《中國經濟信息社：企業數據資產入表合規指引（2024）（57頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《中國經濟信息社：企業數據資產入表合規指引（2024）（57頁）.pdf（57頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、企業數據資產入表合規指引企業數據資產入表合規指引1 11本報告由中國經濟信息社、中國信通院華東分院、上海資產管理協會資產管理與人工智能聯合創新實驗室（AIAM Lab）、上海市協力律師事務所聯合發布；具體執筆人為上海市協力律師事務所高級合伙人、上海市法學會金融法研究會副秘書長江翔宇博士，新華社中國經濟信息社法務部主任王波。1序序 言言當前，數字經濟在世界范圍內的發展如火如荼。在推動數字中國建設和加快數字經濟發展的戰略指引下，我國數據要素市場發展也迎來歷史機遇。數據資產正日益成為重要戰略資源和新生產要素，這是我國重視和加強數據資產管理的原因。落實數據基礎建設和機制建設，探索出適合中國實踐的數據要

2、素資產化的道路，才能激活數據資源作為新質生產力的強大能量。財政部印發的企業數據資源相關會計處理暫行規定明確，今年 1 月 1日起，數據資源將被視為一種資產納入財務報表?！叭氡怼笔菚嫼怂愕耐ㄋ捉蟹?，會計準則又屬于國家社會規范的重要組成部分，因此數據資產的合規化使用路徑問題是我國數字資源價值挖掘和實現的關鍵。中國經濟信息社聯合中國信通院華東分院、上海資產管理協會資產管理與人工智能聯合創新實驗室以及上海市協力律師事務所組織撰寫發布的企業數據資產入表合規指引正是在此背景下展開的研究和討論。本報告直面數據資源合規確權的難題，對數據資產入表的相關政策和底層邏輯進行細致梳理，對暫行規定的主要內容與基本要求

3、進行深入解讀，對數據資產入表的實施路徑進行完整解析，通過理論與實踐結合的方式探討研究企業數據資產入表過程中可能遇到的問題以及處理辦法，力求為企業數據資產入表提供合規保障。大風泱泱，大潮滂滂。自 2019 年黨的十九屆四中全會首次將數據與土地、勞動力、資本、技術并列作為重要的生產要素，已有五年時間。從頂層設計角度，黨和國家把充分發揮數據要素價值放在重要的戰略位置。另一方面，從市場主體角度，與傳統資產類型相比，數據資產具有依托性、衍生性、易變性、可復制、可加工、可共享等特性，數據資產合規入表將推動公司價值的驅動邏輯發生根本性變化。作為國家高端智庫經濟研究中心的建設主體，作為數據要素市場主體，中經社

4、深度參與數據要素全生命周期活動，并將全力推動政策落地，實現數據資源的資產化和價值化發展。中國經濟信息社總工程師中國經濟信息社總工程師2編制單位編制單位 中國經濟信息社有限公司中國經濟信息社有限公司中國經濟信息社有限公司，簡稱中經社，是新華社下屬的從事經濟信息服務的企業。中經社 1989 年 10 月注冊成立，2016 年 4 月重組整合。目前已經成為國內權威性最強、服務領域最廣、信息種類最全的經濟信息服務機構。中經社信息采集點覆蓋 180 個國家和地區，在國內 30 個省區市設分支機構，為全球 10 萬多家機構用戶、3000 多萬個人用戶提供經濟信息服務，與用戶共成長，與中國經濟共發展。中經社

5、圍繞服務國家戰略，建設了國家金融信息平臺新華財經，“一帶一路”綜合信息服務平臺新華絲路，國家信用信息平臺新華信用，集成型指數編制發布綜合服務體系新華指數，以及涵蓋政務、能源、農業、房地產、海洋、智能制造、煙草、輿情等領域的中經智庫五大重點產品，承擔了全國一體化政務服務和監管平臺、中國一帶一路網等國家級平臺運營項目，打造了國際化能源交易平臺上海石油天然氣交易中心。中國經濟信息社數據資產運營研究中心是新華社中國經濟信息社專屬的數據資產運營服務機構。中心以服務國家數據戰略為使命，在數據資源化、產品化、資產化的全生命周期，提供“智庫研究+專業咨詢+數據產品開發與運營”的綜合解決方案，以企業微觀實踐，聚

6、數商生態之力，探尋數據資產之路，促進數據要素價值釋放，為發展新質生產力注入數據活力。3 中國信通院華東分院中國信通院華東分院中國信通院華東分院（以下簡稱：華東分院）成立于 2010 年 9 月，是由中國信息通信研究院、上海市經濟和信息化委員會等聯合共建的地方政府智庫和研發創新平臺，是中國信息通信研究院四大分院之一。中國信通院華東分院當前業務領域涵蓋大通信、大數字化、大安全、新型工業化四大方向，在人工智能、大數據、數字經濟、智慧城市、5G/6G、新型工業化、網絡安全等專業領域進行前瞻性布局，貫徹落實咨詢研究與評估評測的“一體兩翼”業務戰略規劃，為政府與企業提供高端咨詢、平臺建設、人才培訓、活動運

7、營、標準制定、評估評測等服務與解決方案。作為地方智庫，華東分院立足上海，面向長三角，服務于長三角一體化發展國家戰略，助推數字中國、網絡強國和智慧社會的發展建設。中國信通院華東分院數據事業部圍繞數據要素市場建設，提供數據治理、數據價值挖掘相關咨詢規劃、評估評測服務。面向政府開展政策規劃、課題研究、產業生態建設等服務內容。面向企業開展 DCMM 評估、DSMM 評估、數據質量評估等評估評測業務，以及數據價值挖掘咨詢規劃業務，致力于幫助企業建立數據管理能力，全方位釋放數據價值。4 上海資產管理協會資產管理與人工智能聯合創新實驗室上海資產管理協會資產管理與人工智能聯合創新實驗室（AIAMAIAM La

8、bLab）“資產管理與人工智能聯合創新實驗室”（Joint Innovation Laboratory forArtificial Intelligence in Asset Management，簡稱“AIAM Lab”），是上海資產管理協會（簡稱“協會”）在數字經濟時代放眼于資產管理行業未來高質量創新發展的非實體研究類虛擬組織，是推進資管機構數字化向資管行業數智化更高效能互動協同發展的實踐平臺，也是協會自身“數字協會”建設的嶄新載體?！癆IAM Lab”以大數據與人工智能技術賦能資產管理。包括但不限于：投資研究、風險管理和投資人服務等重點場景的數智技術應用挖掘；支持以服務實體經濟、服務財富

9、管理為目標的各類資管創新項目（系統）試驗；不斷擴大與具影響力的數智科技機構、金融與金融科技機構等緊密合作。5 上海市協力律師事務所上海市協力律師事務所協力所是一家兼具國際視野和本土智慧的綜合性專業法律服務機構，成立于 1998 年，2011 年改制為上海首家特殊的普通合伙制律師事務所，總部設在上海陸家嘴，在中國北京、南京、杭州、廈門、蘇州、長沙、南通、無錫、鄭州、徐州、大連、福州、濟南、貴陽、青島、重慶、淮安、合肥等地設有分所，并在日本大阪、福岡、東京、意大利米蘭、法國巴黎、新加坡、德國柏林、瑞士日內瓦等地設有辦公室，戰略合作伙伴律所遍布“一帶一路”沿線中東地區和歐亞大陸眾多國家。協力所迅速成

10、長，已發展成為全國規模較大的律師事務所之一，秉持著“服務創造價值”的理念，通過專業服務在為客戶創造價值的同時實現自身價值與社會價值，在知識產權、金融證券、數據合規、海商海事等領域為眾多客戶提供了優質的法律服務。在數據合規領域，協力所成立數字經濟與數據合規專業委員會，立足扎實的專業能力，在數據合規領域形成了專業研究引領發展、聚焦重點、穩打穩扎的法律服務團隊，具有數據合規與知識產權、金融科技等的綜合跨界優勢。協力在個人數據與公共數據利用、數據交易合規、企業數據資產管理、金融科技等方面的服務成果和研究都處于上海乃至全國前列，為眾多互聯網平臺、金融機構以及科技企業提供法律服務，具有豐富的數據合規項目落

11、地經驗。2022 年，協力所作為唯一獲獎的律師事務所，榮獲全球數商大會首屆數據交易節“年度領軍數商企業獎”。2023 年，協力所再度榮獲全球數商大會數據交易節“年度優秀數商”大獎。協力所持續跟蹤最新的法律規定與監管要求，研究個人信息保護、數據交易合規、算法合規、金融科技發展、數據資產入表等方面的相關問題，在數據合規法律服務領域具備較為成熟的服務模式，形成多個數據法律服務產品。6執筆人執筆人江翔宇江翔宇上海市協力律師事務所高級合伙人、律師，華東政法大學法學博士。專注于證券基金、數據保護等領域的法律服務，先后就職于上海市金融服務辦公室（現上海地方金融監督管理局）、UBSS 瑞銀證券、長江產業基金、

12、頭部互聯網企業等機構，并曾由上海市國資委安排在上海農工商集團（現上海光明集團）掛職。長期在證券基金行業、互聯網企業工作，對資產管理業務、證券期貨及衍生品業務、金融科技、金融數據保護等業務等具有豐富的法律實務經驗。目前為國泰君安證券、螞蟻金服、中信期貨、東航金控、銀聯智策、上海聯合征信、中遠?？?、先正達、微盟、企查查、高德科技、第一財經、新華網等多家機構提供常年或專項法律服務，同時承擔上海金融業聯合會、中國證券業協會、中國證券投資基金業協會、浦東金融局、上海數據交易所多項金融和數據、人工智能領域的法律研究課題，參與上海數據條例立法中企業數據利用和上海數據交易所籌建相關研究工作，作為上海數據交易所

13、首批數商為多只數據產品在上海數交所掛牌提供合規評估意見。江翔宇博士兼任上海市法學會金融法研究會副秘書長、上海金融業聯合會金融法治專業委員會理事、上海地方金融監督管理局法律顧問、上海市國有資產監督管理委員會法律咨詢專家、上海仲裁委員會仲裁員、上海國際仲裁中心仲裁員、智能投研技術聯盟 ITL 研究發展部部長（志愿者）、合合信息獨立董事等職務，先后在法學 東方法學 政治與法律等期刊、報紙發表數十篇基金、證券、信托和數據保護等領域的專業文章，出版專著公司型基金法律制度研究，參編國內第一部數據法學教材、數據合規師教材、數據資產入表 100 問。聯系方式：13916340787/jiangxiangyuc

14、o-協力律師事務所管心竹律師、韓昕彤助理參與了本報告部分章節的撰寫。7王王 波波新華社中國經濟信息社法務部主任，擁有律師和法律職業資格，對外經濟貿易大學法律碩士。專注于知識產權保護、資本運作和項目采購等領域的法律事務，歷任新華通訊社辦公廳法規處副處長、中國經濟信息社法務部主任，并曾受新華社選派，在貴州省思南縣掛職。長期任職于新華社體系，對著作權、商標等各類知識產權保護，投融資等資本運作、各類建設項目招標采購以及各類爭議糾紛處理等專業領域等具有豐富的法律實務經驗。主持或參與新華網改制上市、中經社兩輪改制和首輪引戰、盤古搜索設立及其與即刻搜索合并重組中國搜索、新華社版權管理與保護、新華社和中經社知

15、識產權體系建設等重大項目，代表新華社向全國人大等國家立法機構反饋法律法規草案修改意見，并就數據確權、數據資產入表和數據跨境流程等數據合規業務開展相關研究工作，為中經社數據業務開展提供合規評估意見。聯系方式：13141278586/wise_中國經濟信息社數據資產運營研究中心團隊參與了報告修訂。目目 錄錄一、數據資產入表相關政策與底層邏輯一、數據資產入表相關政策與底層邏輯.8 8二、數據資產入表暫行規定的主要內容與基本要求二、數據資產入表暫行規定的主要內容與基本要求.1111（一）數據資產入表的內涵.11（二）暫行規定的適用范圍.11（三）數據資源會計處理適用的準則.14（四）數據資產賬面價值的

16、認定.15（五）數據資產相關披露要求.16（六）暫行規定不溯及既往.18（七）數據資產評估與數據資產入表的關系.19（八）數據資產入表的挑戰.21三、現階段數據資產入表的主要路徑三、現階段數據資產入表的主要路徑.2323四、數據資產入表確權如何證明四、數據資產入表確權如何證明.2828（一）在“合法擁有”路徑下，法律上數據確權制度缺失成為問題.29（二）在“合法控制”路徑下，對合法控制數據資源的證明或更具可行性.33（三）數據確權的程序.34（四）數據二十條與數據確權.36五、數據資產入表涉及的合規問題五、數據資產入表涉及的合規問題.3737（一）數據來源合規.38（二）數據處理合規.40六、

17、對企業數據資產入表準備工作的建議六、對企業數據資產入表準備工作的建議.4141（一）數據治理合規.41（二）數據處理可記錄、處理成本可計量.44（三）信息披露問題.45（四）將數據資源確認為“存貨”時對“出售”的判斷問題.46七、數據資產衍生金融業務的思考與展望七、數據資產衍生金融業務的思考與展望.4747（一）金融意義下的數據資產管理內涵.47（二）數據資產衍生金融業務的探索.4882023 年 8 月 22 日，財政部企業數據資源相關會計處理暫行規定企業數據資源相關會計處理暫行規定全文正式發布，自 2024 年 1 月 1 日起施行。2024 年被稱為數據資產入表元年2，在中國數字經濟發展

