摘要：在数字经济快速发展的背景下，数据已经成为企业极为重要的生产要素，对企业经营的重要性和关键性日益明显，成为企业的核心竞争力之一。所以，对于企业如何采用高效的财务管理策略发挥数据资产最大化的作用，提升企业财务运作成效以及企业财务决策水平，同时解决数据资产管理相关工作中出现的问题，成为现阶段企业需要解决的重点问题。基于此，本文首先对企业数据资产财务管理的价值创造机制进行介绍，接着阐述数据资产推动入表对企业的价值与作用，对企业数据资产财务管理面临的现实问题进行剖析，并提出企业数据资产财务管理的优化策略，为企业更好地进行数据资产财务管理提供有益参考。
关键词：数据资产；财务管理；价值创造；优化路径
操勇
（深圳市一览网络股份有限公司 广东 深圳 518000）
引言
2023年8月，财务部颁布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，使“数据资产入表”研究从理论走向实践。但也存在数据资产管理方面的问题：第一，没有统一的数据交换标准、价值评估标准和登记标准；第二，不同地区对数据交易所征收的税费种类、费率和隐私保护的准则不完全相同[1]。因此，将数据资产应用于企业财务管理，既迎合数字经济的发展需求，又是企业提升竞争力的有效方式。
1企业数据资产财务管理的价值创造机制
1.1数据资产驱动财务效率提升
数据资产能给财务提供更加准确的数据支持，使得财务决策基础更加坚实，有利于避免和减少因为信息差错而导致的决策偏差，有利于决策加速；另一方面，数据能促进财务部门和其他业务部门的沟通交流，打消各部门之间的信息屏障，使财务工作适应业务开展现状，避免出现财务行为与业务需求脱节的现象，提升整个财务工作的协同性；同时，数据资产也能优化财务计量手段，通过对各项资料的汇集和分析，舍去会计处理过程的冗余部分，降低无用的工作量，避免人力操作产生的误差，从而提升财务计量的质量和效率。
1.2数据资产赋能财务决策精准
数据资产可以为财务决策提供多维的决策信息支持，包括从采购成本到销售收入，从资产状况到负债水平，形成相对完整的数据信息体系，防止由于信息量过少而作出错误判断[2]。同时，分析数据资产可以找到不同类型经济指标之间的内在联系，帮助决策者看清事物的本质，如价格的变化和相应的市场营销手段的变化等，让决策者找到企业运营突破点，且更好地在复杂的环境里作出更加契合企业实际的判断和决策。
1.3数据资产创造新财务价值来源
在传统财务意义上，财务价值主要依赖于实在的经营活动与商品的交换过程，但是数字资产能够通过自身进行整合和处理后形成具有特殊经济价值的资源，不仅可以进一步推动企业内部的有效运作，而且可以通过外联与授权等方式获得真实收入。同时，通过数据资产进行收集与分析信息有助于企业发现以往未被察觉的价值增长点，如通过对客户的行为信息进行研究，调整设计策略以提高利润并促进产品销量增加。此外，数据资产还可以与其他资产形成互补，当其与实物资产、人力资本等结合时会提高其价值发挥的程度，从而使企业总财务价值获得较大提升。
2数据资产推动企业入表对企业的价值与作用力
2.1提升企业财务实力与报表质量
按照旧的会计模式核算，往往有经济价值但未被企业资产涵盖的信息没有体现到企业的财产范围中，因此企业的总资产便不能客观反映企业所控制经济资源的数量。将数据资产资料作为资产出现在报表之中，将曾经未被重视的数据资产资料被赋予合理的价值计量，让企业资产负债表中的总资产数目进行客观化上涨，这一上涨并不是虚假的，是企业掌握现有资源的客观事实。而且，由于数据资产资料进入资产体系中，将企业资产结构变得科学合理，数据资产资料在企业发展过程中愈发重要，将其纳入资产体系内能够将资产结构按照企业的情况设定，增强企业整体的财务实力。
会计报表接纳数据资产可以增加财务报表的内容维度，提升财务报表传递信息给用户时的参考价值。传统财务报表只能关心财务资产与传统非财务资产，而对于数据资产关心不充分，并不足以让用户了解企业数字化经济环境下实际的价值生成潜力。数据资产一旦进入会计表后，经过规范性的量化，数据资产的价值便被系统且有条理地记录及反映，有效提高财务报表的全面性，能更加清楚地反映企业的财产状况及价值来源[3]。同时，由于数据资产估值及核算使用统一财会计量准则，所以对它的价值变动也将被即时、准确地记录到财务报表中，减轻数据资产价值不确定性产生的信息模糊性，也提高财务报表的数据可信度。
2.2增强市场融资能力与投资者信心
