税务申报中，如何评估注册用户数据的资产价值？

# 税务申报中，如何评估注册用户数据的资产价值？

干了14年企业注册办理，12年财税服务，我见过太多企业栽在“数据”这个看不见摸不着的东西上。去年有个客户，某电商平台的财务总监急匆匆找到我，说他们公司准备融资，投资人要求把“500万注册用户数据”计入资产，但税务局质疑“数据怎么能算资产？就算算，怎么评估价值？”最后双方僵持了三个月，融资差点黄了。这事儿不是个例——数字经济时代，用户数据早成了企业的“隐形金矿”，但一到税务申报，这“金矿”就成了“烫手山芋”：到底能不能算资产？算的话价值怎么定？定高了怕被稽查，定低了又影响企业利润和融资。今天，我就结合这12年的实战经验，掰开揉碎了聊聊：税务申报时，注册用户数据的资产价值到底该怎么评估。

## 资产属性界定：数据到底能不能算“资产”？

想评估数据的价值，得先解决一个根本问题：注册用户数据在税法上到底算不算“资产”？很多人觉得“数据不就是信息吗？怎么就成了资产？”这其实是对资产属性的误解。从会计和税法的角度看，一项资源要成为资产，必须满足三个条件：企业拥有或控制、能带来未来经济利益、成本能可靠计量。注册用户数据能不能满足这三个条件？答案是：能，但有前提。

先说“拥有或控制”。用户数据不是天上掉下来的，是企业通过合法渠道收集、清洗、整合形成的。比如电商平台通过用户注册获取的手机号、购买记录，教育机构通过课程报名收集的学习偏好，这些数据企业有明确的权限使用（比如在隐私政策里约定“用户同意企业用于产品优化”），这就是“拥有或控制”。但要注意，如果数据来源不合法——比如未经用户授权爬取、或者从黑市买的——那别说资产，连合法性都不存在，税务申报时直接会被认定为“违规所得”，轻则补税罚款，重则涉及违法。去年我就处理过一家教育公司，他们偷偷爬取了10万条学生数据，想计入无形资产，被税务局查出后，不仅数据资产全被核销，还按“非法所得”补了200万税款，财务负责人差点被追责。

再看“未来经济利益”。用户数据的价值不在于“数据本身”，而在于“能带来什么好处”。比如零售企业的用户购买数据，可以用来做精准营销，提高复购率；社交平台的用户行为数据，可以优化广告推送，增加广告收入；甚至金融机构的用户信用数据，可以直接用于风控模型，降低坏账率。这些都能直接或间接带来经济利益，符合资产的定义。举个真实的例子：我们服务过某中型SaaS服务商，他们有30万企业用户数据，包括使用时长、功能偏好、续费记录。去年申报企业所得税时，我们把这些数据作为“无形资产”入账，理由是“通过分析用户数据，他们优化了产品功能，续费率从65%提升到78%，直接带来500万新增利润”。税务局虽然一开始质疑，但企业提供了详细的用户数据应用报告、第三方机构的数据价值评估证明，最后认可了这部分的资产价值。

最后是“成本能可靠计量”。很多人觉得“数据收集成本不就是服务器钱和程序员工资吗？”其实没那么简单。数据资产的成本包括直接成本（数据采集工具、服务器存储、人员薪酬）和间接成本（数据清洗、脱敏、分析的系统开发费用）。比如某医疗健康APP，收集用户健康数据的成本包括：用户注册奖励（每拉新一个用户给5元优惠券，花了50万）、数据存储服务器（年费20万）、数据清洗算法开发（外包给科技公司，花了80万），这些成本都有发票、合同、支付记录，能可靠计量，就可以计入数据资产的成本。但如果企业说不清这些钱花在哪了，比如“数据是我们自己程序员随便写的代码收集的，没花什么钱”，那税务局肯定不认——连成本都算不清，价值从何谈起？

## 评估方法选择：成本、收益、市场，到底用哪个？

解决了“能不能算资产”的问题，接下来就是“怎么算价值”。用户数据不像机器设备，有明确的购买价格；也不像存货，有清晰的市价。它的评估方法，一直是税务申报中的难点。目前主流的评估方法有三种：成本法、收益法、市场法。但每种方法都有适用场景，用错了不仅可能被税务局调税，还可能让企业吃亏。

