苏州文投集团通过取得苏州丝绸博物馆独家授权，对馆藏文物及近现代丝绸样本进行数字化转化， 将无序、分散的原始数据通过采集、清洗、标注、分析等手段转化为有序、有价值、可供分析和应用的 数据资源，打造数据产品"苏州丝绸纹样数据库"，2024年完成江苏省内首单文化国企数据产品场内交 易。据介绍，交易金额按使用文物等级、纹样数量和时间分一次性授权金和销售分成，可达几万至几十 万元不等。"苏州丝绸纹样数据库"目前已实现产业化，在新中式服饰、网络游戏等领域授权使用，形成 一批文化创意产品和跨界联名产品。 在金融服务领域，数据资产也发挥着破解行业难题的重要作用。省数据集团联合征信公司，依托省 公共数据授权运营平台，基于人社厅数据，打造公共数据产品"苏社分"，已在省数据交易所挂牌，并在 中国银行江苏省分行、工商银行江苏省分行、江苏银行三家金融机构开展试用。"苏社分"将社保、就业 等数据转化为"信用评分"，助力金融机构精准掌握授信主体信用状况。截至今年6月底，三家试用机构 基于"苏社分"产品累计授信19.98亿元。这一创新实践打破传统金融风控过度依赖抵押担保的局限，将 公共数据的信用价值转化为普惠金融动能，实现"信用变资本"的突 ...

数据资源入表总体规模 - 119家上市公司已将数据资源纳入财务报表体系 总规模突破28亿元[3] 会计科目分布 - 无形资产科目入表规模17.9亿元 占比64%[3] - 开发支出科目入表规模9.2亿元 占比33%[3] - 存货科目入表规模0.93亿元 占比3%[3] 行业格局 - 数据资源入表覆盖35个行业类别[3] - 电信运营商占据领先地位 中国移动7.74亿元 中国电信4.33亿元 中国联通3.96亿元 三家合计16亿元 占比超全行业50% 较2024年年报增长17%[3] - 软件和信息技术服务业 互联网信息服务业表现亮眼 7家企业跻身入表规模前十[3] 地域分布 - 北京市以11亿元入表总规模遥遥领先[4] - 湖北省以2亿元规模跻身前列[5] - 安徽省以1.42亿元规模位列前茅[5] 证券行业进展 - 7家券商披露数据资产入表规模 合计2633.66万元[5] - 国泰海通以1196万元规模位居券商首位[5] - 所有券商数据资产均在无形资产科目下计入[5]

财务表现 - 2025H1营收115.07亿元 同比增长9.12% 门诊量924.83万人次 同比增长16.47% 手术量87.9万例 同比增长7.63% [1][2] - 归母净利润20.51亿元 同比微增0.05% 主要因政府补助同比减少81.22%至1683万元 [2] - 扣非归母净利润20.40亿元 同比增长14.30% 经营性现金流净额34.02亿元 同比增长19.65% [2] - Q2单季度营收54.81亿元 同比增长2.5% 扣非归母净利润9.80亿元 同比增长4.0% [2] 业务板块 - 屈光项目收入46.18亿元 同比增长11.14% 受益于引进蔡司VISUMAX 800设备及SMILE pro新术式 实现高端术式量价齐升 [3] - 视光服务收入27.20亿元 同比增长14.73% 依托"5P近视防控模式" 拓展小儿眼病/视觉训练/老花矫治新项目 [3] - 白内障项目收入17.81亿元 同比增长2.64% 通过发展屈光性手术及高端多焦晶体应用推动产品结构升级 [3] 战略布局 - 推进"AI+眼科"战略 启动AI眼科医生智能体研发 整合28个眼科专病数据集含超10万例稀缺病历 [4] - 与中科院计算所/华为云等科技巨头合作 深化AI辅助诊断/远程医疗/智能管理领域应用 [4] - 组织变革打破行政区划壁垒 成立湘赣区/秦晋区/鄂豫区等跨省管理单元 实施"同城一体化"管理 [4] - 境外169家眼科中心贡献收入15.17亿元 同比增长16.50% 国际化网络持续优化 [4] 业绩展望 - 预计2025-2027年营收分别为236.23/268.36/305.67亿元 同比增速12.58%/13.60%/13.91% [4] - 预计同期归母净利润41.45/48.49/56.62亿元 同比增速16.55%/17.00%/16.76% [4]

