干货 | 数据资产入表流程与确认条件！
来源：天健会计师事务所 ，作者王晨 沈颖玲
财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日正式实施。实务中，许多行业已涉及将数据资源纳入财务核算体系的实践，出现多项数据产品首单挂牌交易案例。为了帮助执业人员了解数据资源核算的有关知识、实践应用中遇到的挑战及提供专业服务中应注意的事项，本栏目将陆续刊登相关文章，供执业人员学习参考。
数据资产入表流程通常包括数据资源化、资源产品化和产品资产化三个步骤。实践中，经过这三个步骤后形成可清晰辨认、应用场景明确、价值可以计量的数据资产凭证，并在满足资产的确认条件后形成数据资产入表，如图1所示。
数据资源化是企业将数据从原始状态转化为具有潜在价值的过程，具体又可分解为以下三个环节。
1. 获取原始数据。数据的形态繁多，从基础的数字到复杂的文字、图像、声音等无所不包。对于企业而言，原始数据的来源主要有三个途径：（1）企业在每日的业务运行中，通过内部的信息化系统持续收集并记录下各类数据；（2）企业积极与公共服务单位合作，获取其开放或授权运营的数据资源；（3）企业还通过数据交易市场，根据需求采购所需的数据。
2. 判断数据的合规性。数据资产入表的前提是数据满足合规条件，一般从以下五个角度进行判断：（1）数据来源合规，企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利；（2）数据内容合规，企业存储数据的内容真实、合法、合规，未存储法律法规不允许采集或存储的违法数据；（3）数据处理合规，企业处理数据行为不违反法律相关规定，符合合法、正当、必要原则；（4）数据管理合规，企业按照法律、法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，开展包括合规管理体系搭建、风险识别、风险评估与处置等管理活动，对数据分类分级管理，在数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制；（5）数据经营合规，企业依法开展数据经营业务，获得相应的资质、行政许可及充分授权，建立完善的内控体系，保障数据经营业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。
3. 数据治理。当企业获取到这些原始数据后，它们并不会直接成为有价值的数据资源。原始的数据杂乱无章或无法体现其价值。为了将原始数据转化为可重用、可应用、可获取的数据集合，企业会经历一系列精细的数据梳理过程。这一过程主要涉及以下工作：（1）数据脱敏处理，以保护用户隐私；（2）数据清洗，去除冗余和错误的信息；（3）数据整合，将不同来源的数据统一到一个平台上；（4）数据分析，挖掘数据背后的价值和规律；（5）数据可视化，以直观的方式展示数据结果。企业需要通过投入大量的人力、组织、技术和系统资源将原始数据在物理上按一定的逻辑整理完成。
经过上述对原始数据的治理过程，原始数据逐渐转化为有价值的数据资源。这些数据资源不仅可以帮助企业更好地了解市场趋势、优化业务决策，还可以为企业创造新的商业机会和价值。
一旦数据资源被识别和收集，企业就需要进入数据产品化的阶段，将这些数据转化为实际可应用的数据产品。
1. 明确可开发的数据产品。在数据产品化的初期，企业会首先明确数据的应用场景，包括分析数据在哪些业务决策、市场策略或产品优化中能够发挥关键作用。其次，企业会将这些有价值的数据内容与服务终端（如数据分析工具、数据可视化平台等）或算法（如机器学习模型、预测算法等）进行深度结合，确保数据能够以直观、高效的方式被利用。为了实现这一目标，企业会对数据集进行细致的梳理，包括对数据进行分类、标签化、结构化等处理，以便在后续的分析和应用中能够更准确地提取有价值的信息。例如，在市场营销分析中，企业可能会开发一个集成了数据分析、用户画像、市场趋势预测等功能的营销分析平台；在风险管理中，企业可能会开发一个能够实时监测风险指标、预警潜在风险的算法模型。
2. 选择合适的数据产品实现方式。企业会根据数据产品的持有目的，选择适合的实现方式。对于内部使用的数据产品，企业会将其应用于业务决策、流程优化、产品研发等方面，以提升整体业务效率和竞争力。对于对外服务或交易的数据产品，企业会将其推向市场。在推向市场之前，企业会对数据产品进行标准化处理，以确保其质量、格式和接口都符合行业规范。同时，企业还会根据市场需求和客户反馈，不断优化和升级数据产品，以满足不同客户的个性化需求。在对外交易过程中，企业会与潜在客户进行深入沟通，了解他们的具体需求和使用场景，并提供定制化的数据产品解决方案。这些定制化的数据产品将针对客户的特定需求进行设计和开发，并通过整体出售的方式为客户提供专属服务。
企业在对数据资源的管理过程中，一旦数据资源的使用价值被识别并经过深度挖掘转化为数据产品，数据产品便作为资产确认的明确载体，在满足一定条件后纳入财务报表，这一过程可称之为“数据资产入表”。这一过程并非仅仅是数据的简单录入，它实质上是一种转化，将计算机中无形的数据资源转化为财务报表中可量化、可评估、符合会计对资产定义的资产。这一转化过程背后是企业对数据资源的深度加工和创新性投入。
根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》）和现行会计准则要求，企业数据资源如果满足资产的定义和确认条件，则可以作为数据资产入表。其中，资产是指企业过去的交易或者事项形成的，企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。此外，欲将一项资源确认为资产，除需要符合资产的定义外，还应同时满足以下两个条件：一是与该资源有关的经济利益很可能流入企业；二是该资源的成本或者价值能够可靠地计量。数据资源要确认为一项资产亦应满足上述条件。结合数据资产的特性，数据资源资产化的前提是必须同时满足可拥有或控制、可变现、可量化三个条件。
数据资产拥有或控制是指企业合法拥有或控制数据产品。企业对数据资源拥有的合法性源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。一般而言，在判断数据资产是否存在时，对数据的持有权是考虑的首要因素，但是有些情况下，企业虽然不享有持有权，但企业控制了这些数据资产，并获取与该细分权利相关的几乎全部的经济利益时，满足数据资产入表的可拥有或控制的条件。
数据资产可变现是指数据产品预期会给企业带来经济利益，可以直接或者间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力。可变现的范畴是广义的，例如企业能够在未来通过产生收入、节省成本、提高效率、提供融资便利、增加投资回报或以其他方式为企业创造价值。企业需要探索建立数据资源价值发现和提升的机制，合理论证数据资源的预期经济利益实现方式和可能性。
数据资产可量化是指数据产品的成本能够可靠地计量，即一项数据资源投入的成本可以被准确地量化和表示为一个具体的数值。实践中，企业虽开发形成了数据产品，可能因成本无法可靠计量而不满足资产确认条件，就不能作为数据资产入表。实现数据资源成本或者价值的可靠计量依赖于企业建立合理有效的数据治理体系、成本归集和分摊机制、内部控制体系和信息系统支持。在会计准则中，能够对数据资源的获取成本进行准确计量是其被确认为资产并在财务报表中体现的一个基本条件。
《暂行规定》指出，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。具体而言，数据资产主要分为无形资产或存货两大类别，其中日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源确认为存货；内部使用和对外服务且数据持有权权属不发生转移的的数据资源确认为无形资产；处于公司内部数据资源开发阶段的支出在满足资本化条件时确认为开发支出，研究阶段的支出于发生时计入当期损益。对于满足资产定义，但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件的数据资源，不能确认为数据资产，可以根据企业实际情况进行披露。数据资产确认指引如图2所示：
企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
发布人:利安达 发布时间:2024-09-06 阅读:1628
