在正在加速的數據資產化進程中，在如何定價之外，另一個市場關注的核心問題是，如何保障合規要求。

在12月7日由臨港新片區管委會主辦的“數賦臨港”以數會友主題研討會上，21世紀經濟報道記者了解到，除了CFO和CIO，企業法務與合規部門也成為數據資源入表的參與主力。如今，個人信息保護、網絡爬蟲信息合法性、特殊行業數據監管使用、數據脫敏方面都是數據資產化合規的重點關注領域。

數據資產化合規問題關注三個典型場景

在國家層面正式出臺“數據20條”之前，市場談及數據資產化的難題都繞不開數據確權。在去年“數據20條”出臺后，創新性提出數據產權制度，將數據權屬分為數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的“三權分置”機制，解決了數據資源入表的第一步。

伴隨著數據資源的商業化應用，下一步，底層數據來源、數據應用的合法合規成為企業探索數據資產化的必經之路。

北京市中倫（上海）律師事務所合伙人斯響俊指出，數據資產化的合規問題重點可以關注三個典型場景。

在底層數據合規方面，首先是涉及個人信息的數據資產?！八薪洕顒佣际侨私M成的，例如個人用戶消費行為與習慣、征信報告等等，個人信息都是非常重要的數據資源?！彼鬼懣”硎?，在個人信息獲取方面最重要的原則是“告知同意”，特別是在搜集敏感個人信息時需要設置單獨的知情同意選項。

另一個較為普遍的問題是已公開信息的網絡爬蟲?！耙恍┕緸榱藸I銷經營等目的，通常會通過網絡爬蟲來扒數據，特別是AI企業的這一趨勢非常明顯?！彼鬼懣≈赋?，在企業使用爬蟲技術時不得違反爬取網站的爬蟲協議，不得破解其保護措施，不得爬取競爭對手的數據，否則可能觸發不正當競爭法，或被判定為非法侵入計算機信息系統，影響數據來源的合法性。

在特殊行業的數據監管方面，例如醫療健康數據、道路測試數據、測繪地理信息數據等，對敏感信息需要進行脫敏處理?！安坏脤ν馓峁┥婕懊舾行袠I數據的產品，必須確保數據來源的合法性，同時需要對數據進行脫敏化處理?！彼鬼懣”硎?。

此外，在數字經濟時代，企業還需關注與第三方數據商合作的風險。斯響俊以AI預訓練場景為例，他指出如果第三方提供的底層訓練數據侵犯了著作權或商標權，從事AI研發的企業在數據資產化的過程中可能會侵犯他人的知識產權。

市場呼喚高效合規的數據交易與流通

作為一項新型生產要素，各位受訪嘉賓認為數據要素要想實現大規模、低成本可得，還需要依賴高效合規的交易與流通市場。

一方面，以上海數據交易所為代表的場內交易平臺成為數據資產合規可信流通的保障。

上海數據交易所數商生態負責人舒宏超表示，數交所的成立，不僅僅是要推動企業數據的自用，更需要推動企業數據與外部數據相融合，實現數據二次價值的釋放，而這需要一個兼顧合規保障、交易效率與供需信息匹配等多方面優勢的交易平臺?！安缓弦幉粧炫?，無場景不交易，這是上海數據交易所的和性原則?！笔婧瓿岬?，所有數據產品掛牌流程的第一步，就是產品的合規性評估，在數交所出具合規評估報告后，還會對數據質量、數據價格、數據資產等一系列流程進行評估。

這也使得在保障數據資產化合規方面，需要一批提供審計、評估、法律咨詢等服務的數商。

作為數商生態的一部分，普華永道思略特中國主管合伙人單小虎表示，數據資產入表促進了企業對于數據要素經濟價值的歸整盤點，并為數據資產化與資本化打下基礎。普華永道構建了企業數據資源入表“五步法”實施路徑，并推出企業數據資源會計處理一體化平臺數字化工具。

“未來數據產權的運行會更加靈活，這里面最關鍵的是合規工具將成為必選項?！眮碜陨虾Ｊ薪浶盼畔⑼七M處的薛威談到，未來每一家企業都是數商，數據要素發揮價值需要持續的場景創新，讓數據要素在有效流通中應用，而非進行靜態管理。他指出，合規工具的應用貫穿了數據要素發生價值的全流程，其中不僅需要專業法律知識，還需要更為靈活的技術工具來輔助完成每個環節的合規要求。

責任編輯：王超