18、中將占有里程碑地位。2024 年度伊始，各行業越來越多的企業將所持有的數據資源確認為資產并計入資產負債表，爭做本行業、本地區的數據資產入表“第一單”，各種促進數據資產入表的舉措也在迅速落地。而對于數據資產入表后的金融等創新利用，也在不斷地實踐中。本報告就數據資產入表的相關政策和入表路徑以及入表后的金融化利用等問題進行梳理、歸納與分析，重點就數據資產入表的確權合規、企業的入表準備工作進行研究，并提出了針對性的建議和意見。一、數據資產入表相關政策與底層邏輯一、數據資產入表相關政策與底層邏輯2023 年 8 月 22 日，財政部企業數據資源相關會計處理暫行規定企業數據資源相關會計處理暫行規定（以（以

19、下簡稱下簡稱“暫行規定暫行規定”）全文正式發布，自 2024 年 1 月 1 日起施行。暫行規定開宗明義其立法目的是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。正如財政部答記者問中指出，制定暫行規定是貫徹落實黨中央、國務院關于發展數字經濟的決策部署的具體舉措，也是以專門規定規范企業數據資源相關會計處理、發揮會計基礎作用的重要一步；制定暫行規定將有助于進一步推動和規范數據相關企業執行會計準則，準確反映數據相關業務和經濟實質。繼 2020 年 1 月資產評估專家指引第資產評估專家指引第 9 9 號號數據資產評估數據資產評估后，中評協于 2023 年 9 月 8 日再度發布數據資產評估指導

20、意見數據資產評估指導意見，為數據資產評估相關事項提供指引，明確數據資產價值的評估方法包括收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法。此外，指導意見對評估對象（即數據資產）的界定與暫行規定保持一致。也即，若某一數據資源的價值可以被評估，則其一定符合被確認為資產的標準。2023 年 12 月 31 日，財政部印發了關于加強數據資產管理的指導意關于加強數據資產管理的指導意見見。指導意見意在通過出臺指導性文件對企業和公共數據資產管理進行引導規范，解決目前數據資產仍面臨高質量供給明顯不足、合規化使用路徑不清2鑒于暫行規定被普遍稱為數據資產入表新規，從便于討論的角度，本文亦使用數據資產入表的提法。9晰

21、、應用賦能增值不充分等問題。此外，指導意見第十四條規定，“穩步推進國有企業和行政事業單位所持有或控制的數據資產納入本級政府國有資產報告工作，接受同級人大常委會監督”。此規定將國企的數據資產納入政府國有資產報告并接受監督，督促國有企業對數據資產入表充分評估，而不能隨意對待數據資產入表問題，數據資產入表構成權利還是義務的問題或將被進一步討論。我們認為，在此背景下，各類企業（包括國企）有必要著手梳理盤點自身的數據資產，謹慎評估論證數據資產的處理，數據資產入表的工作從中國數字經濟發展的角度無疑將鼓勵中國的各類企業對所持有數據的價值的有效利用和促進企業數字化轉型。2024 年 1 月 4 日，國家數據局

22、牽頭發布了“數據要素數據要素”三年行動計劃三年行動計劃（2024-20262024-2026 年年），在“開展試點工作”部分再次提及要“推動企業按照國家統一的會計制度對數據資源進行會計處理”，足見國家對數據資產入表相關工作推進的重視。同時該計劃相對于征求意見稿對數據資產入表后的金融利用作出了較為穩妥謹慎的安排。2024 年 1 月 15 日，國務院國資委辦公廳印發關于優化中央企業資產評關于優化中央企業資產評估管理有關事項的通知估管理有關事項的通知，旨在助力中央企業高質量發展、優化資產評估管理工作，并明確各地國有資產監督管理機構可以參照執行，其中第三部分即知識產權、科技成果、數據資產等資產交易流

23、轉定價的問題。根據通知，央企發生數據資產轉讓、作價出資、收購等經濟行為時，應當依據評估或估值結果作為定價參考依據，經咨詢 3 家及以上專業機構，確難通過評估或估值方式對標的價值進行評定估算的，依照相關法律和企業章程履行決策程序后，可以通過掛牌交易、拍賣、詢價、協議等方式確定交易價格，其中掛牌或拍賣底價可以參照其賬面價值、歷史投入成本等因素合理確定。2024 年 2 月 8 日，財政部發布關于加強行政事業單位數據資產管理的關于加強行政事業單位數據資產管理的通知通知，此通知以前述指導意見為上位法依據，系指導意見的下位規則，從行政事業單位的視角對數據資產管理作出了要求。一方面，行政事業單位要建立健全

24、數據資產管理相關制度，清盤所持有的數據資源，加強數據資產登記，積極推動數據資產開放共享，因地制宜探索數據資產管理模式，發掘數據要素價值；另一方面，通知亦明確指出，行政事業單位數據資產管理相10關工作應嚴格遵守法律規定，對數據資產應審慎處置，制定合理的數據資產收益分配機制，依法依規維護數據資產權益。此外，通知明確規定行政事業單位不得利用數據資產進行擔保，新增政府隱性債務，亦嚴禁借授權有償使用數據資產的名義，變相虛增財政收入。這一方面可能是出于減少泡沫、維護社會經濟安全的考量；另一方面，如此規定可以在一定程度上避免行政事業單位“壟斷”所持有的公共數據資源，以此進行不當融資或獲取不當利益，為推動公共

25、數據的流通與利用提供制度保障。暫行規定的出臺無疑是一件對企業具有重要和深遠意義的大事，其時代背景是隨著大數據等信息技術、互聯網等基礎設施的不斷演進，數字經濟和產業得到飛速發展，并持續推動生產方式、生活方式和社會治理方式的深入變革，數字產業化和產業數字化日趨成為新技術、新業態、新模式發展的新動力。企業會計準則是會計領域的一項基礎制度安排，制定數據資產入表暫行規定是貫徹落實黨中央、國務院關于發展數字經濟的決策部署的具體舉措，也是以專門規定規范企業數據資源相關會計處理發揮會計基礎作用的重要一步。推進企業數據資產入表不是最終目的，但是數據資產入表將促進中國企業數字化轉型，主動擁抱數字經濟，可謂牽一發而

26、動全身。鑒于數據資產入表是一個全新的探索，因為數據本身特殊性而產生的很多問題尚存在不同觀點，也沒有域外的豐富經驗可以借鑒，因此數據資產入表需要一定的探索時間，同時對數據資產入表基礎上的金融化利用也存在一些風險的擔憂。對于這些問題，我們認為核心關鍵是如何確認數據資產的應用場景和發揮價值以及數據交易真實可信可追溯和驗證、合規確權、成本計量可靠，如果數據資產經得住這些維度的推敲，則入表本身和傳統資產的入表沒有本質區別；而在此底層資產基礎的金融化利用則是水到渠成，相應的也能夠經得住推敲，且能夠將數據資源的流通利用形11成閉環。實現這些目標，需要制度設計+技術方案+法律合規三位一體的努力，需要加快數據權

27、屬的立法等制度設計，確保管理層面有依據；需要通過區塊鏈記錄交易和交易的價格、通過技術手段驗證數據資源的流通可信，做到技術層面有工具；需要做好數據合規確權工作，確保法律層面有證據。二二、暫行規定的主要內容與基本要求暫行規定的主要內容與基本要求（一）數據資產入表的內涵（一）數據資產入表的內涵數據資產入表是指將符合標準的數據資源確認為資產負債表中的“資產”，從而能夠將相關數據資源形成數據資產的過程更加合理地反應在財務報表中。具體來說，暫行規定規定：企業使用的數據資源，符合企業會計準則第 6號無形資產（財會20063 號）規定的定義和確認條件的，應當確認為無形資產；企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售

28、的數據資源，符合企業會計準則第 1 號存貨（財會20063 號）規定的定義和確認條件的，應當確認為存貨；企業出售未確認為資產的數據資源，應當按照收入準則等規定確認相關收入?；谂c國際會計核算接軌、穩健推進等考量，暫行規定明確企業數據資源適用現行企業會計準則，并沒有改變現行準則下的會計確認計量方法與要求。其本質上是對現行準則的重申和細化，即，在“存貨”“無形資產”“開發支出”三個科目下新增“數據資源”項目，對數據資產入表的會計賬目處理方式及列示規則進行明確。值得注意的是，暫行規定解決的是會計問題，即在會計核算時如何將符合條件的數據資源以資產入賬，并不能當然認為暫行規定可以一并解決數據確權、數據流

29、通交易及數據資產評估等問題，這些問題將在下文中詳細說明，此處不再贅述。（二（二）暫行規定的適用范圍暫行規定的適用范圍暫行規定第一條規定，本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。12根據企業會計準則基本準則（以下簡稱“基本準則”），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。符合資產定義的資源，在同時滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業，以及該資源的成本或者價值能夠可靠地

30、計量的條件時，確認為資產。因此，我們理解判斷數據資源確認為資產的條件主要包括四個要素：（1）企業過去的交易或者事項形成的；（2）由企業擁有或者控制的；（3）預期會給企業帶來經濟利益；（4）成本或者價值能夠可靠地計量。引用德勤的解析，數據資源構成資產需要資產四要素滿足以下條件：其一，相關數據資源是由過去的購買、生產、建設行為或者其他交易事項形成的。其二，相關數據資源是由企業擁有或控制的?；緶蕜t對于“擁有或控制”解釋為，企業享有某項資源所有權，或者雖然不享有所有權，但該資源能被企業所控制。其三，相關數據資源預期會給企業帶來經濟利益，且相關的經濟利益很可能流入企業?；緶蕜t規定，預期會給企業帶來經

31、濟利益，是指直接或者間接導致現金和現金等價物流入企業的潛力。同時，基本準則規定，只有滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業時，才符合確認資產的條件之一。其四，相關數據資源的成本或者價值能夠可靠地計量?；緶蕜t規定，企業應當以實際發生的交易或者事項為依據進行會計確認、計量和報告，如實反映符合確認和計量要求的各項會計要素及其他相關信息，保證會計信息真實可靠、內容完整。需要明確的是，并非所有的數據資源都能確認為無形資產或存貨?；跁枰鞔_的是，并非所有的數據資源都能確認為無形資產或存貨?；跁嬘嬃靠煽啃?、嚴謹性等原則，目前大部分數據資源因不符合資產的定義或相計計量可靠性、嚴謹性等原則，目前大部

32、分數據資源因不符合資產的定義或相關資產的確認條件而不宜被確認為數據資產，只有少數數據資源可被作為資產關資產的確認條件而不宜被確認為數據資產，只有少數數據資源可被作為資產進行確認。進行確認。財務部會計司在培訓中列舉了如下不宜被確認為資產的數據資源的情形，具體如下：序號序號情形情形原因原因1A 企業利用“撞庫”的黑客手段，獲取某社交網站大量用戶的個人信息，并打包后出售給 B 企業A、B 企業對相關數據的擁有或控制不具有合法性132C 企業通過開源數據平臺免費下載某國家法律條文、法律判決等數據集，用于司法人工智能的研究雖然能夠產生預期利益，但系從開源、免費的平臺獲得，其他人亦可免費下載相關數據集因此

33、 C 企業未實現對數據集的擁有和控制，且未發生費用支出3D 企業訂閱某數據庫，可在一年內實時查詢相關數據，據悉，該數據庫同時為5000家企業會員提供查詢服務D 企業僅獲得了查詢數據庫的權利，非排他性的直接獲取該數據庫的全部內容，其僅能就獲得的查詢權利是否屬于資產進行判斷4E 企業外購了一些列原始數據集，但相關數據質量（準確性、真實性、關聯性等）欠缺，且分散于金融、醫療等各領域，難以單獨或結合支持企業經營活動，亦無法挖掘形成有價值的數據產品，或對外出售雖然 E 企業就相關數據付出了可計量的成本，但因預期不能給企業帶來經濟利益，因此不符合資產的定義5F 企業從事智能財務共享業務，過程中涉及到客戶企

34、業的費用報銷、合同臺賬等數據。F 企業認為，在取得客戶授權的前提下，相關數據存在價值挖掘潛力，但明確尚未明確清晰的應用場景，無法確認預期能夠帶來的經濟利益雖然相關數據具有價值挖潛潛力，但尚未構建起清晰的應用場景，無法確認預期能否實現經濟利益的流入，不符合資產的定義6G 企業在經營中收集了一些列生產數據并進行初步清洗整理，能夠為企業后續生產經營活動提供支撐，但由于內部數據治理基礎薄弱，未能對相關成本進行可靠計量由于不能對相關數據的成本進行可靠計量，故不符合資產確認條件，不能被確認為資產此外，由于數據本身的特殊性、數據權屬制度缺失、數據流通市場未臻完此外，由于數據本身的特殊性、數據權屬制度缺失、數

35、據流通市場未臻完善，以及數據相關主要業務模式仍待探索等因素，現階段可被確認為存貨的數善，以及數據相關主要業務模式仍待探索等因素，現階段可被確認為存貨的數據資源較為少見。據資源較為少見。圖源：財務部會計司企業數據資源相關會計處理暫行規定線上專題培訓14（三）數據資源會計處理適用的準則（三）數據資源會計處理適用的準則暫行規定明確企業應當按照企業會計準則相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告。按照會計上經濟利益實現方式，細分為“企業使用的數據資源”和“企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售的數

36、據資源”兩類，并規范了不滿足資產確認條件下相關數據資產交易的處理方式。前者符合企業會計準則第 6 號無形資產（財會20063 號）規定的定義和確認條件的，應當確認為無形資產；后者符合企業會計準則第 1號存貨（財會20063號）規定的定義和確認條件的，應當確認為存貨；企業出售未確認為資產的數據資源，應當按照收入準則等規定確認相關收入。由此，可以看出，判斷適用無形資產還是存貨準則的關鍵，即為明確相關數據資產系“企業使用”還是“企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售”。暫行規定在公開征求意見階段，曾在征求意見稿中提出根據內部使用和對外交易兩個維度，就數據資源應適用于無形資產還是存貨準則進行區分?？紤]到

