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商建刚 张银超｜循规而行·数据致远——2024数据要素流通论坛会议综述

转自：上海市法学会 2024-11-14 07:40:46

数据价值的体现已经由传统的信息价值跃迁为生产要素价值，在数据要素价值成为新质生产力的过程中，如何规制与之伴随的风险成为推动数字产业健康发展的基础性问题。2024数据要素流通论坛围绕数据治理领域前沿这一话题展开深入交流和研讨，通过对数据治理与数据资产化实践经验的分享，以及对当下数据治理实践中的痛点与难点的分析，凝聚了数据治理业界共识，为数字经济高质量发展贡献了知识和智慧。

2024年6月30日，为促进理论界与实务界的沟通，加强法律共同体的建设，由上海市法学会数字法学研究会、上海市数商协会、上海数据交易所指导，华东政法大学数字法治研究院、上海政法学院经济法学院数字法学研究中心、律新社主办，上海市计算机行业协会、盈科律师事务所、上海瀛东律师事务所、魔珐科技协办的“循规而行·数据致远——2024数据要素流通论坛”在上海举行。本次论坛采用“线上+线下”的方式，邀请来自全国各地的数据治理领域专家学者、精英律师、知名企业代表以及媒体代表等200余人，线上参与观看人数共8万余人次，众人齐聚共同关注和探讨当前数据治理领域的新趋势及热点问题。
一、数据治理是产业发展的基石
随着数字经济的飞速发展，数据治理性问题日益成为国家战略、企业发展乃至社会治理的关键议题。数据治理不仅关乎数据的价值最大化，更是保障数据安全、维护市场秩序、推动经济高质量发展的重要基础。
上海市法学会夏咸军指出，当前数字经济正以前所未有的速度发展，数据作为一种生产要素，在资源配置、企业创新等方面都起着关键作用。数据治理不仅具有保护数据权益、维护市场秩序的作用，还进一步激活了数据市场的潜力。正因如此，数据安全和数据要素的高效利用已成为国家战略。我国当前正致力于构建数据基础制度体系，以维护国家数据安全和个人、企业信息隐私安全。未来，上海市法学会将进一步统筹各方资源力量，持续深入开展与数据治理有关的学术与实务研究，并对研究成果进行多形式宣传推广，以期不断提升数据治理理论及实务研究的影响力。上海市法学会将会一如既往地支持与推动数据治理理论建设的各项工作，促进数据治理法治的专业化发展。
普陀区数据局张军对本次论坛汇聚各方力量、共同推动数据治理法律服务，为数字经济行稳致远积极构建理论及实务支撑的探索表示高度认可。他指出，普陀区作为数字化转型的先行区，正积极推动经济、生活、治理的数字化应用，发挥数据要素赋能行业作用，支持数字经济与实体经济的深度融合。普陀区数据局将积极推动搭建各类数字化平台，鼓励企业、机构、高校各方持续参与，在防范数据治理风险等方面不断分享经验、交流思想、形成共识，为数字经济的培育、超级应用场景的打造、区域整体的转型发展形成支撑。
上海数商协会、上海数据交易所卢勇对数据在数字化进程中的关键作用进行了深入分析。卢勇认为，在数字化快速演进的当下，数据已成为推动产业革新的重要力量。数据资产化进程使企业更注重挖掘数据资源潜力、推动数据驱动的创新和数字化转型，这也是数据价值最大化的体现。数据不仅是数据治理的对象，也是实现数据治理的手段。而数据治理不仅关乎数据价值的最大化，更是企业生存与创新的关键。企业需找到数据安全、隐私保护与数据流通利用的平衡，这对法律服务行业而言既是挑战，也是新机遇。上海数据交易所自成立以来，就始终致力于实现企业数据治理，帮助企业高效获取外部数据，持续赋能企业数字化转型。数据治理是新时代、新形势下的新命题，无论是对企业、数商，还是法律服务业来说，都是一条崭新的赛道。
华东政法大学韩旭至从学术和实务结合的角度，强调了数据治理在全球化背景下的重要性。他指出，数据资源已经成为企业的重要资产，甚至成为推动经济发展的重要资本。法律工作者需要深入理解数据资源的法律属性，掌握数据资产的确权、流转和保护规则，从而为数据资本的健康发展提供法律保障。同时，法律工作者还要关注数据安全和隐私保护的问题，加强数据风险防控和监管，确保数据的合法和有效利用。
数字经济的迅猛发展在提升效率、促进创新的同时也带来了严峻挑战。在数据生产、流通、消费的数据资源循环过程中，各方主体存在不同利益诉求，数据也面临不同程度的安全风险。如何进行数据治理，如何实现数据资产入表，成为数字经济时代亟须解决的问题。
二、数据治理的困境分析
考虑到数据治理在立法、司法以及法律实践方向存在着一定龃龉，面对法律的模糊性、司法的不确定性以及实践中多头监管的现象，各与会专家有针对性地进行了探讨与分析。