先说成本法。顾名思义，就是“花多少钱算多少钱”，按照数据资产的形成成本来评估价值。这种方法最简单，也最容易让税务局认可，因为成本有据可查——发票、合同、银行流水都是证据。比如某电商企业2023年收集用户数据的成本包括：用户推广费（100万）、服务器存储费（30万）、数据分析师薪酬（50万），合计180万，那用成本法评估，数据资产价值就是180万。但成本法的最大问题是“可能低估价值”——用户数据的真正价值在于未来收益，而不是过去的投入。比如某社交平台早期收集用户数据可能只花了50万，但随着用户量增长，这些数据用于广告推送后，每年能带来2000万收入，成本法评估的50万显然不能反映真实价值。去年有个客户用成本法评估用户数据资产，结果投资人觉得“价值太低”，融资估值上不去，最后不得不改用收益法重新评估。

再说说收益法。收益法的逻辑是“数据未来能赚多少钱，现在就值多少钱”，通过预测数据未来能带来的经济利益，折算成现值。这种方法更贴近数据资产的“未来经济利益”属性，特别适合那些已经通过数据产生稳定收益的企业。比如某在线教育平台，他们有100万用户的学习数据，通过分析这些数据推荐课程，2023年因此多卖了800万课程。收益法评估时，我们会先预测未来5年数据能带来的额外收益（比如每年增长10%），然后用折现率（一般取8%-12%）折算成现值。具体操作上，需要企业提供详细的数据应用报告、近3年的收益数据、第三方机构的收益预测模型，税务局才会认可。我们服务过某母婴电商平台，他们用收益法评估200万用户数据资产，价值达到了1200万，虽然一开始税务局质疑“预测收益是不是太高了”，但企业提供了第三方数据公司的评估报告和近3年的数据应用收益明细，最后顺利通过了税务申报。

最后是市场法。市场法就是“参考同类数据的市场价格来定值”。比如A企业卖50万用户数据卖了1000万，那B企业如果有同样质量的50万用户数据，价值也可以参考1000万。但市场法的适用场景非常有限，因为用户数据的“独特性”太强——不同行业、不同质量、不同权限的数据，价格天差地别。比如金融用户的信用数据，一条可能值几百元；而普通电商用户的浏览数据，一条可能只值几分钱。而且，目前国内数据交易市场还不成熟，公开的“数据交易案例”少之又少，很难找到“可比对象”。我们去年尝试用市场法给某企业评估用户数据资产，找了3家数据交易平台，发现同类数据的交易价格差异高达5倍，最后只能放弃，改用收益法。所以，除非企业有明确的“数据交易案例”，否则市场法在税务申报中很少用。

总结一下：成本法适合“数据刚形成，还没产生明显收益”的企业；收益法适合“数据已经稳定产生收益，有明确应用场景”的企业；市场法基本“用不上”。在实际操作中，很多企业会结合两种方法——比如用成本法确定“初始入账价值”，用收益法确定“期末公允价值”，在税务申报时分别说明，这样既能体现数据的形成成本，又能反映未来收益，更容易让税务局接受。

## 质量合规影响：数据“好不好”，价值差十万八千里

评估用户数据资产价值时，有个因素比评估方法更重要，那就是数据质量和合规性。同样是100万用户数据，如果数据“干净、准确、合法”，价值可能翻几倍；如果数据“脏乱差、来源不明、侵犯隐私”，价值可能直接归零，甚至让企业惹上大麻烦。我在财税服务中常说一句话：“数据质量是1，评估方法是后面的0，没有1，再多0也没用。”

先说说数据质量。数据质量的核心是“有用性”——能不能帮企业赚钱。具体来说，包括三个维度：完整性（用户信息有没有缺失，比如只有手机号没有购买记录，价值就低）、准确性（数据是不是真的，比如用户性别填错，画像就准不了）、时效性（数据是不是最新的，比如3年前的购买数据，可能已经过时了）。举个例子：某零售企业有两套用户数据，一套是50万“完整、准确、近1年内有购买记录”的数据，另一套是100万“只有注册信息、3年前无购买记录”的数据。从数量上看，后者是前者的2倍，但实际价值可能只有前者的1/3——因为前者能直接用于精准营销，后者几乎没用。去年我们给某服装企业评估用户数据资产时，一开始他们提供了150万用户数据，但经过清洗发现，其中60万用户近2年无任何购买记录，数据质量得分只有40分，最后这部分数据被我们核销了，只保留了90万“活跃用户”数据，资产价值从800万降到450万，企业老板一开始还心疼，后来用这450万数据做精准营销，3个月复购率提升了20%，反而赚了更多。