37、企業利用所持有的數據資源為客戶提供服務是較為典型和常見的對外交易數據資源的應用場景，該場景屬于內部使用還是對外交易存在不同解讀，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。換言之，對外非排他性授權使用數據資源的業務模式，或者同時存在內部使用和對外交易但并不主要依賴對外出售取得經濟利益的雙重使用業務模式下的數據資源，適用無形資產準則進行會計核算較為合理，因此現階段數據資產入表的主要形式或為無形資產。如前所述，現階段可被確認為存貨的數據資源較為少見，這是因為實踐中數據資源“買斷”式的業務場景極少所造成的。根據財政部會計司的線上專題培訓，數據資源確認為存貨的一

38、個典型場景為數據的直接轉讓。例如，A 公司的主要經營活動即為對數據進行采集和清晰、標注等，加工后出售給其他企業。雙方約定，在 A 公司按照合同約定的質量標準交付相關數據后，應對其進行銷毀，除非監管部門的管理需要，不得向其他方提供相關數據所涉原始數據的來源、規模、質量等。再如，B 公司專門從事語料數據的收集與加工，并出售給15從事大模型、智能駕駛等相關領域的科技企業。B 公司基于對某國人工智能領域市場需求的預判，主動采集并加工形成可供大模型訓練使用的數據集，準備未來出售給相關企業。在前述兩種情形中，若此類業務模式本身屬于公司的日?；顒?，且又滿足會計準則的其他規定，則可將相關數據資源作為存貨進行會

39、計核算。（四）數據資產賬面價值的認定（四）數據資產賬面價值的認定根據暫行規定，數據資產入表時數據資產賬面價值的認定適用成本法，即以企業相關數據資產形成所耗費的歷史成本作為數據資產入表時的賬面價值。數據資產價值的確認方法一般可以分為成本法、市場法和收益法。在三種確認方法中，市場法需要以活躍的公開數據交易市場和評估對象具有可比性（可比對象需為同一類型和同一用途的數據）為重要前提，而收益法則往往被應用于數據資產存在成熟的市場和透明的交易記錄以及數據資產的未來收益可以用貨幣計量的情況。在目前的數據交易市場中，場外數據交易仍占較大的比例，數據交易模式并不成熟，數據交易記錄等相關信息亦不透明，這就導致現階

40、段以市場法或收益法確定數據資產賬面價值仍缺乏事實基礎。因此，暫行規定采用成本法計量數據資產的賬面價值（此處成本法系指歷史成本，區別于數據資產評估中成本法中的重置成本），一方面，這是基于穩健與審慎的考量，避免數據資產入表帶來較大的市場泡沫；另一方面，在數據交易市場尚未成熟的情況下，成本法相較于市場法和收益法更具有可行性。但應當注意，成本法并非計量數據資產賬面價值的唯一解決方式，隨著數據交易市場的進一步成熟和完善，數據資產入表時賬面價值的確認方法很有可能會引入市場法及收益法，以更好地反映企業的數據價值，充分體現數據對企業生產經營的重要作用。根據暫行規定，擬入表數據資源的成本構成如下：資產資產類型類

41、型取得取得方式方式成本構成成本構成備注備注無形無形資產資產外購外購成本包括購買價款、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、安全管理等費用相關支出若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16自行自行開發開發應當區分研究階段支出與開發階段支出：研究階段的支出，應當于發生時計入當期損益；開發階段的支出，滿足無形資產準則第九條規定的有關條件的，才能確認為無形資產在以無形資產入表時，應重點關注數據資源相關業務模式、權利限制、更新頻率和時效性、有關產

42、品或技術迭代、同類競品等因素對無形資產的使用壽命進行估計存貨存貨外購外購采購成本包括購買價款、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自行自行加工加工成本包括采購成本，數據采集、脫敏、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（五）數據資產相關披露要求（五）數據資產相關披露要求根據暫行規定，企業在財務報表中披露數據資產相關信息的規則被分為四類，如下表所示：企業需強制企業需強制披露的信息披露的信息確認為無形資產的數據資源企業應當按照外購無形資產、自行開發無形資產等類別，對數據資源無形資產相關會

43、計信息進行披露，并可以在此基礎上根據實際情況對類別進行拆分。一方面，有助于報表使用者了解數據資源無形資產的形成方式，以及分別評價不同形成方式的數據資源無形資產；另一方面，有助于在資產負債表相關報表項目列示金額的基礎上，更好了解企業數據資源無形資產的增減變動。確認為存貨的數據資源企業應當按照外購存貨、自行加工存貨等類別，對數據資源存貨相關會計信息進行披露，并可以在此基礎上根據實際情況對類別進行拆分。一方面，有助于報表使用者了解數據資源存貨的形成方式，以及分別評價不同形成方式的數據資源存貨；另一方面，有助于在資產負債表相關報表項目列示金額的基礎上，更好了解企業數據資源存貨的增減變動。未被確認為資產

44、的數據資源/企業自愿披企業自愿披露的信息露的信息用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源,權屬、質量等；企業對數據資源的加工維護和安全保護情況；重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析；數據資源相關權利的失效情況及失效事由、對企業的影響及風險分析等；17數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制等權利限制。其中，需披露的內容具體包括：1.確認為無形資產的數據資源相關披露：（1）對于使用壽命有限的無形資產，披露其使用壽命的估計情況及攤銷方法，對于使用壽命不確定的無形資產，披露其賬面價值及使用壽命不確定的判斷依據；（2）根據企業會計準則第 28 號會計

45、政策、會計估計變更和差錯更正的規定，披露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、原因以及對當期和未來期間的影響數；（3）單獨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；（4）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；（5）披露計入當期損益和確認為無形資產的數據資源研究開發支出金額；（6）根據企業會計準則第 8 號資產減值等規定，披露與數據資源無形資產減值有關的信息；（7）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

46、形資產有關信息。2.確認為存貨的數據資源相關披露：（1）披露確定發出數據資源存貨成本所采用的方法；（2）披露數據資源存貨可變現凈值的確定依據、存貨跌價準備的計提方法、當期計提的存貨跌價準備的金額、當期轉回的存貨跌價準備的金額，以及計提和轉回的有關情況；（3）單獨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；（4）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的賬面價值等情況。3.企業自愿披露的信息：企業對數據資源進行評估且評估結果對企業財務報表具有重要影響的，應18當披露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，

47、各重要參數的來源、分析、比較與測算過程等信息。企業可以根據實際情況，自愿披露數據資源（含未作為無形資產或存貨確認的數據資源）下列相關信息，允許自愿披露的目的在于基于數據資源的特點為企業提供就數據資源的價值、應用場景、合規性等問題作出進一步的披露：（1）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；（2）用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源、權屬、質量等信息；（3）企業對數據資源的加工維護和安全保護情況，以及相關人才、關鍵技術等的持有和投入情況；（4）數據資源的應用情況，包括數據資源相關產品或服務等的運營應用、作價出資、流通

48、交易、服務計費方式等情況；（5）重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析，重大交易事項包括但不限于企業的經營活動、投融資活動、質押融資、關聯方及關聯交易、承諾事項、或有事項、債務重組、資產置換等；（6）數據資源相關權利的失效情況及失效事由、對企業的影響及風險分析等，如數據資源已確認為資產的，還包括相關資產的賬面原值及累計攤銷、減值準備或跌價準備、失效部分的會計處理；（7）數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制等權利限制；（8）企業認為有必要披露的其他數據資源相關信息。（六（六）暫行規定的實施暫行規定的實施暫行規定在附則中明確指出，在暫行規定施行前已經費

49、用化計入損益的數據資源相關支出不再調整。上述規定源于現有無形資產準則的規定，即內部開發形成的無形資產的成本僅包括在滿足資本化條件的時點至無形資產達到預定用途前發生的支出總和，對于同一項無形資產在開發過程中達到資本化條件之前已經費用化計入損益的支出不再進行調整。因此，即使某項數據資源在暫行規定的首次施行日滿足無形資產的確認條件，企業也不應在首次施行19日將以前期間已經費用化的數據資源重新資本化。這一點決定暫行規定正式生效后不太可能馬上出現大量數據資產入表的情況，只有在 2024 年 1 月 1 日之后形成的符合數據資產相關要求的數據資源方能入表，因此雖然全國各地數據資產入表工作開展日益加速，也有

50、很多數據資產入表的媒體報導，但總體上大多數持有數據資源的公司尚未在第一時間開展數據資產入表工作。此外，還有一個重要問題，數據資產入表是企業的權利還是義務。對財政部關于加強數據資產管理的指導意見提出“穩步推進國有企業和行政事業單位所持有或控制的數據資產納入本級政府國有資產報告工作，接受同級人大常委會監督?！边@一條的影響或將很大，如推進將國企的數據資產納入政府國有資產報告并接受監督，將督促國有企業對數據資產入表充分評估，而不能隨意對待數據資產入表問題，數據資產入表構成權利還是義務的問題將被進一步討論；但是無論如何，國有企業有必要梳理盤點自身的數據資產，謹慎評估論證數據資產的處理，這根本上有助于國企

51、更加重視數據的價值利用和數字化轉型。（七）數據資產評估與數據資產入表的關系（七）數據資產評估與數據資產入表的關系一般情況下，數據資產入表與數據資產評估并無直接關系。一般情況下，數據資產入表與數據資產評估并無直接關系。數據資產入表是客觀的會計核算過程，滿足資產確認條件的數據資產即可根據暫行規定的要求，以歷史成本法進行列報與披露。而數據資產評估一般是對評估基準日出于特定目的下的數據資產價值進行評定和估算。3數據資產評估雖是發掘數據資產市場價值的方法，有助于提高企業數據資產管理能力和效率，但其本身并非數據資產入表的前置程序。事實恰恰相反，數據資產評估一般發生在數據資產入表之后。根據暫行規定，數據資產

52、賬面價值的確定采用歷史成本入表，即符合確認標準條件下企業對相關數據資源投入的全部實際成本，并不需要通過評估來確認相關數據資產的公允價值。而對于數據交易供方來說，已入表的3資料參考上海數據交易所公眾號數據資產入表十問十答。20數據資產賬面價值亦不能根據后續的交易價格再作調整。只有在特定場景與特定目的下，如第三方金融機構或者主管單位需要對目只有在特定場景與特定目的下，如第三方金融機構或者主管單位需要對目標主體數據資產進行監督與管理，了解經由專業資產評估機構測算的標的資產標主體數據資產進行監督與管理，了解經由專業資產評估機構測算的標的資產市場價值，企業才需要對標的數據資產進行評估。市場價值，企業才需

53、要對標的數據資產進行評估。這是因為，在上述目的中，企業需要相關數據資產的公允價值，以作為企業商業決策的依據。其中，在可預見的將來，為實現數據資產衍生金融化利用而對相關數據資產的價值進行評估或將成為未來數據資產評估的主要需求。數據資產不僅可以用于直接交易，還可以作為非貨幣資產用于融資增信、作價出資入股、信托管理、增資乃至證券化等金融行為，即數據資源的資產化利用。例如，2023 年 8 月 30 日，青島華通智能科技研究院有限公司、青島北岸控股集團有限責任公司、翼方健數（山東）信息科技有限公司進行全國首例數據資產作價入股簽約儀式。該數據資產作價入股路徑分為登記、評價、評估和入股四個環節，每個環節依

54、據相關標準和指導文件予以實施：一是對經由合規審查通過后的數據資產進行登記；二是在數據資產價值與收益分配評價模型標準的指導下，通過建立評價模型來評價數據資產的質量；三是對數據資產的價值進行評估；四是在三方合力下推動數據資產作價入股，華通智研院、北岸數科和翼方健數三方成立合資公司。需要注意的是，數據資產評估并非只能發生在數據資產入表后。日常經營中，企業出于對持有的、尚未確認為資產的數據資源進行管理、盤點的目的，當然可以聘請評估機構對相關數據資源的價值進行評估。但由于此時數據資源尚未被正式確認為資產，故企業不宜直接以評估結果為依據將相關數據資源用于信托、投資、增信貸款等金融手段?，F階段，如何準確地評

55、估數據資產仍然是一個難題，有待理論和實踐的進一步探索。這是因為，數據要素市場尚處于建設中，數據交易模式尚不成熟，交易總量及交易頻次不足，這都給數據資產評估帶來了相當的困難和阻力。如前所述，國務院國資委在關于優化中央企業資產評估管理有關事項的通知明確，在對數據資產價值確難評定估算的，允許央企通過掛牌交易、拍賣、詢價、協議等方式確定交易價格，這是國家層面對現階段數據資產評估客觀情況的承認。21截至目前，中國資產評估協會分別于 2020 年 1 月和 2023 年 9 月發布資產評估專家指引第 9號數據資產評估和數據資產評估指導意見，明確數據資產評估的相關事項要求，確認數據資產價值的評估方法為收益法

56、、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法。上述兩文件均明確規定，“數據資產”是指特定主體合法擁有或控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或間接經濟利益的數據資源。指導意見還進一步明確評估機構應當了解數據資產的法律屬性，主要包括授權主體信息、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、權利限制等權利信息。這既是企業在進行數據資產入表工作時應關注的重點，亦包含在企業數據合規經營的范圍之中。（八）實踐中數據資產入表的挑戰（八）實踐中數據資產入表的挑戰由于數據相較于其他生產要素具有明顯的獨特性，加之暫行規定剛生效不久，該領域可借鑒、參考的典型案例較少，如何合規、高效地實現數據資產入表操

