引言：零售行业数据资产入表的背景与意义
在数字经济时代，数据已成为推动企业发展的核心生产要素。2024 年 1 月 1 日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，标志着我国数据资源从 "虚拟要素" 向 "实体资产" 的制度性跃迁。对于零售行业而言，这一政策的实施具有里程碑意义，因为零售业天然具有数据密集型特征，每天都会产生海量的交易数据、客户行为数据和运营数据。
零售行业的数据资产入表不仅是会计计量规则的突破，更是企业数据价值从 "看不见" 到 "可量化" 的关键转变。据中国信息通信研究院最新测算，2024 年中国零售行业数据资产总规模已突破 12.8EB，年复合增长率达 34.7%。预计到 2030 年，中国零售行业数据资产估值规模将突破 9500 亿元，年复合增长率达 27.4%。这一巨大的市场潜力，使得数据资产入表成为零售企业提升竞争力的重要手段。
本研究旨在深入分析零售行业哪些数据可以作为数据资产入表，系统梳理可入表数据的类型、特征、计量方法和操作流程，为零售企业的数据资产化实践提供全面的理论指导和实操指引。
一、零售行业数据资产入表的政策框架与理论基础
1.1 数据资产入表的核心政策依据
数据资产入表的核心政策依据是财政部于 2023 年 8 月发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号），该规定自 2024 年 1 月 1 日起正式施行。这一规定为企业数据资源的会计处理提供了明确的操作框架，创造性地将数据资产纳入存货、无形资产或开发支出中核算，既坚守了 "未来经济利益流入" 的资产本质，又突破了权属确认和计量的限制。
根据《暂行规定》，企业数据资源的会计处理主要分为两类：一是企业使用的数据资源，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，应当确认为无形资产；二是企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第 1 号 —— 存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。
值得注意的是，2024 年 12 月，财政部进一步发布了《数据资产全过程管理试点方案》（财资〔2024〕167 号），从 2025 年初至 2026 年底组织开展数据资产全过程管理试点。该方案围绕数据资产台账编制、登记、授权运营、收益分配、交易流通等重点环节，探索有效的数据资产管理模式。同时，2025 年 4 月，财政部与国家数据局联合发布《数据要素市场化配置三年行动计划（2025-2027）》，要求 "2025 年底前完成核心数据资产入表，推动数据资产评估纳入会计准则体系"。
1.2 数据资产确认的四大核心条件
根据企业会计准则和相关规定，数据资产的确认必须同时满足以下四大核心条件：
第一，合法拥有或控制。企业必须能够证明对数据资源的合法权属或控制权，需要提供法律合同、授权协议、知识产权证明、内部权属管理规章等实质性证据。这是数据资产确认的首要条件，权属不清是数据资产入表的首要障碍。
第二，可辨认性。数据资产必须是可分离的，或者来自合同性权利或其他法定权利。可分离的资产可以出售、转让、许可等。例如，零售企业的客户画像数据、销售预测模型等，都具有明显的可辨认性。
第三，预期带来经济利益。数据资产必须能够为企业带来未来经济利益的流入，这包括直接收益（如数据产品销售）和间接收益（如通过数据优化决策带来的成本节约）。
第四，成本或价值能可靠计量。数据资产的成本或公允价值必须能够可靠地计量。企业应当建立完善的数据资产成本核算体系，明确成本核算对象和范围，将数据资产在获取、开发、维护等过程中发生的各项成本进行归集和分配。
1.3 零售行业数据资产的独特性
零售行业作为数据密集型行业，其数据资产具有以下独特特征：
数据来源的多样性。零售企业的数据来源包括交易数据（购买历史、金额、频率、品类等）、行为数据（浏览、搜索、加购等）、会员数据（基本信息、等级、积分等）、运营数据（客流量、坪效、促销效果等）。这些数据来自线上线下多个渠道，具有来源多元、结构异构、实时性强等特点。
数据价值的时效性。零售数据的价值高度依赖于时效性，特别是促销数据、季节性销售数据等，过了特定时期价值就会大幅下降。因此，在数据资产的后续计量中，需要特别关注数据的时效性。
数据应用的场景化。零售数据的价值体现在具体的业务场景中，如精准营销、库存优化、供应链管理等。不同场景下的数据资产具有不同的价值特征和计量方式。
隐私保护的敏感性。零售数据往往包含大量个人信息，如客户的购买偏好、消费能力等，在数据资产化过程中必须严格遵守《个人信息保护法》等相关法规要求。
