方 躍（中歐國際工商學院經濟學與決策科學教授）
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伴隨著數字經濟的高速發展，數據安全保護與合規風險也與日俱增，尤其是《數據安全法》和《個人信息保護法》出臺后，有關數據安全保護和合規的案件及咨詢呈現爆發性增長趨勢。在認識和挖掘數據價值的同時，如何一方面提高數據治理水平，另一方面做好企業數字合規與數字價值發現之間的平衡成為數字化生存的難題。具體體現如下：
第一，數據安全和個人信息保護需要合規監管，但不意味著過度約束，否則短期會對數據流動與數據價值發揮造成不必要的阻礙，長期將給社會與企業帶來額外的成本和風險，不利于經濟可持續發展。
不同監管機構執行的數據私隱法有不同的標準和實施辦法，要滿足這些法律法規的不同標準，企業需要耗費大量時間和資源，不但增加了營運成本，還難以確保全面遵守。此外，不少企業（尤其是民企）還擔心對于公司收集、存儲、處理和使用數據的盤查，可能會損害公司的聲譽和業務經營。因此，相關主體在數字化轉型的過程中會存有防御和排斥心理，久而久之，創新（無論是消費互聯網還是工業互聯網都是以數據為基礎）熱情也會隨之消減。
第二，地方數據交易所“各自為戰”，既沒有形成統一市場，也沒有實現價值發現功能，未能最大限度發揮數據使用效應，逐漸形成“微生態”。
近年來，廣東、北京、上海、浙江、貴州等地方相繼成立數據交易所，但各地的數據交易所在數據確權、數據定價、數據交易、數據安全、數據增值協作等方面的監管標準與規范操作存在諸多差異。在數據安全保障等方面，地方數據交易所的不同監管尺度給數據使用方帶來不小的困擾，比如有的過分強調數據安全性，令企業增加額外的數據使用成本與數據使用限制；有的又對數據安全性的管理相對寬松，引發企業對數據濫用風險與數據泄露問題的擔憂。
針對數據定價，多數地方數據交易所無法給出權威的說法，導致交易雙方均認為數據定價缺乏“公允性”。長此以往，數據循環僅限于組織內部的“微生態”，沒有真正流通共享，不利于打造社會意義上的大數字生態。
第三，可持續地進行數字化轉型僅靠監管走不遠，企業對于數據認知的意識和保護責任還不充分。
數據治理是一項龐大又復雜的工程，需要企業高層牽頭、中層組織、基礎落實，各部門相互配合。目前多數企業的數據治理工作單由一個部門牽頭，而其他部門參與度較低。多數企業由于缺少完善的制度管理、數據治理管理流程和管理標準體系，跨系統、跨部門數據治理溝通成本高、協調難度大，面臨一系列挑戰和風險：
數據收集風險：未經用戶同意的情況下，企業APP、小程序和網站等違規收集數據，在用戶拒絕收集后反復彈窗騷擾多次要求收集，或者不給用戶明確的拒絕選項強行收集。數據存儲風險：內部人員竊取以及系統安全中的數據庫軟件漏洞均容易帶來存儲風險。數據使用風險：網購平臺、在線旅游、網約車等通過搜集用戶個人資料、消費習慣、流量軌跡等行為信息，向用戶推薦產品、服務，最終形成相應定價。這類大數據“殺熟”和算法推薦等數據濫用行為已引起社會普遍反感，對企業造成不良影響。數據提供風險：此類風險威脅主要來自于不合規的提供和共享。數據公開風險：很多數據在未經過嚴格保密審查、未進行泄密隱患風險評估，或者未意識到數據情報價值或涉及公民隱私的情況下被隨意發布。
基于上述問題，從國家、社會和企業層面建立健全的數據合規體系，降低數據風險，促進數據有效流通和使用是數字經濟發展的大勢所趨，也是企業實現可持續發展的安全保障。具體可從如下方面推進：
第一，法律法規應當遵循動態原則和包容審慎的精神，在合法權益保障的前提下，便利數據流動和數據價值發揮。
數據合規的本質是希望企業和社會充分發揮數據價值，促進中國數字經濟發展。
首先，應對數據監管可以二分法的原則來處理：一方面做到將有明顯個人烙印的信息進行嚴監管，另一方面對其他信息做到寬監管，督促市場形成一個自律組織，強化市場淘汰機制。
其次，明確規制舉措的范圍和限度，在安全管理和數據開發利用之間做好平衡，才能提升企業數字化轉型的技能、意愿、信心，達到能轉、會轉、敢轉的目的。
最后，對數據合規和個人信息保護中的細節不宜跟風國外，需要隨著經濟發展進程、地區發展不平衡和行業發展的不同階段進行調整，絕對不能“一刀切”。
第二，從國家層面需盡快建立數據資產估值體系的標準，充分發揮數據交易所數據價值發現的作用。
交易所的數據交易目前尚不存在統一定價規范，地方要求亦有所不同。除上海、貴陽對定價要求有明確規定外，其他一般由交易雙方自由議價。數據資產的價值，需結合特定應用場景、獲取的難易程度、時效性和未來預期的收益等多重因素進行評估。數據交易所可以呈現一些數據交易實例，推動市場提升對數據價值的認知，也可以推動各領域、各行業更加重視和挖掘數據價值，以及數據價值的變現。
第三，在數據治理方面需社會監督、政府監管、企業自律三方合力，提高數據合規和個人信息保護的意識和力度。
數據合規保護是底線要求。數據合規不僅僅是被動地滿足規范和監管的合規要求，企業更應把數據安全視為自己不可推卸的責任、企業文化的重要組成部分，以及可持續成長的戰略重點之一，甚至可以在企業管理者中開設相應課程，將數據治理作為一項長期的任務推進。
第四，政府加大扶植力度，并充分發揮龍頭企業、機構、行業協會的示范效應和引領作用。
比如，成立專業的國家層面的統一數據中心。以醫療行業為例，目前各個醫院自建數據庫，數據無法流通，合規也面臨挑戰，無法發揮價值，應該建立國家統一的公民醫療信息數據庫來解決上述問題。
鼓勵具有示范效應的企業率先探索對數據的開發與流通應用。如光大銀行(601818)就將銀行數據資產分為原始類、過程類和應用類，共17個估值對象，結合111個計算參數，計算出目前的數據資產價值超過千億元，對行業有一定示范意義。
充分發揮行業協會的作用，利用好平臺，鼓勵創造更多交流機會，開放宣傳更多數據共享的案例。鼓勵國內頂尖律師事務所積極參與，推動數據合規監管法律體系的完善。
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