数据资产入表难题待解！全生命周期治理体系如何破局？

在数字经济浪潮奔涌的当下，数据已然跻身企业核心生产要素之列。尽管财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于 2024 年正式落地，为数据资源入账入表定下了会计要求的基调，但企业在实际操作中，仍被标准模糊、权属不清、治理缺位等难题层层围困。全国政协委员、北京国家会计学院教授秦荣生多次发声疾呼，唯有完善制度体系、强化数据治理，方能推动数据资产真正 “落地生根”。

一、数据资产入账入表：现状与挑战交织

1. 政策明朗，配套制度却 “步履蹒跚”

财政部规定将数据资源划分为无形资产或存货，可数据确权、估值、交易等配套规则却未能及时跟上。就像同一数据可能被多家企业 “重复记账”，同一资源也会因业务模式的差异而难以精准分类。

2. 企业认知与基础能力 “双不足”

多数企业对 “数据资源” 的界定如在迷雾中，缺乏统一的数据治理框架。数据采集、存储、加工等环节标准化的缺失，让后续入账时成本追溯与价值评估困难重重。

3. 技术与管理 “双重短板” 凸显

数据可复制、多归属的特性，让资产全生命周期管理的复杂度直线上升。企业不仅要应对数据安全、合规使用、跨境流动等多重风险，现有系统还常常 “力不从心”，难以提供有效支撑。

二、破题关键：构建全流程数据治理体系

秦荣生教授指出，数据资产价值的释放，必须以 “全流程管理” 为基石，覆盖从开发、利用、存储到入表、交易、销毁的每一个环节。以下是核心框架：

1. 数据资源开发与确权

明确权属：细化 “三权分置”（持有权、使用权、经营权），借助区块链、隐私计算等技术，为数据确权筑牢可信防线。

标准化采集：建立统一的数据分类和元数据标准，让数据从源头就可追溯、质量有保障。

2. 数据资产化与入账入表

动态评估与分类：依据业务模式（自用、服务、出售）来判断资产类型（无形资产或存货），并结合技术迭代周期合理进行摊销。

合规披露：强化信息披露制度，涵盖数据来源、权属、应用场景等内容，提升市场对数据资产的认可度。

3. 数据流通与交易管理

场内交易主导：推动场外交易向场内 “迁徙”，通过国家级数据交易所统一制定定价规则，规避黑市交易风险。

跨境合规：建立数据出境安全审查机制，探索 “白名单” 制度，在开放与安全之间找到平衡。

4. 数据资产退出与销毁

全周期风控：制定数据报废标准，留存销毁记录以应对税务核查，防范法律风险。

三、一站式入表解决方案

针对上述痛点，数据资产全生命周期管理平台秉持 “全流程覆盖、智能化支撑、全生态链接” 的核心理念，为企业提供一站式入表解决方案。

智能数据盘点：通过自研算法实现数据库快速接入，高效整合分散数据并进行智能精准盘点，同步完成数据清洗，为后续工作筑牢根基。

企业数据治理：允许用户自由定义描述标签，关联专业术语与函数，构建分类分级的数据地图，全面提升数据质量与可用性。

数据产品开发：对数据进行细化处理，借助 “问一问” 与 “智能体” AI 助力，快速构建数据产品，自动生成 AI 报告，搭配丰富组件市场，满足多元开发需求。

数据产品管理：提供数据产品一览功能，让企业对数据资源目录实现全局掌控，管理更便捷高效。

数据资产管理：设立数据资产台账与卡片，进行合规确权，运用质量六性分析、价值两法评估及调用质量规则，实现数据资产的战略统筹与价值最大化。

数据资产运营：实现全生态数据资产入表，一站式完成数据资产跨境，还能安全销毁数据产品，为企业带来便捷可靠的一站式入表体验。

四、展望：数据资产管理的未来图景

随着政策的不断深化与市场的走向成熟，数据资产入表规模预计将迎来爆发式增长，从 2025 年的 779.7 亿元飙升至 2030 年的 8277 亿元（CAGR 60.3%）。企业需紧握三大机遇：

金融创新：数据质押、证券化等模式将为企业拓宽融资渠道。

全球化布局：跨境数据流动规则的完善，将助力企业在国际竞争中崭露头角。

价值释放：通过数据驱动决策优化，实现降本增效与业务创新的双重突破。

结语

数据资产入账入表绝非仅仅是会计层面的问题，而是企业数字化转型的核心战略所在。只有构建起全生命周期管理体系，才能将数据资源真正转化为 “新质生产力”。