涨声操盘 已有超20家上市企业披露“数据财报”，数据资产入表指引来了

5月18日，2024第十二届西湖论剑·数字安全大会在杭州举行。此次大会上发布《企业数据资源入表实践白皮书》，由杭州安恒信息技术股份有限公司、杭州数据交易所有限公司、中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）等单位参与编制。

去年8月，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，并于2024年1月起施行。

据统计，在第一季度财报中，已经有20多家上市企业将数据资源入表体现在财务报表当中。国家数据局也提到，将积极配合财政部推进数据资源入表。

安恒信息首席技术官刘博代表编制组对白皮书进行了解读。他指出：“数据资源入表不是最终的目的，而是为了能够让数据要素真正流通起来。”

除了政策性强驱动之外，数据入表对企业能带来怎样的好处？刘博对此表示，主要有四点：

一是增加资产总额，能够提升实质管理，能够实现抵押贷款；二是减少经营成本，降低研发成本，提升企业利润；三是助力新质生产力，增强业务效率，帮助提质增效；四是实现数据要素流通，能够激活数据价值，变现数据资源。

刘博举例说，数据变成资产化后，可以进一步形成数据资产债。今年3月，浙江省首笔“数据资产贷”落地，打通了数据要素从资产到资本的可靠路径，特别是对未上市企业、轻资产创新型科技型企业而言，能够低成本做贷款。

刘博指出，对于未上市的企业，特别是对科技创新型企业，由于固定资产很少，没有办法做抵押贷款，而数据资源入表之后变成了固定资产，因而可以用来做抵押贷款。

此外，对某上市企业来说，总成本降低了超过10%，营业利润提升了60%。其中，数据资产入表之后对财务的改善发挥了重要作用。

对企业来说，目前面临的难点是，如何推动数据资产入表。目前，白皮书就此梳理了流程，包括到底分哪几个步骤，怎么来做，每个步骤中具体工作是什么，开展的方法是什么，以及做了这些工作阶段性成果怎么输出，有什么样的输出物，如何通过资产入表呈现出来，等等。

“对于数据资源入表，你得知道数据资源有哪些。现在数据分布在不同地方，可能初期也没有做全量数据资源盘点，工程量非常大。”刘博说，目前，安恒信息也会提供相应的工具和经验，利用“恒脑”AI大模型，加快资源盘点过程。

需要指出的是，数据会否像商誉那样，为资产腾挪提供操作空间？刘博对此回应表示，数据资源入表，其价值并非“想定多少价就多少价”，必须符合数据资产盘点过程当中使用率、数据质量以及数据量，包括数据来源是否合规，针对数据资源的开销是否符合实际，等等。

“如果数据没有产生收益，而是变成固定资产，那它最终就是变成了一个负担，资产价值更低，没有产生效益是没有意义的。”刘博说，如果变成固定资产但并没有产生任何价值，则相当于固定资产是减值，对企业并不是一件好事。

此次会上，安恒信息首席标准研究员周亚超也重点就数据跨境流动进行介绍。她表示，大模型发展颠覆了产业发展模式，大模型训练需要大量数据跨境需求。为了提升模型的泛化能力和准确性，可能需要整合来自不同地区和国家的大量数据。无论是调用境外语料库、使用外部模型，或者训练自身模型，涉及的交互量大、数据量吞吐要求也高，面临跨域流通受限、主体互不信任、隐私信息泄露等挑战，这对传统数据跨境安全保护也带来了一大挑战，“很多开源大模型包括国际上的大模型，中文在里面只占很小的比例”。

大模型训练在数据跨境流动方面有着明确的需求，同时也面临着数据流通安全与隐私保护方面的多重挑战，解决这些问题需要技术创新、法律支持、组织协调以及国际合作等多方面的努力，让数据真正“流得动”“用得好”。

周亚超指出，应对大模型带来的安全风险，也需要与大模型的基础设施以及与大模型语料库、大模型训练结合起来，把基于隐私计算类的技术用于模型训练场景。但与此同时，大模型技术对数据安全也有非常大的促进作用。

她注意到，很多企业在数字化出海过程当中会面临遭受勒索，导致业务中断、数据丢失，给企业带来经济损失；国内外在安全监管以及法律法规背景上也不太一样，如欧盟对合规要求非常高，比如说围绕个人信息保护，GDPR已经开出高额罚单。

周亚超举例说，围绕数据跨境的场景，需要加强数据跨境安全服务和数据跨境流通技术保障。包括类似数据分类、分级，基于业务场景哪些数据服务于跨境场景进行细分、精细化处理，信息经过脱敏之后或者去标识化处理之后再传输。例如，境外企业在对中国客户提供服务时涉及个人敏感信息，国内会员的健康数据，无法直接提供给境外的官网，导致不能享受到与境外会员一样的待遇，这类问题可以技术处理满足合规要求。

南方+记者  郜小平