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数据资源“入表”在即,企业应该如何应对?

安永EY 2024-01-09




一、背景介绍


为规范企业数据资源相关会计处理,强化相关会计信息披露,财政部会计司继2022年12月9日发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》之后,于2023年8月21日印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会【2023】11号,以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日施行,采用未来适用法。


二、内容解读及挑战分析(“2+2+3”


2项适用范围



《暂行规定》适用范围包括:


► 根据企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货的数据资源,即“入表1”的数据资源(本文简称“数据资产”);以及


 企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件(例如不满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”或“成本或者价值能够可靠地计量”)而未确认为资产的数据资源。



2类数据资产



3项数据资产确认挑战


《暂行规定》并不涉及对现有会计准则体系的重大修订。根据《企业会计准则——基本准则》,资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。符合资产定义的资源,在同时满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业,以及该资源的成本或者价值能够可靠地计量的条件时,确认为资产。综上,数据资源需要满足如下四个条件,方可确认为资产:


► 企业过去的交易或者事项形成

► 由企业拥有或者控制

► 预期会给企业带来经济利益/相关的经济利益很可能流入企业

► 成本或者价值能够可靠地计量


其中第一条比较容易满足,但是其余三条均对企业提出了要求和挑战。下面我们逐条分析:


由企业拥有或者控制


数据资源形态及性质特殊,经常存在多主体权利混合及数据权利冲突,数据权属形式复杂,数据持有权、使用权、经营权并不清晰等情况,因此企业数据资源的确权面临诸多挑战。《数据二十条》2提出对数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行产权分置的概念,强化数据流通和使用。对于企业是否拥有或控制该数据资源,所有权是首要评估因素。企业需结合《数据二十条》数据产权分置理念,考虑数据处理各个环节对数据的权属影响,分析数据全生命周期的处理行为,建立完善数据确权体系,以帮助企业数据资源准确确权,支持数据资源资产化。


预期会给企业带来经济利益/相关的经济利益很可能流入企业


企业会计准则有关资产确认的条件之一:相关经济利益很可能流入企业,但是数据资源是否能给企业带来经济利益的论证往往较为困难,例如预计使用寿命内各种经济因素的影响很难有明确的证据支持。因此,对于企业内部产生的数据资源,关于“很可能”的认定标准将成为数据资源“入表”过程中的一个主要挑战。


成本或者价值能够可靠地计量


企业数据资源确认为资产需满足“成本能可靠计量”条件,涉及到数据的定价、估值等多方面问题。企业数据资源来源渠道广泛,可能通过外部采购、自行开发或伴随日常生产经营活动而产生。在进行数据资源“入表”的初始计量时,需按照相关准则要求确定资产的计量成本。企业通过外购方式取得的数据资源成本,除包括购买价款、相关税费外,还包括可直接归属于使无形资产达到预定用途或存货采购成本的费用,例如,加工为数据产品过程中产生的直接人工成本、治理成本及需要分摊的间接成本等。很多数据产生和形成是企业经营过程中的附加产品,暂行规定对于企业内部数据资源的成本如何认定未有展开,如何准确归集并分摊相关业务经营成本和数据资源成本是数据资源成本计量的难点。在对数据资源进行后续计量时,资产负债表上的资产仅体现时点价值,价值可能随着时间流逝而减少,涉及数据资源无形资产摊销、减值,数据资源存货跌价准备的计提等。而且数据资源经常发生再加工,会使得数据资源成本计量变得更加复杂。


三、企业应对之策


对于企业而言,如何结合现有的数字化建设成果,丰富数据资产化的方法路径,加速推进数据要素的价值释放,成为了企业在数据从资源化利用阶段迈向要素化配置阶段的重大变革期脱颖而出的重要命题。对此,企业可从如下三大方面着手进行准备:


规范数据资源的核算,使得数据资源成本能够“看得清,算得准”


如果企业期望实现数据资源的“入表”,则必须满足“成本能够可靠地计量”的前提条件。由于数据资源形态的特殊性,如何进行合理的成本归集和分摊以确保数据资源成本的完整性和准确性是当前的实务难点。在数据资源相关成本归集与分摊过程中,由于企业信息系统在支撑主要业务经营的同时也产生经营数据,日常业务运营成本与数据资源产生成本的界定和区分离不开对于相关流程的梳理和优化。安永3可协助企业从如下方面进行准备:


