公司数据资产交易全平台解决方案

数据资产相关标准和规范的编制工作已在全国各地铺开。比如，江苏、天津、上海、安徽、湖北等多地政企都在征集“数据要素×”典型案例，或在为相关标准和规范的编制做准备。3月6日，北京国际大数据交易所召开了2024年标准工作启动会。会上透露，今年将重点聚焦《数据资产登记指南》《数据资产质量评估指南》《数据匿名化处理实施指南》《数据资产合规入表指南》以及《数据可信流通跨域管控技术规范》等五项标准的编制工作。结合建行的案例，我们可以预见，以上四“指南”和一“规范”能出台，将有助于银行对企业，以及自身数据资产的规范化管理，特别是《数据资产登记指南》和《数据资产质量评估指南》两项标准的编制，将为银行在数据资产的确权、计量、入表、价值评估等方面提供明确的指导和规范。遵循这些标准，银行将能够更好地管理和利用数据资产，提升数据业务的稳定性和可靠性。数据确权是保障个人隐私和数据安全的重要手段。公司数据资产交易全平台解决方案

数据资源是数据资产的前置对象，是生成数据资产的基础。数据资源包括企业通过外购方式、企业合并、第三方提供或者伴随生产经营采集、加工形成的数据等，是企业的一项重要资源，可能为企业带来经济利益和商业价值。企业可以通过对数据资源的管理和利用，提高业务效率和竞争力。虽然企业应用系统和数据资源是两个不同的概念，但它们之间是有联系的。企业应用系统是管理和支持业务流程的工具，可以帮助企业生成、收集和处理数据。企业可以将数据资源与企业应用系统相结合，充分发挥数据资源的作用，提升企业的业务能力和竞争力。企业数据资产确权数据确权如何保障个人隐私？

业内人士认为，“数字资产是拥有二进制形式数据所有权，产生并存储在计算机、智能手机、数字媒体或云端等设备中。”“数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。”从经济学视角看，数据产品、数据商品、数据要素作为资产计入经济主体才能作为经济活动的标的。因此，数字资产是数据产品、数据商品、数据要素得以实现的基础。区块链技术出现后，银行推出的数字这货币呼之欲出，数字资产的外延再次得到拓展，等均归为一类数字资产。从数字资产概念的演化看，其外延在不断拓展，“数字”的属性不断被弱化，“资产”的属性不断被强化。

数据资产入表将推动全球经济的数字化转型。随着数据在生产、流通、消费等各个环节中的广泛应用，各国的经济增长动力和发展模式都将发生深刻变革。数字化经济将成为未来发展的主导力量，数据资产将成为全球贸易的重要内容。国际间的数据流动与共享将成为促进国际贸易和合作的新纽带，推动全球经济的繁荣与发展。同时，数据资产入表将促进国际间的数据治理合作与规则制定。面对数据安全、隐私保护、跨境流动等共同挑战，各国需要加强交流与合作，共同制定国际统一的数据治理规则和标准。此外，数据资产入表将推动普惠数字经济的发展。通过数据技术的应用，传统产业和中小企业将获得新的发展机遇，落后地区和弱势群体将得到更好的数字服务。数字经济的普惠发展将有助于缩小数字鸿沟，提升全球的数字素养和技能水平，推动人类社会的共同进步。综上所述，数据资产入表对于全球经济的数字化转型、国际合作与治理以及普惠发展都具有重要意义。在这个过程中，企业、政、社会组织和个人都需要积极参与和贡献力量，共同构建一个开放、包容、可持续的数字未来。通过共同努力和合作，我们有望创造一个更加繁荣、和谐与进步的世界。以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。

数据是数字经济的关键要素。近年来，中国产业数字化程度显著提高，数据资源对于企业特别是相关数据企业的价值创造日益发挥着重要作用。数据资源是否可以作为资产确认？怎样进行计量？能否作为会计上的资产“入表”？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》（以下简称《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。财政部会计司有关负责人介绍，《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。“后续随着未来数据资源相关理论和实务的发展，可及时跟进调整。”该负责人说。数据资源确权是什么？公司数据资产共赢方案

数据确权有助于推动跨行业的数据融合和创新。公司数据资产交易全平台解决方案

与传统资产不同，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致，其评估目的同样可分为内部评估目的，如数据管理、会计核算等；以及外部评估目的，如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一，根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说，收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本，关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说，成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易，缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物，且数据资产价值受到应用场景影响较大，其价值易变性导致交易实例的可比性低，市场法使用限制较为明显。公司数据资产交易全平台解决方案