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数据资产入表“倒计时”,企业该如何抓住红利?

作者:用友BIP
  • 2024-01-09
    云南
  • 本文字数:3955 字

    阅读完需:约 13 分钟

最近,有一个现象级事件正在发生。


不少大型企业、上市公司正在对内部数据进行盘点。有些企业是信息部负责人牵头,有些企业是 CDO 负责,他们的主要任务就是确定哪些数据是可自用,哪些是可用作交易,哪些又是计为成本的。


为什么会有这项新任务呢?其重要的背景就是财政部于 8 月份制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,并于 2024 年 1 月 1 日起施行。这意味着,数据资产“入表”将在十几天后落实。而明年一季度,大批公司的报表有望在“资产负债表”中披露其数据资源的体量。


所谓数据资产“入表”,也就是将数据资源视为一种资产纳入财务报表。换句话说,从那一刻起,数据作为资产发挥其价值的同时,得到了合法确认。站在产业层面来看,以数据为核心标的物,将促进数据要素的交易与流通,推动新一轮数据资产化创新。


那么,这个标志性的事件,将会影响哪些企业哪些人?将会为数据要素市场带来哪些变化?数据资产入表还存在哪些分歧和壁垒?企业该如何参与?又有哪些可借力的“抓手”呢?


且看笔者分析一二。


数商深度参与,让数据资产“入表”有参考


众所周知,数据作为数字经济的关键生产要素,已成为极其重要的新型资产之一。数据资产“入表”,是推动数据资产化的第一步,也是激活数据要素流通的关键一步,它最终可以撬动多少资本,这个想象空间是十分巨大的。


这让在盘活数据要素价值中发挥关键作用的一个角色更加振奋起来,那就是数商(以数据为生产经营关键要素的企业)。用友作为全球领先的企业数智化服务厂商,已经构建了完备的数据应用服务能力,并沉淀了一套完整的数据服务能力体系以及一批行业的数智化领先实践。


用友属于应用型数商,他们通过提供数据开发利用工具、数字化转型服务等,帮助千行百业挖掘数据价值,将痛点难点转化为新增长点,将投入成本转化为新的利润来源。


用友认为,企业数据资产“入表”不单单是一项财务工作,其最终目的是充分激发数据要素,为企业和社会创造全新的价值。


从本质上讲,数据资产“入表”将对企业产生四大影响。其一,增资产、提利润,改善资产负债率;其二,真实反映数据价值,重塑企业评估体系;其三,重塑部门权责,从成本中心变成利润中心;其四,有望反哺企业数智化进程,倒逼企业数据资产的价值挖掘和使用,从而为商业模式创新提供新机遇。


然而,面对数据资产“入表”,企业一定存在不少疑问。比如,他们到底有多少数据,哪些才是数据资产,哪些工作项可以作为数据资产成本,如何处理后续计量等。而且,从更实际的角度来说,数据在企业内如何产生价值,应用场景有哪些,数据管理和运营体系如何建设,会不会存在安全风险等,这些都是企业最为关心的问题。


为了更好地响应企业的需求,前不久,用友发布了“用友 BIP 数据资产入表解决方案”。该解决方案划分三大层级,即完成基础入表工作、激发企业内部数据价值、数据要素的社会级流转,以及十二项关键工作,如数据盘点、数据登记/确权、数据资产判定、数据成本归集、数据治理、数据要素交易场景、数据战略与组织变革、数据应用等,同时配备了底层的技术平台支撑,从而帮助企业完成数据资产“入表”,全面激发数据要素价值。


事实上,从八月份以来,市场上相继出现了各类型的解决方案。坦白的说,在这从 0 到 1 的关键一步上,每家厂商都争分夺秒,希望优先占位,但优势并不突出。反观用友,其巨大的优势是一眼可见的。


首先,以做财务软件出身的他们,在面对数据资产“入表”时,能够更加清晰的进行财务分析,包括会计凭证纪录、梳理规范标准等;其次,在产业界最早提出“数据驱动”的用友,这些年打造了企业数据应用全场景。不论是数据相关产品,还是数据域管理经验,他们都具备绝对的领先性,能够更好的把数据从治理到加工、开发、应用的全过程清晰地展现出来;第三,用友具备企业数智化市场上最庞大的客户群体,这让他们积累了各行各业的业务模型和数据模型。数据该如何帮助企业发展,如何增值,如何形成它的倍增效应,用友是最具发言权的;第四,在数据要素市场中,充斥着各种交易撮合方、数据提供方、数据需求方、第三方专业服务机构,甚至于国家队等。这是一个庞大的生态系统。而用友这些年已构建了相对完整的生态体系,它将最有能力拉通数据要素市场的每一环;第五,数据要素要发挥价值,就要激发其创新活力。从业务数据化到数据业务化,以数据构建创新场景是用友的“长板”。正如他们与国际数据管理协会-中国分会(DAMA China)合作,就在于共同研究全新的应用场景,服务企业战略和业务创新。


用友网络副总裁、大型企业客户事业群数智平台事业部总经理罗小江表示:“从物理空间到数字世界,我们最清楚企业的每一个业务场景需要哪些数据,在经营、决策和创新的过程中,数据将提供怎样的价值。”