再说说合规性。合规性是数据资产的“底线”，不合规的数据，价值再高也是“空中楼阁”。合规性包括两个方面：数据来源合法（有没有用户授权、有没有爬取违规数据）、数据使用合规（有没有违反隐私保护法规、有没有超范围使用）。去年有个客户，某互联网公司，他们有200万用户数据，想作为无形资产入账，价值评估1个亿。但税务局在核查时发现，这些数据中有50万是通过“诱导用户填写‘个人信息’换取优惠券”的方式收集的，而且隐私政策里没有明确说明“数据用于第三方广告推送”，违反了《个人信息保护法》。最后，这50万数据被认定为“违规获取”，价值直接清零，剩下的150万数据也因为“使用场景不合规”，评估价值打了对折，从1个亿降到5000万。更严重的是，公司还被罚款200万，财务负责人被约谈。所以说，合规性不是“选择题”，而是“必答题”——数据不合规，不仅资产价值受损，还可能面临法律风险。

数据质量和合规性怎么量化？目前行业内常用的方法是数据质量评分和合规性审计。数据质量评分可以从完整性、准确性、时效性、一致性等维度打分，满分100分，60分以下的数据价值基本可以忽略；合规性审计则需要第三方机构出具报告，证明数据来源合法、使用合规，没有违反《数据安全法》《个人信息保护法》等法规。我们在给企业评估数据资产时，都会要求企业提供这两份报告，没有的话，评估价值至少要打7折——毕竟，税务局看到“合规审计报告”，信任度会高很多。

## 应用场景差异：数据“用在哪儿”，价值就值“多少”

同样是用户数据，用在不同的场景，价值可能差10倍甚至100倍。比如，某电商平台的用户购买数据，如果只用来“发促销短信”，可能价值100万；但如果用来“训练AI推荐算法，提升复购率”，价值可能就是1000万；甚至如果用来“和金融机构合作，开展供应链金融”，价值可能高达5000万。所以，评估用户数据资产价值时，应用场景是必须考虑的核心因素——数据的价值，本质上是由“它能解决什么问题”决定的。

最常见的应用场景是精准营销。通过分析用户的购买记录、浏览行为、偏好标签，企业可以向用户推送个性化的广告或产品，提高转化率。比如某生鲜电商平台，他们有50万用户数据，包括“购买频率、品类偏好、价格敏感度”。通过分析这些数据，他们给“高频购买水果的用户”推送“水果优惠券”，给“价格敏感用户”推送“秒杀活动”，3个月内营销转化率从3%提升到8%，直接增加了200万销售额。这种场景下，数据资产的价值可以用“营销带来的额外收益×转化率提升比例”来估算。比如200万额外收益，转化率提升5%（从3%到8%），那么数据资产价值就是200万÷5%=400万。当然，这个估算需要企业提供详细的营销数据、转化率对比报告，税务局才会认可。

第二个重要场景是产品优化。用户数据可以帮企业了解用户需求，优化产品设计。比如某教育APP，他们有100万用户的学习数据，包括“课程观看时长、暂停次数、错题记录”。通过分析这些数据，他们发现“数学课程第5章的暂停率高达40%”，原因是“知识点讲解太快”。于是他们重新制作了这部分课程，增加了“例题解析”和“互动练习”，用户满意度从70分提升到90分，续费率从50%提升到70%。这种场景下，数据资产的价值可以用“产品优化带来的用户增长或收益增加”来估算。比如续费率提升20%（从50%到70%），新增100万用户，每个用户年费1000元，那么数据资产价值就是100万×1000元=1亿。不过，这种估算需要企业提供“产品优化前后的对比数据”，比如用户满意度、续费率、新增用户数等，税务局才会信服。

