《數據資源服務聯合體：2024企業數據資產入表操作指引（96頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《數據資源服務聯合體：2024企業數據資產入表操作指引（96頁）.pdf（96頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 數據資源服務聯合體 二二四年三月 企業數據資產入表 操作指引 發布組織：數據資源服務聯合體 參編單位：（排名不分先后）北方大數據交易中心 中審華會計師事務所 天津市軟件評測中心 北方亞事資產評估有限責任公司 天津金諾律師事務所 天津農學院 天津大學 河北工業大學 參編人員：（按姓氏筆畫排序）馬連坤、劉羿、李彩霞、李晨、陳怡、鄭卓宛、趙學功、胡金華、侯殿君、賈凡、黃永康、程璐、溫云濤 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 1 頁 序言 I 作為經濟社會數字化轉型進程中的新興資產類型，數據資產正日益成為推動數字中國建設和加快數字經濟發展的重要戰略資源。2022 年，中共中央、國務

2、院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，對構建數據基礎制度作了全面部署，鼓勵企業創新內部數據合規管理體系，不斷探索完善數據基礎制度。為深入貫徹落實黨中央決策部署，規范和加強數據資產管理，更好推動數字經濟發展，2023 年 8 月財政部印發企業數據資源相關會計處理暫行規定，對企業內數據資源的確認、計量和披露進行了規范，在會計處理規則中賦予了數據資源明確的財務屬性。為規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，該數據資源服務聯合體編制了企業數據資產入表操作指引。本操作指引明確了企業數據資產入表的核心思想，詳細闡述了數據資產相關概念及應用場景、政策依據及業務需求、基本原則、參與

3、主體、基本路徑、數據治理、數據資產評估、合規與確權、數據交易、成本歸集與分攤、列報與信息披露等數據資產入表相關內容。本操作指引能夠為企業實現數據資源化、資產化和資本化提供切實可行的實踐路徑，改善企業財務報表結構，提高企業估值及核心競爭力，為投資者提供更多選擇與回報。全球數字經濟的發展如火如荼，數字資產入表標志著萬億級新市場的誕生，本指引的發布必將能夠助力企業強化數據資產信息披露工作，充分發揮數據資產價值，助推我國數字經濟與實體經濟的深度融合。譚慶美 2024 年 3 月 3 日 于天津大學 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 2 頁 序言 II 我國數據發展正從數量的積累向價

4、值的挖掘轉變，不僅要在制度上落實數據基礎建設，更要確保在企業的實踐中真正地轉化為現實生產力，在這個過程中，數據要素的價值需要更有效的挖掘和實現。自 2020 年 4 月中共中央國務院在關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見中，將數據列為與土地、勞動力、資本、技術并列的生產要素后，2022 年 12 月，“數據二十條”正式印發，確立了數據基礎制度體系的“四梁八柱”。為規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，2023 年財政部正式印發了關于加強數據資產管理的指導意見、企業數據資源相關會計處理暫行規定、2024 年 2 月財政部又發布了關于加強行政事業單位數據資產管理的通知。這一

5、系列政策措施相繼出臺，推動了數據要素市場培育進展加速，暢通數據資源大循環的方向愈加明確。尤其是面對人工智能快速迭代、大模型與大數據相得益彰的發展態勢，數據要素戰略地位進一步凸顯。各相關部門、機構紛紛求解對數據寶藏的合法合規挖掘，探索加速數據資產流通和交易。這其中，如何衡量數據價值，構建科學、實用的估值和定價機制，如何解決數據資產“入表”的障礙，使數據成為企業真正的資產，深度探索數據資產入表的落地方案迫在眉睫。在此背景下，企業數據資產入表操作指引（以下簡稱指引）應運而生。這部指引是由北方大數據交易中心聯合中審華會計師事務所、天津市軟件評測中心、北方亞事資產評估有限責任公司、天津金諾律師事務所、天

6、津大學、河北工業大學、天津農學院等 8 家聯合體成員單位共同編制，旨在為企業實現數據資源化、資產化和資本化提供切實可行的實踐路徑。指引的撰寫過程中，該聯合體歷時 3 個月余，參與或者調研了多個市場交易主體和交易產品，先后研究了 40 多份法律法規和相關標準、100 多份專業文獻，并召開 10 多次專項研討會，反復推敲和優化，最終闡釋了關于數據資產入表的理論框架和實踐經驗。指引系統研究了數據資產入表的價值和數據資產估值體系建設，結合企業數據資產應用的案例，兼具了前瞻性和實用性。為我國各主體探索數據資產入表的全面實施，提供了有力參考。指引就基本概念、應用場景、入表的企業數據資產入表操作指引企業數據

7、資產入表操作指引 第 3 頁 政策依據、業務需求、數據治理、數據資產評估、數據資產的確權報告、數據交易、相關成本的合理歸集與分攤、列報與披露等問題進行了詳細的闡述與辨析。若開展數據資產入表工作，則指引有必要認真閱讀。指引關于理論與方法的提煉總結非常有意義，如果說數據資產入表目前處于百家爭鳴、各抒己見的狀態，那么聯合體就是在討論中發出推動開發數字生產力的響亮聲音。希望指引的公布與發行，能推動企業、政府和高校研究者對“數據資產入表”問題予以更大的關注和更深入的研究，只有充分的交流和不斷的思辨，我國數據發展才能迎來新的突破，能探索出適合中國企業實踐的數據要素資產化的道路，激活數據資源作為新質生產力的

8、能量，更好地服務于國家和社會的需求。劉晶、宮興國 2024 年 3 月 3 日于河北工業大學 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 4 頁 前 言 2022 年 4 月中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見發布，將數據劃分為公共數據、企業數據和個人數據三類，并提出要建立健全數據交易規則，制定全國統一的數據交易、安全等標準體系。財政部高度重視數據資產管理，自 2023 年 8 月先后出臺了企業數據資源相關會計處理暫行規定、關于加強數據資產管理的指導意見、關于加強行政事業單位數據資產管理的通知等，旨在規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，有序推進

9、數據資產化，加強對數據資產全過程的管理，更好地發揮數據資產的價值。同時，2023 年 9 月中國資產評估協會發布數據資產評估指導意見，為數據資產評估工作的開展提供了有效指引和規范。為適合企業數據在數據要素市場化過程中市場化流動和價值釋放，規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，北方大數據交易中心聯合中審華會計師事務所、天津市軟件評測中心、北方亞事資產評估有限責任公司、天津金諾律師事務所、天津農學院、天津大學和河北工業大學 8 家聯合體成員單位共同編制了企業數據資產入表操作指引，旨在為企業實現數據資源化、資產化和資本化提供切實可行的實踐路徑。本操作指引提出企業數據資產入表的核心思想是

10、：明確數據產品作為數據資產的計量載體，形成“以數據產品研發支出為基礎的初始計量、以數據產品實際應用場景中收益和風險為參照的后續計量”的模式。全部內容共七個部分引言、數據治理、數據資產評估、合規與確權、數據交易、相關成本的合理歸集與分攤、列報與披露。數據資源服務聯合體 2024 年 3月 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 5 頁 目 錄 第第 1 章章 引言引言.1 1.1 基本概念.1 1.1.1 數據.1 1.1.2 數據資源.1 1.1.3 數據資產.1 1.1.4 數據治理.2 1.1.5 數據產品.2 1.1.6 數據資產評估.2 1.2 數據資產入表的政策依據.2

11、 1.2.1 企業數據資源相關會計處理暫行規定.2 1.2.2 數據資產評估指導意見.3 1.2.3 數據資產入表的其他政策依據與標準文件.4 1.3 數據資產入表的實際需求和現實挑戰.5 1.3.1 數據資產入表的實際需求.5 1.3.2 數據資產入表的現實挑戰.6 1.4數據資產入表的基本原則、參與主體和流程路線.7 1.4.1 數據資產入表的基本原則.7 1.4.2 數據資產入表的參與主體.9 1.4.3 數據資產入表的流程路線.10 第第 2 章章 數據治理數據治理.11 2.1 數據溯源.11 2.1.1 數據溯源概述.11 2.1.2 數據溯源模型.11 2.1.3 數據溯源方法.

12、11 2.1.4 應用技巧.11 2.2 數據權屬.12 2.2.1 數據權屬概述.12 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 6 頁 2.2.2 影響數據權屬因素.12 2.2.3 解決數據權屬方案.12 2.3 數據質量.13 2.3.1 數據質量需求.14 2.3.2 數據質量檢查.14 2.3.3 數據質量分析.14 2.3.4 數據質量提升.15 2.4 治理方案.15 2.4.1 治理組織.16 2.4.2 制度建設.17 2.4.3 治理類型.17 2.4.4 治理方法.18 2.4.5 治理工具.20 2.4.6 合規監督.20 2.5 數據應用.21 2.5.

13、1 數據可用性分析.21 2.5.2 數據開放共享.21 2.5.3 數據服務.22 2.5.4 數據應用場景.23 2.5.5 數據生命周期.24 2.6 數據產品.24 2.6.1 數據產品特征.25 2.6.2 數據產品設計.26 2.6.3 數據產品測試與應用.26 2.7 數據安全.27 2.7.1 標準與策略.27 2.7.2 威脅因素.27 2.7.3 安全制度.28 2.7.4 安全技術.28 2.7.5 數據合法合規檢測.29 2.7.6 安全評估.29 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 7 頁 第第 3 章章 數據資產評估數據資產評估.31 3.1 數據

14、資產評估的概念.31 3.2 數據資產評估需求.31 3.3 價值類型.32 3.4 數據資產評估方法.33 3.4.1 成本法.33 3.4.2 收益法.35 3.4.3 市場法.37 3.5 數據資產評估過程.40 3.5.1 前期準備.40 3.5.2 現場調查.40 3.5.3 質量評價.41 3.5.4 市場調研.41 3.5.5 評定估算.41 3.5.6 出具報告.41 3.6 數據資產評估案例.41 3.6.1 項目名稱.41 3.6.2 項目背景.41 3.6.3 評估目的.42 3.6.4 評估對象和評估范圍.42 3.6.5 價值類型.43 3.6.6 評估基準日.43

15、3.6.7 評估程序.43 3.6.8 評估方法.44 3.6.9 項目進展.44 3.6.10 項目意義.44 第第 4 章章 合規與確權合規與確權.45 4.1 數據資產的確權報告.45 4.1.1 數據來源合法性審查.45 4.1.2 數據產品可交易性合規審查.54 4.2 數據資產的登記行為.57 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第 8 頁 4.2.1 數據資源登記.57 4.2.2 數據產品登記.59 第第 5 章章 數據交易數據交易.60 5.1 數據交易市場分類.60 5.2 數據交易流程.61 5.2.1 注冊認證.61 5.2.2 登記掛牌.63 5.2.3

16、 產品訂購.66 5.2.4 合約評估.66 5.2.5 產品交付.66 5.2.6 交易結算.67 5.2.7 記錄歸檔.67 5.3 數據產品交易憑證.68 5.3.1 合約信息.68 5.3.2 合約評估信息.68 5.3.3 數據交付記錄.69 5.3.4 資金支付記錄.69 第第 6 章章 成本的歸集與分攤成本的歸集與分攤.70 6.1 成本構成.70 6.1.1 數據資源成本組成.70 6.1.2 數據資源成本分類.71 6.2 會計確認和計量.71 6.2.1 存貨.72 6.2.2 無形資產.74 第第 7 章章 列報與披露列報與披露.79 7.1 列報.79 7.1.1 列報

17、方式.79 7.1.2 列報內容.79 7.2 披露.79 7.2.1 披露方式.79 7.2.2 披露內容.80 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第1頁 第 1 章 引言 1.1 基本概念 1.1.1 數據 數據作為數字經濟發展的關鍵生產要素，蘊含著巨大的經濟價值與社會價值。根據我國數據安全法的定義，數據是指任何以電子方式或者其他方式對信息的記錄?！皵祿笔菍Α靶畔ⅰ钡挠涗?，是對事物的記錄或描述，是客觀的、無序的?！皵祿奔劝ā皵底帧?，也包括聲音、圖像等模擬形式存在的數據。數據可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，見表 1-1所示。通常，數據是指“原始數據”，是記

18、錄事實的結果，用來描述事實的未經加工的素材。表 1-1數據的類型 數據類型數據類型 定義定義 示例示例 結構化數據結構化數據 關系模型數據 企業 ERP、OA、HR 的數據等 半結構化數據半結構化數據 非關系模型的、有基本固定結構模式的數據 日志文件、XML 文檔、JSON 文檔、E-mail 等 非結構化數據非結構化數據 沒有固定模式的數據 word、pdf、ppt 及圖片、視頻等 1.1.2 數據資源“數據資源”是指能為企業帶來價值的數據的集合，包括企業內部的數據，以及外部的市場調研數據、用戶生成數據等。數據資源不僅指原始的數據，還包括對這些數據進行處理、分析后能夠得到的有價值的信息和洞察

19、力?！皵祿Y源”強調加工后具有經濟價值。1.1.3 數據資產 參照企業會計準則中“資產”的定義1，推衍企業“數據資產”的概念。數據資產是指由企業過去交易或者事項形成的，由企業合法擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源。此外，1 資產是指企業過去的交易或者事項形成的，由企業擁有或者控制的，預期會給企業帶來經濟利益的資源。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第2頁 數據資產在確認時，還需要同時滿足：有關的經濟利益很可能流入企業、相關的成本或者價值能夠可靠地計量。簡言之，“數據資產”強調可控制、有價值。1.1.4 數據治理 數據治理是對數據資產管

20、理活動行使權力和控制的活動集合（DAMA 國際數據管理協會，2009）。通俗的理解就是讓企業的數據從不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且對業務有極大幫助的過程。數據治理通過不同的策略和標準提高組織數據的可用性、質量和安全性。簡言之，“數據治理”就是實現數據價值的過程。1.1.5 數據產品 狹義的數據產品，指以數據為主要內容和服務的產品，包括數據可視化和大數據應用平臺相關的產品。廣義的數據產品，指以數據為主要內容和服務的產品，包括從數據采集、預處理、存儲和管理、挖掘和分析到展現的全域價值鏈上所有與數據相關的技術平臺和工具服務。數據產品的本質內容是信息（劉維，2023），其稀缺性并非指數據或數

21、據集合，而是信息內容的稀缺。因此，可通過對海量的、動態的、多樣化的數據進行分析，生成符合特定要求的數據產品，從而用來分析事物的特性，預測未來，輔助決策。1.1.6 數據資產評估 根據數據資產評估指導意見規定，數據資產評估是指資產評估機構及其資產評估專業人員遵守法律、行政法規和資產評估準則，根據委托對評估基準日特定目的下的數據資產價值進行評定和估算，并出具資產評估報告的專業服務行為。簡言之，“數據資產評估”是確定數據資產貨幣價值的過程。數據資產評估在數字經濟的高質量發展中起到了關鍵作用，它不僅能夠保障數據要素的有序流通與價值挖掘，而且推動數據要素市場化配置。為了確保數據資產的合理定價和為數據交易

22、提供價值支撐，統一的數據資產評估標準不可或缺。1.2 數據資產入表的政策依據 1.2.1 企業數據資源相關會計處理暫行規定 2023 年 8 月 21日，針對企業數據資源相關會計處理和會計信息披露等問題，企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第3頁 財政部發布企業數據資源相關會計處理暫行規定（以下簡稱暫行規定），并規定自 2024 年 1 月 1 日起施行。這意味著數據資源在符合條件的情況下有可能被確認為企業的“資產”，在財務會計報表中顯性化，具體內容見圖 1-1 所示。圖 1-1 暫行規定具體內容 1.2.2 數據資產評估指導意見 數據資產評估指導意見于 2023 年 9 月 8

23、 日在財政部的指導下由中國資產評估協會發布，自 2023年 10月 1日起施行。該數據資產評估指導意見圍適用范圍適用范圍 適用于企業按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及因不符合企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理，企業合法擁有或控制的、預計會給企業帶來經濟利益的數據資源。確認與計量確認與計量 確認：數據資源按照企業會計準則分別確認為數據資源無形資產和數據資源存貨。具體根據無形資產（或存貨）的定義和確認條件予以確認。計量：根據無形資產（或存貨）準則，計量以下情景的數據資源：通過外購方式取得的數據資源無形資產、自行開發形成的數據資源無

24、形資產、通過外購方式取得的數據資源存貨、通過數據加工取得的數據資源存貨。列報列報 在資產負債表進行列報。根據企業的實際情況并結合重要性原則，在“存貨”下增設“數據資源”項目；在“無形資產”下增設“數據資源”項目；在“開發支出”項目下增設“數據資源”項目。披露披露 創新采取“強制披露加自愿披露”方式，企業可據實際情況，對數據資源的應用場景或業務模式、對企業創造價值的影響方式、與數據資源應用場景相關的宏觀經濟和行業領域前景等相關信息進行自愿披露。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第4頁 繞數據資產評估中數據產權和數據質量的重要性，對數據資產的屬性定義、評估對象、操作要求、評估方法和

25、披露要求等內容進行了統一規定。數據資產評估指導意見對數據資產評估執業行為進行規范，保護資產評估當事人合法權益和公共利益，有助于解決數據要素市場建設中的“數據賦值”問題，對構建和完善數據要素市場、促進數字經濟發展具有重要意義，具體內容見圖 1-2 所示。圖 1-2 數據資產評估指導意見具體內容 1.2.3 數據資產入表的其他政策依據與標準文件 數據資產入表的其他政策依據與標準文件見表 1-2和表 1-3所示。評估的“數據資產”，是能夠為企業帶來直接或間接經濟利益的數據資源，是由特定主體合法擁有或控制的、可以使用貨幣計量的數據資產。執行數據資產評估業務，應當明確資產評估業務基本事項，履行適當的資產

26、評估程序，需關注影響數據資產價值的成本因素、場景因素、市場因素和質量因素。數據質量評價采用的方法包括但不限于：層次分析法、模糊綜合評價法和德爾菲法等。根據評估目的、評估對象、價值類型、資料收集等具體情況，分析收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法的適用性，進而選擇評估方法。無論是對數據資產進行單獨的評估，還是將其視為資產評估報告的一部分，均應在資產評估報告中進行必要的披露。評估對象 評估執行 評估方法 評估披露 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第5頁 表 1-2 數據資產入表相關政策文件 文件名稱文件名稱 發布機構發布機構 發布時間發布時間 關于加強行政事業單位數據資

27、產管理的通知關于加強行政事業單位數據資產管理的通知 財政部 2024年 2月 8日 關于加強數據資產管理的指導意見關于加強數據資產管理的指導意見 財政部 2023年 12月 31日“數據要素”三年行動計劃“數據要素”三年行動計劃（20242026 年）年）國家數據局等 17個部門 2023年 12月 31日 數字中國建設整體布局規劃數字中國建設整體布局規劃 中共中央國務院 2023年 2月 27日 關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見用的意見 中共中央國務院 2022年 12月 2日 表 1-3 數據資產入表相關標準文件 文件類型文件類型 文件名

