根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业的数据资源自2024年1月1日起可以确认为无形资产或存货，并在财务报表中体现其价值。针对数据资产入表，近期团队收到不少与之相关的咨询与提问，也于本周二晚上联合众华会计师事务所合伙人戴光宏进行了直播。为便于大家了解，我们将直播内容整理成文，以供企业在实施数据资产入表工作时参考。

数据资产入表指将适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源，在资产负债表相关科目进行列报和披露的行为。

企业内部使用的数据资源，无论是外部采买，还是自主研发产生的，能够满足会计准则当中形成无形资产的条件，就能够以“无形资产——数据资源”的方式入账。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，能够满足会计准则当中形成“存货”的条件，应当确认为存货。

故，可“入表”的数据资源至少应当具备以下特征：

a. 由采买、生产、建设行为或者其他交易事项形成的。

b. 由企业合法拥有或控制的。

c. 预期会给企业带来经济利益。

d. 成本或者价值能够可靠地计量。

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，“企业应当披露所有权或使用权受到限制的数据资源”，换言之，“拥有或控制”可解析为企业享有所有权，或者虽然不享有所有权，但该资源能被企业所控制。

即使《数据二十条》提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，但实践之中，因数据具备多重属性，同时被多个主体使用等性质，导致存在数据产权认定困难，我们建议进行数据来源合法性核查，包括授权链条的合法性、数据处理是否符合“合法、正当、必要”原则，以及厘清相关权利主体的法律关系。

如，企业如果是通过网络爬虫收集网络数据，则应综合判断其爬取范围、爬取手段、是否遵循目标网站规则和使用方式的正当性等因素，来确定数据获得的合法性；如果企业直接收集个人信息，则根据个人信息主体签订的授权书内容可以清楚地知悉个人信息主体授权其个人信息处理的目的、范围和方式，进而可以判断企业是否对相关数据权益“拥有或者控制”。

实务中，一般认为当经济利益流入企业的概率超过50%时，则符合“很可能”的标准。但是如何论证数据资源是否很可能给企业带来经济利益在特定情形下往往较为困难。

以无形资产为例，《无形资产准则》明确企业在判断无形资产产生的经济利益是否很可能流入时，应当对无形资产在预计使用寿命内可能存在的各种经济因素作出合理估计，并且应当有明确证据支持。

对于企业通过外购等方式取得的数据资源而言，一般认为双方基于合理商业理由和谈判协商的定价反映了双方对该数据资源未来经济利益的合理预期，在没有其他相反证据的情况下，可能相对容易举证能够为企业带来潜在的未来经济利益流入。

然而对于企业内部产生的数据资源而言，预计使用寿命等各种经济因素对数据资源是否很可能流入企业的影响很难有充分的证据支持。

对于确认为无形资产的数据资源而言，企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，以及直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出等。企业通过外购方式取得数据采集、标注、分析等数据相关服务支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、数据时效性、有关产品或技术迭代等因素。

而对于确认为存货的数据资源而言，企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。

和其他类型的资源相比，由于数据资源通常是伴随企业日常经营活动产生的，因此在数据资源相关成本归集与分摊过程中，往往难以对企业经营成本与数据资源研究开发成本进行明确区分，这也是当前实务中数据资源成本计量的难点。特别地，对于特定类型的数据资源，企业还需要根据市场环境、业务需求等因素对该等数据资源进行进一步加工处理和更新迭代，如何归集和分摊该等更新迭代过程中投入的成本也是企业需要解决的一个问题。

“无形资产”指的是：企业内部使用的数据资源，符合《企业会计准则第62号——无形资产》规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。

“存货”指的是：企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

常见的有如下类型：

a. 企业采取非法手段拥有或控制的，例如A公司通过B平台的服务器漏洞而抓取了位于B平台有价值的数据，并且出售至C公司；

b. 暂未挖掘出具体使用场景的数据：例如A公司通过其运营的平台B积累了系列数据，但A公司未对该等数据的应用方式与场景进行挖掘；

c. 数据成本难以可靠地计量：A公司通过其运营的平台B积累了系列数据，并且依托该等数据形成了数据产品，但由于内部治理架构薄弱，使得难以计量数据开发成本。

常规考量包括如下方面：

第一，数据合规治理方面，建立数据安全管理制度体系，以确保数据治理的有效性。

第二，数据资源盘点方面，数据资源盘点的完整性、及时性、有效性对于企业后续开展数据资源入表具有重要作用，因此企业应当结合数据来源、内部加工整理情况等进行系统性的盘点工作，通过技术措施和管理措施的落实以实现对于企业数据资源的整体掌控和动态跟踪，建立企业数据资源台账。

第三，数据产品合规方面，包括建立完善的授权链条，以确保数据来源的合规性。

第四，预期经济利益分析方面，企业应当建立相关的财务模型，选择恰当的成本核算方法，进行预期经济利益分析。

第五，数据资产入表方面，在资产负债表中对于数据资产予以列示与披露。

业务人员帮助编制数据资产清单，在IT人员和业务人员的陪同下，财务人员对数据资产的载体进行查验，检查其中的内容是否和清单一致。同时观察数据的生成时间，最近一次更新的时间，存放的条件是否安全，数据资产的内容是否完整、标准化、是否存在重复的情况。

