中国经济信息社：企业数据资产入表合规指引（2024）（57页）.pdf

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年党的十九届四中全会首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列作为重要的生产要素，已有五年时间。从顶层设计角度，党和国家把充分发挥数据要素价值放在重要的战略位置。另一方面，从市场主体角度，与传统资产类型相比，数据资产具有依托性、衍生性、易变性、可复制、可加工、可共享等特性，数据资产合规入表将推动公司价值的驱动逻辑发生根本性变化。作为国家高端智库经济研究中心的建设主体，作为数据要素市场主体，中经社4、深度参与数据要素全生命周期活动，并将全力推动政策落地，实现数据资源的资产化和价值化发展。中国经济信息社总工程师中国经济信息社总工程师2编制单位编制单位中国经济信息社有限公司中国经济信息社有限公司中国经济信息社有限公司，简称中经社，是新华社下属的从事经济信息服务的企业。中经社 1989 年 10 月注册成立，2016 年 4 月重组整合。目前已经成为国内权威性最强、服务领域最广、信息种类最全的经济信息服务机构。中经社信息采集点覆盖 180 个国家和地区，在国内 30 个省区市设分支机构，为全球 10 万多家机构用户、3000 多万个人用户提供经济信息服务，与用户共成长，与中国经济共发展。中经社5、围绕服务国家战略，建设了国家金融信息平台新华财经，“一带一路”综合信息服务平台新华丝路，国家信用信息平台新华信用，集成型指数编制发布综合服务体系新华指数，以及涵盖政务、能源、农业、房地产、海洋、智能制造、烟草、舆情等领域的中经智库五大重点产品，承担了全国一体化政务服务和监管平台、中国一带一路网等国家级平台运营项目，打造了国际化能源交易平台上海石油天然气交易中心。中国经济信息社数据资产运营研究中心是新华社中国经济信息社专属的数据资产运营服务机构。中心以服务国家数据战略为使命，在数据资源化、产品化、资产化的全生命周期，提供“智库研究+专业咨询+数据产品开发与运营”的综合解决方案，以企业微观实践，聚6、数商生态之力，探寻数据资产之路，促进数据要素价值释放，为发展新质生产力注入数据活力。3 中国信通院华东分院中国信通院华东分院中国信通院华东分院（以下简称：华东分院）成立于 2010 年 9 月，是由中国信息通信研究院、上海市经济和信息化委员会等联合共建的地方政府智库和研发创新平台，是中国信息通信研究院四大分院之一。中国信通院华东分院当前业务领域涵盖大通信、大数字化、大安全、新型工业化四大方向，在人工智能、大数据、数字经济、智慧城市、5G/6G、新型工业化、网络安全等专业领域进行前瞻性布局，贯彻落实咨询研究与评估评测的“一体两翼”业务战略规划，为政府与企业提供高端咨询、平台建设、人才培训、活动运7、营、标准制定、评估评测等服务与解决方案。作为地方智库，华东分院立足上海，面向长三角，服务于长三角一体化发展国家战略，助推数字中国、网络强国和智慧社会的发展建设。中国信通院华东分院数据事业部围绕数据要素市场建设，提供数据治理、数据价值挖掘相关咨询规划、评估评测服务。面向政府开展政策规划、课题研究、产业生态建设等服务内容。面向企业开展 DCMM 评估、DSMM 评估、数据质量评估等评估评测业务，以及数据价值挖掘咨询规划业务，致力于帮助企业建立数据管理能力，全方位释放数据价值。4 上海资产管理协会资产管理与人工智能联合创新实验室上海资产管理协会资产管理与人工智能联合创新实验室（AIAMAIAM La8、bLab）“资产管理与人工智能联合创新实验室”（Joint Innovation Laboratory forArtificial Intelligence in Asset Management，简称“AIAM Lab”），是上海资产管理协会（简称“协会”）在数字经济时代放眼于资产管理行业未来高质量创新发展的非实体研究类虚拟组织，是推进资管机构数字化向资管行业数智化更高效能互动协同发展的实践平台，也是协会自身“数字协会”建设的崭新载体。“AIAM Lab”以大数据与人工智能技术赋能资产管理。包括但不限于：投资研究、风险管理和投资人服务等重点场景的数智技术应用挖掘；支持以服务实体经济、服务财富9、管理为目标的各类资管创新项目（系统）试验；不断扩大与具影响力的数智科技机构、金融与金融科技机构等紧密合作。5 上海市协力律师事务所上海市协力律师事务所协力所是一家兼具国际视野和本土智慧的综合性专业法律服务机构，成立于 1998 年，2011 年改制为上海首家特殊的普通合伙制律师事务所，总部设在上海陆家嘴，在中国北京、南京、杭州、厦门、苏州、长沙、南通、无锡、郑州、徐州、大连、福州、济南、贵阳、青岛、重庆、淮安、合肥等地设有分所，并在日本大阪、福冈、东京、意大利米兰、法国巴黎、新加坡、德国柏林、瑞士日内瓦等地设有办公室，战略合作伙伴律所遍布“一带一路”沿线中东地区和欧亚大陆众多国家。协力所迅速成10、长，已发展成为全国规模较大的律师事务所之一，秉持着“服务创造价值”的理念，通过专业服务在为客户创造价值的同时实现自身价值与社会价值，在知识产权、金融证券、数据合规、海商海事等领域为众多客户提供了优质的法律服务。在数据合规领域，协力所成立数字经济与数据合规专业委员会，立足扎实的专业能力，在数据合规领域形成了专业研究引领发展、聚焦重点、稳打稳扎的法律服务团队，具有数据合规与知识产权、金融科技等的综合跨界优势。协力在个人数据与公共数据利用、数据交易合规、企业数据资产管理、金融科技等方面的服务成果和研究都处于上海乃至全国前列，为众多互联网平台、金融机构以及科技企业提供法律服务，具有丰富的数据合规项目落11、地经验。2022 年，协力所作为唯一获奖的律师事务所，荣获全球数商大会首届数据交易节“年度领军数商企业奖”。2023 年，协力所再度荣获全球数商大会数据交易节“年度优秀数商”大奖。协力所持续跟踪最新的法律规定与监管要求，研究个人信息保护、数据交易合规、算法合规、金融科技发展、数据资产入表等方面的相关问题，在数据合规法律服务领域具备较为成熟的服务模式，形成多个数据法律服务产品。6执笔人执笔人江翔宇江翔宇上海市协力律师事务所高级合伙人、律师，华东政法大学法学博士。专注于证券基金、数据保护等领域的法律服务，先后就职于上海市金融服务办公室（现上海地方金融监督管理局）、UBSS 瑞银证券、长江产业基金、12、头部互联网企业等机构，并曾由上海市国资委安排在上海农工商集团（现上海光明集团）挂职。长期在证券基金行业、互联网企业工作，对资产管理业务、证券期货及衍生品业务、金融科技、金融数据保护等业务等具有丰富的法律实务经验。目前为国泰君安证券、蚂蚁金服、中信期货、东航金控、银联智策、上海联合征信、中远海科、先正达、微盟、企查查、高德科技、第一财经、新华网等多家机构提供常年或专项法律服务，同时承担上海金融业联合会、中国证券业协会、中国证券投资基金业协会、浦东金融局、上海数据交易所多项金融和数据、人工智能领域的法律研究课题，参与上海数据条例立法中企业数据利用和上海数据交易所筹建相关研究工作，作为上海数据交易所13、首批数商为多只数据产品在上海数交所挂牌提供合规评估意见。江翔宇博士兼任上海市法学会金融法研究会副秘书长、上海金融业联合会金融法治专业委员会理事、上海地方金融监督管理局法律顾问、上海市国有资产监督管理委员会法律咨询专家、上海仲裁委员会仲裁员、上海国际仲裁中心仲裁员、智能投研技术联盟 ITL 研究发展部部长（志愿者）、合合信息独立董事等职务，先后在法学东方法学政治与法律等期刊、报纸发表数十篇基金、证券、信托和数据保护等领域的专业文章，出版专著公司型基金法律制度研究，参编国内第一部数据法学教材、数据合规师教材、数据资产入表 100 问。联系方式：13916340787/jiangxiangyuc14、o-协力律师事务所管心竹律师、韩昕彤助理参与了本报告部分章节的撰写。7王王波波新华社中国经济信息社法务部主任，拥有律师和法律职业资格，对外经济贸易大学法律硕士。专注于知识产权保护、资本运作和项目采购等领域的法律事务，历任新华通讯社办公厅法规处副处长、中国经济信息社法务部主任，并曾受新华社选派，在贵州省思南县挂职。长期任职于新华社体系，对著作权、商标等各类知识产权保护，投融资等资本运作、各类建设项目招标采购以及各类争议纠纷处理等专业领域等具有丰富的法律实务经验。主持或参与新华网改制上市、中经社两轮改制和首轮引战、盘古搜索设立及其与即刻搜索合并重组中国搜索、新华社版权管理与保护、新华社和中经社知15、识产权体系建设等重大项目，代表新华社向全国人大等国家立法机构反馈法律法规草案修改意见，并就数据确权、数据资产入表和数据跨境流程等数据合规业务开展相关研究工作，为中经社数据业务开展提供合规评估意见。联系方式：13141278586/wise_中国经济信息社数据资产运营研究中心团队参与了报告修订。目目录录一、数据资产入表相关政策与底层逻辑一、数据资产入表相关政策与底层逻辑.8 8二、数据资产入表暂行规定的主要内容与基本要求二、数据资产入表暂行规定的主要内容与基本要求.1111（一）数据资产入表的内涵.11（二）暂行规定的适用范围.11（三）数据资源会计处理适用的准则.14（四）数据资产账面价值的16、认定.15（五）数据资产相关披露要求.16（六）暂行规定不溯及既往.18（七）数据资产评估与数据资产入表的关系.19（八）数据资产入表的挑战.21三、现阶段数据资产入表的主要路径三、现阶段数据资产入表的主要路径.2323四、数据资产入表确权如何证明四、数据资产入表确权如何证明.2828（一）在“合法拥有”路径下，法律上数据确权制度缺失成为问题.29（二）在“合法控制”路径下，对合法控制数据资源的证明或更具可行性.33（三）数据确权的程序.34（四）数据二十条与数据确权.36五、数据资产入表涉及的合规问题五、数据资产入表涉及的合规问题.3737（一）数据来源合规.38（二）数据处理合规.40六、17、对企业数据资产入表准备工作的建议六、对企业数据资产入表准备工作的建议.4141（一）数据治理合规.41（二）数据处理可记录、处理成本可计量.44（三）信息披露问题.45（四）将数据资源确认为“存货”时对“出售”的判断问题.46七、数据资产衍生金融业务的思考与展望七、数据资产衍生金融业务的思考与展望.4747（一）金融意义下的数据资产管理内涵.47（二）数据资产衍生金融业务的探索.4882023 年 8 月 22 日，财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定企业数据资源相关会计处理暂行规定全文正式发布，自 2024 年 1 月 1 日起施行。2024 年被称为数据资产入表元年2，在中国数字经济发展18、中将占有里程碑地位。2024 年度伊始，各行业越来越多的企业将所持有的数据资源确认为资产并计入资产负债表，争做本行业、本地区的数据资产入表“第一单”，各种促进数据资产入表的举措也在迅速落地。而对于数据资产入表后的金融等创新利用，也在不断地实践中。本报告就数据资产入表的相关政策和入表路径以及入表后的金融化利用等问题进行梳理、归纳与分析，重点就数据资产入表的确权合规、企业的入表准备工作进行研究，并提出了针对性的建议和意见。一、数据资产入表相关政策与底层逻辑一、数据资产入表相关政策与底层逻辑2023 年 8 月 22 日，财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定企业数据资源相关会计处理暂行规定（以（以19、下简称下简称“暂行规定暂行规定”）全文正式发布，自 2024 年 1 月 1 日起施行。暂行规定开宗明义其立法目的是为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露。正如财政部答记者问中指出，制定暂行规定是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步；制定暂行规定将有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，准确反映数据相关业务和经济实质。继 2020 年 1 月资产评估专家指引第资产评估专家指引第 9 9 号号数据资产评估数据资产评估后，中评协于 2023 年 9 月 8 日再度发布数据资产评估指导20、意见数据资产评估指导意见，为数据资产评估相关事项提供指引，明确数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。此外，指导意见对评估对象（即数据资产）的界定与暂行规定保持一致。也即，若某一数据资源的价值可以被评估，则其一定符合被确认为资产的标准。2023 年 12 月 31 日，财政部印发了关于加强数据资产管理的指导意关于加强数据资产管理的指导意见见。指导意见意在通过出台指导性文件对企业和公共数据资产管理进行引导规范，解决目前数据资产仍面临高质量供给明显不足、合规化使用路径不清2鉴于暂行规定被普遍称为数据资产入表新规，从便于讨论的角度，本文亦使用数据资产入表的提法。9晰21、、应用赋能增值不充分等问题。