2023年12月9日，中国光大银行携手中国人民大学共同举办“乘数而上·与光同行”商业银行数据要素研究成果研讨会暨发布会。光大银行数据资产管理部副总经理黄登玺作为主办方出席论坛，并作《商业银行数据要素创新探索与实践》主题分享，发布光大银行数据要素最新成果《企业数据资源会计核算实施方案》《商业银行数据要素金融产品与服务研究报告》。
中国光大银行数据资产管理部副总经理 黄登玺
以下为部分演讲及《企业数据资源会计核算实施方案》解读实录：
一、研究背景
国家顶层设计和基础制度推进数据要素化快速发展。2020年3月30日，中共中央国务院印发《关于构建更加完善的数据要素市场化配置体制机制的意见》，数据作为生产要素被首次列入国家文件。2023年8月21日，财政部会计司印发《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》），对企业数据资源会计处理给出了明确的规范和指引，并要求采用未来适用法自2024年1月1日起实施，这标志着将数据作为一项资产进行会计核算已进入实质性落地阶段。
光大银行数据要素研究历程。自2020年起，我们以资产化和价值为导向，管理全行数据资产。一方面扎实练好内部基本功，从工具平台、管理机制等方向发力，夯实全行数据治理基础，培养数据分析能力，开启全面的数据资产管理新阶段。另一方面积极投入数据要素市场建设，与社会各届深入合作，先后于2021 年、2022年研究发布《商业银行数据资产估值白皮书》《商业银行数据资产会计核算研究报告》《商业银行数据要素市场生态研究报告》三份成果，并与各大数据交易所开展广泛交流合作，在数据资产授信方面进行探索实践。
二、《企业数据资源会计核算实施方案》成果介绍
早在2022年，光大银行就基于数据资产估值的研究成果启动了数据入表方面的探索研究。当时我们认为，数据资产既然可以货币化度量，那么入表就一定具有可行性。2023年8月，财政部正式颁布《暂行规定》，在其正式出台前，光大银行多次参加《暂行规定》的讨论过程。我们认为数据是否入表虽然不影响数据价值的发挥，但数据入表是对数据价值的直观体现，也将推动数据要素的应用进一步深化。
2022 年，我们以商业银行的视角开展数据入表研究，2023年，我们在《暂行规定》的指导下，以通用性的企业数据入表视角，从落地实施的角度开展研究，提出《暂行规定》的具体实施方案，期望为更多的企业提供参考借鉴。可以说2022年的研究成果是数据入表理论，2023年的研究成果是数据入表实践。
三、《企业数据资源会计核算实施方案》成果解读
（一）整体思路
光大银行 2023 年的成果研究主要聚焦以下几项重点工作：
1. 制定研究思路和实施原则；
2. 围绕企业数据会计核算的重点、难点问题，开展深入分析和论证，形成企业会计核算的具体实施方案；
3. 结合光大银行的业务场景，开展商业银行数据会计核算实施示例，验证实施方案的可行性；
4. 对企业需要提前做的准备工作提出相关思考和建议，帮助企业做好衔接和过渡。
（二）全流程关键要点
首先，我们参考会计上一般资产的核算流程，给出数据进行会计核算的全流程关键要点设计，即确认、计量、列示和披露。针对数据要素可复制性、多次衍生性、价值不确定性、高度依赖应用场景等特点，我们提出了一些落地实施的判断要点。
1.确认
相信大家都非常关注，企业有那么多数据，2024年究竟有哪些能够入表？这也是“确认”环节要重点解决的问题。我们提出了入表数据确认的“三步法”：第一步是确定具备入表潜质的数据。在开展正式核算之前，需要对企业全量数据情况进行盘点。本次报告提出了“入表潜质”的概念，也就是“企业存储且有经济价值”，再从全量数据中筛选出具有“入表潜质”的数据，这样更便于数据入表在实际场景中的可理解和可操作。第二步是进一步确认具备入表潜质的数据，哪些能够确认为资产。这一步主要是针对资产的确认条件——“经济利益流入可能性>50%”以及“相关的成本能够可靠计量”，这样可进一步明确入表的数据范围。第三步是确认应该按照什么会计科目来核算。这一步的核心是明确数据带来经济利益的具体方式，如果企业无法提供能够证明当期数据整体转让等销售行为的凭证，则应按照无形资产准则来进行核算。
