广东联合电子服务股份有限公司（以下简称 " 联合电服公司 "）成立于 2002 年，承担广东省收费公路联网结算管理中心、广东省 ETC 发行服务机构职责，负责广东省高速公路联网收费结算和推广粤通卡电子不停车收费（ETC）工作，为广东省交通集团直属企业。

高质量数据治理激活数据要素潜能

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业高质量发展的核心驱动力。面对海量数据资源和复杂业务场景，企业亟需挖掘数据价值，重构财务流程，提升管理效能。联合电服公司负责广东省高速公路联网收费结算业务，具有结算模式复杂、结算周期短、资金体量巨大且流动频繁、资金管理难度大等特点。同时，依托主业掌握千亿规模高速公路数据，具备海量数据资源和丰富应用场景的优势。

2023 年 8 月，财政部出台企业数据资源相关会计处理暂行规定。财务部敏锐把握政策机遇，深入剖析政策内涵，会同公司大数据研究院积极响应政策并高效落地，通过资产梳理、识别、计量三步骤于 2024 年 1 月成功实现数据入表，助力公司成为行业首家、全国首批数据资产入表的公司之一，有效释放数据资源价值，提升经营效益，展示企业竞争优势。建立数据资源管理系统，形成数据资产管理卡片，以高质量数据治理激活数据要素潜能，丰富产品应用场景，取得良好的示范引领作用。

数字化转型不仅是技术的革新，更是管理思维与模式的全面升级。财务部积极拥抱新技术，紧密围绕自身业务特点，充分利用自动化工具和系统信息平台，极大地提升了工作效率与数据准确性。灵活应用影像、OCR、系统接口（API）、机器人流程自动化（RPA）等一系列技术手段，在关键环节提高了流程的标准化和自动化，构建起了一个数字化、网格化的全方位风险防控体系，大大促进了业财深层次融合，财务管理从传统核算向管理会计转型，为公司提供更加精准、全面的财务分析与决策支持，助力公司高质量发展。

创新数据应用，提升全要素生产率

数据作为新型生产要素，具有驱动新质生产力的广阔空间。联合电服公司承担广东省收费公路联网结算管理中心和广东省 ETC 发行服务机构职责，掌握千亿规模高速公路运营数据，具备海量数据资源和丰富应用场景的优势，但业务数据脉络复杂，缺乏有效的整合和管理机制，数据资源利用率低，数据挖掘和数据开发潜力亟待释放。以往数据产品化更多是围绕个体需求进行定制化开发工作，产品市场化程度不高，数据资源应用场景有限。以数据资产入表为契机，可以激发数据应用创新活力，促进数据资源深度融合交通安全、收费运营、指挥调度、高速执法等多个领域应用，真正兑现高速公路数据价值，优化社会资源配置，提升全要素生产率。

优化公司财务报表，改善资产负债结构

传统核算模式中，公司自主研发项目的人工成本大多进行费用化处理，直接影响公司当期损益，进而影响研发投入的积极性和可持续性。此外，研发投入未能有效转化为公司的长期资产，财务报表不能真实展示公司的资产情况及投资价值，限制公司核心竞争力的提升。因此，探索数据资产入表，将研发投入资本化，对于优化公司财务报表，改善资产负债结构具有积极意义。

优化资金结算风控手段，提升业财一体化水平

近年来公司高速公路联网结算业务模式发生了较大变化，采用交通部和全国各省中心轧差、广东省内高速公路再二次轧差的新结算模式，具有结算模式复杂、结算周期短、资金体量巨大且流动频繁、资金管理难度大等特点。此外，业财系统不协同，数据传递出现梗阻，财务核算具有滞后性，不仅降低了财务信息的时效性，还导致公司难以实时掌握结算资金变动数据，资金管理的时效性弱，无法及时做出有效的资金调配和风险防控决策。因此，亟需加强业财系统的整合与协同，打通业务系统和财务系统壁垒，深化业财融合，加强资金结算风控管理能力。

