摘要：隨著數字經濟快速發展，數據資產逐漸成為企業競爭力的關鍵因素。中國已發布多項關于數據資產入表的專門政策文件，世界其他多國也在數據資產利用和數據隱私保護等方面進行多樣化探索。“數據資源化—資源產品化—產品資產化—資產入表”是中外數據資產入表的共同邏輯。財務數智化成為所有中國企業的共同選擇，并已逐步邁入新的發展階段。數據資產入表、財務數智化和新質生產力發展之間存在緊密復雜的交織關系和協同效應，并在多個企業案例中得到證實。未來數據資產入表和財務數智化促進企業新質生產力發展還有多重挑戰，需要在微觀和宏觀方面綜合規劃，推進生產要素改革和企業轉型升級。關鍵詞：數據資源；數據資產；財務數智化；新質生產力；企業轉型升級0引言生產力的三要素是勞動者、勞動資料和勞動對象。2023年9月，習近平總書記在黑龍江省考察時首次提出新質生產力。2024年1月31日，中共中央政治局第十一次集體學習指出，新質生產力由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核心標志，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。在財務管理領域，隨著近年來互聯網、云計算、大數據技術的發展及各類新技術涌現，數字經濟快速發展，數據要素的重要性日益提升，成為生產要素創新性配置的重要方面，并隨著數據資產入表成為財務數智化的重要基礎。與此同時，財務數智化成為各類企業提升績效的重要工具，是勞動資料升級并優化的重要組成部分。數據資產入表和財務數智化協同發展，助力企業提升全要素生產率，以新質生產力增強企業競爭力，推動企業發展。梳理數據資產入表政策和財務數智化現狀，結合示范案例分析兩者與新質生產力發展的關系，對于推進生產要素改革和企業轉型升級具有重要的現實意義。1數據資產入表的中外政策及比較1.1數據資產入表的中國政策在中國，數據被正式納入生產要素始于2019年黨的十九屆四中全會。在此之前，1987年黨的十三大提出，在以按勞分配為主體的前提下實行多種分配方式。1993年，黨的十四屆三中全會允許個人資本作為生產要素參與收益分配。1997年，黨的十五大在勞動、資本的基礎上增列技術為生產要素。2002年，黨的十六大進一步增列管理為生產要素。2013年，黨的十八屆三中全會增列知識為生產要素。2019年以來，中共中央、國務院和多個部委及地方省市密集發布多項政策文件，推動數據要素確權、定價及進入企業的資產負債表。中國數據資產入表的部分政策見表1。2019年以來，中國數據資產入表政策旨在建立數據資產管理制度，促進數據資產合規、高效流通和使用，構建共治共享的數據資產管理格局，為經濟社會數字化轉型提供支撐。各項政策明確了數據資產管理的基本原則，包括確保安全與合規利用相結合、權利分置與賦能增值相結合、分類分級與平等保護相結合。多項政策互為補充，不斷深化，在建立數據資產價值評估體系、完善數據資產收益分配機制、完善數據資產開發利用規則等方面均有體現。相關政策鼓勵數據資產權利分置，明晰數據資產權責邊界，并推動數據資產權利體系的完善，強調數據資產的安全保護和合規管理，以及數據資產價值的再創造和再分配等。當前，數據資產入表的步驟包括數據資產的識別、評估、分類、計量、入賬等。企業應根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，進行會計確認、計量和報告。根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，在編制資產負債表時，應在“存貨”或“無形資產”等一個或多個項目下增設“其中：數據資源”項目，根據存貨或無形資產的相關會計準則，登記數據資產的期末賬面價值。1.2數據資產入表的國際政策世界各國（地區、組織）在數據資產入表方面的政策內容各有側重，體現了不同的治理理念和實踐路徑（見表2）。