物产中大集团数据资产化实践路径探索

金凌　王莹江子

作者简介：金凌，物产中大财智共享服务（浙江）有限公司副总经理，高级会计师；

王莹江子，物产中大财智共享服务（浙江）有限公司数据应用部经理助理。

摘要：随着企业数字化转型进入深水区，数据资产化已成为驱动企业价值重构与核心竞争力提升的重要议题。然而在实践中，数据权属确认、数据价值实现方式和数据成本归集核算等方面还存在挑战。本文以物产中大集团践行数据资产化的若干成员公司为研究样本，通过解构数据从资源化到产品化再到资产化的递进转化逻辑，形成“范围框定——数据确权——产品研发——产权登记——价值实现——入表确认——资产管理”数据资产化实践路径，旨在为现代企业强化数据资源的有效应用和价值管理提供借鉴。

关键词：数据资源；数据资产化；数据确权；数据价值管理；数据资源入表

中图分类号：F275　文献标志码：A　文章编号：1003-286X（2025）23-0059-04

企业在推动数据资源入表进程中，既是政策落地的核心载体，更是价值释放的关键主体。企业从数据持有者成长为资产经营者，需要构建数据治理能力、场景开发能力、合规风控能力和价值释放能力“四位一体”的复合能力体系，推动市场协同和标准共建。本文以物产中大集团为例，深入研究其成员公司在数据资产化过程中的创新实践，为其他企业强化数据资源高效管理和利用提供具有实践性的借鉴方案。

一、物产中大集团数据资产化路径探索

物产中大集团是浙江省属特大型国有控股上市公司。集团积极响应国家推动国企改革和数字化融合的顶层设计要求，全面推进数字化转型工作。在数字化转型和精细化管理的战略要求下，深入挖掘数据潜能，促进数据核心价值的释放，成为集团面临的重要课题。物产中大集团积极应对数据资产化过程中的挑战，重点关注数据资源确权、数据产品成本归集和数据价值如何实现等问题，并探索针对性的解决方案。

（一）数据资产化实践路径

物产中大集团财务共享中心因其链接数据及价值的天然业务特性，成为集团数据资产化道路的“引领者”和“主阵地”。财务共享中心率先跑通数据资产化路径，带动集团内其他成员公司进一步实践和扩展数据资产化场景，推动集团全面实现数据资产化。本文以物产中大集团财务共享中心的实践过程为例，详细阐述“范围框定——数据确权——产品研发——产权登记——价值实现——入表披露——资产管理”的数据资源入表“七步走”标准实践路径（见图1）。

1．范围框定。财务共享中心自2021年建立以来，通过标准化、集约化和流程再造的理念，全面整合了集团内部成员公司的财务核算、资金支付、往来结算等核心流程，构建了以“业务前台——运营中台——管理后台”三层架构为主体的系统架构。该架构接入了OA、商旅平台、合同管理等核心应用系统，形成覆盖全业务流程的财务数据生态体系。全业务流程财务数据不仅涵盖凭证数据、报表数据、交易流水等海量的结构化财务数据，以及电子发票、凭证附件、合同文本等非结构化财务数据，还包括工单数据、系统效率数据等系统运维数据和后台管理数据等。

图1　物产中大集团数据资产化标准实践路径

范围框定阶段，财务共享中心盘点现有数据和数据应用状况后发现，数据在近五年呈现爆发式增长，分散在集团内各信息系统中，系统间的数据标准和质量存在差异，没有形成基于数据生命周期的管理策略。同时，冷数据占比较高，数据应用停留在基础分析层面，尚未形成具有预测性和洞见性的模型，未深度挖掘数据价值。财务共享中心基于盘点结果形成了《数据资源目录》和《系统盘点报告》，为后续实现数据资产化奠定了基础。

