深圳数据交易所发布数据资产化全过程与数据合规实务要点

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深圳数据交易所
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观点总结人：
宋烨：深圳数据交易所认证DEXCO，深圳数据交易所第二期DEXCO学员班委
于晓明：深圳数据交易所DEXCA成员单位广东连越律师事务所合伙人

专栏简介
 DEXC+是深圳数据交易所在全国首创的动态合规（Data Exchange Compliance +，点击查看详情）服务体系的简称，旗下有DEXC+智库、DEXCO（数据交易合规师，即Data Exchange Compliance Officer，点击查看详情）、DEXCA(数据交易合规评估法律服务机构库，即Data Exchange Compliance Association，点击查看详情）等子品牌。其中，DEXC+智库将紧密围绕国家数字经济高质量发展战略需求，组织实务界、学术界与产业界的专家力量，深入研究、广泛对话，为国家制定相关法律法规和政策提供科学、可行的参考意见，积极引领行业创新方向，推动数据要素市场发展。
随着数据要素市场化改革序幕的开启，我国数据要素流通交易的合规短板日渐凸显。为应对当前数据要素流通交易普遍面临的数据权益保护与利用两难、场内交易合规成本高的入场难、场外黑灰产盛行的监管难以及国际数据合规话语权缺失的作为难等问题，深圳数据交易所DEXC+智库（广州）近期在广州市天河区凯华国际中心31楼大会议室举办了数据资产与数据合规的实务交流会。

本次交流会由深圳数据交易所DEXC+智库执委会副主席、智库（广州）负责人程珂昵、深数所DEXCA成员单位广东连越律师事务所合伙人于晓明与深数所第二期DEXCO学员班委成员宋烨、张文洋和肖强负责组织，来自广州、深圳、佛山、福州、南宁、济南等地的DEXC+社区成员共四十多人汇聚一堂，就数据资产与数据合规实务展开交流。

本场交流会邀请了深数所DEXC+社区成员、工信部中国电子技术标准化研究院的落地合作伙伴公司高管王宇，DEXCA成员单位广东连越律师事务所合伙人左昆，DEXC+社区成员、广州大学合规研究院副院长张颖等专家、学者，为与会者提供了数据资产化及数据合规相关的精彩发言，主要观点总结如下：


01
数据资产化全流程的实施路径

1. 数据资产化全流程的实施路径

随着数据要素市场配套政策不断完善，数据资产相关政策逐渐形成体系，数据资产化的必要性，可从数据资产化是推进数据要素市场的关键因素，和数据资产化有利于形成数据要素统一大市场两方面加以论证。

（1）数据资产化是推进数据要素市场的关键因素。数据资产化一定程度上有利于解决数据流通、交易和收益分配等方面的问题，进一步促进数据要素化，推动数字经济发展。

按照数据资产化程度由浅入深，大致可以分为六个阶段。
一是无数据概念。没有数据的概念，只是在业务过程中无意识使用到数据。

二是数据资料化，信息化阶段。以大量数据库建设为标志，通过各种信息化、数字化手段采集和留存数据的过程。

三是数据资源化，数据治理阶段。以数据仓库、数据目录形成为标志，使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程。

四是数据资产化，数据资产评估阶段。以入表为标志，将数据资源真正从成本中心转为要素和资产进行运营管理的过程。

五是数据要素化，流通交易阶段。以数据内外部流通交易为标志，将数据资产通过授权、入股等模式，将数据资产在流通市场中进行流通交易的过程。

六是数据资本化，数据资本证券化等阶段。以证券化二级市场流通为标志，将数据资产通过金融属性的叠加，从而使得数据资产在资本市场中运行流通的过程。

（2）数据资产化有利于形成数据要素统一大市场。深数所DEXC+社区成员王宇认为，数据资产化已有一套完整的全流程实现路径，即将企业确权后的数据资源，通过数据资产评估或者入表的方式进行估值计量，实现企业数据资源向资产形态转化，通过多级市场的形成，最终形成数据要素统一大市场。

数据要素三级市场的（待）形成业态，分别如下
0级市场：主要是数据资源形成。0级市场侧重于数据汇聚和治理，内部登记确权，内部产权流转和内部数据共享流通（内部数据产品设计、内部数据产品开发、内部数据产品挂牌以及内部数据产品定价）。

