2023年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》专题沟通汇报

毕马威企业咨询（中国）有限公司2023年 毕马威企业咨询(中国)有限公司—中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司—毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中 我国数据要素的发展历程与关键里程碑 《企业数据资源入表会计处理暂行规定》 《关于构建数据基础制度更好发挥数据 《数据二十条》是将数据要素上升到社会生产要素的顶层制度文件 中共中央、国务院于 2022年12月19日 印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。明确指出， 数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。为加快构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势，提出相关意见。 是首部从生产要素高度部署数据要素价值释放的国家级专项政策文件 以基础制度破解数据要素价值释放中的就我国数据基础制度体系的构建提出了 基础性问题的独特政策设计全面、系统的指导意见 构建数据基础制度的重大意义 是做强做优做大数字经是发挥新型举国体制优济，赋能传统产业转型势，推进全面深化改革升级，推动构建新发展向纵向迈进，具有划时格局的必然之举代意义的历史性任务 是发挥社会主义制度优是不断深化对外开放，势，探索全民共享数字统筹发展和安全，推动经济发展红利，丰富完构建人类命运共同体的善马克思主义理论的开 毕马威数据资源（数据资产）咨询服务能力 推动数据价值递增和转化 能持续释放数据活力 数据资产管理体系建设 数据资产全生命周期管理 保障数据全流程合规促进数据高效流通交易 明确数据价值和收益规则优化数据交易市场配置机制 数据合规管理体系建设 数据共享开放合规管理 数据要素贡献计量与分配 《暂行规定》主要内容及企业常见问题 《暂行规定》主要内容——数据资源会计处理适用的准则 企业应当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。 企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源— 企业使用的数据资源——无形资产 符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件的，确认为无形资产，按有关规定进行初始计量、后续计量、处置和报废等会计处理 符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，确认为存货，按有关规定进行初始计量、后续计量、处置和报废等会计处理 外购方式取得的确认为无形资产的数据资源，成本包括：购买价款、相关税费、直接归属于该无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。对于数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出，不符合无形资产定义和确认条件的，计入当期损益 通过外购方式取得的确认为存货的数据资源，成本包括：购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用 通过数据加工取得确认为存货的数据资源，成本包括：采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出 企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出（发生时计入当期损益）和开发阶段支出（满足无形资产准则规定条件的，确认为无形资产） 企业出售确认为存货的数据资源，应按存货准则将其成本结转为当期损益，同时，应按收入准则等规定确认相关收入 无形资产的数据资源的使用寿命估计：考虑无形资产准则应用指南规定，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素 企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入 持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，按照无形资产有关规定，将摊销金额计入当期损益或相关成本，按照收入准则等规定确认有关收入 《暂行规定》主要内容——列示和披露要求 会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露 确认为无形资产、存货的数据资源相关披露举例： 按照外购无形资产、自行开发无形资产等类别，对确认为无形资产的数据资源（以下简称数据资源无形资产）相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分 按照外购存货、自行加工存货等类别，对确认为存货的数据资源（以下简称数据资源存货）相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分 要点一：数据资源范围的认定——定义 《暂行规定》 适用于企业按企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源 以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的，但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。 人民银行《金融数据资源目录编制指南》 数据资源：作为资源看待的用于支持实现组织特定目标的数据，包括： 金融机构业务信息系统生成和存储的数据，如业务数据（客户、交易、账户等）、经营管理数据（营销、运营、风险、技术、统计分析、综合管理等） 金融机构内部行政与办公设备产生的电子数据，如日常事务、政策规章、业务终端临时数据、电子邮件等 金融机构原纸质文件经过扫描或其他电子手段形成的电子数据 信通院《数据资产管理实践白皮书6.0》 数据资产：由组织合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。 