财政部会计司：企业数据资源会计处理新规解读与实务操作指导（举例说明）

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2023年11月27日，为引导有关各方增进理解认识、更好推动《暂行规定》贯彻实施，财政部会计司举办了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》专题线上培训。本篇为此次线上培训内容的节选。

企业数据资源可能有多种的形成方式，例如从其他方获取、自行收集或积累等，在具体应用当中也有多种方式，例如与其他资源相结合，利用数据开发相关服务或产品进一步加工后出售等等。在不同的业务模式下，企业数据资源的运用方式和经济业务实质可能存在差异。《暂行规定》在企业会计准则规定的基础上，结合数据资源相关业务特点，进一步说明。

在具体的实务操作当中，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，对于数据资源相关的交易事项进行会计确认、计量和报告。同时，《暂行规定》对当前较常见的企业数据资源业务模式下如何会计处理，分别指明了适用的会计处理原则。

从专家研讨、专题调研、公开征求意见等渠道我们所收集到的实务情况来看，当前企业运用数据资源和参与数据流通有多种形式。总结概括起来主要有三种业务模式：

第一种业务模式是将数据资源与其他的资源相结合使用，从而服务、支持其他的生产经营或管理活动，实现降本增效等目的。

例如，我们第一个情形下，A电网企业在运营当中积累形成了用户、企业用电量等等相关的数据库，并研究形成了用电数据分析工具，可以通过季节、时间段、地理区域等维度的用电历史分析，形成对于未来用电趋势的预测结果。该数据库和分析工具可以用于A企业自身的经营管理，例如未来合理的去设置电力设施，电力的这个配网调度等等，有助于A企业自身去提升运营效率。那么如果说A企业的相关数据均是合法或经用户企业充分授权取得，预期能够带来经济的利益的流入，而且这个预期经济利益很可能流入企业。在符合可辨认性等无形资产的确认条件，同时借助完善的内数据内部治理机制，能够可靠计量相关成本。满足了这些前提的话，那么对于这个相关的数据库和用电数据，分析工具可能可以作为无形资产去予以确认。

第二个情形下，B电子商务企业基于充分告知并且取得用户授权，汇总分析用户的APP浏览行为和购买历史等等数据，再通过外部购买一些比如地区、消费水平、趋势等等的辅助数据，整合形成了智能推荐算法工具，用于向B企业自身的一些用户去推荐符合其兴趣和爱好的产品，从而提升了推荐的精细化、个性化水平。假定B企业的相关算法工具是在合规取得数据的基础上进一步开发形成，拥有合法权利而且可以单独转让。当符合会计上资产的定义和确认条件，并且符合了无形资产的非实务性、可辨认性等等无形资产确认条件，开发过程当中的相关成本按照无形资产准则的资本化条件进行了计量的前提下，B企业是可以将其作为无形资产予以确认。

总结起来，针对我们所讲的这个第一种业务模式，从会计上看，企业将此类数据资源用于内部用途，通过其与自身的会与其他的资源结合去形成的技术优势为企业带来经济利益。那基于这个数据资源的非实务性，当符合无形资产定义和确认条件时，企业应当作为无形资产予以确认。同时需要注意的是，并非所有用于内部用途的数据资源均可以作为无形资产，对于不符合无形资产定义和确认条件的，即使是可以用于内部用途，在会计上也不能作为无形资产予以确认。

第二种业务模式是运用数据资源为其他的主体提供有关服务，其中我们就可以把它细分为两类：

其一是利用相关的数据资源，经过汇总、分析等等，形成其他主体所需要的新的数据，比如分析结果、信用评级的结果等等，并通过调用数据接口API的方式提供查询或者验证服务。这个也是当前征信等领域常见的一种服务方式。在此类模式下，供需双方并不是直接转移相关数据的控制权，而是通过实时查询的方式去返回数据的分析结果，那一般是按照次数或者是按照一定的订阅期间来计费。

目前我们国内的相关的这些数据交易场所也普遍地将这一模式划分为数据服务，那比如A电网企业对于其合法采集到的企业用户的用电数据进行脱敏和深度分析，形成了一些可以反复使用的评价指标和数据库，其中不涉及企业隐私、商业秘密、敏感信息等等这些原始明细数据。

