一流资产管理体系内容框架主要包含七个部分：愿景目标、资产运营、统计分析、 管理决策、支撑要素、资产类型与组织层级、内外部相关方。
1. 愿景目标：以长期价值驱动作为核心理念，并设定多维度目标。一流资产管理 体系以长期价值驱动作为愿景，最终助力企业实现“创世界一流”的目标。基于长 期价值引领的核心管理理念，以及财务价值、客户价值、人才价值、社会价值的 提升要求。
2. 资产运营：涵盖资产全生命周期流程，帮助企业实现前后闭环的协同管理。资 产全生命周期流程贯穿企业生产经营的各个阶段，包括规划设计、采购管理、库 存管理、建设管理和资产管理五个阶段。以资产为视角，资产全生命周期又分为 资产形成前、资产形成、资产运行使用和资产退出四个阶段。当前，绝大部分企 业注重资产形成后的管理，领先企业更关注资产全生命周期管理，一流资产管理 亟需打通前后环节的壁垒。 具体来说，资产形成前，企业应统筹规划投资计划管理、采购需求管理、库存或 仓储管理、物资跟踪管理等各个环节；资产形成时，企业应重点管理建设转固新 增和零购转固新增环节；资产运行使用时，调拨管理、盘点管理、闲置管理、维 护管理、折旧减值需要重点关注；资产退出时应关注资产报废处置和销售捐赠出 租环节。基于资产全生命周期管理流程，企业将实现生产、经营各个环节的整体 价值最优。
3. 统计分析：提升数据质量，选定评价指标，构建高效的数据分析模型。在资产 全生命周期管理流程的支撑下，企业需统一数据口径，提升数据质量，制定统计 报表和评价指标体系，最终搭建数据分析模型。其中统计报表的建立以分类结构、 基础状态、地点分布、成本价值、管理效率、效益分析作为核心维度；评价指标 体系从成本、效率、质量、管控和业务支撑的维度，量化评价企业的资产管理水 平。
4.管理决策：基于针对性的数据支持，提供数据驱动的管理决策。企业管理决策 应以全景或全角色为视角，根据数据统计分析结果，为不同部门、不同环节提供 针对性的管理决策数据支持，并分别对投资计划、项目管理、市场营销、预算考 核、事务监管等各个维度提供决策建议。在数据分析工具的应用下，企业的管理 决策模式将由经验驱动转变为数据驱动，进一步提升决策水平，从而更好支撑战 略与业务发展。
5.支撑要素：提供各类支撑要素，共同助力实现一流资产管理能力。一流资产管 理体系离不开企业的基础保障工作，其中包括组织职责、流程标准、制度规范、 数据规则、系统支撑和新技术应用。在组织职责方面，企业应明确划分部门职责、 岗位职责，搭建奖罚分明的考核机制；在流程标准方面，企业应推动建设标准化 的管理流程，设定关键控制点，并提供配套维护；在制度规范方面，企业应搭建 完善的管理办法，严格执行规章制度；在数据规则方面，企业应明确统一的资产 目录，明确数据映射规则，提升数据规范；在系统支撑方面，企业应明确系统规 范、数据接口规范，全面提升系统自动化水平；在新技术应用方面，企业应积极 研究和局部试点，并推动形成全国规模化的新技术应用。
6.资产类型与组织层级：一流资产管理覆盖各种资产类型和组织层级。一流资产 管理需关注资产类型的全覆盖与精细化管理，在重点管理国内外固定资产、无形 资产、低值易耗品、备品备件、租赁资产的基础上，逐步拓展到资产相关的产权 和权证管理，以及在数字经济和新基建的大背景下产生的新型资产和数据。同时 基于资产特点可进一步细分实现精细化管理，如固定资产细分为研发类资产、客 户端资产等进行专业管理。
在组织层级方面，一流资产管理应覆盖全部组织层级，实现国内外公司的全员参 与，包括集团总部、二级公司、专业公司以及海外公司等，并通过打通不同组织 与不同层级间的隔膜，促进资源、数据等信息的快速互通，实现组织的高效协同。
7.内外部相关方：一流资产管理需统筹管理协调内外部相关方资源。一流资产管 理需统筹协调内部相关方资源，包括规划部门、采购部门、建设部门、维护部门、 财务部门等，全面提升内部相关方的资产管理水平。此外，资产管理长期价值的 实现应关注生态共享建设，注重外部相关方的产业链上下游发展，其中包含供应 商、第三方物流、施工厂商等。通过各方资源的统筹安排配合，一流资产管理将 全面支撑企业的业务发展，实现长期价值提升。
