Чтобы данные попали в баланс компании, они должны соответствовать критериям признания актива. В российской практике учет нематериальных активов регулируется ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы», который обязателен к применению начиная с бухгалтерской отчётности за 2024 год.

На международном уровне учет нематериальных активов регулируется стандартом IAS 38 «Intangible Assets», этот стандарт устанавливает критерии признания, оценки и раскрытия информации. На практике большинство компаний не капитализируют данные в балансе, поскольку стандарт требует, чтобы актив был идентифицируемым и контролируемым, а внутренние затраты на создание данных часто списываются на расходы.

Ситуация начинает меняться только сейчас. В 2025 году вышла обновлённая Система национальных счетов (SNA 2025), в которой данные впервые официально признаны экономическим активом в национальном учёте.

И, согласно SNA 2025, информационное содержание электронных данных, собираемых и используемых в производстве, подлежит оценке суммы затрат. Это минимальный порог для макроэкономического учета. В корпоративной практике, напротив, приоритет отдается доходному подходу, который отражает реальную экономическую ценность. И этот факт создаёт прецедент для корпоративной отчётности и упрощает постановку НМА на баланс в России.

Учет активов организации в части информации имеет свою специфику: «сырые» логи серверов или неструктурированные выгрузки из CRM активами не признаются. Капитализируется только результат интеллектуальной переработки — обученные модели машинного обучения, уникальные алгоритмы скоринга, защищённые патентами базы знаний.

Профессиональная оценка цифровых технологий показывает, что именно оформленные как РИД (результаты интеллектуальной деятельности) массивы и алгоритмы становятся полноценным внеоборотным активом. Без правовой защиты и технической документации данные бесполезны — их нельзя ни продать, ни заложить, ни корректно учесть при сделке слияния и поглощения.

Оценщики применяют три классических подхода, адаптированных под специфику дата-активов:

• Затратный подход

Суммируются расходы на следующие операции:
— Сбор данных — расходы на датчики, веб-скрапинг, API-закупки, ручной ввод, партнёрские соглашения;
— Очистка и обработка big data — ETL-процессы, дедупликация, нормализация, валидация (по разным оценкам, это 60−70% совокупных затрат на подготовку данных);
— Структурирование и обогащение — проектирование схем, таксономий, метаданных, интеграция с другими массивами;
— Альтернативные издержки — экономическая ценность, утраченная за время, необходимое для повторного создания массива (особенно критично для временных рядов, которые невозможно реконструировать задним числом).

• Сравнительный подход

Анализируются закрытые сделки на рынке. Например, когда Сбер в 2023—2024 годах консолидировал IT-активы и продавал непрофильные дата-сервисы, оценщики опирались на мультипликаторы аналогичных сделок в финтехе.

• Доходный подход

Рассчитывается дисконтированный денежный поток от внедрения модели. Использование big data в таргетированной рекламе или скоринге дает измеримый прирост выручки — именно этот эффект капитализируется.

Практические примеры оценки
Крупнейшие российские игроки уже работают с информацией как с полноценным ресурсом. В финтехе оценка цифровых финансовых активов (скоринговых моделей, антифрод-алгоритмов) стала обязательной процедурой при подготовке к IPO или привлечении синдицированного кредитования.
По данным СМИ, рынок продажи агрегированной аналитики в РФ растет на 20−30% ежегодно.
Пример: МТС оценивает клиентские профили и геоданные как стратегический актив: на их основе строится монетизация через партнерские программы и рекламные сервисы.

Другой пример — X5 Group, которая использует предиктивные модели для управления цепями поставок. Ценность их алгоритмов и хранилищ напрямую влияет на снижение логистических издержек. Так, за счёт более точного планирования удалось сократить количество списанных продуктов на 2%, а выручку сети повысить на 1%. При этом, эффект от ИИ в 2023 году составил около 5 млрд рублей (примерно 1,5% EBITDA).

Оценка цифровых активов напрямую влияет и на инвестиционную привлекательность. Ozon и Wildberries, по открытым данным СМИ, капитализируют рекомендательные алгоритмы и логистические модели. Именно они формируют ключевую часть нематериальной стоимости бизнеса при оценке перед раундами финансирования. Подробнее об этом читайте в нашей статье «Как увеличить капитализацию компании».

Чтобы произошла законная постановка НМА на баланс, необходимо пройти несколько формальных этапов:

1. Издать приказ о создании объекта и зафиксировать момент завершения разработки.
2. Оформить техническую документацию и закрепить исключительные права — получить патент на алгоритм или свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Роспатенте.
3. Подтвердить способность актива генерировать доход — подготовить бизнес-план, отчеты о внедрении, справки о росте выручки после запуска аналитического модуля.
4. Провести независимую оценку стоимости актива — привлечь квалифицированного оценщика для определения рыночной или инвестиционной стоимости объекта. Именно отчет об оценке служит основанием для формирования первичной стоимости НМА и является обязательным требованием при капитализации результатов интеллектуальной деятельности.

После этого НМА на балансе отражаются по строке 1110 «Нематериальные активы» в составе внеоборотных активов бухгалтерского баланса. Первичная стоимость формируется из фактических затрат на создание: зарплаты разработчиков, стоимость лицензий, расходы на регистрацию прав. Отчет оценщика используется при последующей переоценке или в рамках сделок слияния и поглощения.

Кроме того, регулярная оценка цифровых активов требует обязательных тестов на обесценение. Это особенно актуально, если алгоритм морально устарел, появился более эффективный аналог у конкурентов или изменилось регулирование. Например, ужесточение 152-ФЗ «О персональных данных», которое ограничивает возможности монетизации клиентских дата-сетов. В таких случаях компания обязана пересмотреть балансовую стоимость и, при необходимости, признать убыток от обесценения.

Главная проблема при оценке цифровых активов — это отсутствие внутренних регламентов. Если в компании нет стандартов управления данными или данные не оформлены официально как результаты интеллектуальной деятельности, то аудиторы не признают такой ресурс активом. Без регистрации прав на результаты интеллектуальной деятельности и технической документации объект не может быть признан нематериальным активом по ФСБУ 14/2022.

Вторая критическая ошибка — попытка капитализировать персональные данные клиентов, которые компании юридически не принадлежат. Отсутствие должным образом оформленного согласия пользователей на обработку информации делает такой ресурс «токсичным» и непригодным для капитализации.

А третья — отсутствие регулярной переоценки: алгоритм, обученный на данных 2021 года, в 2026-м может быть уже бесполезен, но числиться на балансе по первоначальной стоимости.
Также стоит учитывать юридические риски: если у вас нет документации, доказывающей, как именно массивы влияют на выручку, аудиторы не пропустят их капитализацию.

Сегодня big data в балансе цифровой компании — это полноценный ресурс, требующий юридического оформления и регулярной переоценки.

Корректный учет нематериальных активов увеличивает рыночную стоимость компании, снижает налоговые риски и дает аргументы при переговорах с инвесторами.

Однако капитализировать можно только оформленные, защищенные и приносящие доход массивы — «сырые» логи и неструктурированные выгрузки активом не признаются.

Профессиональная оценка стоимости данных превращает невидимые терабайты в управляемый финансовый ресурс.