数据资产审计中 “数据资产明细表” 的编制与审计目标分析

一、相关概念

（一） 数据资产审计的背景与意义

随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为与传统资产并重的重要资源。《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律法规的实施，进一步强调了数据资产的法律属性和合规要求。企业面临着日益增长的数据安全和合规压力，数据资产审计成为企业应对这些挑战的有效手段。通过审计，企业能够全面评估数据资产的管理状况，及时发现潜在风险，确保数据资产的安全性和合规性，同时挖掘数据资产的潜在价值，提升企业的竞争力和创新能力。

（二）数据资产审计目标的分类

数据资产审计目标涵盖了多个维度，首先是存在性目标，即验证企业所声称的数据资产是否真实存在，防止虚构数据资产的情况发生。其次是完整性目标，旨在确保企业所有数据资产都被全面识别和记录，避免数据资产的遗漏。权利与义务目标关注数据资产的所有权和使用权，确保企业对数据资产的合法使用和有效保护。计价与分摊目标则侧重于数据资产的价值计量，评估其计价方法的合理性和成本分摊的准确性。最后是列报与披露目标，要求数据资产在财务报告中的列报清晰、准确，披露内容充分、完整，以满足利益相关者的信息需求和法规要求。

（三）数据资产明细表的定义与作用

数据资产明细表是数据资产审计的基石，它以系统化的方式全面梳理和记录企业所拥有的数据资产。明细表详细罗列了数据资产的名称、来源、类型、存储位置、使用部门、责任人、使用频率、安全等级、价值评估以及合规性说明等关键信息。其核心作用在于：一是精准识别企业内部各类数据资产，避免数据资产的遗漏或重复计算；二是通过科学分类，实现数据资产的精细化管理，使企业能够根据数据资产的特点制定差异化的管理策略；三是为数据资产的价值评估提供基础数据，助力企业合理规划数据资产的投资与利用；四是为审计人员提供详实的数据基础，确保审计工作的全面性、准确性和高效性。

二、数据资产明细表的编制

（一）数据收集

数据收集是编制明细表的起始环节，其质量直接影响明细表的准确性。企业内部的财务报表、业务系统日志和数据库记录等资料是数据收集的重要来源。与 IT 部门、业务部门和法务部门的沟通协作，能够帮助企业全面了解信息系统的架构、数据在业务流程中的应用情况以及数据合规要求，确保数据收集过程合法合规。收集到的数据通过 Excel或专业表格工具进行初步整理，为后续的分类和记录奠定基础。

（二）数据分类

数据分类是将收集到的庞杂数据资产按照一定规则进行归类的过程。分类标准包括数据类型、用途、敏感性和来源等。按数据类型分类有助于企业采取差异化的管理策略；按数据用途分类能够使企业合理调配数据资源，提升利用效率；按数据敏感性分类有利于实施精准的数据安全防护；按数据来源分类便于企业追溯数据根源，评估数据质量，加强供应商管理。

（三）数据记录

数据记录是将分类后的数据资产信息以规范格式填入明细表的过程。在记录过程中，数据资产的每个关键信息项都需准确填写。例如，数据资产名称应遵循统一命名规范；数据来源需详细记录采集时间、采集系统和采集人员等信息；数据类型严格按照既定分类标准填写；数据存储位置精确到具体服务器路径、数据库名称或文件路径；数据使用部门准确填写实际使用该数据的部门名称；数据责任人明确对应责任人姓名及联系方式；数据使用频率定期统计更新；数据安全等级依据企业数据安全策略评定；数据价值评估详细记录评估方法、评估过程及评估结果；数据合规性说明全面阐述数据资产各环节的合规情况。

（四）数据验证

数据验证是确保明细表质量的关键环节，通过多种方法严格把控数据准确性。交叉核对是将明细表中的数据与企业原始资料、业务系统记录进行多维度比对，检查数据一致性。访谈确认则是与各部门负责人及数据管理人员进行面对面沟通，逐一核实明细表中的关键信息。逻辑检查重点关注数据分类的合理性、数据记录的完整性和数据之间的关联性。通过严谨的逻辑推理排查潜在数据错误，确保明细表的逻辑连贯性和数据可靠性。