核心财务表现 - 2025年上半年营业收入115.07亿元，同比增长9.12% [1] - 扣非净利润20.40亿元，同比增长14.30% [1] - 门诊量达924.83万人次，同比增长16.47% [1] 业务板块增长 - 屈光项目收入同比增长11.14%，客单价企稳回升 [2] - 视光服务项目收入同比增长14.73% [2] - 白内障业务收入同比增长2.64%，屈光性白内障手术增长显著 [2] - 眼前段项目和眼后段项目分别增长13.06%和9.02% [2] 技术升级与创新 - 引进蔡司VISUMAX800全飞秒设备，SMILEpro手术单眼操作时间缩短至10秒 [2] - 全光塑、全飞秒4.0等新术式提升手术安全性和效率 [2] - 飞秒白内障术式、手术导航系统及智能显微镜应用增加 [2] - 多焦晶体应用比例加大，改善患者视觉质量 [2] 视光服务拓展 - 主办第19届世界近视眼大会强化品牌影响力 [3] - 小儿眼病、视觉训练及老花矫治项目培育新增长点 [3] - 全流程精细化管理提升患者满意度 [3] 数字化转型进展 - 构建AI智慧眼科医院体系，涵盖数据治理至智能应用全链条 [4] - 远程医疗中心入驻专家400余名，覆盖全国20余省 [4] - 完成远程阅片超20万例，拓展远程会诊应用场景 [4] - 整合28个眼科专病数据集，含超10万例稀缺病例 [4] - 7项数据产品挂牌交易所，新增4项数据知识产权登记 [4] 组织与管理优化 - 成立湘赣区、秦晋区等区域管理委员会，推动资源整合 [5] - 应用BI系统、供应链管理系统及AI助手提升管理效率 [5] - 医疗质量安全监管平台实现全院大数据精准管控 [5]

核心财务表现 - 2025年上半年实现营业收入115.07亿元，同比增长9.12% [2] - 归属于母公司扣除非经常性损益的净利润20.40亿元，同比增长14.30% [2] - 经营净现金流达34.02亿元，同比增长19.65% [2] - 门诊量达924.83万人次，同比增长16.47%，增速较2024年全年水平进一步提升 [2] 业务板块表现 - 视光服务项目、屈光项目、眼前段项目营业收入均保持两位数以上增长 [1][3] - 屈光业务结构优化，全光塑、全飞秒4.0等新术式推动平均单价不降反升 [3] - 近视防控领域品牌影响力扩大，"5P近视防控模式"加快普及落实 [3] - 成立老视管理MDT学组，逐步开设老视门诊以把握老花眼治疗市场增长机会 [1][3] 技术创新与医疗升级 - 引进蔡司VISUMAX800机器人全飞秒设备及SMILEpro微创手术系统 [4] - 率先进入智能机器人辅助屈光手术新时代 [4] - 获批国内首个IGF-1R抗体药物替妥尤单抗N01注射液 [4] - 成功实施眼科手术机器人辅助视网膜下精准注射手术 [4] - 全面推进"有温度的AI智慧眼科医院"建设，建立"五位一体"AI布局 [4] 战略推进与网络扩张 - "1+8+N"战略持续深化，境内拥有355家医院及240家门诊部 [3] - 境外布局169家眼科中心及诊所，形成全球医疗服务网络 [3] - 分级连锁优势和规模效应进一步显现 [3] 组织管理与运营效能 - 成立湘赣区、秦晋区等管理委员会，打破行政区划和职能壁垒 [6] - 推进区域资源整合与共享，深化地县一体化及同城一体化发展模式 [6] - 报告期内引进700余名眼科医师、视光师及储备干部 [6] - 战略性培训计划累计覆盖超2700人次 [6] 行业趋势与市场前景 - 眼健康需求持续释放，新技术临床应用加快驱动市场规模扩容 [2] - 暑期旺季及多部门贴息政策实施方案助力健康医疗领域发展 [6] - 老花手术国内普及率极低，参照发达国家经验存在巨大需求空间 [3] - 高端化转型持续推进，行业龙头地位进一步巩固 [6][7]

