1月11日，湖南大数据交易所完成全省首单数据资产融资，帮助湖南本土企业盛鼎科技获得光大银行500万元授信额度。
1月31日，民生银行东莞分行为广东通莞科技发放贷款600万元，这是东莞市首单数据资产无抵押融资的成功范例。
7月30日，全国首例国有企业数据资产公证确权质押融资在江西共青城落地。共青城市金服集团通过公证机构全程监督，完成了全链路合规公证模式下数据资源登记、确权到数据资产评估、计价、入表和融资的市场闭环，获得上饶银行质押融资6600万元。
2024年被业界视为“数据资产入表元年”（指数据资产计入财务报表），数据资产入表在各行业争相涌现。不少企业成功打通数据“资源—资产—资金”的转换通道，推动数据资产质押融资落地。据不完全统计，已有北京、上海、广东、江苏等多地公布本地企业完成数据资产质押融资的成功案例。
与此同时，很多企业在实操中仍遇到不少难题。比如，到底什么类型的数据才可以称为数据资产？企业数据资产入表的底层逻辑是什么？如何点“数”成金，让数据资产发挥价值？
数据资产融资作为一种新的融资方式，正受到越来越多的关注。2016年4月，贵阳银行向贵州东方世纪公司发放全国第一笔“数据贷”，开创了企业利用数据资产进行估值并贷款的融资新道路。随着2022年“数据二十条”（《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》）这一里程碑文件的出台，以及财政部接连发文推动数据资产化，市场出现了越来越多基于数据资产的融资项目，入局者也越来越多。
据证券时报记者不完全统计，近两年全国至少已有80例数据资产融资成功的案例，公开报道的融资总额近10亿元，单个案例融资金额则多集中在500万元~1000万元（表1，见A4版），融资方式主要包括数据资产、数据资产无质押增信贷款等。
数据资产，是目前最常见的数据资产融资方式。简单来说，就是将企业合法所有的、有经济价值的数据资产，通过“入表+融资”的方式对企业数据资产进行定价后，设立质权等担保物权，使得企业获取更多的流动资金。
“数据资产融资，对于企业尤其是‘轻资产、重数据’的科技型和小微企业来说，具有重要意义。数据资产融资可以盘活存量资产，释放数据的经济价值，不仅能帮助这些企业解决融资难题，还能促进数字经济发展，加快新质生产力的形成。”上海交通大学上海高级金融学院副院长、会计学讲席教授李峰说。
北京邮电大学经济管理学院副院长何瑛也表达了类似的看法：“这些成功案例证明了数据资产作为一种新型融资模式的可行性和有效性。数据资产为中小企业提供了新的融资渠道，特别是那些缺乏房地产、设备等传统抵押物的企业，可以通过自身的数据资产获取融资支持。”
在这个数字化迅猛发展的时代，数据不再只是一堆数字和代码的简单堆砌，其价值逐渐被认可。随着数据资产入表相关规定的落地，数据资产化的趋势越来越明朗。
来自上海交通大学上海高级金融学院最新发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》显示，有18家上市公司在2024年一季度财报中披露了数据资产，共涉及金额1.03亿元，分别计入无形资产、开发支出、存货等科目（表2）。
从区域位置方面来看，这18家上市公司分布在全国8个省和直辖市。其中，北京有6家，涉及金额0.57亿元；山东、浙江、江苏、广东各有超过1家上市公司完成数据资产入表，共涉及金额0.36亿元。
从行业分布来看，数据资产入表的企业主要集中在计算机行业及制造业，且其入表金额居前。另外，企业规模方面，截至5月末，第一季度完成数据资产入表的企业，市值500亿元以下的，占比达94%；超过一半的企业市值低于100亿元，仅有1家企业市值在500亿元以上。
2024年8月9日，卓创资讯披露2024年半年报，这是A股第一家在半年报中披露数据资产入表的上市公司。半年报显示，卓创资讯数据资产作为无形资产列示，入表金额为1786.97万元，全部为公司自行开发所得的数据资产。与一季度相比，卓创资讯数据资产增幅达到90%。
可以用数据来融资了，数据资产化才能算真正落了地。何瑛认为，数据作为数字经济的关键生产要素，是至关重要的新型资产之一，而数据资产入表是对其作为资产发挥价值的合法确认。同时，BCK体育官网数据资产入表是激活数据资产内在价值、推动数据资产进一步开发利用和释放价值的必经之路。