28、稱文件名稱 標準代號標準代號 推薦性國家推薦性國家標準標準 信息安全技術個人信息去標識化效果評估指南 GB/T42460-2023 信息技術數據質量評價指標 GB/T36344-2018 信息技術大數據數據分類指南 GB/T38667-2020 信息安全技術數據交易服務安全要求 GB/T37932-2019 電子商務數據資產評價指標體系 GB/T37550-2019 團體標準團體標準 資源管理-數據資產管理指南 T/NSSQ023-2022 資源管理-數據資產建設通用要求 T/NSSQ024-2022 資源管理-數據資產確權登記導則 T/NSSQ025-2022 資產管理-數據資產運營人員能力

29、要求 T/NSSQ026-2022 征求意見稿征求意見稿 數據交易流通活動（征求意見稿）截至 2024年 1月 14日 數據產品登記業務流程規范（征求意見稿）數據產品登記信息描述規范（征求意見稿）信息技術大數據數據資產價值評估（征求意見稿）數據確權風險控制通則（征求意見稿）數據確權風險控制通則（征求意見稿）1.3 數據資產入表的實際需求和現實挑戰 1.3.1數據資產入表的實際需求 廣泛的數據資產應用場景蘊含巨大潛在價值。數據資產的價值主要體現在對市場、對客戶、對業務的理解等方面，其應用場景極其豐富，并仍在不斷擴大。數據資產的應用場景見圖1-1所示。在不同應用場景下，數字資產管理發揮企業數據資產

30、入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第6頁 著重要的作用。圖 1-3 數據資產的主要應用場景 同時，龐大的數據要素市場規模急需激活。2023 年 9 月國家發改委價格監測中心透露，初步測算我國企業數據要素支出規模約為 3.3萬億元；若將數據資產評估、質押、融資等衍生市場同時考慮在內，整體規?？赡艹^ 30 萬億元。中信證券預計數據要素市場規模有望在2025年邁向2000億元新臺階，并于2030年突破萬億元。2023 年 10 月 25 日，國家數據局正式揭牌，預示著“十四五”開啟了逐浪數字經濟的新征程。中國數據要素流通市場在“十四五”期末將達到萬億元的規模（張利娟，2023），這是一個巨大藍

31、海，建立數據登記確權、評估計價和資產入表的政策“閉環”，激活萬億數據資產，是開啟這一藍海的金鑰匙。數據資產入表是數據資產價值化的閉環之舉，將企業數據資產以會計科目和貨幣化形式呈現，將推動企業數據資源向數據資產轉變，形成規范的數據資產開發、運營和管理體系，提升企業數據治理能級。1.3.2數據資產入表的現實挑戰 由于數據資源具有多種形式、多次衍生、價值易變和零成本復制等特點，因此在將數據資產納入財務報表時，相關的確認和計量過程較為復雜，需要企數據分析數據分析是數據資產最常見的應用場景之一。通過對數據資產的分析，企業可了解市場動向、客戶需求、產品銷售情況等信息，進而做出更加科學的決策。數據分析可以幫

32、助企業了解市場中的商機，對產品進行優化設計，達到提高銷售效率，節約成本的目的。數據資產可幫助企業進行風險管理風險管理。通過對數據資產的分析，企業可以了解市場、客戶、業務等方面的風險，據此制定相應的風險管理策略，有助于企業預測、降低風險，提高企業的安全性和穩定性。數據資產可幫助企業進行客戶關系客戶關系管理管理。通過對數據資產的分析，企業能夠了解關于客戶需求、偏好、行為等方面的信息，進而制定更具個性化的服務和營銷策略，有助于提高客戶滿意度、忠誠度和留存率。數據資產可幫助企業進行營銷推廣營銷推廣。通過對數據資產的分析，企業可以了解市場需求、競爭狀況、產品特征等信息，進而制定更加準確的營銷策略。分析數

33、據資產是企業提升市場競爭力、減少市場費用、增加銷售額的重要手段。應用場景應用場景企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第7頁 業根據企業數據資源相關會計處理暫行規定的相關要求，結合企業會計實務需求，積極探索適合自身情況的數據資源會計核算方法，包括確認、計量、列示和披露等，通過充分發揮會計服務作用，更好地挖掘企業數據資源價值。但由于企業對數據資產入表的路徑理解不足，各部門協同難度大。以數據資產“初始計量”流程為例，成本歸集和分攤涉及無形資產、存貨確認條件的判斷等相關工作，需要業務、財務、IT 部門的專業人員共同理清數據生產鏈路，明確每一階段的分割節點標志，見圖1-4所示。這需要建立暢

34、通的企業內部各部門協同關系和實現路徑規劃，對企業而言，難度很大。圖 1-4 數據資產入表中企業各部門協同關系 1.4 數據資產入表的基本原則、參與主體和流程路線 1.4.1數據資產入表的基本原則（1）合法合規原則 數據資產入表應遵循合法合規原則，企業在將數據資產入表時，需要遵守相關法律法規和企業會計準則，確保數據的合法性、真實性、完整性和安全性。具體內容如圖 1-5 所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第8頁 圖 1-5 合法合規原則內容（2）謹慎性原則 企業在將數據資源納入財務報表時，需要根據企業會計準則的規定進行判斷，并確保其真實性、完整性和可靠性。同時，需要事先規劃，

35、結合有效的數據資源治理和管理，配套建立統一合理的數據資源成本歸集和分攤機制，通過數據血緣1分析能力，明確數據資產化過程中所占用的企業資源，形成準確的數據血緣圖譜。數據資產入表謹防財務報表“粉飾”，不能造成資產膨脹和“泡沫”。（3）商業秘密保護原則 暫行規定綜合考慮信息需求、成本效益和商業秘密保護等內容，提出自愿披露的方式。在自愿披露時，企業應主動按照企業會計準則和暫行規定的數據資源披露要求，持續加強企業信息主動披露工作，以達到全面反映數據資源對企業財務狀況和經營成果的影響。同時，企業還應考慮到，在自愿公開數據資源的情況下，有效保護商業機密，防止因信息公開導致的商業損失。此外，必須在法律允許范圍

36、內進行，加強國家涉密經濟數據保密管理，確保機密 1 數據血緣是指數據的全生命周期中，數據從產生、處理、加工、融合、流轉到最終消亡，數據之間自然形成一種關系。其記錄了數據產生的鏈路關系，這些關系與人類的血緣關系比較相似，所以被成為數據血緣關系。數據內容合法合規：數據內容合法合規：企業存儲數據的內容需真實、合法、合規，不得存儲法律法規不允許采集或存儲的違法數據，如，企業私自存儲未依法獲取授權的國家機密數據、商業秘密等數據處理合規：數據處理合規：企業處理數據行為不違反國家法律相關規定，符合合法、正當、必要原則數據交易合規：數據交易合規：遵循數據二十條，在數據產品交易中構建合規高效、場內外一體化的數據

37、要素流通與交易體系數據安全合規：數據安全合規：企業采取必要的技術和管理措施，保障數據的安全性和保密性，防止數據泄露、丟失或被濫用數據核算合規：數據核算合規：數據資產入表需要遵循企業數據資源相關會計處理暫行規定相關要求企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第9頁 信息的保密性與安全性。1.4.2數據資產入表的參與主體 對于企業來說，數據資產入表是企業一項重要戰略工作，具體實施需要內部數據部門、IT 部門、財務部門和業務部門的共同參與；同時，也需要外部單位的協同參與。（1）企業內部參與部門 企業進行數據資產入表工作時內部需要參與的部門主要有：決策機構：主要為董事會；數據部門：專門開展數

38、據資產管理；財務部門：完成入表、數據資產金融化；IT部門：推動數據產品開發；業務部門：數據作為無形資產或存貨對外銷售。（2）企業外部參與機構 企業進行數據資產入表工作時外部需要參與的機構主要有：數據交易機構：數據資產入表時，數據交易機構（即“數據交易中心”）為數據提供方、數據接受方提供交易渠道，是專門負責組織、協調和管理數據資產交易的機構。負責完成數據“三權”（數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權）確權及交易撮合。數據產品能上架交易機構進行交易，一定程度上意味著數據已合規。數據治理機構（數據商）：完成數據治理及質量評估，數據業務及產品開發，快速輸出數據產品。律師事務所：從數據權屬和法

39、律屬性完成合規評估與審查，確保業務不觸碰法律紅線。會計師事務所：協助企業從財務角度完成入表的全流程，確保入表方式正確，符合審計要求。數據資產評估機構：在數據資產價值評估時，負責制定數據資產評估標準和方法，進行數據資產評估定價。銀行等金融機構：在數據資源變現時，提供融資渠道，激活數據要素價值，實現數據資產金融化。如，為企業提供數據資產質押業務?？蒲性盒＃禾峁祿匾巹澟c設計，推進數據資產入表研究，參與全企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第10頁 流程的數據資產入表政策咨詢和個性化案例服務工作。1.4.3數據資產入表的流程路線 為促進數據資產入表規范，本指引提出內外部協同的企業數

40、據資產入表全流程，具體路線見圖 1-6，主要分為企業數據資源/資產管理、登記確權、數據流通交易及金融化、會計核算處理。圖 1-6 內外部協同的企業數據資產入表全流程路線圖 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第11頁 第 2 章 數據治理 2.1 數據溯源 2.1.1 數據溯源概述 數據溯源（Data Provenance）是一個新興的研究領域，其核心思想是追蹤數據的歷史變化，以便理解數據的來源、演化過程以及可能發生的風險。數據溯源旨在通過追蹤數據的路徑，還原其歷史狀態和演變過程，達成對數據歷史檔案的追溯。2.1.2 數據溯源模型 數據溯源模型是數據溯源的核心技術，為數據溯源確定

41、了初步的步驟和基本思路。從數據溯源信息管理的視角，提出了異構數據的溯源概念，即用橫軸表示時間（t）、縱軸表示過程（p）、z 軸表示數據的異構分布特征。將數據溯源信息保存到不同的數據庫中，形成攜帶溯源信息的異構數據庫，通過數據庫接口以及數據轉換工具匯聚成目標數據庫。2.1.3 數據溯源方法 數據溯源的主要方法有標注法、反向查詢法和雙向指針追蹤法。（1）標注法：通常涉及在數據源中添加特定的標識符或標記，以便在后續的數據處理過程中跟蹤數據的來源和流動。這種方法的優點是簡單易行，缺點是會引入額外的復雜性和開銷。（2）反向查詢法：依賴于在數據處理過程中保留的元數據或審計信息，以便在需要時回溯到數據源。這

42、種方法的優點是可以提供更細粒度的跟蹤能力，缺點是需要更多的存儲空間和處理資源。（3）雙向指針追蹤法：適用于特定的數據庫中，其基本思想是使用兩個指針，一個指針用于向前追蹤，另一個指針用于向后追蹤，通過比較兩個指針的值來確定數據的起源和流向。在實際應用中，雙向指針追蹤法通常與其他方法結合使用，以提高追蹤的準確性和效率。2.1.4 應用技巧（1）數據標簽：在數據處理過程中，可以對數據進行標簽，方便后續的數據溯源。（2）數據加密：在數據傳輸和存儲過程中，對數據進行加密處理，可以防企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第12頁 止數據被篡改或竊取，從而保護數據的完整性和安全性。（3）威脅情報

43、平臺：獲取到更多的溯源信息，如攻擊者的 IP 地址、地理位置、社交賬號信息等。（4）逆向分析和網絡行為分析：在對惡意樣本分析過程中通常需要關注：惡意樣本中是誰發動攻擊、攻擊的目的是什么、惡意樣本的作者是誰、采用了哪些攻擊技術、攻擊的實現流程是怎樣的。（5）同源分析、家族溯源、作者溯源：針對惡意樣本的溯源分析可以從同源分析、家族溯源、作者溯源這三方面作為突破點進行分析。2.2 數據權屬 2.2.1 數據權屬概述 數據權屬，也被稱為數據產權，是指對數據的所有權、使用權、收益權等一系列權利的總稱。數據權屬問題的核心是通過分析不同來源的數據，梳理各數據主體之間錯綜復雜的權利關系，通過法律制度等方式確定

44、數據產權的歸屬。2.2.2 影響數據權屬因素（1）數據的來源：數據的來源決定了數據的權屬。（2）數據的性質：數據的性質影響其權屬。（3）數據的使用情況：數據的使用情況影響其權屬。（4）法律法規：法律法規對數據權屬有著重要的影響。（5）數據的非排他性：數據的非排他性使得數據的權屬更加復雜。由于數據在使用中不會消耗，多人可以使用同一份數據，這就增加了數據權屬的確定性難度。（6）數據的虛擬性、非稀缺性、易復制性等特性：這些特性對傳統經濟理論、對生產要素的解釋、生產要素促進經濟增長的機理、以及不同主體對數據要素的處理方式等方面，都提出了全新的挑戰，只有對數據的特性全面了解、準確把握，才能建立能真正落地

45、實施、具有可操作性的數據要素基礎制度。2.2.3 解決數據權屬方案（1）明確數據權屬利益：司法領域通過適用競爭法，保護企業數據權屬利益，形成數據領域的正向市場激勵。（2）構建數據產權制度：中共中央國務院正式印發關于構建數據基礎制企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第13頁 度更好發揮數據要素作用的意見，創造性地提出資源持有權、加工使用權和產品經營權“三權分置”的中國特色數據產權制度框架，并強調研究數據產權登記新方式。（3）區塊鏈解決方案：區塊鏈技術可以幫助解決數據的所有權、使用權、隱私權等問題，從而更好地管理和利用數據。（4）數據分類分級管理：在數據分類分級管理的基礎上，完善數據

46、確權相關立法，并通過實踐，探索出具有普適性的確權規則。（5）合同約定與授權機制設計:前述方案涉及頂層制度設計、新技術手段的采用和實施方法論，而在現階段立法體系與制度建設尚處于探索階段，企業數據治理成熟度較為初級并參差不齊的當下，可以通過合同約定以及授權同意機制來構建具體場景下的數據權屬關系。2.3 數據質量 GB/T 36073-2018數據管理能力成熟度評估模型（Data Management Capability Maturity Assessment Model，簡稱：DCMM）將數據質量定義為數據管理的八大能力域之一。數據質量（DQ）是“既指與數據有關的特征，也指用于衡量或改進數據質量

47、的過程，見圖 2-1所示。圖 2-1 數據質量 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第14頁 2.3.1 數據質量需求 數據質量需求通常涉及到數據的準確性、完整性、一致性、及時性、有效性和唯一性等方面的表現。這些需求是由企業或組織對數據處理和分析的具體要求決定的。具體來說，數據質量需求可以分為以下幾個方面：（1）準確性：數據必須準確地反映實際發生的業務，任何業務操作的數據都沒有被遺漏，數據存在各種約束條件，這種約束條件不能自相矛盾。（2）完整性：數據必須完全，不能有缺失，任何業務操作的數據都不能被遺漏。（3）一致性：數據在整個系統中必須保持一致，不能出現不一致的情況。（4）及時性

48、：指及時記錄和傳遞相關數據，滿足業務對信息獲取的時間要求。（5）有效性：指數據的值、格式和展現形式符合數據定義和業務定義的要求。（6）唯一性：指同一數據只能有唯一的標識符。此外，數據質量需求還包括數據的過程質量，即數據的使用過程符合標準規范，比如數據存儲：數據是否被安全的存儲到了合適的介質上，能夠保證數據不受外來因素的破壞。數據質量需求的滿足與否直接關系到數據分析的準確性和可靠性，以及業務決策的正確性。因此，數據質量需求的明確和滿足，對于企業的運營、規劃和決策至關重要。2.3.2 數據質量檢查 數據質量檢查是一種評估和提升數據質量的過程，涉及到對數據的準確性、完整性、一致性、及時性、有效性、唯

49、一性等各個方面的檢查，以便于數據的有效利用和決策的準確性。此外，數據質量檢查也是數據質量管理的方法和手段，包括數據從獲取、計劃、共享、存儲、應用、維護、消亡生命周期的每個階段里引發的各類數據質量缺陷，進行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動。2.3.3 數據質量分析 數據質量分析是從數據本身、數據約束關系和數據過程等方面評估數據質量，以及從業務需求、數據質量維度和數據質量規則等方面提高數據質量的過程。數據質量分析的目的是為了找出數據中存在的問題，然后采取相應的措施企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第15頁 進行修復，以提高數據的質量。2.3.4 數據質量提升 數據質量存在問題

50、，就需要采取相應的措施進行改進。主要包括數據清洗、數據標準化、數據轉換等操作，以消除數據中的錯誤和不一致，提高數據的質量。提升數據質量的方法主要包括以下幾個方面：（1）數據質量管理：數據質量管理主要解決“數據質量現狀如何，誰來改進，如何提高，怎樣考核”的問題。在關系型數據庫時代，做數據治理最主要的目的是提升數據質量，讓報表、分析、應用更加準確。（2）數據質量提升的六個維度：數據質量最關鍵的 6 個維度包括：準確性、完整性、一致性、及時性、有效性、唯一性。（3）引入工具和規則：通過引入一些工具和規則解決大多數的質量問題，也可以引入一個復雜的系統工程來提升數據質量。（4）自上而下的業務驅動：數據質

51、量問題是由業務驅動的，自上而下的業務驅動將更為有效。確保數據正確的主要理由是確保業務成果得到滿足。（5）產品思維：數據質量應該采用相同的產品管理原則來處理。數據生產者應發布一份“數據合同”，列出承諾消費者的實現數據質量特性標準。（6）數據清洗：是對數據進行重新審查和校驗的過程，旨在刪除重復信息、糾正錯誤，并確保數據的一致性。主要包括不完整數據、錯誤數據和重復數據這三大類。提升數據質量需要綜合運用各種方法，包括數據質量管理、數據質量提升的六個維度、引入工具和規則、自上而下的業務驅動、產品思維以及數據清洗等。同時，也需要根據實際情況靈活選擇和調整方法，以達到最優的數據質量提升效果。2.4 治理方案

52、 數據治理旨在提高數據質量、促進數據一致性和集成、加強數據安全和隱私保護、支持合規性和風險管理、提升決策效能，以及提升數據資產的價值。通過有效的數據治理方案實施，組織實現更好地管理和保護數據資產，實現數據驅動決策和業務創新的目標。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第16頁 2.4.1 治理組織（1）數據治理組織概述 數據治理組織是負責管理和優化企業數據治理流程的專門機構，主要職責是確保數據的質量、安全性和可用性，以最大化數據的價值。（2）數據治理組織的組成部分由以下三部分組成，見圖 2-2所示。圖 2-2 數據治理的組成 數據治理領導組：由數據治理Sponsor和各部門負責人組

53、成，負責制定數據治理的戰略方向，構建數據文化和氛圍，整體負責數據治理工作的開展、政策的推廣和執行，并作為數據治理問題的最終決策組織解決爭議，監控和監督數據治理工作的績效，并確保數據治理工作預算支持。數據治理委員會：由數據治理負責人、數據治理專家和數據架構專家組成，負責企業數據治理工作的統籌并提供工作指導，在整個企業范圍定期溝通數據治理工作，形成數據質量精細化管控文化。根據數據治理領導組的愿景和長期目標，建立和管理數據治理流程、階段目標和計劃，設計和維護數據治理方法、總則、工具和平臺，協助各數據領域工作組實施數據治理工作，對整體數據治企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第17頁 理

