财政部会计司于2023年8月发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为企业数据资产入表提供了操作指引，同时宣告于2024年1月1日起施行。
根据该规定，数据资产入表包含三大核心要素：权属清晰，企业对数据拥有合法控制权；经济价值可预期，数据能直接或间接带来经济利益；成本或价值可计量，通过成本法、收益法或市场法，可以评估数据的价值。
数据资产入表的实施标志着数据从“业务副产品”转变为“战略资产”，企业需通过治理、评估、核算实现数据资源向资本的跃迁。这是继国家首次将数据纳入生产要素范围，成为最具时代特征的新生产要素之后，数据要素领域的一次飞跃。
现如今，数据入表已经实施了一年多，企业数据资产入表在企业落地是否顺利？对企业的经营和发展带来了哪些影响？数据要素市场的规模和价值是否得到了进一步扩大呢？
数据资产入表成果斐然
上市公司成绩单抢先看
根据财政部2024年9月发布的数据，全国已有超过1万家企业完成了数据资产入表工作。数据显示，2024年我国企业数据资产入表政策实施效果显著，参与企业数量快速增加，数据交易市场活跃度提升，各行业应用案例不断涌现。
首先，首批数据资产“入表”上市公司亮出了成绩单。
2024年首批数据资产“入表”的上市公司陆续披露相关财务数据，展示了数据资产入表的初步成效。主要特征包括以下几个方面：
数据资产入表企业所在行业与财政部的通报文件相同，主要集中在金融、互联网、制造业和能源行业。
数据资产“入表”的上市公司在财务表现、市场估值和运营效率方面均取得了积极成效，数据资产的价值得到了充分体现。
同时，数据资产入表优化了企业的资产负债结构，增强了投资者信心，推动了股价和市值的增长。
此外，随着数据资产入表政策的深入推进，更多企业将加入数据资产入表的行列，数据要素市场的规模和价值将进一步扩大。
其次，数据资产入表具有鲜明的行业特性。
2024年，数据资产入表企业主要集中在金融、互联网、制造业和能源行业，展现了鲜明的行业特性。通过数据资产入表，这些行业不仅提升了数据资产的价值，还推动了业务创新和效率提升。
在金融行业，数据资产入表已成为提升核心竞争力的重要手段。多家银行通过将客户信用数据、交易数据等纳入财务报表，提升了数据资产的价值体现。此外，数据资产入表还帮助金融机构优化风险控制模型，提升客户服务效率。
制造业是数据资产入表的另一重要领域。制造企业通过将生产数据、设备运行数据等纳入资产范畴，优化了生产流程，提升了生产效率。此外，数据资产入表还推动了制造业的智能化转型,通过分析生产线数据，实现了设备故障预测与预防性维护，减少设备停机时间。
能源行业也在积极探索数据资产入表的应用，通过将能源生产、消耗数据纳入资产范畴，优化了资源配置，提升了能源利用效率。此外，数据资产入表还推动了能源行业的智能化管理。电力公司通过分析电网运行数据，实现了电力调度的精准化。
第三，数据资产入表加速应用领先技术，数据交易日益活跃。
随着数据资产入表工作的深入推进，人工智能（AI）、区块链等领先技术正在加速应用于数据资产评估和入表过程，显著提升了评估效率和透明度。
技术的创新应用不仅优化了数据资产评估流程，还推动了数据交易市场的活跃。北京国际大数据交易所和上海数据交易所的数据显示，2024年第三季度数据交易额同比增长约35%，其中基于入表数据资产的交易占比显著提升
数据表明，我国企业的数据交易市场正在进入快速发展阶段。随着技术的持续创新和政策的不断完善，数据资产入表将成为推动数据要素市场繁荣的重要驱动力。
从1年多的数据资产入表实践来看，四条成功经验值得推广：
政策推动与试点探索结合，国家层面高度重视数据要素市场建设，出台了一系列政策文件支持数据入表工作；
重点企业突破牵引，行业应用差异明显，部分地区和企业开展了数据入表的试点工作，积累了宝贵的实践经验；
解决方案不断完善，配套工作日益健全，在数据治理与标准化、数据资产评估与计量、数据资产计量模型、技术支撑与平台建设上提供系列解决方案。
人才培养先行，团队建设并行。一方面，国家重视培养专业的数据人才，另一方面，企业组建跨部门团队，共同参与数据入表工作，确保数据的准确性、完整性和合规性。
