关于数据资产入表专家解读

1、文件的出台背景是回应理论界和实物界的呼声。

这个文件并不修改现行会计准则，也没有提供增量会计规则，只是对现行会计准则的重申和针对性的细化。文件中介绍说明中明确写到：《暂行规定》在充分论证的基础上，明确企业数据资源充分适用于现行企业会计规则，不改变现行总则的会计确认计量要求。

2、不能将文件简单解读为允许数据资产入表。

因为该文件没有改变现行会计准则规定，也没有提供增量会计规则，只是对现行准则的重申何针对性的细化。

3、很多问题本身不存在，比如数据资产入表时价值如何评估等，这与入表无关。

4、确权和交易是数据资产非常重要的问题。

确权和交易都属于会计的前提而不是会计本身。这个文件既不解决数据资产确权问题，也不解决交易问题。确权是法律问题，交易是市场问题，交易的前提是确权，确权后才能交易，这些都不是会计问题。

5、文件出台会让会计师处理数据资产相关支出时向资本化倾斜

影响可能体现在文件发了以后，会计职业界，尤其是注册会计师在判断一项数据相关资产入账时会比原来积极一些，具体积极到什么程度没法猜测。

没有这个文件时，一笔和数据资产有关的支出会计师可能更倾向于把它费用化；文件出来后，会计师有可能会更激进一些，考虑资本化处理，使得有一些资产入账。但是这个量不大，并且只针对未来增量资产，不涉及存量数据资产入表的问题。

Q：从去年到今年整个产业层面、政策层面大家对数据资产入表的认知有什么大的变化？

A：大学里有一些人一直积极做数据资产入表的理论，但是准则制订机构始终非常谨慎。

准则制订机构从始至终坚持一个理念：不能改变现行准则的框架，我们国家准则要跟国际准则对接，但是国际上目前的逻辑是不能突破现行准则范围，一旦突破准则范围会很麻烦。

在过程中有很多人在提出意见，但最终凡是与现行准则不一致的概念统统不采纳，最后发布的版本与现行准则的内容几乎一模一样。

Q：24年1月1号相关规定会正式执行，在这之后企业如果要进一步做数据资产入表的话，会计人员对于成本和价值认定要依据什么做参考呢？后续是否会有新的细则指引？

A：如果想把数据资产入表，只有两种情况有可能：

（1）认购。如果是买了数据资产，原则上这个资产的入账价值就是购买价，不存在估值方法制订的问题。

（2）通过内部数据收集、加工、整理等取得的数据资产，这种情况下数据资产的价值是根据历史成本确定的，而不是根据可以带来的收益确定的，也不存在评估数据资产价值的问题。

假设一个游戏公司，用户注册完后填了自己的身份证号、手机号、游戏偏好等信息，这些信息对游戏公司是有价值的，但是如果取得数据的过程中仅仅让用户填写，自己没有发生重要成本，那这个数据资产在账上体现不出来，因为没有发生成本；而用户如果是从别的地方引流过来的，那么原则上以引流的成本来计量数据资产。

总体上讲，数据资产账面价值只能以历史成本计量。

有一种例外：企业并购过程中，被并购企业有一项数据资产，并购时有可能要进行资产评估，包含对数据资产本身的评估，这个评估方法不会脱离现有的资产评估方法，即市场法、成本法、收益法，不脱开现行规则制度的逻辑。

Q：对于很多公司而言，数据的加工成本也可以视为数据采集成本的一部分，还可能有员工工资、机器算力、电力的消耗，实际采集成本认定过程中怎么判断认定范围？

A：生产数据的过程跟生产啤酒没有本质区别。

能够计到啤酒的成本：设备折旧、电力能源、人工成本、原材料消耗。

数据产品也是一样的，比如数字图书馆，需要买各种各样的书，买过的书要转化为数字图书馆允许的电子格式，转化过程中需要设备、软件（固定资产投入如）、人员工资、能源成本（电力）、原材料成本（买书的成本）。