54、工作進行度量和匯報，并對跨領域的數據治理問題和爭議進行解決和決策。各領域數據治理工作組：在各領域數據范圍內進行數據治理的工作，依據數據治理委員會制定的數據治理方法和總則，制定本領域數據治理目標和工作計劃，負責領域數據資產的看護，維護更新相應數據標準和及相關元數據，設計本領域數據度量和規則，監控收集數據質量問題并持續改進提升，主動升級數據相關問題。最終完成領域內數據資產的看護，并支撐數據治理目標的達成。2.4.2 制度建設 數據治理的制度建設是一個復雜且系統的過程，它涉及到數據的所有權、使用權、隱私權等多方面的問題，因此需要從多個層面進行考慮和規劃。（1）圍繞制度-技術-市場三個層次進行。制度層

55、面主要關注數據治理的規則和政策，包括數據的所有權、使用權、隱私權等方面的規定；技術層面則關注如何通過技術手段實現數據的有效治理，比如數據的采集、存儲、處理和共享等；市場層面則關注如何通過市場機制激勵各方參與到數據治理中來。（2）數據的全生命周期，即從數據的產生、收集、存儲、處理、使用到消亡的全過程。這樣才能確保數據的合規性和安全性，防止數據泄露和濫用。（3）數據的類型和來源。包括公共數據、企業數據、個人數據等不同類型的數據，它們的治理規則和策略也應有所區別。（4）數據的價值釋放和數據流轉利用規則體系方面的完善。這既包括數據的開放和共享，也包括數據的交易和流通，從而實現數據的最大化價值。（5）數

56、據治理的組織結構和責任分工。例如，企業數據治理制度的核心理念是促進數據在企業、產業鏈、產業生態中的流動，促進數據資產的價值實現，從多個層面進行考慮和規劃，以確保數據的合規性、安全性和價值最大化。2.4.3 治理類型（1）應對型治理：主要利用客戶關系管理（CRM）等“前臺”應用程序和企業資源規劃（ERP）等“后臺”應用程序授權主數據，通過數據移動工具將最新的或更新的主數據移動到多領域 MDM 系統中，進一步整理、匹配和合并數據，以創建或更新“黃金記錄”，最后同步回原始系統、其它企業應用程序以及數據倉庫或商業智能分析系統。（2）被動型治理：是指在數據出現問題后進行修復，而不是提前預防和解決問題。這

57、種類型的治理往往效率較低，成本較高。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第18頁 （3）主動型治理：是指在數據出現問題前就進行預防和修復，這種類型的治理效率高，成本低。（4）響應型治理：是指在數據出現問題后立即進行修復，這種類型的治理雖然效率相對較低，但對于突發事件的應急處理能力較強。2.4.4 治理方法（1）數據治理方法概述 數據治理是在組織內針對數據使用的一整套管理行為，由企業數據治理部門發起和推動，旨在制定和執行一系列關于企業內部數據的商業應用和技術管理的政策與流程，見圖 2-3 所示。圖 2-3 數據治理（2）數據治理的五個步驟 數據治理主要包含五個步驟，即業務數據資源整

58、理、數據收集與清洗、數據庫設計及存儲、數據管理和數據運用。這五個步驟可以概括為“理”、“采”、“存”、“管”、“用”。業務數據資源整理：是從業務的視角理清組織的數據資源環境和數據資企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第19頁 源清單，包括組織機構、業務流程、信息管理系統，以及以數據庫、網頁、文件和 API接口形式存在的數據項資源。數據收集與清洗：利用可視化的 ETL 工具將數據從來源端經過抽取(Extract)、轉換(Transform)、加載(Load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。數據庫設計及存儲：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析

59、數據?；A數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基于業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布等數據。數據分級：主要是對數據在遭到破壞時可能出現的后果預估，分析數據對公眾造成的危害程度，然后對公眾數據進行定級，制定相關安全保護措施，讓不同級別的數據都能夠得到安全保護，數據在進行分級的時候可以根據數據的重要性進行劃分，將數據按照對公眾的危害程度由高到低進行劃分。數據運用：方便數

60、據管理，降低成本，通過風險管理和優化來幫助確保公司的持續生存。（3）數據治理的方法 頂層設計法：先做一個數據治理頂層設計的規劃，然后按照規劃執行即可。技術推動法：針對數據問題，從技術層面進行解決。應用牽引法：以應用需求為導向，推動數據治理工作的開展。標準先行法：在數據治理過程中，先進行標準化工作，規范后續的數據治理。監管驅動法：通過法規、政策等手段，推動數據治理工作的開展。質量管控法：注重數據質量的提升，通過各種手段保證數據的準確性和完整性。利益驅動法：通過激勵機制，激發各方參與數據治理的積極性。項目建設法：通過具體的項目實施，推進數據治理工作的開展。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操

61、作指引 第20頁 2.4.5 治理工具 幫助創建和維護一組結構化策略、程序和協議的過程的工具，這些策略、程序和協議控制企業的數據存儲、使用和管理方式。市場上有許多優秀的數據治理工具，其中包括：（1）數據治理工具平臺：作為數據治理的智能化利器，高效展示數據治理過程可視化視圖，融合數據集成和交換管理、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產和安全管理、數據生命周期管理八大產品模塊，各產品模塊可獨立或任意組合使用，打通數據治理各個環節，可快速滿足政府、企業用戶各類業務需求。（2）數據治理軟件：提供了強大的數據質量管理、數據分類、數據血緣追蹤等功能，幫助企業實現數據的

62、精細化管理和控制，提高數據的可用性、質量和安全性。（3）數據查詢和分析引擎工具：支持實時數據查詢和分析，融合數據治理咨詢方法論，通過數據標準、數據質量、數據保護和數據權限等多維度能力支撐數據治理專題工作，提升數據管理水平，并且可以很好地與其他數據管理工具配合使用。2.4.6 合規監督 實現數據治理合規監督，需要遵循相關的法律法規，包括中華人民共和國數據安全法、中華人民共和國個人信息保護法、中華人民共和國保守國家秘密法、網絡安全法、信息安全技術個人信息安全規范等。治理監督是一個涵蓋多個領域的復雜過程，主要包括以下方面，見圖 2-4所示。圖 2-4 監督治理 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入

63、表操作指引 第21頁 （1）構建數據流通全流程規則標準體系：數據要素的安全有序流通，離不開以數據全生命周期為著眼點，推動建設依法合規、高效貫通的數據流通規則標準體系，全面覆蓋數據的采集、整理、聚合、存儲、分析、流轉等環節。建立數據流通準入標準規則，明確可流通數據的技術要求、質量評價、風險評估規范，完善數據產品的合規審查和審計辦法，確保流通數據來源合法、交易主體資質明晰。（2）推進數據分類分級授權使用與標準化建設：數據與傳統生產要素不同，數據的使用場景和用途用量往往千差萬別。而隨著數據出讓權利的范圍、期限、使用場景的改變，數據的經濟價值和監管方案也需要相應調整。數據流通用途用量的不同往往意味著數

64、據流通潛在風險、公共安全影響程度的差異。（3）積極探索數據定價機制：數據定價機制是數據流通的重要組成部分，對于合理配置數據資源，促進數據流通具有重要意義。（4）強化數據監管：數據監管是數據治理的重要環節，包括對數據的收集、存儲、使用、傳輸等各個環節的監管，以確保數據的合規性和安全性。2.5 數據應用 2.5.1 數據可用性分析 數據可用性分析是數據能否被正確地獲取和使用，以確保數據可以被及時、準確地訪問和利用。數據可用性分析的目標是確保數據可以在需要時被使用，從而保證業務和決策的有效性。數據可用性從數據的有效性、效率、滿意度三個方面進行分析考察?？捎眯允菙祿芾碇械囊粋€重要方面，它確保數據可以

65、在需要時被使用，保證業務和決策的有效性。數據可用性聲明(Data Availability Statements)是關于已發表文章結果的數據，包括在研究期間分析或生成的公開數據集的獲取方式的說明。大多期刊會要求作者提供原始數據，并撰寫數據可用性聲明，包括文章均值、標準差等數值背后的原始數據、所有圖表的原始數據以及研究材料、代碼等?？捎眯源_保數據可以被正確地獲取和使用，以確保數據可以被及時、準確地訪問和利用。數據可用性分析的目標是確保數據可以在需要時被使用，從而保證業務和決策的有效性。2.5.2 數據開放共享 我國在數據開放共享方面出臺了一系列政策措施，主要體現在公共數據開企業數據資產入表操作指

66、引企業數據資產入表操作指引 第22頁 放，上海市經濟信息化委于2023年8月24日印發了上海市公共數據開放2023年度重點工作安排，旨在推動上海城市數字化轉型全面深化，提升本市公共數據開放水平。在 2023 年的調查問卷反饋中，受訪者占參與人數的 11%。同時，科研群體對于開放科學有比較高的接受度和支持度。有 78%的受訪者贊成公開研究數據成為慣例。這些政策的實施，一方面能夠推動數據的更廣泛、更深層次的開放，賦能治理、經濟、生活各領域城市數字化轉型；另一方面，也有利于提升數據質量，實現并保持開放數據 100%按時更新，已標注開放屬性的 100%納入清單開放，持續開展數據質量日常維護，推進建設

67、100個重點樣本數據集。在未來，我國將繼續加大工作力度，加強產品主數據標準服務平臺建設，持續開展大數據產業發展示范活動，支持各類經營主體探索數據利用模式，加強數據交易流通、開放共享、安全認證、工業數據資產登記等制度規范的研究制定，加快培育數據要素市場，扎實推進數據高效流通，賦能產業發展。2.5.3 數據服務 根據最新的行業研究和報告，數據服務趨勢主要表現在以下幾個方面：（1）人工智能 人工智能已經成為數據服務的重要組成部分，它可以幫助企業更好地理解他們收集的數據，提高商業價值。（2）數據民主化 數據民主化旨在使組織的所有成員都能舒適地與數據交互并自信地進行討論，最終帶來更好的決策和客戶體驗。（

68、3）數據云 數據云是新一代數據體系架構，圍繞政府、城市、產業為數字中國發展打造 GCI 發展底座，實現政企價值傳遞和反饋閉環。面向數據全生命周期管理，提供數據云一站式服務（安全、采集，存儲，管理，開發，流通，創新），促進千行百業應用賦能，加快數據要素價值挖掘和共享流通，是產業智能化的底座。（4）數據分析和商業智能 數據分析和商業智能在新的一年發展趨勢中，將影響教育、醫療保健、經濟和環境部門的發展。數據將使企業能夠創造優質的產品和服務，簡化運營以節省成本，并了解客戶的需求和期望。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第23頁 （5）數據中心活動 企業數據中心活動越來越多地采用云平臺，

69、這使得實時數據監控和分析成為可能。與內部部署數據中心相比，云平臺提供了幾個優勢：可擴展性、降低運營成本、更廣泛的分析和商業智能資源選擇，以及零內部數據管理。（6）數據結構 數據結構作為首選數據分析架構的趨勢將在 2024 年以更大的規模繼續下去。數據結構不僅無縫集成了所有分布式數據點，而且還實現了從數據采集到數據分析的自動化數據管理過程。2.5.4 數據應用場景 數據應用場景非常廣泛，涵蓋了多個行業和領域。以下是一些主要的數據應用場景：（1）電商領域：電商平臺利用大數據技術分析用戶信息，推送相關產品，刺激消費。（2）智慧城市領域：通過大數據感知社會變化，提供更科學、精準、合理的公共服務和資源配

70、置。（3）醫療領域：通過臨床數據對比、實時統計分析等，輔助醫生進行臨床決策，提高工作效率。（4）傳媒領域：收集信息，進行分類篩選、清洗、深度加工，實現對讀者和受眾需求的準確定位。（5）安防領域：利用視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，挖掘視頻監控數據價值，輔助決策。（6）金融領域：基于用戶畫像，提供精準金融服務，分析潛在需求。（7）通訊領域：大數據應用于網絡管理、客戶關系管理、企業運營管理等，實現數據商業化。（8）教育領域：通過大數據進行學習分析，為學生提供個性化課程，提高學習效率。（9）交通領域：預測交通情況，提供優化方案，提高道路交通效率。（10）企業領域：管理大量數據，包括員工信息、客

71、戶信息、銷售數據等，提高數據分析和決策能力。（11）社交網絡：存儲用戶信息、好友關系、動態信息等，提高用戶體驗企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第24頁 和數據分析能力。（12）物聯網領域：管理傳感器數據、設備信息等，提高設備智能化程度和數據分析能力。（13）游戲開發：存儲游戲數據、用戶信息等，提高游戲穩定性和用戶體驗，便于數據分析和運營。綜上所述，這些應用場景展示了數據在現代社會中的重要作用，幫助各行各業提高效率，優化決策，創新產品和服務，實現數據價值的最大化。隨著技術的不斷進步，數據的應用場景將會更加豐富，對實體經濟的發展起到更大的推動作用。2.5.5 數據生命周期 數據生

72、命周期是指數據從生成到最終被銷毀的整個過程，涵蓋了數據在其存在期間所經歷的一系列階段。具體可以分為以下關鍵階段：（1）數據需求：數據生命周期的起點，涉及到新數據的創建或現有數據的顯著更新。（2）數據設計：數據被保存在某種形式的存儲介質中，便于后續的訪問和使用。（3）數據開發：將不同來源的數據進行清洗、轉換和合并，以確保數據的一致性和準確性。（4）數據應用和運維：數據在這一階段被用于業務操作、數據挖掘、分析和決策支持，提取有價值的信息，并將這些信息應用于業務流程改進和新的知識發現。（5）數據歸檔和退役：在數據不再有價值或需要遵守特定的法規要求時，數據會被歸檔或徹底刪除以確保隱私和安全性。在整個數

73、據生命周期中，數據的價值會隨著時間而變化，因此需要根據數據的不同階段采取相應的管理策略。2.6 數據產品 設計良好的數據產品包括如下特征，如圖 2-5所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第25頁 圖 2-5 數據產品 2.6.1 數據產品特征 數據產品需要具有足夠的數據安全性，以保護數據在整個生命周期中免受未經授權的訪問和破壞、失竊等風險。這包括數據的加密、身份驗證、訪問控制等方面的安全措施。（1）可發現、可理解和可信：數據產品需要被設計成易于發現、理解和信任的形式。領域團隊需要共享和更新有關每個數據產品、其數據、含義、數據形狀格式及其刷新周期的信息，以便提供可發現性和可理

74、解性。他們需要及時將數據或形狀的變化傳達給下游使用者，以確保數據產品的可信度。（2）可尋址、本機可訪問且安全：數據產品需要具有可尋址性，即有明確的路徑或流程來訪問和獲取數據。此外，數據產品還需要具有本地可訪問性，即用戶可以直接訪問和使用數據，而無需依賴外部服務。同時，數據產品還需要具有安全性，即數據在傳輸和存儲過程中需要得到充分的保護，以防止數據泄露或篡改。（3）內容化、價值化、自動化：數據產品需要具有內容化、價值化、自動化的特點，能夠為企業提供更好的數據服務。內容化意味著將數據進行內容化，使其更具吸引力和可用性。價值化則是指通過數據產品提供的信息，為企業帶企業數據資產入表操作指引企業數據資產

75、入表操作指引 第26頁 來實際的價值。自動化則是指通過數據產品，讓數據處理和分析變得更加便捷和高效。2.6.2 數據產品設計（1）數據產品設計以數據為主要目標的產品設計，涵蓋了數據的收集、處理、分析和展示等多個環節，旨在幫助用戶更有效地利用數據進行決策或執行特定任務。（2）數據產品設計遵循互聯網產品設計的基本方法，同時兼具數據挖掘的方法論，從業務目標、數據指標、價值展現三個核心環節不斷深入，循環迭代。（3）數據產品設計的關鍵要素 數據準確性：數據產品提供的數據必須是準確的，數據要質量高，數據要準確，指標口徑要一致，即使數據出現故障，也能夠盡快的定位到問題，高效解決。數據安全性：數據產品要建立一

76、個完整的安全體系，能夠控制數據權限，做到沒有權限的人不能訪問，即便數據出現泄漏，也能夠通過系統快速追查，及時補救，把損失降到最小。業務數據全面性：數據產品應該覆蓋到公司各個數據生態環節，盡量整合公司所有相關業務數據，充分發揮大數據應有的價值。（4）數據產品設計的流程包括明確問題、制定方向、搭建框架、拆解細節等步驟。其中，明確問題是最基本也是最重要的環節，需要通過調研定義核心問題。2.6.3 數據產品測試與應用 數據產品測試是評估和驗證數據產品或應用程序是否按預期運行的過程。在大數據測試中，通?？梢苑譃閮蓚€維度，一個是數據本身的測試，另一個是大數據系統或應用產品的測試。（1）數據產品測試的主要內

77、容 數據及時性：測試數據是否按時產出，重點關注的三個要素是：定時調度時間、優先級以及數據 deadline。數據完整性：測試數據是否完整。數據準確性：測試數據是否準確，包括數據的一致性和準確性。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第27頁 （2）數據產品的應用 數據產品的應用主要是根據數據產品的特性和功能，將其應用到實際的業務場景中，以實現業務目標或解決實際問題。（3）數據產品測試與應用的關系 數據產品測試與應用是相輔相成的。一方面，通過有效的測試，可以確保數據產品的質量和穩定性，從而提高其在實際應用中的效果。另一方面，通過實際的應用，可以檢驗數據產品的性能和效果，從而反饋到測試

78、中，進一步優化數據產品。2.7 數據安全 2.7.1 標準與策略（1）概述 數據安全標準與策略是對組織內部數據安全等級的劃分以及各級數據安全防護、管理原則的定義和標準化。（2）建設目標 據安全標準與策略管理的建設目標如下：建設統一的數據安全標準；提供清晰的數據安全策略。2.7.2 威脅因素（1）概述 數據安全威脅因素是指可能導致數據泄露、損壞或者未經授權訪問的各種因素。（2）建設目標 數據安全威脅因素的建設目標如下：識別導致數據泄露的惡意攻擊，包括黑客攻擊、病毒、木馬、勒索軟件等惡意軟件的攻擊，以及針對系統漏洞的攻擊等；識別數據傳輸、存儲或處理過程中的不安全操作而導致的數據泄露，包括內部人員泄

79、密、錯誤操作等；識別數據損壞行為，包括數據傳輸、存儲或處理過程中導致的數據損壞，以及由于設備丟失、盜竊、損壞、災難性事件等導致的數據損壞；識別未經授權的數據訪問，識別組織外部和內部人員的非法訪問，包括數據竊取、篡改、旁路、側信道、越權訪問等。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第28頁 2.7.3 安全制度（1）概述 數據安全制度是指為了保護組織內部數據安全而建立的一系列規章制度和政策。（2）建設目標 建設數據/個人信息處理管理制度，通過組織內各部門的運轉，保證數據個人信息全生命周期的處理活動符合法律法規的要求;建設數據產品開發隱私保護與合規審查制度，將法律規定的個人信息保護要求

