2023年11月27日，為引導有關各方增進理解認識、更好推動《暫行規定》貫徹實施，財政部會計司舉辦了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》專題線上培訓。本篇為此次線上培訓內容的節選。
《暫行規定》的適用范圍告訴我們并非所有的數據資源都能確認為無形資產或存貨。基于會計計量可靠性、嚴謹性等原則，目前大部分數據資源因不符合資產的定義或相關資產的確認條件而不宜被確認為數據資產，只有少數數據資源可被作為資產進行確認。財政部會計司在培訓中列舉了七種不宜被確認為資產的數據資源的情形，具體如下：
概括的說，《暫行規定》既適用于按照準則規定確認為資產的數據資源，也適用于按照準則規定尚不能確認為資產的數據資源。同時，對于后者，還要強調企業合法擁有或控制的預期會給企業帶來經濟利益的條件。這樣的適用范圍是基于我國現行的企業會計準則規定，并對當前業務模式下企業數據資源的業務情況作出分析界定。
《企業會計準則基本準則》當中規定資產是指企業過去的交易或者事項形成的由企業擁有或者控制的預期，會給企業帶來經濟利益資源。同時，符合資產定義的資源還需要同時滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業。該資源的成本或者價值能夠可靠地計量的確認條件方可以作為資產確認。
會計上的資產定義和確認條件是會計準則的一貫規定，其限定是較為嚴格的《暫行規定》，印發實施并沒有放寬準則關于資產定義和確認條件的有關要求，同時基于會計信息的可靠性、謹慎性等質量要求，企業在進行會計處理時不應當高估資產或者收益，低估負債或者費用。對于企業所持有或運用的數據資源，我們從會計準則的角度可以分為三個部分：
第一，有些數據資源并不符合會計上資產的定義，從而不能作為資產確認，即我們這張圖當中的這個灰色區域。要說明的是，這個圖當中這個有一個比例，但是這個比例并不是說我們根據實務當中的比例嚴格的去做了一個界定的，這只是一個示意圖，用來大致的表示一下可能存在的這些部分和相關的內容。
比如：第一個例子中，A企業利用撞庫的黑客手段獲取了某社交網站大量用戶的手機號、身份證號、家庭住址、網銀信息等等的個人信息，并且打包后出售給另外一個B企業。那么，在這種情況下，對于A企業及獲取和后續轉讓相關數據的行為，可能涉及到違反個人信息保護法甚至刑法等等法律法規，對相關數據的擁有或控制并不具有合法性。對于購買方B企業，其購買的個人信息數據來源并不正當，而且也沒有按照個人信息保護法的相關規定取得個人用戶的授權，在合法性方面同樣存在瑕疵。因此，在這個例題一當中，A、B企業的上述數據均不符合會計上資產的定義，不屬于我們《暫行規定》的適用范圍。
此外也請大家注意，本例當中主要是就合法擁有或控制這一個因素進行討論，以便大家加深理解。并不意味著有關企業在此基礎上滿足了合規要求，就可以直接將有關數據資源作為資產進行確認。以下的我們培訓當中涉及到的各個例題也相同，是為了便于理解。講解的例題當中僅側重于對某個因素的討論。企業在類似因素的情景下，不能簡單地套用我們有關例題的情景和結論，而是需要應當嚴格的按照《企業會計準則》及《暫行規定》的有關要求去執行。
例題2中，C、D兩個企業通過相關的開源數據平臺免費下載了某個國家的法律條文、法律判決等等數據集，用于司法人工智能研究。在這個情形下，盡管C、D企業可以利用下載的該數據集開發相關的數據產品、提供數據相關服務等等，預期能夠產生經濟利益，但是由于這個平臺它是一個開源的、免費的平臺，其他的組織或個人同樣可以免費下載相關的數據集。因此，C、D兩個企業均沒有對該數據集實現擁有或控制，同時也沒有應取得該數據集發生相關的支出，從而不應將該數據集作為企業自己的資產予以確認。
在例題3當中，E企業訂閱了某宏觀經濟數據庫的普通會員，可以在2023年全年內實時登錄數據庫去查詢有關的數據。該數據庫擁有5000個普通會員，它對所有的普通會員提供的都是相同的查詢服務。在此情形下，E企業只是獲得了與其他會員相同的查詢數據庫的權利，而非排他性的直接獲取該數據庫的全部內容，E企業不能將整個的數據庫作為自己的資產予以確認，而是只能就其獲得的查詢權利是否屬于資產進行判斷。
