数据资产入表政策实施一周年 企业点“数”成金渐成新趋势

　　这一年，世界各地的企业纷纷相应，起劲投身这场数据资产化海潮。个中，部门上市公司已将数据资产作为晋升企业竞争力的新引擎，视为优化欠债布局、拓宽融资渠道与低落融资本钱的重要抓手。

　　中国金融智库特邀研究员余丰慧在接管《证券日报》记者采访时暗示，企业要主动融入成长大局，掌握大数据期间“数据”能生“金”的趋势与机会。各大金融机构也要一连推进金融创新处事事变，参加数据资产评估机制，为创新型企业提供坚硬有力的融资支持与保障处事。只有这样，才气真正让企业实现“数据知产”向“数据资产”的进级，点“数”成金。

　　数据资产入表阵营不绝扩大

　　本年，数据资产入表阵营不绝扩大。“从一季度仅有的18家前锋企业，到三季度敏捷扩张至56家，这一数字背后，是数据资产化海潮的新里程。”安永华明管帐师事宜所（非凡平凡合资）合资人、大中华区财政管帐咨询处事主管刘国华在接管《证券日报》记者采访时，分享了其对2024年前三季度A股上市公司数据资产入表动态的洞察。

　　刘国华说：“这些企业凌驾软件和信息技能处奇迹、交通物流、金融、零售等多个规模，表现出数据资产化正成为各行各业转型进级的共鸣。入表的数据资产金额稳步增添，更是直接反应了企业对数据代价认知的深化和实践试探的成效。”

　　贵阳大数据买卖营业全部限责任公司相干认真人对记者暗示，从买卖营业所角度来看，跟着《暂行划定》的实验，越来越多的企业开始相识数据资产，开始重视企业内部数据管理和打点。

　　广电运通团体股份有限公司相干认真人对记者暗示，2024年公司在数据资产入表方面取得两项打破：一是由公司开拓的跨境数据产物“离岸易”，乐成完成存货数据资产入表事变，是广州市属国有企业首例数据资产入表项目；二是敦促子公司中数智汇的“财富链数据库”和“ESG卓望数据评级模子”数据资源入表，起劲试探数据资源资产化、代价化的实现路径。下一步，公司还将环绕征信大数据和政企数字化规模，继承深挖优质数据资源的梳理、归集及管理案例，稳步推进数据资产局限化入表事变。

　　东方财产Choice数据的统计功效进一步显现了数据资产入表在成本市场的影响力。在A股上市公司中，三大运营商（中国联通、中国移动、中国电信）拥有复杂的用户基本和深挚的数据蕴蓄，数据资产局限处于火线，成为数据资产入表历程中的领航者。值得一提的是，具有自然数据资源上风的国有控股上市公司起劲相应国度政策招呼，通过“入表”彰显了自身的数据代价。

　　粤港澳大湾区大数据研究院计谋咨询中心主任杨茜茜对《证券日报》记者说：“数据资产入表为企业提供了优化财政报表布局和晋升财政信息质量的契机。一方面，数据资产入表浮现了企业数据资产的经济代价，真实反应企业资产状况，有助于晋升报表的精确性与可信度，优化资产欠债布局，加强企业在成本市场中的竞争力。另一方面，数据资产入表也在必然水平上加强了企业的数据资产意识，企业越发注重以数据资产为焦点的贸易模式创新，有助于开展以数据资产为标的物的经济勾当。”

　　与此同时，民营上市公司亦不甘示弱。刘国华先容，2024年一季度，民营上市公司占数据资产入表企业的比重仅为四分之一，但到了三季度，这一比例已升至三分之一，彰显了民营企业在数智化转型阶梯上的强项步骤和明显成效。

　　中国电子数据要素研究院数据资产化研究中心主任王岩在接管《证券日报》记者采访时暗示，2024年企业数据资产入表试探逐渐放开，本钱项的辨认与计量大都也采纳了审慎的计策，有用反应了企颐魅真实持有的数据环境，以及企业在数据开拓勾当中的代价孝顺。

　　“入表+融资”双管齐下

　　在企业数据资产入表的历程中，一些公司方才迈出初探之步，而一些前锋企业则已开始试探数据资产质押融资等金融路径。

　　将数据列入资产欠债表举办核算，实现公司数据资产的正式入表，并得到数据资产挂号证书，随后将数据产物在数据买卖营业所挂牌买卖营业，或是通过与金融机构的细密相助，质押数据资产以获取资金支持，这一系列设施已日益成为敦促企业数据资产入表的重要驱动力。

　　深圳数据买卖营业全部限公司（以下简称“深数所”）高级计谋研究员李颖对《证券日报》记者暗示，将来，金融市场与数据要素市场将实现双向赋能。数据要素将晋升金融处事程度，进步金融抗风险手段，并催生新的金融业态。同时，金融业将赋能数据要素财富，为金融行业带来新的投资机遇。

　　以神州数码团体股份有限公司为例，其在2024年6月份将“神州数码金服云”数据产物作为数据资产纳入企业财政报表，在取得深数所的数据（商品）上市证书后，建树银行深圳分举动其提供授信额度3000万元，并经中国人民银动作产融资同一挂号公示体系完成数据资产质押挂号，买通了数据资产与金融处事对接的“最后一公里”。

　　尽量数据资产“入表+融资”的远景辽阔，但今朝仍存挑衅。很多金融机构对此仍持审慎立场，大大都企业在实现数据资产入表后，也并未急于将其用于融资变现。

　　致同管帐师事宜所武汉办公室打点合资人金鑫对《证券日报》记者暗示，数据资产的代价受多种身分影响，如数据质量、应用场景、市场需求、动态性特性等，这些身分每每难以精确量化，增进了评估的难度。跟着大数据、人工智能等技能的成长，数据资产的代价评估要领也在不绝前进，但怎样操作这些技能举办有用的代价评估，是一个技能挑衅。