2024企业数据资源入表实践白皮书

企业数据资源入表实践白皮书 前言 指导单位 杭州高新开发区（滨江）“中国数谷”建设工作领导小组杭州高新技术产业开发区（滨江）财政局杭州市注册会计师协会“中国数谷”数据要素合规委员会 在数字经济时代，数据资源已成为企业核心竞争力的关键因素。2023年8月1日，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。《企业数据资源入表实践白皮书》正是基于这一背景，旨在强调数据资源入表的必要性，并为企业提供一套全面且系统科学的方法论和实践指南。白皮书深入探讨了数据资源的盘点、合法拥有判断、成本计量、收益判断以及确认登记等关键环节的方式方法，突显了在当前数字经济的时代下，企业通过实践数据资源入表工作，优化数据资源，实现数据资源的高效管理，是支撑业务增长和创新的必要手段。 支持单位 白皮书的内容不仅包括对数据资源入表各阶段的详细指导，还提出了一种方法，能够系统展示数据资源的应用价值，这一方法对于帮助企业解锁数据潜能、推动数据驱动决策具有重要意义。通过实践穿透，白皮书还针对安全行业展示了数据资源入表的实际应用案例，进一步增强了其实操性和行业落地性。《企业数据资源入表实践白皮书》也指出了当前企业在数据资源入表方面面临的挑战，并为这些挑战提供了解决方案和建议。它为企业提供了一套简洁高效的步骤和科学的工具，旨在帮助企业更准确地衡量和利用其数据资源，是支持企业迈向更高效、更有序的数据资源入表实践的重要参考资料。 杭州市财政局杭州市数据资源管理局 参编单位 杭州安恒信息技术股份有限公司杭州数据交易所有限公司中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）天册律师事务所立信会计师事务所(特殊普通合伙)浙江分所银信资产评估有限公司中企链创（北京）科技有限公司北京航空航天大学浙江铎伦律师事务所杭州芝兰健康有限公司 目录 企业数据资源入表实践案例 40 企业数据资源入表相关原则 4 企业数据资源入表实践框架 10 企业数据资源入表实践框架11 政策背景5数据要素相关政策5数据资源入表的背景6 安全行业数据资源盘点实践41数据资源发现与录入41 企业数据资源的收益判断26 实践框架11企业数据资源入表服务12 判断框架26判断对象基本属性及基本特征 27判断依据27判断方法的介绍28 安全行业数据资源成本计量实践42安全行业数据资源合规实践43数据资源合规事实与尽调清单43数据资源合规法律方案与分析意见44 企业数据资源盘点13企业数据资源盘点的背景与目标 13企业数据资源盘点的挑战14企业数据资源盘点的实施方案 14 数据相关概念6数据相关定义6数据的形态转变7 企业数据资产的确认登记32 企业数据资产登记的政策背景 32各地企业数据资源探索资产化实践33企业数据资产登记的必要性34企业数据资产登记的功能 34企业数据资产登记法律效果35企业数据资产登记方法36 安全行业数据资源收益判断实践45 可入表的数据资源8入表数据资源的要求8入表数据资源的分类8 企业数据资源入表涉及一系列法律判断17 判断方法与材料准备45判断过程47判断结果50 理论基础17法律问题17工作步骤18 安全行业数据资源确认登记实践51安全行业数据审计实践51安全行业数据入表成果展现52 企业数据资源的成本与后续计量19 理论基础19企业数据资源会计类别的确定 19作为无形资产的数据资源 20作为存货的数据资源22成本与后续计量的难点24成本计量的建议25 企业数据资源入表成果展现 38 企业数据资源报告39 企业数据入表，需先将数据资源确定成数据资产后方能入表。 出于以下两点原因，本白皮书沿用“数据资源入表”一词： 政策背景 1、参考财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中“数据资源”一词； 2、本白皮书主要突出从数据资源开始，通过多方合作确定为数据资产，并最终实现入表的操作方法；在整个操作链路中的多数时间，处于将数据资源确定成数据资产的过程中。 数据要素相关政策 自2016年以来，如表1所示，我国发布了若干关于推动数据要素市场化发展的文件，对于数据要素市场的发展起到了巨大的作用。 企业数据资源入表相关原则 数据资源入表的背景 随着经济形态的转变，我们正见证一个从以物质商品和制造业为主导的工业经济，向以知识、信息、和服务为核心的数字经济的演进。在这个知识经济中，无形资产，尤其是数据资源，成了企业价值的重要组成部分，其重要性甚至超过了传统的实物资产。企业不再仅仅依赖实物资产来创造价值，而是通过利用数据分析来指导决策，优化运营，和增强用户体验。随之而来的是服务和平台经济的兴起，这改变了生产和消费的方式，加速了信息流通和资源优化配置。此外，价值创造的路径变得更为多样化，企业开始通过数据分析提供个性化服务，利用网络效应构建生态系统，以及通过开放创新加速产品和服务的开发。 数据资源的定义：“数据资源”是大数据领域的一个较新的词汇，于2020年7月报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用，数据资源一词的具体定义尚在实践与探索中。《中华人民共和国数字经济促进法（专家建议稿）》中定义数据资源为：“以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合，包括公共数据和非公共数据”。 数据资产的定义：中国信通院认为数据资产是“由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件 资料、电子数据等”。学术界认为数据资产是“拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集”。 与经济形态的转变并行的是技术的快速进步，这为数据资产的收集、存储、分析和应用开辟了新的可能性。云计算技术让企业能够更灵活地访问计算资源和数据存储，从而支持大规模的数据处理和分析。这进一步促进了远程工作和协作的发展。