本文是《业财新航程：成长企业财税合规案例集》系列原创专栏连载第78篇。近年来，我们帮助了许多成长企业完成了财税合规转型，积累了丰富的案例。《业财新航程》集结这些真实案例，与您分享其中的经验和智慧。不管您面临的是财务混乱、税务风险还是资本决策，相信都能从中得到启发。
在数字化时代，数据不仅是企业运营的基础，更是企业价值的重要组成部分。在上一篇文章《何为数据资产？》中，我们探讨了数据资产的定义和确认条件。
本文将承接前文，进一步解析数据资产入表的具体流程，包括确认流程中的各个步骤和参与方，以及数据要素产业链的构成。
一、数据资产入表的两条路径
总的来说，企业数据资产入表，有两条路径可以走，一种方式是数据本身直接入表，另一种方式是加工形成数据产品而后入表。
对于2024年1月1日以后产生的存量数据，在经过数据处理形成数据资源后，便可以按照企业会计准则相关规定直接进行入表，这就是我们常说的“小入表”。
而对于有价值的历史数据，企业可以通过进一步的加工和分析，将其转化为有价值的数据产品。随后，在数据交易市场中进行交易和流通，以数据资产的形式入表，这就是“大入表”。
本文将对两条数据资产入表的路径进行探讨。
二、数据资产入表流程（第一条路径：小入表）
为了实现数据资产入表，企业必须遵循一系列严格的步骤，确保数据资源的财务价值得到准确反映。以下是实现数据资产入表的几个关键步骤：
1. 数据资源盘点：企业首先需要识别和梳理其拥有的数据资源，包括内部生成和外部获取的数据，以确定哪些数据符合成为资产的标准。
2. 明确入表数据资源边界：以应用场景和潜在应用场景为导向，对数据进行清查盘点，明确入表数据资源边界、范围及后续工作相关的基本事项。
3. 合规评价：按照国家相关法律法规要求，梳理数据授权链条，分别从来源合规、内容合规、处理合规、管理合规、经营合规五个方面对拟入表的数据进行合规分析，并在数据交易所进行登记确权。
4. 质量评价：根据定义的规则，采用技术手段，对拟入表数据资源的质量情况进行评价测度。
5. 资产估值：根据数据资源的特点，选用适当的估值方法，如成本法、收益法或市场法，充分考虑数据质量等因素对价值的影响，对拟入表数据资源在特定应用场景下的公允价值进行价值估算。6. 财务咨询：基于数据的特性和其对企业经济价值的贡献，企业需建立一套会计政策框架，明确数据资产的确认、计量、减值和处置等会计处理程序。最后依据制定的会计政策和相关财务报告准则，企业应将数据资产纳入其财务报表中，确保资产、负债和所有者权益等项目的准确分类和计量。数据资产入表的流程为数据资产的财务确认提供了清晰的框架，且操作难度和成本对企业而言比较低。但通过这种方式，仅仅涉及到报表科目的重分类，影响金额较小，实现的价值比较有限。
三、数据要素产业链（第二条路径：大入表）
对于第二条路径，形成数据产品而后入表，更多地涉及到数据的应用层面，例如通过数据建模等技术手段来发挥数据的价值，这通常需要技术专家的参与和专业技能。同时，为了促进数据产品在市场更好地流通，也需要更多专业数据商的参与。
从上图可以看出，数据要素产业链上各个角色需要在各个节点发挥各自的作用。
相较于第一条路径，“大入表”的方式流程较为复杂，且需要多方参与，但是一旦实现入表，将为企业带来超额收益，提升企业的整体价值，充分展示企业实力。
四、结语
通过这篇文章，我们能够更深刻地认识到，数据资产入表带来的不只是报表的改变，更是一件综合性的、需要多方专业人士参与的事情。
随着相关政策的不断完善和市场环境的变化，数据资产的管理和应用将更加成熟和规范。企业需要紧跟时代步伐，不断优化数据资产管理流程，充分挖掘数据资产的潜力，以迎接数字化带来的机遇与挑战。
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