企業數據資產的相關問題探究

摘要：隨著信息技術的飛速發展，數據已成為企業寶貴的資產之一，其管理和會計處理問題也越來越受到關注。數據資產的非物質性、可復制性、動態性使其成為一種特殊的資源，為企業決策支持、市場競爭優勢的獲取、新商業機會的發現提供了重要價值，但數據資產管理過程中也出現了包括價值評估的復雜性、會計準則的不完善、數據歸屬權的界定困難以及從業人員能力的不足等一系列問題。針對這些問題，建議及時建立數據資產評估標準、完善相關制度、明確數據歸屬權、提高從業人員能力等，以便實現數據資產價值的充分發揮。

關鍵詞：企業；數據資產；價值

21世紀是信息爆炸的時代，數據逐漸成為企業競爭中的關鍵資源，國家層面對數據資產的管理和利用也提出了明確的指導和要求，標志著數據資產管理進入了一個新的發展階段，也進一步凸顯了對企業數據資產會計處理問題研究的迫切需求。數據資產作為一種新型的無形資產，其價值的評估和會計處理方式與傳統資產存在本質的不同，給會計領域帶來了新的挑戰，尤其是在全球經濟數字化轉型的背景下，如何解決這些問題，成為業界十分關注的課題。因此，探討企業數據資產的會計處理問題，不但是適應數字經濟發展趨勢的需要，也是提高企業數據管理水平和會計信息質量的重要途徑。

一、企業數據資產的特點

（一）非物質性

企業數據資產的非物質性是其最顯著的特征之一，深刻影響數據資產的管理、評估，及其在企業戰略中的運用。數據資產與傳統的物質資產不同，不存在于任何物理形態中，是以數字信息的形式存在，并通過信息技術的手段進行收集、存儲、處理，這種非物質性質意味著數據資產不受物理空間的限制，可以在全球范圍內瞬時傳播和復制。數據資產的非物質性還表現在其價值的抽象性上。數據資產不同于土地和機器等物質資產，價值可以通過市場交易直接體現，它的價值往往隱藏在數據分析和應用的潛力中，要求企業不但要掌握數據收集和存儲的技術，還要具備將數據轉化為決策支持和戰略規劃的能力。此外，數據資產的非物質性還意味著易受到外部攻擊，從而難以保護。數據資產與物質資產不同的是數據的泄露、濫用、容易丟失會導致不可逆轉的損失，尤其是在涉及敏感信息和個人隱私的情況下。同時，非物質性還加大了數據資產歸屬權的界定難度。數據資產往往是通過多方的共同努力產生的，如何界定和保護數據產權成為一個復雜的法律和管理問題，很難精確界定出對其的歸屬權。

（二）可復制性

企業數據資產還具有可復制性的特點，這個特點為數據的分布式存儲、快速共享、高效利用提供了可能，可以在不降低原有價值的前提下進行無限復制，這一點在數字經濟時代尤為重要。由此可見，一旦數據被創建或收集，就可以以極低的成本被復制并傳輸到世界任何角落，為企業開拓新市場、優化運營流程、提升客戶服務體驗提供了極大的靈活性。此外，數據資產的可復制性也為自身的價值增值提供了基礎。在數字化時代，數據本身成為一種可以被多次利用和開發出多種用途的資源，一個數據集可以支持多個業務場景，直接提高了企業的創新能力和業務多樣性，從而為企業創造新的增長點。但是，數據資產的可復制性也帶來了管理上的挑戰。一是數據的無限復制和分布式存儲增加了數據治理的復雜性，企業需要保證數據的一致性和準確性，防止錯誤或過時的數據被重復利用。二是數據的易復制性也增加了數據安全和知識產權保護的難度。數據一旦被未經授權的第三方復制，會導致商業機密泄露或侵犯個人隱私，給企業帶來法律風險和品牌聲譽損害。

（三）動態性

企業數據資產所固有的動態性是其區別于其他類型資產的顯著特點，體現了數據資產價值和用途隨時間、技術進步、業務應用場景的變化而持續演變的特性。數據資產的動態性來源于數據本身在不斷增長和更新中的活躍特征和數據分析技術和應用領域的快速發展，不但為企業帶來了靈活適應市場變化的能力，也有利于提高企業在數據管理和利用方面的持續創新能力。數據資產的動態性表現在其內容的實時更新和增長上。隨著企業運營的進行，新的交易發生，客戶互動產生，社會媒體反饋匯集，企業內外部環境持續生成新的數據，而數據的實時性和累積性要求企業具備高效的數據處理和分析能力，以便及時捕捉到市場變化和業務機會。此外，數據資產的動態性還體現在技術進步對數據價值的影響上。隨著大數據分析、人工智能、機器學習等技術的發展，數據資產的處理和分析方法不斷革新，讓原本未被充分利用的數據變得有價值，甚至能創造出新的業務模式和收入流。但是，數據資產的動態性也給企業的數據管理帶來了挑戰。為此，企業需要建立靈活且高效的數據管理系統，以適應數據快速變化的特性，做好對數據的收集、存儲、處理，還要保證數據安全。