大数据技术和先进的分析方法，如机器学习和人工智能，极大地增强了企业从数据中提取洞见、预测趋势和制定个性化策略的能力。此外，区块链技术提供了一种安全、透明、去中心化的数据记录和交易验证机制，而物联网技术通过使设备智能化并互联，收集大量实时数据，为自动化、远程监控和优化运营提供了可能。 数据的形态转变 这种经济和技术的双重转变要求企业重新思考它们的业务模式和战略，同时对会计和财务报告提出了新的挑战。尤其是在评估和报告数据资产、衡量和披露数据资产的价值方面，需要更加精确和全面的方法。在这个过程中，会计准则和实践必须不断适应，以准确反映基于技术的资产和经济活动，确保财务报告的真实性和透明度。 数据相关概念 企业数据资源形态转变的整体路径，如图1所示： 数据相关定义 数据原矿：在企业生产生活系统中源源不断产生的所有原始数据称为数据原矿。 数据资源：将数据原矿经数据资源化的过程可以形成数据资源，数据资源化过程包括数据存储、数据治理、数据加工等操作。 2023年8月1日，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。2023年12月31日，财政部补充印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》，进一步对入表数据的管理提出了要求。 数据资源包括数据集，数据产品，数据服务等。在数据原矿基础上，经过数据资源化，可以形成数据集类型的数据资源。进一步结合业务场景，通过再加工的方式，可以进一步形成数据产品（如平台、应用程序等）、数据服务等形态的数据资源。 然而，产业界与学术界经过近十年的探讨，对于数据相关的名词的定义仍尚未统一。 数据资源经过了合法拥有确认、成本计量、经济利益流入的判断后成为数据资产。 数据的定义：全国包括上海、重庆、深圳、厦门在内的多地数据条例中，将数据宽泛地定义为“任何以电子或者其他方式对信息的记录”。中国信通院对数据具体分析后，认为数据是“是对客观事件进行记录并存储在媒介物上的可鉴别符号、是对客观事物性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或物理符号的组合，是一种客观存在的资源”。国际数据管理协会（DAMA）从数据的作用角度出发，认为数据“是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”。 入表操作：参考《暂行规定》，入表操作在确认数据资产的前提下，将数据的脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用填入资产负债表中，并由会计师事务所审查确认的过程。 可入表的数据资源 入表数据资源的要求 根据《暂行规定》中对可入表的企业数据资源的定义：“本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源 的相关会计处理”，可以总结出，同时满足以下三个特点的数据资源均可入表： 企业合法拥有与控制：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。 成本可计量：企业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。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。 预期会给企业带来经济利益：数据资源被认为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。 入表数据资源的分类 当下，数据、数据资源、数据资产等热词正被广泛使用的同时，造成了同一词语在不同领域不同场合使用混乱的情况。本节通过枚举的方式详细探讨可入表的数据资源形态，以便在正式探讨入表方法前对背景达成统一。 根据财政部对于《暂行规定》的解读，可入表的数据资源包含多种形态，例如： 数据集：数据集指的是企业在其运营和管理过程中产生、收集、存储和加工利用产生的所有数据和信息。这些数据覆盖了企业的各个方面，包括但不限于财务数据、客户信息、产品数据、市场分析、员工记录、生产和供应链信息等。 数据产品：数据产品是基于数据的加工和分析而创建的，旨在满足特定用户需求的产品或服务。它们可以是信息洞察、数据驱动的工具、应用程序或平台，为最终用户提供价值，使用户能够基于数据做出更好的决策、提高效率或获得新的洞察。数据产品的开发通常涉及数据收集、处理、分析和可视化等步骤，目标是将原始数据转化为易于理解和使用的格式。 数据服务：企业将内部数据资源和数据分析能力，转化为对外部客户或合作伙伴提供的数据驱动的解决方案或服务。这些服务借助企业的数据资产，结合数据分析、数据挖掘和机器学习等技术，为用户提供洞察、预测、优化建议或其他形式的价值。 企业数据资源入表实践框架 实践框架 企业将数据资源入表的工作是一项复杂而全面的任务，它不仅涉及企业内部多个部门的密切合作，如财务部门、数据部门、法务部门等，还可能涉及与外部企业和机构的协作。财务部门负责统计数据资源的成本、销售数据等信息，并确保数据资源的会计处理符合会计要求；数据部门则负责统计数据成本来源、价值实现路径等信息；法务部门需要确认数据的收集和使用遵循相关的合规要求。会计师事务所、律师事务所、交易所、评估机构、咨询公司也会参与到数据入表咨询、数据合规评估、数据资产登记、入表审计等环节。参照数据资产的定义，数据合规评估、数据成本计量和数据收益判断为企业数据资源入表的必要环节。这一跨部门、跨企业的合作确保了数据资源入表工作的全面性和准确性，帮助企业有效管理和利用其数据资源，增强竞争力和市场地位。 企业数据资源入表实践框架 如图2所示，企业数据资源入表的实践主要包括六个环节： （1）数据盘点：这是一种旨在审查和评估组织持有的数据资源的系统性的方法。随着企业数字化转型的推进，企业所拥有数据的总量爆炸式增长、数据的类型多样，组织面临着如何有效发现、管理、保护和利用这些数据资源的问题。数据资源盘点通过系统性地审查和