財政部會計司于2023年8月發布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，為企業數據資產入表提供了操作指引，同時宣告于2024年1月1日起施行。

根據該規定，數據資產入表包含三大核心要素：權屬清晰，企業對數據擁有合法控制權；經濟價值可預期，數據能直接或間接帶來經濟利益；成本或價值可計量，通過成本法、收益法或市場法，可以評估數據的價值。

數據資產入表的實施標志著數據從“業務副產品”轉變為“戰略資產”，企業需通過治理、評估、核算實現數據資源向資本的躍遷。這是繼國家首次將數據納入生產要素范圍，成為最具時代特征的新生產要素之后，數據要素領域的一次飛躍。

現如今，數據入表已經實施了一年多，企業數據資產入表在企業落地是否順利？對企業的經營和發展帶來了哪些影響？數據要素市場的規模和價值是否得到了進一步擴大呢？

數據資產入表成果斐然

上市公司成績單搶先看

根據財政部2024年9月發布的數據，全國已有超過1萬家企業完成了數據資產入表工作。數據顯示，2024年我國企業數據資產入表政策實施效果顯著，參與企業數量快速增加，數據交易市場活躍度提升，各行業應用案例不斷涌現。

首先，首批數據資產“入表”上市公司亮出了成績單。

2024年首批數據資產“入表”的上市公司陸續披露相關財務數據，展示了數據資產入表的初步成效。主要特征包括以下幾個方面：

數據資產入表企業所在行業與財政部的通報文件相同，主要集中在金融、互聯網、制造業和能源行業。

數據資產“入表”的上市公司在財務表現、市場估值和運營效率方面均取得了積極成效，數據資產的價值得到了充分體現。

同時，數據資產入表優化了企業的資產負債結構，增強了投資者信心，推動了股價和市值的增長。

此外，隨著數據資產入表政策的深入推進，更多企業將加入數據資產入表的行列，數據要素市場的規模和價值將進一步擴大。

其次，數據資產入表具有鮮明的行業特性。

2024年，數據資產入表企業主要集中在金融、互聯網、制造業和能源行業，展現了鮮明的行業特性。通過數據資產入表，這些行業不僅提升了數據資產的價值，還推動了業務創新和效率提升。

在金融行業，數據資產入表已成為提升核心競爭力的重要手段。多家銀行通過將客戶信用數據、交易數據等納入財務報表，提升了數據資產的價值體現。此外，數據資產入表還幫助金融機構優化風險控制模型，提升客戶服務效率。

制造業是數據資產入表的另一重要領域。制造企業通過將生產數據、設備運行數據等納入資產范疇，優化了生產流程，提升了生產效率。此外，數據資產入表還推動了制造業的智能化轉型,通過分析生產線數據，實現了設備故障預測與預防性維護，減少設備停機時間。

能源行業也在積極探索數據資產入表的應用，通過將能源生產、消耗數據納入資產范疇，優化了資源配置，提升了能源利用效率。此外，數據資產入表還推動了能源行業的智能化管理。電力公司通過分析電網運行數據，實現了電力調度的精準化。

第三，數據資產入表加速應用領先技術，數據交易日益活躍。

隨著數據資產入表工作的深入推進，人工智能（AI）、區塊鏈等領先技術正在加速應用于數據資產評估和入表過程，顯著提升了評估效率和透明度。

技術的創新應用不僅優化了數據資產評估流程，還推動了數據交易市場的活躍。北京國際大數據交易所和上海數據交易所的數據顯示，2024年第三季度數據交易額同比增長約35%，其中基于入表數據資產的交易占比顯著提升

數據表明，我國企業的數據交易市場正在進入快速發展階段。隨著技術的持續創新和政策的不斷完善，數據資產入表將成為推動數據要素市場繁榮的重要驅動力。

從1年多的數據資產入表實踐來看，四條成功經驗值得推廣：

政策推動與試點探索結合，國家層面高度重視數據要素市場建設，出臺了一系列政策文件支持數據入表工作；

重點企業突破牽引，行業應用差異明顯，部分地區和企業開展了數據入表的試點工作，積累了寶貴的實踐經驗；

解決方案不斷完善，配套工作日益健全，在數據治理與標準化、數據資產評估與計量、數據資產計量模型、技術支撐與平臺建設上提供系列解決方案。

人才培養先行，團隊建設并行。一方面，國家重視培養專業的數據人才，另一方面，企業組建跨部門團隊，共同參與數據入表工作，確保數據的準確性、完整性和合規性。

數據資產入表方案八仙過海

監管適配與融合創新優勢凸顯

數據資產入表帶動了解決方案市場的發展。據IDC預測，到2026年中國數據資產入表解決方案市場規模將突破300億元，具備行業know-how與技術縱深結合能力的企業，將主導市場格局。當前領先廠商正從工具提供商向數據要素生態運營商進化，并正在重塑整個企業服務市場的競爭邏輯。

