第一部分分析了训练数据合规和数据资产入表的政策背景与市场情况。指出训练数据合规是数据内部治理的综合体现，相关法律法规为训练数据的安全管理和个人信息保护提供了法律框架。政策导向强调在保障数据安全和个人信息安全的基础上实现训练数据的高质量发展和“资源化”发展。数据资产入表元年，市场反应复杂多样，国有企业、央企以及地方城投公司积极探索，上市企业与互联网公司也积极参与。2023年全球人工智能训练数据集市场总规模达到248.13亿元人民币，预计2029年将增长至964.62亿元人民币。国内AI训练数据集市场规模也在快速增长，预计未来5年复合增长率30.4%。
第二部分探讨了训练数据的合规应用。主要应用市场包括电商零售、金融服务、交通运输、娱乐和公共安全等。训练数据提供者需确保数据来源合法合规，采取数据安全管理措施和个人信息保护措施，确保符合科技伦理与主流价值导向，完善训练数据管理，确保训练数据质量，及时调整、优化训练数据，做好数据标识，明确各类数据来源，并确保资产化及交易合规。训练数据使用者需做好事前尽调审核，确保数据来源合法合规，严格遵守约定的使用方式，保障数据安全，并结合自身业务，注意跨境流动场景下的数据资产使用问题。
第三部分介绍了数据资产入表操作处理。入表主体选择需考虑境内会计主体、主营业务与数据生产处理环节关联性、数据权属明晰、数据合规管理体系完善等因素。会计准则适用方面，境内企业主要依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，境外上市企业需谨慎评估。入表与税务规划方面，数据资产入表会引发财务和税务上的变化，企业需考虑税收优惠政策。数据资产预期经济收益的预测可参考收益法，实务案例解析了启迪公交“实时公交预报站”数据资产评估案例。数据资产入表标准化处理包括数据资源化、数据产品化、数据资产化三个步骤。数据的确权与控制需考虑数据来源追溯、动态的数据权属管理体系建立、技术手段支持等因素。数据资产的全生命周期合规治理需健全数据治理组织架构、制定数据分类分级制度、完善数据安全策略与个人信息保护机制、制定数据资产管理制度与交易合规管控机制、制定数据合规审计和评估机制、建立数据应急响应机制等方面。不同类型企业数据资产入表时需重点关注，平台型企业需关注个人信息保护与数据权属、企业用户商业秘密保护、合同条款中关于数据利用权的约定；大型传统企业需重视数据合规体系的构建与组织架构的革新；中小企业需关注数据价值发现的途径与数据质量改善、数据合规投入与产出关系。数据资产入表还应注意上市公司关于数据资产评估的披露、数据资源的反舞弊建设等问题。