此外，指导意见第十四条规定，“稳步推进国有企业和行政事业单位所持有或控制的数据资产纳入本级政府国有资产报告工作，接受同级人大常委会监督”。此规定将国企的数据资产纳入政府国有资产报告并接受监督，督促国有企业对数据资产入表充分评估，而不能随意对待数据资产入表问题，数据资产入表构成权利还是义务的问题或将被进一步讨论。我们认为，在此背景下，各类企业（包括国企）有必要着手梳理盘点自身的数据资产，谨慎评估论证数据资产的处理，数据资产入表的工作从中国数字经济发展的角度无疑将鼓励中国的各类企业对所持有数据的价值的有效利用和促进企业数字化转型。2024 年 1 月 4 日，国家数据局22、牵头发布了“数据要素数据要素”三年行动计划三年行动计划（2024-20262024-2026 年年），在“开展试点工作”部分再次提及要“推动企业按照国家统一的会计制度对数据资源进行会计处理”，足见国家对数据资产入表相关工作推进的重视。同时该计划相对于征求意见稿对数据资产入表后的金融利用作出了较为稳妥谨慎的安排。2024 年 1 月 15 日，国务院国资委办公厅印发关于优化中央企业资产评关于优化中央企业资产评估管理有关事项的通知估管理有关事项的通知，旨在助力中央企业高质量发展、优化资产评估管理工作，并明确各地国有资产监督管理机构可以参照执行，其中第三部分即知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流23、转定价的问题。根据通知，央企发生数据资产转让、作价出资、收购等经济行为时，应当依据评估或估值结果作为定价参考依据，经咨询 3 家及以上专业机构，确难通过评估或估值方式对标的价值进行评定估算的，依照相关法律和企业章程履行决策程序后，可以通过挂牌交易、拍卖、询价、协议等方式确定交易价格，其中挂牌或拍卖底价可以参照其账面价值、历史投入成本等因素合理确定。2024 年 2 月 8 日，财政部发布关于加强行政事业单位数据资产管理的关于加强行政事业单位数据资产管理的通知通知，此通知以前述指导意见为上位法依据，系指导意见的下位规则，从行政事业单位的视角对数据资产管理作出了要求。一方面，行政事业单位要建立健全24、数据资产管理相关制度，清盘所持有的数据资源，加强数据资产登记，积极推动数据资产开放共享，因地制宜探索数据资产管理模式，发掘数据要素价值；另一方面，通知亦明确指出，行政事业单位数据资产管理相10关工作应严格遵守法律规定，对数据资产应审慎处置，制定合理的数据资产收益分配机制，依法依规维护数据资产权益。此外，通知明确规定行政事业单位不得利用数据资产进行担保，新增政府隐性债务，亦严禁借授权有偿使用数据资产的名义，变相虚增财政收入。这一方面可能是出于减少泡沫、维护社会经济安全的考量；另一方面，如此规定可以在一定程度上避免行政事业单位“垄断”所持有的公共数据资源，以此进行不当融资或获取不当利益，为推动公共25、数据的流通与利用提供制度保障。暂行规定的出台无疑是一件对企业具有重要和深远意义的大事，其时代背景是随着大数据等信息技术、互联网等基础设施的不断演进，数字经济和产业得到飞速发展，并持续推动生产方式、生活方式和社会治理方式的深入变革，数字产业化和产业数字化日趋成为新技术、新业态、新模式发展的新动力。企业会计准则是会计领域的一项基础制度安排，制定数据资产入表暂行规定是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理发挥会计基础作用的重要一步。推进企业数据资产入表不是最终目的，但是数据资产入表将促进中国企业数字化转型，主动拥抱数字经济，可谓牵一发而26、动全身。鉴于数据资产入表是一个全新的探索，因为数据本身特殊性而产生的很多问题尚存在不同观点，也没有域外的丰富经验可以借鉴，因此数据资产入表需要一定的探索时间，同时对数据资产入表基础上的金融化利用也存在一些风险的担忧。对于这些问题，我们认为核心关键是如何确认数据资产的应用场景和发挥价值以及数据交易真实可信可追溯和验证、合规确权、成本计量可靠，如果数据资产经得住这些维度的推敲，则入表本身和传统资产的入表没有本质区别；而在此底层资产基础的金融化利用则是水到渠成，相应的也能够经得住推敲，且能够将数据资源的流通利用形11成闭环。实现这些目标，需要制度设计+技术方案+法律合规三位一体的努力，需要加快数据权27、属的立法等制度设计，确保管理层面有依据；需要通过区块链记录交易和交易的价格、通过技术手段验证数据资源的流通可信，做到技术层面有工具；需要做好数据合规确权工作，确保法律层面有证据。二二、暂行规定的主要内容与基本要求暂行规定的主要内容与基本要求（一）数据资产入表的内涵（一）数据资产入表的内涵数据资产入表是指将符合标准的数据资源确认为资产负债表中的“资产”，从而能够将相关数据资源形成数据资产的过程更加合理地反应在财务报表中。具体来说，暂行规定规定：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20063 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售28、的数据资源，符合企业会计准则第 1 号存货（财会20063 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货；企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入。基于与国际会计核算接轨、稳健推进等考量，暂行规定明确企业数据资源适用现行企业会计准则，并没有改变现行准则下的会计确认计量方法与要求。其本质上是对现行准则的重申和细化，即，在“存货”“无形资产”“开发支出”三个科目下新增“数据资源”项目，对数据资产入表的会计账目处理方式及列示规则进行明确。值得注意的是，暂行规定解决的是会计问题，即在会计核算时如何将符合条件的数据资源以资产入账，并不能当然认为暂行规定可以一并解决数据确权、数据流29、通交易及数据资产评估等问题，这些问题将在下文中详细说明，此处不再赘述。（二（二）暂行规定的适用范围暂行规定的适用范围暂行规定第一条规定，本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。12根据企业会计准则基本准则（以下简称“基本准则”），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。符合资产定义的资源，在同时满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业，以及该资源的成本或者价值能够可靠地30、计量的条件时，确认为资产。因此，我们理解判断数据资源确认为资产的条件主要包括四个要素：（1）企业过去的交易或者事项形成的；（2）由企业拥有或者控制的；（3）预期会给企业带来经济利益；（4）成本或者价值能够可靠地计量。引用德勤的解析，数据资源构成资产需要资产四要素满足以下条件：其一，相关数据资源是由过去的购买、生产、建设行为或者其他交易事项形成的。其二，相关数据资源是由企业拥有或控制的。基本准则对于“拥有或控制”解释为，企业享有某项资源所有权，或者虽然不享有所有权，但该资源能被企业所控制。其三，相关数据资源预期会给企业带来经济利益，且相关的经济利益很可能流入企业。基本准则规定，预期会给企业带来经31、济利益，是指直接或者间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力。同时，基本准则规定，只有满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业时，才符合确认资产的条件之一。其四，相关数据资源的成本或者价值能够可靠地计量。基本准则规定，企业应当以实际发生的交易或者事项为依据进行会计确认、计量和报告，如实反映符合确认和计量要求的各项会计要素及其他相关信息，保证会计信息真实可靠、内容完整。需要明确的是，并非所有的数据资源都能确认为无形资产或存货。基于会需要明确的是，并非所有的数据资源都能确认为无形资产或存货。基于会计计量可靠性、严谨性等原则，目前大部分数据资源因不符合资产的定义或相计计量可靠性、严谨性等原则，目前大部32、分数据资源因不符合资产的定义或相关资产的确认条件而不宜被确认为数据资产，只有少数数据资源可被作为资产关资产的确认条件而不宜被确认为数据资产，只有少数数据资源可被作为资产进行确认。进行确认。财务部会计司在培训中列举了如下不宜被确认为资产的数据资源的情形，具体如下：序号序号情形情形原因原因1A 企业利用“撞库”的黑客手段，获取某社交网站大量用户的个人信息，并打包后出售给 B 企业A、B 企业对相关数据的拥有或控制不具有合法性132C 企业通过开源数据平台免费下载某国家法律条文、法律判决等数据集，用于司法人工智能的研究虽然能够产生预期利益，但系从开源、免费的平台获得，其他人亦可免费下载相关数据集因此33、 C 企业未实现对数据集的拥有和控制，且未发生费用支出3D 企业订阅某数据库，可在一年内实时查询相关数据，据悉，该数据库同时为5000家企业会员提供查询服务D 企业仅获得了查询数据库的权利，非排他性的直接获取该数据库的全部内容，其仅能就获得的查询权利是否属于资产进行判断4E 企业外购了一些列原始数据集，但相关数据质量（准确性、真实性、关联性等）欠缺，且分散于金融、医疗等各领域，难以单独或结合支持企业经营活动，亦无法挖掘形成有价值的数据产品，或对外出售虽然 E 企业就相关数据付出了可计量的成本，但因预期不能给企业带来经济利益，因此不符合资产的定义5F 企业从事智能财务共享业务，过程中涉及到客户企34、业的费用报销、合同台账等数据。F 企业认为，在取得客户授权的前提下，相关数据存在价值挖掘潜力，但明确尚未明确清晰的应用场景，无法确认预期能够带来的经济利益虽然相关数据具有价值挖潜潜力，但尚未构建起清晰的应用场景，无法确认预期能否实现经济利益的流入，不符合资产的定义6G 企业在经营中收集了一些列生产数据并进行初步清洗整理，能够为企业后续生产经营活动提供支撑，但由于内部数据治理基础薄弱，未能对相关成本进行可靠计量由于不能对相关数据的成本进行可靠计量，故不符合资产确认条件，不能被确认为资产此外，由于数据本身的特殊性、数据权属制度缺失、数据流通市场未臻完此外，由于数据本身的特殊性、数据权属制度缺失、数35、据流通市场未臻完善，以及数据相关主要业务模式仍待探索等因素，现阶段可被确认为存货的数善，以及数据相关主要业务模式仍待探索等因素，现阶段可被确认为存货的数据资源较为少见。据资源较为少见。图源：财务部会计司企业数据资源相关会计处理暂行规定线上专题培训14（三）数据资源会计处理适用的准则（三）数据资源会计处理适用的准则暂行规定明确企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。按照会计上经济利益实现方式，细分为“企业使用的数据资源”和“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数36、据资源”两类，并规范了不满足资产确认条件下相关数据资产交易的处理方式。前者符合企业会计准则第 6 号无形资产（财会20063 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；后者符合企业会计准则第 1号存货（财会20063号）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货；企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入。由此，可以看出，判断适用无形资产还是存货准则的关键，即为明确相关数据资产系“企业使用”还是“企业日常活动中持有、最终目的用于出售”。暂行规定在公开征求意见阶段，曾在征求意见稿中提出根据内部使用和对外交易两个维度，就数据资源应适用于无形资产还是存货准则进行区分。考虑到37、企业利用所持有的数据资源为客户提供服务是较为典型和常见的对外交易数据资源的应用场景，该场景属于内部使用还是对外交易存在不同解读，暂行规定明确了只有企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，才适用于存货准则。换言之，对外非排他性授权使用数据资源的业务模式，或者同时存在内部使用和对外交易但并不主要依赖对外出售取得经济利益的双重使用业务模式下的数据资源，适用无形资产准则进行会计核算较为合理，因此现阶段数据资产入表的主要形式或为无形资产。如前所述，现阶段可被确认为存货的数据资源较为少见，这是因为实践中数据资源“买断”式的业务场景极少所造成的。根据财政部会计司的线上专题培训，数据资源确认为存货的一38、个典型场景为数据的直接转让。例如，A 公司的主要经营活动即为对数据进行采集和清晰、标注等，加工后出售给其他企业。双方约定，在 A 公司按照合同约定的质量标准交付相关数据后，应对其进行销毁，除非监管部门的管理需要，不得向其他方提供相关数据所涉原始数据的来源、规模、质量等。再如，B 公司专门从事语料数据的收集与加工，并出售给15从事大模型、智能驾驶等相关领域的科技企业。