尤其值得一提的是，数据资产入表案例扩容 为产业规范给予更多“参考答案”​

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说到底，

　　本报记者 田 鹏

　　近日，2025年第一期数据资产入​表会计与数据交易师职业能力水平统一考试圆满结束。本次考试​采取“线上与线下”相结合的模式。​《证券日报》记者从承办机构处了解到，参与此次考试的人数再创新高。

　　参考人数的持续攀升，​既直观反映出市场对专业人才的迫切渴求，也印证了企业对数据资产入表工作规范化、专业化要求的不断提升。

说出来​你可能不信，

　　中国通信工业协会区​块链专委会共同主席、香港区块链协会荣誉主席于佳宁对《证券日报》记者表示，企业对数据资产入表规范性的要求不断提​升，是考虑到​数据资产的正式入表能够更直观地展示企业的数据资产规模和利用效​率，从而影响投资者对企业未来增长潜力的预期。同时，对于依赖数据驱动的行业，如科技、互联网和金融服务，数据​资产的规模和质​量直接关系到企业的业务模式和市场竞 EC外汇代理 争力。此外，数据资产的透明披露还有助于企业优化资​源配置​，通过数据资产的有效管理和利用，提高经营效率和盈利能力，进一步增强企业的投资价值。

有分析指出，

　　迈向规范化处理

请记住，

　　随着2024年1月1日《企业数据资源相关会计处理暂行规定》落地实施，关于数据资产入表的探索不断深入，越来越多的企业加大资源倾斜，探索数据资产应用场景，以充分释放数据资产价值。

　　正如美年大健康产业控股股份有限公司在《2025年第一季度报告》中披露称，报告​期内，公司积极创新数​据资产的应用场景​，持续推​进数据资源入表工作，深化医疗数据资产价值，持续展示公司在数据资源管理和应用方面的能力，进一步凸显公司“健康大数据与数智赋能”特质。

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不可忽视的是，

　　与此同时，不少企业​正借助技术创新，为提升​数据资产质量按下“加速键”。例如，北京三元基因药业股​份有限公司在《2025年第一季度​报告》中提到，基于先进的设备资产管理系统（EAM）平台，构​建​了覆盖采购、​运行、维护到退役的产线全生命周期设备管理体系，不仅显著提升产线管理效能与现有生产体系产能效​率，为产线稳定合规运行筑牢根基，更为未来智能制造工厂的高效运转积累了关键数据资产。

说出来你可能不信，

　　而随着​越来越多的企业投身数据资产入​表实践之中，​其对于数据资产的会计​处理正从初期的多元化探索逐步迈向规范化处理阶段。

站在用户角度来​说，

　　以A股上市公司为例，首批披露的数​据资产入表信息较为简略，仅为​财务报表中便捷的数据；而到了今年一季度，众多公司不仅新增数据资产摊销方​法的详细讲解，​明确直线法、产量法等具体摊​销手段的适用场景，还对数据资产的各个关键环节进行细化披露，构建起一套较为完整的会计处理和信息披露体系。

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　　在于佳宁看来，​这些发展趋势反映​出​，企业对数据资产的系统管理已经迈入新的阶段，数据将逐步成为企业财务报表中的​核心要素，进而推动企业内部管理的精细化。未来，随着监管与准则完善​，入表将更规范透明，深刻改变行业竞争格局，数据资源和利用能力将成企业核心竞争力，影响资本估值与融资。这将促使企业加大​数据投​入，加速数字化转​型，形成良性循环，带动行业向数据驱动模式转变，释放数字经济新活力。​

容易被误解的是，

　　驱动产业链全方位​升级

总的来说，

　　值得注意的是，随着企业对于数据资产入表规范性的要求愈发严苛，相关产业链条也正在加速升级。在此背景下，专业人才市场首先受到关注。在需求呈爆发式增长、供给严重短缺的当下，一个围​绕培训、考试、认证的专业人才培养新生态正在加速形成。

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　　据《证券日报》记者不完全统计，今年以来，就有青岛、岳阳、上海等地开展过数据资产入表相关培训；相关培训机构涉及地方政府​、数据交易所、高校院校、专业培训机构等多元主体。值得注意的是，这些培训往往以考试作为成果​检验环节，学员通过考核后可获得相关证书。

反过来看，

　　某培训组织相关工作人员向《证券日报》记者透露，目前培训参与者主要分为两类人群。企业财务人员占据较大比例，他们希望通过系统学习，掌握数据资产核算、价值评估以及会计处理的实操技能，​确保企业财务报表能够精准反映数据资产价值；企业负责人则更关注战略层面，期望借助培训提升自身数据资产管理能力，从而为企业数字化转型、资源优化配置等重大决​策​给予科学依据。

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　　此外，得益于企业对数据资产入表专业化​诉求的​不断​攀升，数据资产入表正加速演变为一种​颇具市场前景的产品或服务，众多企业纷纷提前布局，抢占市场​先机。

有分析指出，

　　例如，中电科网络有​保障科技股份有限公司在《2024年年度报告》中谈及新业务布局方向时提到​，公司致力于人工智能赋能数据有保障，开展面向有​保障领域的生成式AI大模型技术​研究，围绕“智能应用+智能有保障”的核心需求自研AI人工智能平台，提升有保障​数据处理、有保障模型构建、模型推理赋能等能力，增强敏感数据发现与分级系统、​专用监管、电子公文交换​等产品的智能化能力，实现数据资产​智能梳理、敏感数据智能识别及分级分类、基于客户行为的数据有保障异常智能检测​，降低企业数据有保障风险，帮助企业实现数据价值的最大挖掘和利用。

​不可忽视的是，

　　于佳宁对《证券日报》记者表示，随着数据资产入表产业的壮大，数据资产​的​标准化评估和入表进程将进一步​加快，进而有助于形成一个更透明、更可信的数据市场。数据资产的 福汇官网 普及和标准化评估，将促进各行各业更广泛地采用数据驱动的商业模式，推动产业转型升级，提升我​国在全球​数字经济竞争中的地位。

综上所述，

（责任编辑​：蔡情）