（一）
数据治理的困境探析

上海交通大学孔祥俊以《商业数据保护的实践反思与立法展望》为主题，全面探讨了数据权益保护的理论基础、实践进展和未来立法方向。他在分享中指出，数据作为新质生产力，是人工智能发展的重要基础。人工智能产业发展的核心由数据、算法和算力三大要素构成，而在这三大要素中，数据权益的认定存在理论与司法实践之间脱节的情况。司法实践中，数据权益主要通过反不正当竞争法进行保护，案件类型多、保护场景复杂。然而理论中所讨论的数据治理范式却集中在数据界权与数据可及性的平衡问题。孔祥俊提出，在数据交易和利用中，过早的确权可能限制数据的开发和利用。因此，数据权益保护应兼顾归属与利用的平衡，在数据权益保护的初级阶段应以实用主义为主。
徐燕强调了数据治理中的三大核心问题，即组织保障问题、制度保障问题和技术保障问题。在组织保障方面，她表示从一般企业角度来看，尽管专业人员的培训资质是必需的，但更重要的是管理层的认可和支持，因此需将数据治理作为战略决策层面的目标。在制度保障方面，虽然多数企业会建立多套数据治理治理制度，但这些制度能否有效实施并结合具体业务需求落地，仍然是企业需要关注的问题。在技术保障方面，考虑到频繁的监管行动会对企业技术开发工作造成压力，企业应针对性进行前置性工作，如整理出通用技术措施文档，以应对不同监管行动，实现降本提效。总而言之，只有确保管理层支持、建立有效落地的制度，并优化技术应对策略，才能更高效地实施数据治理管理。
为了进一步探讨如何构建有效的治理体系，向丽在分享中提出“建立治理体系究竟是技术活、管理活还是艺术活？”这一引人深思的问题。她分享了几年前在科大讯飞参加企业DPO内训的案例，该次内训由法务与治理部门牵头，IT部门与主要产品负责人都有参加，因而效果良好。鉴于前期经验，她特别强调了数据治理体系建设中领导层的重视与全员参与的重要性，尤其提到在建立数据治理体系时，领导层的推动和全员参与对于成功构建数据治理文化起到决定性作用。对于企业而言，正确的做法是将数据治理责任分解到各个部门，从而增强整个组织的数据治理意识，确保数据治理工作能够真正融入日常运营，而不是让数据治理责任仅仅流于表面或成为特定部门的孤立任务。这种全面的数据治理管理方法，有助于企业更好地应对数据治理挑战，实现可持续发展。
上海政法学院张继红以《数据出境的法律治理：现状、实践及趋势》为主题发表演讲，进一步深化了对数据治理管理的探讨。她深入分析了数据跨境流动的法律要求，并指出在全球化和数字化快速发展的背景下，数据跨境流动引发了一系列法律和安全问题。张继红首先介绍了数据跨境流动的类型包括数据出境、数据入境和跨境调取三种，接着阐述了数据治理管理的重要性，并揭示了企业在数据治理方面面临的挑战。她强调，尽管多数企业已完成数据跨境安全评估，但仍有相当一部分企业在数据分类和数据治理申报方面存在困难。会上，张继红还运用比较法对数据跨境流动监管模式进行了研究，梳理了欧盟、美国和我国的监管实践。她认为，通过构建共性规则，可以推动数据的有序跨境流动，实现数据利用与国家安全、个人信息保护之间的平衡。
徐燕则进一步深入分析了企业在应对全球化业务扩张带来的数据治理挑战时面临的问题。她指出，一方面，企业需要数据治理框架的搭建与优化；另一方面，时代对法律服务的期待与要求也在随之不断变化。她接着强调，对企业而言，基于国内数据保护法建立的数据治理框架在国际化进程中可能不足以应对全球范围内的数据治理挑战。正因如此，她随之指出企业针对数据治理框架的搭建需要考虑以下内容：其一，业务适用法的问题。企业需要了解其业务覆盖地区的具体数据法律，如欧盟的GDPR、美国的CCPA等，确保在每个区域的运营都能符合当地的法律法规。其二，寻找共性与差异。在全球化业务框架下，企业应寻求不同国家数据法之间的共性，以建立统一的数据治理标准，并借助外部专家和当地律师的支持来实现对数据的统一标准治理。同时，识别和解决各国法律间的差异，比如用户权利响应的时效要求，对于企业而言也至关重要。其三，成本效益分析。企业在设计数据治理框架时，还需综合考虑人力成本和预期花费，进行ROI的整体计算，以平衡数据治理投入与收益。在发言的最后，徐燕从企业立场出发，强调数据治理律师除了需要扎实的专业能力，还应具备深厚的行业知识与体系化思维，以及提供与具体业务场景相匹配的个性化和差异化服务的能力，以便为企业提供前瞻性指导，帮助其灵活应对不同场景下的特殊需求。

