数据资产的后续计量有哪些难点？

1.使用寿命难以确定

数据资产作为特殊的无形资产，其使用寿命通常难以确定具体的数值。这使得企业在进行后续计量时面临挑战，需要在符合数据资产自身特点的情况下参考无形资产的相关处理方法。

2.摊销方法不明确

在选择摊销方法时，企业需要结合自身经济需要，从最大预期效益出发确定具体的消耗方式，并在不同会计期间统一适用。然而，数据资产的具体摊销方法尚不明确，需要从现有方法中选择最合适的方案。

3.经济价值易波动

数据资产的经济价值容易受到多种因素的影响，包括应用场景和大环境的变化。这种波动性使得数据资产的后续计量变得更加复杂。

4.后续支出及计量模式

数据资产的后续支出主要包含技术性支出和非技术性支出。技术性支出指的是对数据资产进行收集、处理、分析过程中改进和创新所产生的新价值，应资本化处理。而非技术性支出包含数据资产的存储、维护、更新等支出，应费用化处理。这种区分和处理方式增加了后续计量的复杂性。

5.减值测试

当存在可能发生减值的迹象（如数据已经很少被使用或内部证据表明经济绩效已低于或将低于预期等）时，需要进行减值测试。由于数据资产缺乏活跃的市场，其供应价值较难确定，通常采用预计未来现金流量的现值来计量可收回金额。这一过程复杂且主观性强。

6.确认

数据资产的终止确认包括出售和失效两种情况。出售时，企业需将取得的价款与该数据资产账面价值的差额作为资产处置利得和损失计入当期损益。失效时，若数据资产因损毁、监管或法律等原因无法给企业带来经济利益，企业应及时转销数据资产账面价值。这一过程同样需要精确的会计处理。