那某个银行在信贷反欺诈、辅助授信、贷后预警等等业务中，经过向A企业去做申请，这个被查询的企业给予他一个充分的授权，那经过这个A企业的相关的分析，返回查询结果给到这个某企，给到这家银行相关的这个评价结果，其中可能涉及到了根据企业的用电行为、缴费情况、用电量水平和趋势等等特征信息去做的分析，那么这个评价的结果可以为银行去完善用户画像提供支撑。

这项服务A企业是按照查询的次数来进行一个收费，那么对于这个产品，A企业所开发的产品本身不涉及原始数据的转移，而是基于其他方的需要去产出了新的分析结果数据，提升分析效率的同时，也避免了对于相关的原始数据能否转让等等这种争议。在满足了合法拥有或控制相关数据资源预期能够带来经济利益流入且很可能流入的前提下，如果A企业基于内部数据治理机制对该数据产品的成本实现了可靠计量，那么可以作为无形资产去予以确认。那么从会计上看，这种细分的业务模式下，工方企业它是凭借其所持有的数据资源对齐客户，也就是虚防企业去提供服务并获取了相应的收入，其所欲利用的数据资源在符合资产确认条件时，通常是作为无形资产进行核算。但是如果官方企业所利用的数据资源不符合资产的确认条件，虽然不能够确认为资产，但是这个数据资源的价值也在获取的服务收入当中是有所体现的，发生的相关支出也是应当作为这项服务的成本去作为会计上的一个处理。

其二就是利用数据资源和技术提供数据资源相关的专业服务，比如数据的采集、清洗、标注等等专业服务，或是提供算法模型、搭建平台等等数据相关的整体解决方案。那在这个十四五大数据产业发展规划当中也专门提出围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求，加快大数据服务向专业化、工程化、平台化发展，智能服务、价值网络协作、开发运营一体化等新型的服务模式。那在这些目，这种模式下，工方企业所提供的这些数据采集、清洗、标注等等专业的服务，或者是隐私计算平台、产业数字底座等等的相关的平台系统搭建运营服务，也是有助于相关的数据更好的应用或者是流通交易的。

我们来看具体的情形，第一个情形，B技术公司，它是较早从事数据标注服务的企业之一，在前期开发相关的数据标注工具时，B公司是分析发现由于相关的技术尚在探索当中，而且数据标注市场需求难以预计等等的因素，相关的支出还不能够满足无形资产准则的开发支出的资本化条件，从而在当期做了费用化的处理。在后续B公司它是成功研究形成了相关的数据标注工具和技术。

C智能家居公司在开发智能家居场景的时候，委托B公司对C公司自行采集的数据集进行相关的数据标注服务，具体涉及到人物语音转写、行为意图等等的这种标注，那么B公司因为它前期并没有对相关的标注和技术等等确认为资产，那，但是它在后续利用这些相关的数据标注工具和技术完成服务的时候，它时可以按照收入准则的相关规定去确认了相关的服务收入。

第二个情形下，D科技公司是聚焦于数字经济基础设施相关的技术，利用其掌握的一系列数据资源和技术，例如分布式大数据、AI、工业互联网、数据安全等等，它可以提供智能工厂建设、城市数据湖建设等等整体服务。那D公司对于其相关的数据资源，按照会计准则的规定，将其中部分符合条件的数据资源确认为了无形资产，并在为客户提供服务的过程当中，将有关的无形资产的摊销按照受益原则记录了当期损益，符合收入准则有关规定了确认为合同履约成本。而对于其中不符合条件的数据资源，相关支出则是记录了当期损益，做费用化的处理。

从会计上看，在这种业务模式下，为客户提供服务的过程当中，涉及到了对数据资源的利用，那么即便有关的数据资源并不符合会计上资产的定义和确认条件等等，但是它的价值在获取的服务收入当中是可以得到体现的，也是这个相关的支出应当去作为服务成本进行核算。

