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》biaozhizheguojiazhengshiquerenleshujuzichandejingjijiazhi
，bingweishujuzichandefazhantigonglezhidubaozhang。qiyekeyitongguozhangmianquerenhepilushujuzichan，duiqijinxinggengzhunquedepingguheguanli，jiangyouzhuyuweiyouguanjianguanbumenwanshanshuzijingjizhilitixi、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6月(yue)鞍(an)鋼(gang)已(yi)開(kai)始(shi)著(zhe)手(shou)數(shu)據(ju)治(zhi)理(li)和(he)數(shu)據(ju)資(zi)產(chan)梳(shu)理(li)相(xiang)關(guan)工(gong)作(zuo)。為(wei)了(le)數(shu)據(ju)流(liu)通(tong)

，以(yi)及(ji)數(shu)據(ju)價(jia)值(zhi)的(de)更(geng)好(hao)利(li)用(yong)，鞍(an)鋼(gang)從(cong)規(gui)劃(hua)層(ceng)麵(mian)和(he)方(fang)案(an)落(luo)地(di)分(fen)解(jie)出(chu)五(wu)大(da)類(lei)17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

raner

，dangqianwoguohaicunzaihendayibufengongyeqiyeshuzihuazhuanxingdedonglibuzu
，haichuyuxinxihuadeguochengzhong

，tamenmeiyouxingchengshujutixihuozheshuomeiyouyigewanzhengdeshujuzhanlvequzhidaochanshengshujuzichan。

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
、gongju。gongjuhuoshebeiyidingyaojuyoushujucaijihefacaijidenengli
，womenxuyaoqusikaoyuanchengdeshujuliandong
，nenggouqujiankongshuju，jiankongshebeideyunzhuanzhengchangxing，nenggoutiqiandiyuceshebeikenengguzhang，bingqiezuodao“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”。