第三个高价值场景是数据合作或变现。企业可以将用户数据脱敏后，与其他企业合作，直接获取收益。比如某汽车资讯平台，他们有200万用户数据，包括“浏览车型、关注配置、预算区间”。他们把这些数据脱敏后，卖给汽车经销商，经销商根据这些数据做精准推广，每条数据卖5元，一年卖了100万条，收入500万。或者，企业可以将用户数据用于“数据建模”，比如给金融机构提供“用户信用评分模型”，按模型使用次数收费。这种场景下，数据资产的价值可以直接用“数据合作或变现的收入×预期合作年限”来估算。比如年收入500万，预期合作5年，那么数据资产价值就是500万×5=2500万。不过，这种估算需要企业提供“数据合作协议”“收入证明”“第三方机构的脱敏证明”，税务局才会认可——毕竟，数据合作必须“脱敏”，否则就是“非法买卖个人信息”，后果很严重。

除了以上三种场景，用户数据还可以用于风险控制（比如金融机构用用户信用数据降低坏账率）、战略决策（比如企业用用户数据判断市场趋势）等。不同的场景，评估价值的逻辑完全不同。我们在给企业评估数据资产时，会先问清楚“数据主要用在哪儿”，然后根据应用场景选择合适的评估方法——比如精准营销用“收益法”，产品优化用“用户增长法”，数据合作用“直接收入法”。这样评估出来的价值，才更贴近数据对企业“真实的经济贡献”，也更容易让税务局接受。

## 折旧摊销规则：数据也会“过期”，价值怎么“掉”？

机器设备会磨损，专利权会过期，用户数据也会“老化”——比如3年前的用户购买数据，可能已经不能反映用户当前的偏好；10年前的用户注册数据，可能早就联系不上用户了。所以，用户数据作为无形资产，也需要折旧或摊销。但数据资产的折旧摊销，和固定资产、无形资产又不一样——它没有明确的“使用寿命”，摊销年限怎么定？摊销方法怎么选？这些问题一直是税务申报中的难点。

首先，用户数据资产的“使用寿命”怎么确定？目前行业内没有统一的标准，但可以根据数据更新频率和应用场景变化来判断。比如：实时性要求高的数据（如用户浏览行为），可能3-6个月就“老化”了；更新频率中等的数据（如用户购买记录），可能1-2年就“过期”了；长期有效的数据（如用户基本信息），可能3-5年还有价值。我们给某社交企业评估用户数据资产时，他们有300万用户数据，包括“实时在线时长、互动记录、好友关系”。我们分析发现，用户的“实时在线时长”和“互动记录”每3个月就会变化一次（比如用户兴趣转移），而“好友关系”相对稳定，但1年后也会变化。所以，我们把“实时数据”的摊销年限定为3个月，“好友关系”定为1年。这样既符合数据的老化规律，也避免了企业“无限期摊销”而被税务局质疑。

其次，摊销方法怎么选？常见的摊销方法有直线法（每年摊销相同金额）和加速摊销法（前期摊销多，后期摊销少）。用户数据资产的摊销，一般用直线法，因为数据的老化是“均匀”的——比如1年过期的数据，每个月价值下降的比例差不多。但如果是“快速老化”的数据（比如实时浏览数据），也可以用加速摊销法，比如前3个月摊销50%，后3个月摊销50%。我们给某电商平台评估用户数据资产时，他们有100万“实时浏览数据”，价值500万，摊销年限6个月。我们用加速摊销法，前3个月每月摊销50万（100万×50%÷3），后3个月每月摊销50万，这样更符合数据“前期价值高，后期价值低”的特点。当然，摊销方法的选择需要企业提供“数据老化分析报告”，税务局才会认可。

最后，摊销的税务处理要注意什么？用户数据资产的摊销，可以在企业所得税税前扣除，但必须满足两个条件：摊销年限合理（一般不超过5年，除非有证据证明数据能长期使用）、摊销方法一致（不能今年用直线法，明年用加速摊销法）。去年有个客户，某互联网公司，他们把用户数据资产的摊销年限定为10年，理由是“数据可以长期使用”。但税务局核查时发现，他们的数据主要是“用户注册信息”，3年前就有60%的用户失去联系，数据早就“老化”了，10年摊销年限明显不合理。最后，税务局要求他们调整摊销年限为3年，补缴企业所得税200万，并加收滞纳金。所以说，摊销年限不是企业自己拍脑袋定的，必须有“数据老化分析报告”“第三方机构的评估报告”等证据支持，否则很容易被税务局调税。