2．数据确权。数据权属确认是构成数据要素价值分配的制度基石。现行规范体系通过“法律奠基+政策细化”的双层架构建立了确权制度框架。在物权法定层面，《中华人民共和国民法典》（以下简称民法典）第二百四十条明确规定，所有权人对自己的不动产或者动产，依法享有占有、使用、收益和处分的权利。在政策引领层面，《中共中央　国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）明确提出了数据产权结构性分置制度和数据确权授权机制。其中，在探索数据产权结构性分置制度中明确，要根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。在数据确权授权机制中提到了推动建立企业数据、个人信息数据确权授权机制。

根据以上法规及政策性文件的要求，财务共享中心以数据来源和数据生成特征为依据，对财务共享中心使用的数据资源进行确权判断。财务共享中心在运营过程中产生的大量共享运行维护数据，数据来源和生成源于财务共享中心，而业务数据来源于集团及各成员公司，数据生成和运维管理均不属于财务共享中心。因此，财务共享中心天然享有共享运营数据的数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，而业务数据的生成和来源主体都不是财务共享中心，需由数据所有权主体进行授权方可以持有、使用和获取收益。基于以上数据确权过程，财务共享中心确定了数据产品开发方向。一是提炼运营过程中发现的财务及业务规则，结合专家经验，通过模拟数据集开发训练构建模型算法。二是基于运营数据提炼运营逻辑，结合外部规则，形成平台工具。以模型和工具作为数据产品来避免因直接使用原始数据而产生的权属纠纷。

3．产品研发。在经过范围框定和数据确权后，财务共享中心以业务和决策需求为出发点，依托专家知识，利用机器学习等技术，形成全流程数据应用体系，共开发形成6个数据产品，包括3个模型算法和3个平台工具。

模型算法的开发需要经历“需求识别——数据治理——特征工程——模型构建——应用可视”五个阶段。以财务共享中心模型算法的典型产品——“智能问答机器人”为例，第一步，充分调研集团内各成员公司对财税政策获取及分析的需求，制定可行性研究报告，确定开发为全集团提供对话式财税政策查询分析的AI产品——“智能问答机器人”。第二步，明确财税政策来源为互联网公开财税政策和集团内部管理文件，确定数据治理范围、优先级和全流程方法。第三步，综合现行财税政策文件，结合财务专家实践经验和跨行业数据应用专家知识，搭建知识库架构，提炼财税政策查询、分析和输出模板。第四步，对综合形成的知识库，引入大语言模型和检索增强生成（RAG）技术，辅助多意图识别、智能任务规划、语音转换、知识图谱和BI可视化等技术，构建AI模型。第五步，根据模型输出结果和财务专家分析结果的差异，对模型开展多轮迭代优化，提高模型的精准性和匹配性，以浏览器访问的方式开放给财务人员使用。

4．产权登记。在数据要素市场化进程中，权属登记是数据资产化闭环的制度性保障。目前，浙江省内通用的数据产品权属登记包括数据知识产权登记和数据产品登记两种方式。两种方式有相似性，登记之后的凭证均可作为数据交易、融资质押和数据资源入表的依据。数据产品相较于数据知识产权内涵更为丰富，可延伸至数据服务或者数据工具等资产形态。企业在实践中可以根据自身实际情况进行选择。

财务共享中心根据产品特性和后期交易的需求，选择在浙江大数据交易中心（以下简称浙数所）登记数据产品，来实现权属公示、交易确权、资产确证三重功能。数据产品登记包括注册登记、挂牌上架和获取证书三个环节。物产中大集团下属A交易中心根据产品特性和融资的需求，选择在浙江省知识产权研究与服务中心登记数据知识产权，实现交易转让、金融赋能和公共对接三重功能。数据知识产权登记包括存证、申请、审查、发证和应用五个流程。

5．价值实现。数据产品价值包括隐性价值和显性价值，两类价值实现在实践中均存在挑战。一是数据产品应用于组织内部循环系统，在运营优化、风险预警等场景实现隐性价值创造，其价值显化面临数据产品效用边际模糊和成本归因复杂的双重困境。二是数据产品依托数据交易市场进行流通，数据产品的价值需要得到市场主体的认同，以场内交易定价或场外协议定价实现价值量化。