二、零售行业可入表数据资产的分类体系
基于零售行业的业务特征和数据资产确认条件，我们可以将零售行业的可入表数据资产分为以下六大类别：
2.1 客户类数据资产
客户类数据资产是零售行业最核心的数据资产之一，主要包括以下类型：
会员基础数据。经脱敏的会员 ID、注册时间、会员等级、累计消费金额、消费频次等数据可以确认为数据资产。这些数据通过会员协议获取使用权，企业通过技术手段限制他人访问，具有明显的可控制性。在计量方面，可以按会员体系建设成本（如技术开发费、运营费）或公允价值（如第三方评估会员资产价值）进行计量。
客户行为画像数据。消费偏好（品类、品牌、价格带）、购买路径（线上浏览→加购→下单）、复购周期、场景化需求等数据，经过清洗、整合形成独特画像，具有可辨认性。这些数据能够优化商品推荐、定制营销活动，降低获客成本，带来直接的经济利益。
会员忠诚度数据。会员留存率、活跃度、推荐新用户数（裂变数据）、会员等级升级轨迹、积分使用行为等数据，反映了会员的价值和忠诚度。高忠诚度会员贡献稳定收入，降低营销投入，具有显著的经济价值。
全域用户画像数据。头部零售集团已完成 CDP 客户数据平台部署，整合线下 POS、线上 APP、小程序、社交媒体等 12 类触点行为数据，构建 360 度消费者画像，精准营销活动转化率提升至传统方式的 3.6 倍。
2.2 销售与交易类数据资产
销售与交易类数据资产是零售企业的基础数据资产，具有重要的分析和预测价值：
历史交易明细数据（加工后）。按品类 / 品牌 / 门店 / 时间段汇总的销量数据、客单价趋势、连带销售数据（如买 A 送 B 的转化率）、促销活动成交数据等。这些经过加工整理的数据具有可辨认性，可以单独用于销售预测、商品结构优化，提升库存周转率、优化定价策略，减少滞销损失。
销售预测数据（自有模型生成）。基于历史数据和行业趋势生成的短期 / 长期销量预测、品类需求预测、区域销售差异预测等。这些数据通过企业自有算法或模型加工形成，具有独占性，能够指导采购计划、避免缺货 / 积压，降低资金占用成本。
客单价与消费力数据。不同客群客单价分层数据、消费力升级 / 降级趋势、单客 LTV（客户终身价值）测算数据等。这些数据基于企业自有交易数据加工，仅企业可使用，能够针对性推出高端或性价比商品，提升单客贡献。
2.3 商品与库存类数据资产
商品与库存类数据资产直接关系到零售企业的运营效率和成本控制：
商品核心属性数据（标准化）。商品条码、规格参数、材质成分、功效描述、适用场景、品牌背书信息（如专利、认证）等。这些数据可单独用于商品上架、搜索匹配、跨平台同步，提升商品曝光率、降低上架成本，支持多渠道分销。
库存优化数据。库存周转天数、安全库存阈值、缺货率 / 积压率数据、库存区域调配优化方案数据等。这些数据基于库存原始数据和算法分析形成，能够降低仓储成本、减少资金占用，提升供应链效率。
商品生命周期数据。新品导入期销量数据、成长期增长数据、成熟期稳定数据、衰退期退市预警数据等。这些数据基于企业自有销售数据沉淀，能够优化新品开发计划、及时淘汰滞销商品，提升货架效率。
2.4 营销与渠道类数据资产
营销与渠道类数据资产直接影响零售企业的市场竞争力和盈利能力：
营销活动效果数据（加工后）。各渠道（线上电商 / 线下门店 / 社群）营销转化率、投入产出比（ROI）、用户触达路径数据、活动优化建议数据等。这些数据可单独用于优化营销预算分配、选择高效渠道，降低营销成本，提升活动转化率。
渠道运营数据。各销售渠道（线上：天猫 / 京东 / 自有 APP；线下：门店 / 经销商）的销量占比、渠道效率（如单店坪效）、渠道合作稳定性数据等。企业拥有渠道合作数据的使用权，可决定数据用途，能够优化渠道布局、淘汰低效渠道，提升整体销售效率。
内容营销数据（自有 IP 相关）。企业自有内容（如产品测评、直播脚本、社群运营话术）的传播数据、用户互动数据（点赞 / 评论 / 转发）、内容转化数据等。这些自有内容及相关数据归企业所有，具有独占性，能够提升品牌影响力，降低获客成本。
2.5 供应链与物流类数据资产
供应链与物流类数据资产是零售企业提升运营效率的关键：
供应商管理数据（加工后）。供应商合规资质数据、供货能力数据（交货周期、缺货率）、合作历史评价数据（质量、价格、售后）、供应商分级数据等。这些数据基于企业采购合作数据沉淀，能够降低采购风险、获得更优采购价格，提升供应链稳定性。
物流优化数据。物流配送时效数据、配送成本数据、区域物流覆盖能力数据、物流异常处理方案数据等。这些数据基于物流原始数据和路径优化算法形成，能够降低物流成本、提升客户体验（如次日达）。
2.6 运营与门店类数据资产
运营与门店类数据资产直接关系到零售企业的日常经营效率：
