现今，数字经济时代下，数据资源变得尤为宝贵，数据资产纳入资产负债表成为一大热门议题。自3月16日华东江苏大数据交易中心举办的大会以来，我们注意到，关于数据资产入表的话题得到了广泛讨论，涉及到了认知上的转变以及机遇与挑战，这些都值得我们进一步研究。

产业层面的认知变化

从产业角度看，数据资产近些年已逐渐成为企业竞争的核心要素。以互联网企业为例，2023年部分企业通过搜集用户数据并实施精准营销等手段，成功实现了销售额的显著增长。这反映出企业对数据资产的日益重视。同时，在传统制造业，也有不少公司着手建立自己的数据中心，借助数据优化生产流程，显示出整个产业对数据资产的重视程度正日益增强。与过去相比，这无疑是一种巨大的观念转变，过去数据可能只是被视为一种附属资源，而现在它已转变为企业重点经营的关键领域。

认知的深入使得企业在数据资产领域的投资不断上升。以某知名科技公司为例，它在2023年大幅增加了资金投入，用于数据资产的管理与开发，增幅高达四十个百分点。这一现象也体现了整个行业对数据资产纳入资产负债表的新看法，即数据资产纳入资产负债表对企业发展至关重要。

政策层面的支持与引导

自“资产入表”概念提出，政府陆续推出了一系列政策，旨在确立其重要地位。比如，2023年，某些地区发布的促进数字经济发展的政策中，特别突出了数据资产入表对于激发企业创新的重要性。这些政策不仅为数字经济的成长指明了道路，还为数据资产入表的推行打下了稳固的基础。显而易见，此类政策导向具有远见，对企业如何进行数据资产管理提供了恰当的指导。

某新兴科技城市政府，为了吸引数据企业入驻，实施了税收优惠措施，专门针对数据资产入表等事务。此举旨在激励企业深入研究数据资产如何进入财务报表，推动该城市数据经济迅猛发展，使其成为行业关注的中心。

数据资产入表的挑战

数据资产纳入报表的过程并不顺利。尤其在智能风险控制领域，遇到了不少难题。以数据所有权为例，智能风控系统常用的外部风险数据来源繁杂，要确定其产权归属非常困难。以某金融公司的智能风控系统为例，在整理外部数据准备入表时，发现许多数据来源不明，根本无法确定其所有权。

数据价值评估同样存在难题。处理数据的过程繁杂，包括众多模型与分析方法，因此像成本法这样的单一评估方式并不可行。金融科技企业在尝试将数据纳入账目时，因价值评估不准确，导致账目数据混乱。此外，在实际操作中，数据权属的明确与否，直接影响到数据的运用和交易等环节，这也是一大关键挑战。

确权的经验借鉴与RPA的作用

已有机器人在固定资产确权方面取得了成功，这些成功案例或许能为数据资产确权带来有益的借鉴。比如，某工程企业在进行固定资产确权时，利用机器人高效且准确地收集了资产信息并明确了产权，这样的做法或许适用于数据资产确权。

RPA（机器人流程自动化）在数据确权环节扮演关键角色。它能执行大量数据加工与核实任务，显著提升确权流程的效率和保障。比如，大型企业在面对巨量数据时，引入RPA后，能更迅速且精确地完成数据处理，为数据资产入账的准备工作打下坚实基础。

数据资产入表的机遇

企业将数据资产纳入账目，这带来了众多利好。数据资产作为一种新型资产，在财务报表中显现，为企业的市场扩张和盈利开辟了新途径。比如，某互联网公司通过妥善处理用户数据并纳入报表，成功吸引了更多广告商的投资。此外，这还简化了企业的融资过程，金融机构在考虑贷款时，可能会因企业拥有优质、可衡量的数据资产而更倾向于提供贷款。

企业可以增强与金融机构的协作，以优化数据流通的条件。比如，某些企业与银行携手打造数据共享平台，借助安全数据共享，双方业务能力得以提升，同时为数据资产纳入账目后的合理运用奠定了基础。

法规完善的需求

2024年1月1日，相关法规将正式实施，不过数据资产纳入账目还需更多法律保障。虽然律师事务所已经开始探索，比如制定企业数据合规的多项策略，但法律仍需完善。在明确数据产权方面，这对数据要素市场化及数据资产入表都至关重要。产权不明确可能引发数据滥用或交易难题。那么，企业如何在现有法律中推进数据资产入账？期待大家在评论区发表看法。同时，欢迎点赞和转发，让更多人了解数据资产入账的相关内容。