日本通過了《綜合數據戰略》等，旨在構建一個安心且高效使用數據的結構，并通過確保對日本數據本身及其生成、流通方式的信賴，促進國內外數據的流通和利用，使日本的數據能在世界范圍內被放心地使用，世界數據能在日本被放心地存放。韓國為了推動數據資產的發展，通過了《數據產業振興和利用促進基本法》等，建立了國家數據政策委員會，并強調了數據經紀商的角色和數據資產保護的重要性。印度通過了《國家數據共享和可訪問性政策》《國家數據治理框架》等，為個人數據、非個人數據、政府數據分別制定治理框架，并提出了數據授權和保護框架。新加坡的《數字企業藍圖》聚焦推動企業數字化轉型，雖然具體內容未詳細提及數據資產入表，但體現了該國政府對數據資產重要性的認識。美國通過了《開放政府數據法案》等，推動了政府數據的開放和利用，并在會計處理與審計方面進行了探索。歐盟通過了《通用數據保護條例》等，建立了嚴格的數據保護框架，并在《數據治理法案》中提出建立數據中介機構和數據利他主義機構等市場主體，規定了數據中介和數據服務的管理方式，為將數據作為經濟資產計入財務報告奠定了基礎。德國的《德國聯邦政府數據戰略》著重構建數據基礎設施、數字創新機制、數字文化、數字治理四大行動領域，以促進數據的流通和利用。國際會計準則理事會（IASB）、經濟合作與發展組織（OECD）等國際組織也在數據資產會計處理和統計方面進行了研究和指導。總體來看，各國（地區、組織）都在積極探索數據資產的管理和利用，以期在保障數據安全和隱私的前提下，最大化地發揮數據的價值，促進數字經濟發展。1.3中外數據資產入表的比較在數據資產入表方面，中國和其他國家（地區、組織）有一些異同。相同點在于：第一，都認識到了數據資產化的重要性，都希望有效使用數據，并在政策和會計準則中予以認可，將其轉化為具有可衡量經濟價值的資產；第二，均已通過政策推動數據資產的管理和利用，一些國際組織也在出臺相關工作指引；第三，均重視數據治理，無論是中國還是其他國家（地區、組織），都在建立數據治理體系，以確保數據安全、合規利用，并推動數據的流通。不同點在于：第一，在政策實施方面，中國針對數據資產入表出臺了專門的政策和實施步驟，而其他不少國家（地區、組織）當前更側重于數據治理、隱私保護和數據的開放共享；第二，在數據資產入表進程方面，中國數據資產入表進展較快，已有企業開始披露數據資產，如2024年上半年數十家上市公司披露了數據資產，一些非上市公司也在開展相關業務，而不少其他國家還在探索階段；第三，在數據資產價值評估方面，中國正在建立數據資產價值評估體系，推動數據資產評估標準和制度建設，相關實踐豐富多樣。總體而言，中國在數據資產入表方面走在了世界前列。中國已經出臺一系列政策和指導意見，明確了數據資產的會計處理方式，并鼓勵企業將數據資產納入財務報表。中國的企業、會計師事務所、數據交易所等已經行動起來，形成了積極的市場響應。1.4中外數據資產入表的核心邏輯縱觀各項政策，數據資產入表是指將數據資產按照一定的會計準則和評估方法，在企業財務報表中進行反映的過程。這一過程不僅涉及數據的收集、處理和管理，而且包括數據產品的設計、開發和優化，并最終在財務報表中體現其價值。數據資產入表順序與邏輯見圖1。數據資源化是數據資產入表的第一步，它涉及將原始數據通過采集、清洗、整合和標注轉化為有價值的數據資源。一般而言，數據資源可以來源于多個方面，包括但不限于企業內部系統、外部數據源、數據合作伙伴、互聯網數據源及通過原始數據收集等方式。資源產品化則將這些數據資源進一步加工成滿足特定需求的數據產品，比如搜索引擎類網站、購物網站和社交類網站的數據資源可分別開發為不同的數據產品[1]。這些產品化的數據資源需具有規范性、完整性、準確性、一致性、時效性和可訪問性[2]。產品資產化是經過數據質量評價，將成熟的數據產品確認為企業資產，并在財務報表中反映其價值，這是數據從資源形態向資產形態轉化的關鍵步驟。當然，如果這些數據資源規模大、金額高，則會凸顯資本屬性，表現為數據資本化。在以上過程中，財務數智化具有重要的支撐作用。財務人員利用大數據、人工智能、云計算等技術，優化數據資產的核算、報告和管理，可提高財務數據處理的效率和準確性。