《数据资源入表与财税风险识别》

  培训讲师:侯占芳

讲师背景:
侯占芳老师财税管理实战专家30年企业财税实战经验高级会计师、注册税务师山西工程科技职业大学会计学院客座教授山西省发改委、财政厅、综改示范区项目评审专家山西省和太原市会计领军人才、先进会计工作者曾任:山西新宝鼎集团(汽车/地产/食品一体化企业 详细>>

侯占芳
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《数据资源入表与财税风险识别》详细内容

《数据资源入表与财税风险识别》

数据资源入表与财税风险识别
课程背景:
随着信息技术的飞速发展和数字化转型的深入推进,数据已成为企业运营和决策的核心要素之一。数据资源作为企业的无形资产,其规模和价值不断攀升,对企业的经济活动和市场竞争力的影响日益显著。财政部于近年来发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,标志着数据资源正式纳入会计核算体系,实现了数据资产化的重要一步。这一举措不仅拓展了会计核算的对象和范围,提高了财务报告的信息披露质量,还促进了数据资源的管理和运营,推动了数据经济的发展。在此背景下,数据资源入表成为企业财务管理和会计实务中的新热点和新挑战。
本课程旨在通过分析数据资源入表的背景和要求,帮助企业更准确地反映数据资源的价值,并推动其在企业财务管理中的有效应用。关注财税风险的识别方法,帮助企业更好地应对数据资源入表带来的风险挑战,实现数据资源的有效管理和价值最大化。
课程收益:
1、深入理解数据资源入表的背景与意义,把握政策导向和会计准则发展动态,为企业财务管理提供前瞻性视野;
2、掌握数据资源入表的会计处理方法,包括初始计量、后续计量和出售等环节,确保财务核算的准确性和规范性;
3、提升财税风险识别与管理能力,了解数据资源相关的税收政策法规,有效防范税收风险,保障企业合规运营;
4、促进数据资源的有效利用,通过准确的财务核算和报表列示,为企业决策提供更有力的数据支持,优化资源配置;
5、学会应对数据资源入表面临的挑战,从数据治理、合规、评估和确权交易等方面提升企业管理水平,推动数据资源价值最大化;
课程时间:2天,6小时/天
课程对象:企业老板、财务副总、财务总监、财务经理、税务经理、财务人员等
课程方式:讲师讲授+现场讨论+案例分析+练习
课程大纲
导入:政策背景与重大意义
思考+讨论:数据、数据资源、数据资产三者有区别吗?
一、相关政策解读
1. 政策出台的宏观背景
2. 会计准则的发展动态
二、数据资源入表的重要性
1. 对企业财务状况的影响
1)提升资产准确性
2)2)优化企业资产结构与财务表现
3)影响估值与融资
2. 对企业决策的支持作用
1)提供精准信息
2)优化资源配置
3)促进数据驱动的业务创新
案例:全国首笔旅游景区数据资产入表
案例:青岛地铁数据资源集获批授信额度6000万
案例:深圳市首例数据资产质押融资
第一讲:数据资源的财务核算
一、数据资源财务核算
1. 数据资源的资产属性确认
2. 相关会计原则与假设
二、数据资源的初始计量
1. 外购数据资源的成本构成
1)购买价款的确定
2)相关税费的处理
3)直接归属于使数据资源达到预定用途的其他支出
案例:数字图书馆的成本来源
2. 自行开发数据资源的成本核算
1)研发阶段的划分与费用资本化的判断
2)开发过程中各项支出的归集与分配
案例:华塑股份将数据数据资源全部计入存货
案例:中国移动、中国联通、中国电信将数据资源计入开发支出
三、数据资源的后续计量
1. 数据资源的摊销与折旧
2. 数据资源的减值测试
四、数据资源的出售
1. 确认处置收益或损失
2. 相关税费的核算
3. 对财务报表的影响
思考+讨论:转让数据资源的定价是否公允如何判断?
第二讲:数据资源的报表列示与披露
一、资产负债表相关列示
1. 在存货项目列示
2. 在无形资产项目列示
3. 在开发支出项目列示
二、相关披露
1. 确认为无形资产的数据资源披露
2. 确认为存货的数据资源披露
3. 其他披露要求
第三讲:数据资源入表的税收政策与风险识别
一、税收政策与法规解读
1. 涉及的数据资源相关税种
1)企业所得税
2)增值税
2. 数据资源入表在企业所得税、增值税等方面的法规要点
二、税收合规与风险识别
1. 税收优惠政策的适用条件
1)高新技术企业认定
2)研发费用加计扣除
2. 税收风险识别
——企业所得税方面
1)价值确定风险
2)折旧摊销风险
思考+讨论:数据资产的摊销期限应该是几年?
——增值税方面
1)税率风险
2)纳税行为判断风险
3)发票管理风险
思考+讨论:数据资源作为存货入账,销售存货税率为多少?
思考+讨论:转让数据资产是混合销售行为还是兼营行为?
——税收优惠政策适用方面
1)条件是否符合
2)申报材料风险
3. 税收风险防范策略
1)加强对数据资源相关业务的税务风险评估和监控
2)密切关注税收政策的变化
3)加强与税务机关的沟通协调
第四讲:数据资源入表面临的挑战
一、数据的有效治理与管理
1. 数据质量的把控
2. 数据安全与隐私保护
案例:某互联网公司数据资源入表失败
二、数据的合规
1. 法律法规的遵循
2. 行业规范的符合
三、数据的评估
1. 评估方法的选择与适用
2. 评估结果的验证与审核
四、数据的确权和交易
1. 权利归属的明确
2. 交易机制的建立
案例:杭州互联网法院的数据产品法律属性及权益保护案例

 

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