数据资产会计师考试官网：让每一份科研数据都能释放最大价值

2025年6月18日，上海 —— 近年来，人工智能（AI）正深刻改变生物医药领域的研发方式，尤其是在新药开发和基因组学等前沿方向。尽管AI为生命科学带来了前所未有的创新动力，但高质量、结构化、可复用的科研数据资源依然稀缺，这已经成为制约AI算法价值释放的核心瓶颈。在刚刚落幕的“模式生物、表型数据与AI驱动的生物医药源头创新合作”研讨会上，来自全国顶尖实验室、高校和企业的专家们，围绕数据基础设施建设、数据标准化、数据共享以及数据资产化等话题进行了深入探讨。这一切，都指向一个全新且至关重要的话题：数据资产如何科学入表？谁来为数据的价值赋权？在这背后，数据资产会计师这一新兴职业正逐渐浮出水面，成为推动数字经济高质量发展的关键力量。

AI与生物医药深度融合，“数据荒”成最大障碍

生物医药行业历来以研发周期长、成本高、失败率居高不下著称。随着AI技术的融入，行业曾一度寄予厚望，希望通过算法提升研发效率、精准预测靶点，加速新药上市。然而，AI模型的训练和验证都极度依赖高质量的数据。广州国家实验室特聘研究员李亦学在研讨会上坦言，我国生物医学在数据科学领域起步较晚，不仅优质可用的数据资源有限，而且算法创新和工具集成的门槛居高不下，难以满足AI时代对快速建模和精准预测的需求。

更令人担忧的是，尽管上海在人类表型组研究和基因修饰模式生物资源方面位居国际前列，但人类正向遗传学数据与模式生物反向遗传学研究长期脱节，科研资源无法实现转化。这种“数据孤岛”现象，使得大量科研成果难以沉淀为行业共享的高价值资产，也阻碍了数据资产真正实现价值流通。

以南模生物为例，公司目前拥有14万种小鼠品系和70万只大小鼠，基因修饰动物体系已与美国齐平。可惜，由于表型数据库的缺失，这些宝贵的模型资源在定价和利用上受到了极大限制。副总经理孙瑞林指出，模型核心种子资源依赖国外，同时受中美竞争影响，未来数据获取还可能面临进一步限制。即便如此，南模生物依然在加紧布局基因修饰动物数据库建设，试图打破行业困局。

专家们一致认为，建立高质量表型数据平台、模式生物平台等基础设施，不仅能为AI模型提供训练所需的数据“粮食”，更是推动整个生命科学行业数字化转型的核心引擎。而这些平台产生的数据资源，在未来必然会成为可以“入表”的无形资产——其评估、管理、流通、披露等一系列问题亟需专业力量介入。

数据资产入表：产业数字化转型的必经之路

随着工业经济向数字经济全面转型，企业经营活动中产生的数据量呈现爆炸式增长。无论是生物医药的表型组学数据，还是金融、电商、能源等行业的业务大数据，都在逐渐成为企业最具潜力的新型生产要素。在这样的趋势下，“数据资产入表”已经成为会计学界和产业界共同关注的焦点话题。

所谓“数据资产入表”，就是将企业拥有的数据资源按照科学、合规的方法进行确认和计量，并纳入财务报表，成为企业资产负债表上的一项有形或无形资产。这一过程不仅涉及对数据本身价值的评估，还关乎数据合规、安全、流通以及未来资产化、证券化等更复杂的金融操作。

以本次研讨会为例，各方专家多次提及，目前我国在优质科研数据资源积累和标准化方面存在明显短板。复旦大学特聘教授丁玉强介绍，复旦正在建设实验小鼠资源库，并计划搭建线上检索数据库，以提升科研数据的可用性和复用性。同时，石乐明团队打造的人类表型组协同平台PhenoBank，已经能够服务70余家机构，为行业提供高质量的数据服务。这些平台不仅是科研创新的基础设施，更是未来可以资产化、入表的数据“金矿”。

然而，将这些庞大的数据资源真正变成财务报表上的“硬通货”，绝非易事。李亦学提出，为了解决数据孤岛问题，广州国家实验室开发了Bio-OS智能体，有效提升了科研人员的数据分析效率，并增强了数据的可复用性。与此同时，上海实验动物研究中心主任范春也呼吁建立统一的数据采集标准，实现模型遗传背景与表型数据的一致性。这些努力本质上都是为了让科研数据能够以可衡量、可计量、可流通的方式进入企业乃至行业的资产负债表。