通過財務數智化，企業能夠更好地對數據資產進行分類、計量和入賬，確保數據資產的價值得到準確反映，并在財務報告中透明地得以披露，從而增強財務報告的可信度和透明度。在數據資產估值方面，可以采用成本法、市場法、收益法和綜合評估法等多元化的評估手段。這些方法可以幫助企業根據自身的具體需求和所在行業特點，選擇最合適的評估模型，確保數據資產的經濟價值得到合理量化，變成可交易的數據資產，進而為價值創造奠定基礎。孫娜等[3]建議，銷售類數據參照有形資產的成本核算思路，采用歷史成本法、公允價值法評定，自用類數據可采用評估入賬或實際成本入賬。綜上所述，數據資產入表是一個復雜的過程，不僅需要企業對數據資源進行有效的管理和加工，而且需要財務數智化的支持，以確保數據資產的價值得到準確評估和反映。隨著數據資產相關政策的不斷完善和實施，數據資產入表將成為企業財務管理的重要組成部分。2中國企業財務數智化發展歷程及現狀中國企業財務數智化發展是一個循序漸進的過程，大致經歷了4個階段。一是會計電算化初級應用階段，企業利用初級會計電算化軟件實現會計核算、報表編制和財務數據的程序化管理。這些軟件工具的出現，使財務管理從手工操作向自動化邁進了一大步，提高了財務管理的效率和準確性。二是財務數據集成化發展階段，企業在內部運用統一的網絡財務系統，實現生產、銷售、財務等各個信息系統的集成化統一。企業更多地借助信息系統進行應收應付、供產銷及資產等財務流程的管理，實現了數據的集中和共享，進一步提升了財務管理水平。三是業務與財務集成統一階段，企業在內部建立一個核心管理系統，將業務系統和財務流程銜接統一。通過核心系統的執行控制，業務流轉過程中能夠即時形成用于財務流程的相關信息，并在財務系統的前端完成自身流程的流轉，最終進入總賬，形成財務信息。這種管理模式促進了業財融合，使財務管理更加貼近業務實際，提高了決策的效率和準確性。四是數智化轉型階段。近年來，隨著數字化浪潮的推進和智能化技術的發展，企業開始借助新一代數智化和智能化技術，如人工智能、大數據、云計算等，推動財務管理智能化和自動化。這些技術的應用不僅提高了財務管理的效率和準確性，而且為企業帶來了更多商業洞察和決策支持。近年來，中國大力支持企業進行財務數智化轉型，提供多項政策支持。2020年，國務院國資委發布《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，明確提出將數字化轉型作為改造提升傳統動能、培育發展新動能的重要手段，發揮國有企業在新一輪科技革命和產業變革浪潮中的引領作用。由此文件精神可知，數字化轉型是企業高質量發展的重要引擎，是構筑國際競爭新優勢的有效路徑，是構建創新驅動發展格局的有力抓手。2021年，財政部制定《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》，印發《會計信息化發展規劃（2021—2025年）》，為企業財務數智化轉型提供了明確的方向和路徑。2024年，財政部印發《會計信息化工作規范》，廢止1996年的《會計電算化工作規范》和2013年的《企業會計信息化工作規范》。在地方政府層面，2021年，深圳市國資委印發了《深圳市國資國企數字化轉型實施方案》，提出以數字化轉型提升市屬國資國企的傳統動能。與此同時，各類企業也在多年實踐的基礎上，大力推進財務數智化轉型。許多企業建立了財務共享中心，通過標準化流程和工具降低運營成本并提高效率，為企業的整體高效運作提供堅實的支持。企業規模越大，財務共享中心的重要性越突出。越來越多的企業開始采用智能化財務管理系統，如智能報銷、智能預測、智能風控等，以提高財務管理的效率和準確性。未來幾年，在大企業的示范引領下，廣大中小企業料將全面引入財務數智化，升級管理會計和經營會計，實現業財融合，重構精細管理和敏捷經營的基礎，實現從事后的“核算型財務”向事前、事中、事后的“價值創造型財務”轉型。可以預計，數智化將驅動商業創新。