語言文字不僅是文化傳承的載體，更是數字時代的關鍵生產要素。近日，教育部、國家語委、中央網信辦聯合印發《關于加強數字中文建設推進語言文字信息化發展的意見》（以下簡稱《意見》），明確提出將中文資源轉化為智能數據，釋放其作為數據要素的經濟價值。這一政策不僅標志著中文數字化進入國家戰略層面，更揭示了數據資產化對企業財務管理的深遠影響——當語料庫、翻譯模型、情感分析數據等中文資源成為可計量、可交易的生產要素時，如何規范入賬、評估和披露這些資產，成為企業必須面對的新課題。在此背景下，數據資產入表會計（DACPA）這一新興職業正迅速崛起，成為連接技術與財務的核心橋梁。

《意見》的發布將中文數據的戰略意義提升至前所未有的高度。教育部語言文字信息管理司司長劉培俊指出，中文作為全球使用最廣泛的語言之一，其數據價值不僅體現在文化傳播領域，更是推動人工智能大模型發展的核心資源。北京大學王選計算機研究所所長湯幟進一步強調，當前大語言模型技術對高質量語料的需求呈現爆發式增長，語言文字正從“靜態符號”向“動態數字資產”轉型。例如，科技公司通過構建千萬級中文語料庫訓練垂直領域模型，其語料資源的采集、清洗、標注成本已形成實質性資產，但傳統會計準則下這類資產往往被歸入“研發費用”或“無形資產”，難以準確反映其市場價值。這種矛盾凸顯了數據資產確權、計量和入表的緊迫性。

隨著數字中文建設的推進，企業數據資產管理面臨三重挑戰：一是語料庫、數據集等資源的會計處理缺乏統一標準；二是數據資產的成本歸集與價值評估存在技術復雜性；三是數據要素流通需匹配合規的財務披露框架。以《意見》中提到的“國家關鍵語料庫建設計劃”為例，參與項目的企業需對語料數據的獲取、加工、授權等環節進行全生命周期成本核算，而現有會計準則尚未明確此類資產的確認條件。此外，大語言模型企業通過API接口對外提供服務時，其底層數據資產的攤銷方式、收益分配邏輯亦需專業財務支持。這些需求直接推動了數據資產入表會計的職業化進程——企業需要既懂數據技術又精通會計準則的復合型人才，將分散的數據資源轉化為資產負債表上的規范資產。

為應對市場人才缺口，數據資產入表會計考試（DACPA）應運而生。該考試分為高級、中級和初級三個等級，考生可根據自身專業背景直接報考相應級別，無需逐級晉升。考試內容涵蓋《數據資產會計管理理論》和《數據資產會計管理實務（初、中、高級）》兩本核心教材，前者系統闡述數據資產的產權界定、估值模型及會計準則適配性，后者則針對不同層級從業者提供實操案例，如初級考試側重基礎數據分類與成本歸集，高級考試涉及跨境數據資產稅務籌劃等復雜場景。全國35個城市設有線下考點，包括北京、上海、深圳等一線城市及杭州、成都等數字經濟高地，準考證可通過官網在考前一周下載打印。

這一考試體系的建立具有多重意義：其一，為企業在數字化轉型中提供了財務合規的“標尺”，例如幫助文化傳媒公司量化其數字內容庫的資產價值；其二，推動產學研協同，高校可參考考試大綱培養跨學科人才；其三，加速數據要素市場規范化，通過統一的會計語言降低交易成本。正如《意見》所強調的“中文數據復用增效”，專業的數據資產入表會計能確保企業在享受數字化紅利的同時，規避財務風險。
數字中文建設的浪潮正在重構數據生產要素的分配格局。從激光照排技術到萬億參數大模型，中文信息處理的每次突破都伴隨產業形態升級。如今，當語言文字真正成為“動態數字資產”，數據資產入表會計便是確保這一價值閉環的關鍵角色。未來，隨著更多企業將語料庫、算法模型納入核心資產清單，具備DACPA認證的專業人才將成為推動數字經濟高質量發展的稀缺資源。對于從業者而言，及早掌握數據資產會計的核心技能，意味著在萬億級數據要素市場中搶占先機；對于企業而言，構建專業的數據資產管理團隊，則是實現從“數據持有者”到“價值創造者”躍遷的必由之路。