80、落實到數據產品立項、開發、評審、測試過程中;建設數據分級分類制度，規定對不同級別的數據進行分類和標記，明確數據的敏感程度和保護級別；建設數據訪問控制策略，明確數據訪問權限，包括用戶身份驗證、訪問控制列表、權限分配等；建設數據加密策略，明確對敏感數據進行加密的要求，明確加密算法、參數、安全性要求，包括數據在傳輸和存儲過程中的加密要求；建設數據備份和恢復制度，規定數據備份的周期、方式和存儲位置，以及數據災難恢復的流程和策略；建設安全培訓制度，規定對員工進行數據安全意識培訓的要求，加強員工對數據安全的重視和保護意識；建設數據安全合規審計/個人信息保護合規審計制度,符合國家法律法規的要求和企業自身情況

81、；2.7.4 安全技術（1）概述 數據安全技術是指為了保護數據在生產、傳輸、存儲、流通等全生命周期中的機密性、完整性而采取的各種技術手段和工具。（2）建設目標 建設數據安全加密技術，涵蓋數據的加密存儲和加密傳輸，保障數據在存儲與傳輸過程中不會被未授權的訪問者獲取。建設數據安全訪問控制技術體系，利用身份鑒別、訪問控制列表、權限管理等手段，管控對數據的訪問和操作權限，阻止未授權的訪問和篡改。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第29頁 建設數據安全通信技術，包括安全傳輸協議（如 SSL/TLS）、虛擬專用網絡（VPN）等技術，確保數據在傳輸過程中的安全性；建設數據安全共享和脫敏技術，

82、通過利用可信執行環境、聯邦學習、同態加密等隱私計算技術實現數據安全共享，對敏感數據進行脫敏處理，確保在數據共享和處理過程中不泄露敏感信息；建設數據安全審計和監控技術，通過日志記錄、審計系統、安全信息與事件管理（SIEM）等技術手段，對數據訪問和操作進行監控和審計，及時發現異常行為和安全事件；建設數據安全存證與溯源技術，通過數字簽名、證書、區塊鏈等技術實現數據存證與溯源。2.7.5 數據合法合規檢測（1）概述 數據合法合規檢測是指對數據處理和管理過程中是否符合相關法律法規和行業標準的檢測和評估。（2）建設目標 法律法規合規檢測，檢測數據處理和管理是否符合相關國家和地區的法律法規要求，包括中華人民

83、共和國個人信息保護法、中華人民共和國數據安全法、中華人民共和國網絡安全法等；行業標準合規檢測，檢測數據處理和管理是否符合相關行業的標準和規范，例如金融行業的支付安全標準、醫療行業的健康信息安全標準等；數據保護合規檢測，檢測數據的收集、使用、存儲和傳輸是否符合相關的數據保護法規和標準，包括數據加密、訪問控制、數據備份等方面的合規性；隱私保護合規檢測，檢測數據處理和管理是否符合個人隱私保護的相關要求，包括用戶數據收集和處理的合規性、用戶權利保護等方面；第三方審計評估，委托第三方專業機構進行數據合法合規性的審計評估，對數據處理和管理過程進行全面的合規性檢測和評估。2.7.6 安全評估（1）概述 據安

84、全評估是指對重要數據、個人信息等數據資產的價值與權益、合規性、威脅、脆弱性、防護等進行分析和判斷。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第30頁 （2）建設目標 建設數據資產清單，對組織內部的數據資產進行清單化管理，包括數據的種類、存儲位置、訪問權限等信息，全面了解組織的數據資產情況；安全政策和流程評估，評估組織的安全政策和流程是否健全、完善，并是否符合相關法律法規和行業標準，包括數據訪問控制、加密策略、安全審計等方面的政策和流程；數據安全技術評估，評估組織采用的數據安全技術是否符合最佳實踐，涵蓋數據加密、訪問控制、安全審計、惡意軟件防護等技術的有效性和完整性；數據備份與恢復評估，

85、評估組織的數據備份和恢復策略是否合理有效，包括備份頻率、備份存儲位置、備份數據的完整性和可恢復性等方面；安全意識培訓評估，評估組織內部員工的數據安全意識和保護能力，包括安全培訓的覆蓋范圍、培訓效果和員工的安全意識水平；建設數據安全合規性評估，評估組織的數據處理和管理是否符合相關法律法規和行業標準的要求，包括中華人民共和國個人信息保護法、中華人民共和國數據安全法、中華人民共和國網絡安全法等。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第31頁 第 3 章 數據資產評估 3.1 數據資產評估的概念 數據資產評估，是指資產評估機構及其資產評估專業人員遵守法律、行政法規和資產評估準則，根據委托對

86、評估基準日特定目的下的數據資產價值進行評定和估算，并出具資產評估報告的專業服務行為1。3.2 數據資產評估需求 需要對數據資產進行評估的經濟行為有：（1）數據資產轉讓。根據“數據二十條”，數據資產的產權包括數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權這三類，相應地數據資產的轉讓包括數據資源持有權、數據加工使用權或數據產品經營權這三種權利類型的讓渡。（2）使用許可。使用他人數據資產的，應當與數據資源持有權人訂立使用許可合同，向數據資源持有權人支付許可使用費。許可使用方式可以是普通許可、排他許可、獨占許可等，一般可以通過資產評估來確定許可使用費或許可使用費率。（3）以數據資產出資。按新公司法“第

87、四十七條 有限責任公司的注冊資本為在公司登記機關登記的全體股東認繳的出資額。全體股東認繳的出資額由股東按照公司章程的規定自公司成立之日起五年內繳足。法律、行政法規以及國務院決定對有限責任公司注冊資本實繳、注冊資本最低限額、股東出資期限另有規定的，從其規定?！薄暗谒氖藯l 股東可以用貨幣出資，也可以用實物、知識產權、土地使用權、股權、債權等可以用貨幣估價并可以依法轉讓的非貨幣財產作價出資；但是，法律、行政法規規定不得作為出資的財產除外。對作為出資的非貨幣財產應當評估作價，核實財產，不得高估或者低估作價。法律、行政法規對評估作價有規定的，從其規定?！比艄蓶|以數據資產作為非貨幣財產出資，對數據資產也

88、應當評估作價。且應在公司成立之日起五年內實繳到位。（4）企業兼并重組。并購業務涉及企業的表內或表外數據資產或數據產品 1 數據資產評估指導意見（中評協【2023】17 號）第三條。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第32頁 或存貨等將被一并納入評估范圍。（5）質押融資。數據資產作為企業的一項資產，可以用于質押融資。（6）企業清算或司法重整。企業按章程規定解散或因破產宣布終止經營，以及因司法重整或預重整時，需對企業的財產、債權、債務進行全面清查，并進行收取債權，清償債務和分配剩余財產的經濟活動。數據資產作為企業整體資產的一部分，一并被評估后參照確定變賣價格。（7）司法訴訟及司法執

89、行階段的財產處置。侵權損害賠償的司法訴訟中涉及數據資產價值的，當事人可通過委托評估確定數據資產侵權損失金額。根據最高人民法院關于人民法院確定財產處置參考價若干問題的規定、人民法院委托評估工作規范，法院執行財產處置時為確定數據資產的處置參考價值，需要對標的數據資產進行評估。（8）財務報告。企業在編制財務報告時需要對會計期末已入表的無形資產類數據資產進行減值測試，應聘請評估機構對該項無形資產的可收回金額進行評估，如果需要對已入表的存貨類數據資產進行減值測試，可以聘請評估機構對該項存貨的可變現凈值進行評估。企業在購買日進行合并對價分攤時，應對表內數據資產或識別出來的表外數據資產進行評估，確定其公允價

90、值。（9）資產證券化。以數據資產未來產生的現金流為償付支持，通過結構化設計，發行數據資產支持證券專項計劃的過程，需要預測數據資產未來現金流量，為資產證券化行為提供參考價值。3.3 價值類型 資產評估價值類型包括市場價值和市場價值以外的價值類型1。執行資產評估業務，選擇和使用價值類型，應當充分考慮評估目的、市場條件、評估對象自身條件等因素2。市場價值是指自愿買方和自愿賣方在各自理性行事且未受任何強迫壓制的情況下，評估對象在評估基準日進行正常公平交易的價值估計數額3。市場價值以外的價值類型具體分類見表 3-1 所示。1 資產評估價值類型指導意見（中評協【2017】47 號）第三條。2 資產評估價值

91、類型指導意見（中評協【2017】47 號）第十三條。3 資產評估價值類型指導意見（中評協【2017】47 號）第四條。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第33頁 表 3-1 市場價值以外的價值類型 市場價值以外市場價值以外的價值類型的價值類型 定義定義 投資價值投資價值 指評估對象對于具有明確投資目標的特定投資者或者某一類投資者所具有的價值估計數額，亦稱特定投資者價值。在用價值在用價值 指將評估對象作為企業、資產組組成部分或者要素資產按其正在使用方式和程度及其對所屬企業、資產組的貢獻的價值估計數額。清算價值清算價值 指評估對象處于被迫出售、快速變現等非正常市場條件下的價值估計數

92、額。3.4 數據資產評估方法 數據資產與傳統資產比較具有獨有的特征和特別的價值影響因素，因此應在傳統的成本法、收益法、市場法的基礎上，考慮選擇合適的衍生方法對影響數據資產價值的因素和特征進行修正處理。3.4.1 成本法 3.4.1.1 概念、方法及應用條件概念、方法及應用條件 成本法是根據形成數據資產的成本進行評估。數據資產的價值由該資產的重置成本扣減各項貶值確定。其基本計算公式為：評估值重置成本（1-貶值率）或者評估值=重置成本-功能性貶值-經濟性貶值 各項貶值因素可以通過價值調整系數的形式計算，即：P=C P評估值；C重置成本；價值調整系數 重置成本的構成見表 3-2 所示。企業數據資產入

93、表操作指引企業數據資產入表操作指引 第34頁 表 3-2 數據資產的重置成本構成 數據資產的重數據資產的重置成本置成本 內容內容 前期費用前期費用 包括前期規劃成本 直接成本直接成本 包括數據從采集至加工形成資產過程中持續投入的成本 間接成本間接成本 包括與數據資產直接相關的或者可以進行合理分攤的軟硬件采購、基礎設施成本及公共管理成本 機會成本機會成本 包括考慮組織因購建、運營和維護數據資產而放棄經營其他業務和投資其他資產所對應的成本 相關稅費相關稅費 包括數據資產形成過程中需要按規定繳納的不可抵扣的稅費等 價值調整系數是對數據資產全部投入對應的期望狀況與評估基準日數據資產實際狀況之間所存在的

94、差異進行調整的系數，例如：對數據資產期望質量與實際質量之間的差異等進行調整的系數1。數據資產的價值調整系數計算主要有專家評價方法和剩余經濟壽命法。專家評價方法綜合考慮數據質量和數據應用價值等影響因素，并應用層次分析和模糊綜合評價等方法對影響因素進行賦權，進而計算得出數據資產價值調整系數；剩余經濟壽命法是通過對數據資產剩余經濟壽命的預測或者判斷來確定價值調整系數的一種方法。選擇成本法的前提條件應包括：（1）數據資產能通過重置途徑獲得；（2）數據資產的重置成本以及相關價值調整系數能夠合理估算；（3）數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。采用成本法評估數據資產時應當：（1）根據形成數據資產所需的全

95、部投入，分析數據資產價值與成本的相關程度，考慮成本法的適用性;（2）確定數據資產的重置成本，包括前期費用、直接成本、間接成本、機會成本和相關稅費等；1 數據資產評估指導意見（中評協【2023】17 號）附 3 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第35頁 （3）確定數據資產價值調整系數，例如：對于需要進行質量因素調整的數據資產，可以結合相應質量因素綜合確定調整系數；對于可以直接確定剩余經濟壽命的數據資產，也可以結合剩余經濟壽命確定調整系數。3.4.1.2 案例解析案例解析 案例一：A 企業訂閱了某宏觀經濟數據庫的普通會員，可在 2023 年全年實時登陸數據庫查詢有關數據，該數據庫

96、對其 5000 家普通會員提供相同的查詢服務。在該案例下，由于 A 企業對于該宏觀經濟數據庫所擁有的權利并不具備“排他性”，因此 D企業無法對該宏觀經濟數據庫進行數據資產確認，但是由于D 企業是為該數據庫的“加工使用權”付出了“可靠計量的成本”，因此，如果D 企業通過“實質性加工或創新性勞動”，將查得的數據加工成數據產品，并獲得預期收益，則 D 企業可以按照成本法對于這部分的數據資產予以確認和評估。案例二：B 制造企業在過往生產重型設備過程中收集了一系列生產數據并做了初步的清洗整理，但由于當時內部數據治理基礎薄弱，未能對該生產數據的清洗整理成本等進行可靠計量，而是已在生產過程中計入當期損益或計

97、入相關產品成本。在該案例中，B 制造企業對這部分生產數據，由于不符合“該資源的成本能夠可靠地計量”的資產確認條件，B 企業不能將其作為資產單獨確認。但這并不影響 B 企業運用生產數據繼續支持生產經營活動。3.4.2 收益法 3.4.2.1 概念、方法及應用條件概念、方法及應用條件 收益法是通過預計數據資產帶來的收益估計其價值。收益法評估的基本計算公式為：P=Ft1（1+i）tnt=1 其中：P評估值；數據資產未來第t個收益期的收益額；n剩余經濟壽命期；t未來第t年；i折現率。在估算數據資產帶來的預期收益時，需要區分數據資產和其他資產所獲得的收益，分析與之有關的預期變動、收益期限、成本費用、配套

98、資產、現金流企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第36頁 量和風險因素等1。并對收益預測所利用的財務信息和其他相關信息、評估前提和假設的合理性進行分析。在估算數據資產帶來的預期收益時，采用直接收益預測、分成收益預測、超額收益預測、增量收益預測等方法對預期收益進行預測2。根據數據資產的歷史應用情況及未來應用前景，結合應用或者擬應用數據資產的企業經營狀況，重點分析數據資產經濟收益的可預測性，考慮收益法的適用性3。具體使用場景見表 3-3所示。表 3-3 收益法的使用場景 預測方法預測方法 適用場景適用場景 直接收益預測直接收益預測 適用于被評估數據資產的應用場景及商業模式相對獨立，且

99、數據資產對應服務或者產品為企業帶來的直接收益可以合理預測的情形。分成收益預測分成收益預測 適用于軟件開發服務、數據平臺對接服務、數據分析服務等數據資產應用場景，當其他相關資產要素所產生的收益不可單獨計量時可以采用此方法。超額收益預測超額收益預測 適用于被評估數據資產可以與資產組中的其他數據資產、無形資產、有形資產的貢獻進行合理分割，且貢獻之和與企業整體或者資產組正常收益相比后仍有剩余的情形。尤其是數據資產產生的收益占整體業務比重較高，且其他資產要素對收益的貢獻能夠明確計量的數據服務公司。增量收益預測增量收益預測 一是可以使應用數據資產主體產生額外的可計量的現金流量或者利潤的情形，如通過啟用數據

100、資產能夠直接有效地開辟新業務或者賦能提高當前業務所帶來的額外現金流量或者利潤；二是可以使應用數據資產主體獲得可計量的成本節約的情形，如通過嵌入大數據分析模型帶來的成本費用的降低。使用收益法進行數據資產評估時，需要綜合考慮法律有效期限、相關合同 1 資產評估專家指引第 9 號數據資產評估（中評協【2019】40 號）第二十二條。2 數據資產評估指導意見（中評協【2023】17 號）第二十一條。3 數據資產評估指導意見（中評協【2023】17 號）第二十一條。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第37頁 有效期限、自身的經濟壽命年限、更新時間、時效性和權利狀況等因素，合理確定收益期限

101、。收益期限的選擇需要考慮使數據資產達到穩定收益的期限和周期性等，且不得超出產品或者服務的合理收益期。折現率可以通過分析評估基準日的利率和投資回報率，以及數據資產實施過程中的管理、流通和數據安全等因素確定。數據資產折現率與預期收益的口徑需要保持一致。數據資產折現率可以采用風險累加法確定。此外，也可以采取其他能夠充分反映投資報酬的，與收益口徑和內涵一致的折現率確定方法。選擇收益法的前提條件應包括：（1）數據資產的收益是合法利用數據資產獲得的；（2）數據資產的未來收益可以合理預期并用貨幣計量；（3）預期收益所對應的風險能夠度量；（4）預期收益期限能夠確定或合理預期；（5）數據質量能夠達到應用場景下所

102、要求的基準。3.4.2.2 案例解析案例解析 案例一：A 企業利用“撞庫”等手段，獲取了某社交網站大量用戶的手機號、身份證號、家庭住址、網銀信息等，并打包出售給了 B 企業。在本案例中，雖然 A 企業的數據“賣”給了 B 企業，獲取到了直接的經濟收益，但是由于 A 企業獲取及后續轉讓數據的行為，可能涉及到違反個人信息保護法甚至刑法等等法律，因此，不能作為數據資產確認。案例二：C 企業通過相關開源數據平臺，免費下載了某國家法律條文、法律判決等數據集，用于司法人工智能研究。在該案例下，雖然 C 企業可以將該數據集加工成數據產品，對外提供服務并獲取相關收益，但是由于其數據來源是個開源的數據平臺，C

103、企業無法證明其對于該數據集的“合法擁有或控制”，因此，不能作為數據資產確認。3.4.3 市場法 3.4.3.1 概念、方法及應用條件概念、方法及應用條件 市場法是根據相同或者相似的數據資產的近期或者往期成交價格，通過對比分析，評估數據資產價值的方法1。市場法可以采用分解成數據集后與參照數據集進行對比調整的方式，具體模型如下：1 資產評估專家指引第 9 號數據資產評估（中評協【2019】40 號）第十三條。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第38頁 P=(Qi Xi1 Xi2 Xi3 Xi4 Xi5)ni=1 式中：P被評估數據資產價值；n被評估數據資產所分解成的數據集的個數；i

104、被評估數據資產所分解成的數據集的序號；參照數據集的價值；1質量調整系數；2供求調整系數；3期日調整系數；4容量調整系數；5其他調整系數。質量調整系數是指在估算被評估數據資產價值時，綜合考慮數據質量對其價值影響的調整系數，相關質量評價指標可以參考附 供求調整系數是指在估算被評估數據資產價值時，綜合考慮數據資產的市場規模、稀缺性及價值密度等因素對其價值影響的調整系數；期日調整系數是指在估算被評估數據資產價值時，綜合考慮各可比案例在其交易時點的居民消費價格指數、行業價格指數等與被評估數據資產交易時點同口徑指數的差異情況對其價值影響的調整系數；容量調整系數是指在估算被評估數據資產價值時，綜合考慮數據容

