数据资源入表的话题太火了。
我们每天都接到大量的咨询，什么是数据入表？数据入表的流程是什么？为了更好地解答这些问题，我们总结了服务经验，结合目前市场上各家观点，梳理本篇文章，希望对读者有帮助。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称“《暂行规定》”）为数据资源入表提供了具体的指导意见，但实践中存在着数据合规和确权、计量难等问题，各地也不断探索数据资源入表的路径，形成了“三步法”、“五步法”、“七步法”等不同的思路。本文将根据我们团队的服务经验，讲数据资源入表的流程，拆分为“数据资源盘点”“数据合规与确权”“会计处理”“数据交易与资本化”四个阶段进行讨论，为企业和机构的数据入表业务提供参考。
（有鲤Legal根据实务经验归纳的“入表四阶段”）
第一阶段：数据资源盘点
数据治理是企业提高数据可用性、质量和安全性的过程。一般情况下，数据治理可以通过数据可信存储、数据标准完善、数据质量管理、数据分类分级、数据血缘分析等方式提升数据质量，盘活数据价值，提高数据要素市场供给品质。
企业进行数据治理后形成数据资源，但并非所有数据资源都能够入表，因而企业需要进行数据资源的盘点与梳理，摸清数据的分布、类型、数量、结构及使用情况，以此为基础建立完善的数据目录，为后续的入表工作奠定一个良好的基础。数据资源的盘点与梳理主要分为以下部分：
第一，明确盘点范围。数据资源的盘点范围可以围绕数据来源、业务场景、技术角度等方面确定，使企业更好理解数据的构成和用途。
第二，收集基本信息。结合企业的需求和实际情况，通过调研、访谈、文档分析等方式，掌握企业数据的名称、类型、来源、格式、存储、更新频率、处理情况等基本信息。
第三，数据分类分级。企业未完成分类分级的，需根据数据的敏感性和风险程度将数据划分为不同的类型和级别，实施差异化的针对性管理。
第四，评估数据质量。质量评估可以通过时效性、准确性、完整性、一致性等方面开展。
第五，确定数据资源（或形成数据产品）。通过上述盘点，企业应结合数据处理全生命周期，以及数据资源入表的目的、数据产品的目的，形成清晰的数据资源目录。
通过数据资源的治理和盘点，企业可以全面了解自身的数据资源，为后续入表工作奠定基础。在这一阶段，我们建议有条件的企业，可以让律师事务所、会计事务所、数据评估机构尽早介入，结合数据资源入表的路径和目的，在项目开展的早期对合规、会计处理等工作进行安排，使企业的数据资源更符合入表的要求，利于后续工作的开展。
第二阶段：数据合规与确权
1.数据合规
数据资产的确认，不仅必须满足财务上“合法拥有或控制”这一条件；还需要符合法律上“数据合规”的要求。
数据资源的合规性是数据资源入表的必要前提，该阶段工作主要由律师事务所完成。目前各大数据交易所对数据合规的审查内容标准和尺度不一，以深圳数据交易所等联合体成员单位发布的《数据资源入表白皮书》为例，企业数据合规主要可以分为数据来源合规、数据处理合规、数据内容合规、数据管理合规、数据经营合规五个部分。简要归纳分析如下：
（1）数据来源合规。确认企业合法地通过自行生产、公开收集、直接收集、间接获取等方式获取数据。
（2）数据处理合规。确认企业遵循合法、正当、必要原则处理数据，并在数据全生命周期的处理活动中践行法律规定的义务。
（3）数据内容合规。确认企业数据内容本身是否违法，不得采集和存储法律法规不允许的违法数据。
（4）数据管理合规。确认企业依据法律法规和相关国家标准的要求，建立了数据管理制度，包括但不限于数据分类分级制度、数据安全保护体系的建立、数据安全管理部门的设置、数据安全培训与应急预案等。
（5）数据经营合规。确认企业在进行数据经营时，已经获得相应的资质、行政许可及充分授权，在不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益的前提下合法经营。
2.数据确权（数据资产登记）
目前法律法规并未对“数据确权”作出明确规定。实践中主要是基于数据资源的来源，依据合同以及授权文件等信息，以“数据二十条”提及的“数据三权”（即数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权）的方式，对数据的权利边界进行确认。
有观点认为，数据资产登记并非数据资源入表的必选项。但结合实践经验，我们认为，企业在完成数据合规之后，有必要通过数据交易所、交易中心、知识产权保护中心、全球溯源中心等平台，进行数据的存证、确权登记，以便对数据相关权益起到确认与公示的作用，有利于保护数据资产持有者的权益，保障数据要素市场有序运行。
此外，数据登记是对数据合法合规性的一种证明和认证，有助于降低数据交易成本，促进后续的数据交易流通，实现数据价值的变现。
第三阶段：会计处理
企业完成数据资源的盘点和数据合规确权之后，可以着手将符合标准的数据资源明确为《暂行规定》中的“资产”进行入表。数据资源入表要满足相关成本能够可靠计量的条件，根据《暂行规定》，数据资源作为无形资产或存货的会计处理适用准则不一致，因而有必要对二者先行区分。
1.无形资产与存货的选择
（1）无形资产
企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第 6 号——无形资产》（财会〔2006〕3 号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。
（2）存货
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》（财会〔2006〕3 号，以下简称存货准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。
