附:2023年数据资源入表白皮书下载:
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下载 《2023数据资源入表白皮书》
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下载 光大银行-《商业银行数据资产会计核算研究报告》
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下载 《商业银行数据资产估值白皮书》
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下载 上海银行《商业银行数据资产体系白皮书》
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下载 《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》
一、数据的价值
未经清洗加工的原始数据,存在冗余、无序等方面的缺陷,导致其应用价值有限,而经过脱敏、分类、清洗、建模分析等数据加工处理后形成的可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据,具备较高的应用价值。企业内部的数据标准化很重要了,对于轻资产的企业,如果通过合法合规的方式将数据资产确认入账,在后续的融资、并购等将发挥价值。
数据的价值在于与应用场景的结合,不同应用场景下,数据所贡献的经济价值有所不同。数据资产按照应用领域不同,可划分为交通数据、医疗数据、财经数据【包括投融资、财务、税务等大财经领域】、科研数据、社交数据、产业数据等等。
数据资产应用示例:
数据资产大类 | 数据资产子类 | 数据资产子类示例 |
财经数据 | 基本面数据 | 监管文件数据、商业报告数据等 |
市场数据 | 发票、交易量、税收、投融资量 | |
... ... | ||
电商数据 | 运营数据 | 流量、订单等 |
流量数据 | 流量规则、流量成本、会员数据等 | |
商品类数据 | 商品总数、品牌存量、上架数量等 | |
市场活动数据 | 新增访问量、新增注册数、ROI等 | |
风控数据 | 好评率、投诉率、退货率等 | |
市场竞争数据 | 市场占有率、交易额、活跃用户数据等 | |
... ... |
二、数据的价值的评估入账
数据资产价值评估方法,包括成本法、收益法和市场法三种基本方法。具体可以参阅《资产评估专家指引第9号-数据资产》。评估涉及数据质量维度评价指标,可以参考《数据质量评价指标(GB/T36344-2018 ICS 35.24.01)》为依据,从规范性、完整性、时效性、准确性、一致性、可访问性6个方面对数据质量进行评价。
通常情况下,数据成本包括:数据规划成本、数据获取成本和数据处理成本。
数据规划阶段的成本包括项目经费、市场调研费用、设计评估费、咨询费和数据规划相关的人工成本等等。【如果是企业,该阶段成本一般计入了当期损益中核算】。
数据获取阶段的成本与数据获取方式有关,包括内部生产运行过程中获取的数据、间接调研方式获取的数据,以及外购方式获取的数据。通过内部获取的数据,成本包括数据存储相关的硬件成本、能耗、运维费用、开发费用等等;通过间接调研方式获得的数据成本,包括人工、数据采集相关的网络费用、外包方的费用等等;通过外购方式获得的数据,成本包括数据采买相关成本。
数据处理阶段的成本与数据处理流程有关,包括数据核验、数据预处理和数据挖掘产生的各类费用支出。
如果有考虑数据资产评估,需要财务核算时做提前规划,或者财务需要能做到较细颗粒度的核算管理。毕竟相关成本是数据资产价值评估的基础之一。
三、数据入账的路径
针对数据资产【数据入表】事项,财务部门需要注意的事项主要有:
1、政策文件
(1)《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》也叫“数据二十条”
(2)《企业数据资源相关会计处理暂行规定》
(3)《会计准则》关于无形资产和存货的认定相关内容
(4)《数据安全法》
(5)《个人信息保护法》、《网络安全法》及行业相关管理规定
2、准备工作
大部分企业之前对于IT类的投入【非有形化】多是计入当期费用处理。因此需根据最新的准则规定对符合入表条件的数字资产予以准确识别,为数据资产核算做好保证。同时要严格按准则的规定准确核算费用化和资本化阶段的业务事项。此外,IT部门或其他数据管理部门需要做数据资源标准化及数据治理(主要是对数据资源进行分类、编码、说明以及数据治理相关工作,以免同类数据资源重复入表的风险。同时,标准化的数据资源也有利于管理,通过数据治理更好体现数据资源价值)、数据资源盘点(按照分类将所属的数据资源盘清的过程,该过程有利于盘清数据资源底数)、数据资源认定(根据盘点的结果确认为是企业数据资源)等工作,并形成支持财务核算的各类原始档案。
要实现数据资源入表,必须以管理会计思想为指导,以应用场景为依托,建立数据、模型、应用的三层架构的思维方式,通过数据治理,达到数据规范、质量可靠、及时全面、维度丰富、融会贯通、赋能决策的目标。
3、入表核算
(1)确认主要是确认作为资产的数据资源是计入无形资产还是存货?哪些可以入表、哪些无法入表?个人认为,除非是从事软件开发/定制服务的企业,尽量不确认为存货。
(2)财务核算只能采用成本计价法入表,需要按照数据资产采集、维护、管理等各项成本计入。
(3)对于入表核算的数据资产,需要IT部门进行风险评估,保证入表的数据资源是合规的。
备注:《暂行规定》是“明确企业数据资源适用于现行企业会计准则,不改变现行准则的会计确认计量要求”,并是对“现行企业会计准则体系下的细化规范,在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等相关准则是一致的,不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策”。
4、后续计量
对于计入无形资产/存货的数据资产,需要根据会计准则相关规定进行摊销、结转、减值测试等账务处理,确保数据资产核算准确合规。
5、收入核算
数据资产入账是要创造价值的,而价值的创造在于对数据资产的应用上,数据的价值在于与应用场景的结合。故而,对于入账的数据资产,需要有实现收益的可能。对于价值的创造,财务核算方面需按收入准则及相关准则规定予以计量。
6、数据资产的列报与披露
企业在编制资产负债表时,应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况,在“存货”项目下增设“其中:数据资源”项目或在“无形资产”项目下增设“其中:数据资源”项目;在“开发支出”项目下增设“其中:数据资源”项目。
采取“强制披露加自愿披露”方式,对企业财务报表具有重要影响的数据资源相关信息进行强制披露,同时对有利于增强企业财务报表可理解性的数据资源相关信息进行自愿性披露,进一步强化数据资源相关信息披露。
数据入表,将自2024年1月1日起施行,明确规定应当采用未来适用法。
其实,数据入表。对于中介机构【会计师事务所、评估师事务所】,关注的是资产价值如何评估、企业账务处理是否合规。对于企业而言,不仅仅关注账务处理如何操作,更重要的是改变企业管理层的观念:如何使得企业内部的业财信息,转变成可以创造价值的资产?