2024年一季报是观察数据资产入表的第一个窗口期，在取得初步成效的同时，仍存在不少挑战。
一方面，7家A股上市公司将数据资产入表后又进行更正。据统计，在一季报中首次披露数据资产入表的上市公司有25家。但随后，其中7家发布更正公告，由于“列示有误”，删减或调整了“数据资产”相关数据。
另一方面，大部分公司入表的数据资产金额较小，占总资产的比例不大。数据显示，18家数据资产入表的上市公司，数据资产占总资产的比例仅恒信东方超过1%，BCK体育官网卓创资讯、海天瑞声、每日互动超过0.5%，其余均不足0.5%。
“目前我国企业数据资产化的进展总体缓慢，主要是地方城司、地方国有企业、科技型民企和极少部分上市公司。”中国财政科学研究院财务与会计研究中心主任赵治纲表示，“‘入表+融资’是当前企业数据资产化采取的主流模式。尽管如此，数据资产融资尚面临诸多现实挑战，数据资产价值不稳定、没有成熟且活跃的数据交易市场、数据资产价值易流失这些问题，导致目前大量数据还很难被用于质押。商业银行针对数据资产的放贷，更多仍然是依据企业的信用状况和业务现金流水平，数据资产的质押融资尚未真正落地。”
可见，企业数据资产入表，落地实施还面临多重因素的制约。据李峰总结，难点主要体现在以下几方面。
首先，数据资产确权难。数据资产入表前必须先确认其权属，任何权属上的问题都将导致产权经济损失和面临第三方索赔的风险。但确权的实际操作层面有很多障碍：一是法律上的不确定性和模糊性使得数据资产确权缺少法律依据；二是不同类型的数据资产确权逻辑不同；三是数据资产易被盗取与复制的特性导致其难以溯源。
其次，数据资产的会计处理中，包括初始计量、后续计量、信息披露等诸多环节依旧存在许多困难。比如在初始计量时成本归集困难；收入成本匹配时，难以确定哪些数据资产产生哪些特定收入；摊销时，使用寿命难以确定；持有期间经济价值容易受应用场景和大环境的影响而波动。
最后，数据资产的价值评估难。目前资产价值评估主要采用成本法、收益法和市场法三种基本方法，数据资产入表是客观的会计核算过程，通常按照成本法进行估值，但在未来出售、转让或其他投融资时，通常需要用市场法或收益法来评估价值。
即便采用当前三种方法，在进行数据资产评估时仍面临一定困难。成本法里数据资产的成本与价值之间属于弱对应关系，价值可以持续增长但成本可能很低，不能有效衡量资产的价值。在市场法下，目前数据资产交易流通的市场还未发展完善，数据资产评估尚不具备市场法的条件。而收益法下，数据资产在不同的运用场景下会产生不同的收益，运营模式和商业模式的变化都会导致数据资产产生的收益不同，因此也很难用收益法评估数据资产价值。
此外，由于数据资产本身的无形、可复制、依附性强等特性带来较多不确定性，在缺乏成熟的评估标准和市场参考的前提下，很可能导致资产定价虚高，甚至严重背离真实价值。若大量公司用数据资产进行融资，可能带来系统性金融风险。
“目前披露入表的上市公司，无论从公司数量还是入表金额，都相对较少，说明上市公司这个群体本身还没有去重视数据资产入表的重要性。”深圳数据交易所高级研究员李颖说：“上市公司的治理相对是比较完善的，但仍存在部分企业披露出错的情况，所以我们要更加重视数据资产入表这个事情的专业性。数据资产入表是一个大趋势，不管是上市公司还是非上市公司，如果存在困难的话，建议邀请外部机构一起参与解决。”
清华大学社会科学学院经济学研究所教授汤珂告诉记者：“在工业经济时代，衡量企业更多是看企业的重资产有多少，比如设备、厂房的数量。而在数字经济时代，公司价值的驱动逻辑发生了根本性变化，不再由公司的实物资产来主导，而更多由数据等无形资产来主导，我们不能用旧观念来看待数据。”
厦门国家会计学院前院长黄世忠也曾发文表示，数据已经成为核心资源，其价值效用甚至远远超过实物资产。以BAT为例，表面上通过提供广告服务、交易撮合、网络游戏赚钱，而实质上是通过大数据、云技术、人工智能等信息技术作用于数字资产创造价值。万得、东方财富、大智慧、同花顺等金融数据服务公司同样以出售数据资产作为主要商业模式，但是这些数据资产并没有在资产负债表中体现。
大数据时代背景下，数字资产这一核心资源不在会计报表上反映，显然是不合时宜的。财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）明确，今年1月1日起，数据资产将被视为一种资产纳入财务报表。备受关注的数据资产入表政策正式落地，也意味着数据将在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。