2.初始计量
企业根据数据资源的实际情况，按无形资产和存货的确认路径，结合“外采”“内部研发”“加工”的具体情形进行初始计量。以无形资产的“外购”情形为例，外购的成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。
企业通过外购方式取得数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出，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。
3.后续计量
后续计量是指在初始计量后，对财务报表中的各项资产、负债、所有者权益、收入和费用等要素进行的重新评估和计量。后续计量的目的是为了确保财务报表能够反映各项经济活动的真实情况，提高会计信息的可靠性和相关性。数据资源无形资产的后续计量包括摊销和减值，数据资源存货的后续计量涉及减值及其转回。
4.列报与披露
《暂行规定》要求企业在编制资产负债表时，根据重要性原则，结合企业的实际情况，在“存货”、“无形资产”、“开发支出”项目下增设“数据资源”项目，以反映数据资源的期末账面价值，并以表格的形式细化披露数据资产的价值、确定成本的方法、重要参数的来源等信息。
除了强制披露外，《暂行规定》还提出企业可以根据实际情况自愿披露数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息。
第四阶段：交易与资本化
“无场景不交易”，企业在进行数据资源入表时，通常意味着已经开发出具有交易性的数据产品或应用场景，并将其作为资产列入负债表。这一过程不仅提高了企业的资产规模，同时也促使企业加大对数据流通利用的资源投入力度，盘活数据资源，挖掘数据价值，激励企业参与数据交易，实现数据的流通利用。
此外，数据价值的发挥遵循着“数据资源化——数据资产化——数据资本化”的路径。数据资本化赋予数据以金融属性，使数据这一新型生产要素能够融入资本市场，将数据资产转化为实际的经济效益，实现价值跃迁。企业可以据此开展数据增信、抵押与质押融资（目前存在一定争议）、出资入股、数据资产信托、保理、数据证券化等金融创新应用。此种“入表+融资”模式，有效拓宽了企业的融资渠道，降低了融资成本，满足了企业数据资产变现的需求，从而实现数据资产价值的最大化。
有的观点认为，企业在以数据资产出资、融资、并购等资本化操作之前，需进行数据资产评估，以对相关数据资产的公允价值进行评定和估算；但实务中通常认为，数据资产评估与数据资产入表没有必然联系，也即资产评估非入表的必选项。无论如何，有些企业会在选择数据资源盘点阶段，或者数据进行资本化操作前，聘请评估机构对相关数据资源的价值进行评估。我们也期待未来的实务中，有更多的关于数据资产评估的探索，为数据要素的生态建设添砖加瓦。
以上是我们结合实务经验而做出的一些归纳和分享，希望对读者能有所帮助。
这些归纳仅代表我们的看法，也必然会在实务过程中不断发展和优化。欢迎企业界和实务界朋友多多交流，批评斧正。
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我们提供的服务：
1.助力企业盘点数据资源。有鲤Legal团队成员具备数据产品开发经验和科技公司产品开发项目经验。在数据资源盘点阶段，团队能够根据企业需求帮助企业梳理符合入表要求的数据资源，帮助企业有效形成数据产品。
2.开展数据合规服务。开展尽职合规调查，为企业提供合规整改意见、为企业数据合规管理制度搭建、协助企业开展PIA等工作；并结合整改结果，为企业出具数据合规报告。
3.对接会计师事务所和数据评估机构。团队与多个会计师事务所、数据评估机构保持了良好的联系，能够为有相关需求的客户提供资源对接。
4.协助企业与各大数据交易所和数据交易平台保持良好沟通。团队与多家大数据交易所、数据交易中心、数据登记中心、溯源中心等机构，存在紧密的合作联系，能够为成为企业与平台之间有效沟通的桥梁。
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参考资料：
[1]深圳数据交易所等数据资源入表联合服务体：《数据资源入表白皮书》
[2]江翔宇：《数据交易合规法律报告——前瞻AIGC数据侧合规与2024年数据资产入表元年》
[3]上海数据交易所：《数据资产入表及估值实践与操作指南》
[4]环球律师事务所：《数据资产入表的法律路径与实践观察》，https://mp.weixin.qq.com/s/OMRSpz4P5-AZXeZUnMMxzw
[5]金杜研究院：《数据资产入表中的数据合规》，https://mp.weixin.qq.com/s/feg-zTsiWesouNcqw_MtZw
[6]中伦视界：《数据资源入表激活数据要素价值》，https://mp.weixin.qq.com/s/wJXLnYMnvUTYssZ_QTypKA
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创作团队
作者：陈焕 李琪瑶 张欣乐
审核：有鲤Legal
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陈焕
《法律人ChatGPT应用指南》作者
隆安湾区人工智能法律研究中心主任
隆安广州数字经济部副部长
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