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“入表”为工业企业数字化转型带来新机遇

随着数据资产入表政策的实施，工业、制造类企业对数据要素的重视程度日益加深，这不仅有助于工业、制造类企业更好地挖掘和利用数据资产的价值，还为工业、制造类企业的数字化转型带来了一系列新的机遇。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉表示，在工业、制造业领域，数据的积累和采集，不同于其他行业。厂房、生产线等涉及一系列的数据，企业可以根据生产、流通、消费、分配等环节的数据进行决策，这对于一家生产制造型企业来讲影响重大。数字资产入表对工业企业的影响十分重要。它可以帮助企业优化财务管理、提高运营效率、降低成本、增加商业机会、促进创新、增强市场竞争力、优化资源分配以及提高企业信誉、企业综合竞争力等方面发挥积极作用。

一批企业已开始做出有益的探索和成功实践。

浪潮已经在数据资产质量评价、数据资产价值评估做了一些实践。王相成介绍到，浪潮傲林扎实开展数据资产评估工作，以浪潮傲林分析模型数据资产为主体开展数据资产评估，2023年10月23日通过了数据质量评价，11月16日发布了首份被中评协备份的数据资产评估报告，并基于此数据资产取得1000万元的授信额度。

数据资产质量好坏对企业数据资产价值有决定性影响。浪潮推出的浪潮海岳数据质量评价工具3.0，产品内置国家标准、行业标准、外部数据等海量参考数据，综合《数据质量评价标准GB/T36344—2018》和《数据资产评估指导意见》建立起全面的评价体系，可针对不同的数据资产，动态准确生成匹配的评价规则。通过规范化的评价流程，对实时交换数据、离线数据包、模型等各类型数据进行评价，覆盖金融、电信、政府等各行业，实现数据质量提升、提高决策依据可靠性、支撑数据资产评估等关键应用场景，赋能企业数据管理过程。

用友精智工业大数据中心汇聚300万工业企业的亿万数据，沉淀2926款工业机理模型。其中，基于工业互联网标识大数据，可以实现产业链上下游企业智能互联；基于设备故障大数据，可以帮助工程师快速定位故障原因、排故；基于废钢判级大模型，可以帮助质检人员提高工作效率、降低生产成本；基于安全行为识别大模型，可以帮助生产安全管理人员及时发现危险行为、实时预警、消除安全隐患。

鞍钢作为中央直管的国有大型企业，将数智化视为新一轮钢铁工业革命的核心竞争力，充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势，持续推进数字化、智能化建设。2022年6月鞍钢已开始着手数据治理和数据资产梳理相关工作。为了数据流通，以及数据价值的更好利用，鞍钢从规划层面和方案落地分解出五大类17项的重点应用进行展开。

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