1级市场：数据资源产权登记。1级市场侧重于登记确权（对数据真实性审查、数据合规性审查和登记取证），产权流转。

2级市场：数据商品流通市场。2级市场主要是数据产品挂牌登记（数据产品规划设计、数据产品开发和数据产品定价），数据产品交易等。

3级市场：数据资本化。3级市场主要包含数据金融产品挂牌登记（数据金融产品设计、数据金融产品包装、数据金融产品定价），数据金融产品流通交易等。

2. 数据资产化的可行性

数据资产化并非仅仅停留在纸面上的倡导，而是有较为清晰的全流程落地实操路径，即企业在数据资产化的过程中，大致经过数据资源盘点、合规审查、登记确权、数据评价、评估和入表以及数据资产运营等六个阶段，形成较为完整的数据资产化闭环。虽然数据资产化过程中的每个阶段不是完全分离开来，但辨别数据资产化所处的主要阶段，更有利于把控当下数字资产化的重点。

（1）数据资源盘点
数据资源盘点是为数据资产化作准备，对数据资源目录梳理，对内的数据产品目录进行梳理和对外的数据产品目录梳理等。

（2）合规审查
合规审查阶段重点关注数据合规问题，对盘点梳理的数据资源进行实质性审查。合规审查是数据资源形成数据资产的重要前提，数据资源通过合规审查后由律师事务所等第三方机构出具数据合规审查报告。

（3）登记确权
登记确权阶段主要解决数据确权问题，政府和企业将待登记的数据资产向登记管理机构进行登记备案。

（4）数据评价
数据评价阶段重点关注数据价值，数据评价机构对数据资产进行评价，出具数据质量等级证书或数据评价报告。

（5）评估和入表
评估和入表主要解决数据定价问题。资产评估机构对数据资产进行评估，出具数据资产价值凭证或数据资产评估报告；数据资产入表，则需要对数据资产进行确认和入表计量，形成数据资产审计报告。

（6）数据资产运营
数据资产运营阶段仍需重点关注数据合规问题。数据授权运营阶段，对数据进行托管运营；数据资产交易阶段挂牌交易和清算交割；数据资产贷款阶段，对贷款进行审核和合同全流程合规风控。

3. 数据要素化过程中面临诸多挑战

数字经济时代，创新科技与数据要素成为推动经济形态不断发展变革的重要力量。数据成为新的生产要素，人工智能成为新的生产力，算力和算法成为新的基础设施，但数据要素化过程中面临诸多挑战。

（1）数据产权方面：数据主体多元交织，造成确权难；权属关系复杂交错，造成析权难；法律条款分散模糊，造成实施难。

（2）流通交易方面：缺少标准化的交易标的物，缺少稳定安全的交易机制，缺少可信高效统一的交易大平台。

（3）收益分配方面：数据价值评估难，数据定价难，收益分配机制形成难。

（4）安全治理方面：数据泄露失窃严重，数据算法监管难，安全管理制度不健全。

4. 针对上述挑战的讨论解决思路

针对数据要素化过程中面临的诸多挑战，本次交流会的与会者纷纷提出了解决思路。

（1）数据产权方面：关于数据主体多元交织确权难和权属关系复杂交错析权难等问题，与会者表示应以国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》为指导，参考国内外相关立法实践，共同探索数据产权结构性分置制度，积极推动共同建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。同时，关于法律条款分散模糊造成的实施难等问题，数据行业从业者应积极参与数据开放、数据交易和数据安全层面等方面立法或修法的建言献策，在实务中数据行业从业者可按照立法层级梳理现有数据相关法律政策文件的制度框架，打通数据法涵盖面广而零散的实施适用方面的壁垒。

（2）流通交易方面：关于缺少标准化的交易标的物、缺少稳定安全的交易机制和缺少可信高效统一的交易大平台等挑战，张颖院长提出，场内交易登记规范化在一定程度上“倒推”合规和“兑现”合规价值。数据场内交易登记在组织治理能力自查、数据资源（来源合规补足“库存”盘点和供给市场清点）、数据应用模式论证、处理流程权责清晰交接、权属/权益约定登记存证和资产估值等方面的规范化，为数据交易流通提供了相对稳定安全的交易平台，为建立可信高效统一的交易大平台贡献了重要的力量。

（3）收益分配方面：关于数据价值评估难，数据定价难，收益分配机制形成难等挑战，与会者认为在遵循商品经济价值交易的基本规律的同时，也要充分考虑数据自身的特殊性，积极调动数据资产评估（评价）从业人员/机构、数据领域的技术人员/机构、律师和律师事务所等第三方数据服务机构以及其他数据领域人员/机构，共同创新性地探索数据价值、数据定价和收益分配机制等问题，着力构建新型数据定价模型。