二、企業數據資產的重要性

（一）幫助企業做出更準確的決策

企業在當下的商業環境中，面臨著前所未有的競爭壓力，決策的過程不但要快速，還要精準，為了實現這一目標，數據資產的作用就變得尤為重要。首先，數據資產可以通過提供實時且全面的信息來支持企業做出更為準確的決策。企業利用數據資產，能深入了解市場趨勢、客戶需求、競爭對手狀況、內部運營效率，從而在眾多決策選項中選擇最佳方案，實現科學化的決策。其次，企業數據資產通過收集和分析各種數據，可以揭示消費者的行為模式、市場的潛在需求以及產品或服務的未來發展方向，為自身制定市場策略、優化產品設計、提升客戶服務體驗提供堅實的依據。最后，企業數據資產的分析結果還能預測未來趨勢。企業數據資產管理過程中，通過對大量數據的深度挖掘和智能分析可以預見市場變化，并根據這些變化及時加以調整，從而最大限度減少因市場預測不準確而導致的損失。

（二）幫助企業獲得市場競爭優勢

企業在激烈的市場競爭中，如何保證自身的競爭地位，并不斷提高自身的市場影響力，是一項長期且復雜的任務，而數據資產的有效利用為企業實現這一目標提供了可能，將有利于企業在競爭中占據有利位置。企業通過深度挖掘和分析數據資產，能獲得關于市場趨勢、消費者偏好、競爭對手行為等方面的信息，基于這些信息，企業可以對市場進行更為全面的分析，從而提高自身的市場競爭優勢。首先，數據資產使企業能更好地理解客戶的需求和行為模式，并通過這些洞察，設計出更符合市場需求的產品和服務，提升用戶滿意度和忠誠度，從而做出有針對性的市場策略，提高市場競爭力。其次，企業利用數據資產，可以精確識別目標客戶群體，定制個性化的營銷信息，通過合適的渠道在合適的時間點傳送給潛在客戶，從而大幅提升營銷活動的轉化率和ROI，提高自身的市場占有率。最后，數據資產還能夠為企業提供競爭情報，幫助企業了解行業內的最新動態和競爭對手的情況。企業數據資產通過對競爭對手的數據分析，可以發現他們的優勢和弱點，從而制定出有效的競爭對策，甚至發現新的市場機會，這種基于數據的競爭分析，使企業能快速響應市場變化，保持自身的競爭力。

（三）有利于企業發現新的商業機會

企業數據資產在揭示未被挖掘的商業機會方面發揮著至關重要的作用。首先，企業利用數據資產，可以對大量的消費者數據進行收集和分析，得出消費者的潛在興趣，而這些信息為企業提供了定制化產品和服務的機會，使其能更精準地滿足目標客戶群的特定需求，從而將新的商機轉換為價值。其次，企業數據資產還能識別新興的市場趨勢和行業變革的早期信號。數據資產通過對行業數據、競爭對手活動、市場報告等的分析，可以提前感知到市場的變化，從而率先進入新興市場或調整自身的業務戰略以適應行業變革。同時，企業的這種基于數據的前瞻性決策能把握市場先機，并利用新興市場帶來的增長機會，可以為企業創造更多的利潤。最后，數據資產還為企業提供了跨界創新的機會。在數字化時代，數據的邊界越來越模糊，企業通過對不同行業和領域數據的整合分析，可以發現跨界合作的機會，創造出新的產品和服務，不但能為企業帶來新的收入來源，還能提高企業的品牌影響力。

三、企業數據資產管理中存在的問題

（一）價值評估難

企業數據資產管理中的一個核心問題是價值評估難。首先，數據準確性、完整性、時效性和唯一性等因素都直接影響到數據的實用價值，但在實際操作中，評估這些因素往往缺少客觀的標準和量化的方法，從而導致數據資產價值難以準確衡量。其次，價值評估難也與使用環境和應用場景有關。相同的數據集在不同的業務場景中發揮著完全不同的價值，這種情景依賴性使得在缺少具體應用前提的情況下對數據資產進行普遍性評估變得復雜。同時，隨著技術進步和市場需求的變化，數據資產的潛在價值也在不斷波動，從而增加了評估的不確定性。再次，數據資產的收益可以來源于直接的產品或服務銷售，也可以來源于通過數據分析獲得的業務洞察和決策優化，這些間接收益的評估需要復雜的模型和假設，而這些模型和假設本身的不確定性又進一步增加了評估難度。最后，缺乏統一的評估框架和標準是造成數據資產價值評估難的另一個重要原因。目前，企業在評估數據資產價值時往往采用自行開發的方法，或者依據經驗進行估算，這類做法缺少可比性和普遍性，導致不同企業之間的數據資產價值難以進行有效比較。