在筹措资金时，金融机构通常会参考企业财报所体现的资产状况来完成决策工作。传统运算方法可能导致企业真实的资产被误读，使借款额减少并且需要支付更多费用，那么当数据资产被纳入会计体系时，企业的资产体量则会更为真实、合理地增加，能够调节出更合理的资产结构。这样一来，金融机构对企业的资产偿还能力与质量便能够有一个更深入的认识，当企业希望取得贷款，或者是发行债券时，则能够进行有利谈判，使企业具有更低的违约可能。此外，合规化的数据资产还会给予企业新的融资渠道，比如通过股权融资或者资产证券化等方式获得更多种类的融资方式，以此提升企业融资市场的灵活性。
除此之外，数据资产可以使投资人对该企业的信任得到提高，一是由于信息公开透明度得到加强；二是数据资产的价值意义得到更为透彻地解读。在投资企业时，投资人首先要了解的信息就是该企业具备什么样的资产，会迎来怎样的发展前景。而数据资产是当前数字经济环境下企业核心竞争力的核心和关键，其准确的核算能够使投资人对该企业以后在市场环境中的位置有一个明晰的认识。而且，数据资产作为一项重要的数据资产被纳入财务报告，克服以往存在的因数据资产价值难以确定带来的信息不对称状况，使投资者基于更加完善且可信的财务信息作出投资决定，降低其投资决策的风险。
2.3促进数据资产规范管理与价值实现
将数据资产纳入会计报表中，就意味着企业实现更为严苛的管理规定。从数据资产的全部生命周期各个阶段（生成、流转、存储），都要由企业进行统一思考，明确各阶段的主体和实施标准，以避免此前数据管理过程中无序和随意的局面，也逐渐使得企业优化自身的数据资产分类架构构建，基于数据资产特点、用途进行数据管理的方法定义，使得数据资产获取、加工、运用等方面的管理都有了具体的制度依据。同时，也由于企业的管理更为规范，建立健全企业数据质量控制系统，通过对历史数据进行精准性、完整性、一致性的研究，确保了数据资产进入账面的质量，为后续的价值评价和运营决策提供坚实基础。此外，将数据资产加入会计报告不单单是为了实现管理的统一化手段，更是为了推动数据资产深层次的实际价值显现，这也正是数据资产价值的深入性和普适性的具体体现。该过程中，数据资产的价值计量和评价将会牵引企业进一步发掘数字化资源在商业活动中的潜在价值及影响，改进运营流程、提升顾客满意程度、开发新的盈利模式等等。从这种认识出发，企业可以通过使用合理的工具整合内部、外部的数据资产，消除“信息孤岛”的现象，在企业各部门之间进行流转及分享，以发挥协同效应。
3企业数据资产财务管理面临的现实问题
3.1 数据资产确权边界模糊、计量口径缺位
数据可能由企业和客户相互之间的互动而形成，这种参与过程使获得、处理和应用信息变得更复杂，这就导致数据资产的所有权、使用权、收益权等权利归属等问题难以明确划分。随着特定信息的重复流转或加工，最初的数据来源和随后出现的信息出现边界模糊，增加确定产权困难，并可能引发围绕数据资产管理方面的争议，以至于数据资产不能被使用和体现它们潜在能力的问题[4]。另外，当前现有的标准和已经达成的共识，并且不同的企业利用自己的经验和企业内设立的标准来测量和估价数据资产的市场价格，采用的测量技术和参数各有差别，因此财务报告无法准确体现出数据资产的真实价值，不仅降低企业间比较能力，还可能降低企业内部针对数据资产的资产管理制度的应用能力，限制数据资产在财务管理工作上的使用能力。
3.2 数据资产与财务系统割裂、成本归集困难
数据资产管理主要是借助专业信息技术平台进行，其更关注数据的收集存储、分析和应用，而财务系统遵循传统会计规定，只关注现金的流向与物体的移动。因为二者差异，使得相关数据资产的数据无法顺利进入财务体系中，也使得财务无法实时精准地进行数据资产流动的跟踪，使数据资产的账面价值并没有被真实地反映在财务报告中。此外，因为数据资产的产生往往有很长的时间跨度，比如前期的数据购买、后期的数据整理、数据的保存与维护，每个过程都会产生额外劳动力、物资和科技投资等，费用的承担分散于企业各部门及企业各项活动中，使得数据资产的成本归集面临困难。
3.3 数据资产隐私合规风险高、缺乏统一内控标准
一般来说，在数据资产中存在很多个人信息，因而其采集、保存以及使用等各个环节都需要遵守相关法律来保障隐私安全。一旦出现操作不当的情况，将涉及违法律令，进而引发法律纠纷或行政处分[5]。随着数据跨境的日益频繁，各个地方以及各国相关隐私保密的法律法规各不相同，故企业在管控数据资产的过程中面临着更加复杂的合规监管，加大隐私合规难度。同时，由于缺乏统一数据资产管理的标准，在同一个企业内部的各个部门之间的数据资产管理方法会存在差异，在数据资产内部控制过程中出现很多漏洞。
