数据资产入表“新规”下企业的应对策略与以数据合规助力产业数字化转型：“科创中国”金融服务云课堂高端装备系列第五期

近期，中国科协“科创中国”联合体联合北京基金小镇推出“科创中国”金融服务云课堂系列活动，引入投融资、知识产权、法律、人才等专业服务机构，旨在为科技企业和科技工作者提供公益性、常态化、专业化科创服务。4月26日，高端装备系列第五期云课堂于“科创中国”视频号、投教基地APP精彩呈现。主讲嘉宾北京安理律师事务所合伙人杨博、罗为分别围绕数据资产入表“新规”下企业应如何做好入表准备及以数据合规助力高端装备制造业数字化转型进行深入分享。

数据资产入表“新规”下企业应如何做好入表准备

数字经济时代下，数据作为生产要素的重要作用日益凸显，逐渐成为一种新型资产。2021年3月，“十四五”规划纲要颁布，其中对“加快数字化发展，建设数字中国”提出了明确要求，数据要素不但成为国家的重要战略资源，数据合规也成为各行各业数字化转型的必经之路。随着国家层面颁布“三法一条例”数据安全顶层制度框架，关于构建数据基础制度建设、统筹数据资源处理整合的规定、条例逐步建立健全，数据要素战略地位提升，数据要素市场化进一步完善，市场规模不断扩大，数据资产入表随即正式落地。探索数据资产登记、评估、入表路径既是企业显化数据资产经济价值的迫切需求，也是加快构建数据要素市场和推进数据资本化的必由之路。

结合自己的执业领域，杨博详细介绍了数据要素市场化的发展现状、《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的主要亮点、场内数据交易与数据资产入表的法律基础等问题。尽管伴随着“三法一条例”数据安全顶层制度框架确立，亦部分明确了数据国家主权和人格权等问题，但现行法律中对相关数据产权部分约束还是较少，杨博指出数据资产入表与场内数据交易还是面临确权难、数据产权制度规范不清晰等种种障碍，导致“数据孤岛”“数据垄断”等现象的存在。

在现行法律无法实现对数据的全面保护的前提下，数据确权立法势在必行，应在确认数据来源者、处理者权利基础上以“三权分置”为基础构建新的数据权利保护机制。数据权属也应当将其与物权、知识产权并列为第三类具有对世性的财产权利，即对数据与信息数据的来源者与处理者、来源者所有权与处理者用益权进行分离，在尊重数据来源者、初始数据所有权同时以企业数据用益权为基础权利，为数据采集、加工利用、产品交易构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三阶段分层确权格局 。

接着，杨博对场内数据交易标的类型、数商体系、交流流程、场内数据产品/交易合规评估流程、交易合规要点展开了详细、全面的介绍。其中，对数据交易前数据是否为可交易产品、数据交易中的营销风险、数据交易后的监管风险进行了提示，并为大家梳理了场内数据产品/交易合规的评估流程，从合规评估准备、尽职调查、合规差距分析、问题整改、报告出具五个方面介绍了入场交易前须完成的合规评估操作，将评估过程中需关注的“数据提供方基本情况、数据购买方基本情况、数据来源合法性、拟交易数据类型/内容/用途、拟交易数据产品可交易性、数据交易安全、数据交易约定、数据出境义务、数据产品的流通风险”等9个合规审查要点，并将其归纳为“产品合规(交易主体、标的、安全)+交易合规(约定、出境义务)”等两大类，并通过举例解释具体审查内容，一一为大家进行审查要点的拆解分析。

谈到应该如何做好入表准备工作这一企业关心的问题时，杨博提示，“入表、数据交易前还是需要先做好数据治理和数据合规的基础性工作”。具体来说，就是在入表、数据交易之前要了解企业在数据处理活动中的角色、了解业务活动、梳理数据类型、了解数据分类分级工作进程、了解等保情况等这些构成数据治理及数据合规工作的基础。数据资产经过盘点梳理过后，对照相应的法律法规，来分析实操当中存在的合规差距，从而识别的不同层级、不同类别的问题/风险，通过合规差距分类分级的整改方式，更高效地解决企业目前存在的重要的、触及监管红线的合规风险。

随后，结合具体业务场景，杨博为大家系统全面地介绍了数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等“从生到死”的整个生命周期各个阶段中，企业在数据处理过程中需要注意的合规要点，并结合自己执业中的实务案例、合规工具的使用，以及企业在IPO过程中被关注的合规要点等进行了全面、系统的介绍。

谈到数据入表准备、数据治理和数据合规工作的未来，杨博认为，在“指导性行业标准+强制性法律规范”的双重数据规范体系，以及“企业自我规制+政府规制”的双重数据治理体系下，监管部门亦会基于不同行业的不同风险、特点，对风险进行差异化管理。同时他建议，不同企业做好数据治理和数据合规工作，也一定要嵌入到具体行业、业务场景中，进行企业自身差异化风险管理的最佳业界实践，并重视数据合规与自动化技术的结合，以适应法律法规不断变化及动态监管要求。

以数据合规助力高端装备制造业数字化转型

近年来，我国高端装备制造业发展迅猛，在航空装备产业、轨道交通装备、卫星及应用产业、智能制造装备及海洋工程装备及高技术船舶等各行业领域取得重大突破，甚至走在世界前列。而随着时代的发展和技术的进步，高端装备制造行业也进入转型阶段，逐步踏上数字化、智能化、网络化之路。

数字化转型，意味着数据重要性的提升，讲到数据合规的基本要点，罗为首先给大家普及了我国关于网络安全、数据安全的合规监管体系和法律体系，以及一些数据合规的基本概念。例如，数据类型包括核心数据、重要数据、个人信息三类。核心数据一般存在于关键基础信息设施中。重要数据认定则存在较大困难，各企业按照重要数据识别指南，根据自身数据情况对重要数据的识别做分级分类并进行管理。至于个人信息数据的处理，在全球范围都是备受关注的，《个人信息保护法》专门立法对个人信息的收集、存储、使用、对外提供、删除等全生命周期各环节都提出了相应的合规要求。另外，他还补充了关于算法监管的治理原则和立法，包含对算法的输入数据、输出数据合规具体规定，为广大观众拆解要点，科普法规。

若说对于企业，甚至高端装备制造产业的企业来说哪些场景合规问题较为常见，除了频繁出现的供应商管理问题，罗为重点提出了数据安全事件的处置与应对、企业员工个人信息管理及数据跨境这三类问题。随着社会发展，信息系统开发使用、企业员工就职离职、数据跨境流动的现象愈发普遍，罗为针对这几类问题分别预警了风险并给出了应对措施。

课堂最后，罗为总结了企业应对数据合规的基本原则，结合自身多年经验，他建议，“首先应盘点数据资产，开展数据分类分级;其次需构建数据安全管理制度，对相关数据处理活动进行评估;同时组织PIA、DPIA、记录数据处理活动，并持续监控数据出境情况”。