数据资产确权全托管

    与传统资产不同，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致，其评估目的同样可分为内部评估目的，如数据管理、会计核算等；以及外部评估目的，如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一，根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说，收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本，关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说，成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易，缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物，且数据资产价值受到应用场景影响较大，其价值易变性导致交易实例的可比性低，市场法使用限制较为明显。 数据确权对于大数据时代有何重要性？数据资产确权全托管

数据资产确权是数据资产管理中的重要环节，它明确了数据资产的所有权、使用权和收益权等权益归属。在数字化时代，数据已经成为企业的重要资产，因此，对数据资产的确权和保护变得尤为重要。数据资产确权的重点是对数据的所有权进行认定。在这个过程中，需要明确数据的产生者、使用者以及受益者等各方的权益和责任。对于企业而言，只有明确了数据资产的所有权，才能更好地管理和利用这些资产，实现其价值。为保障数据资产确权的有效实施，需要建立完善的数据资产管理制度和规范，包括数据资产登记、管理、使用、保护等方面的规定。同时，需要加强数据安全和隐私保护措施，建立数据加密、备份、恢复等机制，确保数据资产的安全可控。数据资产确权全托管羽山数据资产交易平台，为数据入表提供了高效便捷的解决方案。

    要实现数据成为资产并进入资产负债表，需要经过以下几个步骤：1.数据资产的确认和计量：企业需要对数据资产进行确认和计量，明确其价值、权属和管理方式。这需要建立完善的数据资产会计准则和管理体系。2.数据资产的记录和报告：企业需要建立数据资产的记录和报告制度，确保数据的准确性、完整性和及时性。这需要建立数据治理体系和信息披露机制。3.数据资产的保护和风险管理：企业需要采取有效的措施保护数据资产的安全和隐私，同时进行风险管理，确保数据资产不会对企业造成损失。这需要建立完善的数据安全体系和风险管理体系。4.数据资产的运营和管理：企业需要对数据资产进行有效的运营和管理，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。这需要建立完善的数据管理体系和技术支持体系。

但在实现过程中，数据资产化面临的制度与技术障碍重重。“法律保障是要素价值的保障根本。作为资产，它就必然涉及到权属、产权的问题。现行的法律体系框架，事实上没有办法解决数据的确权问题。”梅宏表示，目前流通共享的数据定价、收益、分配无章可寻。同时，除了制度障碍，还存在技术挑战，数据安全、隐私保护、监管问题突出，这些问题属于国际性难题，还待进一步创新探索。从数据交易实践的角度，深圳数据交易有限公司（简称“深数交”）副总经理王冠向21世纪经济报道记者介绍了目前数据要素流通的现状及行业痛点诉求。“一是流通方式仍主要以数据包和API的方式为主。二是大量的数据资源尚未***，未在市场上进行流通，比如公共数据，互联网企业数据等；三是当前数据的交易模式主要是以场外交易为主，需要进一步引导场外向场内转移。”王冠说。 数据确权是实现数据治理的重要一环。

在当今数字化时代，数据已成为企业重要的资产之一。随着数据的价值日益凸显，如何将数据资产纳入企业的财务报表中，成为了一个备受关注的话题。数据资产入表的意义重大。首先，它能够更准确地反映企业的真实价值。传统的财务报表主要关注有形资产，但数据资产的价值往往被忽视。将数据资产入表，可以让投资者和决策者更全地了解企业的资产状况，从而做出更准确的决策。其次，数据资产入表有助于提高企业的竞争力。在市场竞争中，拥有大量高质量数据资产的企业具有更大的优势。通过将数据资产纳入财务报表，企业能够更好地展示自身的实力，吸引投资者和合作伙伴。明晰数据权责，激发数据价值。数据资产确权全托管

数据确权有助于推动数字化经济的发展。数据资产确权全托管

数据交易生态中的重要一环——数商，正发挥着什么作用？在峰会重要组成部分第二届中国国际数字产品博览会上，提出了数商在数据交易过程中承担的四种角色。角色之一是提供底层技术，例如通过隐私计算等技术可以帮数据交易所或者平台打造安全底座，完成数据的虚拟汇聚，实现数据底层价值。第二个角色是为数据交易所提供数据资源，企业在服务客户的同时形成数据生态，通过数据交易所作为合规出口，承担撮合数据交易的数据源角色。第三个角色是提供数据产品，除了自有数据，也可以通过与数交所其他的合作伙伴提供的数据组合成一个数据联盟，以此生产不同的数据产品去进行交易，比如服务于药厂的新药研发产品，服务于像金融征信的产品，服务于数字营销的产品等。第四个角色是为数据交易所提供精细的需求方，数据交易流程的终点是数据使用方，数商可以实现需求导流。 数据资产确权全托管