三、数据资产明细表在审计目标中的作用

数据资产明细表贯穿于数据资产审计的全过程，为审计目标的实现提供了坚实的数据支撑。在存在性审计中，明细表详细记录了企业的数据资产信息，审计人员依据明细表中的数据存储位置和责任人信息，能够精准定位并核查数据资产的实际存在状态，有效防止企业虚构数据资产的行为。例如，通过访问服务器路径查看数据文件是否真实在位，询问数据责任人数据的日常维护情况，从而确保数据资产的存在性。在完整性审计方面，明细表全面梳理了企业的各类数据资产，为审计人员提供了一幅完整的数据资产全景图。审计人员将明细表与企业实际业务流程和信息系统架构进行深度比对，能够敏锐地发现是否存在未被识别的数据资产盲区。例如，对比业务部门实际工作内容与明细表中记录的数据资产使用情况，查看是否有新的业务数据未及时纳入明细表管理，进而保障数据资产的完整性。对于权利与义务审计，明细表如实记录了数据资产的来源、使用部门和责任人等信息，审计人员借此可以清晰梳理数据资产的权属关系与使用权限。对于企业内部生成的数据，审查使用部门是否按照企业内部授权规定合理使用；对于外部采购或合作获取的数据，核查使用范围是否超出合同约定，确保企业对数据资产的权利行使合法合规，同时不遗漏任何应尽的数据管理义务。在计价与分摊审计过程中，明细表中的数据价值评估信息成为审计重点。审计人员深入审查评估方法的科学性、评估参数的合理性和评估过程的合规性。依据明细表中的数据使用频率和数据贡献度等指标，验证数据资产计价是否准确反映其实际价值，成本分摊是否遵循受益原则，避免数据资产价值虚增或虚减对企业财务状况造成误导。最后，在列报与披露审计中，明细表为审计人员提供了数据资产的合规性说明和价值评估依据。审计人员据此精准判断数据资产在财务报告中的列报是否清晰、准确，披露内容是否充分、完整，是否符合会计准则与法规要求，确保利益相关者能够获取真实可靠的数据资产信息，做出合理的经济决策。

四、案例分析

（一）案例背景

某大型制造企业经过多年数字化转型，积累了海量的数据资产，覆盖从原材料采购、生产制造、质量检测到产品销售与售后服务的全业务链条。然而，随着数据规模的爆发式增长，企业逐渐面临数据资产管理混乱、数据价值难以挖掘、数据合规风险凸显等问题。为扭转这一局面，企业决定引入数据资产审计，希望通过编制数据资产明细表，全面梳理数据资产，提升数据治理水平。

（二） 数据资产明细表的编制过程

审计团队入驻企业后，首先深入开展数据收集工作。全面查阅企业内部的 ERP 系统、MES 系统、客户关系管理系统等各类信息系统日志与数据库记录，从中提取有价值的数据资产线索；与采购部门、生产车间、销售部门以及售后服务部门等进行多轮深入访谈，了解各部门在实际业务中使用的数据资产及其管理现状；同时，与 IT 部门紧密合作，掌握企业信息系统的架构布局、数据存储策略以及数据安全防护措施。基于收集到的海量信息，利用专业的数据治理工具，按照既定的数据资产明细表模板，逐步填充各项数据资产的关键信息。

在数据分类阶段，审计团队依据企业业务流程与数据特性，制定了科学的分类体系。将数据资产按类型分为生产数据、质量数据、销售数据以及售后数据等；按用途分为用于生产调度、质量监控、销售预测、客户服务提升等；按敏感性分为绝密级、机密级、秘密级和公开级；按来源分为企业内部生产系统生成、外部供应商提供、客户主动提交等。

数据记录过程中，审计团队严格遵循规范要求，逐项填写明细表内容。每一项数据资产的名称均经过精心设计，确保唯一性与辨识度；数据来源详细记录生成环节与采集系统；数据类型精准归类；数据存储位置精确到服务器机房的具体机柜编号与存储设备路径；数据使用部门与责任人一一对应，确保责任明确；数据使用频率通过系统日志分析与部门统计相结合的方式准确计量；数据安全等级依据企业数据安全管理制度评定，并注明防护措施；数据价值评估综合运用成本法与收益法，量化数据资产对企业生产经营的贡献；数据合规性说明详细阐述数据采集、存储、处理、使用等环节符合相关法律法规的情况。

