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1高管洞察数字孪生 行业报告的领导者认为数字孪生值得投入96%2数字孪生行业报告11660位我们采访了个行业的C级高管和高层领导超越预期的变革性技术前言领导者们对数字孪生的商业价值做出明确而全面的评估.

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117 和数据整合400 6 1 2Vivek Mokashi34 61012 14 2093%70%58%69%“”470%68%65%76%74%74%569%76%前沿技术7%66%遗留系统57.

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中科京云控股：2025Q1-Q3数据资产入表、评估、融资研究报告（12页）.pdf

2025Q1-Q3数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告中关村虚拟现实产业协会数据资产专委会浙江供应链与仓储行业协会数据资产工作委员会北京中科京云控股有限公司数据资产研究组二零二五年十月二零二五年十月2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 2 页 共 12 页2025Q1-Q3 数据资产入表、评估、融资研究报告数据资产入表、评估、融资研究报告数据与案例来源及责任申明文件数据与案例来源及责任申明文件一、申明目的一、申明目的为明确本报告中数据、案例及相关信息的来源边界，保障信息使用的合规性，界定报告出具方与使用者的权利义务，特制定本申明。本申明作为报告不可分割的组成部分，与报告正文具有同等效力。二、核心条款二、核心条款（一）信息来源说明报告中涉及的公开数据（含行业规模、市场占比、政策指标等）、行业案例、政策文件摘要、学术观点引用等信息，均采集自互联网公开渠道，具体包括但不限于：（1）政府及监管机构官方平台（如国家统计局、行业主管部门官网）；（2）权威行业研究机构发布的公开报告（如行业协会、第三方咨询机构）；（3）正规新闻媒体及企业官方发布渠道（如上市公司公告、权威财经媒体）；（4）已公开的学术文献、行业标准及政策解读材料。报告出具方已尽力核实信息发布主体的合法性与公信力，但不保证所有信息均经过逐一实地验证，信息采集以“公开可获取”为核心原则。（二）版权合规声明报告中引用的第三方信息（含文字、数据、图表等），已尽力追溯版权归属，仅用于报告的分析、参考及研究目的，不构成对第三方知识产权的侵犯。若任何单位或个人认为报告中引用的内容侵犯其合法知识产权（如著作权、商标权、专利权等），请及时与报告出具方联系（联系方式见本申明第四条），并提供有效的权利证明及侵权说明。报告出具方在核实后，将在 3 个工作日内根据版权方要求删除或调整相关内容，并依法承担相应责任（若确属侵权）。未经报告出具方及相关版权方书面许可，任何单位或个人不得将报告中引用的第三方信息用于商业盈利、二次创作或其他非研究目的的传播。2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 3 页 共 12 页（三）数据时效性说明报告中所有数据的采集截止日期为 2025 年10月 15日，案例选取的时间范围为2025 年 1 月-2025 年 9 月。因市场环境变化（如供需波动、价格调整）、政策更新（如法规修订、政策废止）、技术变革（如技术迭代、产业升级）等因素，报告中的数据及案例可能随时间产生偏差，报告出具方不承担主动更新数据或案例的义务。使用者在依据报告内容开展决策或研究时，应结合最新公开信息进行交叉验证，避免仅依赖本报告数据产生误判。（四）责任界定声明本报告内容仅作为行业研究、信息参考用途，不构成任何形式的决策建议（包括但不限于投资决策、商业合作决策、政策执行建议等）。报告出具方对报告内容的准确性、完整性、适用性不作绝对保证，因数据引用偏差、信息解读差异或外部环境变化导致的任何直接或间接损失（如投资损失、商业机会错失等），报告出具方不承担法律责任。使用者因擅自篡改报告内容、违规传播报告信息或未结合实际情况滥用报告结论导致的风险，由使用者自行承担。