105、量對其價值影響的調整系數；其他調整系數主要是指在估算被評估數據資產價值時，綜合考慮其他因素對其價值影響的調整系數，例如：數據資產的應用場景不同、適用范圍不同等也會對其價值產生相應影響，可以根據實際情況考慮可比案例差異，選擇可量化的其他調整系數。選擇市場法的前提條件應包括：（1）數據資產的可比參照物具有公開活躍的市場；（2）有關交易的必要信息可以獲得，如交易價格、交易時間和交易條件等；（3）數據資產與可比參照物在交易市場、數量、價值影響因素、交易時間和交易類型等方面具有可比性，且這些可比方面可量化；企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第39頁 （4）存在足夠數量的可比參照物，通常不

106、少于三個；（5）數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。3.4.3.2 案例解析案例解析 案例一：A 企業從其他多家企業購買了一系列原始數據集，但后續分析發現，從數據質量上看，其中一些數據集在準確性、真實性、關聯性等方面有嚴重欠缺;從所屬領域看，這些數據集分別屬于金融、醫療、通信、能源、消費等不同領域，難以進行進一步的整合分析等加工。在該案例中，盡管 A 企業前期花費了數據集的外購成本，也獲得了大量的原始數據，但難以與企業其他資源相結合來支持經營活動，同時在其所在領域也無法找到市場情況相類似的案例，因此，可以判斷該數據無法挖掘形成有價值的數據產品、或是對外出售實現經濟利益。案例二：B 企業從事

107、智能財務共享業務，過程中涉及到客戶企業的費用報銷、合同臺賬等數據 在該案例中，盡管 B 企業認為，如果取得客戶授權，對原始數據脫敏并加工處理后的數據存在挖掘潛力，但由于財務數據市場尚不成熟，應用場景無法形成規模效應，因此，不能將 B 企業的數據確認為預期能夠帶來經濟利益的數據資產。案例三：C 企業從事數據產品開發服務，其對軌道交通領域某細分行業和相關區域數據進行匯聚，形成相關分析工具，用于出售給軌道交通行業企業。在該案例中，由于在軌道交通領域的數據交易市場細分行業仍在發育初期，缺乏統一的行業規范標準，行業認可度也不夠高，因此在相關成本發生時不能滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”的資產

108、確認條件。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第40頁 3.5 數據資產評估過程 圖 3-1 資產評估過程 3.5.1 前期準備 該階段主要為初步了解數據資產基本情況，建立委托關系，布置資料清單。根據評估項目專業需求和工作量組建評估團隊，制定評估計劃。3.5.2 現場調查 在掌握初步資料基礎上，進入現場對相關信息進行核查。主要包括：（1）落實數據資產的信息屬性，包括數據名稱、數據結構、數據字典、數據規模、數據周期、產生頻率及存儲方式等（2）對數據資產權屬核實，包括對數據資產的登記憑證及相關的專利權證書、軟件著作權證書進行核實，核實方法包括憑證防偽標記驗證或向登記中心查詢核實；同時

109、查閱與數據資產有關的數據購入合同、發票和付款憑證等。權屬核實過程中應明確數據資產的法律屬性，包括授權主體信息、產權持有人信息，以及權利路徑、權利類型、權利范圍、權利期限、權利限制等。（3）對形成數據資產的前期費用、直接成本、間接成本、機會成本和相關稅費等相關的原始記賬憑證進行查實，匯總。（4）與企業相關人員進行訪談，對數據資產的使用范圍、應用場景、商業模式、市場前景、財務預測和應用風險等了解確認。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第41頁 3.5.3 質量評價 采取恰當方式執行數據質量評價程序，數據質量評價方法包括但不限于：層次分析法、模糊綜合評價法和德爾菲法等。也可以利用第三

110、方專業機構出具的數據質量評價專業報告或評價意見。3.5.4 市場調研 對與被評估數據資產相關的主要交易市場、市場活躍程度、市場參與者和市場供求關系等進行調查。同時通過市場調研，明確數據資產覆蓋地域、所屬行業、稀缺性及可替代性等價值屬性；3.5.5 評定估算 評估人員根據收集的資料，現場調查及市場調研情況選擇合適的評估方法進行評定估算，履行內部審核程序，形成內部確認的評估結果。3.5.6 出具報告 出具數據資產評估報告，并與委托方進行溝通，溝通無異議后出具正式報告。3.6 數據資產評估案例 3.6.1 項目名稱 天津臨港港務集團有限公司擬以“臨港港務集團智腦數字人”項目數據資產融資項目價值評估。

111、3.6.2 項目背景 天津臨港港務集團有限公司自行研發的“臨港港務集團智腦數字人”，主要應用場景包括知識學習、問答訓練、真實模擬、多模態交互等。數字人可基于知識庫學習進化升級為數字員工、數字分身，可適用于企業的“法務專員”、“秘書助理”“客服專員”、“行業分析師”、“社群運營專家”等崗位?！芭R港港務集團智腦數字人”是基于 360 智腦大模型打造的 AI 數字人產品，學習了臨港航務集團的大量知識，可以模擬實現真實人類所具備的視覺、聽覺、語言等能力，與使用者進行多模態交互，是有記憶、有情感的港務集團數字靈魂。數字人數據更新頻率為每年更新，其算法規則是基于 Transformer模型的變種 GPT模

112、型，通過在大規模文本語料庫上進行無監督的預訓練來學習自然語言的語法、語義和語用等知識，預訓練完成后，可以將模型微調到特定的任務上，以完成企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第42頁 如情感分析、文本分類、問答、機器翻譯、文本生成、角色扮演等各種技能。天津臨港港務集團有限公司非常重視該項數據資產的產權保護和社會應用價值挖掘工作，于 2023 年 12 月 21 日對該項資產在天津市知識產權保護中心和北 方 大 數 據 交 易 中 心 進 行 了 產 權 登 記。登 記 證 書 號：數 登 字 第TJZS20230102000100015.1 號，哈希值：cccb865ee754aa

113、c811eb95b831c7f6c8，公正存證編碼：cd9abdf2d83daf0b9429008ad4ee22d0e4eb404646474dd007cd0d7876595ac3 天津臨港港務集團有限公司高度重視該項資產的經濟價值挖掘工作，研究探索數據資產運營方案，通過學習黨中央、國務院就開發數據要素價值、激發經營主體創新活力作出一系列決策，并與長期合作的金融機構中國農業銀行接觸洽商，形成以數據資產質押授信獲得貸款的形式實現數據資產快捷變現方案，獲得資金后企業將繼續挖掘該項資產的內部增效價值，助推企業數字化轉型，助力天津數字經濟蓬勃發展，打造臨港樣板，貢獻臨港力量。為實現上述方案，企業委托天

114、津興泰資產評估有限公司對該項數據資產的市場價值進行了評估，為該經濟行為提供價值參考依據。3.6.3 評估目的 本次評估目的是為天津臨港港務集團有限公司擬進行質押的數據資產的市場價值進行評估，為該經濟行為提供價值參考依據。3.6.4 評估對象和評估范圍 本次評估的對象為天津臨港港務集團有限公司擬用于質押所涉及的一項數據知識產權“臨港港務集團智腦數字人”具體明細見表 3-2所示。表 3-2“臨港港務集團智腦數字人”具體明細 名稱名稱 登記主體登記主體 證書號證書號 組織代碼組織代碼 登記日期登記日期 公正存證編碼公正存證編碼 哈希值哈希值 審批單位審批單位 臨港港臨港港務集團務集團智腦數智腦數字人

115、字人 天津臨港港務集團有限公司 數登字第TJZS20230102000100015.1號 91120116758144489J 2023年12月 21日 cd9abdf2d83daf0b9429008ad4ee22d0e4eb404646474dd007cd0d7876 595ac3 cccb865e e754aac8 11eb95b8 31c7f6c8 天津市知識產權保護中心 經核實，委托評估對象和評估范圍與經濟行為涉及的評估對象和評估范圍一致。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第43頁 3.6.5 價值類型 根據評估目的實現的要求，結合評估對象自身的功能、使用方式和利用狀態

116、等條件的制約，本次評估價值類型選用市場價值。3.6.6 評估基準日 本項目評估基準日為 2023年 12月 21日。按照評估基準日盡可能與資產評估應對的經濟行為實現日接近的原則，由委托人確定評估基準日。本次資產評估的工作中，評估范圍的界定、評估參數的選取、評估價值的確定等，均以評估基準日企業的財務報表、外部經濟環境以及市場情況確定。本報告書中一切取價標準均為評估基準日有效的價格標準。3.6.7 評估程序 評估機構接受該項評估業務委托后，依照資產評估準則的要求，開展了相關的評估程序。主要包括：（1）前期準備。簽訂評估業務委托合同，在初步了解委托評估數據資產基本情況的基礎上，向委托方提供了評估業務

117、資料清單。按專業需求和工作量組建評估團隊，制定評估計劃。（2）現場調查。進入現場對相關信息進行核查，包括數據資產基本信息、權屬信息、成本信息的查實，匯總與核對。并于企業管理人員進行訪談，對該數據資產的使用范圍、應用場景、商業模式、市場前景、財務預測和應用風險等進行了解確認。（3）質量評價。鑒于該項資產具有較強的專業性，本次協調企業由技術人員、行業專家、評估師組成的質量評價專家小組，在構建合理的評價要素體系的基礎上，按德爾菲法形成最終評價結果。（4）市場調研。對與被評估數據資產相關的主要交易市場、市場活躍程度和市場供求關系等進行調查，了解該數據資產稀缺度及可替代性等情況。（5）評定估算。評估人員

118、根據收集的資料，現場調查及市場調研情況選擇合適的評估方法進行評定估算，履行內部審核程序，形成內部確認的評估結果。（6）出具報告。撰寫數據資產評估報告，并與委托方溝通，無異議后出具正式報告。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第44頁 3.6.8 評估方法 數據資產的評估方法包括成本法、收益法和市場法三種基本方法及其衍生方法。根據本次評估目的、價值類型、技術特點以及外部市場環境等情況，經過對上述方法的適用性分析，最終確定采用成本法對委估數據資產進行評估。成本法是指被評估資產的價值由評估基準日的重置成本扣減各項貶值確定資產評估價值的方法。市場法是根據相同或者相似的數據資產的近期或者往

119、期成交價格，通過對比分析，評估數據資產價值的方法。市場法的使用需要有一個充分活躍的交易市場，選取的參照項目與被評估資產的經濟指標、技術特征具有可比性，同時資料是可收集到的。收益法是指通過待估數據資產為企業帶來的未來收益折算現值，來確定待估資產價值的一種方法。由于缺少充分活躍的交易市場，且缺少與委估資產具有可比性的技術，因此不適用市場法；因為該數據資產剛完成研發，未來的收益存在諸多不確定性從而難以預測，不適于采用收益法評估。根據本次評估的價值類型、資產技術特點、評估目的以及外部市場環境等情況，本次對數據資產價值的評估采用成本法。3.6.9 項目進展 目前，資產評估機構已經完成評估工作，提交的津興

120、泰評報字（2023）第X 號天津臨港港務集團有限公司擬用于質押所涉及的數據資產市場價值評估項目資產評估報告已經天津臨港港務集團有限公司備案，金融機構參照評估結果批復了授信貸款額度，相關質押手續已經完成并在天津產權交易中心和科創中國知識產權服務中心聯合運營平臺進行了數據資產質押公示。3.6.10 項目意義 作為天津市首個完成數據產品登記、評估、融資的數據資產質押融資落地項目。標志著天津數據知識產權探索實踐工作邁出了關鍵一步，打通了數據知識產權從存證登記到質押公示的生態閉環，為推動天津乃至全國數據資產高效聚集、合規流通，為數據資產價值挖掘開辟了嶄新通道。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作

121、指引 第45頁 第 4 章 合規與確權 我國大陸法系的法律傳統下，“權屬”一般指向狹義的財產權“所有權”，即所有者在法律范圍內并受法律限制的情況下，享有物之使用、收益和處分之完全和排他的權利，其特征是完全性、排他性和持久性。然而，由于數據的低成本無限可復制性，其權屬不能按照傳統狹義概念來理解，因此，在現階段大部分的數據流通場景，遵循的還是 2022 年底國務院發布的關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱“數據二十條”）中“三權分置”的概念，即“數據資源持有權”、“數據加工使用權”和“數據產品運營權”。通過這種方式，就淡化了傳統狹義“所有權”，明確了數據流通過程中各參與主體的權屬關

122、系，數據要素流通過程見圖 4-1 所示。盡管數據二十條在傳統物權、知識產權概念體系外創新性提出“三權分置”，但“合法擁有和控制”在實踐中依然需要進行構建層面的不斷探索。4.1 數據資產的確權報告 圖 4-1 數據要素流通過程 企業原始數據來源一共可分為三個渠道：公共數據開放或授權、系統生成、交易市場采購，這三個渠道通過簡單的清洗、加工生成的成果，可稱為數據資源。而數據資源在企業投入實質性加工或創新性勞動后形成的成果，可稱為數據產品，數據產品可對內使用、共享或開放，也可對外交易。針對數據資源的確權主要需要解決數據來源的合法性。而針對數據產品的確權主要需要解決數據可交易性合規審查。4.1.1 數據

123、來源合法性審查 數據安全法明確規定，“從事數據交易中介服務的機構提供服務，應當要求數據提供方說明數據來源，審核交易雙方的身份，并留存審核、交易記錄?！贬槍υ摋l法律，目前業界主要存在不同的聲音，比較明確的意見就是“要審”，企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第46頁 而爭論點就在于“怎么審”。針對該問題，有部分學者認為，應當通過數據溯源機制，找到數據源頭，然后查看各級數據資源持有方所擁有的權益是否合法，這種方式顯然實操難度過大，不具有落地性。另一種理由充分的說法認為，應當至少溯源一級，查看上游數據商提供的數據是否合法，因為“數據二十條”明確了公共數據、企業數據和個人數據這三類數據的

124、授權運營機制，但不管是什么數據，其上游一定不會超過這三類范疇，只要上游數據的授權路徑合法，那么就默認其來源合法。該方式比第一種方式的可操作性上要強，但該方式也存在邏輯悖論，因為實際的授權路徑合法，其實并不意味著上游數據的來源也合法。全國各大交易所基于現有的法律法規要求，制定了不同程度的交易指引及規范，其中涉及數據合規評估的規范及指引以上海數據交易所出具的數據產品合規評估指引（試行）和數據交易合規管理規范（試行）為例，在數據交易合規評估的實踐中，需要根據數據產品所涉及數據的不同來源，諸如自行生產、公開數據收集、公共數據、授權運營、數據共享開放、數據交易等，就不同的數據來源設計相應的合規評價標準。

125、此外，若數據產品涉及個人信息，則應當參考涉及人信息數據產品的相關合規評估指引。根據北方大數據交易中心現行交易制度及相關規范指引中對數據來源的分類，主要分為公開收集、自行生產、協議獲得等。下文將根據數據的不同來源，分類討論合法性審查的要點。4.1.1.1 公開收集公開收集 公開收集數據主要包括兩種方式，通過共享開放途徑獲取開放數據和通過數據爬取等方式獲取公開數據。開放數據是指任何人均有權獲取并無條件使用的數據，例如政府依法開放的公共數據；而公開數據是指任何人都有權利訪問，但只能在一定條件下獲取并使用的數據。開放數據的來源合法性要在評估時審查是否存在從政府部門等第三方取得相關數據權益的情形，以及所

126、收集的數據是否屬于可以共享的、依法開放的公共數據，以此來保障收集開放數據的合法性。公開數據的收集和利用具有特定的限度,一旦超過合法收集、利用的限度,數據爬取行為將被認定為違法甚至犯罪。目前，公開爬取數據的合法性在法律方面并沒有明確規定，而在司法實踐中也缺乏統一、簡明的判例。因此，為了避企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第47頁 免數據產品掛牌后出現數據采集合規糾紛的問題，數據交易所通常會采用嚴格的審查方式來審核公開收集數據的合法性。在進行合規評估時，建議對數據爬取的合法性進行嚴格審查及整改。結合相關判例及上海市楊浦區人民檢察院等部門發布的企業數據合規指引，建議的審查維度包括：（

127、1）爬蟲軟件本身及數據爬取行為的合規性 審查爬蟲軟件及爬取行為是否合規的要素包括：審查被爬取網站是否具備 Robots 協議，爬蟲軟件是否遵守被爬取網站的Robots 協議內容。雖然 Robots 協議并未經標準化組織備案，也不是法律意義上的合同，只是互聯網行業普遍遵守的規則和公認的行業準則，但在相關的案例中，Robots 協議已經成為國內外互聯網行業普遍遵循的技術標準，爬蟲軟件是否遵守了Robots協議是法院審查爬取行為是否合法合規的重要因素之一。例如百度訴360不正當競爭糾紛案1中，法院認為，Robots 協議是技術規范，并非法律意義上的協議；Robots 協議是由網站服務提供商或所有者自

128、主編寫的，屬于單方聲明。自律公約雖不是法院直接適用的法律法規或規章，但反映和體現了行業內公認的商業道德和行為準則，法院會充分考慮自律公約所體現的精神。另外，參照網絡數據安全管理條例（征求意見稿），“自動化工具訪問、收集數據違反法律、行政法規或者行業自律公約、影響網絡服務正常功能，或者侵犯他人知識產權等合法權益的，數據處理者應當停止訪問、收集數據行為并采取相應補救措施?！痹摽顚⑿袠I自律公約與法律行政法規并列，設置為審查爬蟲行為的準則之一。爬取行為是否突破網站的防護措施，例如網站運營方設置的身份驗證、權限設置、加密規則等。突破網站防護措施爬取數據，避開或突破計算機信息系統的安全保護措施，未經許可進

129、入計算機系統，可能被認定為刑法所規定的非法侵入計算機信息系統罪，或所規定的破壞計算機信息系統罪中的侵入和破壞行為。爬取頻率是否合理，是否給被爬取網站的運行造成過度負擔，妨礙網站的正常運營。參照網絡數據安全管理條例（征求意見稿），“數據處理者在采自動化工 1（2013）一中民初字第 2668號。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第48頁 具訪問、收集數據時，應當評估對網絡服務的性能、功能帶來的影響，不得干擾網絡服務的正常功能”及數據安全管理辦法（征求意見稿），“網絡運營者采取自動化手段訪問收集網站數據，不得妨礙網站正常運行；此類行為嚴重影響網站運行，如自動化訪問收集流量超過網站日

130、均流量三分之一，網站要求停止自動化訪問收集時，應當停止”之規定，數據爬取收集流量不得超過網站日均流量的三分之一。（2）爬取的數據來源及內容的合規性 審查爬取數據是否合規主要看爬取的數據來源是否為公開數據，數據中是否包含個人信息，是否存在侵犯知識產權的可能性等。侵犯個人信息權益 根據個人信息保護法的相關規定，不得未經個人同意授權，收集自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、個人生物識別信息、住址、電話號碼等以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別自然人個身份的各種信息，或超范圍過度收集個人信息，所爬取的個人信息涉及隱私的，還可能侵犯隱私權。侵犯知識產權 例如“網絡爬蟲非法抓取電子書”