主要成本仍是人（人工成本）、机（机器设备）、料（原材料）、法（工业企业是工具器具，数据资产生产中有可能不重要，比如U盘、光驱）、环（环境，如水、电、蒸汽）。

Q：资本化的程度是根据企业的意愿进行的吗？

A：资本化的部分在会计准则里面有严格条件限制，总的原则是如果想把数据确认为资产，必须保证数据能在未来带来收益，如果不能带来收益，成本就只能作为费用，不能作为资产。

比如数字图书馆电子借阅卡，这是能够带来价值的，资本化没有争议；有一些数据取得过程要花成本，但未必能资本化，比如在京东、淘宝购买东西会留下购物记录、家庭住址等历史记录，假设京东没有任何权利出售顾客的购物历史记录来获利，那这个数据对于京东来说是数据，但不能成为资产，这就是这个文件题目没有叫数据资产而是叫数据资源的原因。

可资本化和费用化的部分在会计上是有明确的条件限制的，最终判断权力在注册会计师手上，监管机构还有监管权力。

在这个文件出台之前，如果企业的数据资产有证据表明能给企业带来未来收益的话，把它确认为无形资产也是没有问题的。事实上有些企业就已经这么做了，比如做数字图书馆的企业。文件出台后，企业和注册会计师在把数据资产确认入表这件事上会更积极一些，但我个人认为积极的程度对报表的影响在大多数行业里相当有限。

Q：倾向于去找什么样的企业去做数据资产入表的试点尝试？

A：一项会计准则出来之后没有试点的概念，只有分批执行的概念。假设某个会计准则出了之后，会让A+H公司执行，然后境内上市公司执行，最后是其他企业执行。会计准则中没有说让哪些行业做先行试点，是不允许有这样的做法的，这是由会计的信息反映特点决定的，也就是会计是反映企业的业务信息，如果监管当局认为应该这么反映，那所有企业都应该这么反映，没有试点的概念。

Q：部分公司采购数据训练AI大模型，最后也通过大模型实现了盈利，这种采购数据成本可以资产化吗？

A：是有可能的，涉及到数据的应用场景。

假设有一个企业可以从人民银行或者管征信的机构购买个人、企业的信用记录数据，购买之后为一些企业做客户关系管理的个性化方案，比如给车企、电网公司、运营商做客户画像。那这个数据就像工业企业的设备，在数据基础上做加工生产，提供各种服务，这种数据做资本化没有任何争议。

资本化的金额要么是认购金额，要么是开发过程中所花的成本，肯定不是未来会带来的收益。

Q：数据资产计入无形资产还是存货如何判断？

A：计入无形资产还是存货在会计上是不会有争议的，有严格的专业原则。如果数据资产在使用和销售时不排他就是无形资产，如果存在排他性就是存货。

比如数字图书馆可以同时给A、B办借书卡，给A办借书卡并不影响给B办，那这个数据资产只能计入无形资产；如果数据资产卖给A后就不能再卖给别人了，从此以后这个数据资产的所有权就是A的，那就得做成存货，跟一般资产没有区别。企业没有选择的权力，是有专业依据的。

如果计入存货，那在数据资产销售时就结转成本，不存在折旧摊销问题。如果计入无形资产，按照现行准则没有任何变化，有两种可能的处理方式：（1）按预计可使用年限摊销；（2）如果使用年限不可估计，就不摊销而是做减值测试，但是这种情况不常见。

所以企业常见的情况是会计入无形资产，因为数据资产销售时排他情况不常见。

Q：什么样的企业更关注数据资产入表？

A：与互联网有关的会更关注，比如游戏公司。和终端用户直接打交道的企业也有大量数据资产。

影响数据资产入表最关键的事不是会计，而是确权。由于我们国家对于个人隐私保护的观念不重视，所以很多企业手上有大量的数据资产，但是这些数据资产的确权是严重滞后的问题。

