各设区市财政局，各有关单位：
为服务数字经济发展，规范企业数据资源相关会计处理，根据《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）、《关于印发〈数据资产全过程管理试点方案〉的通知》（财资〔2024〕167号）等文件精神，结合江苏实际，制订《企业数据资源入表指南》，现印发你们。
请各地各单位高度重视，认真对照本指南，探索开展数据资源入表工作。执行过程中如有问题或建议，请及时向省财政厅会计处反映。
江苏省财政厅
2025年10月11日
企业数据资源入表指南.pdf企业数据资源入表指南
第一章 引言
为服务数字经济发展，规范企业数据资源相关会计处理，根据《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》）、财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号，以下简称《暂行规定》）、财政部《关于印发〈数据资产全过程管理试点方案〉的通知》（财资〔2024〕167 号）等文件精神，结合江苏实际，制定本指南。
一、基础概念
数据是任何以电子或者其他方式对信息的记录。
数据资源是具有价值创造潜力的数据总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合，具有可复制与非损耗性、时效性、无形性与载体依赖性、价值的场景依赖性等独特特征。
数据产品是以数据为核心，经采集、处理、分析等流程，为客户提供有价值信息或功能的产品，包括数据集、数据信息服务、数据应用等【注1】。
【注1：数据集：以数据库的形式提供，以满足客户模型化需求的数据产品，包括原始数据、数据标签、定制数据等。
数据信息服务：以数据资源库为基础，为客户提供满足其特定需求的信息类服务。
数据应用：以应用程序的方式，基于统一的用户界面，提供基于数据资源和模型应用的数据产品。】
数据资产是企业过去的交易或事项形成的、由企业合法拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的数据资源。
二、概念间关系
具备使用价值和价值的数据，才有可能形成数据资源。
数据产品是基于数据资源，经过一系列加工、处理和分析，为满足特定需求而提供给客户的产品或服务。
数据资源或数据产品符合资产定义和确认条件的，才能确认为数据资产，作为“资产”反映在资产负债表中。
第二章 企业数据资源入表准备
一、企业数据资源入表项目启动
（一）数据的识别、盘点与梳理。
数据资源入表的起点是开展数据识别，识别企业的数据采集、聚合、治理、传递存储、应用过程、数据载体的类型及功能，并编制数据识别清单。
数据识别清单通常包括信息系统类清单、结构化数据清单、非结构化数据清单、可盘活利用数据清单等。
根据业务需求，确定需要盘点的数据类型和范围。盘点的主要内容包括企业现有数据、数据如何访问、数据被谁访问、市场或企业内部需要的数据、涉及个人隐私数据、企业内部重要数据、与外部合规有关的数据等。
针对已识别与盘点的数据，梳理存在的问题并形成问题清单，用于管理层决策。需要企业关注的问题主要包括企业现有的数据难以确定潜在的市场价值或市场价值不高、数据形成数据资源需要企业继续投入相关成本、数据当前权属不清或不具有控制权、数据满足合规与确权的代价过高、数据可准确计量的金额较低或无法准确核算等。
企业基于数据识别、盘点与梳理的结果，构建数据目录，记录数据的详细信息，包括数据类型、所属业务系统、数据来源、内容、格式、权限等。
（二）数据治理与数据资源的识别。
1. 数据治理包含数据采集、数据预处理、数据存储与维护以及数据使用、分析和挖掘等多个环节。
（1）数据采集阶段，需要制定统一的采集标准和规范，确保采集的数据具有一致性和完整性，避免数据缺失、重复采集等。
（2）数据预处理阶段，需要进行数据清洗、转换和集成等。
（3）数据存储与维护阶段，需要设计合理的数据存储结构和模式建立数据备份与恢复机制以及相关成本优化措施。
（4）数据使用、分析和挖掘阶段，需要对数据进行访问控制、数据脱敏与监控，并开展进一步标准化处理，以满足不同分析算法和模型的要求。
2. 数据资源化需要在场景应用中实现，只有找到应用场景、挖掘数据价值，才能使数据变成数据资源。
（1）开展商业价值分析，分析数据资源在内外部应用中的潜力，如应用场景是否能对内赋能新业务、提升现有业务收益或降低现有业务成本，对外是否能转化为产品或服务，是否有市场需求，以及如何通过商业化实现收入等。
（2）开展价值指标测算及经济价值货币化度量的财务价值分析，分析数据资源的财务贡献，包括直接收入、成本节约、风险管理等方面的价值，确保数据资源能合理实现经济利益很可能流入企业。
