律新社编者按 在当今企业数字化转型的浪潮中,数据资源入表已成为不可或缺的一环。数据产品的挂牌和合规评估不仅关乎着企业的法律风险,也直接衡量着企业的市场竞争力和信誉。尽管已经有部分前瞻性的企业率先迈出步伐,但普遍遭遇了一系列复杂而紧迫的合规挑战,亟需各方共同努力寻求解决之道。 2024年6月30日,“循规而行·数据致远——2024数据合规法律服务发展论坛”召开。上海功承瀛泰律师事务所高级合伙人、瀛泰数据合规委主任章煦春作“数据资源入表的合规路径——机遇、挑战与应对策略”主旨演讲。她从数据资源入表的现状出发,细致阐述了其中的挑战和潜在机遇,进而提出数据产品合规的应对策略,展现了对数据入表未来价值的深刻洞见。章煦春律师的主题分享整理如下: 一、数据资源入表的时代机遇 近年来,我国在推动数据应用与加强安全保护方面并驾齐驱,相继出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》,明确了数据交易应当保护个人信息。中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出要将“高质量数据要素‘活起来,动起来,用起来’”,并确立了数据产权的运行机制,即数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置。随后,国家数据局和财政部也印发关于数据资产管理的规定,这些均显示出数据资源的开发利用已经上升为我国的国家战略。 数据入表作为提升数据资产管理的规范性和有效性手段,可以为数据资产的价值评估提供依据,促进数据资产在交易、融资等方面的应用,进而提升企业在数字经济时代的竞争力。2024年一季度国有企业数据资源入表情况显示,共有25家公司先后在表内报告了数据资产。而其中7家公司很快就发布“更正启事”,提出因为分类错误,将原本属于合同资产的项目错误地列为数据资产。在完成更正后,表内确认数据资产的公司剩余18家,金额最高的为2460万元(恒信东方),最低的为24万元(浙江交科)。企业通过将数据资源入表,将数据资产化,可以盘活数据资源,提升财务绩效和整体运营效率。
二、数据资源入表的合规路径与挑战 1 合规评估 数据资源入表的合规评估主要围绕两个方面,一是审查数据来源,二是是否牵涉个人信息。 01. 数据来源 若为公开收集的数据,则要注意: (1)收集对象是否为公开网站或可访问的计算机信息系统,是否与自身经营业务存在实质性竞争关系; (2) 收集内容是否涉及个人信息、商业秘密或受反不正当竞争法保护的数据,是否涉及受著作权保护的作品,是否限制用于商业用途; (3) 收集方式是否存在利用破解网站加密规则、伪造身份认证信息、非法获取权限等技术手段突破或绕过网站设置的反爬技术,是否干扰被收集网站正常运行,是否事前评估被抓取网站日访问量并设置合理的访问频率。 若为自行生产的数据,则要注意: (1)数据收集行为是否具备独立性,涉及其他利益相关方时不存在侵权或者权属不清的情形; (2)数据收集、处理所依赖的信息技术或系统是否存在侵犯第三方权益的情形。 若为协议获取的数据,则要注意购买协议、合作协议或授权许可中是否要求数据提供方对于数据作合法性的承诺;相关协议中是否明确数据使用的目的、范围、安全保护要求,使用限制和知识产权归属等事项;相关协议中是否有对数据对外提供作出目的、期限、范围等限制要求。此外,核实相对方是否需要取得特殊资质、行政许可、认证和备案。
2. 个人信息 如果涉及个人信息,则要注意: (1)是否建立个人信息保护制度体系; (2)是否在事前开展个人信息保护影响评估; (3)是否通过隐私政策、授权协议向个人信息主体告知《个人信息保护法》所要求的处理个人信息的种类、目的、用途、方式等事项; (4)是否取得个人信息主体的同意或单独同意; (5)当个人信息主体撤回同意时,是否设置了停止处理或及时删除个人信息的机制。 2 数据资源入表的流程和挑战 企业完成数据资源入表,首先应从数据质量治理着手,包括收集、清洗、脱敏和整理安全防护措施的完善。然后,需要对数据的来源、传输、加工、使用实施严格的合规治理。在此基础上,再对数据资源进行合规评估、价值评估、质量评估和安全评估,以确保数据资产的全面性和可靠性。最后,通过确认数据资源持权、数据加工使权和数据产品经营权,方可将无形资产、存货和其他数据资源入账。 然而,数据资源入表是一项复杂的系统工程,当前仍面临种种挑战。首先,数据权属认定难,数据资产确权困难。比如现在数据相关确权登记尚无全国统一标准,各地确权形式不尽相同。广东省以数据资产为对象进行确权登记,由广东省政务服务数据管理局发证;上海市则以数据产品为对象,由上海数据交易所发证。其次,数据资产定价和估值缺乏统一的合规标准,数据资产的合规评估和管控机制亟待建立。再次,数据资产的会计核算和披露规则尚不明确。最后,数据隐私保护和数据安全合规要求日益严格,企业在平衡数据利用与保护间面临更大压力。
三、数据资源入表的应对策略 数据资源能够在会计报表中反映,需要满足以下几个条件: 1. 必须是数据产品且具有可辨性。数据产品区别于数据,是通过对数据进行收集、存储、处理、分析和可视化等一系列操作,提取数据中的价值,并以易于理解和使用的方式呈现给客户。数据产品可以是数据集、数据信息服务,也可以是数据应用。除此之外,数据产品需要具有可辨性。即企业数据资产能够从企业中分离或者划分出来,并能单独或者与相关合同、资产或负债一起,用于出售、转移、授予许可、租赁或者交换。 2. 具有控制权。即企业能够自主地使用、处置和收益该资产,只有企业合法拥有或控制的数据才能被确认为资产。 3. 成本可计量。数据的成本是数据资产的重要组成部分,只有成本可以可靠计量的数据才能被确认为资产。企业需要明确数据的成本构成,如数据的获取、处理、生成、维护、使用等成本。 4. 预期会给企业带来经济利益。既包括直接出售、许可或以其他方式为企业带来的直接收益,也包括用于优化业务流程、提高生产效率、改进产品或服务质量,从而间接提升企业的盈利能力的间接受益和战略价值。
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