业务改革发展驱动财务数字化转型与效率提升

响应深化国企改革号召，公司大力发展增值业务，业务规模快速扩张，业务模式日益增多，对财务人员的综合素质提出了更高要求。业务流程中的资金风险防控、资金对账等各环节都需要财务专业意见，以规避经营风险和资金风险。然而，传统财务模式下，业务流程多为线下审批，财务核算和对账依赖手工操作，存在效率低下、易出错等诸多弊端，财务人员往往被繁重的日常核算工作所束缚，既没有时间，也没有工具发挥更大的效能。财务工作要在公司高质量发展过程中实现价值创造，优化财务流程，提升单据处理效率，引入自动化工具，解放财务人员，数字化转型势在必行。

推动数据入表与财务数字化转型

在推动数据入表与财务数字化转型的实践过程中，联合电服公司财务部首先积极把握政策东风与市场机遇。积极组织学习数据资源相关会计政策，加强与高校、中介机构沟通交流，深入剖析政策内涵，敏锐洞察市场趋势，把握市场发展先机，助力公司在本轮数据入表中拔得头筹；同时，财务部积极推动跨部门合作，有效打破了部门壁垒，实现了数据资源的高效整合与利用。

其次，公司聚焦业务痛点难点，先行先试打通数据入表路径。财务部会同公司大数据研究院积极探索形成数据资源入表路径，围绕资产的确认和计量需求，按照资产梳理、资产识别、资产计量三步骤成功实现数据入表。

在资产梳理方面，财务部建立数据资源目录，盘清全省高速公路联网数据资源家底。即公司大数据研究院从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理等维度开展数据梳理，盘点具有经济利益的数据资源，建立公司数据资源目录，涵盖了交通安全、稽核打逃、收费运营、指挥调度、高速执法等多个领域，数据资源的脉络逐渐清晰，为后续会计计量提供基础。同时，公司加紧推进数据产品在各大数据交易所的上架，数据资源的合法合规性进一步得到保障。公司研发的 " 高速公路重点车辆监控产品 "" 高速公路车流量产品 "" 高速公路道路安全产品 "3 个系列共计 11 个数据产品在上海数据交易所成功挂牌并完成场内交易，交易的合同金额接近 100 万，数据资源的经济价值得到充分体现。

在资产识别方面，财务部明确入表类型与入表条件，直观开展入表判定。即基于公司数据资源经济利益实现模式，明确数据资源入表的资产类别为无形资产。由于数据资源入表需符合 " 经济利益很可能流入 "" 成本能够可靠计量 " 这两个必要条件，公司以应用场景切入测算数据资源的经济利益流入，并通过梳理与场景关联的数据资源投入计量成本，从而更直观地进行入表判定。为满足经济利益很可能流入公司这一资产确认条件，公司目前将已具备成熟商业应用场景、预期可产生收入的数据资源纳入首批入表范围，即已在数据交易所完成挂牌交易的数据产品。

在资产计量方面，财务部合理归集数据研发成本，首次实现自研项目结转资产。即可入表数据产品的投入成本，主要包括委托外部开发成本和内部研发人工成本。公司 2023 年立项的 " 广东省高速公路出口、入口及路网车流量数据服务项目二期 " 属于内部研发项目，人工成本投入计入 " 研发支出 - 资本化支出 - 数据资源 " 科目，该项目于 2024 年 1 月 1 日上线验收，成为公司首个数据资产入表项目。

再次，财务部从机制、制度、系统方面入手，完善数据资源管理模式。即以数据治理工作为支撑，公司通过搭建组织架构、完善制度体系、构建信息化系统等一系列措施完善数据资源管理模式。一是搭建了包含决策层、组织协调层、数据资产管理层、工作执行层等组织架构，优化公司数据资源的日常管理与重大决策机制。二是完成了包括数据安全体系、数据传输安全体系、网络安全体系、数据管理体系在内的数据管理全流程制度和规范，确保公司数据开发管理依法合规。三是搭建了标准化的大数据平台体系，构建数据采集 - 治理 - 开发 - 应用的技术与管理体系，建立数据资产卡片，实现了数据资产的聚合管理，明确数据权属、投入产出信息，提高数据产品的清晰度、可追溯性、利用效率和价值挖掘潜力。

一方面，业财流程对接业务系统和财务总账，采集业务和财务数据，按照预设规则进行标准化的转换，完成日常核对管理工作；

另一方面，业财模型分析基础的业财数据，输出管理报表，发出监控预警。流程和模型由 RPA 程序在夜间自动执行，次日上午财务人员根据结果进行后续跟进，业财管理体系重点监控结算资金变动、增值业务收款等重点业务情况，发现异常可及时出具业务简报通知业务部门。同时，建立日报、周报、月报体系，从多个维度输出分析结果，辅助业务决策。

