數據資產的確認及相應審計程序的改進

邱揚

【摘? 要】全球信息化進入全面滲透、跨界融合的新態勢，是否對大數據進行了高效的利用成為企業競爭的關鍵指標，數據本身的價值甚至可能超過其所反映的資產的價值?；谝陨犀F實情況，論文首先對數據資產進行了定義和定性，規定了一些其脫胎于大數據而又因資產特性而獨有的特征，方便對數據資產進行初步的識別和判定，以便于下一步工作的開展，進而探討了數據資產本身存在的風險和企業處理數據全流程的失誤所帶來的多個管理漏洞和審計難點，并對以上問題提出了解決的設想和建議。

【Abstract】As global informatization enters a new trend of comprehensive penetration and cross-border integration， whether big data is used efficiently becomes a key indicator of enterprise competition， and the value of data itself may even exceed the value of assets reflected by it. Based on the above reality， the paper firstly defines and qualifies data assets， and defines some unique characteristics derived from big data due to the characteristics of assets， so as to facilitate the preliminary identification and judgment of data assets， so as to facilitate the development of the next step. Furthermore， this paper discusses the risks of data assets and many management loopholes and audit difficulties caused by the errors in the whole process of data processing， and puts forward some suggestions to solve the above problems.

【關鍵詞】數據資產;大數據;審計

【Keywords】data assets; big data; audit

【中圖分類號】F275? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）11-0155-03

1 數據資產的定義及確認

1.1 定義

大數據時代已到來，數字資源越來越成為企業經營的基本生產要素，成為決定企業發展方向的指明路標。而如何將數據資料轉化為數據資源，進而加工為數據資產，以期更為高效地管理和運用，從而真正發揮其潛在價值和超額效益，還需要從正確認識數據資產開始。

我國財政部修正的《企業會計準則——基本準則》中明確規定：資產是由企業過去的交易或事項形成的、企業擁有或控制的、預期會為企業帶來經濟利益的資源。該準則從經濟和法律2個方面對資產進行了準確的刻畫，強調了其可營利性和控制權的問題。

高偉于《數據資產管理》一書中指出：數據資產是企業及組織擁有或控制，能給企業及組織帶來未來經濟利益的數據資源;李如在《對大數據資產確認與計量問題的研究》一文中認為數據資產是企業及組織在運營活動中產生或從外部渠道獲取，具有擁有權或控制權，經過加工整理后，能夠真實、客觀地反映某一事項的情況，并能為企業帶來預計經濟利益的數據資源;張弛描述數據資產（Data assets）為企業在生產經營管理活動中形成的、可擁有或可控制其產生及應用全過程的、可量化的、預期能給企業帶來經濟效益的數據。

數據資產可概括為在企業生產經營活動中產生的或通過其他渠道獲得的，擁有使用權或控制權的，能夠預期給企業帶來經濟利益的數據資源。

1.2 確認

由以上定義，可得數據資產的確認需要如下2個關鍵點：第一，與該資源有關的經濟利益很可能流入企業。正確地運用數據，對企業自身的生產循環、管理流程進行優化升級，可以有效地降低企業的成本和風險，提高企業的盈利能力和水平。此外，數據資產本身就具有可交易性，通過出售數據所獲得的利潤也屬于有關的經濟利益。第二，該數據資產的成本和價值可以被可靠計量：數據資產為企業帶來的業務增值作用難以量化，價值內涵不能充分體現，現有的資產價值分析方法難以全面、客觀量化數據資產的價值，對其成本和價值的斷定主要來自于企業自身特性，相關人士的職業判斷和社會上的廣泛認同，因而存在較大的風險。

2 數據資產的特點

2.1 開發難度大且成本高昂

數據資料無處不在，小到企業的每日監控錄像，大到年度財務報表，但如何對大規模的數據資料進行脫敏、除雜、提純等操作，將非結構化的音頻、圖像等高密度數據轉化為結構化的高質量數據資源，并從數據資源中找出對企業有益的組成部分并加以善用，對大部分在數據資產運用方面仍未形成規模效益的企業來說，仍是個技術難度大且耗費成本高的問題。

2.2 法律上的所有權難以界定

除了應該符合財務部的相關規定外，數據資產還存在其特殊之處，即數據資產不再強調由企業所有，這是因為數據除了由企業自行產生，還可能來自于與供貨商和客戶的交互行為。大數據不是一般財產的課題，要等待專門法律賦予壟斷權，所以本文中僅強調其使用和控制。

2.3 具有很強的時效性

數據資產的流動性極強，且要求企業能夠合理且準確地把握其所處的經濟效益區間，并于正確的時機加以運用。有些數據資產一旦不能即刻使用，就會“腐爛變質”，失去價值，如今日的股價，而掌握某些數據資產所帶來的收益則隨著時間的推移不斷遞增，如多年的財務報告更能幫助決策者判斷企業的運營方向是否合理，更有利于對未來的規劃。

