数字经济发展趋势下企业大数据资产的会计处理

数字经济发展趋势下，大数据资产在实际应用中存在一些问题，比如计量不合理、披露不充分等。为优化企业大数据资产的会计处理工作，文章将结合数字经济发展趋势，对企业大数据资产的会计处理提出一些建议，旨在提升企业大数据资产的会计处理水平，助力企业高质量发展。随着时代的不断发展，当前时代成为数字经济的时代，越来越多的行业可以推进自身的数字化转型，无论是业务经营还是管理策划都涉及了数字化手段。在大数据环境中，大数据作为企业的新型资产，在实际应用中存在一些问题，比如会计准则中未对企业大数据资产进行明确的规划，导致企业大数据资产的确认与计量方式比较随意，无法真实反映企业自身的价值。因此，文章探究数字经济发展趋势下企业大数据资产的会计处理具有重要的价值，可以为企业大数据资产的会计处理提供一些建议与参考，从而助力企业更好地适应数字经济时代的发展。大数据及大数据资产大数据大数据是指企业日常经营中会产生大量数据，大数据技术可以快速整合相关数据信息，通过分析与处理找出对企业有价值的内容。在大数据技术的参与下，企业能够更好地应用相关数据信息，有助于企业长久发展。大数据资产随着大数据时代的到来，数字化转型成为当前行业发展与竞争的主流，大数据也成为一种资产被列入财务报表，但并非所有数据都能作为资产列入财务报表，根据相关制度要求，数据资产应是企业过去交易事项形成，不仅属于企业独立控制，也能为企业带来长期效益。从满足条件来看，企业原始大数据积累并不能认定为大数据资产，必须是未来一年内交易形成或者很可能发生的事件，也必须是通过交易事项而产生的大数据资产。从大数据资产特点的角度来看，其与企业日常业务结合比较紧密，可以帮助企业及时发现违规行为，同时大数据资产也具有时效性，借助大数据技术可以实时更新企业的运营信息，有助于为企业发展带来科学、全面的决策。另外，大数据资产自身具有一定的风险性，如果挖掘失败，就会增加成本费用，从而影响企业的利润。数字经济发展趋势下企业大数据资产会计处理面临的问题及成因问题数字经济发展趋势下，企业大数据资产的会计处理方面面临以下问题。第一，认定不完全。在大数据资产认定方面，可能存在认定流程不清晰的情况，未构建单独的数据管理部门，大数据资产认定流程不全面，从而无法发挥数据资产价值最大化。第二，计量不合理。在数字经济的发展趋势下，很多企业缺乏明确的大数据资产的计量方式，比如在大数据资产的计量环节缺乏可参照的准则，一般是按照会计人员的个人工作经验。同时，由于缺乏统一的计量标准，企业为了抵减当期税费，可能会将数据加工环节的费用计入了当期管理费用，很难给外部投资者带来追加投资信息。第三，披露不充分。在数字经济发展趋势下，大数据资产的披露会对企业的市场价值产生影响，部分企业披露了大数据资产的购入、存储与使用，但缺乏对潜在价值的挖掘及不确定风险的判定。同时，大数据资产受到时效性影响，存在贬值风险，导致一定信息不对称性，投资者易低估企业潜在发展价值及风险。成因第一，缺乏完善的方案体系。从上述问题来看，主要存在认定、计量、披露方面的问题，主要原因是企业在大数据资产方面的会计处理方案不完善。这也要求企业必须做好相关方案的完善，从而确保大数据资产得到有效处理，更好地挖掘其中的价值。第二，缺乏专业化队伍建设。从上述问题分析来看，部分企业在数据价值挖掘方面缺乏重视与经验，难以有效挖掘大数据中的有价值部分，主要原因是缺乏专业化队伍建设，会计人员在大数据价值挖掘方面意识不足，缺乏相应的能力与素养，从而导致大数据资产的会计处理方面遇到问题。第三，保障措施不足。在推进大数据资产会计处理过程，需要相应的保障措施，比如奖惩措施、绩效考核等，也需要推进信息化建设，以此增强大数据资产会计处理效果。如果缺乏保障措施，就会降低大数据资产会计处理效率，无法满足企业发展要求。数字经济发展趋势下企业大数据资产会计处理建议完善大数据资产会计处理方案数字经济发展的趋势背景下，企业要想提升大数据资产的会计处理效果，就需要完善大数据资产会计处理方案，以解决大数据资产会计处理过程面临的问题，从而发挥出大数据资产的优势。第一，做好大数据资产确认。