三、附则三、附则本申明自报告出具之日起生效，有效期与报告的使用周期一致。本申明的最终解释权归报告出具方所有。若报告使用者对本申明条款有异议，应在使用报告前与报告出具方协商；使用报告即视为已认可本申明全部条款。四、联系方式四、联系方式联系人：贺建海联系电话：13601011658电子邮箱：出具审核发布日期：2025年 10 月20日2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 4 页 共 12 页目目 录录一、数据资产发展摘要与战略洞察.51.1数据资产入表相关数据.51.2行业发展格局与宏观趋势研判.5二、政策供给与规范基石：从顶层设计到操作细则.62.1中央政策：科技金融与全流程管理的战略融合.62.2地方与行业标准：提升操作性和可信度.72.3可信数据空间：数据流通的底层技术保障.7三、数据资产入表的规模、结构与可靠性分析.73.12025Q1-Q3全国入表规模与结构分析.73.2数据可靠性与价值结构研判.8四、数据资产评估：专业化、风险控制与透明度要求.84.1评估指引对披露的强制性要求.84.2评估体系的专业化协同.8五、数据资产融资：创新模式与案例剖析.95.1数据资产证券化（ABS）双模式突破.95.2数据信贷与数据保险的发展动态.10六、结论与战略行动建议.106.1 2025Q1-Q3发展结论.106.2战略行动建议：聚焦“赋能”与“合规”双轨并行.11附参考文献.122025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 5 页 共 12 页2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告一、一、数据资产发展摘数据资产发展摘要与战略洞察要与战略洞察1.1 数据资产入表相关数据数据资产入表相关数据2025 年前三季度，我国数据资产发展已进入从合规驱动向价值驱动转型从合规驱动向价值驱动转型的新阶段。核心数据分析显示，数据资产化不再是简单的财务科目调整，而是已演变为头部企业推动、金融创新主导的系统性工程。发展维度发展维度关键数据关键数据/指标指标数据可靠性分析数据可靠性分析战略意义战略意义数据入表规模数据入表规模A 股上市公司披露规模超 18亿元1。该数据基于上市公司公开财报披露，可靠性高，反映了市场活跃度。内部价值确认内部价值确认：主要由成本法驱动，多数为自研数据资产资本化。入表结构入表结构三大基础运营商入表13.66 亿元1，增速高达 426%；91%确认为研发支出资本化形成的无形资产1。结构精确，指向了现阶段入表的主流路径：大型央大型央国企、成本法、内部使国企、成本法、内部使用用。资产质量与挑战资产质量与挑战：尚未充分体现数据资产的交易价值和外部变现能力。数据贴标数据贴标 ABS全国首单贴标 ABS（华鑫-鑫欣）储架规模 5亿元2，已获深交所无异议函。金融监管机构文件披露，数据精确。里程碑突破里程碑突破：验证了数据资产作为底层基础资产直接证券化的可行性。数据赋能数据赋能 ABS首单赋能 ABS（天风中投保）发行规模5.1亿元3。交易所公开信息，数据精确。价值规模化路径价值规模化路径：通过数据赋能提升传统资产信用（风控、定价），是更具普惠性和规模化潜力的创新模式。1.2 行业发展格局与宏观趋势研判行业发展格局与宏观趋势研判2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 6 页 共 12 页研判一：数据资产价值实现路径分化，赋能模式为近中期规模化核心。研判一：数据资产价值实现路径分化，赋能模式为近中期规模化核心。数据资产的资本化路径正呈现数据资产的资本化路径正呈现“直接证券化直接证券化”（贴标）和（贴标）和“信用优化信用优化”（赋能）的双模式（赋能）的双模式分化。分化。鉴于数据资产确权、估值和现金流预测的高度不确定性6，以及现有入表资产多为内部使用型（成本法）的现状1，数据赋能数据赋能ABS 将成为近中期（2025Q4-2026）实现数据要素价值规模化变现的核心路径。该模式通过数据资产提升传统优质资产（如应收账款）的风险穿透力和交易效率3，有效解决了数据资产直接金融化的高门槛数据资产直接金融化的高门槛和中小微企业融资中小微企业融资难难的结构性矛盾。