3. 数据资源通常有以下入表路径：企业数据经过治理、加工形成，外部采购的数据产品结合企业自身的数据资源通过数据产品设计与开发形成。
在路径识别的基础上，分析企业组织架构与业务流程，识别企业的股权结构、组织架构、部门职责、现有业务模式与业务流程、现有收入结构及收入形成模式。分析数据权属与合规性主要包括分析数据来源可靠性、数据使用范围受限、数据安全管理、数据权属、个人隐私保护等情况。分析技术可行性主要包括评估数据的质量以及将其转化为可商业化产品或服务的技术要求满足情况。
（三）数据资源入表方案的确定。
方案确定要充分考虑战略目标与风险管理，数据资源入表的目标应与企业及其上级组织的战略目标保持一致，且需要考虑对战略目标的贡献，包括直接贡献和间接贡献，如预期达到的经济效益与社会效益、增强竞争力、促进创新、提升品牌价值等。
入表方案应对企业数据资源入表的范围、数据质量、投入、完成的时间等方面进行系统规划，对入表项目开展科学合理的风险评估。可从以下方面分析相关风险及对企业的影响程度：
1. 数据安全风险。包括数据被泄露或盗用、数据被损坏或破坏、数据访问与使用未被合规授权等。
2. 数据合规性风险。包括法律法规未被遵从、内部控制不足等。
3. 数据质量风险。包括数据不准确或不完整、数据时效性不足等。
4. 技术风险。包括数据集成风险、技术故障风险等。
5. 运营风险。包括项目资金不足、数据资产运营成本高昂等。
6. 管理风险。包括缺乏领导支持、项目管理不当等。
二、企业数据资源入表项目组织与管理
企业建立一个有效的数据资源入表项目小组（以下简称“项目组”）是确保数据资源入表工作顺利推进、达成预期项目目标的关键。
（一）项目组的目标与职责。
项目组的目标是确保数据资源入表项目按照既定的时间表、高质量地完成，确保数据资源入表符合相关法律法规、会计准则和企业内部政策。
项目组的主要职责是制定项目计划和时间表，确定入表数据资源的标准和准则，落实项目执行的进度和质量，协调跨部门合作、解决项目中的冲突和障碍，审核和批准关键决策和成果，确保项目符合合规要求和内部政策要求等。
（二）项目的组织架构与成员。
项目的组织架构应当包括决策层、管理层、执行层，由具有相关管理能力、专业能力和拥有决策权的企业领导共同组成。相关成员的职责，通常包括以下内容：
1．项目组长（负责人）。主要负责整体项目的领导和管理，进行关键事项决策，需要具备深厚的业务理解和管理经验。项目组长通常由总经理担任，业务、信息技术、数据管理、财务以及法务的分管负责人担任副组长。
2. 项目组对接人。主要负责项目的日常管理、全部项目关系人之间的协调、汇报、验收等工作。
3. 业务部门代表。主要负责提供业务场景需求和支持，确保项目符合实际业务需求。
4. 法律与合规部门代表。主要负责提供法律支持，确保项目内容与程序符合相关法律法规和政策。
5. 信息技术部门代表。主要负责提供信息技术支持，包括系统集成和数据安全，进行数据产品开发等。
6. 数据管理部门代表。主要负责数据的质量、数据治理和数据标准化等。
7. 财务部门代表。主要负责建立数据资源入表相关财务管理规范，提供财务专业意见，确保数据资源入表的会计确认、计量与报告符合会计准则和财务报告要求。
（三）项目组的运作机制。
1. 工作推进机制。明确项目的具体目标和预期成果，将项目分解为具体的任务，明确每项任务的责任人和完成时间。根据项目进度安排，定期召开会议，会议包括项目进展汇报、问题讨论与解决、决策事项等。每次会议应详细记录关键讨论内容、决策和行动项，并及时分发给所有成员。
2. 沟通协调机制。建立跨部门沟通机制，确保各相关部门的信息流通和协作顺畅，必要时召开跨部门协调会议。建立信息共享平台，确保项目组成员及时获取项目最新信息。
3. 决策机制。明确决策权限，区分由项目组全体成员决策和由特定成员或小组决策。制定决策流程，确保决策的透明性和高效性。
4. 监督机制。落实风险管理，识别和评估项目风险，制定应对措施，及时解决潜在问题。开展进度监控与质量评估，定期监控项目进度，确保项目按照计划推进，设定质量标准，定期评估项目成果的质量。
第三章 企业数据资源合规与确权
数据资源合规与确权是企业合法实现数据资源价值的合理保证。数据资源合规是指企业需要明确数据资源具备数据来源合法性、数据处理合法性，具备数据资产属性，由数据产品提供方合法拥有或控制。数据资源确权是指企业需要明确数据产品提供方享有的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等具备法律合规性。
一、企业数据资源合规性评价
（一）企业主体合规性。
