从企业的角度来看,虽然数据资产入表可能给自由裁量权较高的管理层提供了弹性的会计处理空间,但瑕不掩瑜,数据资产入表一方面数据赋能企业数字化转型,可以有效提高企业自身的生产运营效率;另一方面数据资源审慎入表可以有效提升企业资产规模、提升估值水平。以数据资产入表为起点,数据资产化的价值能通过数据资产的交易、金融创新应用等各种方式有效助力企业实现可持续发展。目前各地交易所已经在推进相关数据资产创新应用的研究,并且已经有很多“首单”记录产生,这也是数字经济蓬勃发展的象征之一。数据资产化交易平台可以提供数据交易的便捷性,您觉得这个功能有吸引力吗?企业数据资产化方法
5、数据资源入表意味着企业可以将数据资源确认为企业资产负债表中“资产”一项,对于拥有丰富数据资源的企业有望在财务报表中体现其真实价值和业务贡献,进而提升企业财务报表质量。与此同时,数据资源入表在盘活数据资源价值的同时,也有利于展示企业的数字竞争优势,为企业依据数据资源开展投融资等业务提供依据。市场分析人士认为,数据资源入表作为一项系统性工程,涉及法律、财会、大数据等多业务交互,只有在专业机构的指引下,企业才能有效实现相关数据资源的入表,为业务发展提供新动能。羽山数据创新技术团队结合自身在数据要素合规流通的多年实践经验推出定制化平台助力数据资产化进程。企业数据资产化运营服务数据资产到底如何入表?
商务部披露数据显示,2022年,我国数字经济规模达50.2万亿元,同比增长10.3%,占GDP比重41.5%。作为数字经济的关键生产要素,数据正逐步成为极其重要的新型资产。国家信息中心大数据发展部规划处处长郭明军对记者说:“数据资产的商业价值逐渐被企业认可,成为企业发展过程中不可忽视的关键要素,但只有满足一定条件的数据才能被认定为‘数据资产’。郭明军表示,《企业会计准则——基本准则》将资产定义为“企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”,根据相关准则要求,资源如要确认为资产,除应符合前述资产定义外,还须同时满足以下两个条件:一是与该资源有关的经济利益很有可能流入企业,二是该资源的成本或价值能可靠地计量。只有同时满足资产定义和资产确认条件的资源,才能够被确认为资产列入企业资产负债表。显然,从数据到数据资产,再到可以“入表”的数据资产,这其间有一系列的含义界定和使用前提条件。羽山数据针对现有问题,给出自己的解决办法,定制化开发SAAS平台,助力企业实现数据资产化。
数据作为企业的一项资产进行确认、计量和管理已经成为共识,目前在数据权属、数据价值评估、数据资产确认和披露模式等方面存在的种种难点,导致了数据资产仍尚未得到恰当的计量和管理。在数据产权问题上,由于数据的非排他性和可复制性,导致其权属难以界定和保障。当前存在的数据权属不明确,不符合资产“由企业拥有或控制”的特征,使企业难以将数据确认为一项资产进行管理。从实际操作角度来看,例如市场法通过与售出类似资产的比较,并将类似资产交易的市场价格进行调整,来评估资产价值的一种方法。羽山数据资产化交易平台可以帮助企业实现数据增值。
“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。数据生命周期如何管理?线上数据资产确权全托管
数据资产化交易平台可以帮助企业实现数据的多元化利用。企业数据资产化方法
19、羽山数据根据企业数据资产形成路径的研究,结合的业务实践,创新性提出企业数据资产化三部曲:数据资源化、资源产品化和产品资产化,并认定数据产品可以进入数据资产凭证有三个条件,又称之为“三步蒸馏法”。第一步是数据产品的认定要有条件的;第二步需要认定成为可交易的数据产品;第三步是数据产品要入资产凭证。经过三个蒸馏形成的数据资产凭证,其可清晰辨认、应用场景明确、价值可以计量,更好赋能数据资产化。数据作为生产要素,在企业、社会、个人之间有序流通,实现与其他生产要素的有机融合,提高生产效率,通过对内服务或共享和对外流通交易实现数据资产价值流通变现,为企业等各方创造更高的价值与收益。企业数据资产化方法
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,...