目前，國內數據資產入表方案逐步樹立起了多方核心優勢：

監管適配優勢，如深度內嵌《數據安全法》《個人信息保護法》合規檢查模塊；預設50+地方數據條例實施模板；

技術融合創新，區塊鏈、隱私計算、AI大模型等的融合應用，業務知識庫的深度植入等，提升方案的智能化水平；

成本控制能力，本地化部署成本較國際廠商低60%（華為云方案TCO優化報告的數據），自動化程度高，客戶實施周期縮短；

生態協同效應，與地方數據交易所直連，構建“評估-入表-流通-融資”全鏈條服務等；

場景理解深，如政務場景集成多項政府數據目錄標準，工業場景內置行業設備數據字典，金融場景預置巴塞爾協議III計量模型等。

國內科技巨頭及新興數據服務商紛紛推出創新方案，形成多元化市場格局。

第一類：管理軟件企業的解決方案

管理軟件企業往往提供一體化綜合解決方案，聚焦于幫助企業構建全面的數據資產管理體系，實現數據資產的準確識別、可靠計量和合理入表，助力企業充分釋放數據價值，提升決策效率和競爭力。

浪潮海岳的數據資產入表解決方案通過浪潮海岳inDataX數據中臺，企業可以制定元數據模型、數據標準等規范，采集并維護完整的元數據信息，打通數據血緣關系網絡，實現數據的標準化和資產化管理。通過規則配置，企業可以進行數據質量檢核，持續進行數據治理，搭建企業級數據倉庫，盤點企業數據資產，為數據價值挖掘提供 “全、統、通” 的元數據基礎，實現資產入表的規范化管理。

用友BIP數據資產入表解決方案一共涵蓋了3個層級12個關鍵工作，即通過數據盤點、數據登記/確權、數據資產判定、數據成本歸集以及列表與披露等5個關鍵工作完成基礎入表工作；

通過統一的數據治理、構建全生命周期的數據管理體系和實現全面數據服務，激發企業內部數據價值；

通過確定數據要素交易場景、制定數據戰略與組織變革、搭建數據交易平臺和實現企業數據資本化，最終完成數據要素的社會級流轉。

金蝶數據資產入表整體解決方案涵蓋數據資產入表業務管理解決方案、數據資產入表系統支撐解決方案，以及企業數據資源管理解決方案，致力于為企業打造一個高效、靈活、安全的數據資產管理生態系統，助力企業實現數據資產的規范化管理和價值最大化，推動企業財務數字化升級。

第二類：頭部科技企業方案

頭部科技企業的方案涉及數據資產入表的某一個環節，幫助用戶解決面臨的挑戰。如華為云DataArts依托AI訓練框架ModelArts，實現數據資產自動分類打標，首創“數據血緣+區塊鏈”雙溯源體系，滿足《數據資產審計指引》要求。

阿里云DataTrust利用隱私計算中的聯邦學習模塊，確保數據“可用不可見”前提下的資產確權。同時聯合上海數據交易所開發數據資產通證化工具，支持ABS發行。

而騰訊云數鏈通基于TDID分布式身份技術，構建數據權屬鏈；融合大模型開發資產價值推演系統，預測數據生命周期價值。

第三類：垂直領域服務商方案

垂直領域服務商的方案主要解決數據入表某個領域或者行業特定問題。如數夢工場聚焦政府數據開放場景，其政務數據資產平臺是全國首個通過DCMM5級認證的政務數據資產管理體系，開發“數據資產地圖”可視化系統，實時監控22項資產健康指標。

而東方金信工業數據資產引擎則專注制造業，將工業機理模型與數據價值評估算法融合，支持OPC-UA協議直連200+種工業設備，進行實時確權。

最后一類：新興技術廠商方案

新興技術廠商的方案一版通過創新技術，解決數據入表核心環節中的問題，化解成本和效率瓶頸。例如，矩陣元隱私計算數據入表方案利用同態加密技術，實現了數據資產加密態計量，開發了零知識證明驗證工具，確保入表過程可審計。

藍象智聯GAIA平臺首創“數據資產雙螺旋模型”，物理資產與數據資產聯動估值，嵌入物聯網數據確權模塊，自動生成數字孿生權屬證明。

結構性矛盾突出

五大挑戰橫亙在前

德勤《2024全球數據資產報告》對1200家企業的調研發現，僅37%的企業完成核心數據資產入表。而我國自2024年數據資產正式納入企業資產負債表以來，推動了數據要素市場化的進程，但在實踐層面仍暴露出多重結構性矛盾。