2.计量
现阶段从银行角度来看，数据入表绝大多数都符合无形资产的特征，数据作为无形资产进行计量主要包括两个方面：一是产生无形资产的数据的基本业务模式；二是对无形资产数据进行计量的具体过程。
数据资源无形资产基本业务模式。数据作为无形资产主要有两种情况：第一种是外部采购的数据资源，如果符合存储且有经济价值的条件，可直接作为无形资产进行确认，由于相关成本较为明确，直接计量即可。这也是现阶段能入表的数据资源中较为确定的部分。如果能直接使用的，直接使用合同成本计量；如果需要再次加工后才能使用的，还需要考虑再次加工过程中的成本。第二种是企业通过内部数据研究开发形成的无形资产，这种模式相对复杂，我们认为一般可分为数据采集过程、数据研究阶段、数据开发阶段和数据应用阶段。数据采集过程作为研究阶段，相关支出进行费用化处理，而将后续的数据加工处理作为数据开发阶段，相关支出作资本化处理。该部分在实施过程中比较关键的点，一是对于研究阶段转入开发阶段时间点的确定，这将影响到初始计量过程中相关成本是进入费用还是资产；二是加工处理过程中的相关成本，如何合理归集和分摊，将影响后续的计量过程。三是摊销年限、摊销方法、减值处理及处置和报废，这些在实施过程中，都较为复杂。我们也对这部分提出了思考和解决方案。
数据资源无形资产计量实施关键路径。在报告中，我们针对数据资源无形资产在计量过程中的一些关键点进行了总结，例如：在初始计量阶段设计了一套直接成本归集和间接成本分摊的成本核算算法，并给出了数据开发阶段开始点的具体建议。在后续计量阶段对摊销年限、摊销方法、减值处理给出了具体的设计建议。处置和报废阶段，一般是数据资源预期不能为企业带来经济利益时，需要进行相关的处置和报废。
数据资源存货基本业务模式及计量实施关键路径。一般情况下，列入存货的数据主要是企业完全转让数据资源，也就是一次性卖断，或者是按照有限制次数出售数据，次数达到后即不可再次出售，这种情况可以列入存货。数据存货的计量方式与无形资产相同，且银行的存货场景不多，就不再赘述。
3. 列示和披露
除了《暂行规定》要求的资产负债表相关列示和表外披露要求之外，我们还提出一个观点：在表外披露部分，建议企业针对近五年数据资源的模拟核算结果进行自愿披露，即将过去五年按照现行标准能够入表的数据资源总额进行加总，并应对各项内容纳入模拟核算的合理性进行适当的解释和说明。之所以建议披露该金额，主要是出于两方面的考虑：一是为相关监管部门提供更多企业数据资源相关的信息以供参考和统计；二是提高企业数据相关系统建设处于不同阶段（成熟期/建设期/初期）数据资源披露信息之间的可比性，这也是非常重要的一点。因为各企业进行信息化建设的开始时间、发展阶段和投入情况各不相同，而未来适用法要求对以后发生的事项进行报告，过往的不再处理。对该部分进行补充披露有助于消除财务报表使用者因信息不对称而造成的误解。
四、关于企业实施数据资源会计核算的思考
研究期间，我们选取光大银行的一些业务场景进行示例性验证，同时也正在内部联合会计等相关部门，积极推动数据入表工作，为《暂行规定》在2024年的落地和实施做准备。
数据入表对企业的意义重大，当前各企业正处于入表准备阶段，我们也对企业下一步开展该项工作的思路和方法提出相关思考和建议：一是数据资源相关科目重分类。企业可以在2024 年1月之前完成数据资源相关科目的重分类，为2024年入表实施奠定基础，提供相关报表计量的基础数据支撑，为后续的披露做好准备工作。二是先易后难，逐步推广。现阶段可以先选择相对容易的业务场景开展，再逐步推广至企业内部研究开发的数据资源。三是建立相关的制度、标准和配套设施。四是建立数据资源治理、盘点长效机制。
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