數字化資產入表智能系統

序號

名稱

具體內容和參數

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數字化資產入表智能系統

一、概述：

本實訓體系錨定數據資產入表的實戰應用場景，深度還原企業真實業務流程，以 “財經理論 + 數據技術 + 合規準則” 三維融合為內核驅動力，圍繞 “數據合規審查 — 數據質量管控 — 數據價值評估 — 財務精準入表” 的典型工作鏈路，全面檢驗學生運用大數據思維及專業工具，攻克企業數據資產化管理核心難題的實踐能力。實訓通過 1:1 復刻企業級數據資產入表全流程，著重錘煉學生在數據權屬文檔全生命周期管理、合規確權自動化測評、多元價值模型靈活配置、質量校驗規則自主編寫等關鍵環節的實操本領。同時，緊密對接《企業數據**相關會計處理暫行規定》等政策規范，幫助學生深度理解并熟練掌握 “數據**→數據資產→財務報表” 的轉化邏輯，確保理論知識與實踐操作無縫銜接。以此培養兼具財經專業素養、數據處理能力與合規管理意識的 “業財技融合” 型人才，使其能夠精準匹配數字經濟時代企業對數據資產化管理的復合型人才需求，為企業數字化轉型與高質量發展注入專業力量。

二、**明細

（1）利用收益法大模型，了解待入表單位之前的收益情況、評估基準日的國債到期收益情況和數據資產價值評估管理等內容；

（2）運用數據權屬問卷、數據質量評估、數據價值等工具處理數據；

（3）確定數據資產入表的工作計劃；

（4）了解待入表單位的數據情況，評估合法合規性內容、確定質量評估等級、評估數據資產價值等；

（5）制定總體應對措施和進一步數據資產入表程序；

（6）識別和評估各業務循環（維護合規文檔、填寫合規問卷、生成合規報告；樣例數據數據表管理、建立數據質量規則、生成質量報告、選取數據價值評估的參數、生成價值報告）的信息，執行內部控制測試和實質性程序，完成相關工作底稿；

（7）生成合規報告、質量報告和價值報告。

▲**列表1：一套案例提供生產廠家確認的、相應的功能證明材料（包括但不限于測試報告、功能截圖等），加蓋生產廠家公章。（需要進行現場演示）

三、技術指標：

1.使用漸進式JavaScript框架Vue3,性能出色，適用場景豐富的 Web 前端框架;

2.使用Element Plus,基于Vue3,實現復雜的用戶交互和動態效果;

3.使用axios網絡庫進行前后端通信，提供了統一的錯誤處理機制，可以捕獲請求過程中的錯誤；

4.使用mitt庫進行全局事件通信，允許組件之間進行解耦的通信；

5.使用pinia進行全局狀態管理，使得狀態管理更加集中和清晰;

6.使用indexdb進行數據存儲;

7.使用mockjs進行接口攔截;

8.所有服務均采用Linux服務器部署，快速快捷容。

9.web訪火墻，提升防功擊性。

10.采用B/S架構設計的平臺，無需安裝特定軟件；

11.系統在互聯網下運行，只需要通過瀏覽器訪問給定網址即可，通過賬號和密碼登錄使用服務，無需加密狗等。

12.平臺服務托管在本地，需學校提供額外的硬件支持。

13.系統支持團隊練習與實訓教學,可單獨使用，也可結合應用。

14.瀏覽器：推薦使用BLINK內核的瀏覽器，如360瀏覽器或谷歌chrome瀏覽器。

四、功能參數：

1.登錄與運行環境

離線運行支持：無需聯網即可啟動，通過解壓dist.zip壓縮包后雙擊index.html運行。

用戶管理：右上角顯示當前用戶（如“歡迎您，admin”），操作權限統一。

2.數據權屬管理

文檔管理（路徑：【數據權屬】→【文檔管理】）： ①點擊【**文檔】，填寫“數據資產名稱”，選擇“關聯模版庫”，上傳合規支撐材料（支持多格式混合上傳）。

結果反饋：文檔列表顯示“已上傳”狀態，可點擊【下載】獲取文件或【刪除】移除記錄，若材料未全部上傳，則在文檔管理模塊可顯示為部分上傳。

合規確權（路徑：【數據權屬】→【合規確權】）：

發起問卷： ①點擊【發起問卷】，填寫問卷名稱，關聯數據源（如“土壤墑情數據源”）及數據（如“土壤墑情數據”）。 ②逐項回答問題，如需補充材料，需要到【文檔管理】界面上傳。

自動測評：提交后生成“合法狀態”（如“合法”）、“合規權屬”（如“數據資產持有權”）等信息，支持導出《權屬合規報告》及查看答題記錄。

3.數據質量管控

表管理（路徑：【數據質量】→【表管理】）：

**表： ①點擊【**】，選擇數據源（如“土壤墑情數據源”），填寫表中文名（如“測試”）、英文名（如“test”），配置字段信息（數據類型、長度、非空約束等）。 ②保存后在列表顯示表名，支持后續數據導入與管理。

數據導入： ①選擇目標表，點擊【導入】，支持拖動文件或下載模板上傳。 ②點擊【數據預覽】查看前500條數據，確認完整性即導入成功。

質量規則（路徑：【數據質量】→【質量規則】）：

新增規則：

①點擊【新增】，選擇數據源及表，配置一級指標（規范性/完整性/準確性等）、二級指標（如 “數據標準檢驗”）。 ②編寫SQL校驗語句（示例：SELECT COUNT(*) AS total_compliant_records FROM table WHERE ErrorCode = 0），保存后規則列表顯示創建時間及操作選項（修改/刪除）。

任務執行：選中規則點擊【啟動】，系統自動運行校驗任務，結果同步至【質量報告】，顯示“執行成功”“評分”及可導出的合規報告。

4.數據價值評估

價值配置（路徑：【數據價值】→【價值報告】）：

數據檢索：通過數據編號或名稱搜索目標數據，點擊【配置】進入參數設置。

選擇估值方法：估值方法有三種收益法、成本法、市場法，收益法提供三種模型的選項。

參數配置： ①輸入無風險報酬率，系統根據數據安全風險評估結果（采集/傳輸/存儲安全得分）自動計算風險報酬率，個別風險調整系數，根據上述參數計算出折現率。 ②選擇層次分析法配置分成率，填寫銷售利潤分成率、利潤率，自動生成銷售收入分成率。 ③根據數據產品的銷售情況，填寫考慮產品、銷售數量、報價模式，計算年收入。

④根據實際情況配置收益金額、折現期、永續期收益金額等參數。

結果展示：實時顯示每一年的“折現金額”“市場價值”，支持生成含模型、參數、計算過程的詳細報告。