山西静态交通建设运营有限公司财务总监姜秀峰分享了公司在数据资产入表方面的实践经验与成果

编者按：11月5日，在赛文交通网举办的“2024年停车数据资产入表实战案例线上研讨会”中，山西静态交通建设运营有限公司财务总监姜秀峰分享了公司在数据资产入表方面的实践经验与成果。

报告从数据资产入表的背景、流程、案例分享、成效展示及挑战应对等方面进行探讨。详细介绍了公司如何通过数据资源的整合与合规性管理，实现数据的资产化，并在运营效率提升、合规体系建设及数据技术优化方面取得显著成效。

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入表的背景

近年来，随着国家在数据资产管理方面逐步出台了相关政策，并积极推动这一领域的发展。山西静态交通公司也响应号召，将其列入公司的战略重点，逐渐意识到数据资产管理在现代企业发展中的重要性。

对于企业而言，数据资产不仅是提升效益的关键工具，更是未来业务增长的引擎。通过将数据资产纳入财务表单，企业可以在多个方面受益。

首先，数据资产的科学化管理可以有效映射其内在价值，并推动企业向数字化转型。其次，将数据资源纳入企业财务表单有助于优化财务表现，增强企业的财务透明度。同时，数据资产的确权登记不仅能够规避权属风险，还能够为企业提供数据金融创新的机会，拓宽融资渠道。通过强化数据的合规管理，企业能够进一步确保信息安全，保障数据的使用不会带来潜在的合规风险。

数据资产入表的推动不仅是国家政策的要求，也符合企业自身发展的需求。

静态交通数据的特点

1. 静态性：部分数据具备长期稳定性，主要反映停车场、场站设施、道路状况等不随时间变化的静态信息；

2. 高维度性：数据涵盖空间、时间、类型等多个维度，全面描述交通环境及使用情况；

3. 动态性：如出入场情况、停车余位、账单计费等数据则具有实时更新的特性，反映交通数据的动态变化。

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入表的主要流程

数据资产入表的流程主要包括三个关键阶段：资源化、资产化和资本化。

首先，数据需要进行资源化处理。这个过程从采集原始数据开始。接下来，需根据业务需求明确数据的范围，从原始数据中筛选出有价值的部分，确定数据的类型、来源以及时间跨度等规范。随后，数据进入清洗与标准化阶段，对收集到的数据进行去重、纠错和补全，确保其符合统一的处理标准，以提高数据质量和准确性。

第二步，数据资产化。要进行数据的合规性评估与确权登记。评估数据的来源与权属，确保数据符合相关法律法规，为其转化为资产提供合规保障。企业需要准备相关资料，选择合适的登记机构进行数据资产确权，明确数据的权属，评估数据的成本，并最终将其纳入财务报表。还需要对数据产生的生命周期内的相关费用进行评估并完成成本分摊，依据企业的会计规定进行处理，确保顺利完成入表。

数据的资本化是完成数据资产入表的最后一步。这一阶段包括数据资产的评估和融资。资产评估机构对数据的经济价值进行评估，确保准确反映其市场价值，为后续的数据资产利用提供依据。同时，企业可以通过质押、股权融资和证券化等方式，借助金融机构或投资者获得资金支持，从而充分挖掘和利用数据资产的潜力。

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入表案例介绍

山西静态交通建设运营公司，作为山西建设投资集团牵头组建的全省首家新型专业化静态交通国有控股企业，专注于静态交通领域。

在公司良好的数据基础上，经过市场调研，决定启动停车场运营智能化分析数据的资产化入表项目。该项目的实施分为几个关键阶段。

首先，前期对现有的数据资源进行了尽职调查和盘点。完成盘点后，团队同步进行数据合规性审核和质量评估，并根据评估结果进行数据的入表操作，最后完成了资产评估与数据知识产权登记。

在数据资产入表的合规评估方面，由律师事务所、数据交易所、会计事务所三方进行，最终完成入表。

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入表成效分享

山西静态交通公司通过数据资产的入表与管理，实现了多方面的成效，尤其在运营管理、合规体系建设以及数据技术优化方面，取得了显著的成果。

在运营管理方面，通过对停车场运营数据的深入分析，公司能够有效评估各类运营活动的效果。

例如，通过分析停车场运营数据，评估了线上商城自助洗车促销、渠道客户联动等措施对收入的影响，判断其对停车场运营的推动作用。

其次，针对停车场的经营效率，公司通过分析每个停车场的平均停车时长和车位周转率等数据，评估了各停车场的经营效率。基于这些数据，管理团队能够识别运营中的优势与不足，进一步优化经营策略。

在合规体系的搭建方面，公司着力建立了数据安全管理制度。从数据全生命周期出发，设立了专门的管理机构和负责人，确保数据在各个阶段都能得到有效管理。

此外，公司制定了数据分类分级保护制度，并确立了分级保护机制，定期开展数据安全风险评估和个人信息影响评估，确保企业在数据管理中始终遵循合规要求，并根据评估结果及时调整管理策略。为了提升全员的数据安全意识，公司还定期组织开展数据安全培训，强化员工的防范意识，降低潜在的安全风险。

在数据技术优化方面，山西静态交通公司进行了多项技术提升。

首先，通过优化索引机制，提高了数据处理的效率，提升了用户的应用体验。其次，结合事前校验和事后集合等方法，公司加强了数据格式的管理，确保数据质量。与此同时，公司根据数据实际业务含义对数据类型进行优化，确保数据格式的适用性，提升了数据的准确性与应用价值。

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问题与挑战

在目前，“数据资产入表”仍面临了一些技术和法律合规方面的挑战。

首先，在技术方面，数据整合是一个显著的难题。由于公司涉及多个复杂的业务场景，需要整合来自不同来源和格式的数据，技术上的复杂性较高。为了解决这一问题，公司依赖专业的技术团队，以确保数据整合的效率与质量。数据的规范性、准确性、完整性、一致性、时效性和可访问性是评估数据质量的重要指标。在技术层面保证数据的高质量是推动数据价值化的关键，因此，确保数据的高标准处理成为一项重要任务。

另一个技术难题是个人信息的处理。停车数据往往涉及个人信息和敏感数据，为了符合合规要求，公司需要采取技术手段对个人数据进行脱敏处理，避免可能的法律风险。

最后，数据隐私保护也不容忽视。在数据资产入表过程中，需要遵守隐私保护相关的法律法规，确保个人信息的安全，防止任何泄露或滥用。同时，在进行跨境数据传输时要特别注意。不同国家对数据跨境传输有严格的规定，公司在进行数据资产运营时，必须考虑到这些合规性要求，以确保合规性不受影响。