数据资产入表与数据交易合规指南

作　者：	江翔宇
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
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标　签：	暂缺

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作者简介

　　江翔宇上海市协力律师事务所高级合伙人，法学博士；上海市法学会金融法研究会副秘书长，上海市国资委法律咨询专家，上海市地方金融监管局法律顾问，智能投研技术联盟（ITL）研究发展部负责人（志愿者），合合信息独立董事，中海基金独立董事，上海仲裁委员会仲裁员，上海国际仲裁中心仲裁员。参与《上海市数据条例》《苏州市数据条例》立法，参与上海数据交易所的相关筹建工作，曾承担上海经信委、中国证券业协会、中国证券投资基金业协会、上海数据研究院等的多个数据合规、人工智能、数字金融课题，为多家数据类企业、金融机构、互联网企业提供数据合规、数据资产入表、金融科技法律服务。独著、合著或参编《数据法学》《数据合规师概论》《数据资产入表100问》《数据合规3.0：基础理论与场景指引》《公司型基金法律制度研究》《上海全球资产管理中心建设资产管理大模型应用实践与指南》等著作。

内容简介

内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭进行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容进行了介绍；然后，对数据资产入表的内涵和意义以及各个相关概念进行比较分析；最后，对数据资产入表的具体操作进行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产入表的底层逻辑。第3~6章数据资产入表的重点合规问题及入表准备首先，对数据资产入表与数据确权的关系进行了深入分析，明确了权属清晰对数据资产入表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产入表的合规问题进行了深入分析，厘清了关键合规要点，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产入表的准备工作和主要路径进行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章数据资产入表的数据分类合规重点就数据资产入表在主要领域的开展难点进行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例进行分析，给出启示。具体分为数据资产入表与公共数据、数据资产入表与个人数据、数据资产入表与人工智能三个部分，分别从数据资产入表角度对各自的合规难点、立法现状、未来展望加以深入浅出的剖析。第11章数据资产入表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产入表的金融化利用问题进行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵进行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践进行了分析，对其中的法律难点问题进行归纳，并对普遍性开展的难点进行分析和展望。第12章数据资产入表与数据交易首先，对数据资产入表与数据交易之间的紧密联系进行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质进行分析，并对场内数据交易和场外数...

