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从8.7TB数据到500万授信:某企业数据资产入表全流程复盘 以某公司为例,看看企业是怎么将数据变成资产? 某工业物联网服务公司,服务300多家制造企业,一年研发投入超过2000万。痛点:财务报表体现不了数据的价值,融资还得靠抵押厂房和设备。 所以,公司决定,把手里最核心的“工业设备健康度预测数据集”,给“入表”。整个入表过程历时半年,完整的六步入表实战流程。 第一步:锚定价值,识别资产。(1个月) 企业成立了一个业务牵头,跨业务(定价值)、IT(管技术)、法务(控合规)、财务(管计量)的专项组。 首要任务是找到 “业务价值最硬” 的数据集(1200台设备、历时两年的运行数据,总量8.7TB)。 企业锁定的是支撑“预测性维护”服务的核心数据,它直接带来了客户续费率83% 的成果。 第二步:投入治理,夯实基础。(2个月) 原始数据不能直接成为资产。企业投入了63万元做数据治理,提升数据质量评分,并做了严格的成本归集。 第三步:确权与合规,扫清最大障碍。(1个月) 企业与所有客户签订了补充协议,明确数据所有权归属企业方,客户授权使用。随后,企业拿到了律所出具的法律意见书,并在北京国际大数据交易所完成了 “数据资产登记” ,拿到了登记证书。 第四步:价值评估与会计确认。(2周) 采用成本法评估,累计投入96万(采集+治理+开发)。同时,业务部门出具报告,证明该数据集支撑的服务,年增收360万元。 第五步:完成入表,影响财报。(2周) 会计分录是:借:无形资产96万,贷:研发支出96万。按5年摊销,每年增加约19万成本。在资产负债表上,企业新增了96万元的资产。 第六步:披露与价值延伸,实现闭环。(3个月) 企业在年报附注中做了规范披露,并以此为基础,凭《数据资产登记证书》和评估报告,成功向银行申请到500万元的数据资产质押授信,并已完成首笔提款。 回顾全程,四点核心经验至关重要: 1,跨部门协同是生命线。 2,合规是前提。 3,成本归集必须严谨。 4,业务价值锚定。 据资产入表,本质上是一次 “业务价值可证 → 数据治理达标 → 权属合规清晰 → 成本计量可靠 → 会计处理规范” 的全流程压力测试。它考验的不仅是财务水平,更是企业整体的数字化成熟度。 对企业而言,它更是一次深刻的组织升级。
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