收购交易概述 - 公司建议收购南京泽瑞龙祥供应链管理有限公司55%股权 预计产生协同效应 包括精简营运带来的成本效益 提高留存利润 增加集团餐饮业务与食品及酒类分销分部之间的交叉销售机会 [1] - 通过拥有泽瑞龙祥运营的电商平台"泽瑞龙祥AI小店" 公司将直接获取客户数据和洞见 实现更精准的营销和产品开发 [1] 数据资产价值 - 泽瑞龙祥数据资源在上海数据交易所登记入表 相关数据资源来自"泽瑞龙祥AI小店" 在上海数据交易所指导及江苏三个小矮人网络科技有限公司牵头下实现 [1] - 数据资源综合入表规范了数据的管理及应用 盘活了数据资源 释放了数据价值 创新了融资渠道 缓解了资金压力 实现集团数据资产的保值增值 [1] - 泽瑞龙祥首个数据产品"泽瑞龙祥电商消费行为洞察"已成功在上海数据交易所挂牌 [2] 战略协同与融资优势 - "泽瑞龙祥AI小店"将垂直整合集团食品及酒类产品销售及分销能力 [1] - 依托上海数据交易所数据资产交易服务系统(DAM) 数据产品挂牌可能有助于实现企业数据资产与金融市场服务的对接 增加集团获得融资的渠道 降低资金成本 加快交易执行 [2]

商业银行数据资源入表现状 - 数据作为第五大生产要素正在重构商业银行资产负债表，多家银行已开展数据资源入表工作，资产含"数"量持续攀升[1] - 商业银行作为"数据大户"，数据资源入表有助于体现数据价值，提升财务报表质量及服务实体经济能力，但目前入表规模普遍为百万元级[1] - 中信银行构建了覆盖全行主要领域的数据资产目录，采用三步走策略完成2024年年报数据资源入表，净值达494万元[3] - 光大银行数据资源入表规模最高，超过1800万元，恒丰银行为101万元，宁波银行600万元，杭州银行327.4万元[3][4] 政策与行业背景 - 2020年4月数据被明确写入生产要素文件，2023年8月《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为数据资源转化为资产提供会计处理规则[2] - 国家数据局组建、数据交易机构建设运营、一线城市数据要素行动方案发布等举措持续完善数据基础制度建设[2] - 2024年《银行业数据资产估值指南》团体标准发布，为金融领域数据资产估值体系提供借鉴[8] 银行实践与创新 - 浦发银行制定"数据资源入表五步法"，华夏银行形成数据资源入表实施方案与核算方法[3] - 银行利用数据资产开展增信、质押融资等业务，推动数据资产"变现"，涉及金融、航运交通、贸易等行业[5] - 数据资源入表倒逼企业提升数据治理能力，推动信贷业务模式创新，助力企业数据价值变现[7] 挑战与未来发展 - 数据资源确权和评估是最大难点，缺乏统一权威的评估方法，公允价值计量存在瓶颈[8] - 数据资源类型多样导致识别难，合规与确权复杂，成本归集困难[8] - 建议建立健全数据全生命周期管理体系，加强IT基础设施建设和数据安全保障，培养复合型人才[9]

数据资源入表对商业银行的影响 - 数据作为第五大生产要素正在重构商业银行资产负债表，多家银行已开展数据资源入表工作，资产含"数"量持续攀升 [1] - 商业银行作为"数据大户"，数据资源入表有助于体现数据价值，提升财务报表质量以及服务实体经济的能力 [1] - 目前商业银行数据资源入表仍处于初步探索阶段，入表规模普遍为百万元级，未来有望迎来快速发展 [1] 政策背景与制度建设 - 2020年4月数据被明确写入生产要素文件，近年来围绕数据基础制度建设的顶层设计持续完善 [2] - 2023年8月财政部印发《暂行规定》，为数据资源转化为数据资产提供会计处理规则依据 [2] - 2024年3月中国银行业协会发布《银行业数据资产估值指南》团体标准，构建数据资产估值框架 [9] 商业银行实践案例 - 中信银行构建覆盖全行主要领域的数据资产目录，采用三步走策略完成2024年年报数据资源入表 [3] - 浦发银行制定"数据资源入表五步法"，积累数据资源入表场景 [3] - 光大银行入表数据资源规模超过1800万元，为目前披露的最高值 [3] - 宁波银行数据资源账面价值为600万元，杭州银行无形资产净值中包含数据资源327.4万元 [4] 数据资源入表的意义 - 数据资源体现了银行在技术创新、客户洞察和管理能力方面的核心优势 [6] - 有助于银行更加全面和真实地反映资产结构，提升财务报表信息含量和透明度 [6] - 推动业务和服务转型创新，更好服务数字经济发展 [6] - 有望成为资产证券化、数据要素流通和数据价值变现的重要支撑 [7] 当前面临的挑战 - 数据资源确权和评估是最大难点，缺乏统一、权威的评估方法 [8] - 数据资源类型多、形式多样，导致数据资产识别难 [9] - 数据合规与确权复杂，全生命周期涉及多方参与 [9] - 数据资源成本归集难，加工链路长难以清晰归集 [9] 未来发展建议 - 政府需加强制度建设与市场监管引导，明确数据所有权分置模式 [10] - 行业协会应推动标准制定和交流合作，制定操作规范流程 [10] - 企业需强化数据治理与共享利用，挖掘数据价值 [10] - 商业银行应建立健全数据全生命周期管理体系，加强IT基础设施建设和数据安全保障 [10]