從數智化角度看，未來只會有兩種企業：一種是新生代企業，按照數智化或云化模式建立和運行；另一種是以數智化轉型實現重生的企業[4]。3數據資產入表、財務數智化與新質生產力發展的相互關系數據資產入表、財務數智化與新質生產力發展之間存在緊密而復雜的關系（見圖2）。這三者相互交織，共同推動企業在數字經濟時代轉型升級和高質量發展。3.1數據資產入表與財務數智化的關系首先，數據資產入表是財務數智化的重要基礎。在數據資產入表過程中，需要將數據資源作為一種資產進行會計核算和信息披露的綜合制度安排。這一過程要求企業對數據資源進行確認、計量、記錄和報告，從而將數據資產納入企業財務報表。這為財務數智化提供了高質量的數據基礎，使得企業能夠利用這些數據進行更深入的分析和決策。其次，財務數智化促進數據資產入表的深化。財務數智化利用大數據、云計算、人工智能等先進技術，對財務數據進行自動化、智能化處理。在這一過程中，企業需要對數據資產進行更加精細化的管理和利用，從而推動數據資產入表的深化。例如，通過財務數智化平臺，企業可以實時監控數據資產的價值變化，為數據資產的公允價值評估提供有力支持。最后，數據資產入表與財務數智化具有協同效應。一方面，數據基礎支撐決策優化。數據資產入表將數據資源納入企業資產管理體系，為財務數智化提供了高質量的數據基礎。財務數智化則通過先進的信息技術對這些數據進行自動化、智能化處理，提高數據處理的效率和準確性。兩者結合有助于企業更精準地掌握財務狀況，優化決策過程。另一方面，實現資產管理與價值創造。數據資產入表使得數據成為企業重要的資產之一，需要對其進行有效的管理和利用。財務數智化通過引入先進的管理理念和技術手段，幫助企業實現數據資產的精細化管理，提升數據資產的價值創造能力。這種協同效應有助于企業更好地挖掘和利用數據資源的潛力，實現資產的保值增值。3.2數據資產入表與新質生產力發展的關系首先，數據要素價值化是新質生產力發展的重要驅動力。在數據要素價值化過程中，數據資產入表將數據資源正式納入企業資產管理體系，使數據成為企業重要的生產要素之一。這有助于企業更好地挖掘和利用數據資源的潛力，推動產品和服務的創新，進而提升企業的生產效率和競爭力。這種由數據驅動的生產力變革，正是新質生產力發展的重要體現。其次，新質生產力發展對數據資產入表提出更高要求。隨著新質生產力的不斷發展，企業對數據資產的管理和利用需求也在不斷提高。這要求企業在數據資產入表過程中不僅要關注數據的數量和質量，而且要關注數據的價值創造和變現能力。因此，新質生產力發展對數據資產入表提出了更高的要求，推動了數據資產入表制度的不斷完善和創新。最后，數據資產入表與新質生產力發展具有協同效應。一方面，驅動創新與生產力變革。數據資產入表將數據資源轉化為生產力要素，推動了生產力的變革和創新。新質生產力的發展要求企業在技術、產業和管理等方面進行全方位的創新，而數據資產入表正是這一創新過程中的重要環節。通過數據資產入表，企業可以更好地利用數據資源，推動產品和服務的創新，提升生產效率和競爭力。另一方面，資源配置與產業升級。數據資產入表有助于企業更清晰地了解自身的資產狀況和資源配置情況，為產業升級提供有力支持。新質生產力的發展要求企業不斷優化資源配置，推動產業升級和轉型。通過數據資產入表，企業可以更加精準地把握市場需求和行業動態，制定科學的產業升級策略，實現高質量發展。3.3財務數智化與新質生產力發展的關系第一，財務數智化是新質生產力發展的技術支撐。財務數智化通過引入先進的信息技術和管理理念，對傳統財務管理模式進行顛覆性創新。這使得企業能夠更加高效地處理財務數據、優化資源配置、提升決策效率，從而為企業高質量發展提供有力支撐[5]。這種技術支撐作用正是新質生產力發展的重要體現之一。第二，新質生產力發展推動財務數智化深入應用。隨著新質生產力的不斷發展，企業的業務模式和管理模式也發生深刻變革。這種變革要求企業必須具備更加靈活、高效、智能的財務管理能力。因此，新質生產力的發展推動了財務數智化的深入應用，使得企業能夠更好地適應市場變化、提升競爭力。第三，財務數智化與新質生產力發展具有協同效應。