下周要做一个企业的财务尽调，标的企业数据资产入表了，所以我这两天抓紧时间补习了一下。

数字资产这个玩意，这半年多讨论热度一直很高，但是我一直没有花很多时间去学习，主要是没什么动力。

年初的时候看了看那个《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。

当时的感觉就是，这大概率不是一般规模的企业搞得了的，对行业以及企业规模的局限性很大。

能称之为资产的数据，肯定得量级足够大，数据质量很高，类似三大运营商那种。

这半年，帮助企业做数据资产入表的服务很火，身边很多做内控、做信息化落地的朋友们都在做这个资产入表。

当时我还比较疑惑，觉得资产入表应该企业自己就能做吧，不是属于会计核算，确认资产的事么？

后来有朋友跟我说，没那么简单，还涉及什么科学规划业务流程来应对，数据采集、清洗、建模、存储、管理、销售等一系列生产经营活动; 类似固定资产存货管理流程吧。

要是这样的话，或许还有一点价值吧，虽然这个流程属于存货管理或者无形资产管理的一部分。

我一直认为，流程设计、优化、监管 是财务最有价值的工作，没有之一。

这是一个最能体现财务价值的工作，很多人觉得核算有价值，觉得ipo的财务调整高大上，其实只是因为你没做过，做过以后你就知道，就是依据准则调整，谁来也调整不出花儿来，没什么难的。

就拿核算来说，你想得到真实准确高效的数据，靠什么？是不是靠完善闭环的流程？

就跟合并报表一样，没做过的都觉得合并抵消难，在企业做过的就知道难得是数据来源。

跟人打交道的工作永远是最难也最有价值的。

跑题了，总之因为工作暂时用不到数据资产，所以一直没有深入研究。

学习就是这样，只有被逼着的时候效率才高。

标的企业也不是啥很大规模的公司，就是一个拟ipo，不知道是谁建议他们搞得这个数据资产入表，好在涉及金额不大，无伤大雅。

这些年看下来，其实一个企业最重要的就是两个东西，一个是团队，另一个就是积累的数据。

很多人以为什么品牌、商标重要，其实那些不重要，团队最重要。团队拉出去，换个品牌瞬间就能复制出个竞品，记住了，没人什么都干不了，有人你怎么都能东山再起。

而数据是第二有价值的东西，不管是哪个环节的数据，都是有价值的，很多数据都是可以直接或者间接带来经济效益的。

我的确认为数据很有价值，很重要，但是如果说让他入表成为资产，我一直是有疑惑的。

这玩意符合资产的定义么？

怎么判断间接带来的经济效益呢？

这玩意怎么确权呢？

而且很多数据都是共享的，重复的啊，怎么排他？

数据的质量参差不齐，怎么确定质量呢？

这些都是我的疑惑，我不是想教你们什么，我只是分享我的学习过程哈。我截止写这篇文章的时候，我依旧有很多疑惑，但不耽误我下周工作了。

我优先学习了官方的资料。你们记住，财税学习一定要看官方的内容。要先看官方的，有一个基础的概念，再去看碎片化的、以及他人经验。

财政部：《企业数据资源相关会计处理暂行规定》

深注协：《企业数据资源入表会计核算流程指南》、《企业数据资源入表审计程序指导意见》

上海数据交易所：《数据资产入表及估值实践与操作指南》

证监会：已进行资产入表的上市公司报告

以上是我学习的官方内容，这些内容学习完，得出了以下结论。

数据资产的本质依然是资产，它指的是以数据为主要内容和服务的、满足资产确认条件的数据资源。

根据企业会计准则的相关规定，资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。

具体来说，资产通常具有以下几个特征：

1. 资源：资产是企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的资源。

2. 过去交易或事件的结果：资产的存在通常是由于过去的交易或者事件，如购买、生产、构建等。

3. 企业拥有或控制：企业必须拥有资产的所有权，或者有权控制资产的使用和获得其带来的经济利益。

4. 预期带来经济利益：资产预期能够为企业带来经济利益，这种利益可能表现为现金流入、减少未来现金流出、提高未来现金流入的价值等。

5. 可计量性：资产的价值可以通过可靠的计量方法确定，如历史成本、公允价值等。

所以企业的数据想确定为资产也要符合这些特征才行。

那关于数据资产的核算，根据企业的用途不同，分别核算在存货和无形资产下面。

企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，应当确认为存货。

企业拥有或者控制的并使之达到预定用途产生经济效益的应当认定为无形资产。

关于初始计量肯定是成本法，无形资产后续的摊销，存货的减值准备，跟你们熟知的没什么区别。

外购的存货：就是采购成本加其他可归属于存货采购成本的费用。

加工的存货：其成本包括采购成本、数据采集脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。

其他方式取得的存货：其他方式主要包括接受投资者投资、非货币性资产交换、债务重组、企业合并以及存货盘盈等。

投资者投入存货的成本，应当按照投资合同或协议约定的价值确定，但合同或协议约定价值不公允的除外。在投资合同或协议约定价值不公允的情况下，按照该项存货的公允价值作为其入账价值。我感觉很难公允

