1月1日，《企业数据资源会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）施行。 企业数据资产入表，迈出了从“0到1”的关键一步。
数据是数字化、智能化的“成果”，也是驱动数字化、智能化的“要素”。 数据资产纳入表中，意味着工业数字化迎来了新的机遇。
“入桌”改变企业商业模式
将数据资产纳入表中，不仅对内提高了数据的标准化和统一性，而且对外可以作为交易资产使用，成为确认权重、衡量企业资产和利润的重要指标。 在这个过程中，企业的业务机制或服务模式将发生转变，数据资产录入表不仅会倒逼企业释放数据能力，也会倒逼其数字化商业模式发生改变。
在中关村大数据产业联盟副秘书长闫阳看来，数据资产将接管土地金融，总规模达86万亿元，潜在市场高达60万亿元。 目前，在相关数据安全管理法规和规范的指导下，企业可以按照表编制、管理活动、资源分类、资源评估、使用寿命估算、重复销售、税务风险控制等“七步法”推进企业数据资源入驻。 然而数据资产录入不仅仅是一个财务部门的职责，更是一个系统化的项目它需要组织内部的信息和数字管理、财务管理、采购管理和人力资源管理等多个部门的协调，必要时还将在组织外的数据评估员、律师、会计师和审计师的帮助下提供多项专业服务。
在《暂行规定》出台之前，市场上的“数据资产”大多并不一定符合会计准则的资产确认条件，也就是说，不一定能“纳入表”。 在《暂行规定》出台后，更重要的是从能否纳入表中的角度来判断相关数据资源是否可以称为“数据资产”。
数据资产正式纳入表后，将给企业的资产规模、融资路径和盈利模式带来巨大变化。
一方面，表中包含的数据资产将直接增加企业的总资产，有利于充分展示企业的资产实力，提升企业的整体价值，对企业的并购或投资产生重大影响。 另一方面表中数据为账面资产提供了依据，企业可以利用数据资产进行抵押或优化，拓展融资渠道。 这缓解了过去无形且难以评估的数据资产带来的融资挑战。 此外，合理的核算还可以帮助企业设计可行的数据资产摊销机制，通过数据授权、共享等创新服务孵化新的收益**。
在业内人士看来，《暂行规定》标志着国家对数据资产经济价值的正式认可，为数据资产的发展提供了制度保障。 企业可以通过账簿对数据资产进行确认和披露，并对其进行更精准的评估和管理，这将有助于为相关监管部门完善数字经济治理体系、加强宏观管理提供会计信息支持，也为投资者和其他报表使用者了解企业数据资源的价值、提高决策效率提供有用的信息。
在人士看来，将数字资产纳入财务报表，对企业的负债、资产、损益表、现金流、信息披露、税务处理、内部控制等都有巨大影响。 他指出，在数字资产的确认和定价过程中，也会出现资产性质不明确、缺乏规范性、技术风险高、数字资产法律监管框架不完善、法律监管风险、市场波动性大、缺乏专业人才、数据隐私保护、交易效率低等问题。
他建议，为了解决这些挑战，企业需要具备强大的数字化能力和专业的财务团队，识别和计量数字资产，并在财务报表中适当披露数字资产相关信息，以满足会计准则和投资者的需求。 其次，企业需要建立完善的内控制度和数据安全保护机制，确保数字资产的安全和隐私保护。 此外，由于数字资产价值的高波动性，企业需要准确评估其价值。
“入桌”为工业企业数字化转型带来新机遇
随着数据资产入驻政策的实施，工业和制造业企业对数据要素的重视程度越来越高，这不仅有助于工业和制造业企业更好地挖掘和利用数据资产的价值，也为工业和制造业企业的数字化转型带来了一系列新的机遇。
* 财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场营销学会副会长欧阳日辉表示，在工业和制造业领域，数据的积累和收集与其他行业不同。 工厂、生产线等涉及一系列数据，企业可以根据生产、流通、消费、分销等环节的数据做出决策，对制造企业影响重大。 因此，数字资产对工业企业的影响非常重要。 它可以帮助企业优化财务管理，提高运营效率，降低成本，增加商机，促进创新，增强市场竞争力，优化资源配置，提高企业声誉和综合竞争力，发挥积极作用。
一些企业已开始进行有益的探索和成功实践。
用友精智工业大数据中心汇聚300万家工业企业数亿条数据，沉淀2926个产业机理模型。 其中，基于工业互联网识别大数据，可实现产业链上下游企业的智能互联互通; 基于设备故障大数据，帮助工程师快速定位故障原因，准确排除故障。 基于废钢分级大模型，可以帮助质检人员提高工作效率，降低生产成本; 基于安全行为识别大模型，帮助安全生产管理人员及时发现危险行为，实时预警，消除安全隐患。
鞍钢作为直营的大型国有企业，将数智化作为新一轮钢铁产业革命的核心竞争力，充分发挥海量数据、丰富应用场景的优势，持续推进数智化建设。 2024年6月，鞍钢股份开始开展数据治理和数据资产梳理工作。 为了流转数据，更好地利用数据价值，鞍钢从规划层面和方案实施层面，对五大类17项重点应用进行了分解。
数字化转型动力不足，企业释放数据能力
但目前，我国仍有大量工业企业缺乏数字化转型动力，仍处于信息化进程中，尚未形成数据体系或完整的数据战略来指导数据资产的产生。
在国际先进数据管理研究院主要负责人吴大友看来，工业企业的数字化转型不能只卖设备和工具。 工具或设备必须具备合法采集数据的能力，我们需要考虑远程数据联动，能够监控数据，监控设备的正常运行，能够提前发现设备可能出现的故障，实现“零故障”服务。
如今，越来越多的企业意识到，工业行业的数字化降本增效必然会走到瓶颈期，因为如果所有数字化转型的目标都是降本增效，成本就不可能归零，效益也不会无限扩大。 企业需要改变自己的业务机制或服务模式，而在这个过程中，数据资产的入表，实际上是在倒逼企业释放数据能力，同时也在倒逼数字化商业模式的改变。 企业数据资产将推动企业传统业务形态的升级，数据资产的沉淀最终会为用户创造实质性价值，从而产生有效力点。
用友网络数据服务专家张旭也认为，如果只是降本增效，“会有头”，但如果企业能为社会提供更好的商品和产品，未来还有很多地方可以期待。 他提到，用友的“工业大数据+AI”解决方案基于大数据技术和新一代AI技术，融入工业全生命周期业务场景，挖掘工业大数据的价值，帮助制造企业实现合理排产、优化配料、质量诊断、故障管理、安全预警、玩转数据资产等。 使生产更简单，质量更稳定，成本更低，决策更科学。
工业数据资源的开源设计非常有价值，如果大企业率先开源，再开源构建生态，将会有新的业务转型机会。 颜洋**，随着未来大模型、元宇宙和企业数据资产的进步，企业如果能抓住成长的机遇，或许会成为新的“独角兽”。
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