在数字化时代，数据资产已成为企业最宝贵的资源之一。为了帮助企业更好地管理和评估这些资产，云南资信信息技术有限公司提出对原有自主知识产权《UFAM-企业数据资产运营管理体系建设工作指引》（以下简称《工作指引》）和《UFAM-DAVM数据资产价值评估模型》（以下简称《评估模型》）的升级版。这些升级旨在协助资产评估机构科学规范开展数字资产评估服务，并帮助企业持续改善数据资产的安全、合规和高效利用，同时实现数据资产价值的最大化。
升级背景与原因
背景
数字化转型加速：随着技术的快速发展，企业对数据资产的依赖日益增加。 法规环境变化：新的数据保护法规和网络安全法要求企业加强数据资产的合规管理。 市场竞争加剧：企业需要更精准的数据资产评估来维持竞争优势。
原因
提高管理效率：升级版旨在通过优化流程和工具提高数据资产的管理效率。 增强合规性：确保企业数据资产管理符合最新的法律法规要求。 提升评估准确性：引入新的评估方法和工具，提高数据资产价值评估的准确性。
主要依据
法律法规
《中华人民共和国网络安全法》：规定了网络运营者的数据安全管理责任。 《中华人民共和国数据安全法》：明确了数据安全与发展的基本原则和要求。 《中华人民共和国个人信息保护法》：保护个人信息安全，促进合理利用。
行业标准
《资产评估基本准则》：为资产评估提供了基本遵循和操作要求。 《数据资产评估指导意见》：提供了数据资产评估的具体指导和建议。
升级对中介服务机构的作用
对资产评估机构的指导作用
标准化流程：《工作指引》和《评估模型》提供了标准化的数据资产评估流程，帮助资产评估机构提高评估效率和准确性。 风险管理：升级版强调了风险识别和评估，使资产评估机构能够更好地识别和管理与数据资产相关的风险。 合规性保证：升级版确保资产评估机构的评估活动符合最新的法律法规要求，减少合规风险。 技术应用：引入的新技术和工具，如机器学习算法，为资产评估机构提供了先进的评估手段。 质量控制：升级版强调数据质量控制，帮助资产评估机构确保评估结果的可靠性和有效性。 报告编制：升级版提供了详细的报告编制指南，使资产评估机构能够编制符合要求的高质量评估报告。
升级对小型企业的特别意义
易于理解和实施
简化流程：升级后的模型和指引包含更简洁的评估流程和工具，使小型企业能够更容易理解和实施。 定制化服务：模型和指引提供定制化选项，允许小型企业根据自身特定需求调整评估参数。
成本效益
成本节约：通过精确评估数据资产的价值，小型企业可以避免在不必要的数据资产上过度投资，从而节约成本。 投资回报：帮助小型企业识别最具价值的数据资产，确保有限的投资能够获得最大的回报。
风险管理
风险识别：升级后的模型能够帮助小型企业识别和管理与数据资产相关的风险，减少潜在的损失。 合规性：确保小型企业在数据资产的管理和使用上符合法律法规要求，避免因违规而产生的罚款和其他法律风险。
提高竞争力
决策支持：提供更准确的数据资产价值评估，帮助小型企业做出更明智的业务决策，提高市场竞争力。 创新驱动：通过评估数据资产的潜力，小型企业可以发现新的业务机会和创新点。
财务透明度
财务报告：升级后的模型有助于小型企业在财务报告中更准确地反映数据资产的价值，提高财务透明度。 投资者信任：透明的数据资产评估有助于增强投资者和贷款机构的信任，从而更容易获得融资。
操作效率
自动化工具：升级后的模型可能包含自动化工具，减少小型企业在数据资产评估上的人力和时间投入。 数据处理：提高数据处理和分析的效率，使小型企业能够快速响应市场变化。
业务增长
价值实现：帮助小型企业发掘数据资产的潜在价值，通过数据驱动的产品和服务实现业务增长。 市场洞察：通过分析数据资产，小型企业可以获得市场洞察，更好地定位客户需求和市场趋势。
长期可持续发展
战略规划：升级后的模型支持小型企业进行长期的战略规划，确保数据资产的持续增长和价值实现。 适应变化：小型企业可以利用升级后的模型快速适应技术和市场的变化，保持业务的灵活性和适应性。
《工作指引》升级亮点
数据资产的识别与分类
细化识别流程：通过制定更详细的识别流程、创建数据资产清单和责任分配，确保企业能够准确记录和分类所有关键数据资产。 风险评估与合规性检查：对不同类别的数据资产进行风险评估和合规性检查，以便采取相应的管理措施。
数据资产的评估与价值量化
综合评估框架：结合定量和定性分析方法，全面评估数据资产的价值。 价值量化：通过关键指标进行成本效益分析和风险评估，量化数据资产的价值。
数据资产的会计处理
会计确认与计量：明确数据资产的确认条件，采用适当的计量方法确定其初始成本，并进行定期摊销和减值测试。 披露要求：在财务报告中按规定披露数据资产的相关信息，增强透明度和可信度。
数据资产的运营策略
运营计划：制定涵盖数据采集、处理、分析和应用的运营计划，以支持企业业务目标。 数据质量控制与数据安全：强调实施数据质量管理体系和建立数据安全措施，遵守数据保护法规。
数据资产的风险管理
风险识别与评估：识别数据资产运营过程中的风险，进行评估，确定风险等级和可能的影响。 风险应对策略：制定包括预防、转移和缓解措施的风险应对策略。
数据资产的持续优化
监控与评估：建立全面的监控指标（KPIs），定期进行数据资产管理审计，收集用户反馈。 持续优化：利用数据分析工具对监控和评估结果进行深入分析，优化数据管理流程和工具。
《评估模型》升级亮点
概念定义
数据资产与评估定义：明确数据资产及数据资产评估的概念，为评估工作提供清晰的指导。
评估框架
评估目标与原则：细化评估目的，建立客观、公正、科学的评估原则。 评估方法：结合成本法、市场法、收益法，并引入机器学习算法进行预测。
评估流程
指标体系配置：细化指标选择，明确计算方法，包括定量分析与定性描述。 评价实施：自动化数据收集、指标打分、权重分配和得分计算。
评估指标
包括数据质量、应用、变现量和收益分配，增加安全性指标和用户参与度指标等。
资产评估报告
披露要求：根据《数据资产评估指导意见》的披露要求，详细说明资产评估报告中应包含的必要信息。
云南资信致力于通过《工作指引》和《评估模型》的升级，帮助企业构建科学、规范的数据资产管理体系，确保数据资产的安全、合规、高效利用，并实现数据资产价值的最大化，为企业在数字化转型中提供强有力的支持。我们期望与资产评估机构等中介服务机构广泛展开合作，共同提升企业数字资产服务的质效，为企业提供价值服务。