研判二：评估重心转移：从研判二：评估重心转移：从“估值估值”到到“风险与透明度风险与透明度”。监管机构对数据资产评估的要求，已从单纯强调价值量化，转向突出风险揭示、法律风险揭示、法律状态披露和商业模式的穿透性分析状态披露和商业模式的穿透性分析7。评估指引明确要求披露特殊评估假设、程序局限性以及结论的不确定性6。这一转变标志着监管层致力于确保市场对数据资产的认知是审审慎、透明且充分揭示风险慎、透明且充分揭示风险的，这是数据资产实现健康金融化的必要前置条件。研判三：政策保障体系升级，强调研判三：政策保障体系升级，强调“全流程管理全流程管理”与与“数字赋能数字赋能”。中央和地方政策已形成合力，从制度层面确保数据资产价值的持续释放。银行业保险业科技金融高质量发展实施方案（2025年4 月发布）明确要求未来五年“强化数字赋能”8，将数据资产创新应用上升至国家金融战略层面。同时，国家数据局推进的“可信数据空间”试点9为数据流通与金融应用提供了底层技术合规保障。二、二、政策供给与规范基石：从顶层设计到操作细则政策供给与规范基石：从顶层设计到操作细则2.1 中央政策：科技金融与全流程管理的战略融合中央政策：科技金融与全流程管理的战略融合中央政策体系在2025 年前三季度聚焦于将数据要素深度融入国家金融战略和企业治理体系。金融战略定调：金融战略定调：国家金融监督管理总局等部委发布的银行业保险业科技金融高质量发展实施方案（2025年 4 月）明确提出，在未来五年内，要全面加强科技金融产品体系、专业能力和风控能力建设，其中核心工作之一即为“强化数字赋能”8。这直接为数据赋能ABS3、数据信贷、数据保险等金融创新提供了高级别的政策支持2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 7 页 共 12 页和发展空间。企业治理升级：企业治理升级：财政部数据资产全过程管理试点方案的持续引导，推动企业将数据资源的管理范围扩大到资产运营层面1，要求企业建立贯穿数据采集、加工、确权、应用及资本化全生命周期的运营管理机制。这一要求是实现数据资产可持续价值的前提。2.2 地方与行业标准：提升操作性和可信度地方与行业标准：提升操作性和可信度地方和行业标准的出台，有效填补了国家宏观政策与企业实际操作之间的空隙。例如，广西信息中心编制发布的三项数据资产团体标准，聚焦于数据治理、资源登记和质量评价等关键环节，为市场主体开展入表工作提供了清晰可操作的规范性指引10，对加快地方数据要素市场化进程具有重要实践意义。2.3 可信数据空间：数据流通的底层技术保障可信数据空间：数据流通的底层技术保障国家数据局推动的“可信数据空间创新发展试点项目”（如上海、重庆、雄安入选）9，致力于解决数据资产在金融化过程中最关键的安全合规安全合规与隐私保护隐私保护问题。可信数据空间利用隐私计算等技术，确保了在“数据可用不可见”的前提下，仍能实现评估所必需的数据验证和模型运行，是保障数据资产金融化合规性合规性和可信度可信度的关键基础设施。三、三、数据资产入表的规模、结构与可靠性分析数据资产入表的规模、结构与可靠性分析3.12025Q1-Q3 全国入表规模与结构分析全国入表规模与结构分析根据对A股上市公司财务报告的统计分析，截至 2025年前三季度，数据资产入表规模已突破 18 亿元人民币亿元人民币1。规模核心贡献者：规模核心贡献者：基础电信运营商是本轮入表规模高速增长的核心力量，三大运营商合计入表金额达13.66 亿元亿元，相较于2024年半年报首次披露的2.6 亿元，增幅高达 426%1。结构深度分析：结构深度分析：以我国移动为例，其6.16 亿元亿元的数据资源中，91%被确认为因“加工大数据产品、AI大模型相关数据所发生的研发支出资本化”而形成的无形资产1。2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 8 页 共 12 页3.2 数据可靠性与价值结构研判数据可靠性与价值结构研判上述数据具有极高可靠性，源自上市公司公开披露的财务数据。然而，对这一数据的专业解读至关重要：1.资产属性界定：资产属性界定：现阶段入表的18亿资产，本质上是企业内部使用的无形资产无形资产，而非外部交易产生的存货或投资性资产存货或投资性资产。