（二）
数据资产化的问题探析

盈科律师事务所李华以《释放数据要素价值：新质生产力的开启与赋能》为题进行了分享。在分享中她指出，释放数据要素价值是一种全球趋势，全球数据配置话语权竞争也将随之空前激烈。在此背景下，随着一系列利好数据要素产业发展的政策密集出台，如何释放数据要素价值逐渐成为重要课题。李华主任概述了数据要素价值释放的资源化、资产化和资本化三步走战略，强调了数据治理审查、数据资产登记、评估、会计入表和运营的重要性。通过案例分析，她展示了数据资源价值发现、数据治理整改、权属认定、登记、数据治理评估和入表法律建议的实际应用，并且进一步提出了数据资产管理的建议及未来管理趋势，为企业在数据资产领域的战略决策提供了指导。
杭州链城数字科技有限公司金国军以《数据资产价值化的机遇与挑战》为题进行了分享。他表示，数据资产价值化尽管涉及数据确权、估值和数据治理等核心挑战，但同时也往往伴随着机遇。数据资产有巨大的规模与潜力，据统计，未来五年数据资产的资本价值可能高达60万亿元。金国军特别强调，在人工智能和工业产业领域，数据资产的应用将发挥至关重要的作用。鉴于人工智能对数据需求量极大，在中国这个全球最大的工业生产国中，数据将成为推动产业升级的重要驱动力。他还指出，未来，随着金融服务的落地，数据资产价值化的实现需要综合考虑确权、估值、合法性等多方面因素，才能确保数据资产的健康有序发展。
上海市协力律师事务所江翔宇在《企业数据资产入表与数据治理的底层逻辑思考》主题演讲中深入探讨了数据要素市场化的政策背景，并分析了数据资产入表的底层逻辑。江翔宇指出，数据资产入表为拥有数据资源的企业提供了增加企业资产的可能性，也是促进企业数字化转型的“牛鼻子”，是未来数据价值资本化的重要前提。他分析了数据资产入表的条件，明确了数据确权这一核心问题在数据资产入表过程中不可回避。因此，在现有法律法规及会计准则的要求下，如何证明企业合法拥有或控制数据，需要继续寻找可行的路径。考虑到数据权属立法尚不完善，证明“合法拥有”比较困难，因此可以从证明“合法控制”的路径着手。企业数据治理是数据确权的底座和依据，只有在实现数据治理的前提下，企业才能确保对相关数据资源所享有的财产性权益没有瑕疵。
上海市社会信用促进中心傅春在《城市数据资产的探索与实践》主题演讲中，深入探讨了数据资产化的重要性和实施策略。他在演讲中指出，上海通过成立数据集团和交易所等机构，积极推动了数据市场化、资产化。数据资产化不仅关乎利润，更重要的在于通过数据挖掘等人工智能技术激发知识价值，形成新资产形态和知识增值。傅春主任还讨论了数据确权、交易、入表评估等关键环节，以及如何通过数据基础设施建设和服务，构建数字时代的循环经济生态体系。他进一步表示，随着数字时代导入期的结束，我们正步入一个快速发展的新阶段，数据资产化无疑将在其中扮演十分重要的角色。
向丽的观点进一步丰富了对企业数据资产化问题的理解。她认为，企业数据资产化不仅涉及法律和数据治理问题，还需要财务专业人员的参与，尤其是对会计准则的应用。借助会计的专业视角，诸如数据资产的分类、入账方式、成本核算以及数据资产的生命周期评估等关键问题可以顺利得到解答。此外，站在企业CEO的视角，向丽指出，由于数据资产的特殊性质，其价值可能会随时间变化，因此需要谨慎评估其真实价值。她建议在企业内部推动数据资产化时，应首先确保得到企业高层的价值认可，从而获得自上而下的加持。
三、数据治理的实践路径
数据治理是一个涉及信息技术、法律法规、企业管理等多学科领域的复杂议题。企业必须构建一个综合的数据治理体系，以确保数据的安全性、合法性及有效利用。这要求企业不仅要在内部管理上制定严格的数据治理政策，而且要在外部合作中与专业法律顾问、技术专家及其他利益相关者建立紧密协作，以实现数据资产的优化管理和风险控制。这种全方位的数据治理策略能够帮助企业在保障数据隐私和安全的前提下，充分发挥数据的商业价值，推动企业在数字化时代的持续创新和稳健发展。

