2024年1月1日，由財(cái)政部印發(fā)的《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》正式施行。隨著A股上市公司2024年一季報(bào)披露完畢，首批數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”上市公司成績(jī)單也順利揭曉。

　　據(jù)《證券日?qǐng)?bào)》記者不完全統(tǒng)計(jì)，至少有22家A股上市公司在一季報(bào)的資產(chǎn)負(fù)債表中披露了“數(shù)據(jù)資源”的數(shù)據(jù)，涉及總金額達(dá)7.61億元。

　　“隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，各行各業(yè)都在不同程度上依賴或產(chǎn)生數(shù)據(jù)，同時(shí)越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)的價(jià)值，并開(kāi)始重視對(duì)數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理與利用。”電子政務(wù)建模仿真國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室首席數(shù)字經(jīng)濟(jì)專家陳曉華向《證券日?qǐng)?bào)》記者表示，今后，會(huì)有更多公司加入數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”隊(duì)伍，為我國(guó)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值打好基礎(chǔ)。

　　打開(kāi)萬(wàn)億元市場(chǎng)空間

　　據(jù)《證券日?qǐng)?bào)》記者梳理，首批數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”上市公司中，有13家將數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)入“無(wú)形資產(chǎn)”，有5家計(jì)入“存貨”，有6家計(jì)入“開(kāi)發(fā)支出”。其中，開(kāi)普云和南鋼股份等2家公司同時(shí)計(jì)入“無(wú)形資產(chǎn)”和“開(kāi)發(fā)支出”。同時(shí)，從上述22家公司主營(yíng)業(yè)務(wù)來(lái)看，涉及信息技術(shù)、汽車、港口、電力、塑料等眾多領(lǐng)域。

　　對(duì)于首批數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”企業(yè)并未出現(xiàn)信息技術(shù)領(lǐng)域企業(yè)“一枝獨(dú)秀”的現(xiàn)象，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院副院長(zhǎng)歐陽(yáng)日輝在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示，無(wú)論企業(yè)屬于哪個(gè)具體行業(yè)，只要其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)涉及數(shù)據(jù)收集、處理、分析與應(yīng)用，就可以將數(shù)據(jù)視為一種有價(jià)值的資產(chǎn)。隨著數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累、挖掘和應(yīng)用，并將其納入企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表中，以更好地反映企業(yè)的真實(shí)價(jià)值和資產(chǎn)狀況。

　　從數(shù)據(jù)資源披露的金額看，僅有金龍汽車過(guò)億元，為5.84億元，中閩能源、恒信東方、山東鋼鐵、航天宏圖、喜臨門(mén)和每日互娛緊隨其后，披露金額均在1000萬(wàn)元至5000萬(wàn)元之間，剩余15家則均低于1000萬(wàn)元。

　　2024年一季報(bào)作為觀察數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”成果的第一個(gè)窗口期，也預(yù)示著數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”大幕的開(kāi)啟，萬(wàn)億元的資產(chǎn)規(guī)模也將激發(fā)新的市場(chǎng)空間。受訪專家表示，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模的增量市場(chǎng)和以數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化全流程服務(wù)為主線的業(yè)務(wù)市場(chǎng)。

　　此前，上海數(shù)據(jù)交易所預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在表內(nèi)表達(dá)將為國(guó)家新增萬(wàn)億元級(jí)的資產(chǎn)規(guī)模?！盀楦猛卣惯@部分新增市場(chǎng)，今后，各方面還需要進(jìn)一步做好數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理工作，強(qiáng)化企業(yè)等對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘和分析能力，加強(qiáng)數(shù)據(jù)流通與交易體系建設(shè)，更好推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展?！卑闹锹允紫顿Y官曹轍對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者表示。

　　此外，在歐陽(yáng)日輝看來(lái)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”是一項(xiàng)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)，且需要多方協(xié)同完成的專業(yè)工作，目前相關(guān)業(yè)務(wù)仍處于探索階段?！疤剿鬟^(guò)程帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，不僅會(huì)對(duì)法律、會(huì)計(jì)、資產(chǎn)評(píng)估等傳統(tǒng)第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)提出新要求，例如要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流等，還會(huì)激發(fā)新的發(fā)展空間，比如數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估，從而帶來(lái)整個(gè)服務(wù)市場(chǎng)的增長(zhǎng)。”

　　各方持續(xù)探索優(yōu)化路徑

　　隨著《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見(jiàn)》等有關(guān)文件的進(jìn)一步落實(shí)和完善，在后續(xù)的財(cái)務(wù)報(bào)告中，越來(lái)越多的上市公司披露數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將成一景。

　　“目前，整個(gè)產(chǎn)業(yè)尚處于初期探索階段，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)入賬、法律合規(guī)、資產(chǎn)評(píng)估專業(yè)知識(shí)或難以滿足新的制度要求，因而對(duì)上市公司、會(huì)計(jì)師事務(wù)所、監(jiān)管層等都提出了更高要求?！睔W陽(yáng)日輝表示。

　　致同會(huì)計(jì)師事務(wù)所是首批數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”的參與方之一。致同咨詢信息科技咨詢服務(wù)全國(guó)主管合伙人錢芳利在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”過(guò)程中，企業(yè)和會(huì)計(jì)師均面臨諸多待解決的難題，主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、會(huì)計(jì)處理標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、技術(shù)支持和人才短缺等問(wèn)題。

　　例如，《證券日?qǐng)?bào)》記者在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，某上市公司在制表過(guò)程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)提取錯(cuò)誤，導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債表中其他項(xiàng)目下的數(shù)據(jù)誤入數(shù)據(jù)資產(chǎn)項(xiàng)下。目前，該公司已與監(jiān)管部門(mén)取得聯(lián)系，后續(xù)或會(huì)發(fā)布更正信息。

　　正因如此，為了后續(xù)更好地推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”工作，相關(guān)各方都應(yīng)在實(shí)踐中進(jìn)一步探索優(yōu)化實(shí)施路徑。在錢芳利看來(lái)，作為會(huì)計(jì)師事務(wù)所，在協(xié)助企業(yè)完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”過(guò)程中，不僅需要扮演技術(shù)性角色，如需要根據(jù)企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則相關(guān)規(guī)定，對(duì)數(shù)據(jù)資源相關(guān)交易和事項(xiàng)進(jìn)行會(huì)計(jì)確認(rèn)、計(jì)量，確保數(shù)據(jù)資源的價(jià)值得到合理反映，還包括戰(zhàn)略性角色和咨詢性角色，如幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)資源以實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)，以及最大化地釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。

　　對(duì)于企業(yè)而言，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)稅收籌劃與法律研究中心主任蔡昌對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者表示，可利用數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)來(lái)提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評(píng)估效率和準(zhǔn)確性，如使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來(lái)的潛在經(jīng)濟(jì)利益。同時(shí)，建立強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)治理框架，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，包括數(shù)據(jù)的采集、驗(yàn)證、存儲(chǔ)和訪問(wèn)控制等。此外，還要對(duì)關(guān)鍵員工進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和會(huì)計(jì)處理的培訓(xùn)，增強(qiáng)其對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)戰(zhàn)略價(jià)值和操作要求的理解。