这表明当前数据入表主要解决了“资产确认”的合规问题，但尚未大规模解决的合规问题，但尚未大规模解决“交易变现”和和“收益法估值”的难题。2.央国企的示范性：央国企的示范性：运营商的爆发式增长证明了高标准化数据、清晰成本归集路径高标准化数据、清晰成本归集路径是数据资产入表成功的先决条件。其成本法路径暂时规避了难以解决的收益法现金流收益法现金流预测预测问题，但也意味着其入表价值与未来金融市场所需的交易价值存在认知差。四、四、数据资产评估：专业化、风险控制与透明度要求数据资产评估：专业化、风险控制与透明度要求随着数据入表加速，数据资产评估的规范化要求在2025年前三季度得到了实质性加强，评估的焦点从“绝对估值”转向“风险揭示”。4.1 评估指引对披露的强制性要求评估指引对披露的强制性要求数据资产评估指引的专家意见强调，由于数据资产的特殊性（地域、法律法规、时效性等限制）6，评估结果存在较大的不确定性较大的不确定性，必须充分披露风险：强制性风险披露：强制性风险披露：评估报告必须详细披露特殊评估假设和前提条件特殊评估假设和前提条件7，以及评估程序履行、评估资料核查验证的局限性6。资产特征穿透：资产特征穿透：报告需详细描述数据资产的名称、来源、规模、权利属性权利属性、法律状法律状态态及应用商业模式应用商业模式7。评估价值必须建立在对影响价值的经济因素、法律因素和基本因素的深入分析之上7。4.2 评估体系的专业化协同评估体系的专业化协同数据资产的评估需要多方专业机构的协同。在“鑫欣数据 ABS”案例中，资产评估机构与会计师事务所、数据交易所联合工作，形成了风险控制闭环：会计师事务所出具专项审计意见，明确可计量资产；资产评估机构提供多维度估值2。这种模式是保障金融市场2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 9 页 共 12 页对数据资产可信度的关键。五、五、数据资产融资：创新模式与案例剖析数据资产融资：创新模式与案例剖析2025 年前三季度，数据资产融资在资产证券化（ABS）领域实现战略性突破，形成“贴标”与“赋能”两大创新模式。5.1 数据资产证券化（数据资产证券化（ABS）双模式突破）双模式突破5.1.1 贴标模式：全国首单数据资产贴标模式：全国首单数据资产 ABS（华鑫（华鑫-鑫欣）鑫欣）“华鑫-鑫欣-数据资产1-5 期资产支持专项计划”于4月 14 日获深圳证券交易所无异议函，储架规模5 亿元亿元2，是全国首单数据资产贴标贴标ABS。创新意义：创新意义：验证了数据资产本身或与数据紧密绑定的现金流作为底层基础资产，直接进入交易所市场进行证券化的可行性2，为数据要素与资本市场的直接价值转化树立了标杆。确权基础：确权基础：原始权益人联合数据交易所等机构对数据资产进行权属登记并颁发证权属登记并颁发证书书2，有效解决了数据资产金融化中的权属障碍。5.1.2 赋能模式：首单数据资产赋能赋能模式：首单数据资产赋能 ABS（天风中投保）（天风中投保）“天风中投保应收账款 2期中小微企业融资支持资产支持专项计划(数据资产赋能)”于7 月 17日在上海证券交易所成功发行，发行规模5.1 亿元亿元3。模式创新：模式创新：数据资产（中投保信裕供应链金融平台业务数据）不作为底层资产，而是作为核心增信要素和风险控制工具核心增信要素和风险控制工具3，赋能传统的优质应收账款资产。效率数据佐证：效率数据佐证：该模式通过数据资产实现了对应收账款风险的动态穿透评估，使中小微企业供应商的融资申请平均审核周期缩短3 至至5 个工作日个工作日，可实现当天审核放当天审核放款款3。这些精确的效率数据强有力地证明了数据资产在优化普惠金融效率方面的巨大价值。数据交易所作用：数据交易所作用：上海数据交易所提供了权威认证和数据资产说明函3，作为发行备案的关键材料，确保数据资产在金融场景中的规范应用3。2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 10 页 共 12 页表三：表三：2025 年前三季度数据资产融资创新案例对比分析年前三季度数据资产融资创新案例对比分析指标指标华鑫华鑫-鑫欣数鑫欣数据据ABS(贴标贴标)天风中投保赋能天风中投保赋能ABS(赋赋能能)专业研判差异专业研判差异融资模式融资模式数据资产贴标ABS数据资产赋能ABS赋能模式对底层数据资产的门槛要求相对较低，更易于规模化。