解决方案提出背景

     

   

      数据资产化已成为企业数字化转型重要组成部分。在数据要素市场中，企业可将自身的数据资产进行流通交易或资产入表，实现数据价值最大化，对提升企业核心竞争力具有重大意义。

      传统财务报表主要反映的是企业的有形资产和部分易于量化的无形资产，但未能充分展现数据这一新兴资产类别。随着越来越多的企业意识到数据的战略意义，他们希望在财务报告中更准确地体现数据的价值，以更好地评估企业的真实状况和发展潜力。

      对企业而言，数据资产入表对内可帮助企业管理层全面及深入理解其拥有的数据资源，从而做出更加科学合理的决策；对外则展示了企业在数字化转型方面的努力，增强了市场信心。此外，识别和量化数据资产有助于加强风险管理和合规性。

      鉴于数据资产入表实施中，企业面临数据资产合规判断、权属确认、收益确认、成本归集与分摊、数据资产开始资本化时点及结束资本化时点确定、数据资产预计使用寿命确定和数据资产审计验证等一系列困难，北京集联软件科技有限公司（以下简称“集联软件”）结合自身对数据资源入表相关政策理解、业务流程与操作要点梳理、数据入表软件工具积累，以及联合生态链专业机构一道为企业提供数据资产入表服务的实践经验，提出企业数据资产入表解决方案。

     

   集联软件提出的数据资产入表解决方案框架由“4库+3服务”组成（如下图所示）。“4库”指由数据资产入表相关的知识库，由法规、制度、指南和字典四个专题数据库组成。“3服务”指数据资产入表所需的专业咨询服务、软件工具服务和生态链服务构成，其要点如下所述：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1咨询服务

     该服务是围绕数据资产入表全生命周期业务处理、入表工作常态化及可持续发展、数据产品化与商业运营、数据产品流通及交易，提供数据资产入表、数据治理、数据产品设计、数据质量与数据价值评估等专业咨询服务。

2.2 软件工具服务

      该服务旨在提高数据资产入表和流通交易的业务处理效率，提供数据盘点、数据合规管理、数据资产确权管理、数据资产计量和综合服务模块，各模块主要功能如下所述：

      2.2.1 数据盘点：提供数据资产目录、数据资产看板、数据分类分级、重点数据清单、数据资产组织等功能；

      2.2.2合规管理：提供数据经营合规、数据来源合规、数据内容合规、数据处理合规、数据管理合规等管理功能；

      2.2.3 数据确权：提供数据血缘分析、数据资产权属登记机构管理、登记流程管理、申请报告服务和登记证书管理等功能。

      2.2.4 数据资产计量：提供数据成本归集、成本分摊、历史成本、减值测试、资产摊销等功能；

      2.2.5 综合服务：提供披露报告生成服务（分为强制性披露报告和自愿性披露报告）、增值服务（含数据资产质量与价值评估服务、数据资产入表审计证据链服务）、知识库应用及管理服务（含知识库维护、知识检索与智能问答）。

2.3 生态链服务

      企业数据资产入表涉及到信息技术、法律、权属登记、会计与审计、资产评估与金融等众多专业知识，入表工作实施中需要具备上述专业知识机构参与。为便于上述专业机构间业务协同和信息共享，需要整合相关的律师事务所、会计师事务所、数据交易所、数据资产评估机构、金融机构和信息技术公司，以生态链的方式，共同推动数据资产入表工作的顺利开展。

解决方案框架及要点介绍

解决方案客户价值

     

       

       集联软件数据资产入表解决方案旨在整合生态链相关资源，通过专业服务与软件工具的有机结合，将企业合法持有与控制，并有经济价值的数据资源，按照一定流程与规则，转化为可被会计系统识别、并记录在资产负债表中无形资产或存货项目的过程。它涉及到对企业数据资产质量与价值科学评估、合规性审查与权属确认、财务报表列示与披露等多方面工作。该解决方案可以为企业带来如下价值：

（1）提升数据资产价值：通过专业的评估方法，企业能够更准确地了解自身数据资产的实际价值，并将其反映在财务报表中，从而提升企业在资本市场的估值。

（2）增强决策支持能力：当数据成为一种明确资产时，管理层可以基于更加丰富和精确信息做出更好商业决策，优化资源配置，提高运营效率。

（3）促进数据管理规范化：为确保数据资产入账合法性与准确性，企业需要建立健全数据管理制度和技术体系，这有助于提升整体数据治理水平。

（4）加强风险管理：清晰的数据资产列表可以帮助识别潜在的风险点，如隐私泄露、知识产权争议等，并采取相应措施加以防范。

（5）改善融资条件：对于寻求外部资金企业来说，拥有健康且透明的数据资产结构可以增加投资者信心，可能获得更有利的贷款或投资条款。

（6）符合法规要求：随着政府对数字经济监管力度加大，正确处理数据资产入账问题是遵守相关法律法规重要体现，避免因违规操作而遭受处罚。

（7）创新商业模式：一些企业可能会发现新收入来源或者业务增长点，比如通过售卖高质量的数据集给第三方或是利用自有数据开发增值服务。