上市公司数据资源入表如何做？这份报告全讲明白了

数据资源入表是指将企业或机构在经营活动中产生的各类数据资源，按照统一的标准和规范纳入数据资产目录或数据库表结构中进行管理。这一过程通常涉及数据分类、清洗、标准化和确权等环节，目的是提升数据的可利用性和可追溯性。例如，企业通过梳理内部业务系统、物联网设备等来源的数据，明确数据字段含义、格式及关联关系，形成结构化的数据资产清单，便于后续分析、共享或交易。

在实际操作中，数据入表需要兼顾技术与管理两个维度。技术层面需建立适配的数据模型，设计合理的字段类型与约束条件，确保数据一致性；管理层面则需制定数据治理规范，明确数据责任主体，建立全生命周期管理机制。部分行业还需考虑合规要求，例如金融、医疗等领域需对敏感数据进行脱敏处理，同时满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求。

当前，随着数据要素市场化配置的推进，数据资源入表已成为企业实现数据资产化的重要基础。通过规范化管理，企业不仅能够挖掘数据价值、优化决策效率，还可为未来数据资产会计处理、数据交易等场景提供可信依据。这一过程也面临数据质量参差、权属界定复杂等挑战，需要跨部门协作与专业工具支持。

这份报告聚焦于上市公司数据资源入表的必要性、行业现状、挑战及应对策略，为数据资产化提供了系统性分析。

数据资源入表的必要性

1. 反映真实财务状况与合规需求

随着数据成为关键生产要素，其在企业资产中的价值日益凸显。通过财务报表列示数据资产，能更准确反映企业资产全貌，提升财务透明度，满足监管机构对数据披露的合规要求。例如，财政部《暂行规定》为数据资源入表提供了会计处理依据，推动企业间财务报告的可比性。

2. 支持决策与增强竞争力

数据资源入表促使企业重视数据管理与应用，推动数据驱动决策。例如，零售业通过消费者行为数据分析优化营销策略，金融服务业利用风控数据提升风险预警能力，均体现了数据在优化资源配置、创新业务模式中的作用。

3. 提升治理与风险管理能力

入表过程倒逼企业完善数据治理体系，包括明确数据权责、标准化流程、强化安全合规等。例如，医疗健康行业通过数据融合与人工智能技术提升诊疗质量，同时规避数据泄露风险。

上市公司现状

数据资源入表已覆盖工业制造、金融、交通、医疗等12个重点领域。工业制造业通过数据优化生产流程，推动智能制造；信息技术服务业则以数据支持大模型开发，加速技术创新。

上市公司实践特点：

资产类型：数据资源主要确认为无形资产（如技术数据）、存货（待售数据）或开发支出（研发阶段数据）。

金额与挑战：截至2024年中报，44家A股上市公司累计入表金额13.57亿元，但部分企业因合规风险或核算困难选择清空数据资产（如奥飞数据清空10.89亿元无形资产），凸显实践中的谨慎态度。

市场反应：企业对数据资源价值的认知仍处探索阶段，缺乏收益量化指引和成熟管理制度，导致入表比例较低。

核心挑战

1. 数据范围与核算难题

企业数据来源多样、体量庞大，筛选有价值数据并统一管理难度高。例如，内部增效场景的经济利益难以量化，成本分摊规则不明确，导致入表标准模糊。

2. 质量与安全风险

数据缺失、重复等问题影响决策可靠性，而安全合规涉及技术加密、隐私保护等多维度挑战。例如，金融行业需在数据共享与隐私保护间平衡，稍有不慎可能引发合规风险。

3. 权属与管理体系缺陷

数据“三权分置”（持有权、加工使用权、经营权）缺乏明确授权机制，导致权属争议。同时，企业普遍存在数据资产管理职责不清、治理框架不完善等问题，制约数据价值释放。

应对建议

1. 分析数据资源应用场景

企业以数据资源入表为目标进行数据的梳理与治理应以数据资源应用场景为切入点，从而避免范围过大带来的额外成本以及时效的影响。在梳理与数据相关的应用场景过程中应首先关注该场景如何为企业带来收益，收益是来自内部还是外部以及是否可以进行量化，进而追溯至为了能够产生这些收益应用了哪些数据来提高工作效率。通过数据血缘分析进行数据资源可入表范围的初步判断，并对相关成本进行梳理，形成入表详细工作路径；此外，企业应建立跨部门的数据资源入表组织职责设计，提高相关部门在数据资源入表工作过程中的参与度；持续改进数据资源管理能力，根据实际情况调整和完善入表策略和方法。同时企业可寻求外部专业机构的支持，获取专业的建议和指导。

2. 规范会计处理等核算事项

企业应当制定明确的成本核算和研发管理标准，建立财务核算与列报披露机制，以及数据资源日常管理机制，规范数据资源全生命周期核算流程，并加强相关内控及财务管理。

企业在评估数据资源如何为其带来预期经济利益时，应以定量方法对经济利益流入进行判断，而非单纯从定性角度进行分析，包括来自内部的收益。企业应基于数据资源应用场景，利用数据资产所带来的收入提升、成本下降、风险降低或效率提高等经济利益流入建立收益模型，确定计算公式并利用合理的判读与估计确认相关参数，从而对内收益进行定量分析，以支持相关数据资源满足资产定义的要求。如在精准营销场景下，企业利用相关数据资源可以为其提供更多销售线索，提升产品曝光率及产品销量，增强客户转化及留存率，从而最终带来销售收入的增加。另一方面，在经济利益流入评估时需有充分的证据，企业可通过精准营销场景下营销成功提升率、客户人均收入及营销成功客户数量等具体指标及参数对数据资源产出效果进行货币化定量衡量，作为综合判断数据资源带来经济利益流入的佐证。