► 建立成本归集与分摊机制:对数据资源产生过程中所占用的企业资源进行梳理,并结合相关规定和企业实践建立一套合理的数据资源相关成本归集与分摊机制,并可以支持上述机制在系统中落地;


► 化数据管理流程与控制:对数据管理流程进行优化设计,明确业务部门、财务部门操作流程、操作规范及控制节点、稽核内容等,设计业务流程表单,明确审核内容及责任人等内容。识别目前业务执行过程中面临的瓶颈和效率低下的环节,在控制和效率之间平衡的基础上提出优化建议,增强部门间的协同;


► 明确数据管理岗位职责:从实施有效管控的角度,清晰定义各组织层次在相关流程中所扮演的角色及相关流程的主要责任人,明确各相关部门在流程中的职责定位和工作内容,并对不相容的岗位进行隔离。


加强数据资源管理,夯实企业数据基础


无论是对于能够满足“入表”条件的数据资源,还是由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源,企业均应在盘清所持有数据资源的基础上,加强相关数据资源的管理,为后续持续可靠的会计计量和披露打下坚实的基础。安永可从以下角度协助企业进行数据资源管理体系的优化,推动企业数据质量管理,为数据应用打下坚实的基础。


► 建立统一规范的数据标准分类制度:从数据的基础属性、业务属性、技术属性和管理属性等各方面实现业务数据与管理数据的标准化管理,为后续数据质量管理提供依据;


► 建立数据质量稽核规则:从企业的数据质量管理需求出发,定制化地进行规则设置并根据规则进行数据校验,对规则校验的结果进行监控和分析,实现数据向优质资产的转变;


► 建立数据资源管理制度:以厘清管理现状和制定未来管理目标为出发点,制定相关数据资源管理制度的优化方向,明确各级流程划分,全面梳理需纳入数据资源管理制度体系优化的事项。重点关注业财融合的领域,为企业提供更具价值的管理举措和可行的落地方案。


盘清数据资源现状,保证数据的合规与确权


《暂行规定》的适用范围明确了数据资源应由企业“合法拥有或控制”,我国近年来也陆续出台了一系列数据产权制度,可见数据资源合规与确权的重要性。企业应盘清数据资源现状,从以下方面保证数据的合规与确权:


► 数据合规:企业应从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度对存量数据资源进行梳理,明确各类数据资源的定义,形成企业统一的数据账和数据资源目录。同时,通过建立数据合规管理机制,确保数据资源的合法、合规。


► 数据确权:企业应基于数据资源来源,梳理其完整授权链。此外,企业应建立数据权属监督管理机制,日常维护数据资源的权属变更情况,如企业获取数据授权存在期限,应在资产使用寿命估计中予以合理反映和披露。


四、优化数据应用,释放企业潜能


数据资源的有效应用可帮助企业推动业务决策和经营转型,实现企业内部价值赋能。安永可协助企业按照下图的核心要素与设计思路进行准备:



 战略地图拆解:通过自上而下的战略拆解,聚焦设计企业管理的核心指标,确保各层级对于目标的理解一致,战略执行情况得以跟踪改进和落实;


► 价值树分解:通过自下而上地结合企业价值地图分析,首先将能够提升企业价值的动因进行逐层分解,帮助管理层识别哪些因素可以帮助企业提升价值;第二识别提升杠杆,帮助业务部门以及财务部门看到哪些杠杆能够真正撬动价值动因的提升,确保日常管理策略能够支撑企业战略发展目标;最终,针对每一个提升杠杆进一步形成可观测的、支持业务运营的经营绩效指标库,为逐步实践和提升企业核心价值夯实基础。


通过上述工作,为企业构建一套更加完善的数据应用体系,体现战略指导方向,整合经营信息,协助企业提升管理决策水平,实现企业价值创造。


结语

在数字经济时代,数据作为新型生产要素对企业具有不可替代的价值。数据资源“入表”引导并推动企业有效梳理数据资源、扩大报表范围、加速实现数字化转型。企业应积极应对挑战,把握数据资源资产化发展的新契机。


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注:

1.本文中“入表”特指数据资源满足资产确认条件,在存货、无形资产等科目核算及披露。

2.中共中央、国务院在2022年12月发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据二十条”),提出构建以产权制度为基础、流通交易为核心、收益分配为导向、安全治理为保障的数据基础制度体系,共计20条政策举措。

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