在数字化转型浪潮中，老牌AI企业拓尔思（300229）的2024年报引发行业震动。尽管全年营收微降0.59%至7.77亿元，净利润首现0.94亿元亏损，但其披露的“数据家底”却成为最大亮点：累计采集数据超5000亿条，投入3910万元研发资金构建“数据护城河”，并通过Open API产品在八大数据交易所挂牌交易。这一案例不仅展现了数据资源的巨大商业价值，更成为数据资产入表会计实践的标杆样本。
拓尔思将数据资源列示在“开发支出”科目下的会计处理，直接呼应了财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的核心要求。其年报显示，符合资本化条件的“拓思数据平台”项目，通过7层梯度清洗将原始数据转化为高纯度、高可用的资产，每日新增采集量达5亿条，年处理文本索引存储超300TB。这种将海量数据资源系统化确认为资产的实践，标志着企业从传统财务报告向数据资产价值显性化的关键跃迁。
数据资产入表对企业的影响远超账面数字。以拓尔思为例，3910万元的研发资本化不仅优化了利润表表现，更通过北上深等地的数据交易所挂牌交易，开辟了数据要素流通的新盈利模式。这种转变对会计人才提出了全新要求——需要既精通会计准则，又能评估数据确权、成本归集、价值计量的复合型专业能力。这正是数据资产入表会计（DACPA）这一新兴职业崛起的底层逻辑。
当前，具备数据资产会计处理能力的人才已成为企业争夺的稀缺资源。为满足市场需求，数据资产入表会计考试建立了三级能力认证体系，考生可根据实际需求直接报考高级，无需逐级晋升。考试教材《数据资产会计管理理论》与《数据资产会计管理实务》系统覆盖了数据资源确认、计量、披露全流程，其中高级实务侧重企业战略级数据资产管理，中级聚焦具体业务场景落地，初级则夯实基础操作规范。
考试在全国35个城市设有线下考点，包括所有省会城市及深圳、厦门等经济重镇。值得注意的是，准考证需在考前一周通过官网下载打印，而报名入口常年开放，企业财务人员、数据管理者均可根据《考试大纲》要求的“数据资产全生命周期管理”标准备考。这种灵活性与专业性并重的设计，正推动该考试成为数字化时代财务人员的必修课。
从拓尔思案例可见，数据资产入表绝非简单的会计科目调整。其数据资源从采集、清洗到交易所挂牌的全链条管理，涉及成本分摊、价值评估、合规审计等复杂环节。这也解释了为何数据资产入表会计考试将“数据治理成熟度评估”“数据资产金融化路径”纳入高级科目，并设置“数据要素市场交易实务”等特色模块。随着更多企业跟进数据资产入表，掌握《数据资产会计管理实务》方法论的专业人才，将成为撬动企业数据价值的关键支点。
回看拓尔思的年报，其数据资产战略已超越技术层面，进入财务价值释放阶段。当5000亿条数据通过会计语言转化为可量化、可交易的资产时，企业财报正在重构数字经济时代的竞争力叙事。这也预示着，数据资产入表会计不仅是技术变革，更是一场商业认知的革命——那些能精准计量数据价值、高效转化数据资本的企业，终将在新经济格局中占据制高点。
