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数据资产交易平台基本参数
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数据资产交易平台企业商机

数据资产估值是数据要素交易与流通价值释放的基础。从更长远的角度来看,数据要素市场的发展将推动数据资产创新应用的新局面,也就是说,进入企业资产负债表的数据资产,将像其他类型的资产一样,以其质量、公信力、收益预期作为偿付基准来发行证券产品。目前,数据资产的市场法还没有形成统一的衡量指标,也没有足够多的可比案例支持市场法评估。但目前国际上已经有多起以数据资产作为中心标的的并购案例,国内也开始探索数据资产计价入股、融资和出资相关金融业务模式,各地数据交易所也挂牌了很多数据产品,这些将成为数据资产市场法估值的基础支撑。数据资产创新应用的方向包括:数据资产增信、转让、出资、质押融资、保理、信托、保险、资产证券化等,这些场景一般都需要主体提供标的资产预期现金流测算结果或者资产评估报告等。数据资产化如何提高企业的竞争力?数据资产商业化解决方案

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2023 年 8 月,财政部会计司正式发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》),为企业数据资产“入表”提供了操作指引,标志着我国数据资产入表完成了 0 到 1 的关键一步,数据资产入表已从原先“箭在弦上”转为“势在必行”。“入表”是“会计核算”的通俗称法,指通过确认、计量、记录和报告等环节,对满足资产确认条件的数据资源进行记录,以满足内外部决策者所需的会计信息。9 月,中国资产评估数据资产⼊表及估值实践协会正式印发了《数据资产评估指导意见》(简称《意见》),以规范数据资产评估执业行为。“入表”是“会计核算”的通俗称法,指通过确认、计量、记录和报告等环节,对满足资产确认条件的数据资源进行记录,以满足内外部决策者所需的会计信息。企业为什么要进行数据资产确权托管服务数据确权和数据合规如何保障?

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    数据资产确权有利于激励数据生产,具体而言:一是保护预期。数据已经成为大数据时代的新型财产,只有保护数据财产,才能使人们产生未来取得利益的合理预期,从而产生投资、生产数据的意愿,产权的激励效应由此得以发挥。这种期待包括数据处理者能够享有相关权利的期待,能够持有、加工、使用数据资源的期待,能够将数据投入流通并充分利用的期待,能够将数据用于融资担保、投资入股的期待等。二是“逐数兴业”,即对数据确权后,相关主体进行数据投资时,就可以对成本与收益进行更为精确的计算。赋予数据处理者相应的权利,实际上是保障数据处理者相应的收益,激励人们积极投入数据生产。三是定纷止争。数据确权是数据保护的前提,也是数据保护的基础。如果法律没有对于数据处理者及其他主体针对数据享有的权益作出公正、高效与合理的界定,那么围绕数据归属和利用的纷争将难以从根本上解决,导致数据生产受阻。羽山数据要素交易,可以让用户不只局限于对数据进行简单的加工和处理。

“数据资源不同于实物性资源和传统的无形资产,因其非实体性、依托性、可共享性、可加工性等特征,特别是价值易变性,对数据资源入账价值的可靠性和企业价值判断存在重大影响。”北京国家会计学院教授、数字化审计与风险管理研究中心主任崔志娟表示,规范数据资产价值评估行为,引导探索适合数据资产的评估方法,对促进数据的分级分类和数据高标准建设、促进数据资产的流通和市场交易、优化企业市场价值估值等具有重要意义。针对数据要素这些特殊性质,羽山数据创新技术团队结合自身多年实践经验,推出了一套数据资产化交易平台的解决方案,助推企业快速实现数据资产化。数据资源范围如何认定?

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羽山数据资产交易平台方案以数据隐私计算模块为安全保障,以数据交易计费模块为中心引擎,通过数据产品管理DPM模块,使用无代码发布、API编排引擎功能,将企业数据资源高效转化为数据产品,快速对接众多数据交易所及数商;通过数据交易客户管理DTC模块,动态监控和管理商机、客户、订购等情况,保障数据营销阶段的快速拓展;数据交易自助平台DTP模块帮助客户自主操作完成产品订购、接口线上测试、电子合同签订等整个交易链路,实现数据交易的全程线上化。同时还可以使用数据经纪人管理DTA模块合理规范地利用经纪制度来拓宽更多渠道;对于外部数据的管理,数据供应商管理DTS模块实现了产品自动上架、账单自动付款等功能,提升了对供应商的管理效率。数据资产化在市场推广中的作用是什么?认识数据资产商业化

数据资产“入表”即将启动,企业如何攻克难题?数据资产商业化解决方案

在智能制造、工业互联网等大背景下,传统制造业正在经历一场深刻的数字转型升级。随着生产的智能化和流程的数字化不断的推进,工业数据要素的使用已经成为制约工业升级的新的限制性因素。如何实现数据采集的标准统一、促进工业数据流通使用、建立数据计算决策的运行闭环是关键任务,通过加强政策引导、加强技术研发和创新、人才培养等等方面的努力,为进一步促进工业数据作为“新时代的工业石油”的价值,是各个企业的关注的焦点。数据资产商业化解决方案

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数据资产入表:挑战与机遇并存将数据纳入财务报表并非易事,面临着诸多挑战。首先,数据的计量和确认是技术上的难点。由于数据的特殊性,其计量和确认与传统资产存在较大差异,需要制定新的会计准则和方法。其次,数据的估值也是一大挑战。数据资产的价值受到多种因素的影响,如数据的规模、质量、应用场景等,需要综合考虑各方面因素进行合理估值。此外,数据的隐私保护、安全性以及合规性问题也是数据资产入表面临的重要问题。然而,这些挑战也带来了新的机遇。通过制定合理的会计准则、完善数据治理体系以及加强数据安全技术,企业可以更好地管理和利用数据资产,释放其潜在价值。同时,Zf和社会各界也在加强数据相关法律法规的制定和实施,...

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