数据资产入表前的8大准备步骤

文摘   2024-11-25 17:24   北京  
在如今的数字化时代,国家都大力提倡发展数字经济,数据要素已成为第五大生产要素,数据资产入表已列入国家发展的重要规划,也成为企业最宝贵的资产之一。

那什么是数据资产?数据资产入表又是什么?

数据资产是指企业或组织拥有或控制的,能够为其带来经济利益的数据资源。这些数据具有可用性、可访问性、可处理性和价值性等特征。它不仅仅是单纯的数据集合,而是经过整理、分析和优化,能够为决策提供支持、创造竞争优势、增加经济效益的有价值信息。

对于企业而言,数据资产包括无形资产或存货等类型的数据资源,以及企业合法拥有或控制的数字资源,这些数据资源可以转化为可交易的“数据资产”,将为企业带来不容小觑的经济利益和价值。

什么是数据资产入表?

数字资产入表是指企业将数据资源作为一项资产,对数据资源进行登记、评估、确权、计量、收入确认等并载入企业财务报表,是数据资产化的重要环节。

企业将数据资源入表,一方面,扩展了企业资产的边界,让数据资产在资产负债表中体现,增厚企业资产。另一方面,企业可使用数据信托、数据资产证券化等金融创新工具,将数据从货币性资产转变为可增值金融资产,进一步放大数据资产和数据资本的规模和价值,提升企业盈利能力。

那么,你知道数据资产入表前有哪8大准备步骤吗?


一、明确数据资产的定义与范围

数据资产入表的首要任务是明确数据资产的定义。识别哪些数据可以被视为资产,数据资产不仅仅是存储在数据库中的信息,更包括数据的采集、处理、分析和利用能力。也包括客户数据、交易记录、产品信息、市场调研数据等。

因此,在入表前,企业应清晰界定哪些数据属于资产范畴,这个阶段的主要目标是全面了解企业拥有的数据资源,并确保这些数据具有实际或潜在的经济价值。

二、建立数据资产评估体系

在确定了数据资产的范围后,接下来需要建立一个完善的数据资产评估体系。建立数据资产评估体系的主要目的是为了充分挖掘企业数据的潜在价值,提高企业的经济效益。‌

这一体系应综合考虑数据的准确性、完整性、时效性、稀缺性以及未来可能带来的经济利益等多个维度。通过量化评估,帮助企业更好地理解和利用其数据资产,并为数据入表提供依据。

三、确立数据资产的管理与治理机制

有效的数据资产管理与治理机制是数据资产入表的重要前提。确立数据资产的管理与治理机制是确保数据资产安全、合规利用,发挥数据资产价值的关键。

企业应设立专门的数据管理部门或指定数据管理员,负责制定数据管理政策、监督数据质量、以确保数据资产的安全、合规利用,同时充分发挥其经济价值,并对数据的使用进行合规性审查。此外,明确数据的所有权、使用权和经营权,也是数据资产管理与治理的重要环节

四、进行数据清洗与整合

在数据资产入表前,对数据进行清洗和整合是数据管理中的重要环节。它涉及到对原始数据进行预处理、筛选、转换和整理,旨在消除数据中的噪声、错误、缺失值和不一致性。同时,通过数据整合,可以将分散在不同系统和部门的数据汇集起来,形成统一的数据视图,便于后续的数据分析和价值评估。

数据清洗与整合的共同目标是为了提高数据的可用性和质量,确保数据的准确性和一致性,从而为决策提供科学依据,支持更有效的数据分析和机器学习模型的训练。

五、制定数据资产入表策略

制定合理的数据资产入表策略是确保数据资产能够准确反映在财务报表中的关键。

通过对数据的确认、计量和报告,这包括但不限于确定数据资产的计量基础(如历史成本、公允价值等)、折旧或摊销方法以及减值准备的计提规则等。优化公司战略,增加资产规模和股东权益,推动数据要素的市场化配置,提升企业信用评级和融资能力,以及改善企业的财务报表表现。

企业应根据会计准则和相关法规的要求,结合自身的业务特点和数据资产的特性,制定出切实可行的入表策略。

六、完善内部控制与审计流程

完善内部控制和审计流程至关重要,数据资产入表涉及到财务报表的真实性和公允性,确保企业高效运作和合规性的关键环节。‌

企业应建立健全内部控制制度,确保数据资产的采集、处理、分析和利用过程符合相关法规和企业政策的要求。内部控制的建设原则包括全面性、重要性、制衡性、适应性、成本效益等,贯穿于企业经营活动的决策、执行和监督的各个阶段和层级。

同时,通过定期的内部审计和外部审计,可以验证数据资产的准确性和完整性,提高财务报表的可信度。

七、培养与引进专业人才

数据资产的管理与入表工作离不开专业人才的支持。数据资产的管理和入表工作涉及全面的数据治理、数据质量评估、价值评估等多个方面,这些都需要具备数据分析和财务知识以及法律法规的复合型专业人才来执行。才将能够在数据资产的识别、评估、管理和入表过程中发挥重要作用,确保相关工作的顺利进行。

对于企业而言,重视和投资于数据管理专业人才的培养,对于有效管理和利用数据资产,以及推动数字经济的高质量发展具有重要意义‌。

八、持续监测与优化

数据资产持续监测与优化是相辅相成的关系。数据资产入表并非一蹴而就的过程,而是需要持续监测与优化。数据资产的持续监测与优化是一个循环往复的过程,通过监测发现问题,通过优化解决问题,再通过监测验证优化效果,形成一个闭环的管理流程。