门店运营效率数据。客流量、进店转化率、坪效、连带率、门店排班优化数据、员工绩效关联数据等。这些数据来自企业自有 POS 系统、客流统计设备，能够提升门店盈利能力、降低运营成本。
门店选址数据（自有分析）。区域人流量数据、消费能力数据、竞争格局数据（周边竞品门店数量 / 销量）、选址成功率预测数据等。这些数据经企业实地调研和数据分析形成，具有独占性，能够提高新店开业成功率，降低选址风险。
三、零售行业数据资产入表的实操流程
3.1 数据资产入表的六个核心步骤
根据恒丰银行发布的《数据资产入表全流程解析》专著，数据资产入表需要遵循 "识别界定 — 盘点治理 — 合规确权 — 收益论证 — 成本计量 — 列报披露" 六大核心步骤。
第一步：识别界定。全面梳理企业数据资源，识别数据资产，形成企业数据资产清单。这一步骤需要从企业数据资产入表落地路径、组织架构设置、可入表数据资源的类型划分及判定出发，开展数据资产盘点治理。
第二步：盘点治理。针对入表数据进行治理，保证数据质量，对敏感数据进行脱敏处理。数据治理包括数据清洗、脱敏、质量控制等环节，确保数据的准确性、完整性和合规性。
第三步：合规确权。明确数据权属，包括数据合规审查、数据存证获取、数据资产 "三化"（资源化、资产化和资本化）确认。需要对拟入表的数据集进行充分评估，对数据主体、来源、内容等合规性进行审查，并对相关数据资产管理制度进行确认与完善，由律师事务所出具合规审查报告。
第四步：收益论证。论证数据资产预期带来的经济利益，包括直接收益和间接收益。需要提供数据资产带来的具体效益证明，如复购率提升、获客成本降低、库存周转天数减少等量化指标。
第五步：成本计量。按照成本法、收益法或市场法计量数据资产价值。初始计量通常以成本法为主，因为成本法更具可靠性和可操作性。企业需要建立精细化的成本追踪与分摊机制，如项目工单、资源消耗计量，避免成本 "泛化"。
第六步：列报披露。按照无形资产或存货的相关规定进行财务确认和信息披露。企业需要在财务报表附注中详细披露数据资产的会计政策、账面价值变动、摊销减值情况，以及关键的非财务信息，如主要数据资产的类型、应用场景、对业务的重要性等。
3.2 数据资产的价值计量方法
数据资产的价值计量是入表的关键环节，主要有三种方法：
成本法。成本法适合内部估值和数据基础设施项目核算，其基本原理是资产的价值等于其重置成本减去各项损耗。成本要素包括前期费用（规划设计、咨询费）、直接成本（采集、清洗、存储）、间接成本（软硬件、人员、运维）、机会成本（由于投入该资产放弃的其他业务）、税费等。
成本法的计算公式为：P=TC×(1+ROIC)×U，其中 TC 是总成本，ROIC 是资本成本率，U 是使用溢价。对于零售企业而言，需要系统归集数据采集、清洗、标注、存储和分析全流程的直接支出，将符合资本化条件的投入确认为数据资产的初始成本。
收益法。收益法基于数据资产未来预期收益的现值来评估其价值，适合 "数据可变现" 的业务场景（如数据产品、数据 API 等）。其计算公式为：P=∑(Ft/(1+r)^t)，其中 Ft 是数据资产未来第 t 个收益期的收益额，r 是折现率，n 是剩余收益期。
收益法需要重点解决收益期限确定难题，通常参考数据迭代周期设定 3-5 年，同时引入技术替代风险调整系数（一般取值 0.8-0.95）。对于零售企业的数据产品，如自动售货机数据分析报告等，可以通过预测未来销售收入来确定价值。
市场法。市场法适合 "类比已有交易" 的估值方式，需要寻找可比数据资产（至少 3 个以上），对比差异性并进行系数调整，计算加权平均价值。其计算公式考虑了质量调整系数、供求调整系数、期日调整系数、容量调整系数等多个参数。
市场法的实施包括数据收集、可比交易筛选、价值调整及最终评估四个核心环节，确保流程规范透明。目前零售行业的数据交易市场还不够成熟，市场法的应用相对有限，但随着数据交易所的发展，市场法将发挥越来越重要的作用。
3.3 数据资产的财务处理要求
数据资产的财务处理需要区分无形资产和存货两种类型：
确认为无形资产的数据资产。企业应当按照无形资产准则及应用指南等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。后续计量通常按成本减累计摊销及减值计量，使用寿命有限的数据资产需要进行摊销，使用寿命不确定的不需要摊销但需每年进行减值测试。
在摊销处理上，企业应当根据数据资产的经济利益实现方式，选择直线法、工作量法或其他合理的摊销方法。需要建立数据价值监测指标体系，如使用频次、衍生收入贡献、新鲜度、替代数据出现等，作为摊销政策调整和减值测试的依据。
确认为存货的数据资产。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合存货准则规定的，应当确认为存货。后续计量按成本与可变现净值孰低计量，出售时将其成本结转为当期损益，同时确认相关收入。
