T/CI 643-2024 数据资产 数据资产入表指南

ICS35.240.01

CCSL70

T/CI643—2024

数据资产数据资产入表指南

Dataassets—Guidelinesfordataassetincorporationinto

financialstatements

2024-12-24发布2024-12-24实施

中国国际科技促进会发布

中国标准出版社出版

T/CI643—2024

目次

前言……………………………Ⅲ

1范围…………………………1

2规范性引用文件……………1

3术语和定义…………………1

4概述…………………………2

4.1基本原则………………2

4.2数据资产入表流程框架………………2

4.3基础条件………………3

5准备工作……………………3

5.1数据资源梳理…………………………3

5.2数据溯源………………4

5.3数据链路分析…………………………4

5.4数据质量评价…………………………5

6资产确认……………………5

6.1数据合规审查…………………………5

6.2数据权属判断…………………………6

6.3利益流入评价…………………………6

6.4成本可靠计量…………………………6

7会计核算……………………7

7.1定制会计管理制度……………………7

7.2成本归集与分摊………………………8

7.3初始计量………………9

7.4后续计量………………10

8列示与披露…………………10

8.1强制披露信息…………………………10

8.2自愿披露信息…………………………11

9评价与改进…………………12

附录A（资料性）数据资源强制披露信息格式……………13

参考文献………………………15

Ⅰ

T/CI643—2024

数据资产数据资产入表指南

1范围

本文件给出了数据资产纳入财务报表的全过程指导，描述了将符合企业会计准则中资产确认条件的

数据资源进行规范地会计处理的内容。

本文件适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文

件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T40685信息技术服务数据资产管理要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

数据data

任何以电子或其他方式对信息的记录。

注：数据在不同视角下表现为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品、数据资产、数据要素等形式。