企业应定期对数据资产进行评估和审查,及时调整入表策略和管理方法,以适应市场环境的变化和业务发展的需求。这种管理流程有助于企业不断提升数据资产的质量和管理水平,确保数据资产能够持续、稳定地为企业创造价值‌。同时,通过与其他企业的交流与合作,借鉴先进的经验和技术,不断提升自身在数据资产管理方面的能力。


企业数据资产入表前的准备工作涉及多个方面,通过这些准备工作的有效实施,企业可以更加准确地反映数据资产的价值,提升财务报表的透明度和可信度,从而为企业的长远发展奠定坚实基础。

然而,这个领域还在不断发展,企业需要保持开放和创新的态度,持续优化和完善数据资产管理和入表的方法和流程。在未来的发展中,数据将继续成为企业竞争的重要资源之一。

来源:网络综合

启金智库 & 产融公会 联合 国脉集团 将于 2024年11月30日-12日1日(周六/日)在 北京 举办数据资产(含公共数据)价值开发/入表/评估/融资、数据要素×产业互联网/低空经济/人工智能等创新模式和案例专题培训,本期特邀4位实战派主讲嘉宾,分享实战经验和案例,还会针对参会嘉宾的实际问题融入互动研讨式闭门交流来助力诊断问题、提供思路、赋能资源,洞悉业务运作中的各类细节和机遇挑战,助您建立展业必备的知识体系、实战技能、稀缺经验和有效人脉,助力各方业务稳健长远发展,诚邀各地方政府和各类企业从业人士的参加!

【课程提纲】

 第一讲:数据资产价值评估、入表与场景化产品服务开发实操和案例分析 

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·主讲嘉宾:郝老师,法学博士,经济学博士后,曾在监管机构、交易所、大型互联网公司长期任职。牵头和参与十余项数字经济领域标准的制定工作。对接服务多地数据资产化工作,有丰富的数据资产入表和数据产品服务开发实务经验。

一、数据资源流通与数据资产入表等政策梳理及逻辑关系

二、企业数据资源入表及价值化的宏微观影响及案例分析

三、数据资源入表及管理实操详解及案例分析

四、数据资产价值评估实操要点及案例解析

五、数据资产权属、使用加工、收益分配的关系及实操要点

六、数据要素场景开发与数据资产化的互相促进实例详解

七、答疑与交流


 第二讲:数据资产(含公共数据)开发运营、入表、资本化的政策解析、监管合规风控要点及典型案例 

(时间:11月30日周六 13:30-16:30 )

·主讲嘉宾:马清泉,文康律师事务所数据合规专委会主任, 国家数据局数据合规课题组成员, 国家市场监管总局企业合规特邀讲师,工信部人才交流中心入库专家,全球数据资产理事会智库专家, 国内首批国际 EXIN DPO(数据保护官)&ISO(信息安全官)双认证律师。

一、数据要素的发展现状与政策导向

二、公共数据的开发利用与运营合规

三、数据资产的设计与登记合规评估

四、数据资产入表的流程与合规审查

五、数据资产资本化路径与风险防范

六、数据资产项目实操案例解读

七、答疑与交流

参会人士破冰 互动交流研讨

(时间:11月30日周六 16:30-18:00 )

彼此相识、针对交流、提供思路、赋能资源

环节一:参会嘉宾自我介绍和问题方案交流

环节二:相互讨论和发掘潜在合作机会

(可展示PPT,请提前发会务组)



 第三讲:数据资产化×产业互联网和低空经济的模式、公共数据价值倍增及地方政府/数据局/园区/企业如何行动? 

(时间:12月1日周日 9:00-12:00 )

· 主讲嘉宾:杨冰之,国脉集团董事长,著名产业互联网、数据资产、智慧城市和低空经济等研究和实践专家,曾任北京大学网络经济研究中心研究部主任、中国电子商务协会高级专家、《电子政务》和《电子商务世界》杂志编委,国家信息化“十一五”规划起草组成员、中国信息社会50人论坛成员等。发表有关数字经济、电子商务、电子政务、大数据、数据资产等文章300多篇。

十五五规划、地方经济增长热点与数据产业体系

二、数据资产化×产业互联网的核心要点及创新落地实践

三、数据资产化×低空经济的核心要点及区域创新落地实践

四、数据要素与资产化政策核心要点

五、答疑与交流


 第四讲:数据要素×人工智能对产业的赋能以及公共数据开发模式和案例分析  

(时间:12月1日周日 13:30-16:30 

· 主讲嘉宾:王磊,数无尽藏联合创始人,知一金控合伙人,数据资产专家、产业投资人。曾任埃森哲、西门子、联想集团、安永咨询等世界五百强企业全球高管。致力于产业价值投资,已成功投资数十家优秀企业,投资并购金额超过10亿·深耕数据资产与智算领域,完成众多成功案例,累计数据资产增信贷款上亿元。

一、数字经济下的产业发展趋势

二、人工智能的发展与智能体应用

三、公共数据运营政策、模式及案例

四、数据要素落地场景及案例

五、答疑与交流

报名方式:

15001156573(电话微信同号)



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