1. 企业主体合规。企业在中国境内无经营异常情况，不存在根据法律法规等需要终止的情形。企业信用无重大瑕疵，无重大违法失信记录，亦未被列入严重失信主体名单和失信被执行人名单。
2. 经营业务合规。企业作为数据处理者，进行数据采集、存储、使用、加工及数据产品开发等活动，业务资质没有受到限制，不存在违反法律强制性、禁止性规定的情况。
（二）数据来源合规性。企业数据采集站点、采集方式、清洗加工过程等整体数据采集加工的过程不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。
（三）数据内容合规性。企业存储数据内容需真实、合法、合规，不涉及个人隐私信息，不涉及重要数据、核心数据、国家秘密、情报信息等受监管的数据，不存在含有危害国家安全、违反公序良俗或侵害他人合法权益的违法数据内容。
（四）数据交易合规性。
1. 数据交易合法性。企业数据资源中涉及的数据应不涉及受保护的企业数据、非公开个人信息，不涉及国家机密，不涉及重要、核心数据。企业向相关主体出售数据产品并获取收益的情形不违反现行有效的法律法规的规定。
2. 数据资源可交易性。企业数据资源应具备流通能力，属于可交易数据。
（五）数据管理合规性。
1. 数据合规管理组织与制度。企业应当建立数据安全管理制度、数据分类分级保护制度、数据安全应急响应机制、合作方或供应商数据安全管理制度。明确数据安全管理责任人，落实数据安全保护责任。
2. 数据保护与风险防范。企业应当通过数据加密技术、访问控制与身份认证、数据脱敏与匿名化、数据备份与灾备、数据安全检测与防护、隐私计算、区块链技术、数据分类与分级管理、数据全生命周期管理、数据合规培训等技术与管理措施实施数据保护与风险防范。
二、企业数据资源确权的路径
企业数据资源确权路径可以结合法律框架、技术手段与行政流程，形成全链条合规体系，保障数据资源能够满足数据的合规权属要求。无论是用于企业内部生产经营决策的数据，还是涉及对外提供服务的数据，数据资源持有主体均应当明确数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等权属约定。
（一）数据资源持有权。是指企业自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利，通常涉及数据的获取、存储、使用、更新、共享和保护等方面的决策和操作，防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。
原始数据确权，企业需证明数据产生于自身经营活动，留存开发记录、知识产权证明等原始凭证。
外购数据确权，企业需提供采购合同、供应商权属证明及合规声明，确保授权链条完整。
公共数据确权，通过政府授权运营获得的数据，需符合《公共数据资源登记管理暂行办法》要求，在授权范围内行使持有权。
若存在多方主张权属，可通过在数据采集、合作协议中明确持有权归属，也可通过公证、司法确权或行业调解解决数据权属争议。
企业也可以通过运用区块链技术、引入第三方专业验证机构、地方数据产权登记机构登记确定权限。
（二）数据加工使用权。是指企业在授权范围内以各种方式、技术手段使用、分析、加工数据的权利。企业需通过合同或授权协议明确加工使用权限。
（三）数据产品经营权。是数据处理者对加工形成的数据产品进行交易、流通、许可等商业化运营的权利，其核心是“谁投入、谁贡献、谁受益”。企业需通过合同或授权协议明确经营权的范围。
三、企业数据合规整改
在数据资源入表过程中，通常会涉及数据合规整改内容包括数据权属合规性整改、数据安全与隐私保护整改、数据质量整改、数据使用与共享合规整改、数据跨境传输合规整改、行业特殊要求整改等。数据合规整改遵循最小必要范围原则，根据优先级排序决策内容进行。
第四章 企业数据资源的成本归集与分摊
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，包括对数据资源相关成本进行核算。
第五章 企业数据资源会计确认、计量和报告
数据资产台账管理是企业数据资产有效管理的关键环节，是明晰数据资产状况、保障数据资产安全、促进数据资产利用、支持数据资产决策、满足合规监管要求的合理保障。根据财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141 号）、《数据资产全过程管理试点方案》（财资〔2024〕167 号），企业应当按照资产管理相关要求加强对数据资产台账管理，形成规范化的数据资产管理台账，明确台账的内容、格式、更新频率等要求。建立数据资产台账动态管理机制，及时更新台账信息，确保台账数据的准确性和时效性。