（4）安全治理方面：关于数据泄露失窃严重、数据算法监管难和安全管理制度不健全等方面的数据安全治理挑战，与会者纷纷认为这是一个全球化的数据治理挑战，数据安全治理在国家层面的制度框架不断完善和细化的同时，企业和个人也需要加强数据安全的保护和合规使用/经营，各类群体均提升数据安全保护意识。


02
数据合规是数据资产化的必要前提

1. 数据合规的必要性

（1）数据要素化对数据合规提出更高的要求。左昆律师认为，如果说以前的数据合规只是考虑一个独立系统的信息化，它散发的可能性很小，它的危害就相对小。现在数据要素化时期，我们谈论的数字化，就是把这些一个个的孤岛打通，就像是在原有的用物理技术手段保护起来的一个个圈圈上面开了个小口子，那么原来仅仅孤立的不当信息就可能会借助这样一个交流的渠道扩散出去，危害就非常大。所以我们开始用更大的力度去谈论数据合规。

（2）数据合规保障数据要素资产化。数据合规治理为数据要素资产化做好准备：从合规治理组织，到生命周期治理，再到数据产品积淀与数据能力培育生命周期，最后实现数据资产化。全流程的数据合规治理，一定程度上保障数据资产的可评价和可量化。

2.  企业数据合规

数据产品形态是数据要素进入市场流通的载体，载体是指向目前法律规范和政策文件调整的客体：数据产权——产品化形态的权属结构，流通交易——服务、技术支持，收益分配——权属、收益与责任，安全治理——基础支持和治理。

企业数据合规重点亦是主要围绕数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等方面进行。

（1）数据产权方面：重点审核供给主体数据治理能力合规（认证体系、合规记录、合规文件等），数据资料来源合规，持有是否合规，审核授权范围和目的，公共数据超过原始收集目的应用是否改变性质等。

（2）流通交易和收益分配方面：重点审核交易方案是否可行（计量标准、交付合同是否约定数据责任条款等），接收方/应用方合规情况（是否审查股权结构或控制结构，是否审查接收方和最终应用方不一致等），技术方案合规（数据质量与计量质量等）。

（3）安全治理方面：应用场景是否合规，例如个人信息权益风险到什么程度可以认定为“重大”，以及是否符合网络安全法、数据安全法和个人信息保护法等。

2024年《政府工作报告》中把“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”放在今年政府工作任务的首位，进一步彰显了加快发展新质生产力对于推动经济高质量发展和推进中国式现代化的重要意义。数字经济代表着先进生产力，为新质生产力发展构造坚实基础。新质生产力的核心要素是数据，依托于数字经济的建设，随着新型基础设施建设提速，数字产业化深入推进，我国数字经济蓬勃发展，数据要素乘数效应不断凸显，数据资产与数据合规的重要性日趋明显。该交流会正是DEXC+智库组织实务界、学术界与产业界的专家力量，深入研究、广泛对话，为企业在日常运营中如何合规地挖掘和利用数据资产、入场进行数据交易，提供多样的参考意见，期待能达成积极引领行业创新方向、进一步推动数据要素市场高质量发展的目标。


观点总结人介绍：

宋烨
深数所认证DEXCO、深数所第二期DEXCO学员班委 道可特律所深圳分所执业律师 高级企业合规师
持有工信部认证数据分析师（高级）、大数据分析师（高级）职业技术证书，CDA数据分析师资质，拥有会计从业资格、证券从业资格、基金从业资格等从业资格。在数据领域，专注于数据合规、数据分析与数据资产化等方向。


于晓明
深数所DEXCA成员单位连越律师事务所合伙人律师
具有欧盟EXIN认证的DPO&ISO认证、注册个人信息保护专业人员（CISP-PIP）、数据评价师（中级）。在数据合规领域，专注于拟上市企业数据专项合规、APP合规整改、数据跨境、个人信息权益保护诉讼、企业数据权益与商业秘密保护等。


本次交流会组织者之深数所第二期DEXCO学员班委



张文洋
深数所认证DEXCO、深数所第二期DEXCO学员班委 世界500强企业数据分析师
持有工信部数据分析师职业技术、CPDA数据分析师资质，专注于数据分析、数据治理、数据合规与数据产品运营方向。


肖强
深数所认证DEXCO、深数所第二期DEXCO学员班委 德恒律所成都办公室并购部副主任、合伙人
擅长医药、互联网等领域的IPO、并购方面的数据合规，现为北京德恒全国合规专业委员会委员，担任成都高新律协“数字经济法律服务创新中心”委员、四川省法学会人工智能与大数据法治研究会理事。拥有证券从业资格、私募基金从业资格、企业高级合规师等从业资格。




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