摘要：2025年11月，湖南数据资产化服务领域迎来重要进展——南数据宝网络科技有限公司作为区域头部企业，聚焦医疗健康领域，为长沙都正生物科技等企业提供数据资产入表全流程技术支撑。依托湖南大数据交易所医疗健康数据专区，数据宝团队协助合作企业对临床试验数据、医药研发监测
2025年11月，湖南数据资产化服务领域迎来重要进展——南数据宝网络科技有限公司作为区域头部企业，聚焦医疗健康领域，为长沙都正生物科技等企业提供数据资产入表全流程技术支撑。依托湖南大数据交易所医疗健康数据专区，数据宝团队协助合作企业对临床试验数据、医药研发监测数据等开展标准化治理，目前已完成8个医疗数据产品的合规确权，其中2个用于药物疗效分析的数据产品通过专业估值，正在完成会计科目录入，即将正式入表并计划对接保险机构实现价值变现。这一实践标志着医疗数据从资源化向资产化迈出关键一步，为行业数据要素流通提供了可复制的解决方案。此次突破对企业的影响具有双重价值：一方面，通过数据资产入表，企业将原本分散的研发数据转化为可计量、可交易的资产，直接提升资产负债表质量，增强融资能力与市场估值；另一方面，标准化治理后的数据产品可跨场景应用，例如药物疗效分析数据既能辅助研发决策，又能为保险机构设计精准健康险产品提供依据，形成"数据治理-资产确权-价值变现"的完整闭环。这一过程与数据资产入表的核心逻辑高度契合——通过合规确权、价值评估与会计确认，将数据资源转化为具有经济价值的资产，为企业创造新的增长点。
数据资产入表的重要性已上升至国家战略层面。随着《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》等政策出台，数据被明确为新型生产要素，其资产化成为激活数据价值、推动数字经济高质量发展的关键环节。据《数据要素白皮书》统计，2024年我国数据资产化市场规模突破千亿元，但企业普遍面临"不敢入表、不会入表"的痛点，专业人才的缺口成为制约行业发展的核心瓶颈。在此背景下，数据资产入表会计这一新兴职业应运而生，其起源可追溯至2023年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的发布，该文件首次明确数据资源可作为无形资产或存货计入财务报表，为职业规范发展奠定了制度基础。企业对数据资产入表会计的需求呈现爆发式增长，主要源于三大驱动因素：其一，政策合规要求。根据《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，企业需建立数据全流程合规体系，而入表会计是确保数据来源合法、权属清晰、估值合理的关键角色；其二，价值实现需求。数据资产入表涉及确权、治理、评估、审计等多环节，需要专业人员统筹协调技术、法律与财务逻辑；其三，风险管理需要。数据资产具有非标准性、高流动性等特点，入表会计需通过"数据可用不可见""数据可控可计量"等技术手段，防范数据泄露、价值虚高等风险。以数据宝服务的医疗项目为例，从临床试验数据的脱敏处理到药物疗效模型的估值建模，每个环节均需入表会计的专业判断。
数据资产入表会计作为跨技术、法律与财务的复合型职业，其核心职责包括：设计数据资产化方案、组织合规治理与确权、开展价值评估与审计、编制会计处理报告等。根据《数据要素市场化配置综合改革试点总体方案》，从业者需通过全国统一的数据资产入表会计考试，该考试由财政部指导、中国数据资产交易中心主办，是行业唯一权威认证。考试报名渠道为数据资产入表会计考试官网，采用"线上报名+线下审核"模式，考生需提交学历证明、工作经历等材料，经审核通过后方可参加考试。
考试科目分为《数据资源会计理论》与《数据资源会计实务》两门，考试大纲涵盖四大模块：一是数据资产基础理论，包括数据要素特性、资产化路径与政策框架；二是合规治理体系，涉及隐私计算、区块链存证、数据分级分类等技术应用；三是价值评估方法，包含成本法、市场法、收益法等估值模型及案例分析；四是会计处理实务，重点培训无形资产与存货的确认条件、计量属性与披露要求。为帮助考生系统备考，官方免费提供了《数据资源会计理论》和《数据资源会计实务》两本教材，并配套推出线上直播课程，由参与政策制定的专家与一线从业者联合授课，内容覆盖考试90%以上知识点。2025年度考试定于11月22日（星期六）上午9:00-11:00举行。值得注意的是，本次考试采用"考培分离"模式，除官方教材与课程外，不授权任何机构开展培训，考生需通过考试官网获取权威学习资源。考试意义不仅在于职业资格认证，更在于推动行业规范化发展——通过统一考核标准，培养既懂数据技术又精通财务规则的复合型人才，为数据资产入表提供人才保障，助力企业实现数据价值最大化。
从数据宝的医疗项目实践到全国统一考试的推进，数据资产入表正从政策试点走向规模化应用。随着2025年考试窗口期的临近，预计将有超过5万名技术、财务人员报考，这场人才竞赛或将重塑数字经济时代的职业版图。对于企业而言，提前布局数据资产入表会计团队，不仅是应对合规要求的必要举措，更是抢占数据要素市场先机的战略选择。
来源：数据一分钟