（一）
数据治理行业实践

在自动驾驶领域，蔚来研究院熊涛分享了主题为《自动驾驶商业化的法律框架》的演讲。他表示，中国新能源汽车市场发展迅速，但技术快速迭代带来了商业化落地的法律问题。自动驾驶不仅会涉及基础设施、汽车制造、交通管控等传统领域，还会涉及道路测试、产品准入、数据安全、知识产权保护、自动驾驶保险制度等新兴领域。由此他特别指出了数据治理的法律服务应拥有全球化视野，服务提供者应持续关注产业发展方向，熟悉业务场景，具备体系化、数字化的问题解决能力。
360集团朱凯以《移动应用安全数据治理实践》为题进行了演讲，进一步拓展了数据治理实践的领域。通过案例分析，朱凯指出了移动应用中常见的数据治理风险通常包括未经用户同意的个人信息收集、超范围收集个人信息、权限滥用、自动续费默认同意以及APP频繁自启动等问题。针对这些问题，他提出了一系列整改建议，如明确告知用户数据收集的目的、范围，更新隐私政策，以及合理申请使用权限等。朱凯强调，数据治理应融入App的全生命周期。他还分享了360公司在移动应用安全方面的实践经验，包括完善集团内部App的数据治理管控能力，以及通过安全应急响应中心收集安全风险和合法风险情报等。他强调，通过持续的数据治理意识培训、技术手段检测和数据治理运营预防，可以有效提升移动应用的安全性和数据治理性，保障用户个人信息的安全。
美丽田园医疗健康产业有限公司李倩分享了To C企业在数据治理中的具体实践与挑战。她指出，有针对性的法律意见需基于具体业务场景，单纯泛泛的建议则难以满足企业需求。美丽田园通过完善的制度指导和管理整体的数据治理，其治理范围除了覆盖内部员工，还包括外部的客户及供应商，并贯穿数据的采集、处理、使用、管理和销毁整个生命周期。此外，李倩还特别提醒，企业在做数据等级备案时，与主管机关保持良好沟通至关重要。而在隐性数据采集场景中，线下服务类型的企业还需额外注意获取客户同意和联网导致的数据泄露等问题。李倩强调，数据对企业的价值在于分析出客户消费习惯、产品消耗规律及客户偏好服务，以制定针对性营销策略。鉴于企业内部各部门如财务、营销分析及一线人员均有使用数据的可能，故此数据治理的第一道防线在于一线业务部门。企业内部应实行部门间防火墙及数据脱敏处理，对外部供应商也应通过协议约定数据使用权和安全性，确保数据正确使用。此外，李倩通过线下服务行业的具体实操介绍了数据治理的重心。考虑到线下服务行业在收并购中往往面临商誉价值膨胀问题，因此可以对客户信息的价值进行评估，将之视为会员资产或会员资源。在分析客户的消费习惯和消费力度后，计算出这部分负债对应的潜在经济价值。这些数据资产将被正式计入资产负债表，从而平衡因收购产生的商誉，避免商誉过度膨胀。而在解决收购中的数据来源治理问题时，通常有两种办法，一是通过出售方背书获取客户同意及相应的使用权和所有权，二是在客户转化时进一步获得客户本人书面授权，以完成数据资产入表的底层要求，确保数据及来源的合法性。
火山引擎吴博峰深入剖析了大模型技术（LLM）在智能时代中的迅猛发展及其带来的安全挑战，指出以隐私泄露和数据窃取为代表的数据资产安全性问题，正成为制约LLM发展的因素。吴博峰总监特别指出了内生数据安全体系的重要性，通过该体系，利用信息混淆、隐私计算和模型增强等技术，可有效抑制大模型训练与应用中的敏感信息泄漏风险。此外，他还探讨了数据合成技术和AI原生联邦学习技术，强调安全可信是LLM技术发展的核心命题。他表示，抖音集团将继续通过Jeddak大模型建设安全能力体系，不断创新技术交叉融合，从而完善端到端的安全能力，为大模型应用提供坚实的安全保障。
在探讨大模型技术带来的数据隐私与安全问题之后，与会者进一步探讨了企业在实际操作中如何有效地实施数据治理，并应对全球化业务扩张带来的挑战。科沃斯集团韩斐表示，数据治理实务与应用场景密不可分。企业做好数据治理的第一步便是梳理好业务场景；其次是梳理法律法规要求，并落实到实际业务中，使业务贴合法规进行；同时，在数据流通过程中应做好第三方数据的梳理，例如签订了何种处理协议、将怎样执行、如何开展审计工作等。韩斐强调，从实务的角度出发，企业应建立一套完善的个人信息权利响应工作机制，以保障权利人权益的实现；此外，面对不同数据风险场景也有必要建立对应的管理制度。韩斐还分享了集团在数据治理建设方面的策略与实践，进一步强化了对企业数据治理的全面理解。她表示，科沃斯将数据治理视为整体数据治理体系中的重要组成部分，通过构建数据治理组织、培育数据治理文化、实施数据治理风险管理三大支柱的建立，形成了全面的数据治理框架。在数据治理组织架构上，集团确立了全员数据治理的理念，将业务一线人员定位为数据治理的第一道防线，将法务部和内控风控部门作为第二、三道防线，由最高决策层等把关，形成了自上而下的数据治理保障机制。数据治理文化建设方面，集团力图通过内部宣传、数据治理月活动等方式，增强员工的数据治理意识。在最重要也是最复杂的数据治理风险管理方面，集团在每年上半年会对业务进行访谈梳理，了解业务动态并预警潜在数据治理风险，并通过专业评估将风险等级分为低、中、高三级。对于中高级风险集团将成立专项治理小组，并将情况上报数据治理管理委员会，确保风险在规定时间内得到闭环管理；下半年则通过数据治理审计，检查风险治理措施的落实执行情况。另外，针对隐私数据治理，集团也构建了贯穿数据全生命周期的数据治理体系，涵摄收集、使用、存储、销毁等环节，确保数据资产的数据治理性，为未来可能的数据资产入表和资本化奠定基础。