第三种业务模式是直接交易原始数据或者是加工后的数据。与数据资源有关的经济利益是通过转让数据资源而消耗的，例如这种直接交易转让有关的数据集、数据包等等，那么受到我国的网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等等的法律法规约束，加之数据权属相关的基础制度，目前也是正在健全完善当中。

当前各方对于直接转让有关数据是较为谨慎的，从技术上看，出于对数据可控性、可用性的考量，这个直接转让的这种方式目前在实务当中是相对较少的。企业应当严格的去对照企业会计准则、关于存货的定义和确认条件，以及企业自身的日常活动内容，持有相关数据的最终目的、预期、经济利益的消耗情况等等谨慎地判断。

在这个模式下，数据攻防通常是按照需求方的定制的要求，或者是采集加工通用数据之后，将形成的数据资源的控制权转移给需求方。那我们来看两个具体的情形，第一个是E技术公司，它的主要的经营活动就是对数据进行采集和清洗、标注等等，加工后出售给其他的企业。那某一个客户基于其正在开发的人工智能裁判与教练系统，向E公司采购篮球运动图像数据相关的分析产品。双方在合同当中去约定，E公司需在合规的前提下，提供达到客户要求的数据质量和数量等标准的数据分析产品，并且要经过验收后达标了才能够交付相关数据产品，收取合同对价。

当交付了这个数据产品之后，E公司它是应当完全的销毁采集和处理过程当中的相关原始数据和衍生数据，不得将这些数据再转让授权给其他方使用，那而且除非是监管部门的管理需要，E公司不得向其他方提供该数据产品的原始数据来源、规模、质量等等相关的信息，否则是需要承担相应的违约责任的。E公司基于日常经营模式以及具体的购销合同分析认为，E公司未来向客户所交付的这项数据分析产品需要达到约定的数据质量和数量标准，本身是高度定制化的。根据合同的约定，B公司在交付了产品之后不能够保留有关的数据，也就是说他的预期利益将通过交付全部转让给客户，不能通过其他的方式，比如转让、授权等等再次获得相关的利益。那么E公司综合上述分析和其他的事实情况，按照企业会计准则相关规定进行判断之后，将该数据产品作为存货进行会计核算，并且按照收入准则确认了相关的收入。在第二个情境下，F公司专门从事语料的收集与加工，并且出售给从事大模型、智能驾驶等相关领域的相关的科技企业。F公司基于对某国家人工智能领域市场需求的判断，他去主动采集了某个小语种的不同年龄段、不同性别、不同地区等等的场景下的语音数据，并且自行加工形成了相关的数据集，准备未来出售给有关的企业。那么在这个情况下，F公司在尚未签订有关的合同的时候，先行加工形成了相关的数据集，它的最终目的就是未来出售给客户。那么如果说这种业务模式本身属于公司的日常活动，而且又满足了经济利益，很可能流入企业成本能够可靠计量等等准则规定条件时，F公司是可以将其作为存货去作为去进行会计核算。

从会计上看，在这种直接转让的业务模式下，如果说企业相关数据资源，它持有的最终目的就是为了对外出售，并且这个属于企业的日常活动，当符合存货的定义和确认条件的时候，企业是应当作为存货予以确认的。那么对于直接转让这种业务模式，也需要大家注意的是，当前企业对于数据的直接交易以及会计量存货的判断一定程度上受限于数据权属规则，那么在数据的生产、流通、使用等等过程当中，不同主体对于数据它有着不同的利益诉求，而且呈现出一种复杂共生、相互依存、动态变化等等一系列的特点，还会面临知识产权、商业秘密保护等等的法律挑战。

传统权力制度框架可能难以突破数据产权相关的困境。那么《数据20条》当中提出了探索数据产权结构性分支制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分制的数据产权制度框架。那么随着中国特色数据产权制度体系的不断健全完善，将更好地促进数据要素的生产、流通和价值发挥。

从上述三种业务模式的分析我们可以看到，当符合了会计上资产的相关定义和确认条件时，在满足这些严格条件的前提下，企业数据资源是可以作为会计上的资产予以确认的。

详细内容点击《企业数据资源相关会计处理暂行规定》了解。

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