图书目录

前言

第1章　数据要素市场与数据资产入表

1.1　数据要素市场建设2

1.1.1　数据要素市场相关政策背景2

1.1.2　“数据二十条”的主要内容5

1.2　数据资产入表的内涵和意义7

1.2.1　什么是数据资产7

1.2.2　什么是数据资产入表8

1.2.3　什么是数据资产化9

1.2.4　数据资产入表的意义10

1.3　数据资产入表的五大挑战11

第2章　数据资产入表的政策与法规解读

2.1　数据资产入表的政策演变与底层逻辑15

2.2　《暂行规定》的适用范围19

2.3　数据资源会计处理适用的准则22

2.4　数据资产账面价值的认定23

2.5　数据资产相关披露要求24

2.6　《暂行规定》不溯及既往28

2.7　数据资产评估与数据资产入表的关系29

第3章　数据资产入表与数据确权

3.1　数据权属界定32

3.2　“合法拥有”路径的数据确权难题36

3.2.1　物权36

3.2.2　知识产权37

3.2.3　数据知识产权39

3.2.4　新型民事权利—数据产权42

3.3　“合法控制”的数据确权路径的相对可行性44

3.4　数据确权的方式46

3.5　“数据二十条”对数据确权的影响49

第4章　数据资产入表的重点合规问题

4.1　数据资产入表与企业数据合规52

4.2　数据来源合规54

4.2.1　公开数据收集—以爬虫技术为例55

4.2.2　直接采集数据63

4.2.3　间接收集数据72

4.3　数据处理合规74

4.3.1　企业应具备相应的资质75

4.3.2　数据处理需符合授权范围75

4.3.3　数据处理行为需分类分级管理76

4.4　数据经营合规81

4.4.1　企业作为数据处理者对外提供数据产品或服务81

4.4.2　企业作为受托数据处理者对外提供数据产品或服务84

4.5　数据管理合规86

4.5.1　数据合规管理组织体系是否合理、完善86

4.5.2　数据合规管理制度体系是否完善、可执行88

第5章　数据资产入表的准备工作及注意事项

5.1　做好企业数据治理合规情况的审查92

5.1.1　数据经营合规性审查92

5.1.2　数据来源合规性审查94

5.1.3　数据处理合规性审查94

5.1.4　数据管理合规性审查95

5.1.5　数据资源应用场景合规性评估95

5.2　做好数据处理可记录与处理成本可计量工作96

5.3　充分做好数据资产入表的信息披露工作97

5.4　将数据资源确认为“存货”时对“出售”的判断99

第6章　数据资产入表的主要路径

6.1　以数据资源的形式101

6.1.1　企业自用数据资源入表101

6.1.2　企业待售数据资源入表102

6.2　以数据产品的形式103

6.3　以企业并购的形式104

第7章　数据资产入表与公共数据

7.1　公共数据流通模式107

7.1.1　公共数据的三种流通模式107

7.1.2　公共数据授权运营与公共数据开放的联系109

7.1.3　公共数据授权运营与公共数据开放的差异113

7.2　公共数据授权运营中的授权场景114

7.2.1　公共管理和服务机构对于公共数据运营主体的授权115

7.2.2　信息主体对于公共管理和服务机构的授权117

7.2.3　信息主体对于公共数据运营主体、使用主体的授权118

第8章　数据资产入表与个人数据

8.1　个人数据合规流通利用的痛点121

8.2　个人数据流通利用的合规基础123

8.2.1　个人授权124

8.2.2　三重授权125

8.2.3　匿名化与去标识化128

8.3　个人数据流通利用的路径探索—隐私计算等130

第9章　数据资产入表与生成式人工智能

9.1　生成式人工智能的界定136

9.1.1　人工智能的分类136

9.1.2　生成式人工智能与深度合成技术137

9.1.3　生成式人工智能与大模型138

9.2　生成式人工智能的合规开发与利用140

9.2.1　《暂行办法》适用范围的判断141

9.2.2　底层大模型的选用145

9.2.3　训练数据的合规性审查147

9.2.4　训练数据标注制度的建立152

9.2.5　大模型生成内容的安全性管理与评估153

9.2.6　大模型备案154

9.2.7　生成式人工智能服务提供者的行为规范155

9.2.8　大模型的迭代157

9.3　生成式人工智能涉知识产权问题探讨158

9.3.1　训练数据的合理使用158

9.3.2　生成式人工智能生成物的权属161

9.3.3　生成式人工智能生成物的侵权问题164

第10章　企业数据资产入表案例分析与启示

10.1　上市公司数据资产入表情况167

10.2　企业数据资产入表相关案例评述172

10.2.1　上市公司的入表案例172

10.2.2　非上市公司的入表案例173

第11章　数据资产入表衍生金融化利用的思考与展望

11.1　金融意义下的数据资产管理内涵176

11.2　数据资产衍生金融化利用的探索与实践176

11.2.1　数据信托177

11.2.2　数据资产质押融资贷款180

11.2.3　无质押数据资产增信贷款184

11.2.4　数据资产证券化186

11.2.5　数据资产作价入股187

第12章　数据资产入表与数据交易

12.1　数据资产入表与数据交易的关系190

12.1.1　数据交易的界定190

12.1.2　数据资产入表与数据交易的联系192

12.2　数据交易的法律性质192

12.3　场内交易与场外交易195

12.4　数据交易的合规性审查要点196

12.4.1　企业的基本情况尽调197

12.4.2　数据来源的合法性197

12.4.3　企业的数据安全能力核查198

12.4.4　数据的可交易性199

12.4.5　数据产品可能存在的利益相关方200

12.4.6　数据产品的流通风险202

12.5　跨境数据流通交易的合规要点204