数据资产入表方案八仙过海
监管适配与融合创新优势凸显
数据资产入表带动了解决方案市场的发展。据IDC预测，到2026年中国数据资产入表解决方案市场规模将突破300亿元，具备行业know-how与技术纵深结合能力的企业，将主导市场格局。当前领先厂商正从工具提供商向数据要素生态运营商进化，并正在重塑整个企业服务市场的竞争逻辑。
目前，国内数据资产入表方案逐步树立起了多方核心优势：
监管适配优势，如深度内嵌《数据安全法》《个人信息保护法》合规检查模块；预设50+地方数据条例实施模板；
技术融合创新，区块链、隐私计算、AI大模型等的融合应用，业务知识库的深度植入等，提升方案的智能化水平；
成本控制能力，本地化部署成本较国际厂商低60%（华为云方案TCO优化报告的数据），自动化程度高，客户实施周期缩短；
生态协同效应，与地方数据交易所直连，构建“评估-入表-流通-融资”全链条服务等；
场景理解深，如政务场景集成多项政府数据目录标准，工业场景内置行业设备数据字典，金融场景预置巴塞尔协议III计量模型等。
国内科技巨头及新兴数据服务商纷纷推出创新方案，形成多元化市场格局。
第一类：管理软件企业的解决方案
管理软件企业往往提供一体化综合解决方案，聚焦于帮助企业构建全面的数据资产管理体系，实现数据资产的准确识别、可靠计量和合理入表，助力企业充分释放数据价值，提升决策效率和竞争力。
浪潮海岳的数据资产入表解决方案通过浪潮海岳inDataX数据中台，企业可以制定元数据模型、数据标准等规范，采集并维护完整的元数据信息，打通数据血缘关系网络，实现数据的标准化和资产化管理。通过规则配置，企业可以进行数据质量检核，持续进行数据治理，搭建企业级数据仓库，盘点企业数据资产，为数据价值挖掘提供 “全、统、通” 的元数据基础，实现资产入表的规范化管理。
用友BIP数据资产入表解决方案一共涵盖了3个层级12个关键工作，即通过数据盘点、数据登记/确权、数据资产判定、数据成本归集以及列表与披露等5个关键工作完成基础入表工作；
通过统一的数据治理、构建全生命周期的数据管理体系和实现全面数据服务，激发企业内部数据价值；
通过确定数据要素交易场景、制定数据战略与组织变革、搭建数据交易平台和实现企业数据资本化，最终完成数据要素的社会级流转。
金蝶数据资产入表整体解决方案涵盖数据资产入表业务管理解决方案、数据资产入表系统支撑解决方案，以及企业数据资源管理解决方案，致力于为企业打造一个高效、灵活、安全的数据资产管理生态系统，助力企业实现数据资产的规范化管理和价值最大化，推动企业财务数字化升级。
第二类：头部科技企业方案
头部科技企业的方案涉及数据资产入表的某一个环节，帮助用户解决面临的挑战。如华为云DataArts依托AI训练框架ModelArts，实现数据资产自动分类打标，首创“数据血缘+区块链”双溯源体系，满足《数据资产审计指引》要求。
阿里云DataTrust利用隐私计算中的联邦学习模块，确保数据“可用不可见”前提下的资产确权。同时联合上海数据交易所开发数据资产通证化工具，支持ABS发行。
而腾讯云数链通基于TDID分布式身份技术，构建数据权属链；融合大模型开发资产价值推演系统，预测数据生命周期价值。
第三类：垂直领域服务商方案
垂直领域服务商的方案主要解决数据入表某个领域或者行业特定问题。如数梦工场聚焦政府数据开放场景，其政务数据资产平台是全国首个通过DCMM5级认证的政务数据资产管理体系，开发“数据资产地图”可视化系统，实时监控22项资产健康指标。
而东方金信工业数据资产引擎则专注制造业，将工业机理模型与数据价值评估算法融合，支持OPC-UA协议直连200+种工业设备，进行实时确权。
最后一类：新兴技术厂商方案
新兴技术厂商的方案一版通过创新技术，解决数据入表核心环节中的问题，化解成本和效率瓶颈。例如，矩阵元隐私计算数据入表方案利用同态加密技术，实现了数据资产加密态计量，开发了零知识证明验证工具，确保入表过程可审计。
蓝象智联GAIA平台首创“数据资产双螺旋模型”，物理资产与数据资产联动估值，嵌入物联网数据确权模块，自动生成数字孪生权属证明。
结构性矛盾突出
五大挑战横亘在前