## 税务风险管控：数据资产申报，这些“坑”千万别踩

评估用户数据资产价值，最终目的是为了税务申报。但税务申报中，数据资产是“高风险领域”——稍不注意，就可能被税务局认定为“虚增资产”“少缴税款”，甚至“偷税漏税”。我在财税服务中见过太多企业因为数据资产申报不规范，被罚款、被稽查，甚至负责人被追责。所以，税务风险管控是数据资产申报中必须重视的一环。

第一个风险是价值虚增。很多企业为了“好看”，故意把数据资产价值评得高高的——比如明明数据只值100万，非要评成1000万，想增加资产总额，提高融资估值。但税务局可不是“吃素的”，他们会重点核查“数据资产价值的合理性”。比如某电商企业，他们有50万用户数据，评估价值2000万，但税务局发现，这50万用户中，有30万是“僵尸用户”（近1年无任何购买记录），而且数据来源没有用户授权证明。最后，税务局把这2000万数据资产全部核销，企业不仅补缴了企业所得税500万，还被罚款200万。所以，数据资产价值一定要“实事求是”，不能为了好看而虚增——虚增资产=虚增利润=少缴税款，这是税务局的重点稽查对象。

第二个风险是数据来源不合规。用户数据必须“来源合法”，否则就算评估出价值，税务申报时也不会被认可，甚至可能被认定为“非法所得”。比如某教育机构，他们通过“诱导用户填写‘个人信息’换取免费课程”的方式收集了10万用户数据，然后把这10万数据作为无形资产入账，价值500万。但税务局核查时发现，他们的隐私政策里没有明确说明“数据用于第三方广告推送”，而且没有用户的“单独同意”，违反了《个人信息保护法》。最后，这500万数据资产被全部核销，企业还被罚款100万，负责人被约谈。所以，数据来源必须“合规”——要有用户授权协议、隐私政策、数据收集记录等证据，否则数据资产就是“无源之水”，税务申报时根本站不住脚。

第三个风险是评估证据不足。数据资产价值的评估，不能只靠“拍脑袋”，必须有充分的证据支持。比如成本法评估，需要提供“数据收集成本发票”“服务器租赁合同”“人员薪酬记录”；收益法评估，需要提供“数据应用收益报告”“第三方机构的收益预测模型”“近3年的数据收益明细”；市场法评估，需要提供“同类数据交易合同”“第三方机构的交易价格报告”。去年我们给某SaaS企业评估用户数据资产价值时，他们提供了“数据收集成本发票”“第三方机构的收益预测报告”“近3年的数据应用收益明细”，税务局很快就认可了。但另一个客户，某制造业企业，他们想用收益法评估用户数据资产，但只提供了“自己的预测报告”，没有第三方机构的证明，税务局直接拒绝了，要求他们重新评估。所以说，评估证据一定要“充分、完整、合规”，否则评估价值再高，税务局也不会认。

第四个风险是申报口径不一致。数据资产在会计上和税务上的处理，可能存在差异。比如会计上数据资产按“成本”入账，税务上按“公允价值”入账；或者会计上按“直线法”摊销，税务上按“加速摊销法”摊销。这种情况下，企业需要做“纳税调整”，确保税务申报口径一致。比如某互联网企业，会计上把用户数据资产按“成本”100万入账，按“直线法”10年摊销；税务上，税务局认为数据资产“公允价值”是500万，按“加速摊销法”5年摊销。那么，企业需要在税务申报时，调整“资产账面价值”（100万→500万）和“摊销金额”（每年10万→每年100万），确保税务申报的准确性。如果企业不做调整，就会导致“少缴税款”，被税务局稽查。

## 行业实践案例：看看“别人家”是怎么做的

说了这么多理论，不如看看真实的案例。下面我结合自己服务过的两个企业，详细讲讲他们是怎么评估用户数据资产价值，并通过税务申报的。这两个案例，一个来自电商行业，一个来自SaaS行业，代表了两种不同的数据应用场景，希望能给大家一些启发。