一方面，強化技術支撐與管理創新。財務數智化利用大數據、云計算、人工智能等先進技術，為企業管理提供了強大的技術支撐。新質生產力發展要求企業在管理上進行創新，以適應快速變化的市場環境。財務數智化通過引入先進的管理理念和技術手段，幫助企業實現管理創新，提升管理效率和水平，為新質生產力發展提供有力保障。另一方面，促進決策優化與戰略協同。財務數智化通過智能化處理財務數據，提高了企業決策的精準性和及時性。新質生產力發展要求企業在戰略上進行協同，實現各業務板塊的有機銜接和協同發展。財務數智化通過優化決策過程，幫助企業更好地制訂和執行戰略計劃，實現戰略協同和整體發展。綜上所述，數據資產入表、財務數智化與新質生產力發展之間存在相互促進、相互依存的關系，三者共同構成了企業在數字經濟時代轉型升級和高質量發展的重要支撐體系。4數據資產入表、財務數智化與新質生產力協同發展的企業案例2024年是中國“數據資產入表”的元年，全國各地多家企業開始數據資產入表實踐，涉及多個行業[6]。2024年第一季度，南京揚子國資投資集團有限責任公司將3000家企業用水脫敏數據入表，成為全國首單數據資產入表案例[7]；先導（蘇州）數字產業投資有限公司將30多億條智慧交通路側感知數據入表，成為全國首單車聯網數據資產入表案例；濟南能源集團有限公司將熱網監測數據入表，成為全國首單能源數據資產入表案例。在省級層面，廣東南方財經全媒體集團股份有限公司將“資訊通”數據產品入表，成為廣東首單數據資產入表融資案例；河南數據集團有限公司將“企業土地使用權”數據入表，成為河南省首單數據資產無抵押融資案例；合肥市大數據資產運營公司將公共交通出行數據入表，成為安徽省首單數據資產入表案例；貴州勘設生態環境科技有限公司（以下簡稱“貴州勘設生態環境”）將“污水廠仿真AI模型運行數據集／供水廠仿真AI模型運行數據集”入表，成為貴州省首單實現企業數據資產入表的案例。在市級層面，青島華通國有資本投資運營集團有限公司將企業信息核驗數據集入表，成為青島市首個實現企業數據資源入表的案例；臨沂鐵路建設投資集團有限公司將臨沂市高鐵北站停車場數據資源集入表，成為臨沂市首個實現企業數據資源入表的案例。2024年第一季度至第三季度，其他行業的全國首例及其他省市的首個案例還有很多。企業預警通數據顯示，截至2024年8月31日，全國共有64家公司在半年報中披露了企業數據資源信息，涉及43家上市公司、9家新三板公司、12家非上市公司。其中，16家公司來自北京市，來自浙江省和廣東省的公司分別有9家，來自山東省和江蘇省的公司分別為7家和6家，其余公司零散分布于其他省份。64家企業除了來自電信、互聯網等數字經濟產業，有些也來自汽車、零售、衛生、房地產和化學制品等傳統行業。上海高級金融學院高金智庫數據資產研究課題組發布的《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告（2024年第一季度）》顯示，數十家城投公司和類城投公司也將數據資產入表，以此盤活資產，拓寬融資渠道，促進業務升級和轉型。以上表明，各地各行業企業的數據資源均可能轉化為重要的生產要素，大企業和小企業均有探索價值，上市公司和非上市公司均有重大機遇。總體上，企業將數據資產入表并同時實行財務數智化，是提升其新質生產力和全要素生產率的重要途徑。在通信行業，中國移動通信集團有限公司、中國聯合網絡通信集團有限公司和中國電信集團有限公司（以下簡稱“中國電信”）均積極響應國家政策，已實現數據資產入表。以中國電信為例，其將數據資產納入財務報表，更準確地評估數據資源的經濟價值，并據此優化投資決策。在財務數智化方面，中國電信利用大數據和人工智能技術，構建了智能財務管理系統，實現了財務報告自動化、風險管理智能化和決策支持精準化。這些措施不僅提高了財務管理效率，而且增強了企業對市場變化的響應速度，從而提升了企業競爭力。總之，數據資產入表和財務數智化實踐使中國電信能夠更快地響應市場變化，優化了資源配置，增強了客戶服務能力，實現了以新質生產力提升企業競爭力。