（二）相關制度不完善

企業數據資產管理中存在制度不完善的問題。一方面，數據資產的后續計量和減值測試還缺少具體的操作指南。雖然《企業數據資源相關會計處理暫行規定》明確了數據資源按照無形資產或存貨進行處理，但傳統資產的后續計量通常依賴于公允價值或可變現凈值等較為明確的指標，對于數據資產而言由于其價值的不確定性和應用場景的多樣性，很難找到類似的量化指標進行準確的后續計量或減值測試。另一方面，數據治理和數據隱私保護法規缺失或滯后。隨著數據量的爆炸式增長以及數據應用范圍的不斷擴大，企業對數據的收集、存儲、處理和分析活動越來越頻繁。然而，關于數據治理的法規往往沒有跟上這一發展的步伐，導致在數據管理過程中存在法律和道德風險。

（三）歸屬權界定模糊

在企業數據資產管理中，歸屬權的界定模糊是一個普遍存在的問題。首先，數據的來源多樣化導致歸屬權難以劃分。企業在運營過程中收集和生成的數據通常來自多個渠道，這些數據的產權歸屬于企業、個人用戶、合作伙伴還是第三方，往往缺少清晰的界定，尤其是在合作項目中多方共同貢獻和使用數據，如何判定各自的數據貢獻和所有權成為復雜的問題。其次，數據經過處理和分析后產生的派生數據的歸屬權也同樣模糊。數據在被分析和處理過程中往往會產生新的價值和形態，這些派生數據的歸屬權是否仍舊歸原數據提供方所有或是歸數據處理方所有，亦或是共同擁有，目前還沒有統一的規范和標準進行明確劃分。再次，國際化經營增加了數據歸屬權的復雜性。隨著企業業務的全球化擴展，數據跨境流動成為常態，不同國家和地區對數據保護和所有權有著不同的法律法規，導致企業在跨境處理數據時面臨著額外的法律風險和合規挑戰，尤其是在數據涉及個人隱私和敏感信息時，歸屬權的界定更加敏感和復雜。最后，技術快速發展下的數據歸屬權爭議也日益增多。隨著云計算、大數據分析、人工智能等技術的應用，數據的存儲、處理、分析方式日趨復雜，數據資產的控制權和使用權變得更加模糊，如何在技術層面上落實數據歸屬權的明確，保護數據資產的法律權益，成為一個亟待解決的問題。

（四）從業人員能力不足

在企業數據資產管理中，從業人員能力不足逐漸成為一個突出問題，直接影響到數據資產的有效管理和價值實現。首先，對于數據資產的會計處理，需要專業的知識和技能進行準確的識別、計量、報告，但當前很多企業的財務和會計人員對于如何處理數據資產缺乏足夠的理解和技能，他們熟悉傳統的有形資產和無形資產的會計處理方法，但面對數據資產這種新型資產，如何進行有效的價值評估、會計確認和財務報告，卻缺少明確的操作指南和實踐經驗。其次，數據資產的管理不僅涉及會計和財務領域，還涉及數據科學、信息技術等多個領域的知識。從業人員在數據分析、數據安全、數據治理等方面的能力不足，限制了其在數據資產管理上的深度和廣度。同時，數據分析能力的不足還影響了企業從大量數據中提取有價值信息的能力，導致數據資產面臨泄露和濫用的風險。再次，隨著數字化轉型的加速，企業對數據資產管理的需求日益增長，要求從業人員不但要具備跨領域的知識和技能，還要具備持續學習的能力，以及適應新技術的能力，但很多企業在人才培養和技能提升上的投入不足，導致從業人員在面對快速變化的數據管理環境時，難以有效應對。最后，數據資產管理的跨部門性質要求從業人員具有良好的溝通和協作能力，以促進不同部門間的信息共享和資源整合，但部分企業中部門間信息孤島和協作障礙仍然普遍存在，從業人員的跨部門協作能力不足，從而影響了數據資產管理的效率和效果。

四、企業數據資產相關問題的優化建議

（一）建立數據資產評估標準

為解決企業數據資產的價值評估難題，建立一套完整的數據資產評估標準顯得尤為關鍵，實施這一策略，首要任務是構建一個綜合性的評估框架。首先，企業需要對數據資產進行分類，并按照數據的來源、類型、用途和產生的價值等維度進行，同時針對不同類別的數據資產，制定相應的評估方法。其次，企業一定要建立專門的數據資產評估小組。為此，企業需要保證數據資產評估小組由財務、評估、數據科學等多領域的專家組成，負責制定和執行數據資產的評估標準，還需要定期對數據資產的價值進行更新和復審，以反映數據資產隨時間變化的價值波動。再次，企業要重視與外部專家和機構的合作。為此，企業可以通過多參考國際上最佳實踐的方式，來持續完善數據資產評估的方法，并通過參與行業協會和專業機構舉辦的研討會等方式，來了解數據資產評估領域最新的發展趨勢和最新的技術，這樣才可以通過利用這些最新的技術來建立科學的資產評估標準，從而保證數據資產評估標的質量。