57、作的相關流程尚待進一步探索?；诂F有的實踐，我們將目前企業數據資產入表過程中遇到的主要挑戰歸結為以下幾點：1.數據資產的確認不同于傳統資產，數據具有很強的時效性，企業所持有的數據資源也往往處于不斷更新與增加的過程中。有些數據雖確能給企業帶來經濟利益流入，但其生命周期過短，不具備超過一年的長期使用價值。這些數據因不具有價值穩定性而無入表的必要，即便“強行”入表，其賬面價值也會在短時間內被全部攤銷。因此，企業在開展數據資產入表相關工作時，首先應當解決的問題即為如何確定擬入表的數據資源，確保入表工作“有價值”。根據實踐中企業數據應用的具體場景，數據可大致分為三類，即輿情類數據、營銷類數據和風控類數據

58、4。其中，輿情類數據多為新聞報道、社會動態等，其業務模式為企業采集公開數據，生成實時資訊報告等，為客戶提供服務，這種數據具有生產周期短、時效性強的特點，一般不具有長期使用的價值；營銷類數據則為企業通過對相關主體各類信息的收集，經加工整理形成用戶畫像等，用于企業營銷、推廣活動，由于此等客觀事實具有相對穩定性，因此這類數據4觀點引自微信公眾號“上海數據交易所”文章：數據資產入表十大挑戰與處理方法，作者趙麗芳、劉小鈺，網址 https:/ 6 號無形資產，企業內部研究開發項目的支出，應當區分研究階段與開發階段，只有符合一定條件5的開發階段支出才能被確認為是無形資產。在實踐中，有部分企業通過對所持有的

59、數據進行初步加工與處理，實現了部分需求，在此基礎上加大投入進而實現相關數據資源的商業化利用。此時，如何確認研究階段與開發階段的時點，將會直接影響企業數據資產的賬面價值，這對企業項目研發的管理體系提出較高的要求。3.數據資產相關成本的歸集如前所述，暫行規定明確數據資產賬面價值的確定適用成本法，即企業相關數據資產形成所耗費的歷史成本。但在實踐中，企業在數據資源的管理過程中，往往是以滿足特定需求為出發點，對數據處理相關成本的管控較為粗放，且財務部門與業務部門之間信息傳遞并不通暢，導致數據資產的成本歸集成為難題，進而導致入表難。這就要求相關企業應加快數字化轉型，結合企業數據5企業會計準則第 6 號無形

60、資產第九條企業內部研究開發項目開發階段的支出，同時滿足下列條件的，才能確認為無形資產：（一）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；（二）具有完成該無形資產并使用或出售的意圖；（三）無形資產產生經濟利益的方式，包括能夠證明運用該無形資產生產的產品存在市場或無形資產自身存在市場，無形資產將在內部使用的，應當證明其有用性；（四）有足夠的技術、財務資源和其他資源支持，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；（五）歸屬于該無形資產開發階段的支出能夠可靠地計量。23處理流程重構各部門間的信息共享與財務報告制度，并重點落實工時管理系統。4.數據資產使用壽命的確認數據具有很強的時

61、效性，其價值會隨著時間維度的拉長而發生顯著變化。在實踐中，即使企業已能夠確認數據資源符合入表的條件，但對于如何確定其作為無形資產的使用壽命，仍舊是一個不小的挑戰。如上所述，企業可以將所持有的數據資源根據應用場景等大致分為輿情類、營銷類和風控類三種。其中，輿情類數據的生命周期一般不超過一年，因此可不進行入表操作。對于營銷類數據，其價值穩定性的基礎即信息主體的決策偏好慣性，因此企業需要結合具體的業務情況來判斷此類數據的使用壽命，一般不會超過三年。以精準營銷這一應用場景為例，消費者的偏好會隨著時間變化而變化，企業利用營銷類數據所制定的營銷策略會逐漸失效，此時企業就需要重新收集數據并制定新的營銷策略，

62、也即，營銷策略存續的期間可以在一定程度上反映相關數據資產的使用壽命。對于風控類數據，其使用壽命一般較長，以銀行授信場景為例，銀行一般會通過被授信企業三至五年的信用情況進行風險分析，由此風控類數據的使用壽命也一般在三至五年，甚至少數會在五年以上。5.數據資產攤銷方法的選擇當相關數據資源確認為無形資產時，就會隨之產生無形資產攤銷方法選擇的問題。一般來說，無形資產攤銷方法的選擇應當與其價值隨時間的貶損情況相適應。因此在選擇數據資產的攤銷方法時，應在審慎的前提下結合數據資產發揮作用的具體方式進行綜合研判，尤其是對于時效性較強的數據資產，可以選擇加速攤銷的方法，例如年數總和法。對于使用壽命認定較長的數據

63、資產，在選擇合理的攤銷方法后，仍應對其具體情況保持關注和跟蹤，一旦出現產生價值不達預期的情況，應及時調整其賬面價值。三、現階段數據資產入表的主要路徑三、現階段數據資產入表的主要路徑雖然數據資產入表系企業自身根據會計準則所做的內部動作，只要企業自認即可完成，但由于數據資產具有相當的獨特性，數據資產入表又系新規，因此在實踐操作時并無可借鑒的案例。因此，企業對數據資源如何入表、具體何24種方式路徑、各種路徑的利弊如何、具體流程等問題沒有標準答案。首當其沖的問題就是入表的路徑確定問題。我們理解，現階段，企業進行數據資產入表的路徑主要有以下三種：1.以數據資源形式直接入表此路徑下，企業將數據資源的歷史成

64、本直接確認為資產，具體有兩種情形：一是企業將自用的數據資源入表；二是企業對外出售（提供）不經任何加工的數據，即原始數據，并以相關數據集/庫入表。（1）企業自用數據資源入表在此情形中，入表的數據資源均系企業自用，即企業通過直接使用或與其他資源相結合的方式服務支持其他生產經營或管理活動，實現降本增效的目的，并不會將相關數據資源包裝成數據產品對外出售或提供服務。例如，A 電網企業在運營當中，積累形成用戶企業用電量相關數據庫并研究形成用電數據分析工具，可通過季節、時間段、地理區域等維度的用電歷史分析，形成未來用電趨勢預測結果。該數據庫和分析工具可以用于自身經營管理，如合理設置電力設施，電力的配網調度等

65、，有助于 A 企業提升運營效率。又如，B 電子商務企業基于充分告知并取得用戶授權，匯總分析用戶的 APP 瀏覽行為和購買歷史等數據，還通過外部購買一些地區消費水平、趨勢等輔助數據，整合形成智能推薦算法工具，用于向 B 企業的用戶推薦符合其興趣和喜好的產品，提升了推薦的精細化、個性化水平。從會計上看，企業將此類數據資源用于內部用途，通過其自身或與其他資源結合形成的技術優勢為企業帶來經濟利益，基于其非實物性，當符合無形資產定義和確認條件時，企業應當作為無形資產予以確認。66參見財政部會計司企業數據資源相關會計處理暫行規定專題線上培訓內容。25此種情形下數據資產入表的會計操作相對操作簡單，但可能會面

66、臨以下問題：其一，若數據資源僅為企業自用，則相對于形成對外出售的數據產品，企業對相關數據資源投入的加工、利用費用往往較少，總成本投入不高。這在數據資產賬面價值的確認適用成本法的規則下，可能會導致入表數據資產規模較小，難以準確反映相關數據資源的真實價值。其二，如前所述，數據資源構成資產的要素之一為“預期會給企業帶來經濟利益”，即有 50%以上的可能性能夠為企業帶來直接或間接的經濟利益流入。對于企業僅作自用的數據資源，雖然其可能對于企業經營來說具有重要意義，但在入表時，企業很可能難以定量證明相關數據資源能為企業帶來預期經濟利益流入，從而被審計機構等質疑。（2）企業待售數據資源入表在此情形中，企業入

67、表的數據資源是待售的未經加工清洗的原始數據或經過一定加工的數據資源。受相關規定的約束，目前各方對底層數據的直接轉讓較為謹慎，這一業務模式的實踐案例相對較少。例如，A 公司專門從事語料的收集與加工，通過公共渠道收集可用于大模型訓練的語料數據，經一定程度的加工后形成數據集，出售給相關科技企業。與上一種情形相比，此種情形亦存在投入成本較少、擬入表數據資產規模不大的問題。此外，出于對數據安全和數據主體權益保護的考量，原始數據的出售（對外提供）可能會面臨較大的合規風險。2.以數據產品或服務形式入表此路徑下，企業將持有的數據資源進行一定程度的加工，形成可對外出售或提供服務的數據產品，再以數據產品的形式入表

68、。國內在眾多數據交易所設立后，數據產品交易依交易場所可分為場內和場外交易，擬入表的數據產品亦可基于此分為場內掛牌數據產品和場外不掛牌數據產品。數據產品場外交易的情況在目前數據交易總量中占較大比例，企業可以將符合暫行規定要求的自行形成未經掛牌的數據產品確認為數據資產，并計入資產負債表中。也有不少企業選擇將擬入表數據資源以數據產品的形式在數據交易所掛牌登記，同時將數據產品確認為數據資產，進而計入企業的資產負26債表中，這也即上海數據交易所關于數據資產入表“數據資源化-資源產品化-產品資產化”的思路：數據產品是否掛牌并非入表的必須條件，但在場內數據交易場所掛牌成為不少企業的選擇，因為場內交易多數強制

69、要求對數據產品進行合規評估，以上海數據交易所為例，秉承著“不合規不掛牌，無場景不交易”的原則，其強制要求擬掛牌的企業掛牌前對數據產品進行合規評估，以確保數據產品無權利瑕疵，這在一定程度上促使企業要通過具有國家認定資質的第三方服務機構出具“合法控制數據資源”的審查和證明文件，本質上是對數據確權作了實質性的合法性審查，與數據資產入表合規的底層邏輯一致；其次，企業數據產品在上海數據交易所掛牌成功后，即可在其監督與撮合下就掛牌數據產品進行交易，能夠證明相關數據產品能夠為企業帶來利益流入，符合會計準則對資產的要求；再次，對于數據需方企業來說，相較于場外進行數據產品交易，在場內購入的數據產品，在形成交易規

70、?；?，交易的公允價格易被市場所接受、交易合規性在一定程度上獲得數交所背書，更加能夠避免外界的質疑，在成本法入表的今天，通過場內交易購入的數據資源，在成本歸集上相較場外交易更加清晰、便捷，數據產品的合規性和質量亦更有保障，因此若數據需方亦有入表需求的話，同等條件下其通過場內交易形式外購數據資源的概率將大大提升。例如北京商務中心區信鏈科技有限公司（下稱“信鏈公司”）數據資產入表項目即采用此種路徑。信鏈公司作為國家第四批高新技術企業和企業風險數字化精準識別領域的先行者，依托近年來在預付費細分領域風控類數據產品開發經驗，通過文本挖掘、知識圖譜、機器學習、行業大模型等技術，將不同來源27數據進行整合和

71、處理分析，形成用于風險監測預警分析的數據資源，按照統一數據標準，搭建統一支撐底盤，建立企業大數據的采集、處理、管理機制，實現不同渠道與企業風險相關的信息資源接入，經數據清洗、數據變換、數據規約等處理，轉換為規范的結構化數據，按照統一的信息資源目錄體系和框架設計，搭建業務庫和高危風險庫等主題數據庫，進一步開發形成“企業大數據風險管理平臺”的數據應用型產品，為監測預警、研判和處置提供支撐，其數據來源主要是公開數據，包括企業征信、司法、政府門戶、互聯網投訴、輿情五類。該數據產品在上海數據交易所的指導下，經協力所進行合規性評估后，在該數據產品在上海數據交易所的指導下，經協力所進行合規性評估后，在會計師

72、事務所等其他中介機構協助下，成功完成數據資產核驗、質量評價、掛會計師事務所等其他中介機構協助下，成功完成數據資產核驗、質量評價、掛牌交易、入表入賬等環節。牌交易、入表入賬等環節。3.非同一控制下企業合并造成的數據資產入表迄今為止，以國際財務報告準則為核心的國際通行會計體系中并未如暫行規定專門就數據資產這一新型資產的會計處理做特別規定，但正如財政部會計司有關負責人就暫行規定有關問題答記者問時所表達的，暫行規定只是解決實務中對數據資源能否作為會計上的資產確認、作為哪類資產“入表”的疑慮，并未改變現行準則的會計確認和計量要求。因此，對于采用國際財務報告準則編制財務報告的企業來說，其亦可采用類似暫行規

73、定的做法，將符合資產確認條件的數據資產根據其持有目的、業務模式等標準確認為無形資產或存貨，這與國際財務報告準則的精神并不相悖。實踐中，國際國內事實上已有部分企業將數據計入資產負債表的實踐，但這多發生與非同一控制下企業合并的情形中，并非單獨、明確的將外購或自行生產的數據資源以數據資產的形式計入資產負債表。即，某一公司出于獲取大量數據的目的，收購持有數據資源的企業。當收購價款高于標的公司可辨認凈資產時，二者的差額隨之即被計入無形資產中。在國際上，以鄧白氏為例，其于 2020年以 72億瑞典克朗的價格收購歐洲領先的數據及分析公司 Bisnode。據悉，Bisnode 有來自 550 多個數據源的超過