通过非货币性资产交换、债务重组、企业合并等方式取得的成本，应当分别按照其对应的会计准则的规定确定其入账成本，但是，其后续计量和披露则应按照存货准则的规定。

盘盈存货的成本。盘盈的存货应按其重置成本作为入账价值，并通过“待处理财产损溢”科目进行会计处理，按管理权限报经批准后，冲减当期管理费用。

外购的无形资产：跟其他无形资产一样，就是价款税费以及使该项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，若不符合无形资产定义和确认条件的，则应当根据用途计入当期损益。

自行开发的资产成本：跟研发费用没什么区别，研究阶段费用化，开发阶段资本化。

其他方式取得的：跟存货一样，投资的按公允价值。

那延伸出一个问题，那是不是也可以用数据资产做实缴？行，这回可能专利都不用买了。

数据资产的的后续计量，也没什么不一样的。

采用先进先出法、加权平均法或者个别计价法确定发出存货的实际成本。

对于已售存货，应当将其成本结转为当期损益，相应的存货跌价准备也应当一并予以结转。

确定无形资产在使用过程中的累计摊销额，使用寿命有限的无形资产需要在估计的使用寿命内采用系统合理的方法进行摊销，对于使用寿命不确定的无形资产，至少每年进行减值测试。

使用寿命跟其他的无形资产判断方法也一样。

关于列示与披露，就是在存货或无形资产项目下设“数据资源”项目

整体看下来，就是关于数据资产的核算逻辑跟你们熟知的存货、无形资产没区别。就是成本法。核算其实还是相对简单的。

关于权属问题，我查了查，貌似有地区在尝试数据知识产权登记证。

某些地方可能允许企业对其收集和加工的数据进行登记，以证明其对数据的所有权或使用权。

自2022年11月起，已有多个地方如北京、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、深圳等被选为数据知识产权地方试点，开展数据知识产权登记实践。这些试点地方的知识产权局可以为符合条件的数据资产提供登记服务，通过登记来明确数据资产的权属和相关权益。

我觉得如果他能作为一项资产，能交易，那就一定要有一个确权的东西，不然没有可操作性。

现在貌似已经有《全国统一数据资产登记体系建设白皮书》了。

所以未来这块肯定是会规范权属问题的，但是难度大，水分更大，就像现在那些运行不了软著一样。

如果站在一个审计或者尽调的角度，对于数据资源的真实存在、多样性、存放地点、控制、盘点，都是存在一定困难的。

但是慢慢会形成行业规范，操作指南，所以静静的等就行了。这也是我为什么之前不去关注数据资产的原因，现在说什么都有点早。

接下来说一点我个人的愚见。

我呢，做过很多年审计，但是现在是一个专业做尽职调查的，审计跟尽调最大的区别就是甲方不一样。

所以我做尽调，谁给我钱，我得为谁负责。

把一项成本支出作为资产，肯定也是有目的的嘛，各地银行也退出了数据资产增信模式下的普惠贷款。

但是就像以前的无形资产一样，最后还是要回归到质量。

就当下而言，我觉得除非你是专门提供数据服务的，就是说你是靠披露数据挣钱的商业模式。

我给你举两个公司的例子。

中远海科：公司“船视宝”系列产品是以船舶航行全生命周期行为的智能识别技术为基础推出的数字化产品，构建一系列面向船舶、港口、航线的分析、预测和预警模型，“船视宝”系列产品在全球船舶位置数据基础上，对船舶、港口、船期、气象及相关业务系统信息进行数据集成，建立高质量的航运大数据集作为关键生产要素。面向不同用户研发出调度宝、港口宝、航安宝、低碳宝、搜救宝、应急宝等13个PC端SaaS产品，准时宝、查船查港、台风气象、港口日历等42个小程序，71个智能场景应用，可以通过SaaS、API（应用编程接口）、半定制化等方式提供服务。

卓创资讯：公司是国内领先的大宗商品信息服务企业，是专注于大宗商品市场数据监测、交易价格评估及行业数据分析的专业服务提供商。经过多年的发展，已建立完善了专业的数据库，并积累了大量的数据资源，上述数据资源是公司形成资讯服务和数智服务的重要基础。

还有一些类似银行或者三大运营商，或者大型民生国企。

除了这类，其他的我觉得数据资产入表都有待商榷。

现在我看到了很多企业把销售环节的数据当作资产入表了，

这些数据肯定是很有价值，但是如果没有很大的数据量的话，我觉得价值很局限。做数据的都知道，基数小，没意义。

如果说每个环节的数据都可以的话，那理论上讲，所以的企业都有数据资产了，因为所有的企业在生产经营的环节都会产生对他们企业很有价值的数据。

我觉得不应该是这样，数据资产能称之为资产的话，应该门槛高一些，原谅我的保守。

因为我觉得做为资产除了能带来经济收益以外，还有一项很重要的功能就是要能抵债，我不知道我说明白了么。

站在尽职调查的角度，不管是并购项目、债权项目、信贷项目，都要去衡量标的企业的资产质量，去判断风险。

我需要告诉我的甲方标的企业什么东西虚，什么东西实，虚几分实几分。

所以在当下，我个人的判断就是，要不数据能直接提供服务赚钱，要不这个数据能直接卖掉抵债，否则都应该严谨保守的看待数据资产。

以上是我个人的学习笔记，个人的理解，没有参考价值。