2023年8月21日，财政部对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等，将于2024年1月1日起施行。《暂行规定》适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。从2024年起，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。
《暂行规定》一经发布，市场反应非常强烈，社会各界高度关注；上市公司，金融机构，专业服务机构，科研机构闻风而动；大家纷纷开始加紧研究；市场预期非常良好。然而，需要冷静地思考一下未来可能出现的挑战和问题。
一、展望数据资源入表给企业带来的新机遇
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的发布，标志着备受业内关注的数据资产“入表”正式落地。这一重要新规进一步明确了数据资源的资产属性和相关会计处理，将有力推动数据要素市场建设和数字经济发展。企业应以此为契机进一步管好用活数据资源，更好开拓发展空间、提升核心竞争力，把握住资源入表给企业带来的新机遇。
首先，数据资源入表作为外部推动力，加速企业数字化转型。入表的前提是进行全面的数据治理，包括数据质量评估和价值评估。此举促使企业在数字化转型过程中不得不进行数据治理，从而强化其数据基础。曾经有许多企业在数字化转型中犹豫不决，甚至抵触转变，主要源于数据治理的困难。然而，如今会计准则的变化使得数据入表成为必要，这将无疑推动企业不得不着手进行数字化转型，为未来的发展奠定坚实基础。
其次，通过数据资源入表，大量企业得以有效梳理其相关数据资源。这一过程使企业清楚地区分出自用数据与可加工数据，进而将后者转化为有交易价值的产品。这种精炼和加工丰富了数据交易的场景，孕育了更多有价值的数据产品。这对于数据的价值最大化和数据交易的促进具有重要作用，也为企业的营收创造了新动能。
第三，从入表的角度来看，对于上市公司而言，入表相当于扩大了其财务报表范围。这种扩表有助于提升公司的业绩表现，增强公司市值管理和票面价格。对于非上市公司，入表有助于提升企业估值，更好地实现潜在价值的挖掘。同时，入表还为企业获得多元化金融服务提供了契机，例如发行债券、获得银行授信，甚至参与未来可能出现的金融衍生品市场。这将有力地促进企业的可持续发展，为其获取更多的资金和资源创造更有利的条件。
二、分析数据资源入表可能会带来的新问题和新挑战
《暂行规定》为数据资产入表提供了指引，并为基于数据资产的衍生金融产品和金融服务以及金融意义上的数据资产管理打下了重要基础。随着数据资源入表带来的机遇，同样也伴随着一系列可能的问题和挑战。
首先，企业可能面临自身数据治理能力不足的问题。在数据资源入表过程中，尤其是对于大量财务从业人员而言，缺乏足够的数字化素养和对数字化业务的理解。他们可能不熟悉数据资源和数据要素，也可能没有足够的时间、精力和能力来进行现有大量数据的盘点和整理。这种能力不足可能导致入表工作难以胜任，从而使企业面临实施难度的巨大挑战。未来的增量数据的处理同样面临着问题，由于对数字化业务的陌生，企业可能无法即使有效地进行数据的采集、整理和分析，很大程度限制了数据资源的有效利用。
其次，即使企业进行了数据盘点，自身数据质量不佳的情况也可能成为问题。因为数据价值具有无限性，不同与其他实物资产，数据资产可以被无限使用，所以其价值难以估算。数据治理不善或者评估不精准，可能无法准确反映企业所拥有的数据资源，影响评估和价值发现。这种情况下，虽然入表完成，但数据的准确性和质量问题可能会给企业带来一定的损失，或者高昂的机会成本。
第三个潜在难题涉及数据泡沫的出现。在数据资源市场未完全成熟的阶段，许多金融或其他非专业人士，甚至别有用心的利益团体，可能会迅速涌入其中。他们的涌入可能会导致炒作概念，从而形成大量的数据泡沫。尤其是在与金融衍生品相结合的情况下，这种泡沫的风险可能进一步加大。这样的市场氛围可能使得原本有潜力的数据资源被高估，引发过度投资和超预期波动。当这些泡沫最终破裂时，将会释放出潜在的问题和风险，进而对整个行业的健康发展造成不利影响。
三、采取有效的解决方法应对数据资源入表的问题和挑战
面对数据资源入表政策伴随而来的问题和挑战，需要采取一系列有效的解决方法来应对，以确保数据资源入表能够为企业带来最大程度的益处。
首先，需要通过制定标准来引领行业发展。各主管部门、科研机构以及行业协会应迅速合作，团结一致，制定更为细致的指引，以适应不同行业和领域的需求，给各行各业提供更为全面，有效的细分标准。不同行业和领域的特点需被充分考虑。这些标准应当具备灵活性，以便适应不同企业的需求和情况。无论是律所、券商、审计、会计、还是科研机构等专业机构，应共同参与制定标准和指南。为行业提供明确的指引，为企业提供支持和帮助。
其次，依托专业化机构来提供支持。企业可以寻求专业化机构的协助，完成相关的入表工作，包括数据治理、数据要素整理以及数字化咨询等。尤其对于企业自身难以完成的任务，如数据质量评估，可以寻求审计公司、估值机构和法务等专业机构的参与，共同为企业提供专业支持和咨询。在这个过程中，企业应该充分尊重专业化机构的专业知识，与其紧密合作，实现互利共赢。
第三，通过培训来提升企业内部人员的能力水平。针对存量数据，培训和培养企业内部的财务人员是至关重要的。可以通过培训课程、评估和证书的方式，提升这些人员的能力水平，使他们具备数据资源入表所需的知识和技能。而对于增量数据，也需要对会计、审计、公司财务等相关专业领域进行调整和丰富，这包括课程内容和考试标准的调整，如CPA。最大程度丰富知识结构，以确保专业人员具备适应新形势的知识和技能。