在衛星互聯網行業，航天宏圖信息技術股份有限公司（以下簡稱“航天宏圖”）作為一家高科技企業，擁有大量研發數據和行業數據。該公司通過建立數據資產評估體系，將數據資產納入財務報表，提升數據資產的管理和運用效率，并利用數據分析和人工智能技術，提高研發效率和產品質量。在財務數智化方面，航天宏圖引入了智能財務軟件，實現了財務流程的自動化和智能化。通過數據分析和預測模型，航天宏圖能夠更準確地進行財務預測和風險評估，提高了財務管理的科學性和前瞻性。總之，航天宏圖的財務數智化實踐提高了決策質量和運營效率，通過數據資產的有效管理和運用，增強了創新能力和市場競爭力。在信息技術行業，神州數碼控股有限公司（以下簡稱“神州數碼”）是一家領先的云服務商及數字化服務商，致力于通過數字化技術推動企業轉型升級。在數據資產入表和財務數智化方面，神州數碼首先對公司的數據資產進行盤點和分類，確保數據的合法性和合規性，然后通過法律程序明確數據資產的所有權。在確認數據資產的權屬后，神州數碼與深圳數據交易所合作，完成了數據資產的上市流程，包括數據產品的認證和合規審查。之后，神州數碼將“神州數碼金服云”數據產品列入財務報表的“無形資產——數據資源”科目，實現了數據資產的正式入表。與此同時，神州數碼部署了智能財務管理系統，實現了財務報告的自動化和風險管理的智能化。該系統通過大數據分析，為管理層提供了實時的財務分析和業務洞察，支持了戰略決策。在此基礎上，2024年6月，神州數碼利用入表的數據資產從中國建設銀行深圳市分行獲得3000萬元的授信融資，成為深圳市數據資產質押融資的首個案例，也是全國首筆大中型數據資產質押融資[8]。神州數碼的數據資產入表和財務數智化實踐，提高了數據資源價值，降低了資產負債率，改善了財務報表，從而提升了企業市場競爭力。通過數據資產的有效管理和運用，神州數碼實現資源優化配置，運營效率和全要素生產率得到提高。神州數碼的實踐不僅提升了自身的生產力，而且為整個行業提供了數據資產化的新路徑，推動了行業新質生產力的發展。在研發與技術服務行業，貴州勘設生態環境自主研發“污水廠仿真AI模型運行數據集/供水廠仿真AI模型運行數據集”，與貴陽大數據交易所和北京智慧財富資本管理集團有限公司合作，完成了數據的治理、合規、確權、定價等流程，確保了數據資產的合法性和可交易性。2024年2月中旬，該數據集的資產入表登記工作順利完成，成為貴州省貴安新區首單數據資產入表案例，數據集也在貴陽大數據交易所掛牌上市。掛牌上市提高了數據的流通性和交易效率，促進了數據資源的轉化和利用，產生3個方面的效果。一是提升決策效率。數據資產的應用使得貴州勘設生態環境能夠更快速、準確地處理環境數據和設備數據，監測環保設備和工藝生產，縮短決策周期，降低環境污染事故發生的可能性。二是推動技術創新。貴州勘設生態環境基于數據資產進一步開發和完善環保類AI模型，提升了技術創新能力和市場競爭力。三是促進產業升級。貴州勘設生態環境的數據資產入表推動了環境治理行業數字化轉型和升級，為行業提供了智慧環保決策和高效數字節能的解決方案。以上案例表明，通過將數據資產納入財務報表，企業能夠更準確地評估和管理其數據資產的價值，同時也為投資者和利益相關者提供更透明的信息。數據資產入表和財務數智化正在成為企業提升生產力和競爭力的重要手段。5結語5.1挑戰數據資產入表是企業財務管理領域的一項重大變革，有助于提升企業的透明度和公信力。財務數智化是企業數字化的重要組成部分，是企業轉型升級和提升競爭力的共同趨勢。數據資產入表和財務數智化在促進企業新質生產力發展方面扮演著重要角色，但當前也面臨一系列挑戰。一方面，數據資產存在確認、確權、定價及安全與隱私保護問題。在確認方面，數據資產作為非實物資產，其確認需考慮數據的可計量性、可靠性和相關性，這在實際操作中難度較大。在確權方面，企業通過不同渠道獲取的數據，如何確權并明確說明是“企業擁有或控制”的，是一個復雜且敏感的問題。涉及顧客個人信息的數據，其使用和確權更需謹慎，以避免法律風險。在定價