B 公司基于对某国人工智能领域市场需求的预判，主动采集并加工形成可供大模型训练使用的数据集，准备未来出售给相关企业。在前述两种情形中，若此类业务模式本身属于公司的日常活动，且又满足会计准则的其他规定，则可将相关数据资源作为存货进行会39、计核算。（四）数据资产账面价值的认定（四）数据资产账面价值的认定根据暂行规定，数据资产入表时数据资产账面价值的认定适用成本法，即以企业相关数据资产形成所耗费的历史成本作为数据资产入表时的账面价值。数据资产价值的确认方法一般可以分为成本法、市场法和收益法。在三种确认方法中，市场法需要以活跃的公开数据交易市场和评估对象具有可比性（可比对象需为同一类型和同一用途的数据）为重要前提，而收益法则往往被应用于数据资产存在成熟的市场和透明的交易记录以及数据资产的未来收益可以用货币计量的情况。在目前的数据交易市场中，场外数据交易仍占较大的比例，数据交易模式并不成熟，数据交易记录等相关信息亦不透明，这就导致现阶40、段以市场法或收益法确定数据资产账面价值仍缺乏事实基础。因此，暂行规定采用成本法计量数据资产的账面价值（此处成本法系指历史成本，区别于数据资产评估中成本法中的重置成本），一方面，这是基于稳健与审慎的考量，避免数据资产入表带来较大的市场泡沫；另一方面，在数据交易市场尚未成熟的情况下，成本法相较于市场法和收益法更具有可行性。但应当注意，成本法并非计量数据资产账面价值的唯一解决方式，随着数据交易市场的进一步成熟和完善，数据资产入表时账面价值的确认方法很有可能会引入市场法及收益法，以更好地反映企业的数据价值，充分体现数据对企业生产经营的重要作用。根据暂行规定，拟入表数据资源的成本构成如下：资产资产类型类41、型取得取得方式方式成本构成成本构成备注备注无形无形资产资产外购外购成本包括购买价款、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、安全管理等费用相关支出若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16自行自行开发开发应当区分研究阶段支出与开发阶段支出：研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益；开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产在以无形资产入表时，应重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产42、品或技术迭代、同类竞品等因素对无形资产的使用寿命进行估计存货存货外购外购采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用自行自行加工加工成本包括采购成本，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（五）数据资产相关披露要求（五）数据资产相关披露要求根据暂行规定，企业在财务报表中披露数据资产相关信息的规则被分为四类，如下表所示：企业需强制企业需强制披露的信息披露的信息确认为无形资产的数据资源企业应当按照外购无形资产、自行开发无形资产等类别，对数据资源无形资产相关会43、计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。一方面，有助于报表使用者了解数据资源无形资产的形成方式，以及分别评价不同形成方式的数据资源无形资产；另一方面，有助于在资产负债表相关报表项目列示金额的基础上，更好了解企业数据资源无形资产的增减变动。确认为存货的数据资源企业应当按照外购存货、自行加工存货等类别，对数据资源存货相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。一方面，有助于报表使用者了解数据资源存货的形成方式，以及分别评价不同形成方式的数据资源存货；另一方面，有助于在资产负债表相关报表项目列示金额的基础上，更好了解企业数据资源存货的增减变动。未被确认为资产44、的数据资源/企业自愿披企业自愿披露的信息露的信息用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源,权属、质量等；企业对数据资源的加工维护和安全保护情况；重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析；数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等；17数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。其中，需披露的内容具体包括：1.确认为无形资产的数据资源相关披露：（1）对于使用寿命有限的无形资产，披露其使用寿命的估计情况及摊销方法，对于使用寿命不确定的无形资产，披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据；（2）根据企业会计准则第 28 号会计45、政策、会计估计变更和差错更正的规定，披露对数据资源无形资产的摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因以及对当期和未来期间的影响数；（3）单独披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源无形资产的内容、账面价值和剩余摊销期限；（4）披露所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产，以及用于担保的数据资源无形资产的账面价值、当期摊销额等情况；（5）披露计入当期损益和确认为无形资产的数据资源研究开发支出金额；（6）根据企业会计准则第 8 号资产减值等规定，披露与数据资源无形资产减值有关的信息；（7）根据企业会计准则第 42 号持有待售的非流动资产、处置组和终止经营等规定，披露划分为持有待售类别的数据资源无46、形资产有关信息。2.确认为存货的数据资源相关披露：（1）披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法；（2）披露数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况；（3）单独披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源存货的内容、账面价值和可变现净值；（4）披露所有权或使用权受到限制的数据资源存货，以及用于担保的数据资源存货的账面价值等情况。3.企业自愿披露的信息：企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应18当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，47、各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。企业可以根据实际情况，自愿披露数据资源（含未作为无形资产或存货确认的数据资源）下列相关信息，允许自愿披露的目的在于基于数据资源的特点为企业提供就数据资源的价值、应用场景、合规性等问题作出进一步的披露：（1）数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等；（2）用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息；（3）企业对数据资源的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况；（4）数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通48、交易、服务计费方式等情况；（5）重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项、或有事项、债务重组、资产置换等；（6）数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等，如数据资源已确认为资产的，还包括相关资产的账面原值及累计摊销、减值准备或跌价准备、失效部分的会计处理；（7）数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制；（8）企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息。（六（六）暂行规定的实施暂行规定的实施暂行规定在附则中明确指出，在暂行规定施行前已经费49、用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。上述规定源于现有无形资产准则的规定，即内部开发形成的无形资产的成本仅包括在满足资本化条件的时点至无形资产达到预定用途前发生的支出总和，对于同一项无形资产在开发过程中达到资本化条件之前已经费用化计入损益的支出不再进行调整。因此，即使某项数据资源在暂行规定的首次施行日满足无形资产的确认条件，企业也不应在首次施行19日将以前期间已经费用化的数据资源重新资本化。这一点决定暂行规定正式生效后不太可能马上出现大量数据资产入表的情况，只有在 2024 年 1 月 1 日之后形成的符合数据资产相关要求的数据资源方能入表，因此虽然全国各地数据资产入表工作开展日益加速，也有50、很多数据资产入表的媒体报导，但总体上大多数持有数据资源的公司尚未在第一时间开展数据资产入表工作。此外，还有一个重要问题，数据资产入表是企业的权利还是义务。对财政部关于加强数据资产管理的指导意见提出“稳步推进国有企业和行政事业单位所持有或控制的数据资产纳入本级政府国有资产报告工作，接受同级人大常委会监督。”这一条的影响或将很大，如推进将国企的数据资产纳入政府国有资产报告并接受监督，将督促国有企业对数据资产入表充分评估，而不能随意对待数据资产入表问题，数据资产入表构成权利还是义务的问题将被进一步讨论；但是无论如何，国有企业有必要梳理盘点自身的数据资产，谨慎评估论证数据资产的处理，这根本上有助于国企51、更加重视数据的价值利用和数字化转型。（七）数据资产评估与数据资产入表的关系（七）数据资产评估与数据资产入表的关系一般情况下，数据资产入表与数据资产评估并无直接关系。一般情况下，数据资产入表与数据资产评估并无直接关系。数据资产入表是客观的会计核算过程，满足资产确认条件的数据资产即可根据暂行规定的要求，以历史成本法进行列报与披露。而数据资产评估一般是对评估基准日出于特定目的下的数据资产价值进行评定和估算。3数据资产评估虽是发掘数据资产市场价值的方法，有助于提高企业数据资产管理能力和效率，但其本身并非数据资产入表的前置程序。事实恰恰相反，数据资产评估一般发生在数据资产入表之后。根据暂行规定，数据资产52、账面价值的确定采用历史成本入表，即符合确认标准条件下企业对相关数据资源投入的全部实际成本，并不需要通过评估来确认相关数据资产的公允价值。而对于数据交易供方来说，已入表的3资料参考上海数据交易所公众号数据资产入表十问十答。20数据资产账面价值亦不能根据后续的交易价格再作调整。只有在特定场景与特定目的下，如第三方金融机构或者主管单位需要对目只有在特定场景与特定目的下，如第三方金融机构或者主管单位需要对目标主体数据资产进行监督与管理，了解经由专业资产评估机构测算的标的资产标主体数据资产进行监督与管理，了解经由专业资产评估机构测算的标的资产市场价值，企业才需要对标的数据资产进行评估。市场价值，企业才需53、要对标的数据资产进行评估。这是因为，在上述目的中，企业需要相关数据资产的公允价值，以作为企业商业决策的依据。其中，在可预见的将来，为实现数据资产衍生金融化利用而对相关数据资产的价值进行评估或将成为未来数据资产评估的主要需求。数据资产不仅可以用于直接交易，还可以作为非货币资产用于融资增信、作价出资入股、信托管理、增资乃至证券化等金融行为，即数据资源的资产化利用。例如，2023 年 8 月 30 日，青岛华通智能科技研究院有限公司、青岛北岸控股集团有限责任公司、翼方健数（山东）信息科技有限公司进行全国首例数据资产作价入股签约仪式。该数据资产作价入股路径分为登记、评价、评估和入股四个环节，每个环节依54、据相关标准和指导文件予以实施：一是对经由合规审查通过后的数据资产进行登记；二是在数据资产价值与收益分配评价模型标准的指导下，通过建立评价模型来评价数据资产的质量；三是对数据资产的价值进行评估；四是在三方合力下推动数据资产作价入股，华通智研院、北岸数科和翼方健数三方成立合资公司。需要注意的是，数据资产评估并非只能发生在数据资产入表后。日常经营中，企业出于对持有的、尚未确认为资产的数据资源进行管理、盘点的目的，当然可以聘请评估机构对相关数据资源的价值进行评估。但由于此时数据资源尚未被正式确认为资产，故企业不宜直接以评估结果为依据将相关数据资源用于信托、投资、增信贷款等金融手段。现阶段，如何准确地评55、估数据资产仍然是一个难题，有待理论和实践的进一步探索。