阻碍重重：数据资产入表面临的现实挑战

尽管产业界和学界都认识到“数据资产入表”的巨大价值，但现实操作中却困难重重。首先是对数据价值认定和评估方法的不统一。比如，一组基因修饰小鼠模型的数据，到底该如何评估其市场价值？是按照研发成本、替代成本还是潜在商业价值来核算？不同方法对应的结果可能相差甚远。而且，科研数据往往高度专业化、独特性强，其可复制性与市场流通性都难以完全对标传统无形资产。

除此之外，当前我国在数据管理合规、数据安全保护以及跨机构、跨行业的数据共享机制上仍有待完善。例如，高校与企业之间如何建立稳定的数据流通与利益分配机制？跨境合作下如何应对不同法规体系对科研数据合规性的要求？这些问题直接决定了“数据资产入表”能否顺利推进。

在人才层面，传统财务会计更多聚焦于会计凭证编制、业务信息记录和财务报表整理，对于大规模、多维度的数据资产管理并不具备足够能力。而面对日益增长的数据要素市场需求，目前相关人才数量严重不足，且现有人才素质与产业实际需求存在不小差距。不仅如此，在关键核心领域创新能力不足的问题也逐渐显现，这直接影响到整个行业的数据资产化进程。

推动行业进步：需要专业的数据资产会计师

正是在这样的背景下，“数据资产会计师”应运而生。这一全新的职业角色，不再只是传统意义上的账务处理专家，而是融合了会计学、信息科学、法律合规与产业实践于一体的复合型人才。他们不仅要懂得如何确认和计量企业持有的数据资源，还要参与到数据治理、资产评估、安全合规等更广阔的工作中。

在生物医药这样高度依赖科研数据驱动创新的领域，数据资产会计师可以发挥不可替代的作用。例如，在南模生物推动基因修饰动物数据库建设时，如何科学梳理和归集模型资源、制定标准化的数据采集规范，并将这些数据库作为企业核心资产进行评估和管理，都离不开专业的数据资产会计师介入。又如，在复旦大学构建的人类表型组协同平台PhenoBank项目中，从跨机构合作到知识产权划分，从成本投入核算到潜在商业价值挖掘，每一个环节都对会计师提出了全新的挑战。

李亦学等专家多次强调，随着AI技术赋能科研平台，高质量、大规模的数据将成为行业核心竞争力。只有实现科研数据资源的规范管理和合理入表，才能真正释放其经济价值，为企业带来持续增长动力。而这正是数据资产会计师这一新职业展现价值的舞台。

解读新职业：什么是“数据资产会计师”？

说到这里，不少人可能会好奇，“数据资产会计师”到底是做什么的？简单来说，这个岗位就是企业和机构在数字经济时代下，对海量数据进行合规治理、科学评估和价值变现所必需的新型会计人才。他们既要精通传统会计核算规则，又要具备一定的信息技术能力，还要熟悉相关法律法规及行业标准。例如，在对一批科研数据库进行价值评估时，不仅要分析其原始投入成本，还要考量其市场需求、潜在收益乃至长期战略意义。

更进一步，随着国家层面对数字经济发展的大力推动，以及各行各业加快数字化转型步伐，对高素质、复合型的数据资产会计师需求将持续增长。不仅是生物医药领域，金融、电商、制造等众多行业也都迫切需要这样的人才来打通“从数据到资产”的最后一公里。

未来展望：让每一份科研数据都能释放最大价值

回顾本次“模式生物、表型数据与AI驱动的生物医药源头创新合作”研讨会可以发现，无论是顶尖高校、前沿实验室还是龙头企业，都已经意识到高质量科研数据的重要性，并在积极推动基础设施建设和标准化进程。随着表型数据库、人类表型组协同平台等项目陆续落地，以及AI赋能科研平台能力不断提升，可以预见的是，大量科研数据将在未来逐步沉淀为企业和行业的重要数字资产。

而如何让这些无形资产科学“入表”，并充分发挥其经济价值？这不仅需要政策层面的支持与行业标准的完善，更需要大量具备专业素养的数据资产会计师参与其中。他们将成为连接科技创新与产业升级之间不可或缺的桥梁，让每一份宝贵科研数据都能被妥善管理、高效流通、安全变现，为我国数字经济健康可持续发展贡献力量。

正如南模生物董事长费俭所言，“如何把AI与上海本土优势结合起来，形成‘基因-表型-疾病-新药’的新范式，是生物医药破局之道。”而这条路上，亟需更多专业的数据资产会计师，为产业数字化转型保驾护航，让中国创新走得更远、更稳、更快。