随着信息技术的高速发展将我国的数字经济推向了一个新的阶段,数据成为了中国数字经济背景下全新的生产要素,也是最为活跃、起到举足轻重作用的产出要素。大数据赋能,为企业创造价值,数据资产俨然成为推动企业数字化转型发展的内在动力,更是驱动产业数字化变革的主要燃料。对于人工智能企业也是如此,高质量数据反哺人工智能技术研发,进而实现企业价值增值。然而,数据资产价值的核算方式对于目前来说并没有一个科学统一的评估体系,如果数据资产的定价标准不合理将容易造成数据市场混乱进而引起的数据资产价值亏损。可见,对数据资产价值进行研究是有积极的意义的,有助于数据资产的良性发展。本文选择数据资产作为研究对象,首先通过文献研究对数据资产相关概念进行了基本的界定,并基于数据价值链理论分析企业数据资产价值的创造机制以及影响因素,然后通过对传统评估方法介绍与适应性分析,发现评估方法应用于企业数据资产存在一定的局限性,最终根据数据资产与无形资产相似特征以及业务增值性特点,采用超额收益评估方法,并结合层次分析与BP神经网络对超额收益法的不足之处进行改进,即利用层次分析法剥离出数据资产历史收益,再用BP神经网络对数据资产未来收益进行预测,模糊综合评价作最后价值修正,以此构建新的数据资产评估模型。最后选择科大讯飞企业作为案例企业,通过分析企业数据资产、基本概况以及收益期确定,通过相关数据与模型预测出企业数据资产的收益,再将计算的参数带入评估模型中以此测算企业数据资产的价值并对估值结果进行评价。通过对数据资产评估的相关理论进行探索并选择科大讯飞作为评估案例进行实证研究,发现数据资产所蕴含巨大的商业价值。因此,对任何具有数据资产企业,都应加强对数据资产价值管理以及数据资产运营,对未来数据的挖掘与保护都有重大意义,让数据资产更好地服务于企业,成为企业模式创新、经济转型的新着力点,为企业实现数字化转型增添一大助力。