财务共享中心以业务需求驱动数据产品研发，构建了数据价值实现的基础。6个数据产品均是基于对集团本级和各成员公司需求充分调研的基础上，通过数据产品研发解决业务痛点，以“内外双循环”模式实现数据价值显化和量化。在内部循环维度，财务共享中心的业务结算、费用报销、总账资产等业务部门可以通过使用“运营分析监控系列看板”“业务数据即席查询工具”“智能问答机器人”等数据产品满足数据质量检查、部门运营状况分析、数据快速查询等需求，管理层也可以基于数据进行经营管理和决策分析。在外部循环维度，依托浙数所引流，同时在集团内部推广应用，实现生态性协同。比如“企业健康分”这一数据产品，除了提供给集团下属B公司用于200余家经营单元的内部融资分配外，还在集团内的绩效评价、客商管理等多场景进行了复用，实现了集团内部的有偿数据服务，数据价值以量化方式实现。

6．入表披露。按照《企业会计准则——基本准则》的规定，资产需要满足由企业拥有或控制、预期带来未来经济利益、成本或价值能够可靠计量三个条件。因此，数据产品作为资产入表需要满足以上三个确认的条件。财务共享中心基于产品的生命周期进行分析，引入项目管理理念，以项目管理的方式实现成本的精准归集和核算，完成数据资源入表。

财务共享中心的6个数据产品均为自行研发，权属清晰，满足“由企业拥有或控制”条件。由于同物产中大集团本级实现了交易，集团按照合同每季度对财务共享中心提供的数据服务支付费用，满足“预期带来未来经济利益”。由于产品开发按照项目进行管理，开发人员工时和小时费率明晰，满足“成本或价值能够可靠计量”这一条件，符合作为资产入表条件。按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资源需要以成本法进行核算，根据业务实质记入“无形资产”或者“存货”中。基于此，财务核算按照“成本归集及核算——增设科目——入表核算——对外披露”这一路径完成。

（1）成本归集及核算。为了避免长周期资源投入和复杂成本核算中存在的成本期限和归属不清的问题，财务共享中心没有采用传统的智能型管理模式，而是建立了包括研发人员、财务人员、人力专员和项目管理人员在内的柔性项目小组，对每个产品进行立项，以PMBOK项目管理理念来实现每个产品的成本归集及核算。首先，按照会计准则需要将调研阶段发生的费用剔除在外。其次，以立项开始时间作为成本计量的开始时间，以项目验收时间作为成本计量的结束时间。再次，在项目过程中，项目组委派项目管理人员每日记录及复核研发人员工时，以人工工时作为人力耗费、资产折旧和其他间接费用分摊的依据。最后，在项目结束时，以人力专员提供的人工小时费用进行成本的汇总统计，经过项目经理签字复核后作为数据资产入账的原始附件。

（2）科目增设。完成成本核算后需要进行科目增设，财务共享中心根据生命周期设置了相关科目。研发阶段在“研发支出”下增设数据资源科目；产品应用阶段在“无形资产”下增设数据资源、减值准备和摊销相关科目；在“存货”下增设数据资源、跌价准备等科目；在收入、成本下增设相关科目，为入表核算做好准备。

（3）入表核算。财务共享中心的数据资源入表时点为在浙数所登记完成当月。由于财务共享中心基于数据产品对外提供数据服务，因此记入到“无形资产”科目中。同时，依据6个数据产品的生命周期对使用寿命进行评估，预计3年失去市场价值，因此按照3年进行摊销，每月计提摊销，按月核算收入，每个季度完成收款入账。因每年计提的摊销额小于财务共享中心每年收到的数据服务收入，因此6个数据产品均不存在减值可能。

（4）对外披露。财务共享中心按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》向集团报送6个数据产品使用寿命的估计情况和摊销方法、确认为无形资产的模型研究开发支出金额等，由集团进行上市公司外部披露。