并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需要对数据进行主动管理并形成有效控制。 从数据价值性视角定义数据资产，不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。 要点一、数据资源范围的认定——数据资源与数据资产 通过梳理业务流程、业务环节涉及的数据 为满足业务部门提出的系统功能类需求，业务规则类需求等，数据以不同的形式在线上前后台、线下存储，共同支撑 业务活动和业务流程的开展。 业务前台展示、台账/报表使用的数 据科技部门作为数据主管部门 业务部门作为数据主管部门 业务直接采集的相关字段，由前台展示/录入的信息，能够与后台字段一一对应举例1：客户信息列表（姓名、身份证、手机、地址等） 技术类表和字段：表包括系统配置表、历史表、日志表、业务不使用不涉及的表、中间表、过程表等；字段包括未启用的备用字段、id类、主键、创建时间、创建日期等字段 技术类表由科技部作为主管部门：技术类表也是为了保证系统稳定运行，支撑前台功能操作的底层库表，由科技部门统一作为主管部门 举例2：交易流水表（流水编号、客户编号、交易类型、交易金额等） 业务间接产生的相关字段，业务流程产生的加工处理类的字段信息、或者因为业务规则类需求、报表开发需求等，落地到系统后台存储的字段信息等 举例1：后台字段（加工处理信息）对应前台录入的信息项 客户标签信息表（客户风险等级、行为偏好、渠道偏好、价格偏好等） 举例2：因业务部门提出的业务规则类的需求，落地存储在后台的字段信息客户产品覆盖度分析（前端没有录入位置，系统按照既定逻辑加工）监管统计报表（按照对外监管统计报送要求加工的各类报表） 表举例：APP用户操作行为表（e增员）、批量日志表（再保）字段举例：系统码、交易码（e活动） 对企业带来效益的肯可能性较低 对企业带来效益的可能性较高 技术提需求、系统后台展示、技术编写的规则、技术/系统加工的，供技术人员使用的表。 业务使用、业务提业务规则需求或功能需求、业务录入、业务流程涉及、系统前台功能模块/界面可见的表 要点二、数据资源确权-数据二十条提出“三权分置”的数据产权制度 坚持促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济这一主线，以充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利为目标 在数据生产、流通、使用等过程中，个人、企业、社会、国家等相关主体对数据有着不同利益诉求，且 呈现复杂共生、相互依存、动态变化等特点，传统权利制度框架难以突破数据产权困境。“数据二十条”以解决市场主体遇到的实际问题为导向，创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，构建中国特色数据产权制度体系。 建立保障权益、合规使用的数据产权制度，探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架 建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，从规则、市场、生态、跨境等四个方面构建适应我国制度优势的数据要素市场体系 建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，在初次分配阶段，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，推动数据要素收益向数据价值和使用价值创造者合理倾斜，在二次分配、三次分配阶段，重点关注公共利益和相对弱势群体，防止和依法规制资本在数据领域无序扩张形成市场垄断等各类风险挑战 建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式。 加强党对构建数据基础制度工作的全面领导加大政策支持力度，做大做强数据要素型企业 积极鼓励试验探索，支持浙江等地区和有条件的行业、企业先行先试 稳步推进制度建设，逐步完善数据产权界定、数据流通和交易等主要领域关键环节的政策及标准 要点三、数据资源盘点和数据资源类型细分01 组织盘点培训 针对业务类系统和数据类系统分别编制盘点培训材料。从系统内容与底座关系、资产盘点统筹要求、盘点工作关注重点3方面介绍盘点工作，并介绍各类盘点模板填写要求。 开展数据资产盘点 组织风险、运营等XX个部门的业务与技术人员分批次进行集中盘点 持续跟进盘点问题 人民银行《金融数据资源目录编制指南》数据资源分类框架 对接业务与技术人员，持续了解盘点情况，针对盘点中出现的问题进行解答，并形成问题清单，帮助后续盘点人员顺利开展盘点工作。 业务分类：客户管理、零售业务、对公业务、信贷业务、经营管理、监管统计等 数据资产发布、维护 编写数据资产检核规则，对接数据资产平台发布数据资产盘点成果；对存量变更数据资产与模型团队、盘点人员进行确认并在资产平台统一维护 技术分类：基础数据、指标数据、标签数据、图谱数据、模型数据、知识数据等 要点三、数据资源确权-企业内部数据资源确权原则 确定业务类表及字段范围 确定业务需求提出部门、数据创建/录入部门 形成确定数据主管部门的分类框架 要点四、数据资源的生命周期管理 结合中国人民银行《金融数据安全数据生命周期安全规范》等有关要求，梳理数据资源生命周期，为数据资源管理做准备。 数据资源的应用场景或业务模式 从外部机构采集（企业客户、外部数据供应方） 原始数据的类型、来源、权属、质量等 与外部机构或金融客户的数据传输 数据加工维护和安全保护情况 数据人才、关键技术等持有和投入情况 数据资源相关产品或服务的运营、流通交易、计费方式等 五、数据交易（新增） 重大交易事项，如风险、关联交易等 在金融产品和服务所涉及的系统及设备中去除数据，使其保持不可被检索、访问的状态 数据资源转让、许可或应用限制，如法律 在停止业务服务、数据使用以及存储空间释放再分配等场景下，对数据库、服务器和终端中的剩余数据以及硬件存储介质等采用数据擦除或者物理销毁的方式确保数据无法复原的过程 要点四、数据资源的生命周期管理（续） 数据供应方/数据需求方 要点五、以交易流通为驱动的数据产品建设及运营 数据产品是指为满足用户特定的数据需求，以数据为主要原料，将数据、数据模型、业务逻辑等要素进行固化封装，形成持续迭代、共享复用的，为用户使用的数据集或数据服务的组合。 满足