以产品、技术、生态为主导掘金万亿级市场


从数据资源化到数据资产化,再到数据资本化,数据资产“入表”是一项系统性工程,具备完整的脉络。为此,用友 BIP 在产品层面设计了很多新的配套能力。


比如,关于数据资源目录划分,指引企业将哪些数据变为数据资产,而直接进入财务表这个功能,在以前是不涉及的,而现在则有了清晰地划分;再如,关于数据溯源,用友 BIP 已基于联邦学习技术解决了数据模型训练的难题;又如,以技术保障数据贡献者的权益,也体现在了产品中。


但是,若要实现数据要素的乘数效应,除了产品外,一个健全的生态系统不可或缺。从用友的角度来说,面对如此庞大的市场,他们深知有所为,有所不为,很多能力都需要生态去补给。


近几年,生态化是用友发展的核心战略之一。面对这个全新的产业,每一个参与者都有足够大的想象空间。只要整合资源,把生态伙伴融入进来,包括律师事务所、资产评估机构、咨询机构等,打造多层次的产业生态,才能挖掘数据要素市场的价值链,从而掘金这个万亿级的市场。


同时,随着企业数据服务场景的更加多元化、丰富化,数据应用逐步往更深层次去发展。在这个过程中,有诸多技术难点需要突破。用友将以技术域为视角,加大对加密、隐私计算、数据存储、数据训练等生态伙伴的拓展,从而攻克技术壁垒对数据价值创造的阻隔。


此外,数据要素发展进程中,数据运营成为了至关重要的环节。尤其对于用友的客户而言,当企业沉淀了足够庞大的数据量后,数据该如何挖掘、如何治理、如何运营,这都需要借助厂商的参与。因此,用友可联合生态伙伴构建完整的数据运营体系、数据运营模式,让数据快速成为真正意义上的资产,形成一个完整的增值闭环。


罗小江表示,数据要素市场是持续递增的,但也是存在诸多未知的。光靠一家之长只能满足市场上的一部分需求。只有更多的生态伙伴加入进来,才能创造更大的价值。同时,面对仍处于探索期的市场,在激发活力方面,他补充了一些独特的见解。


从政策层面来说,对于数据资产“入表”这个新鲜事物,要完善法律法规制度建设,确保参与者可得到法律层面的约束和定义,从而保证市场良性发展。


从业务层面来说,用友要以己之长,解决未来数据应用场景的问题,帮助企业梳理、控制、决策、创新,从而满足各种业务场景需求。罗小江认为,数据要素深度融合业务场景才能得到“最优解”,在这方面,用友推出了数智应用服务能力版图,从数据服务、智能服务、生态服务三方面出发,再结合用友 YonGPT 的能力,让数据要素启动“数据飞轮”,从而发挥“乘数效应”。


“只要从这几个维度发力,我们相信会有更多的参与者出现,他们会愿意把数据贡献出来,促成更大规模的数据交易。”罗小江说。


五大步骤助力企业完成“入表”


然而,说了这么多,对于企业来说,究竟该如何完成数据资产“入表”呢?在这方面,用友提出了五个步骤。


首先,就是要完成敏捷高效的数据资产盘点,对存量数据进行系统化梳理,从数据资源转化为数据资产。在这个过程中,企业可以参考可信的行业数据标准,而且用友也提供了千行百业的数智化领先实践,同时推出了健壮的数据资源盘点方法论。


其次,就是完成内外结合的数据产权确认与登记体系。在这个环节,用友提出了“二维确权”法,也就是内部快速确权后,再进行国家规范确权,从而获得一张数据资产的产权登记证。


第三,就是完成权威可落地的数据资产判定。用友财务专家与国内外头部审计公司携手,依托众多原型项目构建了敏捷的知识共享体系,从而提升数据资产研判体系的公允性和健壮性。


第四,就是快速归集数据资产的相关成本,因为合理的成本归集可以确保数据资产成本的完整性和准确性。但是,这对于任何一家企业来说都具有相当的难度,而且日常业务运营成本与数据资源产生成本的界定和区分尚无标准,这些都离不开相关流程的梳理和优化。


第五,自动化形成披露报告初版内容。它的目的是在数据采集、传输、存储、使用、交易、销毁等全生命周期中,帮助企业关注数据的权属变更、重大交易、资源转让、数据安全风险等,从而为数据资产“入表”的会计披露提供信息支撑。


“对于一、二、四、五步骤,用友已具备可操作性,也就是实现了系统的线上化支撑。对于步骤三,还主要是依赖各方专家经验。但是,用友具备相当成熟的经验,在判定方面也有相应的经验模型可以参考。加之一整套运营体系的支撑,可以帮助我们输出自身独特的能力。”用友网络大型企业客户事业群首席数据官张旭说。


占先机,赢未来


目前,数据要素市场建设扬帆正当时,产业迎来新的机遇期。数据资产“入表”也将推动数字经济高质量发展。在政策东风的影响下,目前,许多大型企业都已设立 CDO 一职,负责推动数据要素的确权、可交易性以及数据安全等工作。但这并不意味着企业面临的挑战会减少。


用友作为企业数智化服务的领军企业,同时也是数商的一员,有责任以数据资产“入表”这一事件为牵引,从技术、生态、市场发展等维度推动数据要素市场发展,挖掘数据要素本身的价值,服务好企业数据应用场景,从而形成自身的核心竞争力。


当下,万亿级市场已经开启,究竟谁将占尽先机?后背力量谁更强呢?让我们拭目以待!

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