131、犯侵犯著作權罪案1中，法院認為，鼎閱公司、直接負責的主管人員覃某某等 12 名被告人以營利為目的，未經著作權人許可，利用爬蟲軟件爬取并復制發行他人享有著作權的文字作品，情節特別嚴重，其行為均已構成侵犯著作權罪，應予懲處。（3）爬取數據的用途的合規性 審查數據爬取用途的合規性主要關注數據爬取行為是否構成不正當競爭。主要包括：爬取方與被爬取方之間是否存在競爭關系，如百度與大眾點評不正當競爭糾紛案2中，法院認為，被告利用網絡爬蟲技術大量無償獲取竟爭對手數據并用于同類或類似的網站、APP，對被抓取對象形成實質性替代，構成不正當競爭。爬取行為是否會損害被爬取方的合法利益，如浙江螞蟻小微金融服務集 1（2

132、020）京 0108 刑初 237 號。2（2016）滬 73 民終 242 號。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第49頁 團股份有限公司等訴蘇州朗動網絡科技有限公司商業詆毀及不正當競爭糾紛案1中，法院認為，被告爬取公共數據進行商業化利用的過程中，未盡必要注意義務導致原始數據主體合法權益受損，構成不正當競爭。爬蟲行為是否具有不正當性，即爬蟲的技術細節對不正當競爭的影響，如北京微夢創科網絡技術有限公司與云智聯網絡科技（北京）有限公司不正當競爭糾紛案2中，法院認為，被告未經許可利用爬蟲技術抓取數據，無視被爬對象設置的 Robots 協議，繞過、破壞反爬措施，構成不正當競爭。綜上，

133、盡管公開收集數據具有先天的合規劣勢，但并非為立法及司法所完全禁止。若交易主體希望此類產品得以順利掛牌，則應當注意爬取行為具備正當目的、爬取行為適度合理、并未嚴重損害網站運營，同時建立配套合規審查措施。4.1.1.2 自行生產自行生產 自行生產的數據是指，企業在經營、科研、生產等內部活動中所產生的數據，包括但不限于研發數據、生產運行數據、管理數據、運維數據以及業務服務數據等。該類數據的特點是不涉及外部收集行為，而是由交易主體自有的設備、軟件或其他載體直接反饋出的數據，并且在經過一定的加工處理后，可以以數據包或 API 接口的形式進行數據交易，為其他企業的經營、研究提供數據支持。舉例來說，淘寶 A

134、PP 的日活躍量和活躍時間點等數據是該應用程序在運營過程中直接產生的數據，屬于自行生產的數據。而消費數量、消費類型、消費區域等消費統計數據，則是淘寶直接收集消費者的消費信息后，再進行處理而產生的數據。因此，對于同一主體而言，數據處理的場景越復雜，其所獲取的數據類型也可能會有所不同。4.1.1.3 直接采集直接采集 直接采集獲取數據，包含經用戶同意由用戶自主上傳或自動采集、經用戶同意通過第三方組件采集以及通過設備直接采集三種方式。此類方式具有直接性，獲取的數據通常最接近真實情況、最為原始、種類龐雜，范圍包括用戶注冊信息、登錄信息、個人生物信息、藍牙信息、設備信息、日志信息、網絡狀 1（2020）

135、浙 01 民終 4847 號。2（2017）京 0108 民初 24512號。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第50頁 態、第三方注冊信息、第三方登錄信息等數據，以及信號、地理、氣候等特殊行業的數據。以上三種采集方式的共同點在于都需要重點審核用戶授權。（1）自動采集 根據個人信息保護法，數據處理者者在采集用戶數據前，應當以顯著方式、清晰易懂的語言真實、準確、完整地向用戶告知：采集者的姓名、聯系方式；采集以及處理目的和方式、處理的個人信息種類、保存期限；個人行使本法規定權利的方式和程序等。此類告知通常以數據采集者的用戶隱私政策、用戶協議等方式予以呈現，合規評估時應當對以上條款予

136、以關注。另外，部分特殊類型數據在采集時應當具備特殊的形式要件。例如，根據個人信息保護法規定，對于生物識別信息、宗教信仰、特定身份、醫療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等敏感個人信息以及不滿十四周歲未成年人的個人信息的采集及處理必須獲得用戶的單獨同意，若與缺乏該單獨同意則應當認為授權不完善。再如征信業管理條例中規定，征信機構若要采集個人的收入、存款、有價證券、商業保險、不動產的信息和納稅數額信息，告知內容中還需包括提供該信息可能產生的不利后果，并獲得用戶的書面同意。最后，針對企業信息的采集，雖然不如個人信息受到較強監管，但由于可能涉及商業秘密，評估是應當對是否簽訂保密協議及是否取得企業授權進行重點審查。

137、（2）通過第三方組件（SDK）采集 對于通過第三方 SDK 獲取的數據，除了審查用戶授權的完整性外，還需要審查交易主體對第三方組件的安全性控制。根據 GB/T352732020信息安全技術個人信息安全規范，對于此類情形，交易主體可通過以下方式實現對第三方組件的控制監管：確立第三方產品或服務接入管理機制和工作流程，必要時應設立安全評估等機制以設定接入條件。通過合同等形式與第三方產品或服務提供者明確雙方的安全責任及實施的個人信息安全措施。向個人信息主體明確標識產品或服務由第三方提供。妥善保留平臺第三方接入相關合同和管理記錄，以確?？晒┫嚓P方查閱。要求第三方根據本標準相關要求向個人信息主體征得收集個

138、人信息的授權同意，并在必要時核驗其實施方式。要求第三方產品或服務建立響應個人信息主體請求和投訴的機制，供個人信息主體查詢和使用。監督第三方產品企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第51頁 或服務提供者加強個人信息安全管理，發現第三方產品或服務未能落實安全管理要求和責任的情況下，及時督促整改，必要時停止接入。對于產品或服務嵌入或接入第三方自動化工具（如代碼、腳本、接口、算法模型、軟件開發工具包、小程序等），宜采取以下措施：進行技術檢測，確保其個人信息收集和使用行為符合約定要求；對第三方嵌入或接入的自動化工具進行審計，發現超出約定行為時，及時切斷接入。（3）設備直接采集 設備直接采集

139、數據，是指可以使用科學技術直接采集的客觀世界數據，如水文、氣候和地理測繪數據等。這些數據通常沒有特定的數據主體，也不涉及數據權益，因此數據采集也無需獲得授權，只需通過一定的設備即可采集數據。然而，需要注意的是，盡管這些數據的數據主體并不特定，但這并不意味著采集行為不受法律法規約束。相關數據所涉及的行業、國家利益以及交易主體的企業性質和資質等多方因素都有可能影響合規評估的結果。因此，針對用戶自主輸入上傳或同意采集的數據，需要重點審查用戶授權的完整性和完備性；對于通過第三方 SDK 收集用戶數據的情況，除了用戶授權外，還需要審查交易主體是否對第三方 SDK 具有完整的內部控制制度；對于可以使用設備

140、直接采集的數據，不能僅因其無特定數據主體而放松審核力度，應綜合考慮國家利益、所涉行業、交易主體性質等多方因素來審查數據來源的合規性。4.1.1.4 間接獲取間接獲取 與公開收集、自行生產和直接采集相比，間接獲取數據時，數據產品的交易主體更多地依賴第三方主體進行數據收集工作，交易主體通過數據交易或授權許可掌握源數據后進行數據產品的加工生產。由于該類數據來源涉及到他方數據主體權益、數據權屬和數據流通等問題，再加上現行數據立法對數據權益規定環節的缺失，因此該類數據產品的數據交易合規評估也較為復雜。對于此種數據來源，審核數據采購協議或數據授權許可協議的真實性、合法性是必須的。此外，還需要根據上述標準，

141、穿透審查其所有“前手”數據來源的真實性和合法性，確保前手的每一手數據收集和交易都符合規定，避免數據產品掛牌交易后，企業受到其他權利方的權益請求。但考慮到數據極大的流通性，實踐中可能無法對其所有前手按照嚴格的合規標準進行審查。因此，評企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第52頁 估時可以折中采用數據前手供方向交易主體提供數據權益承諾的方式代替，但該種方式需要滿足承諾的“連續性”，否則仍可能需要對未承諾前手進行合規審查。針對數據提供方的數據權益承諾，除承諾不會侵犯第三方主體權益外，還需根據不同的數據來源進行不同內容的承諾。對于公開收集的數據，承諾的側重點在于數據爬取或收集是否違反數據

142、訪問控制或 robots 協議，是否破壞收集網站的正常運行等。對于自行生產的數據，承諾的側重點在于數據是否為數據提供方獨立生產，其數據是否按要求進行存儲及數據安全問題等。對于直接采集的數據，承諾的側重點在于采集個人信息主體的充分授權、單獨或書面同意，以及非個人信息是否屬于國家禁止采集或限制采集信息等。對于間接獲取的數據，承諾的側重點在于其交易行為不會侵犯數據主體和前手主體的數據權益，且是在前手交易或授權范圍內進行處分等。4.1.1.5 涉及個人信息的數據產品的特殊合規評估要求涉及個人信息的數據產品的特殊合規評估要求 以數據產品涉及的數據類型為標準，可以分為涉及個人信息數據產品和非涉及個人信息數

143、據產品。針對涉及個人信息的數據產品中，個人信息能否交易的問題，個人信息保護法明確規定，“個人信息是以電子或者其他方式記錄的與已識別或者可識別的自然人有關的各種信息，不包括匿名化處理后的信息”，而根據GB/T37964-2019 信息安全技術個人信息去標識化指南，可以利用隱私計算或其他保密級別較高的去標識化技術解決特定場景下的個人信息數據產品的保密、加密需求。但是去標識化并不等同于匿名化，達到一定標準的去標識化信息是否可以不用遵循個保法要求，即在利用和對外提供時無需取得個人的同意，目前尚無法律依據。目前，全國各地的交易機構都在積極探索個人信息數據產品的交易路徑。以上海數據交易所為例，他們通過去標

144、識化技術處理個人信息，確保無法逆向追溯至個人，從而實現了信息向數據的轉化，并使其具備交易的可能性。與此同時，北方大數據交易中心也采用了類似的技術手段，力求提供更精準的個人信息服務。而北京和深圳則推出了個人數據授權產品，這種產品允許在獲得個人授權的前提下，對個人數據進行交易變現，為數據的商業價值開發提供了新的路徑。這些探索和嘗試，無疑為個人信息數據產品的交易路徑提供了寶貴的經驗和啟示。涉及個人信息的數據產品主要包括：公開收集的數據、自行生產（從個人企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第53頁 信息主體直接采集）的數據和通過交易等流通方式間接獲取的數據等，合規評估的要點如下：（1）獲

145、取已公開的個人信息 根據個人信息保護法，針對在合理范圍內處理已公開的個人信息，不需取得個人同意，個人明確拒絕的除外。特別需要注意的是，即使是公開收集的個人信息數據，仍應當在已公開的合理范圍內處理。對個人權益有重大影響的，應當依照個人信息保護法的規定取得個人同意，并且評估數據處理是否侵犯名譽權等人格權。（2）直接采集的個人信息 單獨處理 根據個人信息保護法，單獨處理的情形下，數據產品包含直接采集的個人信息的，應判斷供方是否取得個人的同意，涉及敏感個人信息的，判斷該同意是否單獨、具體、明確，法律另有規定的除外。共同處理 根據個人信息保護法，共同處理的情形下，應評估數據供方是否取得個人信息主體同意，

146、尤其是關于共同處理的告知與同意，共同處理者之間關于個人信息處理行為的約定為內部約定。（3）合法間接獲得的數據 由于間接獲取的個人信息是無法獲得個人直接授權同意的，根據上海數據交易所的相關規定，僅僅基于間接獲取的個人信息而生產的數據產品不得交易。若間接獲取的數據中包括個人信息的，則應當注意從共享、委托處理等具體獲得或者處理類型判斷其合法性基礎。對于任何的間接獲取形式的審查，均應當堅持直接性的審查原則，即應當追溯信息的直接來源者，對數據來源的合法性基礎是否符合個人信息保護法的規定做穿透審核，對個人信息來源的合法性進行嚴格評估。另外，根據個人信息保護法，經過處理的個人信息，經過實質性加工和知識性投入

147、形成的數據產品時，應當將數據產品需方的相關信息告知個人，包括：名稱、姓名、聯系方式、處理目的、方式和信息種類，并取得個人信息主體單獨同意。涉及個人信息的數據來源合法性審查中，除了依據個人信息保護法的同意、合理及最小化三個原則外，一些相關標準和規定也應當納入作為審核依據，例如，常見類型移動互聯網應用程序必要個人信息企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第54頁 范圍，信息安全技術-個人信息安全規范 信息安全技術-個人信息去標識化效果分級評估規范 信息安全技術-移動互聯網應用程序（APP）個人信息安全測評規范 信息安全技術-個人信息處理中告知和同意的實施指南等。4.1.2 數據產品可交

148、易性合規審查 數據產品可交易性主要就是為了解決數據產品在特定交易場景的授權使用范圍限制問題，如同菜刀是合法的，使用菜刀做菜也是合法的，但是菜刀也可以用于其他違法用途。因此，在數據產品交易流通過程中，必須要嚴格限定該產品使用用途，才能有效控制數據安全風險。4.1.2.1 數據禁止交易清單數據禁止交易清單 在現有國家法律中，明確規定了幾類禁止交易的內容，具體可歸集為以下內容，見表 4-1 所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第55頁 表 4-1 數據禁止交易清單 危害國危害國家安全家安全和社會和社會穩定的穩定的情形情形（1）反對憲法所確定的基本原則的（2）危害國家安全，泄露國家

149、秘密，顛覆國家政權，破壞國家統一的（3）損害國家榮譽和利益的（4）煽動民族仇恨、民族歧視，破壞民族團結的（5）破壞國家宗教政策，宣揚邪教和封建迷信的（6）散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩定的（7）散布淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪的（8）涉及槍支彈藥、爆炸物品、劇毒化學品、易制爆危險化學品和其他危險化學品、放射性物品、核材料、管制器具等能夠危及人身安全和財產安全的危險物品的（9）宣揚吸毒、銷售毒品以及傳播毒品制造配方的（10）涉及傳銷、非法集資和非法經營等活動的（11）含有法律、行政法規禁止的其他內容的 涉及特涉及特定個人定個人權益的權益的情形情形（1）侮辱或者誹謗他人的（2

150、）捏造損害他人名譽的（3）未經個人授權的可直接識別到特定個人的身份數據，包括但不限于：公民身份號碼、社保號、駕駛證、護照/臺胞證等有效證件號碼 電話、微信、QQ等即時通信賬號、E-Mail 地址（4）未經個人授權的可直接識別到特定個人的敏感數據，包括但不限于：姓名、民族、出生日期或年齡、本人相片 婚姻狀況、工作單位、學歷、履歷等個人數據 常住戶口所在地住址或家庭地址 指紋、健康疾病等生物數據（5）未經個人授權的可直接識別到特定個人的財產數據，包括但不限于：收入和支付記錄 銀行卡賬號 證券賬戶數據 房屋登記數據 保險單 涉及特涉及特定企業定企業權益的權益的情形情形（1）未經企業授權的企業客戶數據

151、（2）未經企業授權涉及企業商業秘密的，包括但不限于：財務數據 產銷數據 貨源數據 工藝配方 技術方法 計算機程序 4.1.2.2 數據產品應用場景與適用條件數據產品應用場景與適用條件 除上述國家法律明確規定禁止交易的場景之外，還有一些行業規定的數據產品應用場景，如：（1）金融機構采購個人征信信息，應當從具有從事個人征信業務資質的機構采購；（2）將人類遺傳資源信息向境外組織、個人及其設立或者實際控制的機構企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第56頁 提供或者開放使用的，中國信息所有者應當向科技部事先報告并提交信息備份。數據產品交易涉及上述場景的情況，應當取得行業主管部門的審批文書，

152、并且取得第三方評估單位出具的風險評估報告。4.1.2.3 數據跨境交易場景數據跨境交易場景 數據交易供方向境外提供數據產品，是否符合以下要求：（1）需要申報數據出境安全評估的，應當按照國家網信部門要求，向所在省級網絡信息部門申請數據離境安全評估，并向國家網絡信息部門報告，并履行數據安全保護責任和義務；根據數據出境安全評估辦法，數據出境安全評估的流程見圖 4-2 所示。圖 4-2 數據出境安全評估流程（2）無需向國家網信部門申報數據出境安全評估，但涉及個人信息出境的，應當遵照法律法規規定的數據出境要求開展數據出境活動，并履行法律法規及相關政策規定的其他義務。在跨境數據流動過程中，也應當防范數據泄

153、露風險。企業在跨境數據流動過程中，會面臨更多的信息安全風險，需要加強數據加密和安全控制措施來保護數據的安全。不同國家和地區對于數據隱私和安全的法律法規要求各不相同，企業在進行跨境數據流動時，往往需要面臨不同的合規挑戰。歐盟的通用數據保護條例（GDPR）要求企業對于歐盟公民的個人數據采取嚴格的保護措施，而我國也頒布了個人信息保護法，對個人信息的跨境傳輸也提出了嚴格的要求。因此，企業在進行數據跨境流動時，需要充分了解不同國家和地區的法律企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第57頁 法規要求，制定符合當地法律法規的合規流程和控制措施，以免發生合規風險；除了外部攻擊和合規要求外，企業在跨

154、境數據流動過程中還可能面臨技術漏洞的風險，因此建議企業要重視技術漏洞和安全漏洞的風險，加強數據安全技術和漏洞修復措施的建設。4.1.2.4 實質性加工和創新性勞動實質性加工和創新性勞動 在目前國家已經批準設立的數據交易場所中，各個交易機構對數據產品的形成都進行了不同程度的明確規定。企業需要投入實質性的加工和創新性勞動，同時還需要提供相應的證明材料，以確保其數據產品具備獨特的價值和合法性。只有在滿足這些條件后，數據產品才會被允許掛牌上架。這種方式有效地防止了數據的無限復制，保護了市場的公平競爭，確保了數據交易的穩定和有序進行。企業投入實質性加工和創新性勞動的證明材料，主要包括兩方面：（1）原始數

155、據是否通過數據脫敏、清洗、整合等方式進行加工處理；（2）原始數據是否采取數據建模、算法分析、深度融合等方式提高數據產品質量和數據產品價值。而對于上述證明材料的審核要點，主要在于數據產品是否可直觀識別原始數據形態、數據血緣關系是否清晰、數據產品的潛在價值是否提升等。4.2 數據資產的登記行為 4.2.1 數據資源登記 數據資源登記是數據資源持有權確權的關鍵途徑，數據資源持有權體現了對各類數據資源持有者的權益保護，既是對數據自主管控實時狀態的確權承認，也反映了促進國家數據資源登記匯總和強化數據分級分類保護的公共利益。資源性數據資產更明確地體現為數據資源持有權資產，確權憑證是重要的數據資產憑證（黃麗