3.2

原始数据rawdata

初次或源头收集的、未经加工处理的数据。

3.3

数据资源dataresource

具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用

的数据集合。

3.4

数据产品和服务dataproductandservices

基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。

3.5

数据资产dataasset

特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。

3.6

数据资产入表dataassetincorporationintofinancialstatements

企业按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源

有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。

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T/CI643—2024

4概述

4.1基本原则

4.1.1合法

遵守企业会计准则，确保数据的合法性、真实性、完整性和安全性，确保拥有该数据资产的合法持

有权。

4.1.2谨慎

根据企业会计准则的规定进行审慎判断，确保数据的真实性、完整性和可靠性。

4.1.3时效

考虑数据资源价值随时间推移发生变化的性质，定期通过数据更新时间、数据更新频率、数据有效期

限等评估指标评估数据时效。

4.1.4保密

综合考量信息需求、成本效益及商业秘密保护等因素，确保入表数据资源不包含国家涉密经济数据；

有效保护自身商业机密，酌情考虑入表数据资源情况，防止因信息公开导致的商业损失。

4.2数据资产入表财务流程框架

数据资产入表财务流程框架图见图1，包括以下几个关键步骤：

a）基础条件：企业进行数据资产入表时宜具备的能力，包括数据资源治理、数据合规确权、数据安

全管理和数据价值挖掘等，宜嵌入企业日常数据管理活动中；

b）准备工作：在数据资产入表前，企业宜进行数据资源梳理、溯源、链路分析和质量评价等工作，确

保数据资源的完整性和可靠性；

c）资产确认：对数据资源进行合规审查，判断数据权属，进行利益流入评价和成本可靠计量过程，

以确定其是否满足资产确认条件；

d）会计核算：根据会计政策，企业对确认的数据资产进行成本归集与分摊，进行初始计量和后续计

量，确保数据资产的会计处理符合相关会计准则；

e）列示与披露：在财务报表中，企业根据数据资产的特性，进行强制披露和自愿披露，确保信息的

透明度和合规性；

f）后续工作：包括资产持续管理和资产价值评估等环节，企业宜持续监控数据资产的价值和绩效，

支持战略决策。

注：数据资产入表财务流程框架图是企业将数据资源转化为会计意义上的数据资产，并在财务报表中进行确认、计量

和报告的系统性流程。

2

T/CI643—2024

图1数据资产入表财务流程框架图

4.3基础条件

4.3.1数据资源治理

企业宜通过建立健全的数据治理框架和制度，提升数据资源的可用性、可靠性和安全性，作为数据资

产入表的基础。

相关数据资源治理过程可参考T/CI645—2024。

4.3.2数据合规确权

入表的数据资源宜考虑其在收集、生成、存储、管理等全生命周期中的合法性和合规性。

相关数据资源合规确权过程可参考T/CI646—2024。

4.3.3数据安全管理

企业宜针对入表的数据资源开展数据分类分级保护，做好数据控制的边界，保障数据处理活动全流

程安全，数据处理者宜针对数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和删除各环节，明确采取的安全

保护管理和技术措施。

4.3.4数据价值挖掘

企业宜面向经营降本增效、扩大市场、提升服务、市场需求等多方面，以实现利益流入或在将来能为

企业带来利益流入为目标，开展数据资源价值挖掘，并将有价值的数据资源进行加工处理后形成数据服

务产品。数据资产入表的计量成本宜记录企业生产、经营、管理等活动中，面向数据价值挖掘、数据资源

加工利用与产品开发等过程的相关成本。

5准备工作

5.1数据资源梳理

5.1.1明确数据需求与范围

企业宜以业务需求为目标，梳理明确数据资产入表的数据需求与范围，具体内容如下：

a）业务需求分析：通过梳理业务运作模式和流程，识别出对战略、业务或财务至关重要的数据；

b）数据范围确定：基于业务需求，明确可被纳入数据资产管理的数据资源，如交易数据、客户数据、

供应商数据、库存数据等数据资源。

3

T/CI643—2024

5.1.2数据资源识别与分类

企业宜以创造直接或间接经济价值为核心，开展数据资源识别与分类工作，主要步骤包括：

a）数据对象识别：对可以带来直接价值的数据资源或创造间接价值的数据资源持续开展识别工

作，逐步扩大数据资产规模；

b）数据资源分类：根据数据的性质、来源和用途，对数据进行分类，有针对性地进行入表方案设计。

5.1.3数据对象属性与结构分析

企业宜对纳入资产入表范围的数据资源进行属性和结构分析，具体内容如下：

a）属性分析：对每个数据对象的属性进行梳理，包括但不限于数据类型、单位、精度等，确保数据的

完整性和准确性；

b）结构分析：对数据对象之间的关系和结构进行梳理，记录数据之间的逻辑关系。

5.1.4数据资源信息准备

企业宜针对纳入资产入表范围的数据资源，准备相关数据资源信息，具体内容如下：

a）数据来源确认：明确每个数据资源的来源，包括内部系统和外部渠道；

b）信息记录：记录入表数据资源的确定过程、属性、结构、来源等信息。

5.2数据溯源

企业宜以数据质量和可信度为出发点，对数据的来源、流动路径以及处理和使用的过程进行追踪溯

源，主要步骤包括：

a）确定溯源目标：明确需要溯源的数据范围和目标，如特定的数据集或业务流程中的数据；

b）分析数据流向：通过查看数据的流动路径，分析并记录数据在不同系统、应用或部门之间的传递

和转换过程；

c）验证数据准确性：通过对比不同来源的数据或采用其他验证方法，确保数据的准确性和可靠性；

d）记录溯源结果：记录溯源过程中的发现、分析和验证结果，形成完整的溯源报告；

e）数据跟踪：结合日志记录，追踪数据的流动路径，包括数据生成时的初始信息、每次修改的时间

戳和用户信息，以及数据传输的目标位置等；

f）数据标记：在数据中添加特定的标记或标签，如唯一标识符、时间戳、用户信息等，以技术辅助数

据溯源；

g）数据审计：通过对