数据资产与数字化转型核心课程

课程大纲

宏观经济与数字经济战略认知

一、当下经济运行底层逻辑演变与宏观形势 PEST 分析

经济运行底层逻辑演变

1.1 数字经济对传统经济运行逻辑的冲击与重塑

1.2 数字经济全产业链的融合与发展态势

宏观形势的 PEST 分析

2.1 政治（Political）因素对数字经济的影响

2.2 经济（Economic）因素与数字经济的互动

2.3 社会（Social）因素对数字经济发展的支撑与挑战

2.4 技术（Technological）因素驱动数字经济创新

二、国际形势、政治格局与技术革命对经济的影响

国际形势与政治格局对数字经济的作用

企业数字化战略转型与数据资产化

一、数字经济战略及数据要素化政策脉络

数字经济战略及内涵

1.1 数字经济战略的核心目标与主要内容

1.2 数字经济内涵的多维度解析

数据要素化政策脉络梳理

2.1 国内数据要素化政策的发展历程

2.2 政策对数据要素市场培育的作用

二、企业数据资产的增值路径与 AI 大模型应用

企业数据资产的增值路径

1.1 数据资产的合规管理

1.2 数据资产的确权方式

数据资产交易与入表实务

一、数据要素市场与数据交易实践

数据要素市场与数据基础制度的北京先行实践

1.1 北京数据要素市场建设的举措与成效

1.2 北京数据基础制度实践的借鉴意义

数据要素流通体系与人工智能相关交易

2.1 数据要素流通体系的构建要点

2.2 人工智能 & 高质量数据集 & 算力交易的模式与流程

二、数据资产入表与会计准则实务

数据资源入表会计处理方式

1.1 数据资源入表的会计科目设置

1.2 数据资源入表的账务处理流程

数据资产确认和计量的难点与应对

数据资产规模化、价值化与全生命周期管理

一、企业数据资产的盘活与价值提升

企业数据资产的盘清盘活

1.1 企业数据资产盘点的方法与工具

1.2 企业数据资产盘活的策略与案例

数据资产增值顶层规划与产业融合策略

2.1 数据资产增值顶层规划的框架与步骤

2.2 产业与数据融合体现数据资产价值的策略

二、数据资产全过程管理与资本化策略

数据资产运营策略与实施方案

1.1 数据资产运营的目标与关键环节

1.2 数据资产运营实施方案的制定与执行

数据资产资本化运作与财务管理策略

人工智能与数据资产双向循环及公共数据运营

一、人工智能 + 数据资产双向循环与定价

数据驱动 AI 与 AI 提升数据价值的双向循环

1.1 数据驱动 AI 发展的逻辑与

1：2 AI 提升数据价值的机制与实践
基于场景与收益分红的数据资产定价

2.1 基于不同场景的数据资产定价方法

2.2 基于收益分红的数据资产交易机制

二、公共数据授权运营及可信空间建设

公共数据授权运营合规路径与模式

1.1 公共数据授权运营的合规要求与流程

1.2 公共数据授权运营模式、应用场景设计及开发

数据出境与可信空间建设

2.1 数据出境融资证券化的操作要点

适合对象

企业中高层管理者、数字化转型负责人、数据管理与运营人员、财务与审计人员，以及关注数字经济与数据资产领域的相关从业者

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

场景边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起宏观经济与数字经济战略认知、企业数字化战略转型与数据资产化和数据资产交易与入表实务，先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天，12小时

授课方式

采用理论讲解、案例分析、小组讨论、实务演练相结合的方式，通过丰富的实际案例和互动环节，增强学员对知识的理解与应用能力

课程内容重点

01宏观经济与数字经济战略认知

02企业数字化战略转型与数据资产化

03数据资产交易与入表实务

04数据资产规模化、价值化与全生命周期管理

讲师介绍

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后，财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规，累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验，深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据资产与数字化转型核心课程》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业中高层管理者、数字化转型负责人、数据管理与运营人员、财务与审计人员，以及关注数字经济与数据资产领域的相关从业者等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：2 天，6 小时 / 天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用采用理论讲解、案例分析、小组讨论、实务演练相结合的方式，通过丰富的实际案例和互动环节，增强学员对知识的理解与应用能力，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配