供应链金融4.0时代：如何实现数据资产入表与供应链金融的有效结合？
供应链金融4.0时代：如何实现数据资产入表与供应链金融的有效结合？
身处大数据时代，要想充分挖掘数据的价值，我们不仅要关注数据的“量”，更要追求数据的“质”，其中就包括重视数据资产入表的深度与质量。在供应链金融4.0时代，数据资产入表已成为推动供应链金融创新与发展的关键因素。它对于提高供应链金融的透明度、效率、风险管理能力、创新能力以及完善监管体系具有重要意义。
相关政策相继出台，供应链金融向智能化跃迁
随着算力提升与人工智能技术的广泛应用，我国数据量正以每年超过20%的速度增长，非结构数据占比也在不断攀升。去年8月，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《规定》），明确了数据资源列示和披露的具体要求。自2024年1月1日起，企业需根据数据资源的持有目的、形成方式及业务模式，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，并自愿披露数据资源信息。
“数据20条”与“数据资产入表”政策的相继出台，为数据要素的市场化配置提供了明确的实践路径。 腾讯云资深架构师韩鹏指出： “在数据要素价值实现的过程中，可以以‘新机制、新主体、新设施’为切入点，探索新的机制模式，定位新的参与角色，建设新型基础设施。 ”对企业而言，数据资产入表不仅有望为企业带来资产的大幅增值，降低市净率，重估企业价值，为融资发展提供基础； 同时，这一变革具有普惠性质，领军企业将发挥引领作用，促进大中小企业间的协同合作。
中国产业发展研究院常务副院长、清华大学博导刘大成介绍： “大数据、人工智能、5G、云计算和区块链等技术的综合应用正在推动我国供应链金融行业向智能化、数字化和高效化方向发展。 这些技术的发展不仅提升了供应链金融的服务质量和效率，也为行业的长期可持续发展提供了强大的技术支撑。 ”
然而，在数据资产入表及交易过程中，企业仍面临诸多挑战，如数据资产管理内驱力不足、与业务管理脱节、数据质量不高、资产难以持续经营及安全风险加剧等。 因此，企业需要构建完善的数据资产管理体系，确保在企业规划、控制和提供数据资产及信息资产方面的能力，从而在数据资产的价值化、产品化和场景化转化中实现控制、保护、交付和提高数据资产价值的目标。
如何将数据资产入表与供应链金融有效结合？
将数据资产入表与供应链金融有效结合，可以提升企业的运营效率和融资能力，助力企业高质量发展。
首先，需要明确数据资产入表的意义与流程。从意义上来说主要有以下三点：
1.提升透明度：通过数据资产入表，可以清晰展示企业的经营状况和供应链的整体健康状况，增强供应链金融的透明度。
2.降低信息不对称：金融机构能更准确地评估企业的信用等级和融资需求，降低信息不对称带来的风险。
3.提升服务效率：利用大数据分析、人工智能等技术自动化处理交易数据，实现快速审批和放款，缩短融资周期，降低运营成本。
数据资产入表的流程可分为以下五点：
1.数据盘点：全面梳理企业的数据资源，包括生产、采购、销售、财务、人力资源等各方面的数据。
2.数据治理与管理：对数据进行清洗、存储和分析，确保数据的质量和准确性。
3.数据确权：明确数据资产的所有权、使用权和控制权等法律关系。
4.价值评估：采用适当的方法对数据资产进行价值评估。
5.登记入表：将符合条件的数据资产纳入财务报表中。
那么，如何结合供应链金融进行具体应用呢？
1.精准匹配融资需求：
利用大数据技术挖掘和分析供应链上的交易数据，精准把握中小企业的融资需求。
为供应链上的企业提供个性化的融资解决方案，如应收账款融资、预付账款融资等。
2.增强信用评估：
通过数据资产入表，金融机构可以获取更全面、准确的企业经营数据，从而更准确地评估企业的信用等级。
基于数据资产的信用评估结果，可以为企业提供更合理的融资条件和利率。
3.优化风控管理：
数据资产入表使得金融机构能够实时监控企业的运营状况和风险变化。
通过数据分析和模型预测，可以及时发现潜在风险并采取相应措施进行防控。
4.推动产品创新：
基于丰富的数据支持，金融机构可以设计出更符合企业特定需求的供应链金融产品。
例如，为不同等级的供应商提供差异化的融资方案，或者为特定的交易提供定制化的保险服务。
将数据资产入表与供应链金融有效结合，可以显著提升企业的运营效率和融资能力，降低融资成本，增强供应链的整体竞争力。未来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，数据资产入表在供应链金融中的应用将更加广泛和深入，为企业发展带来更多机遇和挑战。中国供应链金融网记者认为，企业应积极把握这一趋势，加强数据资产管理能力，推动供应链金融的创新与发展。