列报要求。企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在 "存货" 项目下增设 "其中：数据资源" 项目，反映确认为存货的数据资源的期末账面价值；在 "无形资产" 项目下增设 "其中：数据资源" 项目，反映确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在 "开发支出" 项目下增设 "其中：数据资源" 项目，反映正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
3.4 零售行业数据资产入表的特殊考虑
零售行业在数据资产入表过程中需要特别注意以下事项：
数据合规性要求。零售数据往往包含大量个人信息，必须严格遵守《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法规。《个人信息保护法》第 23 条规定，数据对外提供需取得 "单独同意"，这影响数据资产作为存货对外交易的合法性。《数据安全法》第 21 条要求数据分类分级管理，医疗数据等敏感数据需标注 "敏感" 并单独评估合规成本。
数据质量控制。零售数据的质量直接影响资产价值，需要建立完善的数据质量控制体系。包括数据准确性（避免传感器误差、标注错误）、完整性（确保数据全面无遗漏）、一致性（不同系统间数据保持一致）、时效性（及时更新，反映最新变化）等方面。
技术平台支撑。零售企业需要建立强大的数据技术平台来支撑数据资产入表。例如，特步集团自研的 DataOps 大数据管理平台在开源 DataX 基础上进行封装，只需创建数据同步任务，选择数据来源和目标表，即可自动生成字段映射和规范配置文件，极大提升了数据处理效率。
跨部门协作机制。数据资产入表需要多个部门的协作与支持，包括业务部门提供数据来源和应用场景，技术部门负责数据采集和处理，财务部门进行价值计量和会计处理，法务部门确保合规性。
四、零售行业数据资产入表的风险防控
4.1 合规风险及防控措施
数据资产入表面临的首要风险是合规风险，主要包括以下几个方面：
法规合规风险。企业需要遵守 "五法一条例" 的交叉合规要求，包括《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》《民法典》《反垄断法》和《网络数据安全管理条例》。任何组织和个人处理数据需遵循合法、正当、必要原则，数据来源合规性审查已从 "可选项" 转变为 "必选项"。
跨境数据流动风险。向境外提供数据资产时，需要同时满足《数据安全法》第三十一条关于重要数据出境需审批的要求，以及《个人信息保护法》第三十八条关于个人信息出境需通过 "网信办安全评估 / 专业机构认证 / 标准合同" 三途径之一的规定。
数据分类分级风险。《数据安全法》第二十一条要求数据处理者应当按照规定对其收集、存储的数据进行分类分级管理，加强重要数据保护。企业需要建立完善的数据分类分级体系，对不同级别的数据采取差异化的保护措施。
防控措施：
•建立 "法律 + 财务 + 技术" 协同机制，专业律师全面把关合规性，财务部按规定归集成本，技术部通过隐私计算确保合规
•制定《数据资产管理办法》《数据产权保护管理办法》等制度，明确数据权属、使用边界与安全合规要求
•对数据资产的获取、处理进行全面的合规审查，建立数据资产法律风险预警机制
•涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的数据，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行，不得超出履行法定职责所必需的范围和限度
4.2 数据质量风险及防控措施
数据质量是数据资产价值的基础，质量风险主要表现在：
数据准确性风险。包括传感器误差、标注错误、系统故障导致的数据错误等。部分企业将 "原始数据" 简单包装为资产入表，却未解决数据质量问题，一旦被监管核查或发生数据事故，可能面临资产减值、诉讼赔偿等风险。
数据完整性风险。数据集不全面、存在遗漏，特别是跨系统数据迁移时容易出现不一致，导致分析结果偏差。
数据时效性风险。数据更新不及时，无法反映最新的业务状况。数据的时效性直接影响其经济价值，过时的数据可能导致错误的决策。
防控措施：
•建立数据质量监控机制，实时监控数据质量，及时发现和解决数据质量问题
•制定严格的数据质量控制标准和流程，从数据的源头采集到最终入表的各个环节都进行质量管控
•建立数据质量评价体系，重点关注数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可访问性