156、華等，2023）。從交易機構的角度，目前主要針對以下四種情況對數據資源的權屬狀態進行判斷：（1）企業信息系統生成的數據，企業獲得數據資源持有權；（2）企業通過爬取或下載公共數據開放的數據，則企業將獲得數據加工使用權，而不能獲得數據資源持有權；（3）授權運營的公共數據，被授權機構與公共機構分享數據資源持有權；企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第58頁 （4）企業通過交易市場采購的數據，由于不能以獨占性方式占有或控制，不宜取得數據資源持有權，但可以獲得數據加工使用權。2023 年 4 月 4 日，廣東省政數局針對包括廣東省數據資產合規登記規則（試行）在內的五項數據要素制度公開征求意

157、見，在規則試行期間，企業可向登記機構提交相應材料進行數據資產登記，經審核完成后，由省政務服務數據管理局統一監制、登記機構填寫、核發數據資產憑證，見圖4-3所示。在憑證內明確了數據資產各項權益比例。從概念上，也可以理解為數據資源登記的范疇。圖 4-3 廣東省數據資產登記憑證（示例）雖然天津市暫時還未出臺數據資源相關登記辦法，但企業也可根據其他省份已出臺政策文件，結合自身情況進行材料準備，以廣東省數據資產首次登記需要的材料為例，企業需要提交如下材料：（1）數據產品和服務介紹說明書；（2）數據來源材料；（3）數據安全合規體系介紹；（4）資產權益比例證明文件；（5）其他必要材料。此外，對申請數據產品和

158、服務首次登記的，視情形可要求其提交第三方專業服務機構出具的合規評估報告。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第59頁 4.2.2 數據產品登記 數據產品登記門檻相對較低，企業只需要證明所上架的數據產品來源的合法性即可，數據產品登記流程見圖 4-4 所示。圖 4-4 數據產品登記流程 數據供應商進入數據產品登記頁面后，提交相應材料，經數據交易機構或交易中心審核后，即可完成發放數據產品登記證書，完成登記操作。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第60頁 第 5 章 數據交易 在數據資產確認、評估中，數據資產的價值可以不按照其過去形成的成本或購置價格決定，但必須充分考慮它

159、在未來可能為數據資產擁有或控制的主體所帶來的經濟效益。因此，在判斷企業數據資產預期價值流入時候，一般來說主要通過兩種方式，一是通過數據資產交易，企業獲得的直接經濟收益；二是通過數據資產的價值評估，企業獲得的預期收益。5.1 數據交易市場分類 數據交易市場目前分為場內交易和場外交易。前者是指通過數據交易所或數據交易中心進行的數據交易，而后者則是由企業或個人之間自主產生的數據交易，又稱為自主交易市場。據不完全統計，目前絕大部分數據交易活動在場外（數據交易機構平臺之外）進行著，據國家發展改革委價格監測中心對國內主要 16 家數據交易場所統計，2023年我國數據市場場內交易總額不到 150億元，占整個

160、數據市場份額不足 10%。與此同時，也存在場景釋放不夠、數據供給不足、流通機制不暢等問題。當前數據交易場外過熱、場內交易冷清的現象折射出國內數據合規交易方式不清晰和未完善、合規交易通道尚未普及的問題，數據場外交易的快速發展為非法數據交易的滋生提供了溫床，從數據來源來看主要集中于泄露及攻擊行為，前者主要系單位內部數據保護管理的缺失，使得員工有機會販賣所接觸的數據，后者主要通過爬蟲對數據進行爬取或通過技術對計算機系統進行攻擊而獲取數據。因此，發展場內交易的必要性日益凸顯。各大數據交易所正在通過多種形式，通過數據登記和技術加強數據權益使用等方式，努力解決數據確權困境，以確保數據交易的合法合規。場內交

161、易持續發掘創新的數據應用場景，其行業范圍正在逐漸拓展至金融、醫療、交通、工業等領域。場內交易正隨著國家數據安全監管要求不斷的深入以及數據交易流通技術的日益成熟，其市場占有份額將會得到進一步的提高。如此數據要素的安全流通才能得以更好地實現。因為許多地區都采用了法定的方式來規定公共數據必須參與交易，因此公共數據逐漸成為數據交易平臺的重要來源之一。與此同時，數據交易平臺的公共價值也變得越來越明顯，為數據產業的發展提供了支持。在這種情況下，數據交易產業鏈逐步形成，未來有望構建一個完整的商業生態系統。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第61頁 5.2 數據交易流程 數據交易是數據要素市場

162、體系的核心環節，也是數字經濟發展的重要構成。隨著我國數據要素資源規模持續擴大，數據交易市場也日趨繁榮，自 2015 年成立全國首個大數據交易所以來，在數據要素市場建設相關政策的推動下，各地數據交易平臺、數據交易中心、數據交易所不斷涌現出來。根據零壹智庫全國 44 家數據交易所規模、股權、標的、模式分析報告，全國數據交易場所的模式可能有所差異，但總體流程上可總結為“數據交易七步法”。以北方大數據交易中心交易流程為例：圖 5-1 數據交易七步法 5.2.1 注冊認證 申請成為北方大數據交易中心數據商前，交易中心需對數據商身份進行核查。申請人辦理完畢相關手續后，即成為交易中心注冊數據商，由交易中心為

163、數據商開設數據商賬戶。數據商賬戶是數據商在數據交易平臺上從事交易與相關服務的唯一身份識別代碼。申請注冊成為北方大數據交易中心數據商所需準備的資料內容見圖 5-2 所示。申請成為北方大數據交易中心數據商前，交易中心需對數據商身份進行核查。申請人辦理完畢相關手續后，即成為交易中心注冊數據商，由交易中心為數據商開設數據商賬戶。數據商賬戶是數據商在數據交易平臺上從事交易與相關服務的唯一身份識別代碼。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第62頁 圖 5-2 北方大數據交易中心數據商注冊信息 數據商完成注冊及身份認證后，將獲得北方大數據交易中心頒發的數據商憑證，見圖 5-3 所示。圖 5-3

164、 北方大數據交易中心數據商憑證（示例）企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第63頁 5.2.2 登記掛牌 目前北方大數據交易中心數據產品類型主要包括數據集、數據報告、API、算法模型及數據應用等，其中 API 產品目前僅支持交易系統線上登記操作，需基于數據商的實際情況進行系統對接。后續交易中心也將結合市場情況優化完善更多類型數據產品的線上登記和管理，數據商可以敏捷發布自己的數據商品，提升線上運營服務能力。根據數據產品類型的不同，要求數據商提供的登記材料也有所差別。其中，申請登記數據集類數據產品所需準備的資料內容見圖 5-4所示。圖 5-4 北方大數據交易中心數據產品登記表-數據集

165、 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第64頁 其中，申請登記數據報告類數據產品所需準備的資料內容見圖 5-5所示。圖 5-5 北方大數據交易中心數據產品登記表-數據報告 其中，申請登記算法模型類數據產品所需準備的資料內容見圖 5-6所示。圖 5-6 北方大數據交易中心數據產品登記表-算法模型 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第65頁 其中，申請登記數據應用類數據產品所需準備的資料內容見圖 5-7 所示。圖 5-7 北方大數據交易中心數據產品登記表-數據應用 企業完成上述登記后，可獲得北方大數據中心發放的數據產品登記證書，見圖 5-8所示。圖 5-8 北方大數據

166、交易中心數據產品登記證書（示例）企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第66頁 5.2.3 產品訂購 已注冊的數據商可直接在交易平臺中選擇已掛牌上架的標準數據產品進行訂購，經數據提供方審核同意后即可進入合約評估階段。針對交易平臺中標準數據產品不滿足采購需求的情況，數據商也可在交易平臺中自行發布數據采購需求，或聯系交易中心運營人員，告知數據來源行業、區域或具體企事業單位，由交易中心運營人員進行市場化推廣和撮合工作。5.2.4 合約評估 由北方大數據交易中心運營人員根據數據產品加工的成本、稀缺度、是否投入了創造性勞動、是否進行了實質性加工等維度進行綜合評價數據產品的價格，經過交易中心運

167、營人員的撮合最終簽訂供方、需方和交易中心的三方合約。合約應明確規定數據使用條件及約束機制，合約需提供給律師事務所具有律師行業經營牌照的律所進行審核評估，并出具相應評估報告，該報告將報送北數服務中心、數據局或主管網信部門進行備案待查。合約評估即數據交易合規審查。審查內容涵蓋數據交易主體資質、數據產品來源合法性、數據產品應用情況、數據的可交易性、數據交易安全性、數據交易合同條款以及數據產品的流通風險等內容。對于特殊主體、特殊場景的，例如涉及關鍵信息基礎設施運營者、重要數據、數據跨境的，還需要評估對特殊監管規定的符合程度。5.2.5 產品交付 北方大數據交易中心目前針對不同數據類型，支持三種交付方式

168、：一是針對數據接口類型，如供方有成熟的服務平臺，可對接交易公司安全網關平臺，數據交付記錄可被網關完整記錄，這種方式的優勢在于數據供方可以把數據運營業務完全托管給交易中心，交易中心會定期根據安全網關平臺的記錄為數據供方提供對賬單，使其詳細掌握數據運營情況，缺點在于對數據供方的信息化基礎要求比較高。二是針對數據集類型，按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的原則，推薦數據供方采用交易中心的公共技術服務平臺進行交付，交易公司的運營平臺可以為數據供方提供模型訓練、受托下載等服務，從而保障數據安全，這種方式的優勢在于對數據供方的信息化基礎要求不高，缺點在于可能受限于行業管理要求，有些數據集不能拿到第三方

169、環境。三是針對其他情況，如以上兩種方式均不適用，可由交易公司設計定制化的數據交付方案，這種方式的優點在于最大限度的保障數據供方安全，缺點在于數據交付周期較長。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第67頁 5.2.6 交易結算 北方大數據交易中心目前采用的是銀行專業的結算平臺進行結算，支持三種結算模式。（1）直接結算 交易雙方約定結算金額、結算比例，在數據交付完成確認驗收后，由數據需方直接將資金通過結算平臺打入數據供方指定賬戶。（2）保證金結算 交易雙方約定結算金額、結算比例，數據需方支付一定保證金，該保證金進入人民銀行監管賬戶，在數據交付完成確認驗收后，由結算平臺直接將保證金劃撥

170、至數據供方指定賬戶。（3）虛擬賬戶結算（訂閱消費）數據需方預存部分資金，該預存資金由人民銀行進行監管，雙方采用“先用后付費”的方式進行結算，雙方需約定結算周期，如季度、半年、一年，在結算周期完成后，預存資金直接撥至數據供方指定賬戶。5.2.7 記錄歸檔 以上過程的日志文檔，全部記錄在北方大數據交易中心現有交易鏈平臺。一般情況下，針對已達成交易、經濟壽命在一年以上、且不會大幅功能性貶值的數據產品，由北方大數據交易中心發放數據產品交易憑證，見圖 5-9 所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第68頁 圖 5-9 北方大數據交易中心數據產品交易憑證（示例）5.3 數據產品交易憑證

171、數據產品交易憑證作為交易的直接證據，可以證明企業對特定數據資源的權屬關系。全國各地的數據產品交易憑證（或稱“數據資產憑證”）所包含的信息各不相同。以北方大數據交易中心數據產品交易憑證為例，從企業數據資產入表的需求角度上，至少應當包括四類信息：合約信息、合約評估信息、數據交付記錄和資金支付記錄。5.3.1 合約信息 合約信息是記錄交易雙方交易行為的關鍵憑證，包括但不限于：交易數據的用途、權屬范圍、交付方式、使用期限、保密約定、交易價格、安全責任和爭議解決方式等。5.3.2 合約評估信息 合約評估信息一般由律師事務所出具，主要評估內容包括了數據來源合法性審查和數據產品可交易性合規審查，具體在上文“

172、數據資產的確權報告”章節中有詳細描述，本處不再贅述。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第69頁 5.3.3 數據交付記錄 根據“數據二十條”的要求：“建立數據可信流通體系，增強數據的可用、可信、可流通、可追溯水平。實現數據流通全過程動態管理，在合規流通使用中激活數據價值?！倍鴶祿灰讬C構的中立屬性，天然具備數據交付記錄的能力。但在實際落地場景中，場內的數據交易只能對場內發生的數據交易行為進行有效記錄，而對于供方的數據來源情況和需方的數據應用情況，通常缺乏有效的技術手段進行管理，這就需要各數據交易行業主體形成行業自律，主動上報相關情況，以符合數據安全的相關監管要求。5.3.4 資

173、金支付記錄 資金支付記錄一般情況下需要包含付款憑證和發票憑證兩項內容，但某些接口類服務調用頻率很高，但單價較低，因此，數據產品交易憑證在開具時，除了需要對現有的服務情況進行記錄之外，還需要考慮到整個合同周期內的數據服務資金支付情況，并且要保證穩定運行之后，才可開具數據產品交易憑證。對于合同周期未完結即開具憑證的情況，應當謹慎處理。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第70頁 第 6 章 成本的歸集與分攤 6.1 成本構成 數據資產入表的首要前提，是要滿足相關成本能夠可靠計量的條件。鑒于數據資源的特殊性，應合理的歸集和分攤成本，以保證數據資源成本的準確性和完整性。6.1.1 數據資

174、源成本組成 數據資源成本包括數據資源獲取成本、數據資源加工成本、數據資源儲存成本和管理成本四部分，詳細內容見圖 6-1所示。圖 6-1 數據資源成本組成（1）獲取成本 數據資源獲取成本按獲取方式又分為外購獲取方式成本和內部采集方式成本。其中，外購獲取的數據資源成本包括采購價格及稅費、采購人員成本和其他人員成本；內部采集的數據資源成本包括采集人員成本、采集終端設備成本、采集系統成本、其他獲取成本。（2）數據資源加工成本 數據資源加工成本包括加工人員成本、加工系統成本和其他加工成本。（3）數據資源儲存成本 數據資源儲存成本包括存儲設備成本和其他存儲成本。與數據資源儲存方式相關，包括數據自有服務器與

175、云端存儲成本與數據資源全生命周期數據安全相關的成本支出和保證數據資源系統安全、可靠運行的相關維護、更新方面的成本成本。與數據資源處理流程相關，包括數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化相關的成本與數據資源取得方式相關，包括外購方式獲得的數據采購成本及內部采集取得的數據相關采購成本獲取獲取成本成本加工加工成本成本儲存儲存成本成本管理管理成本成本企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第71頁 （4）數據資源管理成本 數據資源管理成本按管理方向不同，又分為數據資源維護成本、安全成本和更新成本。其中，數據資源維護成本包括數據維護人員成本和數據維護系統成本；數據安全成本包括數據管理成

176、本和安全維護成本；數據資源更新成本包括更新升級人員成本和更新升級系統成本。6.1.2 數據資源成本分類 數據資源成本按發生與數據資源成本的關系可分為直接成本和間接成本。（1）直接成本 直接成本是指直接歸集計入成本核算對象的相關成本核算項目，如數據采購成本、數據開發人工、數據存儲成本等。（2）間接成本 間接成本是指雖與數據資源相關因不同產品共同使用而需進一步合理分配后計入不同的成本核算對象，如開發相關數據資產使用設備所計提的折舊、數據資源使用的電費、數據平臺建設（軟件）成本等。間接成本合理常規分攤方式可參照采用如下方法：開發相關數據資源所耗費的工時，依托工時統計表；開發相關數據資源所需的硬件運行

177、小時數，依托設備運行小時數統計表；擬開發數據資源的未來預期經濟收益，依托同期各數據資源未來收益統計表。6.2 會計確認和計量 數據資源作為一種新型要素，正在成為企業內部運行和價值創造的重要組成部分。明確暫行規定適用于企業按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理?！睌祿Y源確認為資產，首先需同時滿足下列內容，見圖 6-2所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第72頁 圖 6-2 數據資產確認條件 其次，企業應根據數據資源的

178、持有目的、形成方式、業務模式等因素，判斷數據資源確認資產類別，再根據數據資產本身的生命周期階段（采集、傳輸、存儲、處理、共享、銷毀）來確定資產確認時點。6.2.1 存貨 6.2.1.1 準則準則（1）符合企業會計準則第 1號存貨（財會20063號，以下簡稱存貨準則）規定的定義和確認條件的企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售的數據資源，應當確認為存貨。（2）對確認為存貨的數據資源進行初始計量、后續計量等相關會計處理，企業應當按照存貨準則、企業會計準則第 1 號存貨應用指南（財會200618號）等規定。（3）暫行規定明確了只有企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售的數據資源，才適用于存貨準則。也就是

179、說如果企業持有數據資源用于出售，且數據相關權屬轉移至購買方，則應確認為存貨。6.2.1.2 確認與計量確認與計量（1）數據資源存貨確認 存貨是指企業在日?；顒又谐钟幸詡涑鍪鄣漠a成品或商品、處在生產過程中的在產品、在生產過程或提供勞務過程中耗用的材料或物料等，包括各類材料、在產品、半成品、產成品或庫存商品以及包裝物、低值易耗品、委托加工物資等。對數據資源而言，目前認為用于“出售”的數據資源，包括出售了產資產定義資產定義企業過去的交易或者事項形成的由企業擁有或控制的資源預期會給企業帶來經濟利益資產確認條件資產確認條件產生的經濟利益很可能流入企業成本或者價值能夠可靠計量企業數據資產入表操作指引企業數

180、據資產入表操作指引 第73頁 權的場景下，可以認定為存貨。雖然企業的數據信息可能存儲在服務器等硬件設備中，數據本身沒有實物形態，但這并不妨礙將數據資源確認為存貨。因此，企業應當根據數據資源的業務模式，區分外購的數據資源存貨、自行加工的數據資源存貨、其他方式取得的數據資源存貨等類別。（2）計量 存貨初始成本的入賬內容詳見表 6-1所示。表 6-1 存貨初始成本 取得方式取得方式 入賬初始成本內容入賬初始成本內容 外購方式外購方式 購買價款、相關稅費、保險費，以及數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等所發生的其他可歸屬于存貨采購成本的費用 數據加工方式數據加工方式 采購成本，數據采集、脫敏、

181、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工成本和使存貨達到目前場所和狀態所發生的其他支出 投資者投入方式投資者投入方式 按照投資合同或協議約定的價值確定，但合同或協議約定價值不公允的除外 非貨幣性資產交換方式非貨幣性資產交換方式 按照企業會計準則第 7 號非貨幣性資產交換確定 債務重組方式債務重組方式 按照企業會計準則第 12 號債務重組確定 企業合并方式企業合并方式 按照企業會計準則第 20 號企業合并確定 發出存貨 存貨的數據資源，企業應當采用個別計價法確定發出存貨的實際成本。期末計量的詳細內容見表 6-2所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第74頁 表 6-2 存貨期末計量

182、 原則原則 資產負債表日，存貨應當按照成本與可變現凈值孰低計量資產負債表日，存貨應當按照成本與可變現凈值孰低計量 成本：期末存貨的實際成本。成本：期末存貨的實際成本?？勺儸F凈值：在日?；顒又?，存貨的估計售價減去至完工可變現凈值：在日?；顒又?，存貨的估計售價減去至完工時估計將要發生的成本、估計的銷售費用以及估計的相關稅費后時估計將要發生的成本、估計的銷售費用以及估計的相關稅費后的金額。的金額。直接出售直接出售 的存貨的存貨 按照成本與可變現凈值孰低計量 成本可變現凈值 減值 成本可變現凈值 未減值 由于數據資產的特殊屬性，應當以該存貨預計未來凈現金流量作為其可變現凈值。（3）企業出售確認為存貨的