这是因为，数据要素市场尚处于建设中，数据交易模式尚不成熟，交易总量及交易频次不足，这都给数据资产评估带来了相当的困难和阻力。如前所述，国务院国资委在关于优化中央企业资产评估管理有关事项的通知明确，在对数据资产价值确难评定估算的，允许央企通过挂牌交易、拍卖、询价、协议等方式确定交易价格，这是国家层面对现阶段数据资产评估客观情况的承认。21截至目前，中国资产评估协会分别于 2020 年 1 月和 2023 年 9 月发布资产评估专家指引第 9号数据资产评估和数据资产评估指导意见，明确数据资产评估的相关事项要求，确认数据资产价值的评估方法为收益法56、、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。上述两文件均明确规定，“数据资产”是指特定主体合法拥有或控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或间接经济利益的数据资源。指导意见还进一步明确评估机构应当了解数据资产的法律属性，主要包括授权主体信息、产权持有人信息，以及权利路径、权利类型、权利范围、权利期限、权利限制等权利信息。这既是企业在进行数据资产入表工作时应关注的重点，亦包含在企业数据合规经营的范围之中。（八）实践中数据资产入表的挑战（八）实践中数据资产入表的挑战由于数据相较于其他生产要素具有明显的独特性，加之暂行规定刚生效不久，该领域可借鉴、参考的典型案例较少，如何合规、高效地实现数据资产入表操57、作的相关流程尚待进一步探索。基于现有的实践，我们将目前企业数据资产入表过程中遇到的主要挑战归结为以下几点：1.数据资产的确认不同于传统资产，数据具有很强的时效性，企业所持有的数据资源也往往处于不断更新与增加的过程中。有些数据虽确能给企业带来经济利益流入，但其生命周期过短，不具备超过一年的长期使用价值。这些数据因不具有价值稳定性而无入表的必要，即便“强行”入表，其账面价值也会在短时间内被全部摊销。因此，企业在开展数据资产入表相关工作时，首先应当解决的问题即为如何确定拟入表的数据资源，确保入表工作“有价值”。根据实践中企业数据应用的具体场景，数据可大致分为三类，即舆情类数据、营销类数据和风控类数据58、4。其中，舆情类数据多为新闻报道、社会动态等，其业务模式为企业采集公开数据，生成实时资讯报告等，为客户提供服务，这种数据具有生产周期短、时效性强的特点，一般不具有长期使用的价值；营销类数据则为企业通过对相关主体各类信息的收集，经加工整理形成用户画像等，用于企业营销、推广活动，由于此等客观事实具有相对稳定性，因此这类数据4观点引自微信公众号“上海数据交易所”文章：数据资产入表十大挑战与处理方法，作者赵丽芳、刘小钰，网址 https:/ 6 号无形资产，企业内部研究开发项目的支出，应当区分研究阶段与开发阶段，只有符合一定条件5的开发阶段支出才能被确认为是无形资产。在实践中，有部分企业通过对所持有的59、数据进行初步加工与处理，实现了部分需求，在此基础上加大投入进而实现相关数据资源的商业化利用。此时，如何确认研究阶段与开发阶段的时点，将会直接影响企业数据资产的账面价值，这对企业项目研发的管理体系提出较高的要求。3.数据资产相关成本的归集如前所述，暂行规定明确数据资产账面价值的确定适用成本法，即企业相关数据资产形成所耗费的历史成本。但在实践中，企业在数据资源的管理过程中，往往是以满足特定需求为出发点，对数据处理相关成本的管控较为粗放，且财务部门与业务部门之间信息传递并不通畅，导致数据资产的成本归集成为难题，进而导致入表难。这就要求相关企业应加快数字化转型，结合企业数据5企业会计准则第 6 号无形60、资产第九条企业内部研究开发项目开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：（一）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；（二）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；（三）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；（四）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；（五）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。23处理流程重构各部门间的信息共享与财务报告制度，并重点落实工时管理系统。4.数据资产使用寿命的确认数据具有很强的时61、效性，其价值会随着时间维度的拉长而发生显著变化。在实践中，即使企业已能够确认数据资源符合入表的条件，但对于如何确定其作为无形资产的使用寿命，仍旧是一个不小的挑战。如上所述，企业可以将所持有的数据资源根据应用场景等大致分为舆情类、营销类和风控类三种。其中，舆情类数据的生命周期一般不超过一年，因此可不进行入表操作。对于营销类数据，其价值稳定性的基础即信息主体的决策偏好惯性，因此企业需要结合具体的业务情况来判断此类数据的使用寿命，一般不会超过三年。以精准营销这一应用场景为例，消费者的偏好会随着时间变化而变化，企业利用营销类数据所制定的营销策略会逐渐失效，此时企业就需要重新收集数据并制定新的营销策略，62、也即，营销策略存续的期间可以在一定程度上反映相关数据资产的使用寿命。对于风控类数据，其使用寿命一般较长，以银行授信场景为例，银行一般会通过被授信企业三至五年的信用情况进行风险分析，由此风控类数据的使用寿命也一般在三至五年，甚至少数会在五年以上。5.数据资产摊销方法的选择当相关数据资源确认为无形资产时，就会随之产生无形资产摊销方法选择的问题。一般来说，无形资产摊销方法的选择应当与其价值随时间的贬损情况相适应。因此在选择数据资产的摊销方法时，应在审慎的前提下结合数据资产发挥作用的具体方式进行综合研判，尤其是对于时效性较强的数据资产，可以选择加速摊销的方法，例如年数总和法。对于使用寿命认定较长的数据63、资产，在选择合理的摊销方法后，仍应对其具体情况保持关注和跟踪，一旦出现产生价值不达预期的情况，应及时调整其账面价值。三、现阶段数据资产入表的主要路径三、现阶段数据资产入表的主要路径虽然数据资产入表系企业自身根据会计准则所做的内部动作，只要企业自认即可完成，但由于数据资产具有相当的独特性，数据资产入表又系新规，因此在实践操作时并无可借鉴的案例。因此，企业对数据资源如何入表、具体何24种方式路径、各种路径的利弊如何、具体流程等问题没有标准答案。首当其冲的问题就是入表的路径确定问题。我们理解，现阶段，企业进行数据资产入表的路径主要有以下三种：1.以数据资源形式直接入表此路径下，企业将数据资源的历史成64、本直接确认为资产，具体有两种情形：一是企业将自用的数据资源入表；二是企业对外出售（提供）不经任何加工的数据，即原始数据，并以相关数据集/库入表。（1）企业自用数据资源入表在此情形中，入表的数据资源均系企业自用，即企业通过直接使用或与其他资源相结合的方式服务支持其他生产经营或管理活动，实现降本增效的目的，并不会将相关数据资源包装成数据产品对外出售或提供服务。例如，A 电网企业在运营当中，积累形成用户企业用电量相关数据库并研究形成用电数据分析工具，可通过季节、时间段、地理区域等维度的用电历史分析，形成未来用电趋势预测结果。该数据库和分析工具可以用于自身经营管理，如合理设置电力设施，电力的配网调度等65、，有助于 A 企业提升运营效率。又如，B 电子商务企业基于充分告知并取得用户授权，汇总分析用户的 APP 浏览行为和购买历史等数据，还通过外部购买一些地区消费水平、趋势等辅助数据，整合形成智能推荐算法工具，用于向 B 企业的用户推荐符合其兴趣和喜好的产品，提升了推荐的精细化、个性化水平。从会计上看，企业将此类数据资源用于内部用途，通过其自身或与其他资源结合形成的技术优势为企业带来经济利益，基于其非实物性，当符合无形资产定义和确认条件时，企业应当作为无形资产予以确认。66参见财政部会计司企业数据资源相关会计处理暂行规定专题线上培训内容。25此种情形下数据资产入表的会计操作相对操作简单，但可能会面66、临以下问题：其一，若数据资源仅为企业自用，则相对于形成对外出售的数据产品，企业对相关数据资源投入的加工、利用费用往往较少，总成本投入不高。这在数据资产账面价值的确认适用成本法的规则下，可能会导致入表数据资产规模较小，难以准确反映相关数据资源的真实价值。其二，如前所述，数据资源构成资产的要素之一为“预期会给企业带来经济利益”，即有 50%以上的可能性能够为企业带来直接或间接的经济利益流入。对于企业仅作自用的数据资源，虽然其可能对于企业经营来说具有重要意义，但在入表时，企业很可能难以定量证明相关数据资源能为企业带来预期经济利益流入，从而被审计机构等质疑。（2）企业待售数据资源入表在此情形中，企业入67、表的数据资源是待售的未经加工清洗的原始数据或经过一定加工的数据资源。受相关规定的约束，目前各方对底层数据的直接转让较为谨慎，这一业务模式的实践案例相对较少。例如，A 公司专门从事语料的收集与加工，通过公共渠道收集可用于大模型训练的语料数据，经一定程度的加工后形成数据集，出售给相关科技企业。与上一种情形相比，此种情形亦存在投入成本较少、拟入表数据资产规模不大的问题。此外，出于对数据安全和数据主体权益保护的考量，原始数据的出售（对外提供）可能会面临较大的合规风险。2.以数据产品或服务形式入表此路径下，企业将持有的数据资源进行一定程度的加工，形成可对外出售或提供服务的数据产品，再以数据产品的形式入表68、。国内在众多数据交易所设立后，数据产品交易依交易场所可分为场内和场外交易，拟入表的数据产品亦可基于此分为场内挂牌数据产品和场外不挂牌数据产品。数据产品场外交易的情况在目前数据交易总量中占较大比例，企业可以将符合暂行规定要求的自行形成未经挂牌的数据产品确认为数据资产，并计入资产负债表中。也有不少企业选择将拟入表数据资源以数据产品的形式在数据交易所挂牌登记，同时将数据产品确认为数据资产，进而计入企业的资产负26债表中，这也即上海数据交易所关于数据资产入表“数据资源化-资源产品化-产品资产化”的思路：数据产品是否挂牌并非入表的必须条件，但在场内数据交易场所挂牌成为不少企业的选择，因为场内交易多数强制69、要求对数据产品进行合规评估，以上海数据交易所为例，秉承着“不合规不挂牌，无场景不交易”的原则，其强制要求拟挂牌的企业挂牌前对数据产品进行合规评估，以确保数据产品无权利瑕疵，这在一定程度上促使企业要通过具有国家认定资质的第三方服务机构出具“合法控制数据资源”的审查和证明文件，本质上是对数据确权作了实质性的合法性审查，与数据资产入表合规的底层逻辑一致；其次，企业数据产品在上海数据交易所挂牌成功后，即可在其监督与撮合下就挂牌数据产品进行交易，能够证明相关数据产品能够为企业带来利益流入，符合会计准则对资产的要求；再次，对于数据需方企业来说，相较于场外进行数据产品交易，在场内购入的数据产品，在形成交易规70、模化后，交易的公允价格易被市场所接受、交易合规性在一定程度上获得数交所背书，更加能够避免外界的质疑，在成本法入表的今天，通过场内交易购入的数据资源，在成本归集上相较场外交易更加清晰、便捷，数据产品的合规性和质量亦更有保障，因此若数据需方亦有入表需求的话，同等条件下其通过场内交易形式外购数据资源的概率将大大提升。例如北京商务中心区信链科技有限公司（下称“信链公司”）数据资产入表项目即采用此种路径。信链公司作为国家第四批高新技术企业和企业风险数字化精准识别领域的先行者，依托近年来在预付费细分领域风控类数据产品开发经验，通过文本挖掘、知识图谱、机器学习、行业大模型等技术，将不同来源27数据进行整合和71、处理分析，形成用于风险监测预警分析的数据资源，按照统一数据标准，搭建统一支撑底盘，建立企业大数据的采集、处理、管理机制，实现不同渠道与企业风险相关的信息资源接入，经数据清洗、数据变换、数据规约等处理，转换为规范的结构化数据，按照统一的信息资源目录体系和框架设计，搭建业务库和高危风险库等主题数据库，进一步开发形成“企业大数据风险管理平台”的数据应用型产品，为监测预警、研判和处置提供支撑，其数据来源主要是公开数据，包括企业征信、司法、政府门户、互联网投诉、舆情五类。该数据产品在上海数据交易所的指导下，经协力所进行合规性评估后，在该数据产品在上海数据交易所的指导下，经协力所进行合规性评估后，在会计师72、事务所等其他中介机构协助下，成功完成数据资产核验、质量评价、挂会计师事务所等其他中介机构协助下，成功完成数据资产核验、质量评价、挂牌交易、入表入账等环节。牌交易、入表入账等环节。3.非同一控制下企业合并造成的数据资产入表迄今为止，以国际财务报告准则为核心的国际通行会计体系中并未如暂行规定专门就数据资产这一新型资产的会计处理做特别规定，但正如财政部会计司有关负责人就暂行规定有关问题答记者问时所表达的，暂行规定只是解决实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产“入表”的疑虑，并未改变现行准则的会计确认和计量要求。因此，对于采用国际财务报告准则编制财务报告的企业来说，其亦可采用类似暂行规73、定的做法，将符合资产确认条件的数据资产根据其持有目的、业务模式等标准确认为无形资产或存货，这与国际财务报告准则的精神并不相悖。