•对数据进行定期审计，确保数据质量符合资产确认要求
4.3 技术安全风险及防控措施
技术安全风险威胁数据资产的安全性和完整性：
数据泄露风险。数据在存储、传输、使用过程中可能被非法获取或泄露。随着数据收集与处理规模的日益扩大，隐私泄露的风险显著上升，数据流通的各环节潜藏着未经授权的数据复制、非法共享及交易行为的可能性。
系统安全风险。包括网络攻击、病毒入侵、硬件故障等导致的数据丢失或损坏。数据资产面临泄露、篡改、丢失和非法访问等安全风险。
技术迭代风险。技术更新换代可能导致现有数据资产贬值。例如，随着 AI 技术的发展，传统的数据分析模型可能很快被淘汰。
防控措施：
•建立覆盖物理层、网络层、应用层的立体防护体系，通过加密传输、访问控制等技术手段确保数据全生命周期安全
•对数据存储设备采取冗余备份、物理隔离等措施，防止硬件故障导致数据丢失；部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，抵御外部网络攻击
•对敏感数据进行加密存储与传输，采用 SSL/TLS 加密协议保障数据传输安全；细化数据访问权限管理，根据员工岗位与职责，严格限定数据访问级别，记录数据访问日志
•定期进行安全评估和风险演练，及时发现和修复安全漏洞
4.4 财务审计风险及防控措施
财务审计风险是数据资产入表面临的重要挑战：
资产高估风险。数据资源入表审计实务中主要审计风险是相关资产高估的风险，对应的审计认定包括权利与义务、存在性和计价分摊准确性等。
估值方法风险。数据资产的价值评估存在较大主观性，不同的估值方法可能得出差异较大的结果。特别是收益法，需要对未来收益进行预测，存在较大的不确定性。
减值测试风险。数据资产的减值测试面临特殊挑战，因为数据的可变现净值难以准确估计。数据随着使用者的不同、需求的不同和操作方式的不同，在市场上所表现的价值也有所不同，因此其可变现净值难以准确估计，减值测试很难进行。
防控措施：
•遵循谨慎性原则，确保数据资产满足可控制性、可辨认性和预期经济利益流入等条件
•建立完善的数据资产成本核算体系，确保成本归集的准确性和完整性
•定期进行减值测试，当数据资产的账面价值超过其可收回金额时，及时计提减值准备并在财务报表中披露
•聘请专业的审计机构进行第三方审计，确保数据资产入表的合规性和准确性
4.5 运营管理风险及防控措施
运营管理风险影响数据资产的持续价值创造：
组织协调风险。数据资产入表涉及多个部门，如业务部门、技术部门、财务部门、法务部门等，部门间协调不当可能导致项目失败。
人才短缺风险。数据资产入表需要既懂业务又懂技术和财务的复合型人才，目前这类人才相对稀缺。
流程管理风险。数据资产的全生命周期管理流程不完善，包括数据采集、处理、存储、使用、更新、报废等环节缺乏规范的管理流程。
防控措施：
•建立跨部门的协作机制，明确各部门职责，确保数据资产入表工作的顺利推进
•加强人才培养，建立数据资产专业团队，提升人员的专业能力
•建立数据资产全生命周期管理制度，规范数据资产管理流程
•建立数据资产台账，动态记录其成本变动、摊销、减值、使用状态、权属变更等信息，并与财务系统对接
五、零售行业数据资产入表的案例分析
5.1 上市公司数据资产入表实践
随着《暂行规定》的实施，越来越多的零售企业开始尝试数据资产入表。根据 2024 年年报，多家零售行业上市公司披露了数据资源情况：
孩子王（301078）。作为母婴童商品零售企业，孩子王在 2024 年年报中披露数据资源入表金额共计 995.19 万元，其中 863.10 万元计为无形资产，132.09 万元纳入开发支出。这不是孩子王首次披露数据资源，早在 2024 年半年报时，其入表数据资源金额就已达 258.18 万元，当时全部计入开发支出，约占总资产的 0.03%。
孩子王的成功实践体现在其对数据资产价值的深度挖掘。公司推出智能 DTC（直接触达消费者）模式，通过深入分析用户数据，助力实现品牌精准会员运营。2024 年 12 月，孩子王在投资者互动平台表示，公司搭建了行业首个同城即时零售全链路数字化系统，并自主研发了 KidsGPT 智能顾问，这是母婴童垂直领域首个大模型，已经在公司多个场景投入应用。
五芳斋（603237）。作为传统食品企业，五芳斋在 2024 年年报中首次披露数据资源情况。公司引入了 BI 数据统一决策平台，规范数据标准。其数据资产为 "五芳斋门店经营管理数据分析产品"，确认为自行生产的无形资产 100.04 万元。目前，该产品已上架浙江大数据交易服务平台，产品类型为数据集，定价 20000 元，数据目录主要包括日均客流、谷值收入、订单类型数量占比、支付方式占比等字段。
