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。数据确权是保障个人隐私和数据安全的重要手段。企业数据资产入表
数据确权是一个涉及法律、技术、经济和伦理等多个领域的复杂概念,它指的是对数据相关的权益进行明确的界定和保护。这些权益包括但不限于数据的所有权、使用权、收益权和处置权。数据确权的目的是确保数据在产生、收集、存储、处理、传输和使用过程中,各个参与方的合法权益得到法律的认可和保护,从而促进数据的有序流动和高效利用,同时保护个人隐私和数据安全,防止数据滥用和侵权行为的发生。在具体实践中,数据确权需要解决以下几个方面的问题:1.数据所有权归属:明确数据归谁所有,特别是在数据由多个主体共同产生或处理的情况下,如何分配所有权。2.数据使用权界定:规定数据可以在何种条件下被使用,包括个人数据的知情同意原则和企业之间的数据共享协议。3.数据收益权分配:当数据产生经济价值时,确保数据所有者能够获得相应的收益,这可能涉及到数据交易、数据许可等商业模式。4.数据处置权行使:数据所有者有权决定数据是否可以被销毁、转让或公开,以及如何进行这些操作。数据确权是数字化时代的一项重要课题,它对于促进数字经济的发展、保护个人隐私、维护**和社会稳定都具有重要的意义。随着大数据、云计算、物联网和人工智能等技术的不断进步。 企业数据入表方法数据资产确权有哪些注意事项?
然而,要实现数据资产入表并非易事,还面临着诸多挑战。一是数据资产的界定和计量存在困难。数据资产具有无形性、多样性和复杂性等特点,如何准确界定数据资产的范围和价值是一个难题。二是数据资产的价值受多种因素影响,如数据质量、数据应用场景等。如何确定这些因素对数据资产价值的影响程度,也是一个需要深入研究的问题。三是相关法律法规和会计准则尚不完善。目前,对于数据资产的认定和计量,还没有统一的标准和规范。为了推动数据资产入表,企业可以采取以下措施:一是建立完善的数据管理体系。提高数据质量和安全性,为数据资产的入表提供有力支持。二是加强数据资产的价值评估能力。通过引入专业的评估方法和工具,准确评估数据资产的价值。三是积极参与相关标准和规范的制定。为数据资产的入表提供参考依据。
随着数字经济的蓬勃发展,数据资产的研究和实践受到越来越多的重视。“数据资产”一词在1974年就已出现,随后在1977年出现“信息资产”一词,而“数字资产”一词则出现在1996年。针对这3个术语的较有代表性的定义出现的先后顺序是:信息资产(1994年)、数字资产(2006年)、数据资产(2013年)。2018年,朱扬勇、叶雅珍将它们统一为数据资产。但数据资产仍然停留在概念上,其进入会计报表仍然存在很多问题和困难,如数据资产如何计量计价、数据资产属于无形资产还是有形资产、归属于何种会计科目等问题都尚待解决。在实践中,数据还未被当作一类资产,难以进入会计报表。大数据兴起后,人们认识到数据是数字经济的关键要素并且要参与分配。因此,如何将数据资源资产化并加入会计报表和流通领域是亟待解决的问题。资产是一个经济学术语,是指由会计主体(企事业单位等)的过去的交易或事项形成的、由会计主体拥有或者控制的、预期会给会计主体带来经济利益或产生服务潜力的经济资源。数据资产可以由交易或事项2种方式形成。数据确权有助于提高企业的竞争力和创新能力。
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。 如何开展全生命周期的管理?公司数据资产商业化模式
以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。企业数据资产入表
数据交易生态中的重要一环——数商,正发挥着什么作用?在峰会重要组成部分第二届中国国际数字产品博览会上,提出了数商在数据交易过程中承担的四种角色。角色之一是提供底层技术,例如通过隐私计算等技术可以帮数据交易所或者平台打造安全底座,完成数据的虚拟汇聚,实现数据底层价值。第二个角色是为数据交易所提供数据资源,企业在服务客户的同时形成数据生态,通过数据交易所作为合规出口,承担撮合数据交易的数据源角色。第三个角色是提供数据产品,除了自有数据,也可以通过与数交所其他的合作伙伴提供的数据组合成一个数据联盟,以此生产不同的数据产品去进行交易,比如服务于药厂的新药研发产品,服务于像金融征信的产品,服务于数字营销的产品等。第四个角色是为数据交易所提供精细的需求方,数据交易流程的终点是数据使用方,数商可以实现需求导流。 企业数据资产入表