由于数据资源入表采用成本法，入表金额的准确性取决于其成本能否可靠计量。企业需对数据资源从采集到应用全链条进行成本梳理，完善相关成本核算流程，如包括成本识别、成本收集、成本分配和成本分析等数据资源加工处理的所有环节及类型的成本，从而确保成本数据的准确性和完整性；同时企业也可利用信息技术手段，如ERP系统、成本核算软件等，提升成本核算的精细化水平及核算效率。对于无法直接归集的间接成本，企业需设计相应成本分摊规则，按照合理可得的基础(如人工工时、数据使用量、算力等分摊因子）进行分配，确保相关成本能够准确分摊至相应数据资源。在进行数据资源后续计量时，企业需结合相关数据资源的性质及特点，考虑其使用寿命和预期经济利益的消耗方式，采用合理的方法进行摊销处理。例如企业在评估数据资源的摊销期间时，应注意数据资源摊销期间不能长于其承载系统的剩余摊销年限等。

对于数据资源的列报及披露，企业需根据《暂行规定》的要求设计披露模板，用于在财务报告中对数据资源的入表情况进行透明和详细的信息披露。披露模板需包括数据资源的基本信息、成本计量方法、经济利益评估结果等关键信息；同时建议企业完善数据资源相关的资产卡片和资产台账，为常态化管理打好基础。

3. 健全数据管理体系

数据质量是数据资源价值释放的关键。企业应建立健全的数据管理体系，制定数据标准规范，并将标准及规范进行系统落地；采取措施提高数据质量，在数据清洗、数据验证、数据整合等收集及加工过程中对数据质量进行持续监控，发现问题找到根源及时整改。同时，企业需建立完善的数据治理框架和合规性机制，优化数据质量管理制度，明确各方工作职责，促进多方协同，以制度形式规范、约束各方行为，从而持续提升数据质量。

4. 数据安全合规评估

企业应保证必要的资源投入，更新知识和技能，以应对不断变化的数据安全合规技术挑战和法规要求。例如企业应对不同行业、不同企业性质、不同数据应用情境、不同数据处理环节等进行全面的数据安全合规评估，及时发现风险项并制定切实可行的整改措施；建立针对数据资源全生命周期的数据安全管理体系，积极应对不断升级的安全合规要求，实现数据资源动态合规；采用最新的安全技术和工具来保护数据并对其持续进行监控与改进。

5. 将数据资源入表纳入企业数据全生命周期管理体系

目前数据全生命周期管理体系与框架已成熟并在企业中得到普遍应用。建议企业将数据资产入表工作流程标准化，并将其纳入到数据全生命周期管理流程中，确保相关数据资源生命每个阶段都得到适当的处理和管理。

同时，企业应升级数据资产目录、数据源认证管理；明确数据资产管理职责、加强数据质量控制管理、完善数据治理框架体系；建立数据资源评估和价值确认机制、数据资源审计和合规性检查、数据资源人才培养和激励机制等；构建具有数据要素化、资产化特征的数据资产管理体系。通过这些措施，企业可以更好地管理和利用数据资源，加快推进数据资源向数据资产方向的突破，促进数据融合应用、开放共享与流通交易，实现数据资产的价值最大化。

6. 建立和完善数据确权管理机制

数据资产权属的确定，是数据资产化的重要前提和基础，也是当前数据资产入表过程中普遍关注的焦点。企业应在当前的法律框架下，以价值共创、共享、共赢为宗旨，推动数据确权管理机制的完善。企业需要在数据资产管理体系中，通过相关政策和制度明确数据的归属、使用权和管理责任。并建立数据分类和分级管理体系，以便更好地管理和保护不同价值和敏感度的数据。建议企业建立数据注册与登记机制，记录数据的创建、修改和使用情况，以确立数据的相关权属信息清晰明确。企业需要依据相关法律法规，明确数据的权属关系，与各方制定数据使用和交易的规则，明确相关权利义务。建立数据使用和授权管理机制，确保在数据共享和流通过程中，权利得到保障。并可考虑通过管理平台等方式来控制和监测数据的访问与使用情况，以减少数据滥用和损失的风险。

数据资源入表是数字经济时代企业转型的必经之路，但其落地需要政策支持、技术保障与管理创新的协同。当前实践虽面临诸多挑战，但通过分步骤试点、规范核算流程及完善治理体系，企业有望将数据资源转化为核心资产，驱动高质量发展。未来，随着法规完善和市场认知深化，数据资产化将成为企业竞争力的重要衡量标准。

扫码进星球下载公众号文件

PPT 制度政策标准报告白皮书

■

责编：梓玥

审核：晓洁