实践中，国际国内事实上已有部分企业将数据计入资产负债表的实践，但这多发生与非同一控制下企业合并的情形中，并非单独、明确的将外购或自行生产的数据资源以数据资产的形式计入资产负债表。即，某一公司出于获取大量数据的目的，收购持有数据资源的企业。当收购价款高于标的公司可辨认净资产时，二者的差额随之即被计入无形资产中。在国际上，以邓白氏为例，其于 2020年以 72亿瑞典克朗的价格收购欧洲领先的数据及分析公司 Bisnode。据悉，Bisnode 有来自 550 多个数据源的超过74、3300 万条商业记录，这将进一步丰富邓白氏数据云，优化数据云的规模、深度与多样性，因而，邓白氏的收购亦可被视为是一场数据领域的“谋篇布局”。在会计处理中，邓白氏将溢价收购所产生的无形资产分为“Reacquired right”、28“Database”、“Customer relationships”、“Technology”四部分，其中“Database”即为数据库，由此产生了“数据资产入表”的现象。四、数据资产入表确权如何证明四、数据资产入表确权如何证明暂行规定并未突破现有的会计准则，即数据资产入表的相关操作应以暂行规定并未突破现有的会计准则，即数据资产入表的相关操作应以现行的企业会计准75、则为指引和依据。现行的企业会计准则为指引和依据。根据企业会计准则基本准则，“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”。因此，若依据暂行规定将数据资源确认为资产的，相关数据资源需满足以下条件：（1）企业过去的交易或者事项形成的；（2）由企业拥有或者控制的；（3）预期会给企业带来经济利益；（4）成本或者价值能够可靠地计量。其中其中，“由企业拥有和控制由企业拥有和控制”这一要件系纯粹的法律问题，本质上是对企业这一要件系纯粹的法律问题，本质上是对企业能否合法享有相关数据资源为企业带来合法预期经济利益的判断，这也是数据能否合法享有相关数据资源为企业带来76、合法预期经济利益的判断，这也是数据资产入表的前提和基础。各方常使用的资产入表的前提和基础。各方常使用的“确权确权”即是指这一问题。即是指这一问题。根据企业会计准则基本准则第二十条第三款规定：由企业拥有或者控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制。这种认定方式系会计处理中实质重于形式原则的体现，例如，一企业以融资租赁的形式获取一辆汽车的使用权，虽然从法律视角下其并非该汽29车的所有权人，但因其对该汽车实现了实际上的占有和控制，故亦应将此汽车确认为企业的资产而计入资产负债表中。因此，在会计处理的视角下，资产的确认与计量并不等同于“所有权”这一单一的77、确权逻辑，也即，企业是否拥有一项资源的所有权，并不是企业将其确认资产的唯一标准。对于一项财产，在不考虑其他因素的情况下，只要企业能够证明对其享有所有权或为企业合法控制，即可被确认为资产而计入资产负债表中。综上所述，在现行企业会计准则的逻辑下，数据资产入表有两条确权路径：综上所述，在现行企业会计准则的逻辑下，数据资产入表有两条确权路径：一是证明企业合法拥有拟入表的数据资源，但这在数据权属制度缺失的当下有一是证明企业合法拥有拟入表的数据资源，但这在数据权属制度缺失的当下有一定困难；二是证明企业合法控制拟入表的数据资源，系当前数据资产入表的一定困难；二是证明企业合法控制拟入表的数据资源，系当前数据资78、产入表的可行路径，但是与企业数据合规密切相关。以下作详细分析：可行路径，但是与企业数据合规密切相关。以下作详细分析：（一）在（一）在“合法拥有合法拥有”路径下，法律上数据确权制度缺失成为问题路径下，法律上数据确权制度缺失成为问题目前，我国尚未在法律层面明确数据确权制度，数据权属问题存在较大争议，以企业对拟入表数据资源享有“所有权”而作为数据资产入表的依据缺乏明确的法律根据，并不能据此论证企业数据资产入表行为的正当性。这是因为，传统所有权体系的核心系支配和排他，即借助占有或登记等形式，使特定客体与所有权人之间的支配关系形成清晰的权利边界和外观，赋予所有者得以自由支配、处分特定客体的权利。具体分类79、分析如下：1.物权30我国物权之客体系有体物，其天然便具有支配和排他属性，所有权的确认上并无争议。但与之相对，数据具有可复制性与非竞争性，与物权体系下的“物”具有本质区别，此外，物权需遵循“物权法定”之原则，而目前并未在立法上将数据明确规定为“物”，因此以支配和排他为核心的物权制度并不能当然适用于数据领域。加之，数据的价值在于流通，赋予数据参与者以完全专属的、排他的所有权并不利于数据要素价值的实现。2.知识产权在知识产权体系中，因其确权本质为通过客体界定和注册登记建立权利外观体系，以人为制定创新成果保护治理规则的形式，在无形财产上建立支配和排他体系。因而，虽然无形财产“无体”，并非天然具有支配80、和排他属性，但以知识产权为代表的无形财产权属确认制度在本质上仍然符合物权体系的基本理念和判断标准。加之，数据往往是对已发送事实的客观记录，并不一定有创造性的智力投入，因此知识产权体系对数据的保护范围极为有限，目前实践中主要体现为以下几种：知识产权知识产权权利类型权利类型保护形式保护形式著作权数据汇编作品专利权数据运算技术方案商标权/对于著作权保护，在（2016）粤 06 民终 9055号案件中，佛山中院认为因白兔公司对数据的编排和整理具有独创性，因此案涉数据库构成汇编作品，受著作权保护7。但在这样的保护模式下，企业数据若想获得著作权保护则首先要满足汇编作品的形式要求，即应当是若干企业数据所组成81、的数据集合，而不能是特定的数据个体；在此基础上，由若干企业数据所组成的数据集合还必须满足汇编作品在编排上的独创性要求，而缺乏独创性的企业数据集合则无法获得著作权法的保护。这无疑与保护企业合法数据权益、探索数据确权机制、促进7原审原告白兔公司致力于商标信息查询系统的研究开发工作，公司自 2001 年成立后，持续编辑录入国家商标局的商标公告信息累计达 1200 余万条，汇编并建立了商标信息计算机数据库系统，有偿供用户查询，并对外销售查询系统。对于其数据库能否受到著作权保护的问题，佛山中院认为，白兔公司对国家商标局商标公告中的商标信息内容进行提取、分类和整理，并对商标标志中所含的文字、数字等进行进一82、步提取和整理，同时还对商标信息后续的变更情况进行汇总，加入自定义的字段信息等。因此，白兔公司对商标数据的编排和整理体现出独创性，白兔公司的涉案数据库构成汇编作品，可受著作权法保护，白兔公司对涉案数据库享有著作权。31数据流通的思路相悖。对于专利权保护，专利审查指南对“涉及人工智能、互联网+、大数据以及区块链等的发明专利申请”作出了规定8。根据专利审查指南，能够成为专利法保护对象的算法程序不能是生成企业数据的“单纯算法”，需是算法程序与特定程序硬件或应用场景相结合的技术方案，因为“单纯算法”接近于专利法排除范畴之中的“智力活动的规则与方法”。但在企业数据的运算生成实践中，能满足专利授权条件的技术83、方案仅仅是众多算法程序中的一小部分，更多的则是不具备可专利性的“单纯算法”，难以通过专利法对其进行有效保护。3.数据知识产权2021 年 10 月 9 日，国务院印发“十四五”国家知识产权保护和运用规划，提出将研究构建数据知识产权保护规则。2022 年 11 月 17 日，国家知识产权局办公室颁布关于确定数据知识产权工作试点地方的通知，确定北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、深圳市 8 个地方作为开展数据知识产权工作的试点地方。现各地逐步开展数据知识产权登记试点工作，其登记逻辑为建立一种“赋权登记”或者“登记赋权+行为规制”的模式和思路，既建立一种有限排他性权利，以行为规制84、的方式规制他人以不正当方式获取和使用数据，但是也不禁止他人依法依规获取并且加工形成的同样数据。数据知识产权登记制度的核心思想亦是淡化所有权概念，而强调数据的使用权。但是由于数据知识产权登记制度尚属试点与探索，目前亦有不少观点质疑数据知识产权登记的效力。例如：数据知识产权登记工作开展所依据的规范性文件效力层级较低，在没有法律依据的情况下能否创设一种新的知识产权类型；数据登记后产生的法律效力有待商榷；数据知识产权登记平台不需要申请登记人对其拟登记的数据提供第三方合规评估意见，仅作形式审查和外部异议期安排，故将登记凭证作为登记者享有数据权利的背书缺乏可信赖性等。2023 年12 月 14 日，北京互85、联网法院依法组成合议庭，公开开庭审理北京数据堂公司与上海隐木公司著作权与不正当竞争纠纷一案。原告数据堂公司认为，其已将案涉数据集于“北京知识产权保护中心&北京国际大数据交易所”进行了数据知8参见专利审查指南第二部分第 9 章“关于涉及计算机程序的发明专利申请审查的若干规定”“6.包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审查相关规定”。32识产权登记，而被告隐木公司则在未经其授权的情况下非法获取案涉数据集并在官方网站上向公众传播，应当承担相应责任9。对此，该案审判长、审管办（研究室）负责人李文超表示“这是北京互联网法院建立1+3巡回审判机制以来巡回审判第一案，也是全国首例涉及行政机关数据知86、识产权登记证效力认定案件。”目前，该案尚未有新进展。我们初步认为，数据知识产权的探索有一定积极意义，毕竟数据资源权利属于新型权利类型，将其纳入何种权利类型加以何种保护可持开放式态度。但是数据资源在符合传统知识产权保护范围情况下可以按照现行知识产权法加以保护，而对于其他数据资源，创设一种新的数据知识产权，但和传统知识产权又有很大性质特征差别，将其纳入知识产权范畴是否有法律意义，为何不创设一种全新的数据权利在未来法律上加以特别保护。4.其他权利数据权利是一种新型民事权利，该民事权利可以划分为属于人格权的个人信息权（民法典 111 条、1034-1039 条，区分于隐私权）和属于财产权的数据财产权（87、民法典 127 条）。一般认为，所谓数据权属主要是指后者即数据财产权的归属。9原告北京数据堂公司认为，其为专业从事人工智能领域数据服务的科技创新企业，花费大量人力财力录制了 1505 小时普通话收集采集语音数据，拥有该数据集的知识产权、数据权益等合法权益，该数据可供企业、高校等机构用于研发语音识别等人工智能技术。数据堂公司通过授权第三方使用该数据，收取授权许可费用获得收益。被告隐木公司与原告同样从事人工智能领域数据服务，非法获取原告收集采集的语音数据集，并在官方网站向公众传播，应当承担停止侵害、赔偿损失等民事责任。被告隐木公司辩称，数据堂公司诉请保护的数据财产权益并无法律依据，数据堂公司未能证88、明其收集的敏感个人信息取得了单独同意，应当认定收集的数据不合法；涉案数据集为互联网上完全公开的开源数据集，因此隐木公司取得的涉案数据集具有合法来源；隐木公司也未侵害数据堂公司的交易机会，不会获得任何商业利益。33但需注意，我国中华人民共和国立法法第 8 条规定，包括民事基本制度在内的十一种事项只能由法律规定，数据权属确认制度毫无疑问属于民事基本制度，应当由且仅由法律作出规定。与此同时，除民法典第 127 条外，目前在法律层面并无对数据权属确认的明确规定，这就造成了数据确权制度的法律缺失。（二）在（二）在“合法控制合法控制”路径下，对合法控制数据资源的证明或更具可行性路径下，对合法控制数据资源的89、证明或更具可行性如上所述，目前我国数据权属确认在法律制度上缺失，以至于通过认定企业拥有拟入表数据资源从而完成数据资产入表正当性解释的道路无法走通。因此，我们认为能否合法控制数据资源就成了能否将数据资源确认为资产的重要能否合法控制数据资源就成了能否将数据资源确认为资产的重要判断标准，所谓判断标准，所谓“数据确权数据确权”也就转变为企业证明合法控制拟入表数据资源的也就转变为企业证明合法控制拟入表数据资源的问题。问题。也即，虽然某企业并不拥有某项资源的所有权，但企业实际控制了该项资源，且能够借此获取经济利益。从形式上看，“控制”意味着企业对该资源能够在生产经营活动中自主利用，能够对数据进行处理以谋求90、经济利益，企业需要采取多角度证明其对拟入表的数据资源能够合法控制。对于来源于企业自行生产的数据，企业应通过系统日志等方式，记录数据产生各环节，证明数据系自行生产，且存储相关数据的系统应由企业实际控制并运行等；对于来源于外部、非企业自行生产的数据，企业应具有能够证明企业合法控制数据资源的法律文件，包括企业与数据主体、数据提供方及其他涉及数据相关方之间明确约定企业享有该等数据资源相关权利义务的协议、授权书或其他法律文件等。34从实质上看，“控制”意味着企业能够合法利用处理数据并享有与该项资源相关的经济利益，承担相应的风险。企业应确认对该项数据资源的处理合法合规，且未超过必要的范围，具备对数据资源处91、理合法合规的自查自纠流程。如部分企业虽然取得了数据提供者、数据主体关于数据收集阶段及特定数据处理目的下的授权或同意，但并未取得关于该等数据资源后续其他目的下进行加工处理的授权，企业实质上可能并不具备处理该等数据资源并获得相关经济利益的依据，在无其他补充证明的情况下，不能认为企业合法控制该等数据资源。