（二）
数据资产入表的行业实践

在企业数据资产入表的实际操作方面，广东卓建律师事务所李兰兰分享了她的见解。她认为，能够入表的数据资产应当有实际应用场景，即其能够在对内的降本增效或对外的交易流通发挥作用。在数据资产入表过程中，数据治理律师应将工作前置到对数据资源的梳理和数据产品的设计，通过数据治理、尽调分析、评估确权等，来确保数据资产的来源数据治理、内容数据治理与流通数据治理。
为了进一步展示数据资产化的实践，透云生物科技集团有限公司周洲阐述了数据资产管理的重要性。他以某矿泉水品牌的防伪溯源和数字化工作为例，指出无论什么行业，做好对数据质量、规模、价值、潜力的评估，都将是数据资产化或资本化的前提。在推进数据资产价值化过程中，灵活利用现有国家法律法规政策和专业资源亦尤为重要。基于不同业务场景，数据不断产生再造，数据治理专业律师必须尽早参与其中，以防数据堆积对数据治理工作造成影响。他强调，对数据治理而言，数据治理律师的提前介入有助于构建坚实的数据治理框架，确保数据在收集、处理和利用的每一个环节都符合法律规范，从而避免潜在的数据治理风险；对企业而言，数据治理律师的提前介入不仅能够促使企业实现数据资产的有效管理，还能在合法数据治理的前提下充分释放数据的价值，促进相关业务的健康发展。
上海功承瀛泰律师事务所章煦春给出了数据资产入表的解决路径。她指出，数据已经成为企业的重要资产，数据资源入表是提升数据资产管理规范性和有效性的重要手段。数据产品的挂牌和数据治理评估不仅关乎企业的法律风险，也直接影响企业的市场竞争力和信誉。然而，尽管已有企业开始将数据资源入表，实践中企业仍面临数据资产定价和估值标准不统一、数据权属认定困难等数据治理挑战。在谈及入表的条件时，章煦春强调了为了数据资源能够在会计报表中反映，企业需要满足可辨认性、控制权、可靠性和未来经济利益流入这些关键条件。