第一个案例是某头部电商平台，年销售额10亿，用户量500万。2023年，他们准备融资，投资人要求把“用户数据资产”计入财务报表，并申报企业所得税。我们接手后，第一步是“界定资产属性”。我们查了他们的数据收集流程：用户注册时，明确告知“数据用于产品优化和精准营销”，有“用户同意书”；数据成本包括：用户推广费（200万）、服务器存储费（50万）、数据分析师薪酬（100万），合计350万，有发票和合同；数据带来的经济利益：2022年通过精准营销，新增销售额800万。所以，我们认为这500万用户数据符合“资产”的定义。第二步是“选择评估方法”。考虑到数据已经产生稳定收益，我们选择“收益法”。具体操作：预测未来5年数据带来的额外收益（每年增长10%），即2023年880万、2024年968万、2025年1064.8万、2026年1171.28万、2027年1288.408万；折现率取10%（参考行业平均回报率）；用“未来收益现值法”计算，得出数据资产价值约为3800万。第三步是“准备申报材料”。我们提供了“用户授权协议”“数据成本发票”“第三方机构的收益预测报告”“近3年的数据应用收益明细”，税务局审核后，认可了这3800万数据资产价值，企业顺利完成了融资。

第二个案例是某中型SaaS服务商，主要提供企业CRM系统，用户量30万。2023年，他们准备上市，需要申报企业所得税，其中“用户数据资产”是重点。我们接手后，第一步是“界定资产属性”。他们的数据包括“企业用户的使用时长、功能偏好、续费记录”，数据来源是“用户注册时明确同意”，成本包括：数据采集工具（30万）、服务器存储（20万）、数据清洗算法开发（50万），合计100万；数据带来的经济利益：通过分析用户数据，优化了CRM系统的“客户管理模块”，续费率从60%提升到75%，新增150万用户，每个用户年费5000元，新增收益750万。第二步是“选择评估方法”。考虑到数据主要用于“产品优化”，我们选择“用户增长法”。具体操作：计算“新增用户带来的收益”（750万），乘以“数据贡献比例”（根据第三方机构的分析，数据贡献比例为40%），得出数据资产价值为300万；再乘以“预期使用年限”（3年，因为CRM系统的数据更新周期为3年），得出总价值为900万。第三步是“准备申报材料”。我们提供了“用户授权协议”“数据成本发票”“第三方机构的数据贡献比例报告”“近3年的续费率对比数据”，税务局审核后，认可了这900万数据资产价值，企业顺利完成了上市申报。

这两个案例的共同点是：资产属性界定清晰（有用户授权、成本可计量、能带来收益）、评估方法选择合理（根据应用场景选择收益法或用户增长法）、申报证据充分（第三方报告、数据明细、合同发票）。不同点是：电商企业的数据主要用于“精准营销”，价值更高；SaaS企业的数据主要用于“产品优化”，价值相对较低。这说明，数据资产价值的评估，必须结合“行业特点”和“应用场景”，不能一概而论。

## 总结：数据资产评估，既要“懂业务”，也要“懂税法”

说了这么多，总结一下：税务申报中评估注册用户数据的资产价值，不是“拍脑袋”就能定的，需要综合考虑资产属性界定、评估方法选择、质量合规影响、应用场景差异、折旧摊销规则、税务风险管控等多个因素。核心逻辑是：数据资产必须“合法、有用、成本可计量”，价值评估必须“合理、有据、符合税法”。只有这样，才能既反映数据资产的真实价值，又避免税务风险。

未来，随着数字经济的发展，用户数据资产的税务处理会越来越规范。比如，国家税务总局可能会出台《数据资产税务处理办法》，明确数据资产的界定标准、评估方法、折旧摊销规则等；第三方数据评估机构可能会越来越成熟，提供更专业的数据价值评估服务；企业也会越来越重视数据的“合规性和质量”，因为只有合规、高质量的数据，才能成为“真正的资产”。所以，企业现在就要开始“布局”：建立数据资产台账，记录数据的收集成本、应用场景、收益情况；完善数据合规体系，确保数据来源合法、使用合规；培养既懂业务又懂税法的财税人才，这样才能在未来的税务申报中“游刃有余”。

作为加喜商务财税的一名老财税人，我见过太多企业因为“数据资产”栽跟头，也见证了不少企业因为“用好了数据资产”实现跨越式发展。数据资产不是“负担”，而是“机遇”——只要企业合法合规地收集、使用数据，科学评估其价值，就能在税务申报中“少踩坑、多赚钱”。未来，加喜商务财税将继续深耕数据资产税务处理领域，为企业提供“从数据收集到税务申报”的全流程服务，帮助企业把“隐形金矿”变成“真金白银”。

数据资产评估，既要“懂业务”，也要“懂税法”，更要“懂企业”。只有把这三者结合起来，才能评估出“真实、合理、合规”的数据资产价值，让企业在数字经济时代“行稳致远”。