一、數據資產有關12個熱點問題

Q1:企業究竟要不要重視數據資產？數據是什么？數據資產究竟是什么？

答案是肯定的，因為數據資產是未來的財富，也是企業競爭力之一。企業可以沒有土地資產，但不能沒有數據資產。數據是人類有史以來發現最神奇的生產要素，它具有越用越多、越用越好、越用越有價值的特點。數據資產是可被會計計量、能夠帶來價值的數據資源。

Q2:如果重視數據資產有什么好處，不重視又有哪些影響？

楊冰之董事長強調，重視數據資產好處多多，不僅可以使資產增值、業績增收。同時間接影響著企業創新能力、數字化水平、品牌聲譽、企業決策水平、協調能力、金融資本運作能力等假如不重視，將錯過機遇，也可能被淘汰。

Q3:哪種類型的企業最應該重視數據資產？

重視數據資產的企業應該具備以下特征：

??數據生產多(如生產性服務業：電力、交通、交易類等）；

??業務對數據依賴性高；

??數字化基礎好，數據人才多；

??創新意識強；

??愿意發展數據服務業；

??現處行業競爭激烈 ；

??數據對行業發展影響大；

??領導重視數據發展；

??行業已有成功案例的企業等。

Q4:需要哪些條件來構建自己的數據資產？

第一，有數據。要有好數據、有較強的數據管理能力，按照數據脫敏、數據合規、數據登記等步驟操作的企業；

第二，有團隊。有業務專業的團隊的企業；

第三，有工具。有支撐數據產品化工具的企業；

第四，最關鍵的是有變現能力。要有數據價值發揮能力。

Q5:企業如何來構建自己的數據資產？

在操作層面，企業構建數據資產通常會經過數據資產化就緒-入表-產品化及交易四步曲；做好數據資產總體規劃非常重要，需要企業領導牽頭，專業機構配合，形成專班，鎖定目標，流程化推進。

Q6:數據資產化有無風險？如有，如何控制？

楊冰之董事長指出，數據資產化固然具有風險，其風險主要來自以下四個方面：

第一，數據本身質量和數據供應能力；

第二，項目團隊實施能力；

第三，市場需求的確定性；

第四，法律法規和政策風險等。

如何控制風險需要做好以下準備工作：

第一，需要專業團隊做好數據治理工作；

第二，需要規范的項目管理流程；

第三，需要強化需求與應用場景分析；

第四，需要做好政策預測分析。

Q7:做數據資產入表，投資回報率是多少？如何計算？

這是關鍵問題，企業花多少錢，帶來多好的行業好的企業數據資產入表可以為企業帶來數倍乃至數十倍的回報。可以按照成本或預計收入來分析數據資產回報。以光大銀行三個計量模型為例進行講解。

Q8:我的企業數據產品能否賣出去？賣給誰？值多少錢？

楊冰之董事長指出，原則上所有數據都有價值，所有數據均可以銷售，亦可作為大模型的語料庫。但具體要看行業，因為行業的數據價值差異較大，數據本身的質量和顆粒度也影響著數據價值，如數據質量、成本、風險問題等。

Q9:企業數據資產入表對企業可能帶來哪些影響？

數據資產入表操作存在很多困難，環節很多、準備工作要充分、專業性非常強、不確定性強。其本身需要大量的數據和證據做支撐。整體來看，數據資產入表影響大且深遠，緣于其沖擊財富觀念，需要建立新價值體系，包括財稅政策可能都會發生變化等。數據資產入表是長期的事情，對企業的發展基礎和運作模式，以及關鍵評估體系都可能發生重大變化。

Q10:企業需要做數據資產化戰略規劃嗎？

針對這個問題，楊冰之董事長指出做數據資產化戰略規劃對于企業來說非常重要且非常必要。數據資產化項目具有高大新難全的特點，其專業性強，投入產出高，但風險也比較高。

Q11:選擇合作伙伴和服務機構的標準有哪些？

針對此問題，楊冰之董事長建議可參考主要標準——專業性（復合能力）、利益共享、合作的長期性。隨著服務商的加速成長，合作伙伴的案例和研究能力極為重要。

Q12：如何減少數據資產的泡沫性？

對于大家都在懷疑數據資產有沒有泡沫的問題，楊冰之董事長認為大家可以普遍懷疑，充分懷疑，持續懷疑，因為事實勝于雄辯，只有交易收益最具說服力。

二、數據資產化項目開展路徑

近來年隨著政策文件頻頻發布，從2019 年 11 月，黨的十九屆四中全會首次將數據作為新的生產要素開始；2022年出臺《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（“數據二十條”）；2023年7月，《中國人民銀行業務領域數據安全管理辦法（征求意見稿）》；8月財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的通知（財會〔2023〕11號）明確提出對數據資產進行會計確認、計量和報告。說明數據已成為國家戰略性資源，正在推動產業融合與創新，并催生出新場景、新業態、新模式。加之我國高度重視數據相關工作，將數據與土地、勞動力、資本、技術等并列為生產要素之一，大力發展以數據為關鍵要素的數字經濟。未來數據治理、確權及使用原則、公共數據授權運營、重點行業數據要素運營等方面有望迎來更多政策利好，數據要素產業進入加快發展期。

數據資產化是依托產業生態體系開展的復雜工程，國脈集團研究團隊近期梳理了數據產品描述字段多達130多個，項目總體規劃推進過程中需要做好六項基礎性工作以及四項經營性工作。

三、數據資產入表專項路徑設計

數據資產入表總體分為三個階段實現，包括數據質量評測、數據價值評估和會計列示披露。數據資產評估有六個核心指標，分別是質、量、變現能力、管理能力、運營能力以及產品化能力。

四、數據價值的實現之道

數據價值實現的關鍵是變現，第一，需要將成本中心變成利潤中心；第二，從輔助到關鍵，生產具體、可計量的價值；第三，一旦數據變成資產后，數據資產化實現數據變現的通道，數字化水平和數字化投入的重要標志。

除此之外，數據資產帶給企業價值與收益分析包括增加企業價值、創造數據收益，提升數字化管理能級、提升企業聲譽創造社會價值等。根據國脈集團最新研究發現，目前數據資產化的主要矛盾分析包括以下四個方面：

第一，供需失衡，應用不足，約束條件多。決策用數少。資產的主要特征：為變現創造條件，也為價值通用化形成基礎。價值通用化與個性化之間的矛盾。

第二，其他有形資產在貶值，數據資產在崛起是不是事實，是不是趨勢？數據資產是不是企業的核心競爭力。

第三，專門生產數據還是運營過程中自然產生的數據。

第四，開展數據資產化，需要哪些條件？

希望大家擁有最多、最好的數據，作為數據資產化專家，產業生態構建者，我們愿意與大家一道，為數據資產化賦能，提供一體化解決方案。