数据资产入表：工业数字化新机遇

1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）正式实施。企业数据资产入表迈出了“从0到1”的关键一步。

数据是数字化、智能化的“成果”，也是驱动数字化、智能化的“要素”。数据资产入表，意味着工业数字化迎来新机遇。

“入表”为数字化转型带来新机遇

数据资产入表不仅对内提升数据的规范性、统一性，对外也可以作为交易的资产，成为可以确权并衡量企业资产、利润的重要指标。在这个过程中，企业商业机制或服务模型将发生转变，数据资产入表在倒逼企业释放数据能力的同时，也在倒逼其数字化业务模式发生变化，工业、制造类企业对数据要素的重视程度日益加深。

浪潮海岳数据中台产品部总经理王相成认为，《暂行规定》为企业数据资产提供了正式的账面确认，不仅为其定价与交易奠定了坚实的基础，也使得数据资源丰富的企业能够更轻松通过资产证券化等方式获得融资支持，特别是对于掌握数据资源行业龙头企业的产业数字化发展推动具有重要意义。

在中关村大数据产业联盟副秘书长颜阳看来，数据资产将接棒土地财政，总规模达8.6万亿元，潜在市场高达60万亿元。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉表示，数字资产入表对工业企业的影响十分重要。它可以帮助企业在优化财务管理、提高运营效率、降低成本、增加商业机会、促进创新、增强市场竞争力、优化资源分配以及提高企业信誉、企业综合竞争力等方面发挥积极作用。

一批企业已开始做出有益的探索和成功实践。

浪潮已经在数据资产质量评价、数据资产价值评估做了一些实践。王相成介绍，浪潮傲林扎实开展数据资产评估工作，以浪潮傲林分析模型数据资产为主体开展数据资产评估，2023年10月23日通过了数据质量评价，11月16日发布了首份被中评协备份的数据资产评估报告，并基于此数据资产取得1000万元的授信额度。同时，浪潮推出的浪潮海岳数据质量评价工具3.0，可针对不同的数据资产，动态准确生成匹配的评价规则。

用友精智工业大数据中心汇聚300万工业企业的亿万数据，沉淀2926款工业机理模型。其中，基于工业互联网标识大数据，可以实现产业链上下游企业智能互联；基于设备故障大数据，可以帮助工程师快速定位故障原因、精准排故；基于废钢判级大模型，可以帮助质检人员提高工作效率、降低生产成本；基于安全行为识别大模型，可以帮助生产安全管理人员及时发现危险行为、实时预警、消除安全隐患。

鞍钢作为中央直管的国有大型企业，将数智化视为新一轮钢铁工业革命的核心竞争力，充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势，持续推进数字化、智能化建设。2022年6月鞍钢已开始着手数据治理和数据资产梳理相关工作。为了数据流通，以及数据价值的更好利用，鞍钢从规划层面和方案落地分解出五大类17项的重点应用。

倒逼企业释放数据能力

当前，我国很大一部分工业企业数字化转型的动力不足，还处于信息化的过程中，它们没有形成数据体系或者说没有一个完整的数据战略去指导产生数据资产。

在国际数据高级管理研究院主要负责人吴大有看来，工业企业数据化转型，不能只是卖个设备、工具。工具或设备一定要具有数据采集合法采集的能力，我们需要去思考远程的数据联动，能够监控数据、设备的运转正常性，能够提前预测设备可能的故障，并且做到“零故障”服务。

目前，越来越多的企业意识到，工业行业数字化降本增效必然会走到一个“瓶颈期”，因为所有的数字化转型如果是以降本增效为目标则会遇到“阈值”，成本不可能归零，效益不会无限扩大。企业要转变商业机制或服务模型，这个过程当中，数据资产入表其实在倒逼企业释放数据能力的同时，也在倒逼数字化业务模式要发生变化。企业数据资产将促进企业传统的业务形态升级，而数据资产的沉淀将最终为用户创造实质价值，这样才能够产生有效的发力点。

用友网络大型企业客户事业群首席数据官张旭同样认为，如果仅仅是降本增效“终会有头”，但是企业能提供更好的商品和产品给社会，其未来可期的地方就非常多。

王相成认为，工业企业的数据来源复杂多样、数据规模更大，需要有针对工业企业专门数据治理、数据资产管理平台来支撑，这是实现数据资产化的技术保障；另外，工业企业在经营管理、生产运营方面，有很多场景可以拉动由数据资源到数据产品、数据服务转换，如战略决策、生产改进、运营优化、风险防控等方面，这是实现数据资产化的重要引擎，需要专业化厂商提供服务支撑。

工业数据资源的开源设计非常重要，由大企业牵头然后开源打造生态，会有新的商业转换机会。颜阳预测，随着大模型、元宇宙的发展以及未来企业数据资产入表的推进，如果企业能够抓住机会成长起来，有可能会成为新的“独角兽”。