74、3300 萬條商業記錄，這將進一步豐富鄧白氏數據云，優化數據云的規模、深度與多樣性，因而，鄧白氏的收購亦可被視為是一場數據領域的“謀篇布局”。在會計處理中，鄧白氏將溢價收購所產生的無形資產分為“Reacquired right”、28“Database”、“Customer relationships”、“Technology”四部分，其中“Database”即為數據庫，由此產生了“數據資產入表”的現象。四、數據資產入表確權如何證明四、數據資產入表確權如何證明暫行規定并未突破現有的會計準則，即數據資產入表的相關操作應以暫行規定并未突破現有的會計準則，即數據資產入表的相關操作應以現行的企業會計準

75、則為指引和依據?，F行的企業會計準則為指引和依據。根據企業會計準則基本準則，“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”。因此，若依據暫行規定將數據資源確認為資產的，相關數據資源需滿足以下條件：（1）企業過去的交易或者事項形成的；（2）由企業擁有或者控制的；（3）預期會給企業帶來經濟利益；（4）成本或者價值能夠可靠地計量。其中其中，“由企業擁有和控制由企業擁有和控制”這一要件系純粹的法律問題，本質上是對企業這一要件系純粹的法律問題，本質上是對企業能否合法享有相關數據資源為企業帶來合法預期經濟利益的判斷，這也是數據能否合法享有相關數據資源為企業帶來

76、合法預期經濟利益的判斷，這也是數據資產入表的前提和基礎。各方常使用的資產入表的前提和基礎。各方常使用的“確權確權”即是指這一問題。即是指這一問題。根據企業會計準則基本準則第二十條第三款規定：由企業擁有或者控制，是指企業享有某項資源的所有權，或者雖然不享有某項資源的所有權，但該資源能被企業所控制。這種認定方式系會計處理中實質重于形式原則的體現，例如，一企業以融資租賃的形式獲取一輛汽車的使用權，雖然從法律視角下其并非該汽29車的所有權人，但因其對該汽車實現了實際上的占有和控制，故亦應將此汽車確認為企業的資產而計入資產負債表中。因此，在會計處理的視角下，資產的確認與計量并不等同于“所有權”這一單一的

77、確權邏輯，也即，企業是否擁有一項資源的所有權，并不是企業將其確認資產的唯一標準。對于一項財產，在不考慮其他因素的情況下，只要企業能夠證明對其享有所有權或為企業合法控制，即可被確認為資產而計入資產負債表中。綜上所述，在現行企業會計準則的邏輯下，數據資產入表有兩條確權路徑：綜上所述，在現行企業會計準則的邏輯下，數據資產入表有兩條確權路徑：一是證明企業合法擁有擬入表的數據資源，但這在數據權屬制度缺失的當下有一是證明企業合法擁有擬入表的數據資源，但這在數據權屬制度缺失的當下有一定困難；二是證明企業合法控制擬入表的數據資源，系當前數據資產入表的一定困難；二是證明企業合法控制擬入表的數據資源，系當前數據資

78、產入表的可行路徑，但是與企業數據合規密切相關。以下作詳細分析：可行路徑，但是與企業數據合規密切相關。以下作詳細分析：（一）在（一）在“合法擁有合法擁有”路徑下，法律上數據確權制度缺失成為問題路徑下，法律上數據確權制度缺失成為問題目前，我國尚未在法律層面明確數據確權制度，數據權屬問題存在較大爭議，以企業對擬入表數據資源享有“所有權”而作為數據資產入表的依據缺乏明確的法律根據，并不能據此論證企業數據資產入表行為的正當性。這是因為，傳統所有權體系的核心系支配和排他，即借助占有或登記等形式，使特定客體與所有權人之間的支配關系形成清晰的權利邊界和外觀，賦予所有者得以自由支配、處分特定客體的權利。具體分類

79、分析如下：1.物權30我國物權之客體系有體物，其天然便具有支配和排他屬性，所有權的確認上并無爭議。但與之相對，數據具有可復制性與非競爭性，與物權體系下的“物”具有本質區別，此外，物權需遵循“物權法定”之原則，而目前并未在立法上將數據明確規定為“物”，因此以支配和排他為核心的物權制度并不能當然適用于數據領域。加之，數據的價值在于流通，賦予數據參與者以完全專屬的、排他的所有權并不利于數據要素價值的實現。2.知識產權在知識產權體系中，因其確權本質為通過客體界定和注冊登記建立權利外觀體系，以人為制定創新成果保護治理規則的形式，在無形財產上建立支配和排他體系。因而，雖然無形財產“無體”，并非天然具有支配

80、和排他屬性，但以知識產權為代表的無形財產權屬確認制度在本質上仍然符合物權體系的基本理念和判斷標準。加之，數據往往是對已發送事實的客觀記錄，并不一定有創造性的智力投入，因此知識產權體系對數據的保護范圍極為有限，目前實踐中主要體現為以下幾種：知識產權知識產權權利類型權利類型保護形式保護形式著作權數據匯編作品專利權數據運算技術方案商標權/對于著作權保護，在（2016）粵 06 民終 9055號案件中，佛山中院認為因白兔公司對數據的編排和整理具有獨創性，因此案涉數據庫構成匯編作品，受著作權保護7。但在這樣的保護模式下，企業數據若想獲得著作權保護則首先要滿足匯編作品的形式要求，即應當是若干企業數據所組成

81、的數據集合，而不能是特定的數據個體；在此基礎上，由若干企業數據所組成的數據集合還必須滿足匯編作品在編排上的獨創性要求，而缺乏獨創性的企業數據集合則無法獲得著作權法的保護。這無疑與保護企業合法數據權益、探索數據確權機制、促進7原審原告白兔公司致力于商標信息查詢系統的研究開發工作，公司自 2001 年成立后，持續編輯錄入國家商標局的商標公告信息累計達 1200 余萬條，匯編并建立了商標信息計算機數據庫系統，有償供用戶查詢，并對外銷售查詢系統。對于其數據庫能否受到著作權保護的問題，佛山中院認為，白兔公司對國家商標局商標公告中的商標信息內容進行提取、分類和整理，并對商標標志中所含的文字、數字等進行進一

82、步提取和整理，同時還對商標信息后續的變更情況進行匯總，加入自定義的字段信息等。因此，白兔公司對商標數據的編排和整理體現出獨創性，白兔公司的涉案數據庫構成匯編作品，可受著作權法保護，白兔公司對涉案數據庫享有著作權。31數據流通的思路相悖。對于專利權保護，專利審查指南對“涉及人工智能、互聯網+、大數據以及區塊鏈等的發明專利申請”作出了規定8。根據專利審查指南，能夠成為專利法保護對象的算法程序不能是生成企業數據的“單純算法”，需是算法程序與特定程序硬件或應用場景相結合的技術方案，因為“單純算法”接近于專利法排除范疇之中的“智力活動的規則與方法”。但在企業數據的運算生成實踐中，能滿足專利授權條件的技術

83、方案僅僅是眾多算法程序中的一小部分，更多的則是不具備可專利性的“單純算法”，難以通過專利法對其進行有效保護。3.數據知識產權2021 年 10 月 9 日，國務院印發“十四五”國家知識產權保護和運用規劃，提出將研究構建數據知識產權保護規則。2022 年 11 月 17 日，國家知識產權局辦公室頒布關于確定數據知識產權工作試點地方的通知，確定北京市、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、深圳市 8 個地方作為開展數據知識產權工作的試點地方?，F各地逐步開展數據知識產權登記試點工作，其登記邏輯為建立一種“賦權登記”或者“登記賦權+行為規制”的模式和思路，既建立一種有限排他性權利，以行為規制

84、的方式規制他人以不正當方式獲取和使用數據，但是也不禁止他人依法依規獲取并且加工形成的同樣數據。數據知識產權登記制度的核心思想亦是淡化所有權概念，而強調數據的使用權。但是由于數據知識產權登記制度尚屬試點與探索，目前亦有不少觀點質疑數據知識產權登記的效力。例如：數據知識產權登記工作開展所依據的規范性文件效力層級較低，在沒有法律依據的情況下能否創設一種新的知識產權類型；數據登記后產生的法律效力有待商榷；數據知識產權登記平臺不需要申請登記人對其擬登記的數據提供第三方合規評估意見，僅作形式審查和外部異議期安排，故將登記憑證作為登記者享有數據權利的背書缺乏可信賴性等。2023 年12 月 14 日，北京互

85、聯網法院依法組成合議庭，公開開庭審理北京數據堂公司與上海隱木公司著作權與不正當競爭糾紛一案。原告數據堂公司認為，其已將案涉數據集于“北京知識產權保護中心&北京國際大數據交易所”進行了數據知8參見專利審查指南第二部分第 9 章“關于涉及計算機程序的發明專利申請審查的若干規定”“6.包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請審查相關規定”。32識產權登記，而被告隱木公司則在未經其授權的情況下非法獲取案涉數據集并在官方網站上向公眾傳播，應當承擔相應責任9。對此，該案審判長、審管辦（研究室）負責人李文超表示“這是北京互聯網法院建立1+3巡回審判機制以來巡回審判第一案，也是全國首例涉及行政機關數據知

86、識產權登記證效力認定案件?！蹦壳?，該案尚未有新進展。我們初步認為，數據知識產權的探索有一定積極意義，畢竟數據資源權利屬于新型權利類型，將其納入何種權利類型加以何種保護可持開放式態度。但是數據資源在符合傳統知識產權保護范圍情況下可以按照現行知識產權法加以保護，而對于其他數據資源，創設一種新的數據知識產權，但和傳統知識產權又有很大性質特征差別，將其納入知識產權范疇是否有法律意義，為何不創設一種全新的數據權利在未來法律上加以特別保護。4.其他權利數據權利是一種新型民事權利，該民事權利可以劃分為屬于人格權的個人信息權（民法典 111 條、1034-1039 條，區分于隱私權）和屬于財產權的數據財產權（

87、民法典 127 條）。一般認為，所謂數據權屬主要是指后者即數據財產權的歸屬。9原告北京數據堂公司認為，其為專業從事人工智能領域數據服務的科技創新企業，花費大量人力財力錄制了 1505 小時普通話收集采集語音數據，擁有該數據集的知識產權、數據權益等合法權益，該數據可供企業、高校等機構用于研發語音識別等人工智能技術。數據堂公司通過授權第三方使用該數據，收取授權許可費用獲得收益。被告隱木公司與原告同樣從事人工智能領域數據服務，非法獲取原告收集采集的語音數據集，并在官方網站向公眾傳播，應當承擔停止侵害、賠償損失等民事責任。被告隱木公司辯稱，數據堂公司訴請保護的數據財產權益并無法律依據，數據堂公司未能證

88、明其收集的敏感個人信息取得了單獨同意，應當認定收集的數據不合法；涉案數據集為互聯網上完全公開的開源數據集，因此隱木公司取得的涉案數據集具有合法來源；隱木公司也未侵害數據堂公司的交易機會，不會獲得任何商業利益。33但需注意，我國中華人民共和國立法法第 8 條規定，包括民事基本制度在內的十一種事項只能由法律規定，數據權屬確認制度毫無疑問屬于民事基本制度，應當由且僅由法律作出規定。與此同時，除民法典第 127 條外，目前在法律層面并無對數據權屬確認的明確規定，這就造成了數據確權制度的法律缺失。（二）在（二）在“合法控制合法控制”路徑下，對合法控制數據資源的證明或更具可行性路徑下，對合法控制數據資源的

89、證明或更具可行性如上所述，目前我國數據權屬確認在法律制度上缺失，以至于通過認定企業擁有擬入表數據資源從而完成數據資產入表正當性解釋的道路無法走通。因此，我們認為能否合法控制數據資源就成了能否將數據資源確認為資產的重要能否合法控制數據資源就成了能否將數據資源確認為資產的重要判斷標準，所謂判斷標準，所謂“數據確權數據確權”也就轉變為企業證明合法控制擬入表數據資源的也就轉變為企業證明合法控制擬入表數據資源的問題。問題。也即，雖然某企業并不擁有某項資源的所有權，但企業實際控制了該項資源，且能夠借此獲取經濟利益。從形式上看，“控制”意味著企業對該資源能夠在生產經營活動中自主利用，能夠對數據進行處理以謀求

90、經濟利益，企業需要采取多角度證明其對擬入表的數據資源能夠合法控制。對于來源于企業自行生產的數據，企業應通過系統日志等方式，記錄數據產生各環節，證明數據系自行生產，且存儲相關數據的系統應由企業實際控制并運行等；對于來源于外部、非企業自行生產的數據，企業應具有能夠證明企業合法控制數據資源的法律文件，包括企業與數據主體、數據提供方及其他涉及數據相關方之間明確約定企業享有該等數據資源相關權利義務的協議、授權書或其他法律文件等。34從實質上看，“控制”意味著企業能夠合法利用處理數據并享有與該項資源相關的經濟利益，承擔相應的風險。企業應確認對該項數據資源的處理合法合規，且未超過必要的范圍，具備對數據資源處

91、理合法合規的自查自糾流程。如部分企業雖然取得了數據提供者、數據主體關于數據收集階段及特定數據處理目的下的授權或同意，但并未取得關于該等數據資源后續其他目的下進行加工處理的授權，企業實質上可能并不具備處理該等數據資源并獲得相關經濟利益的依據，在無其他補充證明的情況下，不能認為企業合法控制該等數據資源。再如企業如果是受托處理者，是否遵循了委托處理協議中的約定，數據產品是否排除了商業秘密等。企業能夠“承擔相應的風險”意味著企業應當具備健全的數據合規管理制度，且具有相應的技術手段確保只有經授權人員可以訪問該等數據資源，確保數據資源的安全性、完整性和可追溯性，在實質上“控制”該等數據的流通利用，不會受到