药易购（300937）。医药零售企业药易购在盈利承压的同时，深入布局数据要素赛道。2024 年入表数据资源 174.04 万元，其中 168.50 万元纳入无形资产，5.54 万元计入开发支出。公司的主要数据资源为业务数据、产业知识数据、研发数据、对外采购及补充相关的差异数据等，如自研的医药数智云平台系列数据产品，以及外购药聚力平台相关数据资源。
药易购的创新之处在于将数据资产与金融服务结合。公司利用外购数据资源，完善销售客户信用体系搭建，报告期内累计授信小微客户 5100 户，用信 2072.48 万元，并基于此与银行、小额贷款公司等金融机构进行对接，着力搭建国内医药行业领先的医药供应链金融体系。此外，由药易购研发的 "医药流通大模型与医药上下游产业链数字化" 项目在 "数据要素 ×" 大赛四川分赛中获得一等奖。
光明乳业（600597）。乳制品销售企业光明乳业在 2024 年年报中首次披露数据资源情况，计入开发支出的数据资源为 23.32 万元，是已披露企业中入表金额最少的。虽然入表金额不大，但光明乳业早就运用数字化技术推动产业转型升级，除了建立数字化管控平台，近年来还联合上海数据交易所陆续发布了多项数字资产。
5.2 标杆企业数据资产化创新实践
除了上市公司，一些标杆企业在数据资产化方面也进行了积极探索：
中国食品有限公司。中国食品在数据资产化进程中实现历史性突破，其基于中粮智尚（中国食品全资子公司）自动售货机业务开发的 "自贩机商品销售表现分析报告数据" 产品，成功完成会计入账，入表金额达 102.3 万元。该产品已经在北京国际大数据交易所完成登记和确权，并获得数据资产登记凭证。
中国食品的实践意义在于实现了 "数据资源 — 数据产品 — 数据资产 — 数据收入" 全链条闭环。该产品整合了十一万台自动售货机消费行为、时序性运营等多维动态数据，经过脱敏处理与算法建模，可为运营管理、商品优化和销售预测提供可靠支撑。目前，该产品已经实现百万级交易规模。中粮智尚总经理表示，预计在 "十五五" 期间，数据产品将产生数千万元级营收，成为中粮智尚的新增长曲线。
家家悦。作为区域零售龙头企业，家家悦在数据资产入表方面也进行了有益尝试。通过多轮访谈、调研，严格按照数据资源识别、数据产品设计、系统性合规评估、资产类别确认、成本归集与分摊、列报与披露等规范流程，成功完成数据产品的 "产权登记 + 入表 + 本地上架"。
家家悦的创新在于将数据资产与供应链金融结合。公司以持有的 "武汉家家养的牛全渠道智能零售生态数据应用" 数据产权作为质押物，成功获得武汉农商行江夏支行在前期融资基础上的新增额度支持，实现整体授信 300 万元，成为全省首个民营企业实现数据资产入表和质押融资的实践案例。
5.3 国际零售巨头的数据资产实践
国际零售巨头在数据资产化方面起步较早，积累了丰富的经验：
亚马逊（Amazon）。亚马逊是全球零售行业数据资产化的标杆企业。其数据资产主要包括：客户行为数据（浏览、购买、评价等）、商品数据（商品信息、价格、库存等）、供应链数据（采购、物流、仓储等）、营销数据（广告投放、促销效果等）。
亚马逊的 AWS（Amazon Web Services）不仅是云计算服务，也是数据资产变现的平台。通过分析海量的交易数据，亚马逊开发了强大的推荐算法，其推荐系统对销售额的贡献超过 35%。同时，亚马逊还通过数据服务业务，向第三方卖家提供数据洞察服务，成为重要的收入来源。
沃尔玛（Walmart）。沃尔玛建立了 "数据资产目录" 实现数据标准化管理。通过整合全球门店的销售数据、库存数据、供应链数据等，沃尔玛构建了庞大的数据资产体系。特别是在疫情期间，沃尔玛利用数据分析预测消费趋势，优化商品结构，取得了显著成效。
沃尔玛还通过与科技公司合作，将数据资产转化为商业价值。例如，与微软合作开发的智能零售平台，利用 AI 技术分析销售数据，优化库存管理，预计可节省数十亿美元的成本。
5.4 案例启示与最佳实践总结
通过对上述案例的分析，我们可以总结出以下最佳实践：
战略重视是前提。成功的数据资产入表需要企业高层的战略重视。中国食品在中粮集团智转数改的工作要求下，前瞻性地布局数据资产化试点工作，率先提出 "数据不仅要入表，更要变现；不仅要确权，更要流通" 的核心理念。
跨部门协同是关键。数据资产入表不是某个部门的工作，需要多部门协同作战。中国食品的成功实践体现了这一点：数字化运营部和法律合规部分别制定发布《数据资产管理办法》《数据产权保护管理办法》，财务部严格依据《暂行规定》完成数据资产的确认、计量与入表，数字化运营部与业务团队紧密配合，快速完成数据治理、产品设计、产品开发与价值评估。
技术平台是支撑。强大的技术平台是数据资产入表的基础。特步集团的实践表明，通过自研的数据管理平台，可以大幅提升数据处理效率，降低数据资产化的技术门槛。