3 數據資產審計需要幫助企業解決的問題

3.1 數據本身低質量帶來的風險

大數據要求對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，現代企業的競爭，也不斷轉化為所擁有的信息量之間的競爭。而若數據質量低下，不堪為用，就會給企業的整個運營過程造成巨大的阻礙。而數據具體的質量要求與相應風險，論文將其分為如下3點：

第一，數據真實性，它是數據資產能給企業帶來相關收益的重要基礎。目前，許多企業關于數據資產管理的內控措施尚不完善，重視性不高，數據難免出現遺漏錯位等錯誤，根本上阻礙了數據的有效利用，這就使真實性審計成為開展其他審計活動的必要前提。第二，數據有效性，它是數據成為企業資產的必要條件。即使企業庫中或云端儲存的資源都有跡可循、真實可靠，但如果數據冗雜無用或是意義頗豐，卻在實際使用中與企業目標南轅北轍，浪費企業資金，增加企業的倉儲、管理和維護成本。第三，數據安全性，保障數據安全，合法使用數據，是企業獲取數據時代紅利、把握競爭方向的重要保障，而諸如Facebook的“泄露門”事件，不僅會使企業數據資產迅速貶值，所投入的相關資金變為沉沒成本，更會導致公司外在形象受損，喪失市場聲譽及顧客信任度。

3.2 流程管控不當造成的額外損失

數據雖然不會變質也不會消失，但其所蘊含的商業價值卻會隨著企業的加工手段和處理方式而發生質的變化，若企業缺乏針對大量數據流的方法，僅將數據無序存放，就無從談起數據資產。但是數據過度加工，導致潛在價值流失、耗費成本過高，也會造成大量的資源浪費。

此外，不少企業還未在大數據時代中轉換思維，停留在“儲存數據”這一環節，缺乏對數據的后續把控、分析和利用，或是各個部門各自為政、信息重復收集卻不使用，也需要審計倒逼其發展，盤活數據的價值。

3.3 處理效率低下引起的資產貶值

綜合上述情況，我們假設數據本身質量已符合企業經營要求，相關流程設計得當并與企業目標嵌合。但若是人浮于事，程序設置了卻不予執行，或是面對瞬息萬變的現實情況不能及時變通，使已產生的資產不能投入使用，也會浪費經濟資源，虛增企業經濟實力。

4 針對數據資產的審計改進手段

4.1 應對數據風險

4.1.1 確認企業數據真實性

數據真實，要求數據能夠追根溯源、有據可依。審計人員經由建立企業的業務循環，自下而上尋找數據對應的交易與事項，這是審計的基本功，在此不再贅述。需要注意的是，審計邁入信息化時代，要求審計人員更好地統籌信息數據和審計活動，運用應用控制中的各項手段，結合企業的規模和特點和先進的科學技術對數據產生、存儲、運輸及運用的全過程進行監督、記錄和調查，實現信息化審計的全流程跟蹤。

4.1.2 明確企業數據有效性

有效性作為一個相對概念，需要與企業的戰略目標相嵌套，同企業的主營活動相吻合，必要時可通過溝通詢問企業對于數據應用的長期規劃，了解企業管理層及治理層在整體環境方面對于大數據的應對策略，并觀察企業利用該數據是否一定程度上脫離了粗放型積累模式，實施了實際的有效加工并摒棄了無效的干擾信息，在經濟領域具體可以表現為特定成本的下降或是某項收益的增加超過為收集、儲藏及加工數據所上升的成本。審計人員同樣也要改變固有思維，變因果視角為相關視角，對企業數據應用所帶來的利弊能做到有所了解、合理推測。

4.1.3 判斷企業數據安全性

數據安全主要有2個層次：一是數據本身的安全，是指采用現代密碼算法對數據進行主動保護，如數據保密、數據完整性、雙向身份認證等;二是數據防護的安全，是指采用現代信息存儲手段對數據進行主動防護。監控企業數據的安全性，需要以生命周期審計為手段，密切關注關鍵信息基礎設施安全機制的建立與維護，并與上文對于數據性質的2點要求相結合。針對數據泄露頻發、個人隱私暴露、企業商業利益受損的情況，在實際操作過程中，審計人員應通過明確企業已有的相關風險防控手段，對其有效性和執行程度分別通過職業判斷和實質性程序，進行打分和權重分攤，以便于綜合評估，并瀏覽數據日志等相關記錄，考慮該企業的數據處置規范化水平和自動化程度，防止人工操作的隨意性和未知性。同時，檢測有無防火墻和電腦病毒防護措施，是否可以預防黑客的侵入和數據的泄露。

4.2 監督數據管控

4.2.1 收集數據資料階段

企業所擁有的來自各個部門和渠道的數據資料，通常價值和品質參差不齊、重點和結構各不相同，此時應根據其戰略目標，進行有舍得的決策，保證數據的質量。例如，工業企業專門通過物聯網等技術，及時抓取異常信息，對生產本身進行異常監控，優化生產全流程;餐飲行業收集利用過往數據推測今日預計銷量，滿足高峰時期的出品需求，提高客戶滿意度。