再如企业如果是受托处理者，是否遵循了委托处理协议中的约定，数据产品是否排除了商业秘密等。企业能够“承担相应的风险”意味着企业应当具备健全的数据合规管理制度，且具有相应的技术手段确保只有经授权人员可以访问该等数据资源，确保数据资源的安全性、完整性和可追溯性，在实质上“控制”该等数据的流通利用，不会受到92、未经授权的访问、利用及泄漏。在实践中，可以通过企业数据合规管理体系情况、技术安全保障能力证明、企业内部审计机制、数据处理流程监控等方式作为企业实质上对数据资源合法“控制”的证明之一。（三）数据确权的程序（三）数据确权的程序需要注意的是，“数据确权”是企业数据资产入表的基础和前提，但数据资产入表本身为企业的内部动作，并无法律和监管规定要求企业采取强制性动作，只需企业自身判断确认其数据资源的权属，即可将数据资源对应的成本计入资产负债表。但已入表的数据资产需经得住企业审计的审核要求，同时在进一步入表的数据资产金融化利用（如质押、出资等）时，在对相关数据资产进行评估时，企业需要向资产评估机构提供证明对93、其实现合法控制。对于如何证明企业实现了对拟入表数据资产的合法控制，目前并无立法上的明确规定，实践中，从形式上企业进行“数据确权”的方式多种多样，目前主要有以下几种：35其中，企业自证方式是企业自己根据法律对数据资源进行权属判断，因为企业的法律合规能力而差异较大且自证的说服力较低。企业通过对相关数据资源进行登记系直接的“数据确权”证明方式，例如数据知识产权登记或数据产权登记，试图通过公权力或准公权力背书，证明企业对登记的数据资源享有合法权益。但如前所述，权利通过登记方式来确认需要法律层面的规定，而目前没有立法规定支持。加之目前登记受理机关往往不要求登记者就其拟登记数据进行强制性第三方评估，不对拟94、登记数据的权力状态等进行实质性核查，因此登记的效力也为社会所质疑，我们认为无法实现法律意义上的确权。企业通过律所作为第三方中介服务机构对拟入表的相关数据资源进行合规评估，出具法律评估意见是在法律没有明确规定以及数据合规证明难以穷尽的特殊背景下的一种增信手段，通过第三方的实质性法律核查，以在需要时向外界证明企业对相关数据享有完整且无瑕疵的合法控制及相应权益。实践中如通过上海数据交易所进行挂牌交易的数据产品，因挂牌交易需经上海数据交易所认可的第三方合规评估服务商出具合规评估报告，对数据产品进行合规评估，因此该等挂牌交易的数据产品通常也可以初步认为具备企业合法控制的外观。无论是何种证明方法，其均以企95、业实现数据合规为底层基础和依据。无论是何种证明方法，其均以企业实现数据合规为底层基础和依据。一方面，在数据资产入表阶段，就企业合法拥有或控制相关数据资源的问题，虽然并不需要强制性提供相关证明，但企业需要具有相应的判断依据。如果没有实现实质的数据合规，无论何种方式，最终企业将难以证明是否对相关数据资源享有财产性权利。另一方面，只有在实现数据合规的前提下，企业才能确保对相关数据资源所享有的财产性权利没有瑕疵，避免潜在风险。否则，企业数据资产入表的行为反而会增加企业尤其是上市公司被认定为侵权、承担赔偿责任等的法律风险。36综上所述，依照我国现行的会计准则，从法律合规的视角看，财产被确认综上所述，依照96、我国现行的会计准则，从法律合规的视角看，财产被确认为资产计入资产负债表可以通过其被企业拥有或被企业合法控制两条道路实现。为资产计入资产负债表可以通过其被企业拥有或被企业合法控制两条道路实现。但我们认为，在现阶段，我国法律上的数据权属制度尚未建立，企业无法通过但我们认为，在现阶段，我国法律上的数据权属制度尚未建立，企业无法通过对数据资源享有所有权这一方式完成数据资产入表，因而可行的方式是证明企对数据资源享有所有权这一方式完成数据资产入表，因而可行的方式是证明企业合法控制相关数据资源来为数据资产入表提供正当性基础。而企业合法控制业合法控制相关数据资源来为数据资产入表提供正当性基础。而企业合法控制相97、关数据资源的证明，本身与企业数据合规密不可分，二者本质上为结果与过相关数据资源的证明，本身与企业数据合规密不可分，二者本质上为结果与过程。因此，数据合规对企业尤为重要，其是企业遵守相关法律法规的结果，是程。因此，数据合规对企业尤为重要，其是企业遵守相关法律法规的结果，是企业合规生产经营所必需，亦是企业在进行数据资产入表及数据资产管理等的企业合规生产经营所必需，亦是企业在进行数据资产入表及数据资产管理等的基础和依据。基础和依据。（四）数据二十条与数据确权（四）数据二十条与数据确权在数据确权立法缺失的背景下，对于企业到底享有何种数据权益，可以中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的98、意见（下称“数据二十条”）为借鉴和参考。“数据二十条”以中央深改委会议顶层设计的形式，在立法尚难以对数据权属规定的现实下，创造性地提出了数据产权结构性分置制度，回避了现有法律框架下数据所有权确权难的问题，建立以数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权为核心的“三权分置”体系，对数据流通利用的规制从产权范式转变为治理范式，把现阶段难以解决的数据所有权确权问题拆分为数据持有权、加工使用权与经营权的治理问题，这在一定程度上为企业判断数据资源是否满足数据资产条件提供了参考和依据。某种程度上，可以理解为如果能够论证企业对数据资源享有数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的一种或多种，则符合99、“控制”的要求。但需注意，“数据二十条”在效力层级上系政策性文件而非法律，“三权分置”制度并不能当然作为数据权属确认的法律依据，也不能在第三方中介机构的合规评估中成为直接的法律援引依据；同时数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权这三权在法律上如何理解亦有争议，能否充分证明确权问题亦是一个很大挑战。因此，未来如何在法律层面尽快确认数据权属问题具有推动数据流通利用、确定企业数据资产的重要价值。37五、数据资产入表涉及的合规问题五、数据资产入表涉及的合规问题如前所述，数据资产入表需以数据合规基础上的确权为基础和前提。也即，在数据资产入表前，无论企业自身或通过中介机构，需对拟入表数据资源进行合100、规性评估，或称其为入表合规，其与企业数据合规的关系我们认为可做如下理解：首先，企业数据合规是一段时间内的动态概念，指在企业生产经营过程中一切与数据有关的行为活动均需符合法律法规的要求，而入表合规是企业数据合规中某一时点上的静态判断，指在企业进行数据资产入表时对拟入表数据资源进行的合规性评估。其次，企业数据合规是入表合规的事实基础和判断依据，入表合规本质上是对数据资产入表这一时点之前企业数据合规的总结和确认，在数据资产入表前如果没有落实企业数据合规，自然也就不存在入表合规。再次，入表合规系事实判断，其在特定时点下不能改变和弥补，若对某一数据资源的入表合规作出否定性评价，则只能通过事后企业数据合规101、的完善来改变其事实前提。例如，一企业提供云服务，在未经授权的情况下即擅自备份客户储存在云端的数据，在对其进行处理加工后形成数据产品，并拟将相关数据产品入表。此时该数据产品的入表合规性显然是否定的，这是由企业在利用相关数据时不符合企业数据合规要求所造成，在这一时点，入表合规的否定评价已成定局，无法改变。但倘若该企业事后获得了相关数据主体的授权与追认，弥补了相关数据在利用时的不合规瑕疵，此时若再次对相关数据产品做入表合规评估，则会由于事实前提的改变而获得肯定性评价，符合数据资产入表“合法拥有或控制”的要求。最后，我们认为，企业数据合规主要可以分为数据来源合规、数据处理合我们认为，企业数据合规主要可102、以分为数据来源合规、数据处理合规、数据经营合规、数据管理合规，但具体到企业数据资产入表阶段，最应当规、数据经营合规、数据管理合规，但具体到企业数据资产入表阶段，最应当关注的是数据产品的数据来源合规与数据处理合规两部分。关注的是数据产品的数据来源合规与数据处理合规两部分。38（一）数据来源合规（一）数据来源合规目前，企业获取数据的方式主要有以下几种：自行生产、公开收集、直接收集、间接获取等，需要根据不同的收集方式及应用场景，具体认定相关数据来源的合法合规性。101.自行生产企业自行生产的数据，即企业在日常经营、科研、生产等活动中产生并收集的数据，如 APP 的日常活跃量数据、企业生产线上的测试数103、据等。在此种情形下，由于企业获取数据的过程中不涉及外部收集，故对相关数据的来源合规性进行审查时，可以相对弱化对数据收集手段的审查。但应注意，企业应在数据的产生和收集阶段按照法律规定做好数据分类分级，并对不同种类、不同等级的数据采取不同的存储措施，实施重要数据加密存储、灾容备份和存储介质安全管理等措施。2.公开收集公开收集系指企业通过爬虫、RPA 等技术手段，采集已公开的信息。此种情形下，在审查数据来源合规性时，应重点审查以下方面：（1）数据采集不得危害国家安全、公共利益。例如，企业不得采集受监管的数据，包括重要数据、核心数据、国家秘密、情报信息等；企业在采集数据时不得侵入国家事务、国防建设、尖104、端科学技术领域计算机系统；企业不得非法侵入其他特定组织的计算机系统；企业不得在未经授权的情况下侵入国家关键信息基础设施采集数据。（2）数据采集方式需合法、正当。例如，在使用爬虫采集公开信息时，企业不能违反目标网站的 Robots 协议或突破其设置的反爬取措施爬取数据；企业的数据抓取行为不得干扰目标网站的正常运行；若拟采集的公开数据涉及其他企业商业秘密的，需尊重信息主体的意愿，获得企业的授权同意。（3）数据采集不得损害个人的合法权益，收集和处理个人应具备合法性基础。（4）数据采集的目的应合法正当，不得侵犯他人知识产权、不得涉及不正当竞争。10可参见本文作者撰写的2023 数据交易合规法律报告，本105、文由于篇幅原因仅介绍主要思路。393.直接采集直接采集系企业通过用户自主提供或通过自由设备收集的数据。（1）通过用户自主提供数据的，用户对数据的授权应当完整。例如以APP、小程序、信息表单等方式收集用户收据的，需要在隐私协议或告知说明中明确收集数据的种类、处理方式及目的等，并获取用户的明示同意。以此种方式采集数据的，应重点关注以下内容：采集的数据涉及个人信息的，需满足个人信息采集的合法性基础；采集的数据涉及未满十四周岁未成年人的，需取得其监护人的自愿、明确同意；采集的个人信息数据敏感个人信息的，需取得单独同意；采集的数据涉及企业商业秘密的，应取得企业的明示授权同意。（2）通过自有设备采集数据的106、，应重点关注以下内容：通过委托/租用/购买的第三方设备或自有设备采集数据的，均应确保设备的安全性及数据安全保护能力；收集特殊领域数据的，需具备相关资质，例如收集道路信息的，可能需要具有测绘资质；收集的信息涉及个人信息的，应对个人信息进行匿名化处理，或具备其他个人信息采集的合法性基础。4.间接获取间接获取系指通过协议、共享等方式获取相关数据，从交易渠道上看，可以分为场内交易和场外交易。场内交易即在各地数据交易所内进行交易，目前，大部分数交所均要求数据产品提供方对数据产品进行合规性评估。以上海数据交易所为例，数据产品需通过第三方专业机构的实质审核及数交所的形式审查后方能挂牌交易。场外交易的情况下，107、目前除征信行业等特殊监管行业外，并无强制审查拟交易数据的要求，但对于数据需方来说，若拟将购入的数据确认为数据资产，应确保其对相关数据的权利不存在瑕疵。无论场内交易还是场外交易，若数据需方拟将购入数据产品确认为数据资产，均应重点关注以下内容：数据供方的数据来源是否合法、其处理与交易相关数据是否具有相关授权；数据本身能否进行交易，如核心数据、国家秘密、情报信息、个人生物识别信息原则上不允许交易；涉及重要数据的，数据供方是否取得相关部门的同意或许可，例如，全国范围内二十年以上的气象数据具有一定的敏感性，原则上企业只能从国家气象局获得该数据；特殊需求场景下40数据供方是否具有相关资质，例如，金融机构获108、取个人信用信息用于征信业务的，数据供方一般需为持牌征信机构。此外，企业如果是数据的受托处理者的，根据个人信息保护法，受托人应当按照约定处理个人信息，不得超出约定的处理目的、处理方式等处理个人信息；委托合同不生效、无效、被撤销或者终止的，受托人应当将个人信息返还个人信息处理者或者予以删除，不得保留。未经个人信息处理者同意，受托人不得转委托他人处理个人信息。非个人数据的委托处理，亦应遵循类似要求。（二）数据处理合规（二）数据处理合规企业处理数据的一般性合规要求为：合法、正当、必要、保障数据主体权利。具体来讲，应重点关注以下方面：1.数据处理需符合授权范围企业处理数据的范围应当合理，处理目的应当合法109、、正当。企业进行数据处理的范围应为数据主体授权范围和协议约定范围，或其公示的使用规则中所承诺的数据处理范围。企业不得将收集的数据用于非法目的，不得使用非法手段或以非法形式使用数据。若超出前述范围处理数据，则可能构成民事违约和侵权、行政违法，经企业处理产生的数据产品等也会存在权利瑕疵。2.数据处理行为需分类分级管理企业应建立数据分类分级管理体系，在处理不同类型的数据时，采用相应程度的行为规范和管理制度。