“数据已经成为推动企业增长的关键因素，数据资产入表，从资产角度揭示了数据资产的经济价值，将以新视角重构企业价值评估体系。”汤珂讲到，“在《暂行规定》里面，出现频率非常高的一个词是披露，这是希望更多的投资者或者市场参与者了解企业数据资产的种类和价值。与此同时，可以鼓励企业积累数据资产。这些数据资产是宝贵的生产资料，可以为人工智能等新技术提供源源不断的燃料。”
第一，数字化转型程度较高，这一特征主要存在于互联网企业、科技公司和金融科技企业，这些企业多数拥有海量的数据资产和先进的数据处理技术，更适合做数据资产入表。
第二，具有数据交易和商业化场景的企业，例如数据供应商、数据标注商和数据经纪商等，也十分适合做数据资产入表，完整呈现企业内在资产价值。
第三，对数据高度依赖的创新型企业，例如新媒体营销企业、现代广告企业和基因科技生物公司等，该类企业的日常经营活动围绕媒体数据、用户浏览行为、基因和实验数据，数据资产是这类企业铸就核心竞争力的重要体现，数据资产入表后更容易从中受益。
身处海量数据时代，数据本身对于企业来说极具价值，业务创新、业务升级、网络安全都离不开大数据。但数据本身并不是答案，怎么利用这些数据才是关键。
李颖认为数据价值的最终落地，可大致分为数据的资源化、产品化、资产化与资本化四个阶段。据他介绍，要先将原始数据通过整理、清洗、加工等方式，从无序变为有序，成为具备潜在利用价值的资源；然后将数据资产通过深加工、确权、登记，具备产品形态，就变成了能够流通的数据产品；对数据产品进行估值，满足资产确认条件的入表成为数据资产；最后，跟金融要素有效结合，或直接在数据交易所等平台进行交易，就完成了数据资本化的过程。
在众多环节中，数据要素价值释放的关键在于交易流通，成为诸多专业人士的共识。他们认为，数据只有“活起来、动起来、用起来”，才能显性化其价值。
李颖从数据交易所视角给出了方法论，即AMO模型（Acquisition获取、Management管理、Operation运营）BCK体育官网。在他看来，数据要素流通分为两个层次，一是企业内部的数据小循环，从资源到产品，数据在企业内部认可后得以应用，起到降本增效的效果，这是数据的内循环；二是数据要素市场的大循环，从管理到运营，利用外部公开交易市场去开展数据交易等运营工作，或者基于经营成果去开展一系列融资活动，使得数据价值既能被货币计量，还能得到社会认可，这是数据的外循环。
据了解，深圳数据交易所已经参与到帮助众多中小企业打通数据的内外循环中。到目前为止，深圳数据交易所服务客户获取的数据资产贷款额度已超过1亿元。
“数字时代，数据首先需要转化为可用的数据资产，应用到具体的业务场景中，在赋能创新、精准获客、降低成本和防范风险等方面为企业赋能，这是发挥企业数据价值的关键。”赵治纲说，“一旦激活数据交易，数据资产能够被大量交易和流通，那么企业的数据需求、企业出售数据的意愿将极大提升，从而促进各行各业的数据实现大融合，真正实现价值的倍增。”
“政策层面，‘数据二十条’及其他制度的出台，从顶层设计上为数据的权益保障、合规使用,场内外结合的数据要素流通和交易市场建立了制度基础，目前数据要素的市场化配置改革仍在不断完善；技术层面，得益于数据空间、隐私计算、区块链等新技术的加持，在一定程度上解决了数据安全流通的难题，让跨行业、跨地区的数据高效、安全流通成为可能；监管层面，数据既有财产属性，又有信息属性，与之相应的数据安全及网络安全等风险将不断浮出水面，旧监管很可能已无法适应新发展，需要适配新的数据要素市场监管规则。”汤珂认为，“发展数据要素市场，应从政策、技术和监管三个层面共同发力。”
以数据资产入表为契机，诸多企业积极投身数据要素流通浪潮之中，在迎接挑战的同时，不断探索数据资产价值的实现方式。在大数据、人工智能等新技术的推动下，我国数字经济发展明显加速，数据资产已经成为企业提档升级和增强竞争力的核心资源。随着数据资产的加快入表和数据交易的日益活跃，数据资产的潜在价值将进一步被挖掘，为企业价值发现提供新思路。
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