Q：对企业来说无形资产的摊销年限会怎么进行选择？

A：会计上有“会计估计”一说，是指有些事情未来才知道结果，而现在就要进行会计处理，所以不得不估计，最典型的会计估计是会计资产折旧年限和无形资产摊销年限。

如果有法律规定的或者合同约定的年限，一般会选择法律规定或者合同约定的年限。比如核电站的运行，法律会规定年限；再比如一些软件的使用合同会约定使用年限。如果认购的数据资产合同有约定或法律有规定，那摊销年限的确定就按照法律和合同的规定。

如果没有规定的情况下，就是企业自己的估计，按照一般逻辑，财务部门提建议，要上董事会做决定，最后要注册会计师同意。这种情况下选择的年限没有硬性规定，比较常见的是5-20年，不同企业的选择可能不一样，但少于5年不常见，超过20年注册会计师几乎不会同意。软件一般是5-10年，数据资产截至目前量还很少，不好判断，个人判断大多数企业可能会选择10年左右。

Q：互联网基于数据开发的用户画像是否能确定为资产？

A：如果能用来出售，那就能确认为数据资产，出售时不排他就是无形资产，排他就是存货，一定要能够获得收益才能确认为资产。

Q：底层数据有可能是实时更新的，什么情况下要考虑到减值的问题？

A：如果一项资产未来能够带来的收益比账面价值小，就要做减值。

假设我花100万建了数字图书馆，可以确认为数据资产100万，刚开始没有竞争性产品，客户数量很多，定价很贵，每年能卖2W张卡，每张年费是400块，这种情况下是不需要减值的；但是如果等到图书馆快建成的时候，发现市场上类似产品有很多，为了售卖出去只能降价，一张卡一年只要10块，并且一年只办了2000张，那么产生的收益只有2w，意味着资产价值明显被高估了，所以要减值。

Q：如果基于日常业务开展过程中积累的数据进行数据产品开发，那么日常业务开展的成本是否需要计入数据采集成本？

A：直接跟数据采集相关的成本可以计入，如果公司一个部门不干别的任何事情只做数据采集，那么该部门人员工资可以计入数据采集成本，但财务部、人力资源部的人的工资就不可以。

通过日常业务开展积累数据、没有专门的数据采集人员，这种情况非常常见，就是成本非常小，小到很多企业都不会去进行入账。

Q：哪块成本可能占比最高？各部分成本的占比？

A：个性化程度很高，不同行业情况可能不一样。

（1）人工成本任何时候都是最重要的一项；（2）除人工成本外，有些行业里认购成本很重要，比如数字图书馆；（3）有些行业存储成本也会是一个成本项，但这个量不会特别大。比如企业自己做了个软件，购买了服务器，客户需要登录页面去填写注册信息，为了存储信息的需要我买了服务器，这就会有存储成本产生。但是服务器的成本不能全部计入数据资产里，而是要以折旧的方式计入数据资产里，所以它的量不会太大。一般来说，第一大成本项是人工成本，其次是认购成本，最后是存储等费用，其他成本比起人工成本可能都不是很重要，除非有极特殊的行业，但目前还想象不出来。

Q：有没有一些估算确认数据资产体量的案例？

A：最典型的情况就是数字图书馆。假设10个人的团队买了3000万的服务器，花上千万买了书，然后转化为电子格式，这个过程中服务器的成本按折旧计入、人员工资计入、认购书的成本能够计入数据资产。

Q：24年1月1号准则落地，我们能在一季报中看到数据资产的单列吗？

A：原则上一季报就能看得到，但是我判断大多数行业数据资产下应该都没有金额，只有极个别行业有。尤其是注册会计师会比较谨慎，因为这个事情特别容易导致数据造假和资产泡沫化。

Q：怎么确定数据资产的摊销方式？

A：绝大多数企业都是直接法。如果用加速摊销法会涉及到税务等比较麻烦的事情，一般企业不会选择。

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