【摘 要】論文探討了數據資產的定義和特點,同時分析了與數據資產特點相關的審計風險,如范圍界定模糊、權利歸屬復雜、成本計量困難、價值評估主觀性強等,最后提出了應對數據資產審計風險的總體思考和具體建議。
【關鍵詞】數據資產;審計風險;思考應對
【中圖分類號】F275;F239.4 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069(2024)07-0188-03
1 引言
財政部在2023年8月1日發(fā)布了《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》(財會〔2023〕11號,簡稱《暫行規(guī)定》),并于2024年1月1日起施行。出臺《暫行規(guī)定》有助于進一步推動和規(guī)范數據相關企業(yè)執(zhí)行會計準則,準確反映數據相關業(yè)務和經濟實質;將推進會計領域創(chuàng)新研究,進一步強化數據資源相關信息披露,有助于為有關監(jiān)管部門完善數字經濟治理體系、加強宏觀管理提供會計信息支撐。《暫行規(guī)定》的實施對數據資產化具有重要意義,為數據資源的充分利用和數字經濟的發(fā)展提供了基礎性支持。
2 數據資產的定義、特點
現行企業(yè)會計準則對資產的定義是,由企業(yè)過去的交易或事項形成的、由企業(yè)擁有或者控制的、預期會給企業(yè)帶來經濟利益的資源。在此基礎上,本文認為數據資產可以定義為企業(yè)過去的交易活動、采集活動或內部經營活動等直接或間接獲得、合法擁有或控制的、有能力進行進一步開發(fā)應用,預期可以給企業(yè)帶來經濟利益的數據資源。
在當今數字化的時代,數據資產已成為企業(yè)和社會發(fā)展中至關重要的組成部分。數據資產具有諸多顯著的特點,這些特點主要集中在以下幾個關鍵方面:
第一,虛擬性和非消耗性。數據資產并非實體存在,而是源于實體的生產與交易活動,是對實體資料和價值的數字呈現。它成功突破了物理空間的局限,能夠在廣闊的網絡空間中廣泛分布和共享。例如,一家跨國企業(yè)的銷售分析數據可以瞬間在全球范圍內的各個分支機構之間傳遞和共享,不受地域限制。同時,數據資產具有非消耗性的特點,這意味著正常的使用并不會降低或消耗其內在價值。每次使用的成本相對較低,且存續(xù)期能夠無限循環(huán)利用。以搜索引擎的索引數據為例,每一次用戶的搜索請求都在使用這些數據,但數據本身的價值并未因此減少,反而隨著使用次數的增加,其價值可能通過優(yōu)化算法和提升用戶體驗而不斷提升。
第二,多維衍生性和可加工性。數據資產具備從多角度、多層次和多方向進行拓展、延伸和發(fā)展的能力,從而創(chuàng)造出新的價值、用途和見解。這種多維衍生性體現在角度的多樣性、層次的豐富性、用途的廣泛性、關聯的復雜性以及價值的遞增性等方面。通過一系列的數據整合與融合、清洗與預處理、轉換與格式化、分析與挖掘、模型構建以及定制化處理等加工環(huán)節(jié),能夠實現提升數據的質量、增強數據的可量化分析程度以及滿足對數據的個性化需求等重要功能。例如,電商平臺通過對用戶購買行為數據的深度分析和挖掘,可以精準地為用戶推薦商品,同時為商家提供優(yōu)化產品策略的依據,從而實現數據資產價值的多維衍生。
第三,可復制共享性。這一特點使得一方使用數據資源時不會對其他方造成影響,而且使用過程不會減少其效用,使用主體之間不存在競爭關系。在數據資產完成初始成本歸集后,后續(xù)復制的邊際成本趨近于零。數據資產具有強大的共享性,能夠無限地交換、轉讓和使用。同一數據能夠為多個主體創(chuàng)造出截然不同的價值,這極大地有利于挖掘數據資產的潛在價值。例如,氣象數據可以被農業(yè)部門用于預測農作物生長情況,同時也能被交通部門用于規(guī)劃交通線路和應對惡劣天氣。