92、未經授權的訪問、利用及泄漏。在實踐中，可以通過企業數據合規管理體系情況、技術安全保障能力證明、企業內部審計機制、數據處理流程監控等方式作為企業實質上對數據資源合法“控制”的證明之一。（三）數據確權的程序（三）數據確權的程序需要注意的是，“數據確權”是企業數據資產入表的基礎和前提，但數據資產入表本身為企業的內部動作，并無法律和監管規定要求企業采取強制性動作，只需企業自身判斷確認其數據資源的權屬，即可將數據資源對應的成本計入資產負債表。但已入表的數據資產需經得住企業審計的審核要求，同時在進一步入表的數據資產金融化利用（如質押、出資等）時，在對相關數據資產進行評估時，企業需要向資產評估機構提供證明對

93、其實現合法控制。對于如何證明企業實現了對擬入表數據資產的合法控制，目前并無立法上的明確規定，實踐中，從形式上企業進行“數據確權”的方式多種多樣，目前主要有以下幾種：35其中，企業自證方式是企業自己根據法律對數據資源進行權屬判斷，因為企業的法律合規能力而差異較大且自證的說服力較低。企業通過對相關數據資源進行登記系直接的“數據確權”證明方式，例如數據知識產權登記或數據產權登記，試圖通過公權力或準公權力背書，證明企業對登記的數據資源享有合法權益。但如前所述，權利通過登記方式來確認需要法律層面的規定，而目前沒有立法規定支持。加之目前登記受理機關往往不要求登記者就其擬登記數據進行強制性第三方評估，不對擬

94、登記數據的權力狀態等進行實質性核查，因此登記的效力也為社會所質疑，我們認為無法實現法律意義上的確權。企業通過律所作為第三方中介服務機構對擬入表的相關數據資源進行合規評估，出具法律評估意見是在法律沒有明確規定以及數據合規證明難以窮盡的特殊背景下的一種增信手段，通過第三方的實質性法律核查，以在需要時向外界證明企業對相關數據享有完整且無瑕疵的合法控制及相應權益。實踐中如通過上海數據交易所進行掛牌交易的數據產品，因掛牌交易需經上海數據交易所認可的第三方合規評估服務商出具合規評估報告，對數據產品進行合規評估，因此該等掛牌交易的數據產品通常也可以初步認為具備企業合法控制的外觀。無論是何種證明方法，其均以企

95、業實現數據合規為底層基礎和依據。無論是何種證明方法，其均以企業實現數據合規為底層基礎和依據。一方面，在數據資產入表階段，就企業合法擁有或控制相關數據資源的問題，雖然并不需要強制性提供相關證明，但企業需要具有相應的判斷依據。如果沒有實現實質的數據合規，無論何種方式，最終企業將難以證明是否對相關數據資源享有財產性權利。另一方面，只有在實現數據合規的前提下，企業才能確保對相關數據資源所享有的財產性權利沒有瑕疵，避免潛在風險。否則，企業數據資產入表的行為反而會增加企業尤其是上市公司被認定為侵權、承擔賠償責任等的法律風險。36綜上所述，依照我國現行的會計準則，從法律合規的視角看，財產被確認綜上所述，依照

96、我國現行的會計準則，從法律合規的視角看，財產被確認為資產計入資產負債表可以通過其被企業擁有或被企業合法控制兩條道路實現。為資產計入資產負債表可以通過其被企業擁有或被企業合法控制兩條道路實現。但我們認為，在現階段，我國法律上的數據權屬制度尚未建立，企業無法通過但我們認為，在現階段，我國法律上的數據權屬制度尚未建立，企業無法通過對數據資源享有所有權這一方式完成數據資產入表，因而可行的方式是證明企對數據資源享有所有權這一方式完成數據資產入表，因而可行的方式是證明企業合法控制相關數據資源來為數據資產入表提供正當性基礎。而企業合法控制業合法控制相關數據資源來為數據資產入表提供正當性基礎。而企業合法控制相

97、關數據資源的證明，本身與企業數據合規密不可分，二者本質上為結果與過相關數據資源的證明，本身與企業數據合規密不可分，二者本質上為結果與過程。因此，數據合規對企業尤為重要，其是企業遵守相關法律法規的結果，是程。因此，數據合規對企業尤為重要，其是企業遵守相關法律法規的結果，是企業合規生產經營所必需，亦是企業在進行數據資產入表及數據資產管理等的企業合規生產經營所必需，亦是企業在進行數據資產入表及數據資產管理等的基礎和依據?；A和依據。（四）數據二十條與數據確權（四）數據二十條與數據確權在數據確權立法缺失的背景下，對于企業到底享有何種數據權益，可以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

98、意見（下稱“數據二十條”）為借鑒和參考?！皵祿畻l”以中央深改委會議頂層設計的形式，在立法尚難以對數據權屬規定的現實下，創造性地提出了數據產權結構性分置制度，回避了現有法律框架下數據所有權確權難的問題，建立以數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權為核心的“三權分置”體系，對數據流通利用的規制從產權范式轉變為治理范式，把現階段難以解決的數據所有權確權問題拆分為數據持有權、加工使用權與經營權的治理問題，這在一定程度上為企業判斷數據資源是否滿足數據資產條件提供了參考和依據。某種程度上，可以理解為如果能夠論證企業對數據資源享有數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的一種或多種，則符合

99、“控制”的要求。但需注意，“數據二十條”在效力層級上系政策性文件而非法律，“三權分置”制度并不能當然作為數據權屬確認的法律依據，也不能在第三方中介機構的合規評估中成為直接的法律援引依據；同時數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權這三權在法律上如何理解亦有爭議，能否充分證明確權問題亦是一個很大挑戰。因此，未來如何在法律層面盡快確認數據權屬問題具有推動數據流通利用、確定企業數據資產的重要價值。37五、數據資產入表涉及的合規問題五、數據資產入表涉及的合規問題如前所述，數據資產入表需以數據合規基礎上的確權為基礎和前提。也即，在數據資產入表前，無論企業自身或通過中介機構，需對擬入表數據資源進行合

100、規性評估，或稱其為入表合規，其與企業數據合規的關系我們認為可做如下理解：首先，企業數據合規是一段時間內的動態概念，指在企業生產經營過程中一切與數據有關的行為活動均需符合法律法規的要求，而入表合規是企業數據合規中某一時點上的靜態判斷，指在企業進行數據資產入表時對擬入表數據資源進行的合規性評估。其次，企業數據合規是入表合規的事實基礎和判斷依據，入表合規本質上是對數據資產入表這一時點之前企業數據合規的總結和確認，在數據資產入表前如果沒有落實企業數據合規，自然也就不存在入表合規。再次，入表合規系事實判斷，其在特定時點下不能改變和彌補，若對某一數據資源的入表合規作出否定性評價，則只能通過事后企業數據合規

101、的完善來改變其事實前提。例如，一企業提供云服務，在未經授權的情況下即擅自備份客戶儲存在云端的數據，在對其進行處理加工后形成數據產品，并擬將相關數據產品入表。此時該數據產品的入表合規性顯然是否定的，這是由企業在利用相關數據時不符合企業數據合規要求所造成，在這一時點，入表合規的否定評價已成定局，無法改變。但倘若該企業事后獲得了相關數據主體的授權與追認，彌補了相關數據在利用時的不合規瑕疵，此時若再次對相關數據產品做入表合規評估，則會由于事實前提的改變而獲得肯定性評價，符合數據資產入表“合法擁有或控制”的要求。最后，我們認為，企業數據合規主要可以分為數據來源合規、數據處理合我們認為，企業數據合規主要可

102、以分為數據來源合規、數據處理合規、數據經營合規、數據管理合規，但具體到企業數據資產入表階段，最應當規、數據經營合規、數據管理合規，但具體到企業數據資產入表階段，最應當關注的是數據產品的數據來源合規與數據處理合規兩部分。關注的是數據產品的數據來源合規與數據處理合規兩部分。38（一）數據來源合規（一）數據來源合規目前，企業獲取數據的方式主要有以下幾種：自行生產、公開收集、直接收集、間接獲取等，需要根據不同的收集方式及應用場景，具體認定相關數據來源的合法合規性。101.自行生產企業自行生產的數據，即企業在日常經營、科研、生產等活動中產生并收集的數據，如 APP 的日?；钴S量數據、企業生產線上的測試數

103、據等。在此種情形下，由于企業獲取數據的過程中不涉及外部收集，故對相關數據的來源合規性進行審查時，可以相對弱化對數據收集手段的審查。但應注意，企業應在數據的產生和收集階段按照法律規定做好數據分類分級，并對不同種類、不同等級的數據采取不同的存儲措施，實施重要數據加密存儲、災容備份和存儲介質安全管理等措施。2.公開收集公開收集系指企業通過爬蟲、RPA 等技術手段，采集已公開的信息。此種情形下，在審查數據來源合規性時，應重點審查以下方面：（1）數據采集不得危害國家安全、公共利益。例如，企業不得采集受監管的數據，包括重要數據、核心數據、國家秘密、情報信息等；企業在采集數據時不得侵入國家事務、國防建設、尖

104、端科學技術領域計算機系統；企業不得非法侵入其他特定組織的計算機系統；企業不得在未經授權的情況下侵入國家關鍵信息基礎設施采集數據。（2）數據采集方式需合法、正當。例如，在使用爬蟲采集公開信息時，企業不能違反目標網站的 Robots 協議或突破其設置的反爬取措施爬取數據；企業的數據抓取行為不得干擾目標網站的正常運行；若擬采集的公開數據涉及其他企業商業秘密的，需尊重信息主體的意愿，獲得企業的授權同意。（3）數據采集不得損害個人的合法權益，收集和處理個人應具備合法性基礎。（4）數據采集的目的應合法正當，不得侵犯他人知識產權、不得涉及不正當競爭。10可參見本文作者撰寫的2023 數據交易合規法律報告，本

105、文由于篇幅原因僅介紹主要思路。393.直接采集直接采集系企業通過用戶自主提供或通過自由設備收集的數據。（1）通過用戶自主提供數據的，用戶對數據的授權應當完整。例如以APP、小程序、信息表單等方式收集用戶收據的，需要在隱私協議或告知說明中明確收集數據的種類、處理方式及目的等，并獲取用戶的明示同意。以此種方式采集數據的，應重點關注以下內容：采集的數據涉及個人信息的，需滿足個人信息采集的合法性基礎；采集的數據涉及未滿十四周歲未成年人的，需取得其監護人的自愿、明確同意；采集的個人信息數據敏感個人信息的，需取得單獨同意；采集的數據涉及企業商業秘密的，應取得企業的明示授權同意。（2）通過自有設備采集數據的

106、，應重點關注以下內容：通過委托/租用/購買的第三方設備或自有設備采集數據的，均應確保設備的安全性及數據安全保護能力；收集特殊領域數據的，需具備相關資質，例如收集道路信息的，可能需要具有測繪資質；收集的信息涉及個人信息的，應對個人信息進行匿名化處理，或具備其他個人信息采集的合法性基礎。4.間接獲取間接獲取系指通過協議、共享等方式獲取相關數據，從交易渠道上看，可以分為場內交易和場外交易。場內交易即在各地數據交易所內進行交易，目前，大部分數交所均要求數據產品提供方對數據產品進行合規性評估。以上海數據交易所為例，數據產品需通過第三方專業機構的實質審核及數交所的形式審查后方能掛牌交易。場外交易的情況下，

107、目前除征信行業等特殊監管行業外，并無強制審查擬交易數據的要求，但對于數據需方來說，若擬將購入的數據確認為數據資產，應確保其對相關數據的權利不存在瑕疵。無論場內交易還是場外交易，若數據需方擬將購入數據產品確認為數據資產，均應重點關注以下內容：數據供方的數據來源是否合法、其處理與交易相關數據是否具有相關授權；數據本身能否進行交易，如核心數據、國家秘密、情報信息、個人生物識別信息原則上不允許交易；涉及重要數據的，數據供方是否取得相關部門的同意或許可，例如，全國范圍內二十年以上的氣象數據具有一定的敏感性，原則上企業只能從國家氣象局獲得該數據；特殊需求場景下40數據供方是否具有相關資質，例如，金融機構獲

108、取個人信用信息用于征信業務的，數據供方一般需為持牌征信機構。此外，企業如果是數據的受托處理者的，根據個人信息保護法，受托人應當按照約定處理個人信息，不得超出約定的處理目的、處理方式等處理個人信息；委托合同不生效、無效、被撤銷或者終止的，受托人應當將個人信息返還個人信息處理者或者予以刪除，不得保留。未經個人信息處理者同意，受托人不得轉委托他人處理個人信息。非個人數據的委托處理，亦應遵循類似要求。（二）數據處理合規（二）數據處理合規企業處理數據的一般性合規要求為：合法、正當、必要、保障數據主體權利。具體來講，應重點關注以下方面：1.數據處理需符合授權范圍企業處理數據的范圍應當合理，處理目的應當合法

109、、正當。企業進行數據處理的范圍應為數據主體授權范圍和協議約定范圍，或其公示的使用規則中所承諾的數據處理范圍。企業不得將收集的數據用于非法目的，不得使用非法手段或以非法形式使用數據。若超出前述范圍處理數據，則可能構成民事違約和侵權、行政違法，經企業處理產生的數據產品等也會存在權利瑕疵。2.數據處理行為需分類分級管理企業應建立數據分類分級管理體系，在處理不同類型的數據時，采用相應程度的行為規范和管理制度。尤其是當企業處理的數據涉及個人信息、重要數據、核心數據時，應確保處理行為符合相關規定。例如，企業在處理重要數據、核心數據時，相關數據應存儲在境內，非經批準不得向境外提供；企業處理涉及個人信息的數據