虚拟道具和数据资产一样属于无形资产，二级科目不同，虚拟道具的二级科目是其他权益性无形资产。比特币就持有目的来考量，大部分情况下属于交易性金融资产。虚拟道具和比特币都属于数字资产。数字资产泛指所有以数字形式存在并可在互联网上交易转移的虚拟资产，包括加密货币、区块链代币、数字艺术品等。数据资产常见的类型主要有个人征信数据、工商数据、舆情数据、行情数据、公用事业类数据和投研类数据等。

根据暂行规定，数据资产均按照成本进行初始计量和后续计量，但在进行减值或跌价准备时，会涉及数据资源的相关评估，若评估发现减值，相关数据资产需要按减值后的净值进行记账。除此以外，发生的任何评估增值都不会进行账务上的调整。

数据资产入表是系统化工程，除了财务部门之外，还需要组织公司内部技术部门、业务部门、合规部门，以及联合外部律师、会计师等多家专业机构，如此才能实现数据资产的可靠合规入表。

数据资产评估和入表没有直接关系。初始成本计量是数据资产入表的基础，这个和数据评价的成本计量相关（可以识别开发支出的成本项，并给出其计量方法），与数据资产评估的成本法估值无关。

在披露的时候，针对入表数据资产价值存在严重偏离的情况，可以采用数据资产评估的方法，披露其市场相对公允价值，但同时应披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息，确保第三方估值的公允性。

数据交易和数据入表没有必然关系，数据产品合规评估之后，可以选择入表还是交易，入表后也可以选择是否交易，交易后也可以选择是否入表。

目前《暂行规定》有两个限制条件：第一，是2024年1月1日起才能够适用，不能够追溯调整。也就是说，以前已经形成的数据是不能够进行报表调整的，以前这些相关的成本已经费用化了，已经作为研发费用支出了，没有办法把已经影响了以前年度报表的这些费用减少掉，然后变成一个资产，或者说是以前这些开发过程当中形成的资产，没有办法进行追溯调整，调整成数据资产。第二，入表的数据资产一定是一个历史成本，也就是说企业花了多少钱就按多少钱来入账，不能够说是以评估值来入账的。

基于这两个限制条件，对于2024年之前的数据资产，大量的就已经被限制在这个资产确认之外了。但还有很小的一部分可以入表，就是现在还在研发当中的项目，比方说23年还在一个研究或者开发阶段，还没有形成资产，那么到了24年之后，研发完成了、项目结算了，那么这个项目所形成的资产是可以入表的。

根据《会计处理暂行规定》，能够被纳入财务报表的数据资产必须属于“企业合法拥有或控制的”，因此数据来源合法性核查是进行数据资产入表的前提条件。且根据我们与企业、大型会计师事务所、银行沟通的情况，如其为了法律风险防控，避免因数据处理违规，导致数据资产入表、银行授信出现重大“失误”，会要求在数据资产入表之前进行数据产品合规评估，数据产品合规评估具有必要性。

暂行规定适用于所有执行企业会计准则的企业和单位。暂行规定正式实施后，“数据资源是否入表”不再是部分企业内部管理视角的选择题，而是所有企业财务合规视角的必答题。正如企业不能完全不加以论证和分析，就简单将当期所有研发投入和生产投入全部费用化一样，暂行规定施行后，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源进行分类，并相应根据无形资产或者存货准则的要求对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。即使经判断暂不符合入表条件，暂行规定也引入了相关披露要求，例如，暂行规定要求企业应当披露计入当期损益的数据资源研究开发支出金额。因此，为了满足财务合规性要求，企业应尽快着手研究暂行规定，建立相应的财务管理和会计核算制度。

数据来源合法性是数据产品合规审查的重中之重。根据《会计处理暂行规定》，能够被纳入财务报表的数据资产必须属于“企业合法拥有或控制的”，因此数据来源合法性核查是进行数据资产入表的前提条件。不过，实践之中，关于数据来源合法性审查面临一些难点，这些难点来源于数据权属立法不明，数据本身特性（具有无形性、非消耗性等特点，能够同时被多个主体使用）等。在此背景下，我们基于场内外数据合规交易的经验，总结较为系统的数据来源合法性审查方式与思路。

目前，数据资产变现主要涉及以下几个途径：

a. 数据资产交易，最直接的变现途径

b. 数据资产入表入账，可以将其作为数据资源在财务报表当中体现

c. 数据资产出资增资，用于出资增资

d. 数据资产增信融资，数据可以作为资产抵押跟金融机构、小贷公司等进行融资变现

赋能数字化转型，提升企业估值；提升企业融资能力，从而获取更多的资金支持。

由兰迪律师事务所、合规社联合研发的《数据合规实战营》第三期“投融资视野下的数据合规”、第四期“数据产品交易与数据资产入表”将于本周末在兰迪大厦进行。这两期实战营将由兰迪数字经济法律服务团队陈梦园律师和熊雅洁律师参与主讲，此外，还有其他领域专家分享数据产品交易与数据资产入表的相关动态和经验，期待与您共同展望数据合规的未来！