第四,依托性。數據資產無法孤立地發(fā)揮作用,而是依賴相應的軟件、硬件、技術系統(tǒng)以及具體的業(yè)務活動和場景,這些要素共同構成了其實現價值的載體。這包括對技術系統(tǒng)和應用程序的依賴,如特定的數據庫和IT使用環(huán)境;對數據處理能力的依賴,如先進的算法和工具;對相關業(yè)務流程的依賴,如客戶購買行為數據與營銷流程的緊密結合。以智能物流為例,物流數據只有在物流管理系統(tǒng)和相關的數據分析算法的支持下,才能實現優(yōu)化配送路線、提高倉儲效率等價值。
第五,價值易變性。與傳統(tǒng)的無形資產相比,數據資產的價值更容易受到多種因素的影響,其變動劇烈且呈現非線性特征。時間因素就是一個重要的影響因素,新的數據往往更具時效性。例如,股票市場的實時交易數據,其價值在短時間內可能發(fā)生巨大變化;應用場景因素同樣關鍵,應用需求和重視程度的變化會導致價值的波動;數據質量和準確性因素也不容忽視,數據質量差則價值低;技術發(fā)展因素會改變數據處理和分析方式,進而影響價值變動;市場競爭和行業(yè)因素也會引發(fā)價值重估,如新興行業(yè)的崛起可能使某些相關數據資產的價值迅速攀升;政策法規(guī)因素也可能限制數據的使用范圍和方式,從而對其價值產生影響。
3 與數據資產特性相關的審計風險
數據資產的獨特性既帶來了前所未有的機遇,也帶來了一系列的挑戰(zhàn)。只有深入理解和把握這些特點,才能更好地管理和利用數據資產,實現其最大的價值,同時控制相關的風險?!稌盒幸?guī)定》的出臺為企業(yè)數據資產入表提供了政策依據,有助于規(guī)范企業(yè)數據資產的會計核算。除與其他資產一樣客觀存在的審計風險之外,數據資產在其范圍界定、權利歸屬、成本計量和價值評估等方面還存在與本身的特點相關的風險點,這為企業(yè)利用數據資產核算進行財務舞弊提供了可能的空間,也為相關審計帶來了挑戰(zhàn)。
3.1 范圍界定
數據資產具有虛擬性和多維衍生性,這導致其邊界模糊,難以清晰界定入表的范圍。企業(yè)可能利用這一特點,將一些關聯度低或未經充分驗證的數據納入資產范疇。例如,一些初步收集但尚未經過有效處理和分析的數據,可能被企業(yè)匆忙入表,以虛增資產規(guī)模。
對于審計人員而言,由于數據資產的復雜性和多樣性,審計人員需要深入了解企業(yè)的業(yè)務模式、數據獲取和處理流程等多個方面,才可能準確判斷數據資產的確認范圍。在這個過程中不僅增加了審計的工作量,還存在審計人員因對特定行業(yè)或企業(yè)業(yè)務的理解不夠深入,未能發(fā)現企業(yè)通過不當擴大確認范圍來美化財務報表的情況,從而產生審計風險。
3.2 權利歸屬
由于數據資產可以被多個主體同時使用和共享,權利的界定變得極為復雜。企業(yè)可能故意混淆數據的所有權和使用權,將不屬于自己的權利納入資產范疇,或者在多個關聯方之間不公正地分配權利,以此來操縱財務報表。例如,在涉及多個合作方的數據資產中,企業(yè)可能夸大自身所擁有的權利份額,從而虛增資產價值。
審計人員在審核權利歸屬時需要仔細審查復雜的合同條款、合作協(xié)議以及業(yè)務關系,以確定數據資產的真實權利歸屬。這往往需要跨越多個企業(yè)和行業(yè)進行調查,涉及大量的法律和業(yè)務細節(jié)。由于相關法律和規(guī)范可能不夠完善,審計人員在判斷權利歸屬時缺乏明確的依據,無法獲得充分的審計證據,進而導致審計風險增加。