（三）
数据治理的多领域协同配合

实现数据治理不仅仅需要法律和技术的结合，还需要不同主体以及组织内部多个角色的协同配合。多角色合力推动，不仅可以促进数据治理行业的规范化和标准化，还能推动企业和机构更加积极地践行数据治理，最终让数据治理更好地助力企业发展。
透云生物科技集团有限公司周洲着重阐述了企业法务在数据治理中的角色与挑战。他指出，在数据成为商业秘密与不正当竞争矛盾焦点的情况下，向企业高层解释数据治理的价值是一大难点，企业法务需思考如何妥善处理数据，特别是在数据资产化或数据融资的背景下，企业法务需要在数据收集和使用初期就进行数据治理规划。他强调，企业法务的角色更偏向于将企业内部与外部资源相结合的协调者。在内部数据治理方面，企业法务需要与技术团队紧密合作，了解API接口和数据存储等技术细节，确保数据的加密和合法性。此外，他还提到了在“抢红包”等新业务开展时，数据收集与使用可能伴随的税务风险和不正当竞争问题，需要法务协同技术团队共同解决。最后，周洲强调了数据治理闭环的重要性，对内部员工进行数据治理培训、采用防止数据泄露的技术措施以及对外部供应商使用数据的监管，都可以确保数据在整个数据供应链中具有合法性。
广东卓建律师事务所李兰兰指出，高层的重视是企业数据治理建设的首先条件，企业领导人须认识到保护客户个人信息是企业应尽的责任。其次，数据治理与业务之间的平衡是一门艺术，需要企业分步骤地建立数据治理体系。企业可以从风险评估和数据治理整改开始建设1.0体系，再逐步完善到2.0体系等。最后，李兰兰指出，数据治理和数据资产管理是一个动态持续的过程，需要企业内外部各方联动，共同构建数据治理基础、挖掘数据价值，促进数据治理高效流通，进而推动数字经济的发展。
北京国枫（上海）律师事务所龚琳认为，在数据治理建设过程中，企业会面临既要求包含普适性数据治理原则，又要求包含基于具体业务场景及行业特性的个性化数据治理要求。因此这一过程不仅要求企业内部紧密协作，也需要借助外部专业且可靠的数据治理法律服务。
律新社王凤梅强调，行业新媒体在提升数据治理法律服务认知度和推广优质品牌方面起到了重要的作用。媒体通过广泛传播和深度报道，将数据治理的重要性和最新动态传递给公众和行业从业者，从而显著提升公众对数据治理的整体认知度和重视程度。通过媒体的宣传，数据治理法律服务的重要性得以广泛传播，更多企业和个人逐渐开始重视这一领域的法律问题。新媒体的有效配合使得数据治理法律服务领域的品牌形象和专业能力得到了广泛传播和认可，促进了行业的健康发展。
上海市普陀区投促办潘兆岑强调，政府通过营造良好营商环境在数据治理中扮演着关键角色。作为上海的“西大堂”，普陀区正迅速崛起为长三角地区的投资和发展新热点，展现出蓬勃的发展活力。为响应数字化转型的浪潮，普陀区特别关注网络安全等在线新经济特色产业的发展，吸引了众多民营企业和外资企业，成长为推动区域经济增长的强大引擎。潘兆岑指出，普陀区通过制定和实施一系列相关政策法规，不断优化营商环境，同时积极推动搭建各类平台，帮助企业和机构更加规范地处理数据。与此同时，普陀区还致力于提升营商环境的软实力，通过开放健全的政策体系、便捷高效的政务服务和良好的商业环境，赋能企业数字化转型，并促进数据治理的有效实施。通过这些努力，普陀区不断优化营商环境，为企业的投资和发展提供了坚实的保障，推动了区域经济的持续健康发展。
最后，上海政法学院商建刚为论坛作总结发言。他表示数据作为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素，其安全性和合法性至关重要。商建刚强调，数据领域的关键词包括数据流通利用、数据安全和权益保护，而这些构成了数据法律实务的核心。他表示，本次论坛中各位嘉宾的演讲和讨论将实务知识和理论思考相互融合，就数据赋权、数据流通和数据保护等议题进行了充分交流。与会者们不仅讨论了数据治理的重要性，还分享交流了如何在保护数据安全的同时促进数据的流通和利用。商建刚认为，数据治理不仅是法律法规的遵循，更是企业竞争力的体现。他呼吁行业内外共同努力，推动数据行业的健康发展，确保数据资源化、资本化和资产化，充分发挥数据作为新质生产力的功能和作用，并期待未来数据治理领域的进一步探索和实践。

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