級大模型
，可以幫助質檢人員提高工作效率
、降低生產成本；基於安全行為識別大模型
，可以幫助生產安全管理人員及時發現危險行為、實時預警、消除安全隱患。

鞍(an)鋼(gang)作(zuo)為(wei)中(zhong)央(yang)直(zhi)管(guan)的(de)國(guo)有(you)大(da)型(xing)企(qi)業(ye)，將(jiang)數(shu)智(zhi)化(hua)視(shi)為(wei)新(xin)一(yi)輪(lun)鋼(gang)鐵(tie)工(gong)業(ye)革(ge)命(ming)的(de)核(he)心(xin)競(jing)爭(zheng)力(li)
，充(chong)分(fen)發(fa)揮(hui)海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)和(he)豐(feng)富(fu)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)的(de)優(you)勢(shi)，持(chi)續(xu)推(tui)進(jin)數(shu)字(zi)化(hua)、智能化建設。2022年6yueangangyikaishizheshoushujuzhiliheshujuzichanshulixiangguangongzuo。weileshujuliutong，yijishujujiazhidegenghaoliyong，angangcongguihuacengmianhefanganluodifenjiechuwudalei17項的重點應用進行展開。

倒逼數轉動力不足企業釋放數據能力

然ran而er
，當dang前qian我wo國guo還hai存cun在zai很hen大da一yi部bu分fen工gong業ye企qi業ye數shu字zi化hua轉zhuan型xing的de動dong力li不bu足zu，還hai處chu於yu信xin息xi化hua的de過guo程cheng中zhong，它ta們men沒mei有you形xing成cheng數shu據ju體ti係xi或huo者zhe說shuo沒mei有you一yi個ge完wan整zheng的de數shu據ju戰zhan略lve去qu指zhi導dao產chan生sheng數shu據ju資zi產chan。

在國際數據高級管理研究院主要負責人吳大有看來
，工業企業數據化轉型
，不能隻是賣個設備、工(gong)具(ju)。工(gong)具(ju)或(huo)設(she)備(bei)一(yi)定(ding)要(yao)具(ju)有(you)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)合(he)法(fa)采(cai)集(ji)的(de)能(neng)力(li)
，我(wo)們(men)需(xu)要(yao)去(qu)思(si)考(kao)遠(yuan)程(cheng)的(de)數(shu)據(ju)聯(lian)動(dong)，能(neng)夠(gou)去(qu)監(jian)控(kong)數(shu)據(ju)，監(jian)控(kong)設(she)備(bei)的(de)運(yun)轉(zhuan)正(zheng)常(chang)性(xing)，能(neng)夠(gou)提(ti)前(qian)地(di)預(yu)測(ce)設(she)備(bei)可(ke)能(neng)故(gu)障(zhang)

，並(bing)且(qie)做(zuo)到(dao)“零故障”服務。

現在越來越多的企業意識到，工業行業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(cheng)本(ben)不(bu)可(ke)能(neng)歸(gui)零(ling)，效(xiao)益(yi)不(bu)會(hui)無(wu)限(xian)擴(kuo)大(da)。企(qi)業(ye)要(yao)轉(zhuan)變(bian)商(shang)業(ye)機(ji)製(zhi)或(huo)服(fu)務(wu)模(mo)型(xing)，而(er)這(zhe)個(ge)過(guo)程(cheng)當(dang)中(zhong)，數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)入(ru)表(biao)其(qi)實(shi)在(zai)倒(dao)逼(bi)企(qi)業(ye)釋(shi)放(fang)數(shu)據(ju)能(neng)力(li)的(de)同(tong)時(shi)，也(ye)在(zai)倒(dao)逼(bi)數(shu)字(zi)化(hua)業(ye)務(wu)模(mo)式(shi)要(yao)發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)。企(qi)業(ye)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)將(jiang)促(cu)進(jin)企(qi)業(ye)傳(chuan)統(tong)的(de)業(ye)務(wu)形(xing)態(tai)升(sheng)級(ji)，而(er)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)的(de)沉(chen)澱(dian)將(jiang)最(zui)終(zhong)為(wei)用(yong)戶(hu)創(chuang)造(zao)實(shi)質(zhi)價(jia)值(zhi)

，這(zhe)樣(yang)才(cai)能(neng)夠(gou)產(chan)生(sheng)有(you)效(xiao)的(de)發(fa)力(li)點(dian)。

用友網絡大型企業客戶事業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“工業大數據+AI”解決方案基於大數據技術及新一代AI技術，融合到工業全生命周期業務場景裏
，挖掘工業大數據價值，幫助製造企業實現合理排產

、優化配料、質量診斷、故障預測
、安全預警，玩轉數據資產，讓生產更簡單，質量更穩定
，成本更低廉，決策更科學。

王相成則認為，工業企業的數據來源複雜多樣
、數據規模更大，需要有針對工業企業專門數據治理、數據資產管理平台來支撐，這是實現數據資產化的技術保障；另外工業企業在經營管理

、生產運營方麵，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
，如戰略決策、生產改進、運營優化、風險防控等方麵，這是實現數據資產化的重要引擎
，需要專業化廠商提供服務支撐。

工業數據資源的開源設計非常具有價值

，由大企業牽頭然後開源打造生態，會有新的商業轉換機會。顏陽預測，隨著大模型
、元宇宙的發展以及未來企業數據資產入表的推進，如果企業能夠抓住機會成長起來
，有可能會成為新的“獨角獸”。