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》weiqiyeshujuzichantigonglezhengshidezhangmianqueren，weiqidingjiayujiaoyidiandinglejianshidejichu
，yeshideshujuziyuanfengfudeqiyenenggougengqingsongditongguozichanzhengquanhuadengfangshihuoderongzizhichi，tebieshiduiyuzhangwoshujuziyuanxingyelongtouqiyedechanyeshuzihuafazhantuidongjuyouzhongyaoyiyi。

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。

tajianyi，weilejiejuezhexienanti
，qiyexuyaoyongyouqiangdadeshuzihuanenglihezhuanyedecaiwutuandui，duishuzizichanquerenhejiliang，yijizaicaiwubaobiaozhongqiadangdipilushuzizichanxiangguanxinxi，yimanzuhuijizhunzehetouzizhedexuqiu。qici
，qiyexuyaojianlijianquandeneibukongzhitixiheshujuanquanbaohujizhi，quebaoshuzizichandeanquanxingheyinsibaohuxing。ciwai，youyushuzizichandejiazhibodongxingjiaoda，qiyexuyaoduiqijiazhijinxingzhunquedipinggu。

“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

、數shu據ju資zi產chan價jia值zhi評ping估gu做zuo了le一yi些xie實shi踐jian。王wang相xiang成cheng介jie紹shao到dao，浪lang潮chao傲ao林lin紮zha實shi開kai展zhan數shu據ju資zi產chan評ping估gu工gong作zuo，以yi浪lang潮chao傲ao林lin分fen析xi模mo型xing數shu據ju資zi產chan為wei主zhu體ti開kai展zhan數shu據ju資zi產chan評ping估gu
，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”，chengbenbukenengguiling，xiaoyibuhuiwuxiankuoda。qiyeyaozhuanbianshangyejizhihuofuwumoxing，erzhegeguochengdangzhong，shujuzichanrubiaoqishizaidaobiqiyeshifangshujunenglidetongshi，yezaidaobishuzihuayewumoshiyaofashengbianhua。qiyeshujuzichanjiangcujinqiyechuantongdeyewuxingtaishengji，ershujuzichandechendianjiangzuizhongweiyonghuchuangzaoshizhijiazhi，zheyangcainenggouchanshengyouxiaodefalidian。

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”。