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数据包括各类存储于企业的无序、有序的原始数据。这些数据经过有效的数据治理形成了三个层次的数据资源
1、数据资源
2、符合资产定义但尚不满足资产确认条件尚未“入表”的数据资源
3、符合资产定义且满足资产确认条件的数据资源体现为无形资产或存货。
从《企业数据资源相关会计处理暂行规定》来看上述第2类属于暂行规定适用范围内的额数资源纳入披露范畴。
按照会计的定义资产是指企业过去的交易或者事项形成的由企业拥有或有控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。只有符合过去交易的、企业控制的、预期能带来收益的方可确认为资产。入表数据资源识别的5大要素包括
1、属于数据资源
2、企业拥有或控制
3、过去的交易或事项
4、成本或价格能够可靠计量
5、预计能带来经济利益且经济利益很可能流入
基于此企业需要对已完成数据资源进行盘点梳理、需要对数据资源的权属合法性进行确认【合法性确权】、数据资源需要有明确的数据要素价值应用和实现场景、能够按照成本法要求准确归集和分配相应的相关成本。
因此暂定规定并没有改变会计准则一旦数据资源确认为资产则按准则规定就需要进行减值测试。而如何进行减值测试则是很考验财务核算和管理的能力与水平。从财务谨慎性角度来看宁可当期费用化也不希望资产化。
同时数据入表资产化对于企业来说短期内确实增加了企业的资产规模很可能通过资产量化做大资产规模从而开展质押融资等金融活动。但另一方面从会计核算角度出发资产是要摊销的从长远看在不考虑税收影响因素入表与否在资产完整摊销期内对企业损益无任何影响。因此数据资源入表更应该要的是数据资源创造价值。不创造价值的数据资产更存在计提减值的风险。
数据资源入表5大要义 备注本图来自KPMG2023全球数据资产大会。
二、数据资源入表的路径
1、合规与确权。
数据合规性指组织必须遵守的关于如何组织、管理和存储数据的规定。各行各业的企业都必须遵守数据合规标准以保证客户的个人身份信息和财务细节的机密性并防止他们的敏感数据落入坏人之手。
数据确权意为确定数据的权利属性主要指确定数据的权利主体和确定权利的内容。其包含两个层面第一是确定数据的权利主体第二是确定权利的内容。数据的特性是可复制性、非竞争性、非排他性、非耗竭性这就使得对于数据的取得和利用难以通过物理方式加以阻隔必须依靠对数据进行确权等法律手段否则很难保护相关主体的数据权益。“数据二十条”提出数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架实现了数据的权利化。
2、有效治理与管理。
无效、混乱的数据是无法成为数据资源的。数据需要通过合理的数据治理体系对元数据、数据进行治理并建立数据存储机制、数据开发管理体系、数据架构管理体系、数据安全管理机制、数据内控制度、数据服务管理体系达成数据资源盘点、数据质量提升、数据指标建立与持续优化、数据运营管理进而实现数据考核与评价体系。从而让数据资产入表成为可能。
3、预计经济利益的可行性分析
数据资源未来是否创造价值来自于数据资源的实际场景应用。诸如面向业务类场景多使用收益法、面向中后台管理类场景更多使用能力价值法、面向监管类场景多使用业务价值法、基础数据治理类场景更适合采用内置价值法。有了场景应用数据资源的价值评估才有基础方可通过收益法去评估评价数据资源未来可产生的价值。
一般情况下只有面向业务场景的才是符合资产定义且满足确认入表条件的数据资源而面向面向中后台管理类场景、面向监管类场景、基础数据治理类场景基本上无法量化价值更符合纳入可披露的数据资源范畴。
4、相关成本的合理归集与分摊
对于成本的计量与归集需要从数据最终应用场景出发由果溯因追踪具体业务场景所有的投入如项目建设直接成本、数据改造与治理直接成本、运维成本、存储成本、安全成本、服务成本、算力成本等等。以及通过合理的分配原则可以分摊分配的共同费用。
5、列报与披露
按暂行规定要求披露分强制披露和自愿披露两大类。对于强制披露暂行规定的披露颗粒度很高企业的核算与计量需要经得起审计推敲。因此数据资源入表不是显示数据资源价值的唯一途径合理披露可以让企业充分展示数据价值。
三、数据资源入表的持续价值管理
1、入表前的价值管理
需要对数据资源的全生命周期进行分析【尽管很难】包括需求分析、数据采集与甲供投入的人工成本、规划成本、存储成本等。然后对数据资产形成的起点进行判断识别数据资产并采用历史成本法入账确认。
2、入表后的价值管理
数据资源入表会形成存货、无形资产两大类。对于无形资产使用预计未来现金流量现值模型、公允价值模型进行评估对于存货更多采用市场销售价格模式进行计量与评估。价值管理模式上通常有重置成本法、市场法和收益法。因此数据资产生命周期的价值能否得到持续的发挥更多的取决于业务应用场景以及企业对业务场景的持续拓展与延伸。
四、数据资源入表总结