3.3 成本計量
數據資產多維衍生性和可加工性意味著其成本構成復雜且多樣,包括采集、處理、存儲、分析等多個環(huán)節(jié),如何合理和準確地歸集和分攤各個環(huán)節(jié)的成本對業(yè)務基礎信息有著較高的要求,需要企業(yè)多部門的統(tǒng)籌、細致的合作。企業(yè)可能會低估這些環(huán)節(jié)的成本投入,或者將一些本應作為費用支出的項目錯誤地資本化,從而人為地提高數據資產的價值。例如,企業(yè)可能在成本歸集時遺漏關鍵的技術投入或人力資源成本,或者將一些日常運營成本不合理地計入數據資產成本。
審計人員在審核成本計量時需要對數據資產的整個生命周期中的成本進行詳細的總體分析和梳理,這要求深入了解企業(yè)的業(yè)務模式,同時還要具備專業(yè)的數據技術知識和財務分析能力。然而,由于數據資產成本計量的方法不存在統(tǒng)一規(guī)范的標準,這使得企業(yè)通過成本計量舞弊來虛增資產價值的行為,審計人員難以客觀判斷企業(yè)所采用的計量方法是否達到了合理保證水平之上的完整和準確,從而增加了審計風險。
3.4 價值評估
數據資產的價值受到多種因素的影響,如數據的數量和質量、對應用場景需求的匹配程度、企業(yè)對數據的管理整合能力、法律和安全風險等,其價值變化迅速且難以預測。企業(yè)可能會根據短期的利好信息,過度高估數據資產的價值。例如,在新技術出現時,企業(yè)可能過于樂觀地估計其對數據資產價值的提升作用,從而給出不切實際的高估值。
審計人員需要綜合考慮眾多因素判斷企業(yè)所給出的價值評估是否合理,但仍可能受到企業(yè)所提供的誤導性信息的影響;或者選擇借助其他專家的工作,但仍然存在對專家勝任能力和工作結果評估復核的風險。這種主觀性和不確定性增加了審計風險,使得審計人員在價值評估環(huán)節(jié)面臨承壓。
4 數據資產審計風險的相關思考和應對
總體而言,為了應對數據資產的審計風險,需要關注和推進以下方面:
①建立完善的數據資產內部控制體系。有效的內部控制可以指引和規(guī)范數據資產管理流程,降低風險程度,有助于提升審計質量,包括專門針對數據資產的合規(guī)管理制度、安全管理制度、研發(fā)管理制度、財務核算制度、資產管理制度等。②針對數據資產構建全面細致的審計準則指引。盡管《暫行規(guī)定》對數據資產的確認、計量及報告提供了明確的指引,然而由于數據資產自身的特點,對審計工作來說數據資產的入表仍需要更明確的規(guī)范標準來有效地指導數據資產的審計工作。③適應數據資產審計的專業(yè)人才和方法。數據資產審計人員需要同時擁有會計、審計、信息技術和數據分析等多領域的知識。例如,既要熟悉財務報表審計的原則和方法,又要掌握數據庫管理、數據挖掘技術和編程語言,同時還要了解與數據資產相關的法律法規(guī),如數據隱私保護法、知識產權法等,確保審計工作在合法合規(guī)的框架內進行。
具體而言,在執(zhí)行審計程序時,在重點審計風險領域需要關注以下方面:
①范圍界定方面。要求企業(yè)制定詳細的數據資產分類和目錄,明確納入資產范疇的數據類型和特征、標準;根據實際業(yè)務變化和技術的發(fā)展,定期對數據資產范圍進行重新評估和調整。例如,某金融企業(yè)將客戶信用評級數據、交易流水數據等明確列為重要的數據資產類別,并詳細描述其特征和用途。審計人員通過跟企業(yè)內部的信息技術部門和業(yè)務部門的深入溝通,確定數據資產的范圍的合理性。如在審計一家制造業(yè)企業(yè)時,與生產部門和IT部門合作,了解生產過程中產生的數據哪些具有資產價值。