数据验证环节，审计团队采取多元化手段确保明细表质量。将明细表中的数据资产信息与企业信息系统后台数据进行逐一交叉核对，确保数据一致性；与各部门负责人再次访谈确认关键信息准确性；运用逻辑推理检查数据分类的合理性，例如，生产数据是否全部归入相应类别，不同类别数据之间是否存在交叉错乱等。经过多轮严谨的验证与修正，最终形成了一份高质量的数据资产明细表。

（三）审计目标的实现

凭借这份详尽的数据资产明细表，审计团队高效地推进各项审计工作，全面实现审计目标。在存在性审计中，依据明细表中的数据存储位置与责任人信息，实地检查数据资产的存储设备，登录信息系统查看数据文件，逐一确认企业声称拥有的各类数据资产真实存在。在完整性审计方面，将明细表与企业实际业务流程深度比对，审查业务环节中涉及的数据是否全部纳入明细表管理，发现并补充了几类遗漏的车间现场质量检测数据与售后服务客户满意度调查数据。在权利与义务审计中，根据明细表中的数据来源与使用部门记录，梳理数据资产的权属链条，审查企业内部数据使用授权是否规范，外部数据采购合同执行是否严谨，及时纠正了几处数据使用权限超范围的问题。在计价与分摊审计环节，深入分析明细表中的数据价值评估信息，核验评估方法的科学性，发现某项数据资产的计价存在高估情况，依据重新评估后的价值，合理调整了成本分摊。在列报与披露审计中，对照明细表中的数据合规性说明与价值评估结果，审查企业财务报告中数据资产的列报内容与格式，提出优化建议，使数据资产信息的披露更加清晰、准确、完整。

五、结论与建议

（一） 结论

数据资产明细表在数据资产审计领域具有不可或缺的关键作用。通过精心编制的明细表，企业能够全面、系统、准确地掌握自身数据资产的详细情况，从数据资产的全面摸排，到数据价值的初步挖掘，再到数据合规风险的初步筛查，为后续深入的审计工作奠定了坚实基础。在数据资产审计的核心目标—存在性、完整性、权利与义务、计价与分摊、列报与披露的实现过程中，明细表始终贯穿其中，发挥着不可替代的支撑作用。它不仅是审计人员获取审计证据的重要来源，更是企业优化数据资产管理、提升数据价值转化效率、防范数据风险的有力工具，对于企业在数字经济时代提升核心竞争力、实现可持续发展具有深远且重要的意义。

（二）建议

一是强化数据资产管理顶层设计。企业管理层应高度重视数据资产的战略价值，建立健全数据资产管理委员会等专门机构，统筹规划数据资产管理战略，制定完善的数据资产管理制度与流程，将数据资产管理纳入企业常态化管理体系，确保数据资产明细表编制与更新工作有章可循、有序推进，从源头保障数据资产的质量与安全。

二是提升审计人员综合素养。企业应定期组织审计人员参加数据资产审计相关的专业培训课程，邀请行业专家分享前沿数据审计技术与案例经验，鼓励审计人员考取数据审计师、数据治理专业人士等权威认证。同时，加强审计人员与 IT 技术人员、数据科学家的跨部门协作与交流，拓宽审计人员的视野，提升其在数据分析、信息安全、数据合规等方面的综合能力，打造一支适应数字时代要求的高素质审计队伍。

三是加快数据资产审计标准化进程。行业协会与监管机构应积极行动，联合数据资产审计领域的理论界与实务界专家，深入调研不同行业、不同类型企业的数据资产审计实践，总结提炼共性规律，制定统一的数据资产审计标准框架与操作指南，明确数据资产明细表编制的规范格式、审计目标的量化指标、审计程序的关键节点等内容，为企业开展数据资产审计提供标准化指引，提升审计工作的规范性、一致性和可比性。

参考文献

[1] 陆施予，程博，樊柯馨. 审计新领域：数据资产审计[J]. 商业会计，2022（18）：46 - 48.

[2] 何雨 . 国家审计与政府数据资产监管研究 [J]. 财会月刊，2023，44（7）：113 - 120.