尤其是当企业处理的数据涉及个人信息、重要数据、核心数据时，应确保处理行为符合相关规定。例如，企业在处理重要数据、核心数据时，相关数据应存储在境内，非经批准不得向境外提供；企业处理涉及个人信息的数据110、时，应满足个人信息保护法第 13 条所规定的合法性基础。此外，网络安全法第 21 条规定，“网络运营者应当.采取数据分类、重要数据备份和加密等措施”，也即企业应对所存储的数据按照分级分类的原则，选择安全性能、防护级别与安全等级相匹配的存储载体对数据进行存储和管理，对于国家规定的重要数据、核心数据应采取加密存储措施。3.是否建立数据处理配套安全机制企业在处理数据时，除应符合上述要求外，还应履行网络安全法数据41安全法及相关法律法规项下对于企业的整体义务。例如，企业在数据处理的过程中应采取技术措施和其他必要措施，保障网络安全、稳定运行，有效应对网络安全事件，防范网络违法犯罪活动，维护网络数据的完111、整性、保密性和可用性；企业应建立健全全流程数据安全管理制度，制定内部安全管理制度和操作规程确定网络安全负责人，落实网络安全保护责任；建立用户信息保护制度、网络信息安全投诉、举报制度；组织开展数据安全教育培训。此外，企业还应对数据采取加密、访问控制及风险处置措施，遵循线下法律法规对于数据安全处理的要求。六、对企业数据资产入表准备工作的建议六、对企业数据资产入表准备工作的建议（一）数据治理合规（一）数据治理合规如前所述，数据确权问题在根本上无法回避。企业在根据暂行规定以历史成本将数据资源记入资产负债表时，并无法定要求其需明确其为何种数据权属，只要企业认为合法拥有，确信是合理合法使用即可入账。但是在112、入表后其财务报告能否被审计机构认可，以及在数据资产后续的金融应用时能否被资产评估机构和金融机构认可，必然会遇到“合法拥有或控制”的确认问题，不可避免涉及数据权属问题。在目前“数据二十条”政策性文件初步形成三权分置的思路下，是否能和如何判断和确认是否形成三权中某一种权利，权利是否有瑕疵，在实践中将是非常谨慎复杂的问题。“确权确权”的过程中除了对权利性质进行判断，还涉及企业数据治理的合规的过程中除了对权利性质进行判断，还涉及企业数据治理的合规问题，企业在进行数据资产入表前可以参照下图对自身的数据治理体系进行初问题，企业在进行数据资产入表前可以参照下图对自身的数据治理体系进行初步评估，具体事项还可参113、照上文提及的企业数据资产入表涉及的合规问题。步评估，具体事项还可参照上文提及的企业数据资产入表涉及的合规问题。421.数据经营合规性审查数据经营合规性审查着眼于企业在数据处理活动中整体的合规性，以确保企业在数据领域的经营业务符合法律法规的要求。监管部门对部分行业的企业在处理特定数据时具有强制性、法定性的要求、门槛及前提，以防范企业违规处理和数据安全问题的产生。依据数据安全法第三十四条的规定“法律、行政法规规定提供数据处理相关服务应当取得行政许可的，服务提供者应当依法取得许可。”因此，企业应明确自身的数据收集、处理等行为是否需要相应特殊资质、许可或备案。如中华人民共和国电信条例（2016修订）规114、定经营电信业务，必须取得国务院信息产业主管部门或者省、自治区、直辖市电信管理机构颁发的电信业务经营许可证，例如 EDI 许可证、ICP 许可证等；中华人民共和国气象法（2016 修正）规定从事气象探测的组织和个人，应当按照国家有关规定向国务院气主管机构或者省、自治区、直辖市气象主管机构汇交所获得的气象探测资料。此外，企业应定期审查自身经营范围是否存在监管部门新的资质要求、许可或备案，紧跟相关法律法规和政策文件的动态，以确保其数据处理活动始终符合法律法规的要求。2.数据来源合规性审查数据来源的合规性审查是数据治理合规性的重点问题。企业对数据来源的各种渠道均需进行评估分析，穿透审查数据来源并留存相115、关审查记录。对于从间接获取的数据，需要求数据提供者提供相应合规证明、出具承诺或以通过合43同方式尽可能约定相关权利，确保数据来源合法可追溯；对于直接采集的数据，应在数据主体的授权或协议范围内处理数据，不得超过协议约定的范畴；对于自行生产的数据，应确保不存在其他利益相关方，具有数据生产全流程的有效证明；对于公开收集的数据，企业应确保采集的手段、方式、内容合法合规，未损害其他方的利益、公共利益、商业秘密或违反行业惯例、商业道德等。3.数据处理合规性审查数据处理的合规性审查关注企业数据收集后内部处理阶段的行为，包括存储、使用、加工、传输、提供、公开等。一方面，企业数据处理的合规性首先应当遵循现行法律116、法规的规定，依据数据安全法第八条的规定，“开展数据处理活动，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。”对于企业数据的处理，现行法律法规仅进行了原则性的规定，但目前实践中一般要求企业应当履行数据安全保护义务，采取必要的安全保障措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力，包括数据加密、身份验证、访问控制等手段。另一方面，依据数据安全法第五十一条的规定“开展数据处理活动排除、限制竞争，或者损害个人、组织合法权益的，依照有关法律、行政法规的规定117、处罚。”数据安全法第五十二条“违反本法规定，给他人造成损害的，依法承担民事责任。”企业数据处理应当遵循协议、授权书或其他在先法律文件的要求，对于非自行生产的数据，企业对数据处理的范围应限于协议约定的范围及方式，或其公示的使用规则承诺的数据处理要求。4.数据管理的合规性审查现行数据领域“三驾马车”对企业的数据管理提出了明确要求。数据安全法第二十七条要求企业开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。利用互联网等信息网络开展数据处理活动，应当在网络安全等级保护制度的基础上，履行数据安全保护义务；118、网络安全法第十条、第二十一条、第二十五条要求网络运营者建立完善的网络运营44保障体系，制定内部安全管理制度和操作规程，确定网络安全负责人，落实网络安全保护责任，制定网络安全事件应急预案，保护网络能够安全、平稳运行而不受外部的干扰和破坏；个人信息保护法第五十一条规定作为个人信息处理者的企业应制定内部管理制度和操作规程、对个人信息实行分类管理、采取相应的加密及去标识化等安全技术措施、合理确定个人信息处理的操作权限、定期对从业人员进行安全教育和培训、制定并组织实施个人信息安全事件应急预案、定期对其处理个人信息情况进行合规审计、事前进行个人信息保护影响评估等。5.数据应用场景的合规性评估数据的价值在流119、通利用的过程中体现，但数据在流通利用中存在法律法规等的限制，包括但不限于：第一，主体资格限制，如未获得甲级测绘资质的企业不得持有高精地图数据；第二，地域限制，如未经法定程序，不得向境外提供个人信息或重要数据；第三，行业限制，如未取得征信牌照的企业不得在征信业务中向银行提供的信用信息等。因此，企业数据资产入表需对数据资源的流通应用场景进行评估，包括数据资源是内部使用或外部使用、数据资源是否对外提供或销售、数据资源对外提供的下游使用场景、数据资源使用场景是否合法合规、数据资源是否涉及跨境、数据资源应用场景是否能够为企业带来利益等。由于企业在数据资产入表过程中的前期准备涉及各个方面，需依据现行法律法120、规逐一确认企业数据处理行为及数据资源的合法合规性，未来企业在将数据资产入表时，有必要自行或委托第三方对数据资源开展法律尽调。（二）数据处理可记录、处理成本可计量（二）数据处理可记录、处理成本可计量根据暂行规定，拟入表的数据资产需要能够准确计量其历史成本。这就要求企业在将数据资源确认为资产计入资产负债表时，企业需要明确形成该资产所投入的成本。但在实践中，企业在进行数据产品管理时往往是从满足特定需求为出发点，数据采集、清洗加工、建模开发、安全存储等环节的成本管控做得相对粗放，且数据业务部门和财务部门之间存在较大信息不对称，导致数据产品成本归集存在困难，进而导致“入表难”11。11赵丽芳、刘小钰：数121、据资产入表十大挑战与处理办法，“上海数据交易所”公众号文章，https:/ IPO 等业务中，对于数据资产如何科学合理认定也将是挑战。对于数据资产入表的风险与挑战，我们理解暂行规定除了在附则中规定暂行规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整，主要是通过加强信息披露的方式加以积极稳妥解决，创新性地采取“强制披露加自愿披露”方式，围绕各方的信息需求重点，一方面细化会计准则要求披露的信息，另一方面鼓励引导企业持续加强自愿披露，向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息。首先，明确和细化根据会计准则要求应当披露的信息，如要求企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实122、际情况，在“存货”项目和“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目；企业应当按照相关企46业会计准则及本规定等，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露；企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。其次，规定企业可以根据实际情况，自愿披露数据资源（含未作为无形资产或存货确认的数据资源）相关信息，鼓励引导企业向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息，例如数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式；用于形成相关数据资源的原始数据的123、类型、规模、来源、权属、质量等信息；数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况；重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析；数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制等。根据暂行规定，目前数据资产的账面价值均以成本法计量，这仍有可能无法反映企业相关数据资源的真实价值。因此，充分把握暂行规定赋予企业自愿披露相关信息的权利，对相关数据资产的具体情况进行真实、准确的披露，对体现企业的数据资产优势有着重要意义。需要注意的是自愿披露的内容，对企业尤其是上市公司提出了较高的要求，在披露内容不准确或存在误导124、的情况下某种程度是双刃剑，可能会为企业带来虚假陈述等法律风险，因此企业对数据资产的信息披露需要建立严格的确认和审核制度。（四）将数据资源确认为（四）将数据资源确认为“存货存货”时对时对“出售出售”的判断问题的判断问题目前，场内场外的数据产品交易虽名为数据交易，但是审视具体的合同，鲜见以“交易”“买卖”“出售”为合同义务履行的行为界定，而基本上均为“数据许可协议”“技术服务协议”。这种情况的出现主要是因为数据的权属以及边界不清，企业欲避免出现“交易”“买卖”这些敏感词语。根据暂行规定，若将数据资源确认为存货，则需满足相关数据资源系“日常活动中持有、最终目的用于出售”，目前的“数据许可协议”“技术125、服务协议”是否会被认为符合“出售”的性质，可能会影响数据资源作为存货的确认。47现阶段，“数据交易合同”的法律性质认定尚缺乏理论基础，其作为无名合同可参照适用何种有名合同仍存在较大争议。对此，有学者认为，数据交易合同可以准用买卖合同、许可合同和承揽合同规则，在对数据进行“买断式”交易时，可以参照买卖合同的相关规则12。因此未来的数据交易协议对数据交易合同中交易行为的约定提出了挑战，需要在合同设计时以数据产品交易（买卖）法律关系来界定合同供需双方的权利义务。七、数据资产衍生金融业务的思考与展望七、数据资产衍生金融业务的思考与展望数据资产入表只是数据资产化利用的起点，并非终点。数据资产入表意味数据126、资产入表只是数据资产化利用的起点，并非终点。数据资产入表意味着数据资源已被正式确认为数据资产，这为后续的数据衍生金融业务的开展奠着数据资源已被正式确认为数据资产，这为后续的数据衍生金融业务的开展奠定了基础。目前相关的数据资产金融化利用已经有很多实践案例。定了基础。目前相关的数据资产金融化利用已经有很多实践案例。（一）金融意义下的数据资产管理内涵（一）金融意义下的数据资产管理内涵数据资产管理概念的使用在实践中较为混乱，我们认为可以分为多个维度：一是 IT 和信息意义上的“数据资产管理”，主要是指“数据资产”的管理，很多企业都产生大量的数据，形成“数据资产”，需要对数据资产进行管理和利用，此处的数127、据资产本质上是指企业的数据资源。目前通常讲到的数据资产管理，多数是指这种情况，其计量单位是“G”“T”等。二是经济学意义上的“数据资产管理”，其使用较为泛化，不一定符合入表的要求。三是会计意义上的“数据资产管理”，较为狭义，特指符合“入表”要求的数据资产管理。