大数据资产应明确是否能够为企业带来经济利益流入，这也要求企业对原始数据获取、加工、利用过程中，必须重视投入，做好数据整合、筛选、整理和分析。一方面，应明确大数据确认的条件，比如大数据具有低价值密度的特点，企业积累的原始大数据并不是全部具有可用价值，需要对其投入人力、技术等对数据进行筛选，但在过程中可能发生风险，会额外投入了高昂的人力成本，技术成本，这类数据就无法被确认为大数据资产进入资产负债表中。而做好大数据资产确认可以为企业带来价值，确保大数据资产带来的经济利益能够流入企业。另一方面，应做好计量属性选择。目前我国会计准则中一共有历史成本、重置成本、可变现净值、现值和公允价值等五个属性，这也需要企业在计量属性选择时应结合大数据资产特点，确定企业大数据資产在会计确认中该采取什么样的计量属性。第二，做好大数据资产的计量。大数据资产的获取途径主要分为外部购买的大数据、经营活动中获得的大数据、被动获得大数据。由于大数据来源不同，这也导致计量方式不同，这也要求企业必须结合自身大数据资产特点选择正确的计量方式，从而提升大数据资产的会计处理效果。第三，做好大数据资产披露。从上述问题来看，大数据披露方面存在问题，这也要求企业必须做好大数据资产披露方面的工作。比如在资产负债表中应明示大数据资产具体项目及金额，将其归类为无形资产，并列示大数据资产的成本。同时，财务报表披露的过程中既要体现未来带来的潜在价值，也要披露预期带来的风险，从而帮助报表使用者更好地了解企业发展运营实际情况。建设专业化处理队伍在数字经济发展趋势下，要想做好企业大数据资产方面的会计处理，就需要从建设专业处理队伍的角度出发，通过提升会计人员的素质能力来提高大数据资产会计处理水平。第一，重视大数据资产会计处理人才引入工作。大数据资产会计处理人才是相关工作开展的基础，企业应从自身大数据资产特点以及会计处理角度出发，制定针对性的人才引入方案。比如相关方案中应明确人才吸纳的条件与标准，以提升大数据资产会计处理人才的吸纳效果。第二，重视大数据资产会计处理人员的数字化培训。企业应基于数字经济的发展趋势，从人力资源管理培训教育的角度出发，结合大数据资产会计处理的要点来设计培训方案，提升人员的培训实效，使其掌握大数据资产会计处理的方法，从而保障大数据资产会计处理有序进行。第三，做好人岗匹配度分析。企业应从人岗匹配的角度出发，基于数字经济的发展趋势，做好岗位设置工作，让会计人员了解自己岗位的任务与职责，以减少人员与岗位之前的差异性，从而更好地发挥出会计人员的优势，达成大数据资产会计处理工作的要求。建立健全保障体系在数字经济发展趋势下，企业大数据资产的会计处理过程，可以从建立健全保障体系的角度出发，通过这种方式来推进大数据资产会计处理方面的工作，使企业更好地迎合数字经济时代的发展要求。第一，注重人力资源管理创新。数字经济背景下，企业可以从管理观念转变出发，明确人力资源管理目标与内容，让培训教育体系、绩效考核体系、薪酬分配体系都能符合数字经济要求，从而保障大数据资产的会计处理有序进行。同时，人力资源管理也应遵循科学性、可操作性、创新性等原则，做好相关内容的分析，找出人力资源管理内容与大数据资产会计处理工作之间的不和谐之处，找出问题分析成因，制定针对性的优化改进措施。第二，加强风险方面的识别与应对。大数据资产的会计处理过程可能会有一些风险隐患，从而会对企业的效益与发展造成影响。为了减少相应隐患的影响，就需要企业从风险识别与应对的角度出发，建立针对性的风险识别体系，及时发现大数据资产会计处理过程可能出现的风险隐患，同时也应从应对的角度出发，基于常见风险隐患制定针对性的应对措施，从而减少风险隐患的影响。第三，加强企業数字化建设。要想做好大数据资产的会计处理，需要企业做好自身的数字化建设，加大对数字化设备的投入力度，引入更多智能化、自动化设备，也需要注重对数字化设备的定期运维，通过定期运维的方式以保障硬件设备的稳定性。总之，数字经济发展趋势下，企业必须注重大数据资产的会计处理，制定针对性的方案措施，减少相关工作开展中的问题。为此，文章提出以下建议：企业应结合大数据资产特点，确定企业大数据资产在会计确认中该采取