根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），企业持有的数据资产按照用途可以分为内部使用的无形资产和最终用于出售的存货。数据资产审计是指对数据资产的价值、质量、安全、合规等方面进行评估和检验的活动，是数据治理的重要组成部分，也是数据资产管理的第三道防线。数据资产审计的目的是保障数据资产的真实性、完整性、准确性、及时性、可用性、可信性和合规性，为数据资产的开发和利用提供保障和支持。

本文以数据资产审计为主题，对现有的部分审计实际案例进行了梳理，总结了当前数据资产审计的实施方案以及不足之处；同时提出了新的数据资产评估模型，为提高数据资产审计效率提供了新的思路，丰富了数据资产审计的理论基础，也为实际操作提供了有力的指导和支持，为数据资产审计的发展和创新提供参考和借鉴。

Abstract

According to the "Interim Provisions on Accounting Treatment of Enterprise Data Resources" (Finance and Accounting [2023] No. 11), data assets held by enterprises can be divided into intangible assets for internal use and inventories for final sale. Data asset audit refers to the activities of evaluating and testing the value, quality, security, compliance and other aspects of data assets, which is an important part of data governance and the third line of defense of data asset management. The purpose of data asset audit is to ensure the authenticity, integrity, accuracy, timeliness, availability, credibility and compliance of data assets, and to provide protection and support for the development and utilization of data assets.

This paper takes data asset audit as the theme, sorts out some existing audit cases, and summarizes the implementation plan and shortcomings of the current data asset audit. At the same time, a new data asset evaluation model is proposed, which provides a new idea for improving the efficiency of data asset audit, enriches the theoretical basis of data asset audit, and provides powerful guidance and support for practical operation, and provides reference for the development and innovation of data asset audit.

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