110、時，應滿足個人信息保護法第 13 條所規定的合法性基礎。此外，網絡安全法第 21 條規定，“網絡運營者應當.采取數據分類、重要數據備份和加密等措施”，也即企業應對所存儲的數據按照分級分類的原則，選擇安全性能、防護級別與安全等級相匹配的存儲載體對數據進行存儲和管理，對于國家規定的重要數據、核心數據應采取加密存儲措施。3.是否建立數據處理配套安全機制企業在處理數據時，除應符合上述要求外，還應履行網絡安全法 數據41安全法及相關法律法規項下對于企業的整體義務。例如，企業在數據處理的過程中應采取技術措施和其他必要措施，保障網絡安全、穩定運行，有效應對網絡安全事件，防范網絡違法犯罪活動，維護網絡數據的完

111、整性、保密性和可用性；企業應建立健全全流程數據安全管理制度，制定內部安全管理制度和操作規程確定網絡安全負責人，落實網絡安全保護責任；建立用戶信息保護制度、網絡信息安全投訴、舉報制度；組織開展數據安全教育培訓。此外，企業還應對數據采取加密、訪問控制及風險處置措施，遵循線下法律法規對于數據安全處理的要求。六、對企業數據資產入表準備工作的建議六、對企業數據資產入表準備工作的建議（一）數據治理合規（一）數據治理合規如前所述，數據確權問題在根本上無法回避。企業在根據暫行規定以歷史成本將數據資源記入資產負債表時，并無法定要求其需明確其為何種數據權屬，只要企業認為合法擁有，確信是合理合法使用即可入賬。但是在

112、入表后其財務報告能否被審計機構認可，以及在數據資產后續的金融應用時能否被資產評估機構和金融機構認可，必然會遇到“合法擁有或控制”的確認問題，不可避免涉及數據權屬問題。在目前“數據二十條”政策性文件初步形成三權分置的思路下，是否能和如何判斷和確認是否形成三權中某一種權利，權利是否有瑕疵，在實踐中將是非常謹慎復雜的問題?！按_權確權”的過程中除了對權利性質進行判斷，還涉及企業數據治理的合規的過程中除了對權利性質進行判斷，還涉及企業數據治理的合規問題，企業在進行數據資產入表前可以參照下圖對自身的數據治理體系進行初問題，企業在進行數據資產入表前可以參照下圖對自身的數據治理體系進行初步評估，具體事項還可參

113、照上文提及的企業數據資產入表涉及的合規問題。步評估，具體事項還可參照上文提及的企業數據資產入表涉及的合規問題。421.數據經營合規性審查數據經營合規性審查著眼于企業在數據處理活動中整體的合規性，以確保企業在數據領域的經營業務符合法律法規的要求。監管部門對部分行業的企業在處理特定數據時具有強制性、法定性的要求、門檻及前提，以防范企業違規處理和數據安全問題的產生。依據數據安全法第三十四條的規定“法律、行政法規規定提供數據處理相關服務應當取得行政許可的，服務提供者應當依法取得許可?！币虼?，企業應明確自身的數據收集、處理等行為是否需要相應特殊資質、許可或備案。如中華人民共和國電信條例（2016修訂）規

114、定經營電信業務，必須取得國務院信息產業主管部門或者省、自治區、直轄市電信管理機構頒發的電信業務經營許可證，例如 EDI 許可證、ICP 許可證等；中華人民共和國氣象法（2016 修正）規定從事氣象探測的組織和個人，應當按照國家有關規定向國務院氣主管機構或者省、自治區、直轄市氣象主管機構匯交所獲得的氣象探測資料。此外，企業應定期審查自身經營范圍是否存在監管部門新的資質要求、許可或備案，緊跟相關法律法規和政策文件的動態，以確保其數據處理活動始終符合法律法規的要求。2.數據來源合規性審查數據來源的合規性審查是數據治理合規性的重點問題。企業對數據來源的各種渠道均需進行評估分析，穿透審查數據來源并留存相

115、關審查記錄。對于從間接獲取的數據，需要求數據提供者提供相應合規證明、出具承諾或以通過合43同方式盡可能約定相關權利，確保數據來源合法可追溯；對于直接采集的數據，應在數據主體的授權或協議范圍內處理數據，不得超過協議約定的范疇；對于自行生產的數據，應確保不存在其他利益相關方，具有數據生產全流程的有效證明；對于公開收集的數據，企業應確保采集的手段、方式、內容合法合規，未損害其他方的利益、公共利益、商業秘密或違反行業慣例、商業道德等。3.數據處理合規性審查數據處理的合規性審查關注企業數據收集后內部處理階段的行為，包括存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等。一方面，企業數據處理的合規性首先應當遵循現行法律

116、法規的規定，依據數據安全法第八條的規定，“開展數據處理活動，應當遵守法律、法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，誠實守信，履行數據安全保護義務，承擔社會責任，不得危害國家安全、公共利益，不得損害個人、組織的合法權益?！睂τ谄髽I數據的處理，現行法律法規僅進行了原則性的規定，但目前實踐中一般要求企業應當履行數據安全保護義務，采取必要的安全保障措施，確保數據處于有效保護和合法利用的狀態，以及具備保障持續安全狀態的能力，包括數據加密、身份驗證、訪問控制等手段。另一方面，依據數據安全法第五十一條的規定“開展數據處理活動排除、限制競爭，或者損害個人、組織合法權益的，依照有關法律、行政法規的規定

117、處罰?！睌祿踩ǖ谖迨l“違反本法規定，給他人造成損害的，依法承擔民事責任?！逼髽I數據處理應當遵循協議、授權書或其他在先法律文件的要求，對于非自行生產的數據，企業對數據處理的范圍應限于協議約定的范圍及方式，或其公示的使用規則承諾的數據處理要求。4.數據管理的合規性審查現行數據領域“三駕馬車”對企業的數據管理提出了明確要求。數據安全法第二十七條要求企業開展數據處理活動應當依照法律、法規的規定，建立健全全流程數據安全管理制度，組織開展數據安全教育培訓，采取相應的技術措施和其他必要措施，保障數據安全。利用互聯網等信息網絡開展數據處理活動，應當在網絡安全等級保護制度的基礎上，履行數據安全保護義務；

118、網絡安全法第十條、第二十一條、第二十五條要求網絡運營者建立完善的網絡運營44保障體系，制定內部安全管理制度和操作規程，確定網絡安全負責人，落實網絡安全保護責任，制定網絡安全事件應急預案，保護網絡能夠安全、平穩運行而不受外部的干擾和破壞；個人信息保護法第五十一條規定作為個人信息處理者的企業應制定內部管理制度和操作規程、對個人信息實行分類管理、采取相應的加密及去標識化等安全技術措施、合理確定個人信息處理的操作權限、定期對從業人員進行安全教育和培訓、制定并組織實施個人信息安全事件應急預案、定期對其處理個人信息情況進行合規審計、事前進行個人信息保護影響評估等。5.數據應用場景的合規性評估數據的價值在流

119、通利用的過程中體現，但數據在流通利用中存在法律法規等的限制，包括但不限于：第一，主體資格限制，如未獲得甲級測繪資質的企業不得持有高精地圖數據；第二，地域限制，如未經法定程序，不得向境外提供個人信息或重要數據；第三，行業限制，如未取得征信牌照的企業不得在征信業務中向銀行提供的信用信息等。因此，企業數據資產入表需對數據資源的流通應用場景進行評估，包括數據資源是內部使用或外部使用、數據資源是否對外提供或銷售、數據資源對外提供的下游使用場景、數據資源使用場景是否合法合規、數據資源是否涉及跨境、數據資源應用場景是否能夠為企業帶來利益等。由于企業在數據資產入表過程中的前期準備涉及各個方面，需依據現行法律法

120、規逐一確認企業數據處理行為及數據資源的合法合規性，未來企業在將數據資產入表時，有必要自行或委托第三方對數據資源開展法律盡調。（二）數據處理可記錄、處理成本可計量（二）數據處理可記錄、處理成本可計量根據暫行規定，擬入表的數據資產需要能夠準確計量其歷史成本。這就要求企業在將數據資源確認為資產計入資產負債表時，企業需要明確形成該資產所投入的成本。但在實踐中，企業在進行數據產品管理時往往是從滿足特定需求為出發點，數據采集、清洗加工、建模開發、安全存儲等環節的成本管控做得相對粗放，且數據業務部門和財務部門之間存在較大信息不對稱，導致數據產品成本歸集存在困難，進而導致“入表難”11。11趙麗芳、劉小鈺：數

121、據資產入表十大挑戰與處理辦法，“上海數據交易所”公眾號文章，https:/ IPO 等業務中，對于數據資產如何科學合理認定也將是挑戰。對于數據資產入表的風險與挑戰，我們理解暫行規定除了在附則中規定暫行規定施行前已經費用化計入損益的數據資源相關支出不再調整，主要是通過加強信息披露的方式加以積極穩妥解決，創新性地采取“強制披露加自愿披露”方式，圍繞各方的信息需求重點，一方面細化會計準則要求披露的信息，另一方面鼓勵引導企業持續加強自愿披露，向利益相關方提供更多與發揮數據資源價值有關的信息。首先，明確和細化根據會計準則要求應當披露的信息，如要求企業在編制資產負債表時，應當根據重要性原則并結合本企業的實

122、際情況，在“存貨”項目和“無形資產”項目下增設“其中：數據資源”項目；企業應當按照相關企46業會計準則及本規定等，在會計報表附注中對數據資源相關會計信息進行披露；企業對數據資源進行評估且評估結果對企業財務報表具有重要影響的，應當披露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，各重要參數的來源、分析、比較與測算過程等信息。其次，規定企業可以根據實際情況，自愿披露數據資源（含未作為無形資產或存貨確認的數據資源）相關信息，鼓勵引導企業向利益相關方提供更多與發揮數據資源價值有關的信息，例如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；用于形成相關數據資源的原始數據的

123、類型、規模、來源、權屬、質量等信息；數據資源的應用情況，包括數據資源相關產品或服務等的運營應用、作價出資、流通交易、服務計費方式等情況；重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析；數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制等權利限制等。根據暫行規定，目前數據資產的賬面價值均以成本法計量，這仍有可能無法反映企業相關數據資源的真實價值。因此，充分把握暫行規定賦予企業自愿披露相關信息的權利，對相關數據資產的具體情況進行真實、準確的披露，對體現企業的數據資產優勢有著重要意義。需要注意的是自愿披露的內容，對企業尤其是上市公司提出了較高的要求，在披露內容不準確或存在誤導

124、的情況下某種程度是雙刃劍，可能會為企業帶來虛假陳述等法律風險，因此企業對數據資產的信息披露需要建立嚴格的確認和審核制度。（四）將數據資源確認為（四）將數據資源確認為“存貨存貨”時對時對“出售出售”的判斷問題的判斷問題目前，場內場外的數據產品交易雖名為數據交易，但是審視具體的合同，鮮見以“交易”“買賣”“出售”為合同義務履行的行為界定，而基本上均為“數據許可協議”“技術服務協議”。這種情況的出現主要是因為數據的權屬以及邊界不清，企業欲避免出現“交易”“買賣”這些敏感詞語。根據暫行規定，若將數據資源確認為存貨，則需滿足相關數據資源系“日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售”，目前的“數據許可協議”“技術

125、服務協議”是否會被認為符合“出售”的性質，可能會影響數據資源作為存貨的確認。47現階段，“數據交易合同”的法律性質認定尚缺乏理論基礎，其作為無名合同可參照適用何種有名合同仍存在較大爭議。對此，有學者認為，數據交易合同可以準用買賣合同、許可合同和承攬合同規則，在對數據進行“買斷式”交易時，可以參照買賣合同的相關規則12。因此未來的數據交易協議對數據交易合同中交易行為的約定提出了挑戰，需要在合同設計時以數據產品交易（買賣）法律關系來界定合同供需雙方的權利義務。七、數據資產衍生金融業務的思考與展望七、數據資產衍生金融業務的思考與展望數據資產入表只是數據資產化利用的起點，并非終點。數據資產入表意味數據

126、資產入表只是數據資產化利用的起點，并非終點。數據資產入表意味著數據資源已被正式確認為數據資產，這為后續的數據衍生金融業務的開展奠著數據資源已被正式確認為數據資產，這為后續的數據衍生金融業務的開展奠定了基礎。目前相關的數據資產金融化利用已經有很多實踐案例。定了基礎。目前相關的數據資產金融化利用已經有很多實踐案例。（一）金融意義下的數據資產管理內涵（一）金融意義下的數據資產管理內涵數據資產管理概念的使用在實踐中較為混亂，我們認為可以分為多個維度：一是 IT 和信息意義上的“數據資產管理”，主要是指“數據資產”的管理，很多企業都產生大量的數據，形成“數據資產”，需要對數據資產進行管理和利用，此處的數

127、據資產本質上是指企業的數據資源。目前通常講到的數據資產管理，多數是指這種情況，其計量單位是“G”“T”等。二是經濟學意義上的“數據資產管理”，其使用較為泛化，不一定符合入表的要求。三是會計意義上的“數據資產管理”，較為狹義，特指符合“入表”要求的數據資產管理。四是金融意義上的“數據資產管理”，即基于金融目的，直接或間接地將數據資產應用于金融衍生業務中，亦可稱之為數據資源的金融化利用。暫行規定12高酈梅：論數據交易合同規則的適用，載法商研究2023 年第 4 期。48實施后，金融意義上的數據資產管理的基礎更加夯實，一方面，暫行規定為數據資產入表提供了直接依據，正式賦予了符合一定條件的數據以資產屬

