《数据资产确认工作指南》（DB33/T 1329——2023）Guidelines for data asset confirmation 是由浙江省财政厅归口、浙江省标准化研究院主导制定的国内首个省级地方性数据资产确认标准，旨在为各类公司及组织提供一套科学、规范的数据资产确认流程与方法，以支持其有效识别、管理和利用内部数据资产，进而推动数据资产入表等实践活动的顺利进行。
一、标准适用范围与引用文件
本标准适用于会计主体在进行数据资产确认工作时的指导与参照。它引用了以下规范性文件，以确保数据资产确认工作的合规性和全面性：
1. GB/T 33173—2016《资产管理 管理体系 要求》：适用于数据资产密集型组织建立、运行、维护和持续改进数据资产管理系统的参考依据。
2. DB33/T 2227.2—2021《资产分类与编码规范 第2部分：资产多维分类编码》：指导数据资产进行多维度分类编码。
3. DB33/T 2227.3—2021《资产分类与编码规范 第3部分：资产卡片信息多维描述》：规定了数据资产卡片信息的多维描述规则。
二、核心概念定义
标准明确了几个关键术语的定义，包括：
● 会计主体：指负责核算和报告会计信息的特定单位或组织。
● 数据资产：由会计主体过去交易或事项形成，合法拥有或控制，能可靠计量，预期带来经济利益或产生服务价值的数据资源。
● 数据资产确认：会计主体依据自身实际情况，对数据资源进行资产化识别，并决定是否作为会计信息记录的过程。
三、确认工作框架
数据资产确认工作应遵循以下框架：
1. 组织建设：设立数据资产工作领导小组，制定战略规划，构建工作机制和实施团队。
2. 基础设施建设：配备软硬件设施，支持数据资产识别。
3. 技术方法研发与应用：研发并运用数据资产确认相关技术方法。
4. 管理体系：数据资产密集型组织应参照GB/T 33173—2016建立数据资产管理体系。
四、识别与分类
识别阶段，会计主体需对合法拥有或控制的数据资源进行全面梳理，关注数据来源、名称、逻辑存储类型、存储位置、状态、使用场景、分层分级、脱敏、加密、访问权限等多个要素，通过识别流程形成包含潜在经济价值数据资源的清单。
分类阶段，数据资产应遵循DB33/T 2227.2—2021和DB33/T 2227.3—2021的要求进行多维分类。具体而言，数据资源资产化分类主要依据来源（外购、自制、投资转入）和持有目的（内部使用、对外交易）进行划分。
五、初始确认、后续确认与终止确认
初始确认
数据资产的初始确认需满足以下条件：
● 交易或事项形成：数据资源源于实际交易或事项。
● 有效控制：会计主体合法拥有或控制数据资源，并通过访问控制技术确保资源的安全使用。
● 可靠计量：数据资源成本或价值可以准确计量，且具有管理价值。
● 预期价值流入：数据资源预期带来经济利益，具备现金流入潜力，且有明确证据支持。
满足条件的数据资源应根据其来源、持有目的及成本信息进行会计信息记录。
后续确认
内部使用类型数据资产的后续确认涉及资产摊销、减值测试与差额确认。摊销应考虑使用寿命、摊销方法、残值等因素；出现减值迹象时进行减值测试，计提减值损失；以初始确认与摊销额的差额进行后续确认，减值损失一旦确认不可转回。
对外交易类型数据资产在后续确认中关注成本结转、跌价准备计提、资产处置收益/损失确认等环节。已售数据资产的成本与跌价准备结转至当期损益；定期比较成本与可变现净值，计提跌价准备；处置时计算处置收益/损失。
终止确认
数据资产终止确认的情况包括资产处置和预期利益消失。处置时，根据处置收入、账面价值和税费计算损益；预期不再带来经济利益的数据资产，应将其账面价值转销。
综上，《数据资产确认工作指南》为会计主体提供了从数据资源识别、分类到数据资产确认、后续管理直至终止确认的全链条指导，旨在帮助组织规范、有效地进行数据资产管理，充分发挥数据资产的经济价值与服务价值。
六、数据资产卡片与登记
数据资产卡片是记录数据资产详细信息的重要载体，其内容应涵盖但不限于数据资产的基本属性、技术属性、经济属性、管理属性等信息。按照DB33/T 2227.3—2021的规定，数据资产卡片信息应遵循多维描述规则，确保信息的完整性和准确性，便于会计主体进行有效的资产管理和决策支持。
数据资产登记是对数据资产卡片信息进行系统录入的过程，包括但不限于资产编号、资产名称、类别、来源、创建日期、持有目的、数据量、存储方式、使用状态、价值评估结果、摊销政策、使用期限、责任人、关联业务系统等信息。会计主体应建立健全数据资产登记管理制度，确保数据资产卡片信息的及时更新和维护，为后续的资产盘点、价值评估、风险控制等环节提供准确、详实的基础数据。
七、价值评估与计量
数据资产的价值评估与计量是数据资产确认的核心环节。会计主体应采用适宜的方法对数据资产进行价值评估，如成本法、市场法、收益法等，综合考虑数据资产的获取成本、开发成本、维护成本、稀缺性、独特性、潜在收益能力、市场需求、法律环境等因素，合理确定其公允价值。
在计量过程中，会计主体应确保数据资产价值的可比性、一贯性、相关性原则，遵循企业会计准则的相关要求，对数据资产的价值变动进行适时调整。对于存在不确定性因素的数据资产，如未来收益预测、折现率选取等，会计主体应进行充分的风险揭示和敏感性分析。
八、数据资产审计与监督
为保证数据资产确认工作的客观公正和数据资产信息的真实准确，会计主体应建立健全数据资产审计与监督机制。同时，会计主体还应接受外部审计机构的审计监督，配合提供相关数据资产信息和证明材料，接受对其数据资产确认工作的评价和质疑。通过内外部审计的双重监督，强化数据资产确认工作的透明度和公信力，提升数据资产管理水平。
九、数据资产披露与报告
会计主体应在财务报告中对数据资产进行恰当、充分的披露，包括但不限于数据资产的确认原则、确认标准、确认方法、确认结果、价值变动情况、风险管理措施等内容。披露的信息应清晰、易懂，有助于报表使用者理解数据资产对会计主体财务状况、经营成果的影响，以及数据资产的未来发展趋势。
此外，会计主体还应结合行业特点和自身实际情况，编制专门的数据资产报告，详细介绍数据资产的战略定位、管理架构、运营模式、价值实现路径、风险挑战等深层次信息，为投资者、债权人、监管机构等利益相关方提供更全面、深入的数据资产视图。
十、持续改进与优化
随着数据资产环境的变化和技术的进步，会计主体应持续关注数据资产确认领域的最新理论、实践和法规动态，定期评估数据资产确认工作的有效性，及时调整和完善数据资产确认政策、程序和方法。同时，鼓励会计主体积极参与数据资产确认相关的学术研究、行业交流、国际合作等活动，借鉴先进的数据资产管理理念和技术，提升自身的数据资产确认能力和水平。
总之，《数据资产确认工作指南》为会计主体开展数据资产确认工作提供了系统、全面的指导，旨在促进数据资产的有效识别、合理计量、合规披露和科学管理，助力会计主体实现数据资产价值的最大化，提升其在数字经济时代的竞争力和影响力。
