数据资产对企业风险的影响及管理改进措施研究

摘要：数据资产化在为企业创造价值的同时，也催生了新型风险形态。本文从数据资产的双重风险效应出发，系统分析了数据资产对企业风险的影响机理。数据资产既能缓释企业风险，也由于其价值波动性，放大企业的财务风险。针对数据资产特点，本文从全生命周期风险管理、内部控制体系完善、合规治理机制构建三个层面提出了管理改进措施，为企业构建数据资产风险管理体系提供参考，希望能够全面提升企业数据资产风险管理水平。

　　关键词：数据资产；企业风险；风险管理；合规治理；数据资产入表

　　一、数据资产对企业风险的影响

　　（一）数据资产的风险缓释效应

　　数据资产化对企业风险的积极影响主要体现在降低融资约束和减少交易成本两个层面。从融资约束看，数据资产纳入企业财务报表，有效拓展了企业的融资渠道。数据资产作为新兴资产，以其为抵押品，能够为企业增加新的资金来源，丰富企业的融资抵押品种类，为企业融资提供新的路径。从交易成本角度看，数据资产相比传统融资抵押产品，通过信息披露，将数据资产的具体信息纳入融资报告中，可以直观反映数据资产的质量，反映企业数据资产在市场中的整体价值，降低融资溢价的产生，减少金融机构的融资风险。实践中，采用数据资产融资时，金融机构可以根据企业用户画像替代传统抵押物评估，对企业的融资风险进行动态监测，降低债务违约发生概率。

　　（二）数据资产的风险加剧效应

　　数据资产对企业的风险还体现在风险的加剧效应上。首先，相比其他固定资产与无形资产，数据资产流动性差，在价值评估中高度依赖未来的应用与市场需求，这就导致数据资产的价值波动较大。企业将数据资产作为融资抵押物时，容易出现抵押物价值波动，影响企业的偿债能力。不同评估主体对企业的数据资产评估差异较大，评估标准不统一，增加投资者对企业实际财务状况的认知难度。其次，数据资产的合规风险不容忽视。数据资产受到《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的严格监管。数据资产的形成、处理、保护都要合规，如果数据存在安全风险，不仅存在财务风险，同时还会涉及法律责任。最后，数据资产化还催生了新的财务报告风险。数据资产的确认与计量高度依赖于会计判断，科目分类偏差、资本化时点前移或滞后、成本归集口径模糊等问题，均可能导致财务报表信息失真。

　　二、数据资产风险管理的改进措施

　　（一）构建全生命周期数据资产风险管理体系

　　数据资产的管理应当涉及数据产生、采集、存储、使用、维护等多个环节，这样才能确保数据资产安全保值。在数据生产阶段，要按照《中华人民共和国数据安全法》确保数据生产合规，重点识别数据价值与企业营业具有高度相关性的情况。在存储阶段，要关注数据存储安全与成本，特别是对于一些敏感数据，避免出现数据泄露影响企业运营的情况。对于数据资产风险管理，企业应参照数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）对数据管理能力进行系统评估，在风险识别基础上建立动态风险监测指标体系，形成覆盖事前预防、事中监控、事后处置的全流程管理闭环。

　　（二）完善数据资产内部控制与审计机制

　　企业应将数据资产纳入内部控制体系，从确认审核、成本归集、后续计量及信息披露四个环节建立规范化的管理流程。在确认审核环节，企业要对数据的收集来源进行监管，确保数据来源于企业内部、权属清晰，这样才能纳入企业资产明细中。在成本归集环节，要按照数据实际生产支出作为资产核定依据，避免盲目虚增数据价值，导致后期数据价值缩水。在后续计量环节，要按照市场评估，对企业的数据进行减值测试，确保企业的数据价值保持在稳定范围，能够真实反映企业数据的应用效果。在信息披露环节，将数据的种类、核算方式、价值、使用范围等进行说明，增加数据资产的透明度，方便企业财务核算与融资。同时，应加强内部审计对数据资产管理的监督职能，引入第三方审计与验证机制，提升审计人员的数字素养和专业能力。

　　（三）健全数据资产合规治理机制

　　数据资产对企业风险的影响主要体现在数据是否合规，企业应健全数据资产合规治理机制，通过自查的方式，确保数据合规。在自查机制中，主要通过检查数据的来源、处理过程、数据安全三方面实现。在数据采集中，要取得相关方面的授权，明确数据使用范围。在数据使用上，要对数据的使用范围与对象进行分级管理，对敏感数据要进行差异化管控。明确数据各方的权利与责任，节点数据安全边界。对于已完成产权登记的数据资产，应将其作为入表和审计的重要依据，充分利用产权登记制度缓解确权难、举证难、合规认定难等痛点。

　　三、总结

　　数据资产对于企业的风险有利有弊，要认识到数据资产对企业风险的多重影响。当前，企业对数据资产的风险管理存在制度供给不足、技术手段有限、专业人才匮乏等多重约束。未来，随着数据产权登记制度的全面落地、数据资产估值标准的逐步统一以及数据信托、数据保险等市场化工具的不断成熟，企业数据资产风险管理的能力和水平有望实现系统性提升，从而在数据要素价值释放与风险有效管控之间达成动态平衡。

文章来源：《城市金融报》https://www.zzqklm.com/w/sci/26915.html