（二）完善相關制度

首先，企業需要參照國內外最新的有關數據管理的法規，來完善數據管理制度，明確數據資產的處理方法，包括資產識別、初步計量、后續計量、減值測試以及披露要求等，以便保證企業的數據管理制度與時俱進。同時，企業在修訂制度的過程中，要重點關注數據資產的生命周期管理、價值評估方法、風險控制機制等關鍵問題。其次，企業在制定相關制度時需要建立一個跨學科的專家工作組，工作組要包括財務、信息技術、法律和數據科學等領域的專家，以便保證新準則在涵蓋數據資產會計處理的同時，也考慮到技術實現的可行性、法律合規性及數據科學的最新進展。最后，現階段，國與國之間無論是在經濟、外交、人才等多個方面的聯系和交流在持續加強。在這樣的大背景下，國內企業，即便不是跨國企業，也要在合適的機會下多與外部進行交流和合作，這樣不僅能保證相關制度的實用性和有效性，也可以為發展國際化戰略打下堅實的基礎。

（三）明確數據歸屬權

首先，建立明確的數據歸屬權原則是基礎。為此，企業在數據生成或收集之初，就要通過法律合同和協議等明確記錄數據的產權歸屬，并保證文檔中詳細規定數據的使用權、訪問權、控制權等方面的權利和義務，從而為數據資產的合法管理提供法律依據。其次，加強數據管理體系的建設也是關鍵。企業要建立一套完善的數據管理體系。為此，企業要通過對數據進行有效的管理和監控，并在數據資產的整個生命周期內保持其歸屬權的明確性，還要保證體系可以融入企業的整體數據治理架構中，與數據安全和隱私保護等政策同步推進。再次，實施先進的技術手段助力歸屬權的明確化。企業要利用區塊鏈技術建立數據資產的歸屬和交易記錄，為數據資產提供不可篡改的時間戳和歸屬證明，以便提高數據歸屬權界定的透明度和可信度，也為數據資產的交易和流轉提供了可靠的技術支持。最后，企業一定要主動與政府機構、行業協會、專業法律顧問等外部資源保持溝通，參與到數據資產管理相關法律法規的討論和制定過程中，而企業通過這種方式不但可以及時掌握法律法規變化的第一手資料，還可以為行業內數據歸屬權管理的標準化和規范化作出貢獻。

（四）提高從業人員能力

首先，企業進行需求分析，明確在數據資產會計管理方面的具體需求。為此，企業要對當前員工在數據資產管理、會計處理、法律法規遵守等方面能力進行評估，并對人才的需求進行預測，以便可以識別出關鍵的能力缺口，制定針對性的培訓計劃。其次，設計和實施全面的培訓計劃是提升從業人員能力的核心環節。企業的培訓內容要覆蓋數據資產會計的基礎知識、最新的會計準則、數據管理技術、法律法規、數據安全等多個方面。同時，企業為了增強培訓效果，可以采用內部研討會、在線課程、工作坊和外部專家講座等多種培訓方式，來滿足不同員工的學習偏好和需求。再次，鼓勵員工進行持續學習和自我提升同樣重要。為此，企業可以通過設立學習激勵機制，為員工提供學習補貼、認證獎勵、職業發展機會等，來提高他們主動學習最新的數據資產管理知識和技能的興趣。同時，企業要建立一個知識共享平臺，鼓勵員工分享學習心得和實踐經驗，從而有效促進團隊內部的知識傳遞和技能提升。另外，企業要加強與高等教育機構和專業培訓機構的合作來拓展人才培養渠道，共同開發符合企業需求的課程和培訓項目，或者參與到專業認證計劃中，從而提高員工的專業能力和資質水平。最后，企業要通過定期的績效評估來了解培訓計劃的效果，及時發現新的能力缺口和培訓需求，以便不斷調整和優化培訓計劃，從而實現對員工在數據資產會計方面的能力提升進行持續監督和評估。

五、結語

企業在面對數據資產管理的問題時，通過建立評估標準、完善相關制度、明確數據歸屬權、提升從業人員能力，不但能有效應對當前的問題，還能在數據驅動的商業環境中保持競爭力。同時，企業這些策略的實施需要內外部資源的共同努力，才能保證數據資產的潛在價值得到充分實現，進而支撐企業的持續發展和創新。

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（作者單位：銀川科創小額貸款有限公司）