4企业数据资产财务管理的优化策略
4.1数据资产确权与计量体系构建
需要界定数据资产的权利主体，在数据资产产生的每个环节上分开讨论各个环节的原始数据提供者、信息处理者、使用者等是扮演怎样的角色，哪些行为主导原始数据的生成，各个参与者给原始数据的定义都受到怎样的影响，从而确定数据所有权的关键要素是什么，如何划分他们在数据转移过程中的权利限制以及承担的义务。同时，要对数据资产的产权特性进行界定，根据不同类型的数据制定不同的权利运用规则，例如开放数据和私人数据运用规则是否有所区别，确保权利运用的过程中不会侵犯第三方的合法权益，一步步梳理清楚数据资产的产权关系，为下一步工作打下好的基础。对数据资产的测量尺度进行统一，根据数据资产的特点、应用环境制定好的测量方式，不仅考虑到数据的收集、处理等成本，还要考虑到数据使用带来的潜在经济效益的产出，建立多样的测算规则集合。
4.2数据资产与财务系统深度集成
建立数据资产与财务系统的衔接机制，就需要对数据资产管理环节以及财务核算中的几个关键性环节有所了解，例如数据资产的数据收集及运算环节同会计信息的稽核阶段的影响，确保数据资产中数据的正确输入到财会信息系统中同时，要坚持信息标准的一致性，如数据格式的规范性，代码运用规范性，索引解释性等，确保数据资产数据的描述能够满足财务计算的要求，避免不同标准造成的错误传递，保证信息交流的通畅。同时，还要实现与数据资产协作运行的财务系统，可由财务系统增设数据资产计量研究模块，并且必须与数据资产管理平台相衔接，可以及时采集到有关数据资产的数量、价格变化等信息，对数据资产根据财务计算需求来生成相应的财务记录和报告。依照财务系统需求，从数据资产管理平台中取得规范且详尽的数据信息处理结果，如成本结构，效益产出等，作为财务决策的重要参考资料，从而提高了财务管理的整体效用。
4.3数据资产风险管理与内控机制
要想有效地管控和防范数据资产的安全风险，需要从风险识别与评估这一环节着手，搭建起系统化的防御体系。具体而言，需要建立动态的数据资产风险核查机制，按周期进行数据资产在采集存储、调用传输等方面可能存在的安全隐患，比如涉隐私信息泄露问题、合规与安全问题等风险，要知道这一系列风险产生的特征和影响后果，然后要根据数据资产的价值和遭受风险的强弱来制定相应的风险评估标准，按不同程度把数据资产存在的各种风险划分为不同等级，为相应的风险防护手段提供依据，最后，持续关注风险情况的变化，数据资产由于使用范围的扩大和外在因素的改变，要及时更新数据资产风险目录及评估结果，确保数据资产风险管理办法能够满足当前使用的需要。
此外，要想做好对数据资产的安全管理，还应该优化和完善内部控制，加强并形成全数据资产控制流程的内部控制管理，同时提升数据资产的责任追责，把数据资产的责任落实到具体单位和个人，明确每个具体单位和个人的责任，强化在保护数据资产、遵守法规等方面所应发挥的作用，并对于因行使不力或者监管不到位所造成的风险，严格追究相关责任，发挥有效的约束及警示作用。
结语
提升企业财务管理效率，需要构建完善的确权与计量体系、推动与财务系统的深度集成以及强化风险管理与内控机制等优化策略，充分挖掘数据能力，使得企业最大化地实现竞争优势，不仅是对该企业自身数据资产管理水平的测评，更是对企业创新性意识的表达。未来，在数字化时代，科技的发展促使着企业对数据资产的关注程度越来越高，这将为企业数据资产财务管理的规范化和高效率提供支持，对于企业健康高质量发展起到较好的促进作用。
参考文献：
[1]王毅.数据资产化视角下互联网企业财务管理价值重构[J].老字号品牌营销,2025(12):116-118.
[2]程倩.企业数据资产财务管理中的问题与对策[J].经济2.0,2025(11):94-96.
[3]刘宇栋，蔡梅群，罗荣华，等.浅析数据资产入表财务管理要点[C]//中国建设会计学会.中国建设会计学会2024年学术交流会论文集（下册）。中铁建资本控股集团有限企业；2024:746-753.
[4]胡燕华.数据资产化管理在企业财务管理中的应用[J].纳税,2024,18(17):88-90.
[5]姚晓蓉.企业数据资产管理控制适应性研究[J].财会通讯,2025(02):16-23.
审核：刘 坤
责编：明贵栋
编辑：刘 彬