隨著國家數據局在2025年2月19日召開高質量數據集建設工作啟動會，全國27個部門圍繞“人工智能+”行動展開關鍵部署，數據要素的戰略地位再次被推至風口浪尖。此次會議不僅提出加快形成一批具有標桿意義的行業數據集，更揭示了數據資產化進程中的核心命題——從海量原始數據到高質量數據資產的轉化，需要專業化人才架起連接“石油”與“引擎”的技術橋梁。數字經濟浪潮下，企業能否在數據資產管理、價值挖掘及合規入表中搶占先機，將直接取決于一支新興職業隊伍的建設：數據資產會計師。

高質量數據集建設：國家戰略與企業轉型的雙重機遇當前，大模型技術的突破正將“以數據為中心的人工智能”推向新階段。以DeepSeek系列模型為代表的訓練實踐表明，數據質量直接決定算法性能的天花板。湖北、江蘇等地發布的行業數據集，智源研究院的18類多語言語料庫，以及北京國際大數據交易所構建的10余個領域資源地圖，均顯示出數據要素的供給體系正從分散走向系統化。然而，國家數據局披露的三大挑戰——需求不清晰、構建能力不足、評估標準缺失——恰暴露出產業端的關鍵痛點：許多企業雖坐擁數據資源，卻因缺乏專業化的治理能力，導致數據資產“藏于深礦、難以煉金”。
這一矛盾在“數據資產入表”政策背景下尤為凸顯。根據財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，滿足條件的數據資源可被確認為無形資產或存貨，并在資產負債表中體現價值。上海數據交易所指出，當前企業研發數據產品的支出多被費用化，而未形成實際資產，這不僅造成財務報表低估，更阻礙了數據要素的資本化運作。而高質量數據集作為企業數據資產的核心載體，其構建效率與合規水平，直接關系到入表后的資產確認與估值公允性。

數據資產會計師：架起數據資源與資產價值的專業橋梁面對數據質量管理復雜度攀升、入表合規要求細化、資產運營風險放大等現實挑戰，傳統財務人員與IT工程師的知識結構已難以滿足需求。企業亟需既懂數據治理技術、又通會計準規則、更擅業務場景融合的復合型人才。在此背景下，“數據資產會計師”的職業定位應運而生。這類專業人員能夠深度參與數據采集、清洗、標注全流程，確保數據資源滿足會計準則確認條件；同時結合行業特性設計數據集質量控制體系，為模型訓練提供可靠輸入；更重要的是，他們能通過數據資產權屬界定、成本分攤模型構建、價值評估模型設計等能力，推動數據資源向合規資產的轉化。
專業化認證體系：構建人才競爭力的核心路徑為滿足市場對數據資產會計師的迫切需求，國內已建立系統化的人才能力評價體系。數據資產會計師考試分為高級、中級、初級三個層級，考生可根據職業發展需求直接報考對應等級，無需逐級進階。考試內容涵蓋《數據資產會計管理理論》和分級實務教材《數據資產會計管理實務》，前者側重數據要素市場機制、會計準則適配性、倫理安全框架等理論體系，后者則針對不同企業規模與行業場景，解析數據集構建、資產估值、風險管控等實操方法論。
考試在全國35個重點城市設有線下考點，采用理論筆試與案例分析相結合的考核形式，確保人才評價與實際場景緊密結合。企業可通過考試官網為員工完成報名，獲批考生在考前一周下載打印準考證即可參與認證。值得關注的是，該認證體系嚴格區分于傳統職業資格或職稱評定，其核心目標是通過標準化能力度量，加速產業人才儲備的規模化生長。

賦能實體經濟：數據資產會計師的時代使命從政策導向看，高質量數據集建設已被納入“數據要素×”三年行動計劃的關鍵任務。國家強調通過政產學研用協同，培育一批具備行業知識沉淀的數據資產服務商。這意味著，掌握數據資產會計師能力的企業，不僅能優化自身數據資產管理效能，更可向外輸出數據集構建、質量評估等專業服務，搶占數據要素市場的新興賽道。
對企業而言，投資數據資產會計師團隊建設具有多重戰略價值。在合規層面，專業人員可規避數據權屬模糊、隱私泄露等入表風險；在財務層面，通過科學計量數據資源開發成本與預期收益，可提升資產確認的準確性；在經營層面，融合業務需求設計定制化數據集，能直接強化大模型在垂直場景的預測精度與決策支持能力。正如德勤分析指出，具備數據資產會計管理能力的企業，在融資估值、并購重組過程中將享有顯著的競爭優勢。

當國家數據局吹響高質量數據集建設的“集結號”，企業面對的不僅是技術升級的窗口期，更是人才戰略的攻堅期。數據資產會計師作為打通數據要素“資源化-資產-化資本化”閉環的關鍵角色，其能力儲備直接關乎企業在數字經濟時代的生存地位。隨著《數據資產會計管理實務》教材被納入專業團隊必修課程，隨著35城考點持續向產業輸送認證人才，一場由數據驅動的組織能力革命已悄然拉開帷幕。在這場變革中，誰能率先完成數據資產會計師隊伍的建設，誰便掌握了激活數據要素價值的核心密碼。