審計人員應檢查企業針對同一業務下的數據，有無統一的采集策略，避免重復收集造成成本虛高，同時保證在主動收集過程中有一定的校驗和排除措施，在匯入時能設置數據修復項目，將數據結構或表述調整為標準狀態，從源頭上保證數據的真實性和有效性。此外，審計人員要特別關注數據來源的合法性和合規性，避免侵犯其他個體的合法權益。最后，數據收集還需要關注其時效性，即企業使用的數據清洗工具能否保證數據在收集之后仍處于時效期內。

4.2.2 儲存數據資源階段

在將初步加工后的數據資源放入企業的數據庫后，應從儲存時間、儲存地點、監控策略等考慮如下幾點：數據存儲的時間長短既要取決于企業的內部需要，又會受限于企業的技術水平、成本效益及法律規定。數據應盡量存儲在企業的公用平臺上，并保存數據訪問和更改的歷史數據，做到“一次存儲，多次使用，次次記錄”，同時，應盡量控制企業的在線數據規模，及時更替冗雜數據，提高查閱效率。

審計人員應嘗試有目的地取閱企業存放的數據，觀察反應速度，評估提取的數據的質量，注意有無調取和查看記錄，同時也要確保企業能夠規避儲存數據中的違法違規風險，及時更新、替換風險大或效益低的數據。

4.2.3 分析及處理數據資產階段

數據本身不是資產，只有那些結構合理、關聯性強、合法合規、能夠給企業帶來預期經濟利益和商業價值的數據才能被稱為資產。審計人員確認企業收集的初始數據是否擁有該特性，就需要再次結合企業的總體目標和經營特點，對分析和處理數據資產階段進行重點調查。而具體工作如何展開，應當從如下3個角度來考量：

第一，是否針對數據資產有明確的戰略綱領。運用數據資產，需要企業投以前瞻性的目光，結合國家宏觀政策局勢同自身微觀獨特環境，并把運用數據作為新的內生動力。審計人員還要判斷該公司的戰略規劃是否達成了以上要求，如已經擁有較多具體客戶和宏觀政策數據的商業銀行，就應當選擇盤活數據資產，建立以其為依托的金融產業鏈體系，而非一味擴張數據收集規?；蚯?，從而增加了不必要的累贅。同時，審計人員通過詢問治理層與高級管理層對于利用數據的安排與籌劃，查閱相應的公司章程和會議紀要，判斷對于數據重要性的意識是否自上而下貫徹企業。第二，是否已經完成了針對數據運用的基礎設施建設。思想有了，還必須要落實到行動。在這一步中，審計人員應關注為使用數據資產，企業是否設立相應的部門，培養了專業的人才;是否有相應的程序或者流程，可以增強數據資產的可用性，如數據可視化、共享數據平臺;企業如何傳遞數據資產，是否做到了扁平化管理，傳遞效率和準確性是高還是低，數據提供呈現了倒金字塔結構，底層則幾乎不能得到有效的數據支持。只有當數據在企業實現了民主化流通，各個部門各個職位各取所需、各司其職，才能發揮其真正價值。第三，是否能由數據化運營向運營數據轉變。數據化運營是指利用數據，通過改進企業運營管理等，為企業本身牟利，而數據資產不僅僅屬于企業內部，它具有一定的交互性和共享性，其定價也要到市場上去完成，因而也需要企業轉變視角態度，由“如何運用數據助長企業發展”到“如何實現數據資產本身的發展”，讓數據資產符合企業特殊需求，又在面對社會需要更標準、更好用;落實到審計工作中，要查看企業針對業務經營環節中收集而來的信息，能否由標準化的脫敏、除雜和清洗使使用風險大大降低;提高數據的共享性，查看數據傳遞記錄來確認數據資產已實現了各部門、各企業集團內部成員乃至企業間的交換、交易同合作。

4.3 評測轉化效率

大數據預測不再看重數據的準確性而在于海量數據（大數據時代），個人的精力有限，而數據的實時變化卻是無窮無盡的，因而需要相應的處理程序。故審計人員在對數據資產從多個標準、整個周期予以考核后，還需要二次全面評估其效率性，對整個流程進行串聯，觀察企業從獲取、轉化到最終投入使用的各個環節中，是否有著明確的操作章程，是否能夠及時貫徹執行并合理配置，是否有足夠的靈活度來應對突發狀況，要求該項資產能夠安全地、高效地給企業帶來預期中的收益。

5 結語

本文通過引入數據資產的概念，針對其特性提出了一些問題，進而提出改進數據資產審計的手段，其中特別要注意的是對數據資產的轉化流程的全程把控，同時要注意防范風險、提高效率。

數據資產數據時代已然來臨，新的風口已經產生，而不少企業仍處于傳統的數據儲藏階段，或是對數據資產仍處于一個霧中看花、朦朦朧朧的境地?！罢胬碓奖嬖矫鳌保Y產越審越清，有了社會審計和公司自身的合力，數據資產必將為企業自身的良性發展乃至全社會的進步創造機會、提供價值。

【參考文獻】

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【5】大數據戰略重點實驗室.數化萬物：2018中國國際大數據產業博覽會全記錄[M].北京：當代中國出版社，2018.