②權利歸屬方面。審核企業(yè)的數據合規(guī)和安全管理制度,確保對數據權利的有效管理和監(jiān)督。例如,建立專門的數據治理委員會,負責統(tǒng)籌數據權利的分配和管理;利用第三方權威機構的認證和評估,輔助確定數據資產的權利歸屬、出具鑒證報告;對企業(yè)的數據共享和交易活動進行嚴格審查,防止權利的不當轉移;若企業(yè)與其他方進行數據交易,審計人員要檢查交易合同中關于權利轉移的條款是否合法合規(guī)。
③成本計量方面。鼓勵企業(yè)采用先進的成本管理系統(tǒng),實現對數據資產成本全流程的分項目的監(jiān)控和分析,精確核算數據采集和處理過程中的各項成本,解決成本的歸集和分攤、成本與收入的配比、數據應用場景的挖掘、價值評估方法的選擇等問題。審計團隊結合企業(yè)數據資產的特性選用適配的成本審計的專業(yè)方法和工具,對數據資產成本進行獨立核算和驗證,在此過程中IT審計的重要性得到進一步的凸顯。例如,某互聯網企業(yè)利用自動化的成本管理系統(tǒng),能夠及時發(fā)現數據存儲成本的異常波動,審計人員可以結合IT審計對企業(yè)的成本預算和預測進行審核分析,確保其在數據資產成本方面的合理性。審計人員在審核成本計量時需要對數據資產的整個生命周期中的成本進行詳細的總體分析和梳理,這要求深入了解企業(yè)的業(yè)務模式,同時還要具備專業(yè)的數據技術知識和財務分析能力。
④價值評估方面。推動企業(yè)建立數據資產評估的內部審計機制,制定適合數據資產的特點和企業(yè)實際情況的價值評估方法和參數指標,進行自我管理和糾錯監(jiān)督約束,內部審計部門定期對數據資產的估值進行復核和調整;持續(xù)關注行業(yè)最新發(fā)展動態(tài)和競爭態(tài)勢,考慮相關因素對數據資產價值評估的潛在影響。
審計人員關注行業(yè)內數據資產交易的最新價格和評估方法,以便更準確地判斷企業(yè)的估值是否合理。推動企業(yè)建立數據資產價值評估的數據庫和案例庫,積累經驗和數據,為新的數據資產評估提供了參考和對比,必要時借助外部專家工作。通過以上綜合性的建議和對策,可以更有效地應對數據資產相關的審計風險,提高審計的準確性和可靠性。
5 結語
綜上所述,在當今數字化蓬勃發(fā)展的時代,數據資產的地位愈發(fā)關鍵。在數據資產重要性不斷提升的同時,相關的審計風險也逐漸浮出水面,且不容小覷。企業(yè)極有可能借助數據資產的諸多特性,在范圍界定、權利歸屬、成本計量以及價值評估等方面實施財務舞弊行為,為數據資產入表的質量埋下隱患。
為了有效應對可能存在的財務報表舞弊風險,需要多主體多維度共同努力。首先,要推動和要求企業(yè)構建完善的數據資產內部控制體系,從源頭上規(guī)范數據資產管理流程,降低風險發(fā)生的概率;其次,主管部門要打造全面細致的審計準則指引,為審計工作提供明確而具體的操作指南;最后,審計等中介機構積極培養(yǎng)兼具會計、審計、信息技術和數據分析等多領域知識的專業(yè)人才,并不斷探索創(chuàng)新審計方法,才能適應數據資產審計的新要求。在實際的審計工作中,在完善企業(yè)的內控環(huán)境下,加之審計人員的專業(yè)、嚴謹應對,綜合運用多種手段和方法,通過明確范圍界定的標準,嚴格審查權利歸屬的合理性,精準核算成本計量,科學評估價值等環(huán)節(jié),才能切實有效地應對數據資產審計風險,有效保證審計結果的準確與可靠,為企業(yè)數據資產入表的質量保駕護航,推動數字經濟穩(wěn)健前行。
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