7．资产管理。为提升数据资产管理能力，财务共享中心构建了由《数据安全管理规范》《数据标准管理规范》《数据质量管理规范》《数据资产管理规范》组成的“四位一体”管理制度体系，形成了覆盖数据资产全生命周期，从安全筑基、标准固本到质量强基、资产增值的良性循环。

《数据安全管理规范》作为管理框架的基础，严格遵循网络安全法、数据安全法等法律法规，对核心数据实行分类分级管理，针对不同密级数据部署差异化的加密存储、访问控制策略。明确规定数据安全管理监控方式，并对数据安全制定培训、考核、评估原则。

《数据标准管理规范》以《国家数据标准体系建设指南》为指导，为数据标准的制定、评审、发布、执行、变更及复审等提供工作依据，建立动态维护机制，从源头上实现数据标准统一，确保数据的流通性，打破“数据孤岛”。

《数据质量管理规范》构建了“评估——管理——改进”的数据质量管理闭环体系。采用自行研发的“数据质量评估工具”模型，以国家标准《信息技术—数据质量评价指标》（GB/T 36344-2018）为指导，推动数据质量持续改进和提升。

《数据资产管理规范》聚焦数据资产的价值管理，通过对数据资产的目录管理、识别、确权、应用、盘点、变更和处置，实现数据资产全生命周期管理，确保基于数据资产的服务能够高效实施，形成数据资产价值的闭环。

（二）数据资产化成效

1．产品创新成果显著。物产中大集团包含财务共享中心在内的4家成员公司结合业务需求，经过数据治理、模型和工具研发等阶段，形成11个数据产品，在浙数所和浙江省知识产权研究与服务中心成功完成取证登记。产品创新突破体现在三个方面：一是聚焦场景化数据服务，发挥数据预测性和洞见性功能，切实解决企业业务场景中的痛点。二是打造技术赋能型工具，充分利用DeepSeek等新技术，为提高工作效率、准确度和风控提供助力。三是形成指数类数据产品，量化市场动态，评估经济运营健康状况，为公共治理提供决策依据，具有一定的社会意义。

2．路径验证高效落地。财务共享中心结合自身特点，通过对数据确权、价值实现和资产入表环节的梳理，跑通“数据资源——数据产品——数据资产”全链条转化路径。物产中大集团将其经验在集团内平台型公司和业务型公司进行验证，总结了“范围框定——数据确权——产品开发——产品登记——价值实现——入表披露——资产管理”的数据资产化标准实践路径，形成了数据确权路径、全流程数据应用体系和数据资源入表确认及核算等方法论体系，输出了《物产中大集团数据资源核算标准化手册》《物产中大集团数据资源入表成本核算模板》等标准化文档，为集团内外企业提供了切实有效的数据资产化借鉴路径。

3．管理体系全面构建。物产中大集团围绕数据资产生命周期，构建了覆盖核算、管理和风控的标准化体系。在核算体系方面，形成数据资源成本归集与会计计量核算标准并整合到《物产中大集团核算标准化手册》中，明确数据资源核算规范。在数据资产管理和风控方面，形成了集团财务数据标准，推动成员公司建立全生命周期数据管理制度体系。

二、启示及未来展望

（一）助力数据确权政策细化

对于多股权层级的大型集团公司，经常面临数据管理权和数据“三权”的冲突。企业要严格按照“数据二十条”和民法典规定，探索企业内部数据权属冲突的解决方案，为国家对企业内部数据分级授权规则的政策细化提供有效建议。

（二）推动数据价值显化破局

数据产品的隐性收益往往难以直接关联收入增加或成本节约，企业需要根据数据资产的特殊性，探索非交易情况下数据价值显化路径，推动行业内形成数据资产价值评价模型。

责任编辑　任宇欣

主要参考文献

［1］关瑞玲，罗培，焦德禄．我国数据要素市场理论创新[J]．数据，2022，（12）：21-30．

［2］胡志刚．供应链企业数据资产入表路径探讨[J]．冶金财会，2024，43（11）：4-7．