四是金融意义上的“数据资产管理”，即基于金融目的，直接或间接地将数据资产应用于金融衍生业务中，亦可称之为数据资源的金融化利用。暂行规定12高郦梅：论数据交易合同规则的适用，载法商研究2023 年第 4 期。48实施后，金融意义上的数据资产管理的基础更加夯实，一方面，暂行规定为数据资产入表提供了直接依据，正式赋予了符合一定条件的数据以资产属128、性；另一方面，按照暂行规定的要求，拥有丰富数据资源的企业将直接受益于数据资产入表，数据资产的总量以及企业对数据资产化利用的需求均会大幅上升，金融意义上的数据资产管理将逐渐增加。（二）数据资产衍生金融业务的探索（二）数据资产衍生金融业务的探索数据作为第五大生产要素，与土地等并列，在人类走向人工智能社会的过程中其未来将具有极大的价值，这些潜在的价值也需要通过金融市场发掘和放大，而数据资产化利用本身又能拓展金融领域的业务类型，助力做大金融市场的蛋糕。可以说，数据资产与金融市场相辅相成，共同作用于我国数据要素市场的壮大与完善。截至目前，实践中市场上已经进行了很多金融意义下数据资产管理的探索，包括数据信129、托、数据资产质押融资贷款、无质押数据资产增信贷款、发行包含数据知识产权的证券化产品、数据资产作价入股签约等。目前这些探索还仅具有尝试性质，尚未形成普遍模式。市场上亦存在一些质疑，例如认为这些探索基本上为锦上添花，而非雪中送炭。我们认为，对此问题的认识需要一分为二，一方面确实数据资产的金融化利用尚存在实际困难，银行传统的风控体系和模型对于数据资产这一新类型资产的应对需要一个调整的时间，尤其是数据资产在流通利用中的真实价值缺乏成熟的技术手段验证、数据资产的确权和合规难以认定，在相关违约事件发生时金融机构难以处置变现，因此持牌金融机构也不可能很草率地大规模开展数据资产的金融化利用；另一方面也要看到随130、着技术的进步，如果能够高效实现通过区块链、隐私计算等数据基础设施和技术对数据资源的流通交易真实性、实际高价值的验证，以及权属界定清晰化，将彰显数据资产对社会发展的重要意义。在数据资产的价值确认无疑的情况下，相应的金融化利用与目前其他资产类型的金融化利用并无实质区别。以下对目前实践中的几种数据资产金融化利用方式加以介绍和分析。1.数据信托为了解决数据主体与数据控制者之间不平衡的权利义务关系，促进个人信息的流通利用，国外探索出一种新的个人信息流通利用模式，其将信托法下受49托人信义义务引入个人信息的流通利用，以此实现个人信息权益保护与数据流通利用之间的平衡，该模式即所谓的“数据信托”，其本质上是“131、个人数据信托”。主要有两种思路：一是以美国为代表的“信息受托人”（InformationFiduciaries），即对个人信息控制者施以特殊的信义义务，在对其所控制的个人信息进行流通利用时，个人信息控制者需同时为信息主体的利益承担谨慎、忠实和保密义务；二是以英国为代表的“数据信托”（Data Trust）13，其核心思路为自下而上地建立一个全新的第三方机构进行数据管理，该机构代表全体数据主体的利益与数据使用者进行谈判，最终实现个人信息的流通与利用，日本设立的“信息银行”亦延续了该思路。与前述“个人数据信托”相区别，本文所指的“数据信托”为狭义的信托法下的信托。其以数据资产为委托资产，委托给有资132、格的管理人管理该财产，法律性质上适用信托法原理。数据信托的特点在于委托的资产不是现金，而是数据资产，运行逻辑如下图所示：图片来源：数据经纪发展组2023 年 4 月 20 日，数交数据经纪公司牵头设计并推动全国首个数据信托项目“中诚信托数据资产 1 号财产权信托”，该信托项目已于 2023 年 4 月19 日向监管机构提交信托登记备案审查。在该数据信托项目下，科技公司将公司自有的中国房地产大数据以信托的形式委托给信托公司，由信托公司对信托数据进行管理。为保证数据信托的专业性，科技公司委托数交数据经纪作为指令人，由数交数据经纪向信托公司发出交易指令。此外，项目委托粤港澳大湾区大数据中心作为中立服133、务器负责对信托数据进行存储，以保障数据安全及维132018 年英国开放数据研究所（ODI）将数据信托定义为“一种类似于其他资产信托形式的关于数据的托管和决定的方案；委托人授权受托人对他们的数据进行决策，以利于更广泛的受益”。50护委托人的合法权益。为使数据信托项目能更加合规高效经营，该数据信托项目将在深圳数据交易所进行登记交易。但在目前数据确权制度缺失的情况下，我们理解企业所持有的数据资源虽然已然可以入表，但其法律权属其实仍不清晰。此时，数据资产是否能直接成为信托法所认可的信托财产，数据信托模式下如何能按照信托法的要求实现数据资产的“所有权转让”，不具备数据管理能力的持牌信托机构能否将管理职责134、外包等一系列问题尚无定论，有待理论和实践的进一步探索。同时利用数据信托的方式应是在特殊商业场景下利用信托方式的独特价值，即财产独立性的考虑。我们认为，在现阶段数据信托的制度模式尚不明朗之时，可以先以数据资产相关应收账款为信托标的，即企业基于数据资产的使用而在未来预计可流入的收益。如此，既可以继续探索数据资产在信托法下的应用，又能够在一定程度上缓解立法缺失给数据信托所造成的不确定性。2.数据资产质押融资贷款目前，全国各地纷纷在探索以数据资产为担保进行融资贷款，例如：2022 年 10 月 12 日，北京银行城市副中心分行成功落地首笔 1000 万元数据资产质押融资贷款，此笔贷款以佳华科技的数据资135、产进行质押担保。经评估，佳华科技两个大气环境质量监测和服务项目的数据资产估值达到 6000多万元，这成功帮助佳华科技获得数据资产质押融资贷款。2023年 8 月，江苏罗思韦尔电气有限公司以其在“江苏数据知识产权登记系统”完成登记的“T-BOX 车联网信息数据”为质押，成功向苏州银行扬州分行融资 1000万元，标志着扬州市首单数据知识产权质押融资业务落地。2024年 2 月，中国建设银行上海市分行与上海数据交易所深度合作，成功发放首笔基于上海数交所推出的数据资产信贷服务产品“数易贷”的数据资产质押贷款。“数易贷”是由上海数交所主导，并联合多家银行共同推出的数据资产信贷服务产品，其以企业的数据资产136、为核心，为银行提供一个创新、高效且风险可控的贷款投放渠道，即 DCB（Data-Capital Bridge）“一桥、两所、两轴”架构。（如下图所示）1414图源微信公众号“浦东发布”文章：“数易贷”首笔数据资产质押贷款发放，为企业提供更为灵活的融资渠道，网址 https:/ DCB 架构的基础上，数据与资本两个要素市场得以链接，数据资产形成、流通和交易的全过程能够被全面、动态、实时、准确地描述。该构架是底层资产数据披露的关键基础设施，能够确保数据资产的真实性、合法性和不可篡改性，为数据资产的质押提供了坚实的技术保障。在此过程中，银行基于 DCB数据资产凭证的动态资产数据开展信贷业务，并结合上137、海数交所给出的数据资产价值指导意见，据此发放贷款。应注意到，上述案例均在一定程度上具有制度探索和市场引导的目的。商业银行既要考虑重构质押贷款的风控模型，以应对数据资产入表和无形资产增加给银行信贷业务风控的挑战，同时也亟需探索基于数据资产的金融化利用的商机。由于传统银行风控中缺少针对数据资产的风控指标设计，相关探索需要一定的时间。同时在市场实践中，在银行为企业办理数据资产质押融资贷款时，如何准确评估数据资产的价值、完成数据资产的交付以及如何处置数据资产变现等问题也尚待进一步探索。3.无质押数据资产增信贷款2023年 3 月，凭借在深圳数据交易所上架的数据交易标的，深圳微言科技有限责任公司通过光大138、银行深圳分行授信审批，成功获得全国首笔无质押数据52资产（数据知识产权）增信贷款额度 1000 万元，并于 2023 年 3 月 30 日顺利放款。2023 年 12 月，光大银行贵阳分行与贵阳大数据交易所联袂推出全国首款数据资产融资贷款产品“贵数贷”，光大银行贵阳分行可基于企业在贵阳大数据交易所上架的数据产品以及交易情况，对其数据资产内容进行评估核算，同时结合光大银行有关授信需求，开展数据拥有企业和大数据经营服务企业综合授信评估，并赋予与自身经营特点匹配的授信额度。“贵数贷”采用的担保方式为信用（免抵押、免担保、免服务费）或法人、股东等自然人提供连带责任保证，此外，作为风险缓释措施，光大银行139、会在相关数据资产具备质押条件后，及时将数据资产办理质押登记。对于银行来说，无论是质押贷款还是信用贷款，相较于企业的第二还款来源（即企业债务的担保，信用贷款情形下不存在第二还款来源），其更关注企业的第一还款来源，即企业自身的经营情况与盈利能力，这是企业还款的根本。因此，在企业以数据资产申请银行贷款时，银行可能会因前述数据资产评估、管理、处置难的问题而拒绝以此作为担保，但企业拥有数据资产的数量本身即可以作为企业情况的客观反映，再辅以企业提供的其他信息，银行可以更为全面和准确的判断企业实际的经营情况与盈利能力，以此为基础确认企业的授信额度，为企业发放信用贷款，而非质押贷款等。光大银行贵阳分行所推出的140、“贵数贷”即依照此逻辑，根据我们的了解，实践中，亦有不少银行在处理基于企业数据资产的贷款业务时，依照此思路为企业发放信用贷款。4.数据资产证券化资产证券化（ABS）系指将权属明确、能够产生稳定、可预测现金流的财产、财产权利或其组合作为基础资产，将该基础资产真实转移至依法构建的SPV，使该基础资产在法律上具有独立性和破产隔离的功能，在此基础上发行资产支持证券的金融活动。2023 年 7 月 5 日，杭州高新金投控股集团有限公司（下称“杭州高新金控”）2023 年度第一期杭州高新区（滨江）数据知识产权定向资产支持票据（ABN）在中国银行间市场交易商协会成功簿记，发行金额 1.02 亿元，票面利率 141、2.80%，发行期限 358 天，为全国首单包含数据知识产权的证券化产品。该53项目以四维生态、紫光通信、数云等 12 家企业的 145 件知识产权（其中：发明专利 26 件、实用新型专利 54 件、软件著作权 63 件、数据知识产权 2 件，评估价值 1.43 亿元）作为质押物，帮助企业获得证券化融资 1.02 亿元。该项目是全国首单数据知识产权证券化产品，是数据知识产权证券化的首次探索。但应注意，数据资产如作为资产证券化产品中的基础资产，则应当满足证监会、交易商协会、证券交易所、中国证券投资基金业协会等部门对于基础资产的相关合规要求。根据证券公司及基金管理公司子公司资产证券化业务管理规定第142、三条的规定，“基础资产，是指符合法律法规规定，权属明确，可以产生独立、可预测的现金流且可特定化的财产权利或者财产。基础资产可以是单项财产权利或者财产，也可以是多项财产权利或者财产构成的资产组合”。“前款规定的财产权利或者财产，其交易基础应当真实，交易对价应当公允，现金流应当持续、稳定”。数据资产的产权确权制度、公示登记制度、市场交易制度等制度体系尚未完全建立，对数据资产进行规范化的现金流预测时可能较难证明其未来能够产生独立、稳定、可预测的现金流。而数据资产真实出售的标准，仍然依赖于数据资产的确权制度、公示制度、定价方法的确立，但目前我国数据资产相关法律制度尚不完善。此外，杭州高新金控系以数据知143、识产权为标的，目前法律制度中尚未明确数据或数据集合可作为数据知识产权客体，因此并非所有数据资产均可作为数据知识产权参与资产证券化。因此，虽然杭州高新金控成功实现了第一单数据知识产权的证券化，但并不意味着数据资产证券化的路径已然确立，仍需市场进一步的探索。5.数据资产作价入股我国公司法第二十七条规定，“股东可以用货币出资，也可以用实物、知识产权、土地使用权等可以用货币估价并可以依法转让的非货币财产作价出资；但是，法律、行政法规规定不得作为出资的财产除外。对作为出资的非货币财产应当评估作价，核实财产，不得高估或者低估作价。法律、行政法规对评估作价有规定的，从其规定。”与之配套的，公司法司法解释三第144、九条规定，“出资人以非货币财产出资，未依法评估作价，公司、其他股东或者公司债权人请求认定出资人未履行54出资义务的，人民法院应当委托具有合法资格的评估机构对该财产评估作价。评估确定的价额显著低于公司章程所定价额的，人民法院应当认定出资人未依法全面履行出资义务。”市场主体登记管理条例第十三条规定，“除法律、行政法规或者国务院决定另有规定外，市场主体的注册资本或者出资额实行认缴登记制，以人民币表示。出资方式应当符合法律、行政法规的规定。公司股东、非公司企业法人出资人、农民专业合作社（联合社）成员不得以劳务、信用、自然人姓名、商誉、特许经营权或者设定担保的财产等作价出资。”综上，我国从立法上并不否认145、数据资产作价出资，股东可以数据资产在经过合法评估等程序后出资入股。如前所述，青岛华通智能科技研究院有限公司、青岛北岸控股集团有限责任公司、翼方健数（山东）信息科技有限公司即在经严密的评估程序后，合力推动数据资产作价入股，三方成立合资公司。数据资产作价入股，可以给企业及其他组织充足的经济激励，推动其将持有的数据资源整合、治理，发掘数据价值，以期替代货币作为新设立企业的出资。而对于新设立企业来说，其他股东既然接受了数据资产的出资形式，亦代表其有能力进一步实现对数据的管理与开发，激活数据资产的价值潜力，促进相关数据的流通交易。因此，数据资产作价入股是激励企业和其他组织进行数据治理、发掘数据价值、促进数据流通的有益手段。