价值变现是目标。数据资产入表的最终目的是实现价值变现。无论是孩子王的精准营销，还是药易购的供应链金融，抑或是中国食品的直接交易，都体现了数据资产的商业价值。
合规管理是保障。在所有案例中，合规管理都是不可或缺的环节。企业必须建立完善的合规管理体系，确保数据资产化过程符合相关法律法规要求。
六、零售行业数据资产入表的未来展望
6.1 政策发展趋势
数据资产入表政策正在快速完善和发展：
法规体系日趋完善。全国人大已将数据资产产权、交易、保护等纳入立法计划，未来可能明确数据资产入表的强制披露标准，如涉及个人信息的数据需标注 "隐私计算处理"；明确新型数据资产形态（如 AI 生成数据、衍生数据）的法律属性。
试点范围不断扩大。财政部《数据资产全过程管理试点方案》从 2025 年初至 2026 年底组织开展试点，试点内容包括编制数据资产台账、开展数据资产登记、完善授权运营机制、健全收益分配机制、规范推进交易流通等五个方面。国资委要求央企 2025 年底前完成数据资产入表试点全覆盖，地方国企可延至 2026 年 6 月 30 日。
标准体系逐步建立。2025 年，国际标准化组织（ISO）发布的 ISO55013 数据资产管理体系认证成为全球首个覆盖数据全生命周期的国际标准，明确了数据定义、采集、存储、分析、使用、保护的通用框架。国家标准委也发布了《数据安全技术 个人信息跨境处理活动安全认证要求》（GB/T 46068-2025），将于 2026 年 3 月 1 日实施。
6.2 市场发展前景
数据要素市场正迎来爆发式增长：
市场规模快速扩张。根据多家机构预测，2025 年中国数据要素市场规模预计将突破 1.2 万亿元，年复合增长率保持在 25%-30% 以上。其中，数据交易、数据服务及数据应用三大核心板块分别占比 42%、33% 和 25%。到 2030 年，市场规模有望达到 3-3.5 万亿元，占数字经济比重将提升至 12% 以上。
零售数据市场潜力巨大。据权威机构预测，全球零售数据市场规模将从 2025 年的约 480 亿美元增长至 2030 年的近 1200 亿美元，年均复合增长率超过 20%。其中，中国零售数据资产交易规模有望突破 2000 亿元人民币，成为全球增长最快的区域市场之一。
数据资产证券化兴起。数据资产证券化正在成为新的发展趋势。2025 年，全国首批数据资产证券化产品在深交所上市，包括 "天风中投保应收账款 2 期中小微企业融资支持资产支持专项计划 (数据资产赋能)"，产品发行规模为 5.1 亿元。数据资产证券化包括数据资产 ABS（以数据资产本身产生的现金流为基础）和数据资产赋能 ABS（将数据作为增信或赋能手段）两种模式。
6.3 技术创新驱动
新技术的发展为数据资产入表带来新的机遇：
人工智能技术。AI 技术在数据资产评估和入表过程中发挥越来越重要的作用。利用 AI 进行数据清洗、隐私计算、智能合约优化等，可以提升数据处理效率和安全性。特别是大模型技术的应用，使得零售企业能够从海量数据中提取更有价值的洞察。
区块链技术。区块链为数据交易提供 "不可篡改" 的信任机制，保障数据交易存证、溯源与不可篡改。通过区块链技术，可以建立数据资产的可信交易环境，降低交易成本，提高交易效率。
隐私计算技术。隐私计算实现 "数据可用不可见"，解决了数据流通中的隐私保护问题。主要技术包括联邦学习、安全多方计算、同态加密、差分隐私等。在零售行业，隐私计算可以实现跨企业的数据协作，如联合营销、联合分析等。
自动化工具。利用自动化工具提高数据收集、清洗、加载和更新的效率，减少人工操作带来的错误和工作量，实现数据管理的智能化。例如，通过 ETL（抽取、转换、加载）工具，可以实现数据的自动处理和加载。
6.4 零售行业的发展机遇
零售行业在数据资产化方面面临巨大机遇：
从描述性分析向预测性分析跃迁。未来五年，零售行业的数据应用将从 "描述性分析" 向 "预测性与规范性分析" 跃迁，依托人工智能、机器学习与大模型技术，企业可提前预判消费趋势、优化供应链响应速度、动态调整促销策略，并在个性化推荐、门店选址、商品组合优化等关键环节实现精准决策。
数据资产成为核心竞争力。到 2030 年，零售行业的数据资产管理体系将更加成熟，预计超过 60% 的头部零售商将部署端到端的隐私计算平台，并将数据伦理纳入企业 ESG 战略核心。数据资产将成为零售企业的核心竞争力。
商业模式创新。数据资产化将推动零售企业商业模式创新。企业将从传统的商品销售商转变为数据服务商，通过数据产品和数据服务创造新的收入来源。例如，中国食品预计数据产品将在 "十五五" 期间产生数千万元级营收。
供应链协同升级。数据资产化将促进零售供应链的协同升级。通过共享数据资产，供应商、零售商、物流商可以实现更高效的协同，提升整个供应链的效率和竞争力。
6.5 面临的挑战与应对策略