德勤《2024全球数据资产报告》对1200家企业的调研发现，仅37%的企业完成核心数据资产入表。而我国自2024年数据资产正式纳入企业资产负债表以来，推动了数据要素市场化的进程，但在实践层面仍暴露出多重结构性矛盾。
首先，确权面临法律模糊性与利益冲突困境。
一方面，数据资产权属界定真空。例如，某三甲医院在临床数据资产入表中，因为患者隐私权、医院管理权、药企使用权三方博弈，导致数据被冻结。现行的《数据二十条》“三权分置”框架在实操中会遇到数据用益权行权范围不明确的问题。
另一方面，数据资产跨境确权存在黑洞。例如跨境电商平台Anker的全球用户行为数据资产估值受阻，因为欧盟GDPR与国内《个人信息出境标准合同》的合规成本占其数据资产评估值的42%，暴露出国际规则体系的割裂。
其次，估值方法论缺失与市场调节失灵。
数据称资产的估值历来是一个敏感问题，也很具有挑战性。而使用不同的数据估值方法，估值可能存在较大差异。如某运营商尝试用“数据存储成本+采集人力成本”计量用户画像资产，结果估值不足市场交易价的10%，揭示历史成本法在数据场景的严重失真。
犹如知乎知识库数据采用DCF法估值时，AI生成内容对UGC数据的替代效应难以量化，最终估值波动区间达±300%。
上海数据交易所2024年Q2数据显示，同类工业设备数据资产的交易价差最高达47倍，缺乏流动性导致价格发现机制失效。
第三，会计适配准则滞后与监管套利。
蚂蚁集团将风控数据资产摊销年限设定为3年，而传统银行普遍采用5-7年，同一数据资产在不同机构损益表呈现完全不同的价值曲线，从而引发摊销争议。
毕马威审计发现，23%的企业通过“数据服务合同”形式将高价值数据资产保留在表外，规避信息披露义务。
第四，基础设施存在短板。
为了实施数据资产入表，传统企业IT系统需要改造，平均每个项目需投入800万元。而电力行业数据资产入表试点显示，智能电表数据的完整溯源链需调用12个系统，时间戳误差导致30%数据无法满足《数据资产审计指引》要求。
最后，生态断层，市场机制与配套缺失。
在数据流通上，北京国际大数据交易所全年成交额仅完成KPI的17%，买方对“数据资产所有权”的法律保障缺乏信任是关键障碍。
在融资上，民生银行数据资产质押贷款余额不足5亿元，核心症结在于缺乏强制清算处置机制，导致风险缓释手段失效。
在税制上，数据资产跨境交易面临增值税、所得税、关税的多重计税争议，微软亚洲研究院某技术交易案例中，税务成本吞噬了62%的预期利润。
三大趋势指引前行
数据资产从“资源化”迈向“资本化”
据麦肯锡测算，只有当数据资产入表成本降至评估价值的15%以内，才能触发大规模商业化应用，这就意味着现有技术法律框架仍需不断迭代。未来，数据资产入表面临三大趋势：
数据资产入表全面落地，成为企业“新资产负债表”标配。
随着财政部《企业数据资源会计处理暂行规定》细则的落地，国资委明确将数据资产纳入央企考核体系。2025年，90%以上央国企将完成数据资产入表，推动数据资源向资产化、资本化跃升。
以南方电网为例，其2023年率先实现电力数据资产入表后，2025年预计带动能源行业形成千亿级数据资产池，并衍生出数据质押融资等金融工具。
IDC数据显示，2025年全球数据资产管理市场规模将突破1200亿美元，第三方托管服务占比将超过40%。
数据资产证券化试点将扩围，金融产品创新会提速。
上海数交所统计，2023年数据质押融资规模已达50亿元，年增速超200%。未来，数据信托、数据保险等金融产品规模将不断增加，预计突破500亿元。
贵阳大数据交易所联合商业银行推出“数据贷”，企业凭数据交易流水即可获得授信，2025年此类模式或覆盖全国更多的数据交易平台。
而全国性标准《数据资产质押登记指引》可能会出台，有望并加速这一进程。
数据资产运营分层化，头部企业将主导生态构建。
华为、阿里、腾讯等科技巨头将自建数据资产管理中台，而中小企业则依托第三方平台实现轻量化运营。
数据资产入表的破局路在何方？在不同层面，不同地方和企业展开了不同的探索方向。财政部拟推出《数据资产混合计量指引》，允许成本法、收益法、市场法分段叠加使用；证监会正在建立“数据资产做市商制度”，破解流动性困境······
未来，数据资产入表的路会越走越宽。
