“数据资产入表”新方法，智能知识管理提高企业资产管理

数据资产入表：数字化转型的必经之路

从2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》施行，信息化建设和知识可以转化为资产入表，企业总资本中智力资本占75%以上，数据资产的重要性进一步提高。传统财务管理模式难以全面、准确地衡量和管理数据资产，导致企业资产估值不全，决策依据不足。智能知识管理作为知识管理与现代信息技术的深度融合，为数据资产入表提供了强有力的支持。它不仅是对数据的简单收集与整理，更通过智能化手段，深入挖掘数据背后的知识与价值，为数据资产的计量、分类、评估提供科学依据。

智能知识管理：企业数据资产入表的新视角

知识管理作为连接数据资产与业务价值的桥梁，能够促进数据资产的深度挖掘与利用。智能知识管理系统利用AI、大数据等先进技术，实现了数据的自动化收集、整理、分析与共享，通过智能知识管理，企业可以将数据转化为有价值的信息和知识，为业务决策提供有力支持。

数据资产的价值重塑：智能知识管理通过对数据的深度分析，揭示数据之间的内在联系与规律，从而在财务数据、企业战略决策、产品创新、市场洞察等多个维度更加准确地评估数据资产的价值。

知识图谱的构建与应用：基于智能知识管理构建的知识图谱，是企业知识资产的重要载体。它不仅能够实现数据的快速检索与共享，还能够通过可视化方式展现数据之间的关系，帮助企业员工更好地理解与应用数据，提升工作效率与创新能力。

决策支持系统的智能化升级：智能知识管理能够与企业决策支持系统深度融合，提供基于数据的预测性分析与洞察，帮助企业快速把握市场动态与趋势，为具体业务决策提供科学依据，降低决策风险，提高决策效率。

安全与合规的双重保障：在数据资产入表的过程中，智能知识管理还能够提供全方位的安全与合规保障。通过数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段，确保数据在传输、存储、处理过程中的安全性与合规性，避免数据泄露与滥用等风险。

智能知识管理产品：数据资产入表的加速器

企业实施智能知识管理产品以助力数据资产入表的过程需遵循一定的策略与步骤。首先，明确企业数据资产入表的目标与需求；其次，选择合适的智能知识管理产品并进行定制化部署；然后，进行数据的迁移与整合；接着，对员工进行系统操作培训以推动知识管理文化的形成；最后，根据使用反馈与业务需求持续优化系统功能与服务。

目前，市场上已涌现出多款智能知识管理产品，它们各具特色、功能丰富，能够满足不同企业的需求，这些产品通过提供数据整合与清洗、知识图谱构建、智能分析与洞察等功能，助力企业实现数据资产的高效管理。达观智能知识管理系统，从财报三表的功能方向入手，全面赋能知识资产管理各核心流程。

 01知识资产汇总和治理

通过构建数据资产目录，将数据资产进行分级分类处理，打造数据资产多维度标签体系的方式为企业提供安全，合规的治理措施。同时支持多部门资产协同管理，支持IT、财务、市场、采购等多部门协同管理，全面实现数据资产的批量合规管理。

 02知识资产定价和分析

根据数据资产的分类体系和应用体系对于企业知识数据资产进行价值评估，在评估标准方面，达观数据采用多维度的方式对于知识数据资产进行评估，从数据来源的重要性、数据质量、时效性，对业务的贡献程度、稀缺性等维度进行价值评估，确保数据知识资产价值评估的合理性、必要性和科学性。

 03知识资产交易和变现

支持企业内部数据共享并提供服务，提供输出给内部客户的服务，例如将新产品的研发资料输出给内部客户提供参考。同时全面支撑数据资产入表，提供数据资产查询和可视化分析服务。建设性地将数据资产纳入财务报销指标，全面助力改善财务表现。

通过智能知识管理产品助力数据资产入表，企业可以显著提升资产价值、提高决策效率、增强创新能力并提升市场竞争力，完成智能数字化转型，推动新质生产力建设。