数据资产评估：驱动数据要素流通，六大场景落地与专业平台赋能

场景一：企业数据资产入表与财务价值显性化

数据资产入表是近年来企业数字化转型的“必答题”。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年起，数据资产需纳入企业资产负债表，通过无形资产或存货科目体现其价值。然而，入表的前提是数据资产需经过科学评估，包括权属界定、成本核算、收益预测等环节。

例如，山东某城投企业通过评估其交通出行数据的市场价值，成功将数据资产入表并质押融资1.2亿元，显著优化了财务报表结构。这一场景下，评估不仅需结合成本法（如数据采集、治理成本）和收益法（如未来应用场景的现金流预测），还需符合会计准则的合规性要求。

场景二：数据交易市场定价与流通效率提升

在数据要素市场中，资产评估是交易定价的核心依据。当前，我国数据交易市场规模预计从2023年的1536.9亿元增长至2030年的7159亿元，但信息不对称和标准缺失仍是主要痛点。通过第三方机构的专业评估，数据资产的流通性和市场认可度可显著提升。

例如，上海数据交易所推出的“数易贷”产品，要求企业提供数据资产评估报告作为质押融资依据，通过标准化评估模型降低交易风险。未来，随着《数据资产评估研究报告》（广州数据交易所联合发布）的推广，市场法（参照同类交易案例）、成本法、收益法和衍生评估方法将更广泛应用，推动数据资产定价透明化。

场景三：公共数据授权运营与社会价值挖掘

公共数据（如交通、医疗、能源数据）的授权运营是“数据财政”的重要方向。然而，公共数据因权属复杂、公益属性强，其价值评估需兼顾社会效益与经济效益。

广东省通过“数据资产凭证”机制，将电网用电数据与银行信贷结合，为中小企业提供精准信用评估，这一模式依赖对数据质量、应用场景潜力及合规性的综合评估。未来，政府指导定价与市场化定价的结合将成为趋势，例如杭州在公共数据授权运营中试行“有条件有偿使用”，要求评估机构明确数据的成本补偿与公益优先原则。

场景四：金融机构创新风控与融资支持

数据资产正成为企业融资的新增信工具。2024年，全国数据资产质押融资案例达72个，涉及金额9.6亿元，涵盖数据信托、证券化等模式。当企业寻求外部融资，无论是银行贷款还是吸引投资机构注资，数据资产的价值评估极为关键。对于银行而言，在审核企业贷款申请时，除了考量传统的固定资产、经营状况等因素，也会关注企业的数据资产。如果一家企业拥有海量且高质量的客户数据、精准的市场分析数据，这些数据资产意味着企业在市场中拥有更强的竞争力和发展潜力，银行更有可能批准贷款并给予更优惠的利率。同样，投资机构在评估投资项目时，数据资产丰富且价值高的企业往往更受青睐，因为这代表着更大的投资回报可能性。

例如，数据资产证券化，杭州高新金投集团发行1.02亿元数据知识产权ABN，评估价值达1.43亿元。

场景五：企业数字化转型与数据治理优化

数据资产评估不仅是价值衡量的工具，更是企业数据治理的“体检报告”。数据资产评估助力企业了解自身的数据优势与短板。通过评估，企业能明确哪些数据资产对业务创新和流程优化最有价值，从而合理分配资源，优化数据资产管理体系，并推动业务与数据的深度融合。

例如，深圳数据交易所的“一站式入表平台”可帮助企业完成数据资产盘点、质量评估及入表全流程，其底层逻辑正是基于评估结果驱动的治理优化。此外，AI技术在自动化数据清洗、标注等环节的应用，进一步提升了评估效率与治理水平。

场景六：合规管理与风险防控

随着《数据安全法》《个人信息保护法》的落地，数据资产的安全与合规性成为评估的重要维度。企业需评估数据资产的全生命周期风险，包括采集合法性、存储安全性、流转合规性等。

广东财经大学联合发布的《数据资产评估研究报告》指出，数据安全评估需结合技术（如加密、容灾）与管理（如权限控制、审计机制），并纳入资产价值折现模型。例如，某金融企业在数据资产入表前，通过第三方机构的安全评估，避免了因隐私泄露导致的潜在法律风险。

• 显性化财务价值：推动数据资产入表，优化企业资产负债表，赋能融资质押与证券化。

• 促进数据流通：提供市场化定价依据，降低交易摩擦，加速数据要素市场化配置。

• 赋能公共治理：挖掘公共数据社会价值，平衡公益与商业应用，助力

“数据财政”落地。

• 驱动金融创新：支撑数据质押、证券化等融资模式，破解中小企业轻资产融资难题。

• 优化数据治理：通过评估倒逼数据质量提升，构建全生命周期管理体系，释放业务价值。

• 防控合规风险：量化数据安全与隐私风险，规避法律纠纷，保障资产价值可持续性。

数据资产评估绝非一项简单的任务，整个过程极为复杂，涉及到多方面的因素和大量的专业知识。若仅仅依靠人力来进行数据资产评估，往往会陷入诸多困境。一方面，这是一项极其耗费时间和精力的工作，这无疑会极大地延长评估周期，使得企业无法及时获取评估结果以指导决策。另一方面，人力评估的准确性也难以得到有效保障。

因此，专业的数据资产评估工具不可或缺。小兵为您推荐一款数据资产评估平台，其利用先进模型算法和强大数据分析能力，依托预设标准模型和灵活的模型参数设置来处理大规模数据，配合数据质量评估结果，能高效准确评估，减少人为错误，有力支撑企业数据资产管理与决策。

3.1 平台功能

数据资产目录导入：支持多源数据资产的适配与集成，可以将各类数据资产导入数据资产目录并进行分层分类的资产管理。

评估对象管理：支持将多个数据资产组合，形成数据资产评估对象，即各类评估方法的评估主体。包括评估对象的创建、编辑、查询、删除等管理功能。

评估任务管理：支持灵活的选择评估模型和参数指标，创建评估任务，可以通过质量评估系统的评估结果，辅助数据资产评估，获得更加准确的评估结果。

评估模型管理：平台提供成本法、收益法、市场法等标准算法模型，通过可视化拖拽指标和算子的方式，进行评估模型设计。通过任务调度中心对模型任务进行调度管理。

评估模型发布：支持将模型的部分节点发布为微应用，对微应用进行上架操作后，该应用进入应用超市，可供其他用户直接使用。

评估报告生成：评估流程结束后，系统会自动生成专业且规范的数据资产评估报告，支持报告的查询、预览及下载功能。

数据资产质量评估：基于数据质量规则，对数据进行完整性、有效性、准确性、一致性等质量评估，支持日志监控和评估结果生成，评估结果可供数据资产价值评估使用。

3.2 功能展示

平台首页

模型设计

应用超市

评估报告

评估模型管理

数据质量评估

3.3 产品价值

• 数据资产导入与集成能力：适配多源数据资产以及相关元数据的集成与导入，形成分层分类的数据资产管理目录。

• 数据质量评估管理能力：建立数据质量评估规则，按照评估规则进行数据质量的评估，并生成评估结果。

• 数据资产价值评估能力：提供专业的数据资产评估模型，能够准确且高效的对数据资产进行价值评估。

• 可视化评估报告输出能力：以可视化报告的方式，客观真实的输出数据资产的价值评估结果。