发行发行/获批时间获批时间 2025 年4 月(获批)2025年 7月(发行)赋能模式的落地速度和复制性更具优势。规模规模储架规模 5亿元 实际发行规模5.1 亿元规模均已实现亿级突破。数据资产作用数据资产作用 直接作为基础资产作为增信、定价、风控优化工具赋能模式赋能模式通过效率提升（3-5天审核缩短3）实现了间接的价值创造。5.2 数据信贷与数据保险的发展动态数据信贷与数据保险的发展动态银行业保险业科技金融高质量发展实施方案明确将加大科技信贷投放力度加大科技信贷投放力度，并强化数字赋能数字赋能8。这预示着数据质押贷款作为商业银行的创新业务，将在政策支持下加速发展。同时，文件还强调了科技保险（包括数据资产损失险）的建设8，这是对冲数据资产在评估环节中面临的法律和操作风险的关键金融工具。六、六、结论与战略行动建议结论与战略行动建议6.1 2025Q1-Q3 发展结论发展结论2025 年前三季度，我国数据资产化进程已由“概念验证”阶段全面迈入“体系构建与规模化实践”阶段。入表入表奠定了资产基础，但其价值主要通过成本法成本法体现（运营商）1，反映了现阶段资产属性的内生性。2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 11 页 共 12 页评估评估确立了风险透明度风险透明度优先原则6，保障了资本市场的审慎性。融资融资领域的赋能赋能ABS 成功落地（5.1亿元规模3），不仅实现了资本市场的创新突破，更通过精准的效率数据（如缩短3-5个工作日3）证明了数据资产在赋能实体经济和普惠金融中的即时、可量化价值。6.2 战略行动建议：聚焦战略行动建议：聚焦“赋能赋能”与与“合规合规”双轨并行双轨并行作为数据资产的践行者，我们认为企业应聚焦于最具效率和规模化潜力的路径，并在发展初期夯实合规基础。战略方向一：将战略方向一：将“赋能赋能ABS”确立为近期首要融资战略。确立为近期首要融资战略。企业应立即行动，梳理自身供应链、核心客户交易等环节的优质数据资产优质数据资产，并将其与既有的、稳定的应收账款、融资租赁等金融资产结合。通过与数据交易所及券商资管深度合作，开发数据赋能型金融产品。目标是通过数据资产实现融资效率的提升融资效率的提升和信用成本的信用成本的下降下降，而非单纯追求高难度的“数据贴标 ABS”。这是当前投资回报率最高投资回报率最高的数据资本化路径。战略方向二：构建战略方向二：构建“合规合规 风险透明化风险透明化”的评估前置体系。的评估前置体系。参照数据资产评估指引的严格要求7，企业需在前置阶段建立数据资产的“权利属性、法律状态、商业模式”全景图。将数据合规性（特别是隐私计算、可信数据空间的应用9）作为数据资产的基础设施建设，以确保在评估、审计、法律尽职调查环节，能够充分披露风险，降低评估结论的不确定性，从而顺利通过金融机构的审批。战略方向三：积极参与可信基础设施的建设与应用。战略方向三：积极参与可信基础设施的建设与应用。主动对接国家数据局推动的“可信数据空间”试点9，利用隐私计算等技术手段，确保数据在金融应用场景中实现“可用不可见”。这是解决数据资产在未来跨区域、跨行业流通过程中安全与合规安全与合规难题的根本保障，也是抢占未来数据要素市场制高点的关键。2025Q1-Q3 数据资产数据资产入表、评估、融资入表、评估、融资研究报告研究报告第 12 页 共 12 页附参考文献附参考文献1.A股 60余家上市公司数据入表规模破 18亿元，规模持续加码中-新华报业网,https:/ 在上交所发行-经济参考网_新华社经济参考.,http:/ 在上交所发行-人民网,http:/ 号数据资产评估,https:/

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1/33 2/33 3/33 4/33 5/33 6/33 一、概述 7/33 8/33 9/33 10/33 二、“1-1314”数据治理框架解读 11/33 12/33 13/33 14/33 .

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