例題4 ，F企業從其他多家企業購買了一系列的原始數據集，但在后續的分析當中發現，從數據質量上看，其中一些數據集在準確性、真實性、關聯性等方面有嚴重的欠缺。從所屬領域看，這些數據集分別屬于金融、醫療、通信等等不同的領域，難以進行進一步的整合分析等等加工。基于這些情況，F企業分析認為，盡管前期就購買數據集花費了相關的成本，也獲得了大量的原始數據，但這些數據難以與企業的其他資源相結合來支持其經營活動，也無法從中挖掘形成有價值的數據產品或是對外出售來實現經濟利益。那么由于預期不能夠給企業帶來經濟利益，F企業購買的原始數據集并不能夠滿足資產的定義以及確認條件，從而不屬于我們《暫行規定》的適用范圍。
例題5，G企業從事智能財務共享業務過程當中會涉及到客戶、企業的費用報銷、合同臺賬等等相關的數據。G企業認為如果取得了客戶的授權，對這些原始數據脫敏，并且加工處理以后再形成的數據是可能存在挖掘的潛力。但是由于目前尚未構建起清晰的應用場景，無法確認預期是否能夠帶來經濟利益，因此上述加工處理后的數據并不能夠滿足資產的定義。G企業對于這些數據，當前還無法作為資產予以確認。
第二，有些數據資源雖然符合資產的定義，但是不能夠同時滿足企業會計準則“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業，以及該資源的成本或者價值能夠可靠計量”等資產確認條件，因此也不能作為資產確認。就是我們圖中的藍色的區域。
例1，A企業從事數據產品的開發服務，其對軌道交通領域的某細分行業和相關區域的數據進行匯聚，并形成了相關的分析工具，未來擬用于出售給軌道交通行業企業。但是由于該細分行業目前仍在發育的初期，缺乏統一的行業規范標準，行業認可度也不夠高，導致A企業目前難以找到這個相關分析工具的需求方。因此，即使是滿足了合法擁有或控制該分析工具，并且對發生的相關成本進行了可靠計量的條件，但是由于不能滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”的資產確認條件，仍不能作為資產確認，相關的成本應當做費用化處理。
例2，B制造企業在過往生產重型設備的過程當中，收集了一系列的生產數據，并做了初步的清洗整理。但是由于在收集數據，當時企業內部的數據治理基礎相對薄弱，未能對該生產數據的清洗整理等等成本進行可靠的計量，而是已經在整個設備的生產過程當中計入了當期損益或是相關產品成本。那么對于這一部分生產數據，由于不符合“該資源的成本能夠可靠的計量”的資產確認條件，B企業并不能夠將其作為資產去單獨確認，但是這并不影響B企業運用生產數據繼續去支持它自己的生產經營活動。
第三種是只有符合了企業會計準則相關資產定義和確認條件的，方可按照企業會計準則的規定去確認為企業的資產。那當相關的數據資源符合我們前述的資產定義，并且同時滿足了與該資源有關經濟利益很可能流入企業，該資源的成本或者價值能夠可靠的計量的確認條件是企業方可將其作為一項資產予以確認，而當其不再符合資產的定義和確認條件時，則不再能夠確認為企業的資產。
對于符合了資產的定義和確認條件，從而確認為資產的數據資源，按照其經濟實質，當符合無形資產或者是存貨的定義和確認條件時，分別具體適用于企業會計準則、無形資產和企業會計準則存貨，即《暫行規定》所稱的企業按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，也就是我們圖中所示的確認為資產的數據資源是綠色的區域，細分的黃色和橙社區域是分別是確認為無形資產的數據資源和確認為存貨的數據資源。那么受到當前關于數據權屬、流通、市場建設、主要業務模式等等相關因素的影響，我們說目前確認為存貨類別的數據資源應當是極為少見的。
來源：數據資產最前線公眾號
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