尽管前景广阔，零售行业数据资产入表仍面临诸多挑战：
标准规范有待完善。目前零售行业缺乏统一的数据标准体系，包括数据格式、接口规范、质量要求等方面的标准缺失，导致数据互通成本居高不下。企业需要积极参与行业标准制定，推动数据标准的统一。
人才短缺问题突出。数据资产入表需要既懂业务又懂技术和财务的复合型人才，目前这类人才相对稀缺。企业需要加强人才培养，建立专业的人才队伍。
投资回报存在不确定性。数据资产的投资回报周期长，效果难以准确评估。企业需要建立科学的评估体系，合理预期投资回报。
合规要求日益严格。随着《个人信息保护法》等法规的实施，数据安全与隐私保护成为制约零售数据流通的关键瓶颈。企业需要建立完善的合规管理体系，确保数据资产化过程的合法性。
应对策略：
•加强顶层设计，将数据资产战略纳入企业整体战略规划
•建立数据资产治理体系，规范数据资产管理流程
•加强技术投入，建立先进的数据技术平台
•培养和引进专业人才，建立数据资产专业团队
•积极参与行业合作，推动数据资产标准制定
•注重风险管理，建立完善的风险防控体系
结语：把握数据资产化机遇，推动零售行业高质量发展
数据资产入表是零售行业数字化转型的重要里程碑。通过对零售行业数据资产入表的深入研究，我们可以得出以下核心结论：
第一，数据资产入表的政策框架已经基本建立。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，为零售企业数据资产入表提供了明确的操作指引。企业需要准确把握数据资产确认的四大核心条件，即合法拥有或控制、可辨认性、预期带来经济利益、成本或价值能可靠计量。
第二，零售行业拥有丰富的可入表数据资产。从客户数据、销售数据到商品数据、营销数据，零售企业的数据资产类型多样、价值巨大。据测算，2024 年中国零售行业数据资产总规模已突破 12.8EB，预计到 2030 年估值规模将突破 9500 亿元。
第三，数据资产入表需要规范的操作流程。企业需要遵循 "识别界定 — 盘点治理 — 合规确权 — 收益论证 — 成本计量 — 列报披露" 六大步骤，建立完善的数据资产管理体系。在价值计量方面，可以采用成本法、收益法或市场法，根据数据资产的特点选择合适的方法。
第四，风险防控是数据资产入表成功的保障。企业需要高度重视合规风险、数据质量风险、技术安全风险、财务审计风险和运营管理风险，建立全方位的风险防控体系。特别是在数据安全和隐私保护日益重要的背景下，合规管理显得尤为关键。
第五，标杆企业的实践提供了宝贵经验。从孩子王、五芳斋到中国食品、家家悦，这些企业的成功实践表明，数据资产入表不仅能够优化财务报表，更重要的是能够创造新的商业价值，推动企业转型升级。
展望未来，2025-2030 年将是零售数据资产从 "资源化" 迈向 "资产化" 乃至 "资本化" 的关键窗口期。那些能够系统性构建数据能力、创新变现机制并兼顾合规与伦理的企业，将在新一轮零售变革中占据先机，实现从传统零售商向数据服务商的战略跃迁。
对于零售企业而言，建议从以下几个方面着手推进数据资产入表工作：
立即行动，抢占先机。企业应当立即启动数据资源盘点与权属梳理，评估潜在可入表资源；建立数据、财务、法务、业务的跨部门工作组；规划成本追踪与管理系统改造；研究行业实践与准则细则。
循序渐进，稳步推进。数据资产入表是一项系统工程，不可能一蹴而就。企业应当制定长期规划，分阶段推进，先从简单易操作的数据资产开始，逐步扩展到复杂的数据资产。
价值导向，注重实效。数据资产入表的最终目的是创造价值。企业应当聚焦能够带来实际效益的数据资产，如能够提升销售、降低成本、优化决策的数据资产，避免为了入表而入表。
开放合作，共赢发展。数据资产的价值在共享和流通中才能充分体现。企业应当积极参与行业合作，推动数据资产的流通和交易，在保护核心数据的前提下，实现数据价值的最大化。
数据资产入表不仅是会计核算的创新，更是零售行业商业模式的变革。在数字经济时代，数据资产将成为零售企业最重要的战略资源。只有积极拥抱变革，主动把握机遇，零售企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现高质量发展。
冀湖数字产业有限公司
河北冀湖数字产业有限公司是一家致力于推动数字经济高质量发展的科技型企业。公司主要业务包括企业数字化转型咨询、数据治理、数据标注、数据资产入表、数据资产管理运营、数字化人才培养等服务；利用人工智能、大模型、物联网(IoT)、大数据、区块链等前沿技术，为中小企业数字化转型和国央企、上市公司、龙头企业等提供数据资产运营管理解决方案，旨在通过数字赋能，促进产业升级和效率提升。 |
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