数据要素价值释放现状 - 数据要素被称为"新石油"，其价值正在逐步释放，自2024年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》施行以来，各行业企业陆续推进数据资源入表 [1] - 数据资源入表主要集中在信息技术、制造业、交通运输、新兴人工智能等上市公司、民营企业及掌握公共数据资源的城投公司 [1] - 金融行业尤其是银行的数据资源入表实践较少，多数机构仍处于前期探索阶段 [1] 银行数据资源入表现状 - 恒丰银行于去年8月成为国内首个实现数据资产入表的银行，2024年中信银行、光大银行、宁波银行等也陆续将部分数据资源入表 [2] - 目前数据资源入表的银行数量较少，局限于几家股份行，入表规模多为百万元级别 [2] - 中信银行数据资源原值579万元，累计摊销85万元，净值494万元 [2] - 恒丰银行数据资源原值112万元，累计摊销11万元，净值101万元 [2] - 光大银行其他无形资产中包含数据资源约1809万元 [2] 大中型银行数据资源潜力 - 大中型银行数据资源丰富、数据治理基础好，挖掘潜力较大 [3] - 工商银行部署数据质量规则超9万条，制定发布信息标准10万余项 [3] - 邮储银行构筑全域数据资产管理与服务体系 [3] - 浦发银行将数据作为全新资产形态，发布数据资产目录、外部数据产品手册和数据资产经营报表 [3] - 中信银行盘点数据资产超150万项 [3] - 齐鲁银行将数据治理提升到全行战略层级，有序推进数据资产入表 [3] - 更多中小银行还处于数据治理阶段，数据质量有待完善 [3] 银行数据资产权属与估值难题 - 银行数据资产存在权属界定、估值等多重难题 [4] - 银行业协会定义银行数据资产为"银行业金融机构合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，为组织带来直接或间接经济利益的可辨认数据资源" [4] - 目前"数据资产"定义相对模糊，存在各自定义现象，缺乏可供全行业操作的标准 [4] - 形成数据资产需回答数据权属关系和定价问题，但很多银行无法回答 [5] - 银行客户数据所属权不明确，客户未授权情况下银行是否有权将其作为资产入表存在疑问 [6] - 银行掌握企业和个人核心关键数据，必须在保证数据安全和隐私前提下进行采集和运营 [6] - 银行数据具有无形且易复制特点，包括原始采集数据和加工整理数据 [6] - 清晰的所属权和可衡量的价格是数据作为无形资产入表、交易的前提 [6]

政策法规 - 财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源会计处理标准，自2024年1月1日起施行 [1] - 规定采用"强制披露加自愿披露"方式，企业需在资产负债表增设数据资源项目，同时可自愿披露应用场景等补充信息 [3] - 政策适用采用未来适用法，施行前已费用化的数据资源支出不再调整 [4] 行业实施情况 - 98家上市公司2024年年报披露数据资源入表总金额21.4亿元，其中无形资产占比63%（13.49亿元），开发支出占比36%（7.7亿元），存货占比1%（0.21亿元） [1] - 数据资产占企业总资产比例普遍低于1%，仅7家公司超1%，最高为卓创资讯（3.52%） [1] - 典型企业数据资源入表情况：中国移动5.83亿元、中国联通1.89亿元、拓尔思3910万元、卓创资讯3205万元 [26][27][72] 会计处理标准 - 符合无形资产定义的数据资源应确认为无形资产，用于出售的数据资源符合存货定义的应确认为存货 [2] - 外购数据资源成本包括购买价款、税费及加工处理费用，不符合资产条件的支出计入当期损益 [2] - 开发支出资本化需满足5项条件：技术可行性、开发意图、市场/用途证明、资源保障及可靠计量 [5][6] 企业实践案例 - 每日互动：形成1150亿设备数据积累，开发DiOS系统实现数据资产化管理，数据资源采用5年加速摊销 [16][17][18] - 中国联通：构建"算网数智"产品体系，开发经济大模型等核心产品，数据资源按7-5年摊销 [30][31][32] - 拓尔思：采集5000亿条多模态数据，建立7层数据治理体系，研发投入3910万元开发数据平台 [45][46][47][57][58][59] - 卓创资讯：大宗商品数据资源采用年数总和法5年摊销，年收入占比超70%，覆盖368万注册用户 [76][77][78]