近日，国新办新闻发布会公布的数据显示，2024年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重已达10%，人工智能、集成电路等关键技术取得突破，“灯塔工厂”数量占全球四成以上。这一系列成果标志着我国数字经济建设进入高质量发展新阶段。国家数据局局长刘烈宏特别强调，高质量数据是人工智能发展的核心底座，需与“人工智能+”行动同步推进。在此背景下，数据要素的市场化配置改革加速，2024年全国数据交易规模突破1600亿元，同比增长超30%。数据正从资源向资产跃迁，而如何规范管理、高效入表，成为企业数字化转型的关键命题。
数据资产化浪潮下的企业新挑战
随着数据被明确列为第五大生产要素，企业对数据资源的开发利用已从技术层面延伸至财务与合规领域。工业和信息化部数据显示，2024年我国数据生产量同比增长20%，公共数据资源开发利用率持续提升。然而，数据资产的权属界定、价值评估、会计处理等问题仍困扰着多数企业。例如，人工智能企业依赖的高质量数据集需通过交易所挂牌交易，但其成本分摊、收益确认等财务处理缺乏统一标准；制造业企业在实施数字化转型工程中产生的工业数据，如何纳入资产负债表也亟待规范。这种“数据富矿”与“会计盲区”的矛盾，直接影响了企业数据要素的流通效率和资本化进程。
数据资产入表会计（DACPA）：企业数字化转型的“关键拼图”
数据资产入表会计（简称DACPA）正是为解决上述痛点而生的新兴专业领域。这一职业专注于数据资源的资产化路径设计，涵盖数据确权、估值、会计核算及合规审计全流程。在政策端，国家数据局已推动41项数据领域国家标准制定，并开展可信数据空间等6类技术试点；在市场端，数据交易所的活跃交易（如北京、上海等地数据集挂牌）亟需专业人才支撑。DACPA不仅能为企业厘清数据资产账目，更能通过标准化处理提升数据流通效率，助力“人工智能+”行动落地。目前，具备数据资产会计管理能力的复合型人才已成为企业争抢对象，尤其在电子信息制造、金融、医疗等数据密集型行业需求旺盛。
数据资产入表会计考试：培育专业人才的核心通道
为满足市场对数据资产会计人才的需求，数据资产入表会计考试（DACPA）应运而生。该考试分为高级、中级和初级三个等级，考生可根据自身条件直接报考相应等级，无需逐级晋升。考试教材包括通用理论指南《数据资产会计管理理论》和分级实务手册《数据资产会计管理实务（初/中/高级）》，系统覆盖数据资产全生命周期管理知识体系。报名通过数据资产入表会计考试官网进行，线下考点覆盖全国35个重点城市，包括北京、上海等直辖市及深圳、厦门等经济活跃地区。考前一周，考生可登录系统下载打印准考证，按安排参加计算机考试。
考试的价值：从标准建设到产业赋能
数据资产入表会计考试的意义远超单一人才认证。从微观层面看，它为企业提供了数据资产管理的标准化工具，从宏观视角看，考试推动的规范化实践与国家数据基础设施部署（如算力枢纽节点建设）形成协同，加速数据要素市场成熟。
拥抱数据经济时代的职业新选择
当前，我国数字产业规模已达35万亿元，直接从业人员2060万人。随着《关于数据要素赋能新型工业化的实施意见》等政策即将出台，数据资产入表会计的职业前景将进一步拓宽。无论是传统企业数字化转型中的资产重构需求，还是人工智能企业数据集交易的合规性要求，都依赖DACPA的专业支撑。对从业者而言，及早掌握数据资产会计技能，不仅意味着抢占职业高地，更是参与塑造数字经济新规则的历史机遇。
