数据资产入表综合服务平台

数据确权是通过法律与技术手段，明确数据的权利主体（谁享有权利）与权利内容（享有哪些权利）的系统性过程。其本质是建立数据资产的权属关系框架，为数据价值流通奠定法律基础。

数据确权的核心价值：

权益保障：保护数据生产者、收集者、使用者的合法权利；  

风险管控：降低数据交易中的权属争议与合规风险；  

价值释放：推动数据资产入表、交易与融资；  

治理支撑：为数据质量管理与责任追溯提供依据。 

数据权益需基于角色与场景分层界定，主要类型包括：

1. 数据管理权  

定义：经数据所有者授权，对数据进行存储、维护、访问控制的权限；  

特征：非所有权属性，需与业务部门协同治理（如传统企业IT部门）；  

责任：保障数据安全，执行分类分级管理。  

2. 数据经营权  

定义：对数据进行商业化运营的权利（使用、收益、处分）；  

行权范围：数据分析、产品开发、交易共享等；  

限制条件：需符合隐私保护与授权协议。  

3. 数据持有权  

定义：对数据的合法占有与控制权（非处分权）；  

义务：防止数据泄露，履行存储与维护责任；  

边界：需与所有权分离（如托管数据归属委托方）。  

4. 数据加工权  

定义：对原始数据进行清洗、整合、分析的衍生权；  

确权要点：需评估原始数据权属、加工投入创新性、衍生数据价值归属；  

风险：可能涉及商业秘密或知识产权争议。  

5. 权利界定的多维价值

会计视角：权属清晰是数据资产入表的必要条件；  

法律视角：明确责任主体才能遏制数据滥用；  

管理视角：权属溯源是解决数据质量问题的前提。

步骤1：数据资产化准备  

清单构建：通过工具建立数据资产目录，按敏感性（核心/重要/一般）分类；  

策略匹配：制定差异化管理规则（如核心数据需加密确权）。  

步骤2：合法性核验  

来源审查：验证采集授权（如用户协议）、第三方数据提供商资质；  

协议审核：确认数据使用范围与权属约定条款。  

步骤3：权属关系建模

生命周期溯源：追踪数据从产生到应用的各环节参与者（收集方、加工方等）；  

贡献度评估：量化各方在数据增值中的作用（如原始采集占比70%，加工增值30%）。

步骤4：权利分配决策  

主体确认：结合法律与合同判定所有权、经营权归属；  

权利限定：设置使用场景约束（如医疗数据禁止用于营销）。  

步骤5：确权成果固化

文件规范：制定包含权利地图、收益分配机制的确权协议；  

技术存证：采用区块链锚定时间戳，增强法律效力。  

1. 法律合规体系

政策适配机制：

建立《数据二十条》解读小组，定期更新企业确权合规清单；

针对行业特性补充规则（如金融数据需符合《个人金融信息保护技术规范》）。

标准共建路径：

参与行业联盟（如上海数据交易所会员单位），推动跨机构确权标准互认；

制定企业内部《数据权属管理手册》，明确各部门责任边界。

2. 技术支撑方案

自动化确权工具链：

数据标签系统：自动标记数据权属（如“所有权：XX医院｜加工权：YY科技”）；

动态权限引擎：基于属性访问控制（ABAC），实时校验请求方是否符合使用场景。

区块链存证平台：

部署联盟链节点，实现权属证书的不可篡改存证；

支持跨链验证（如司法链对接），提升法律争议解决效率。

3. 风险管理机制

全周期监控体系：

事前防控：数据出口部署水印追踪（如隐写技术标记使用者身份）；

事中审计：通过日志分析平台（如Splunk）监测异常访问行为；

事后追溯：利用区块链存证快速定位侵权主体。

应急响应流程：

设立数据权益投诉通道（如官网专属入口）；

与司法鉴定机构合作，提供侵权证据固化服务。

4. 组织能力建设

协同治理架构：

成立数据确权委员会，成员涵盖法务、IT、业务部门负责人；

法务部负责协议审核，IT部实施技术方案，业务部提供场景需求。

人才培养计划：

内部培训：开设《数据权益法律实务》《数据资产估值方法》课程；

外部认证：鼓励员工考取CDPSE（数据隐私安全专家）、CIPM（隐私管理师）等资质。