128、性；另一方面，按照暫行規定的要求，擁有豐富數據資源的企業將直接受益于數據資產入表，數據資產的總量以及企業對數據資產化利用的需求均會大幅上升，金融意義上的數據資產管理將逐漸增加。（二）數據資產衍生金融業務的探索（二）數據資產衍生金融業務的探索數據作為第五大生產要素，與土地等并列，在人類走向人工智能社會的過程中其未來將具有極大的價值，這些潛在的價值也需要通過金融市場發掘和放大，而數據資產化利用本身又能拓展金融領域的業務類型，助力做大金融市場的蛋糕?？梢哉f，數據資產與金融市場相輔相成，共同作用于我國數據要素市場的壯大與完善。截至目前，實踐中市場上已經進行了很多金融意義下數據資產管理的探索，包括數據信

129、托、數據資產質押融資貸款、無質押數據資產增信貸款、發行包含數據知識產權的證券化產品、數據資產作價入股簽約等。目前這些探索還僅具有嘗試性質，尚未形成普遍模式。市場上亦存在一些質疑，例如認為這些探索基本上為錦上添花，而非雪中送炭。我們認為，對此問題的認識需要一分為二，一方面確實數據資產的金融化利用尚存在實際困難，銀行傳統的風控體系和模型對于數據資產這一新類型資產的應對需要一個調整的時間，尤其是數據資產在流通利用中的真實價值缺乏成熟的技術手段驗證、數據資產的確權和合規難以認定，在相關違約事件發生時金融機構難以處置變現，因此持牌金融機構也不可能很草率地大規模開展數據資產的金融化利用；另一方面也要看到隨

130、著技術的進步，如果能夠高效實現通過區塊鏈、隱私計算等數據基礎設施和技術對數據資源的流通交易真實性、實際高價值的驗證，以及權屬界定清晰化，將彰顯數據資產對社會發展的重要意義。在數據資產的價值確認無疑的情況下，相應的金融化利用與目前其他資產類型的金融化利用并無實質區別。以下對目前實踐中的幾種數據資產金融化利用方式加以介紹和分析。1.數據信托為了解決數據主體與數據控制者之間不平衡的權利義務關系，促進個人信息的流通利用，國外探索出一種新的個人信息流通利用模式，其將信托法下受49托人信義義務引入個人信息的流通利用，以此實現個人信息權益保護與數據流通利用之間的平衡，該模式即所謂的“數據信托”，其本質上是“

131、個人數據信托”。主要有兩種思路：一是以美國為代表的“信息受托人”（InformationFiduciaries），即對個人信息控制者施以特殊的信義義務，在對其所控制的個人信息進行流通利用時，個人信息控制者需同時為信息主體的利益承擔謹慎、忠實和保密義務；二是以英國為代表的“數據信托”（Data Trust）13，其核心思路為自下而上地建立一個全新的第三方機構進行數據管理，該機構代表全體數據主體的利益與數據使用者進行談判，最終實現個人信息的流通與利用，日本設立的“信息銀行”亦延續了該思路。與前述“個人數據信托”相區別，本文所指的“數據信托”為狹義的信托法下的信托。其以數據資產為委托資產，委托給有資

132、格的管理人管理該財產，法律性質上適用信托法原理。數據信托的特點在于委托的資產不是現金，而是數據資產，運行邏輯如下圖所示：圖片來源：數據經紀發展組2023 年 4 月 20 日，數交數據經紀公司牽頭設計并推動全國首個數據信托項目“中誠信托數據資產 1 號財產權信托”，該信托項目已于 2023 年 4 月19 日向監管機構提交信托登記備案審查。在該數據信托項目下，科技公司將公司自有的中國房地產大數據以信托的形式委托給信托公司，由信托公司對信托數據進行管理。為保證數據信托的專業性，科技公司委托數交數據經紀作為指令人，由數交數據經紀向信托公司發出交易指令。此外，項目委托粵港澳大灣區大數據中心作為中立服

133、務器負責對信托數據進行存儲，以保障數據安全及維132018 年英國開放數據研究所（ODI）將數據信托定義為“一種類似于其他資產信托形式的關于數據的托管和決定的方案；委托人授權受托人對他們的數據進行決策，以利于更廣泛的受益”。50護委托人的合法權益。為使數據信托項目能更加合規高效經營，該數據信托項目將在深圳數據交易所進行登記交易。但在目前數據確權制度缺失的情況下，我們理解企業所持有的數據資源雖然已然可以入表，但其法律權屬其實仍不清晰。此時，數據資產是否能直接成為信托法所認可的信托財產，數據信托模式下如何能按照信托法的要求實現數據資產的“所有權轉讓”，不具備數據管理能力的持牌信托機構能否將管理職責

134、外包等一系列問題尚無定論，有待理論和實踐的進一步探索。同時利用數據信托的方式應是在特殊商業場景下利用信托方式的獨特價值，即財產獨立性的考慮。我們認為，在現階段數據信托的制度模式尚不明朗之時，可以先以數據資產相關應收賬款為信托標的，即企業基于數據資產的使用而在未來預計可流入的收益。如此，既可以繼續探索數據資產在信托法下的應用，又能夠在一定程度上緩解立法缺失給數據信托所造成的不確定性。2.數據資產質押融資貸款目前，全國各地紛紛在探索以數據資產為擔保進行融資貸款，例如：2022 年 10 月 12 日，北京銀行城市副中心分行成功落地首筆 1000 萬元數據資產質押融資貸款，此筆貸款以佳華科技的數據資

135、產進行質押擔保。經評估，佳華科技兩個大氣環境質量監測和服務項目的數據資產估值達到 6000多萬元，這成功幫助佳華科技獲得數據資產質押融資貸款。2023年 8 月，江蘇羅思韋爾電氣有限公司以其在“江蘇數據知識產權登記系統”完成登記的“T-BOX 車聯網信息數據”為質押，成功向蘇州銀行揚州分行融資 1000萬元，標志著揚州市首單數據知識產權質押融資業務落地。2024年 2 月，中國建設銀行上海市分行與上海數據交易所深度合作，成功發放首筆基于上海數交所推出的數據資產信貸服務產品“數易貸”的數據資產質押貸款?！皵狄踪J”是由上海數交所主導，并聯合多家銀行共同推出的數據資產信貸服務產品，其以企業的數據資產

136、為核心，為銀行提供一個創新、高效且風險可控的貸款投放渠道，即 DCB（Data-Capital Bridge）“一橋、兩所、兩軸”架構。（如下圖所示）1414圖源微信公眾號“浦東發布”文章：“數易貸”首筆數據資產質押貸款發放，為企業提供更為靈活的融資渠道，網址 https:/ DCB 架構的基礎上，數據與資本兩個要素市場得以鏈接，數據資產形成、流通和交易的全過程能夠被全面、動態、實時、準確地描述。該構架是底層資產數據披露的關鍵基礎設施，能夠確保數據資產的真實性、合法性和不可篡改性，為數據資產的質押提供了堅實的技術保障。在此過程中，銀行基于 DCB數據資產憑證的動態資產數據開展信貸業務，并結合上

137、海數交所給出的數據資產價值指導意見，據此發放貸款。應注意到，上述案例均在一定程度上具有制度探索和市場引導的目的。商業銀行既要考慮重構質押貸款的風控模型，以應對數據資產入表和無形資產增加給銀行信貸業務風控的挑戰，同時也亟需探索基于數據資產的金融化利用的商機。由于傳統銀行風控中缺少針對數據資產的風控指標設計，相關探索需要一定的時間。同時在市場實踐中，在銀行為企業辦理數據資產質押融資貸款時，如何準確評估數據資產的價值、完成數據資產的交付以及如何處置數據資產變現等問題也尚待進一步探索。3.無質押數據資產增信貸款2023年 3 月，憑借在深圳數據交易所上架的數據交易標的，深圳微言科技有限責任公司通過光大

138、銀行深圳分行授信審批，成功獲得全國首筆無質押數據52資產（數據知識產權）增信貸款額度 1000 萬元，并于 2023 年 3 月 30 日順利放款。2023 年 12 月，光大銀行貴陽分行與貴陽大數據交易所聯袂推出全國首款數據資產融資貸款產品“貴數貸”，光大銀行貴陽分行可基于企業在貴陽大數據交易所上架的數據產品以及交易情況，對其數據資產內容進行評估核算，同時結合光大銀行有關授信需求，開展數據擁有企業和大數據經營服務企業綜合授信評估，并賦予與自身經營特點匹配的授信額度?！百F數貸”采用的擔保方式為信用（免抵押、免擔保、免服務費）或法人、股東等自然人提供連帶責任保證，此外，作為風險緩釋措施，光大銀行

139、會在相關數據資產具備質押條件后，及時將數據資產辦理質押登記。對于銀行來說，無論是質押貸款還是信用貸款，相較于企業的第二還款來源（即企業債務的擔保，信用貸款情形下不存在第二還款來源），其更關注企業的第一還款來源，即企業自身的經營情況與盈利能力，這是企業還款的根本。因此，在企業以數據資產申請銀行貸款時，銀行可能會因前述數據資產評估、管理、處置難的問題而拒絕以此作為擔保，但企業擁有數據資產的數量本身即可以作為企業情況的客觀反映，再輔以企業提供的其他信息，銀行可以更為全面和準確的判斷企業實際的經營情況與盈利能力，以此為基礎確認企業的授信額度，為企業發放信用貸款，而非質押貸款等。光大銀行貴陽分行所推出的

140、“貴數貸”即依照此邏輯，根據我們的了解，實踐中，亦有不少銀行在處理基于企業數據資產的貸款業務時，依照此思路為企業發放信用貸款。4.數據資產證券化資產證券化（ABS）系指將權屬明確、能夠產生穩定、可預測現金流的財產、財產權利或其組合作為基礎資產，將該基礎資產真實轉移至依法構建的SPV，使該基礎資產在法律上具有獨立性和破產隔離的功能，在此基礎上發行資產支持證券的金融活動。2023 年 7 月 5 日，杭州高新金投控股集團有限公司（下稱“杭州高新金控”）2023 年度第一期杭州高新區（濱江）數據知識產權定向資產支持票據（ABN）在中國銀行間市場交易商協會成功簿記，發行金額 1.02 億元，票面利率

141、2.80%，發行期限 358 天，為全國首單包含數據知識產權的證券化產品。該53項目以四維生態、紫光通信、數云等 12 家企業的 145 件知識產權（其中：發明專利 26 件、實用新型專利 54 件、軟件著作權 63 件、數據知識產權 2 件，評估價值 1.43 億元）作為質押物，幫助企業獲得證券化融資 1.02 億元。該項目是全國首單數據知識產權證券化產品，是數據知識產權證券化的首次探索。但應注意，數據資產如作為資產證券化產品中的基礎資產，則應當滿足證監會、交易商協會、證券交易所、中國證券投資基金業協會等部門對于基礎資產的相關合規要求。根據證券公司及基金管理公司子公司資產證券化業務管理規定第

142、三條的規定，“基礎資產，是指符合法律法規規定，權屬明確，可以產生獨立、可預測的現金流且可特定化的財產權利或者財產?；A資產可以是單項財產權利或者財產，也可以是多項財產權利或者財產構成的資產組合”?！扒翱钜幎ǖ呢敭a權利或者財產，其交易基礎應當真實，交易對價應當公允，現金流應當持續、穩定”。數據資產的產權確權制度、公示登記制度、市場交易制度等制度體系尚未完全建立，對數據資產進行規范化的現金流預測時可能較難證明其未來能夠產生獨立、穩定、可預測的現金流。而數據資產真實出售的標準，仍然依賴于數據資產的確權制度、公示制度、定價方法的確立，但目前我國數據資產相關法律制度尚不完善。此外，杭州高新金控系以數據知

143、識產權為標的，目前法律制度中尚未明確數據或數據集合可作為數據知識產權客體，因此并非所有數據資產均可作為數據知識產權參與資產證券化。因此，雖然杭州高新金控成功實現了第一單數據知識產權的證券化，但并不意味著數據資產證券化的路徑已然確立，仍需市場進一步的探索。5.數據資產作價入股我國公司法第二十七條規定，“股東可以用貨幣出資，也可以用實物、知識產權、土地使用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?！迸c之配套的，公司法司法解釋三第

144、九條規定，“出資人以非貨幣財產出資，未依法評估作價，公司、其他股東或者公司債權人請求認定出資人未履行54出資義務的，人民法院應當委托具有合法資格的評估機構對該財產評估作價。評估確定的價額顯著低于公司章程所定價額的，人民法院應當認定出資人未依法全面履行出資義務?！笔袌鲋黧w登記管理條例第十三條規定，“除法律、行政法規或者國務院決定另有規定外，市場主體的注冊資本或者出資額實行認繳登記制，以人民幣表示。出資方式應當符合法律、行政法規的規定。公司股東、非公司企業法人出資人、農民專業合作社（聯合社）成員不得以勞務、信用、自然人姓名、商譽、特許經營權或者設定擔保的財產等作價出資?！本C上，我國從立法上并不否認

145、數據資產作價出資，股東可以數據資產在經過合法評估等程序后出資入股。如前所述，青島華通智能科技研究院有限公司、青島北岸控股集團有限責任公司、翼方健數（山東）信息科技有限公司即在經嚴密的評估程序后，合力推動數據資產作價入股，三方成立合資公司。數據資產作價入股，可以給企業及其他組織充足的經濟激勵，推動其將持有的數據資源整合、治理，發掘數據價值，以期替代貨幣作為新設立企業的出資。而對于新設立企業來說，其他股東既然接受了數據資產的出資形式，亦代表其有能力進一步實現對數據的管理與開發，激活數據資產的價值潛力，促進相關數據的流通交易。因此，數據資產作價入股是激勵企業和其他組織進行數據治理、發掘數據價值、促進數據流通的有益手段。