公司业务聚焦 - 公司核心业务聚焦于为各行业客户提供专业的数据资产入表服务 [1] - 公司自身暂无入表数据资产 [1] 信息披露 - 具体相关情况需持续关注公司公开披露信息 [1]

数据资产入表考试与人才需求 - 2025年第一期数据资产入表会计与数据交易师职业能力水平统一考试参与人数再创新高，反映出市场对专业人才的迫切需求[1] - 企业对数据资产入表工作规范化、专业化要求不断提升，数据资产规模和质量直接影响科技、互联网和金融服务等行业企业的业务模式和市场竞争力[1] - 数据资产的正式入表能够更直观展示企业数据资产规模和利用效率，影响投资者对企业未来增长潜力的预期[1] 数据资产入表规范化进程 - 随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》实施，企业加大资源倾斜探索数据资产应用场景，如美年大健康创新医疗数据资产应用场景并推进数据资源入表工作[2] - 企业借助技术创新提升数据资产质量，如三元基因药业基于EAM平台构建全生命周期设备管理体系，积累关键数据资产并提升产线管理效能[2] - 企业对数据资产的会计处理从多元化探索迈向规范化操作阶段，A股上市公司披露的数据资产入表信息从简略逐步细化至摊销方法和关键环节[3] 数据资产入表对产业链的影响 - 数据资产入表规范性要求提升驱动产业链升级，专业人才培训市场爆发式增长，形成培训、考试、认证的新生态[4] - 培训参与者包括企业财务人员（学习数据资产核算和会计处理）和企业负责人（提升数据资产管理能力以支持数字化转型决策）[4] - 数据资产入表演变为市场前景广阔的产品或服务，企业如中电科网络安全科技布局AI赋能数据安全，提升数据价值挖掘能力[5] 数据资产入表的行业意义 - 数据资产入表产业的壮大将加快数据资产标准化评估和入表进程，促进更透明、可信的数据市场形成[6] - 数据资产普及和标准化评估将推动各行业采用数据驱动的商业模式，促进产业转型升级并提升我国在全球数字经济竞争中的地位[6]

数据要素时代的机遇 - 数据已成为企业重要的新型战略资产，企业代表齐聚探索数据要素时代新机遇 [1] - 企业面临数据价值挖掘难题，南方财经专家分享高价值挖掘与变现案例 [1] - 传统制造业通过数据分析优化生产流程并降低运营成本 [1] - 互联网企业利用大数据精准营销提升用户转化率 [1] - 金融行业借助数据拓展业务领域 [1] 数据资产化与入表策略 - 修炼科技专家提出数据资产入表"五步"法：合规、模型、安全、账务处理、信息披露 [2] - 数据合规需分类分级、制定清单并开展合规工作 [2] - 数据模型通过加工资源打造创新产品并构建价值体系 [2] - 数据安全需建立管理制度并进行生命周期风险评估 [2] - 账务处理需根据持有目的和经济利益进行会计确认、计量和报告 [2] - 信息披露需按会计准则披露数据资源相关会计信息 [2] - 核心过程是将数据资源通过治理、建模等技术手段实现产品化 [2] 数据资源入表的价值 - 数据资源入表可改善企业资产负债和利润情况 [2] - 数据可带来交易收入及质押、入股、信托等资本化能力 [2] - 数据资产多且发展前景好的企业更受资本市场青睐 [2]