首先，確權面臨法律模糊性與利益沖突困境。

一方面，數據資產權屬界定真空。例如，某三甲醫院在臨床數據資產入表中，因為患者隱私權、醫院管理權、藥企使用權三方博弈，導致數據被凍結。現行的《數據二十條》“三權分置”框架在實操中會遇到數據用益權行權范圍不明確的問題。

另一方面，數據資產跨境確權存在黑洞。例如跨境電商平臺Anker的全球用戶行為數據資產估值受阻，因為歐盟GDPR與國內《個人信息出境標準合同》的合規成本占其數據資產評估值的42%，暴露出國際規則體系的割裂。

其次，估值方法論缺失與市場調節失靈。

數據稱資產的估值歷來是一個敏感問題，也很具有挑戰性。而使用不同的數據估值方法，估值可能存在較大差異。如某運營商嘗試用“數據存儲成本+采集人力成本”計量用戶畫像資產，結果估值不足市場交易價的10%，揭示歷史成本法在數據場景的嚴重失真。

猶如知乎知識庫數據采用DCF法估值時，AI生成內容對UGC數據的替代效應難以量化，最終估值波動區間達±300%。

上海數據交易所2024年Q2數據顯示，同類工業設備數據資產的交易價差最高達47倍，缺乏流動性導致價格發現機制失效。

第三，會計適配準則滯后與監管套利。

螞蟻集團將風控數據資產攤銷年限設定為3年，而傳統銀行普遍采用5-7年，同一數據資產在不同機構損益表呈現完全不同的價值曲線，從而引發攤銷爭議。

畢馬威審計發現，23%的企業通過“數據服務合同”形式將高價值數據資產保留在表外，規避信息披露義務。

第四，基礎設施存在短板。

為了實施數據資產入表，傳統企業IT系統需要改造，平均每個項目需投入800萬元。而電力行業數據資產入表試點顯示，智能電表數據的完整溯源鏈需調用12個系統，時間戳誤差導致30%數據無法滿足《數據資產審計指引》要求。

最后，生態斷層，市場機制與配套缺失。

在數據流通上，北京國際大數據交易所全年成交額僅完成KPI的17%，買方對“數據資產所有權”的法律保障缺乏信任是關鍵障礙。

在融資上，民生銀行數據資產質押貸款余額不足5億元，核心癥結在于缺乏強制清算處置機制，導致風險緩釋手段失效。

在稅制上，數據資產跨境交易面臨增值稅、所得稅、關稅的多重計稅爭議，微軟亞洲研究院某技術交易案例中，稅務成本吞噬了62%的預期利潤。

三大趨勢指引前行

數據資產從“資源化”邁向“資本化”

據麥肯錫測算，只有當數據資產入表成本降至評估價值的15%以內，才能觸發大規模商業化應用，這就意味著現有技術法律框架仍需不斷迭代。未來，數據資產入表面臨三大趨勢：

數據資產入表全面落地，成為企業“新資產負債表”標配。

隨著財政部《企業數據資源會計處理暫行規定》細則的落地，國資委明確將數據資產納入央企考核體系。2025年，90%以上央國企將完成數據資產入表，推動數據資源向資產化、資本化躍升。

以南方電網為例，其2023年率先實現電力數據資產入表后，2025年預計帶動能源行業形成千億級數據資產池，并衍生出數據質押融資等金融工具。

IDC數據顯示，2025年全球數據資產管理市場規模將突破1200億美元，第三方托管服務占比將超過40%。

數據資產證券化試點將擴圍，金融產品創新會提速。

上海數交所統計，2023年數據質押融資規模已達50億元，年增速超200%。未來，數據信托、數據保險等金融產品規模將不斷增加，預計突破500億元。

貴陽大數據交易所聯合商業銀行推出“數據貸”，企業憑數據交易流水即可獲得授信，2025年此類模式或覆蓋全國更多的數據交易平臺。

而全國性標準《數據資產質押登記指引》可能會出臺，有望并加速這一進程。

數據資產運營分層化，頭部企業將主導生態構建。

華為、阿里、騰訊等科技巨頭將自建數據資產管理中臺，而中小企業則依托第三方平臺實現輕量化運營。

數據資產入表的破局路在何方？在不同層面，不同地方和企業展開了不同的探索方向。財政部擬推出《數據資產混合計量指引》，允許成本法、收益法、市場法分段疊加使用；證監會正在建立“數據資產做市商制度”，破解流動性困境······

未來，數據資產入表的路會越走越寬。