183、數據資源，應當按照存貨準則進行相關會計處理，在出售該數據資源時，按照存貨準則中的個別計價法（即按項目）下的成本結轉到對應為營業成本；同時，按照收入準則等規定企業應當確認相關收入。6.2.2 無形資產 6.2.2.1 準則準則（1）符合企業會計準則第 6號無形資產（財會20063號，以下簡稱無形資產準則）規定的定義和確認條件的企業使用的數據資源，應當確認為無形資產。（2）對確認為無形資產的數據資源進行初始計量、后續計量、處置和報廢等相關會計處理，企業應當按照無形資產準則、企業會計準則第 62 號無形資產應用指南（財會200618號，以下簡稱無形資產準則應用指南）等規定。其中，企業通過外購方式取得

184、確認為無形資產的數據資源，其成本包括購買價款、相關稅費，直接歸屬于使該項無形資產達到預定用途所發生的數據脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出，以及數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等費用。換言之，如果企業持有數據資源用于內部使用和對外服務，且數據持有權權屬不發生轉移的，應確認為無形資產。對外非排他性的權利使用的數據資產同時存在內部使用和對外交易但不主要依賴對外出售來取得經濟利益的雙重業務模式或者目的，相關數據企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第75頁 資源更加適合作為無形資產，適用無形資產準則進行會計核算。企業通過外購方式取得數據采集、脫敏、清

185、洗、標注、整合、分析、可視化等服務所發生的有關支出，不符合無形資產準則規定的無形資產定義和確認條件的，應當根據用途計入當期損益。6.2.2.2 確認與計量確認與計量（1）確認 無形資產是指企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產，具體特征為：由企業擁有或者控制并能為其帶來未來經濟利益的資源；不具有實物形態；屬于非貨幣性資產；具有可辨認性。具有可辨認性，至少應符合下列條件之一：能夠從企業中分離或者劃分出來，并能單獨用于出售、轉讓等，而不需要同時處置在同一獲利活動中的其他資產，說明無形資產可以辨認。產生于合同性權利或其他法定權利，無論這些權利是否可以從企業或其他權利和義務中轉移或者分離。

186、企業應當根據數據資源的業務模式分類為外購無形資產、自行開發無形資產、其他方式取得無形資產等類別。（2）計量 初始成本 a.無形資產外購初始成本=購買價款+相關稅金相關費用，詳見表 6-3所示。表 6-3 無形資產外購初始成本 購買價款購買價款 合同、發票上列明的價款合同、發票上列明的價款 相關稅金相關稅金 關稅、消費稅、資源稅以及不可抵扣的增值稅進項稅額等 相關費用相關費用 直接歸屬于使該項資產達到預定用途所發生的其他支出 包括 使無形資產達到預定用途所發生的數據脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出；取得無形資產數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等費用。不包括

187、 為引入新產品進行宣傳發生的廣告費、管理費用及其他間接費用；無形資產已經達到預定用途以后發生的費用。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第76頁 企業通過外購方式取得數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視等數據相關服務支出，不符合無形資產準則規定的無形資產定義和確認條件的，應當根據用途計入當期損益。b.自行研究與開發 對于企業自行研發的數據資源，暫行規定明確企業內部數據資源研究開發項目的支出，應當區分研究階段支出與開發階段支出。研究階段，計劃性、探索性、較大的不確定性，因此，這類支出在發生的當期計入當期損益。開發階段，針對性、形成成果的可能性較大，這類支出只有滿足資本化條件

188、的，才能確認為無形資產。研發支出費用化與資本化對照見表 6-4所示。表 6-4 研發支出費用化與資本化對照 研發支出科目研發支出科目 研發支出研發支出-費用化支出費用化支出 研發支出研發支出-資本化支出資本化支出 核算內容核算內容 研究階段支出 開發階段不符合資本化條件的支出 開發階段符合資本化條件的支出 期末期末 期末轉入研發費用 達到預定用途轉入無形資產 后續計量后續計量 使用壽命無限的無形資產年末進行減值測試 使用壽命有限的無形資產按受益期攤銷，攤銷金額計入當期損益 對利潤影響對利潤影響 降低當期利潤 提高當期利潤 開發階段，判斷可以將有關支出資本化計入無形資產成本的條件，見圖 6-3所

189、示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第77頁 圖 6-3 無形資產資本化條件 企業應建立數據資源相關管理維護制度和流程，對數據資產進行分類整理，梳理數據的歸集、加工等成本支出，并結合企業的業務模式和數據應用場景，分析確認自行研發的數據資源是否能夠資本化和資本化金額。c.企業通過其他方式取得確認為無形資產的數據資源，見表 6-5所示。表 6-5 無形資產其他取得方式初始成本 取得方式取得方式 入賬初始成本內容入賬初始成本內容 投資者投入方式投資者投入方式 按照投資合同或協議約定的價值確定無形資產的取得成本；若合同或協議約定價值不公允的，則按無形資產的公允價值作為無形資產初始成本

190、入賬。非貨幣性資產交換方式非貨幣性資產交換方式 按照企業會計準則第 7 號非貨幣性資產交換確定 債務重組方式債務重組方式 按照企業會計準則第 12 號債務重組確定 政府補助方式政府補助方式 按照企業會計準則第 16 號政府補助確定 企業合并方式企業合并方式 按照企業會計準則第 20 號企業合并確定 后續計量 無形資產使用期間內應以成本減去累計攤銷額和累計減值損失后的余額計量。要確定無形資產在使用過程中的累計攤銷額，基礎是估計其使用壽命，見圖 6-4所示。完成該無形資產以使其能夠使用或出售在技術上具有可行性具有完成該無形資產并使用或出售的意圖無形資產能夠產生經濟利益有足夠的技術、財務資源和其他資

191、源支持，以完成該無形資產的開發，并有能力使用或出售該無形資產歸屬于該無形資產開發階段的支出能夠可靠地計量企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第78頁 圖 6-4 無形資產后續計量 企業在對確認為無形資產的數據資源的使用壽命進行估計時，應當考慮無形資產準則應用指南規定的因素，并重點關注數據資源相關業務未來盈利實現模式、權利限制、更新頻率和時效性、有關產品或技術迭代、同類競品等因素。處置 主要指數據資源不再為企業所用，并對其進行出售、對外出租、對外捐贈，或者無法給企業帶來未來經濟利益時終止確認并轉銷。（3）企業在持有確認為無形資產的數據資源期間，利用數據資源對客戶提供服務的，應當按照

192、無形資產準則、無形資產準則應用指南等規定，將無形資產的攤銷金額計入當期損益或相關資產成本；同時，企業應當按照企業會計準則第 14 號收入（財會201722 號，以下簡稱收入準則）等規定確認相關收入。除上述情形外，企業利用數據資源對客戶提供服務的，應當按照收入準則等規定確認相關收入，符合有關條件的應當確認合同履約成本。6.2.3 非資產類數據資源規定非資產類數據資源規定 企業數據資源無法滿足可變現、可控制、可量化三個確認原則時不能確認為數據資產。企業出售非資產類的數據資源，應當按照收入準則等規定確認營業外收入。使用壽命壽命有限使用壽命內，采用合理的攤銷方法進行攤銷使用壽命不確定不進行攤銷每個會計

193、期間進行減值測試企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第79頁 第 7 章 列報與披露 7.1 列報 7.1.1 列報方式 遵循企業會計準則以及暫行規定的相關要求，企業需根據重要性原則和企業實際情況，對數據資源持有目的、形成方式、業務模式以及預期經濟利益消耗方式等信息進行分析，并對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告，并在資產負債表中以報表子項目的形式單獨列報。7.1.2 列報內容 企業應結合本企業的實際情況并根據重要性原則進行列示，具體要求如表7-1所示。表 7-1 數據資源列報內容 數據資源分類數據資源分類 列示項目列示項目 列示金額列示金額 列至存貨的數列至存貨的數

194、據資源據資源“存貨”項目下增設“其中：數據資源”項目 資產負債表日確認為存貨的數據資源的期末賬面價值 列至無形資產列至無形資產的數據資源的數據資源“無形資產”項目下增設“其中：數據資源”項目 資產負債表日確認為無形資產的數據資源的期末賬面價值 列至開發支出列至開發支出的數據資源的數據資源“開發支出”項目下增設“其中：數據資源”項目 資產負債表日正在進行數據資源研究開發項目滿足資本化條件的支出金額 7.2 披露 7.2.1 披露方式 數據資產的披露是企業在財務報告和信息披露中向外界展示其數據資產的重要方式，數據資源的披露可以采取強制披露和自愿披露兩種方式，具體內容見下圖7-1所示。其中，自愿披露

195、是主動選擇行為，旨在展示其在數據資產領域的投入和成效，增加對外界的透明度。自愿披露的相關信息包括：針對企業的實際情況自愿披露與數據資源相關的其他重要信息，如數據資源的市場前景、未來利用計劃、數據資源的專有性或競爭優勢等。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第80頁 圖 7-1 數據資源披露方式具體內容 7.2.2 披露內容 數據資產的披露內容主要包括確認為“無形資產”和“存貨”的數據資源相關信息，以及其他自愿披露的相關信息。7.2.2.1 確認為確認為“無形資產無形資產”的數據資源相關信息強制披露的數據資源相關信息強制披露 企業應根據企業會計準則及相關規定，對確認為無形資產的數據

196、資源進行披露。具體披露內容應當包括以下方面，見表 7-2所示。表 7-2 確認為“無形資產”的數據資源披露內容 序號序號 披露內容披露內容 具體要求具體要求 1 披露主體使用的數據資源 按外購、自行開發、其他方式取得的無形資產類別分別披露期初、期末余額及變動情況。披露期初、期末的賬面價值、分類、初次計量方法、后續計量方法、攤銷或使用年限、累計攤銷或攤耗、減值準備等 2 使用壽命有限的數據資源無形資產 披露使用壽命估計情況和攤銷方法 3 使用壽命不確定的數據資源無形資產 披露賬面價值和使用壽命不確定的判斷依據 4 攤銷期、攤銷方法，或殘值的變更內容、原因及影響數 依照企業會計準則第 28 號會計

197、政策、會計估計變更和差錯更正（財會20063 號）的相關規定，對數據資源無形資產的攤銷期、攤銷方法或殘值的變更內容、原因以及該資產當期和未來期間的影響數進行披露，并對其內容進行必要的說明 5 具有重要影響的單項數據資源無形資產 遵循重要性原則披露對企業財務報表具有重要影響的單項數據資源無形資產的內容、賬面價值和剩余攤銷期限 6 其他數據資源無形資產 披露所有權或使用權受到限制的數據資源無形資產以及用于擔保的數據資源無形資產的賬面價值、當期攤銷額等情況 7 研發支出分配 根據數據資源無形資產的形成過程披露數據資源研究開發支出計入當期損益和確認為無形資產的金額 8 減值相關信息 根據企業會計準則第

198、 8 號資產減值等規定，披露與數據資產無形資產減值有關的信息 9 持有待售數據資源無形資產 根據企業會計準則第42號持有待售的非流動資產、處置組和終止經營等規定，披露劃分為持有待售類別的數據資源無形資產有關信息 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第81頁 其中，披露主體使用的無形資產數據資源的具體披露格式見表 7-3所示。表 7-3 確認為“無形資產”的數據資源披露格式 項目項目 外購的數據資外購的數據資源無形資產源無形資產 自行開發的數據自行開發的數據資源無形資產資源無形資產 其他方式取符的數其他方式取符的數據資源無形資產據資源無形資產 合計合計 一、賬面原值一、賬面原值 1

199、 1.期初余額期初余額 2 2.本期增加金額本期增加金額 其中：購入其中：購入 內部研發內部研發 其他增加其他增加 3.3.本期減少金額本期減少金額 其中：處置其中：處置 失效且終止確認失效且終止確認 其他減少其他減少 4 4.期末余額期末余額 二、累計攤銷二、累計攤銷 1 1.期初余額期初余額 2.2.本期增加金額本期增加金額 3.3.本期減少金額本期減少金額 其中：處置其中：處置 失效且終止確認失效且終止確認 其他減少其他減少 4.4.期末余額期末余額 三、減值準備三、減值準備 1 1.期初余額期初余額 2.2.本期增加金額本期增加金額 3.3.本期減少金額本期減少金額 4.4.期末余額期

200、末余額 四、賬面價值四、賬面價值 1 1.期末賬面價值期末賬面價值 2 2.期初賬面價值期初賬面價值 7.2.2.2 確認為“存貨”的數據資源相關信息強制披露確認為“存貨”的數據資源相關信息強制披露 企業應按照財務會計準則和相關規定，對確認為存貨的數據資源進行披露。具體披露內容可以包括以下方面，見表 7-4所示。企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第82頁 表 7-4 確認為“存貨”的數據資源披露內容 序號序號 披露內容披露內容 具體要求具體要求 1 披露主體使用的數據資源 按外購、自行加工、其他方式取得的數據資源存貨類別分別披露期初、期末余額及變動情況披露期初、期末的賬面價值、

201、分類、初次計量方法、后續計量方法、攤銷或使用年限、累計攤銷或攤耗、減值準備等 2 類別、成本及發出方法 披露主要的存貨類別及其相應金額、數據資源存貨成本的發出方法 3 確認依據、計提方法、計提轉回情況 披露數據資源存貨可變現凈值的確認依據、存貨跌價準備的計提方法、當期計提和轉回存貨跌價準備的金額以及計提和轉回的有關情況 4 具有重要影響的單項數據資源存貨 遵循重要性原則披露對企業財務報表具有重要影響的單項數據資源存貨的內容、賬面價值和可變現凈值 5 其他數據資源存貨 披露所有權或使用權受到限制的數據資源存貨以及用于擔保的數據資源存貨，以及用于擔保的數據資源存貨的賬面價值等情況 其中，披露主體使

202、用的存貨數據資源的具體披露格式見表 7-5所示。表 7-5 確認為“存貨”的數據資源披露格式 項目項目 外購的數據外購的數據資源存貨資源存貨 自行開發的數據自行開發的數據資源存貨資源存貨 其他方式取得的其他方式取得的數據資源存貨數據資源存貨 合計合計 一、賬面原值一、賬面原值 1 1.期初余額期初余額 2 2.本期增加金額本期增加金額 其中：購入其中：購入 采集加工采集加工 其他增加其他增加 3.3.本期減少金額本期減少金額 其中：處置其中：處置 失效且終止確認失效且終止確認 其他減少其他減少 4 4.期末余額期末余額 二、存貨跌價準備二、存貨跌價準備 1 1.期初余額期初余額 2.2.本期增

203、加金額本期增加金額 3.3.本期減少金額本期減少金額 其中：轉回其中：轉回 轉銷轉銷 4.4.期末余額期末余額 三、賬面價值三、賬面價值 1 1.期末賬面價值期末賬面價值 2 2.期初賬面價值期初賬面價值 7.2.2.3 數據資源其他相關信息強制披露數據資源其他相關信息強制披露 數據資源經評估后對企業財務報表具有重要影響的，企業應對評估依據的信息來源、評估結論成立的假設前提和限制條件、評估方法的選擇及各重要參企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第83頁 數的來源、分析、比較與測算過程等信息進行披露。7.2.2.4 數據資源其他相關信息自愿披露數據資源其他相關信息自愿披露 除了上述

204、強制披露的內容外，企業還可以自愿披露其他與數據資產相關的信息。這些信息的披露可以根據企業的具體情況和需要進行，以呈現企業在數據資產領域的投入和成效。自愿披露的信息主要涵蓋數據資源的應用場景描述和分析、來源的合規性、加工投入、應用現狀、與重大交易事項相關的信息、相關權利失效情況，以及權利限制情況的信息，具體內容見圖 7-2所示。這些信息可以幫助企業展示其數據資產管理和運用的透明度，增加投資者和利益相關方對企業的信任和理解，幫助投資者和潛在投資者更好地理解企業數據資源的經濟價值和潛力所在。圖 7-2 數據資源其他相關信息自愿披露 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第84頁 其他企業

205、認為有必要披露的數據資源相關信息，包括但不限于數據資產管理策略和控制措施、數據資產價值的評估和變動情況、開發和創新、利用和價值實現、風險管理、未來的規劃和發展等信息，詳見表 7-6所示。表 7-6 其他數據資源相關信息披露內容 序號序號 數據資源相關信息數據資源相關信息 具體內容具體內容 1 數據資產管理策略和控制措施 披露企業對數據資產的管理策略、安全控制措施、數據隱私保護等方面的信息，以展示企業對數據資產的重視和保護措施 2 數據資產價值的評估和變動情況 披露數據資產的價值評估方法和結果，以及數據資產價值的變動情況，如增值或減值的原因和影響 3 數據資產的開發和創新 披露企業在數據資產開發

206、和創新方面的投入和成果，包括研發項目、技術創新、數據挖掘和分析等方面的信息 4 數據資產的利用和價值實現 披露企業如何利用數據資產創造價值、提升業務績效和增加收入的情況，包括數據資產的商業應用、合作伙伴關系、市場開拓等方面的信息 5 數據資產的風險管理 披露企業對數據資產風險進行管理和控制的情況，包括數據安全風險、合規風險、數據泄露和濫用風險等方面的信息 6 數據資產的未來規劃和發展 披露企業對數據資產的未來規劃、發展戰略和目標，以及與數據資產相關的投資計劃和合作意向等方面的信息 企業數據資產入表操作指引企業數據資產入表操作指引 第85頁 參考文獻 1張 俊瑞,高璐 冰,危雁麟.數據 資產 會

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208、林.“數據資產入表”的解讀與創新研判J.審計觀察,2023,(10):4 7黃麗華,杜萬里,吳敝余.基于數據要素流通價值鏈的數據產權結構性分置J.大數據,2023(2)數據資源服務聯合體聯系方式 企業數據資產入表操作指引參編企業數據資產入表操作指引參編單位單位聯系方式：（聯系方式：（排名不分先后排名不分先后）北方大數據交易中心 賈 凡 總 監 郵箱： 微信：17010280422 中審華會計師事務所 黃永康 副所長 郵箱： 微信：yongkangcpa 天津市軟件評測中心 趙學功 主 任 郵箱： 微信：zxg13207635608 北方亞事資產評估有限責任公司 溫云濤 合伙人 郵箱： 微信：13693243538 天津金諾律師事務所 陳 怡 合伙人 郵箱： 微信：13802065936 天津大學 譚慶美 教 授 郵箱： 河北工業大學 劉 晶 教 授 郵箱： 宮興國 教 授 郵箱： 天津農學院 李彩霞 教 授 郵箱： 北方大數據交易中心北方大數據交易中心：地 址：天津市濱海新區天津生態城新智中心信息園一街 1140，1142 號 客服郵箱： 官方網址：https:/