最后，财务部实施发票云和影像系统建设，提高传统财务工作效能。即新建发票云和影像系统，大大提升了日常费用审批、付款、入账的自动化水平。费用审批前端采用影像功能，使用 OCR 图像识别技术，自动抓取发票数据，通过预设敏感字段筛选，进行费用单据的预审。通过图像识别发票，自动计税，自动填写费用单据。通过发票云的财税接口与税务局连接，进行发票的验真和查重，自动审核发票有效性。纸质发票影像和电子发票存储于集团自建的数据中心私有云。费用审批关联预算控制，系统自动进行校验。费用单据全流程线上审批，审批通过后，系统自动生成银行付款单，通过银企直联支付。费用单据审批结果和银行付款流水按照预定的规则进行匹配，自动生成凭证。

实践成效与未来展望

建立数据交易与资产入表的良性循环，提升公司经营效益

公司的数据入表过程，解决了数据质量参差不齐、定价机制不清晰等影响数据业务长远发展的问题。从收入端看，数据资源的实际交易，夯实了数据资产入表的基础，创造了新的营收增长点，持续推进公司数据资产总体增值。从支出端看，数据资产化意味着相关投入从费用化到资本化，有助于增加资产规模，降低企业杠杆率，优化当期利润水平，成为企业数字化建设的催化剂。

以高质量数据治理激活数据要素潜能，丰富产品应用场景

在数据治理方面，优化企业管理架构，明确数据治理机构职能，实现了部门间高效协同；构建数据资产目录，通过元数据、主数据等分类分级方式准确描述数据资源，形成六大产品线、62 个大数据应用；制定数据管理标准，建立企业级数据中台，开发数据治理模型，提升数据采集、整合、处理、分析、可视化全流程的合规性。各业务和技术部门高度重视数据运营，充分挖掘数据应用场景，既为内部业务开展提供数据支撑，又为行业用户提供更多智能化路网服务解决方案，提升数据开放输出能力，激发数据应用创新活力。

打通 " 数据要素 - 数据资源 - 数据资产 " 价值链，发挥数据要素乘数效应

公司将以《" 数据要素 × " 三年行动计划（2024 — 2026 年）》为蓝图，引领高速公路数据要素，通过多场景应用、多主体复用，创造多样化的价值增量。以资产交易入表促进多元数据融合，探索外购数据资源优化数据应用模型，涵盖交通安全、收费运营、指挥调度、高速执法等多个领域应用，真正兑现高速公路数据价值，优化社会资源配置，提升全要素生产率。带动数字基础设施建设投资，不断催生新业态、新模式，培育经济发展新动能。

新技术提升风险管理前瞻性，为资金结算安全保驾护航

财务管理领域新技术的应用，补全了资金结算业务风险点的防护短板，显著提升了风险管理的信息化水平，成功构建起一个数字化、网格化的全方位风险防控体系。RPA 自动化工具的引入，打通了业务和财务系统，实现了数据的有效传递，财务及时监控重点资金情况，业务可以及时获取渠道欠款信息，快速追款，确保结算资金安全、高效流动。针对高风险合作货车渠道，通过 RPA 的自动处理，快速掌握货车合作方的业务资金变动情况、保证金与业务的匹配情况，防范业务风险。

技术工具赋能提升传统财务工作效率，解放财务生产力

财务人员主动拥抱数字化转型，助力公司高质量发展

数据是管理的慧眼。数字经济时代，面对从企业的各环节采集而来的大量生产经营数据，公司财务团队逐步树立全局性的数字化思维，重视新技术和财务管理的深度融合，重视数据挖掘运用和分析决策，以系统性思维分析数据，从专业角度综合看待数据，对数据的含义进行拆解、分类、整合，最后将其变为可视化信息传达给决策者，发挥决策支持作用。在数字化转型和业财融合过程中，不仅站在财务角度，更能站在业务角度、乃至管理角度进行思考和开展工作，适应岗位职责的要求和角色的转变，与公司业务发展同心共荣。

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