TCI 643—2024《数据资产 数据资产入表指南》.pdf

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法和流程，帮助企业合理确定数据资产的价值。

标准的意义：该标准的发布旨在帮助企业更好地管理和利用数据资产，推动数据资源的资产化和资本化，提升企业财务报表的质量和透明度，同时为数字经济的发展提供支持。

适用范围：适用于计划将数据资源转化为具有可计量性、可交易性和可融资性的数据资产的企业。

数据资产确认：明确了数据资产的确认条件，即数据资源需符合企业会计准则中资产确认条件。

会计处理方法：规范了数据资产的会计处理流程，包括初始计量、后续计量、成本归集与分摊、列报与披露等内容。

数据治理与合规：强调数据治理的重要性，确保数据的合法性、真实性和安全性。

数据资产评估：提供了数据资产评估的方法