摘要：在数字经济的浪潮下，数据已经成为现代软件企业最核心的生产要素之一。从代码的迭代、用户的画像、算法的训练，到跨境平台服务的实时交付，数据无处不在、无所不连。然而，与数据价值日益凸显相伴而生的，是日益严峻的法律风险与合规挑战。

一、引言：软件企业为何需要重构数据合规思维

在数字经济的浪潮下，数据已经成为现代软件企业最核心的生产要素之一。从代码的迭代、用户的画像、算法的训练，到跨境平台服务的实时交付，数据无处不在、无所不连。然而，与数据价值日益凸显相伴而生的，是日益严峻的法律风险与合规挑战。

特别是自《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“个保法”）于2021年生效以来，叠加《中华人民共和国数据安全法》（以下简称“数安法”）《中华人民共和国网络安全法》（以下简称“网安法”）等立法，我国已基本构建起一套以数据分类分级、事前评估、事中控制、事后追责为主线的数据合规体系。该体系不仅从权利保护角度规范企业对个人信息的处理，更从国家安全、产业安全、社会稳定的维度，对企业数据行为施加了系统性约束。

现代软件企业不同于传统制造或服务企业，其业务天然以数据驱动为轴心，在处理个人信息、敏感数据、甚至可能构成“重要数据”或“核心数据”的过程中，触发法律义务的密度远高于传统行业。同时，以下几大特征进一步加剧了合规难度：

1.高频数据收集与分布式数据流动：

企业可能通过移动App、SaaS平台、IoT设备、SDK插件等多端口、多技术路径收集数据；

数据在企业内部各部门、系统、子公司之间流动，甚至与境外合作方共享，数据流边界模糊，合规责任划分不清。

2.算法模型“黑箱式”处理带来的风险不可见性：

企业对数据进行挖掘、分析和建模，往往缺乏可审计记录；

机器学习训练所使用的数据是否合法、模型使用是否“再利用”过期数据，合规盲区频现。

3.跨境业务常态化触发监管“红线”：

在SaaS平台、远程办公、境外总部数据调取等情形下，极易构成“个人信息出境”或“数据提供境外”，触发安全评估或备案义务；

合规路径选择失当、缺乏合同安排或未备案行为，常导致重大法律风险暴露。

4.“业务主导-法务滞后”的组织惯性难以满足新监管要求：

很多企业的数据业务在起步时快速上线，由产品、运营主导，缺乏法务、合规、信息安全的全流程介入；

一旦面临合规审计、行政监管或诉讼请求，企业往往缺乏对自身数据资产、流动路径、处理行为的基本掌握，陷入“无法证明合规”的困境。

因此，现代软件企业若要真正实现数据资产的“合法增值”，必须摒弃“合规等于授权协议”和“隐私政策”即为免罪金牌的思维惯性，转向全流程治理、结构性合规、动态化响应的合规思维模式。

这一转型并非只是应对检查，更关乎企业自身在未来数据要素市场、AI技术演进、全球化业务布局中是否具备持续竞争力。可以说，数据合规既是底线治理要求，也是战略价值保障机制。在此背景下，本文由上海锦天城（重庆）律师事务所李章虎律师及团队撰写，将以我国现行法律体系为基础，结合现代软件企业的业务特性，系统梳理数据合规全生命周期中各环节的法律问题、典型风险与实务应对建议，助力企业构建“以合规托底，以数据赋能”的治理结构。

二、监管图谱：我国数据合规的三大支柱法

目前，我国的数据合规监管体系，建立在三部核心法律的支撑之上，分别是：

《中华人民共和国网络安全法》（以下简称“网安法”，2017年施行）——确立网络运行安全、数据本地化、关键信息基础设施（CII）保护制度；

《中华人民共和国数据安全法》（以下简称“数安法”，2021年施行）——引入数据分类分级、数据出境与国家安全风险控制机制；

《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“个保法”，2021年施行）——构建个人信息全生命周期保护体系，被称为“我国版GDPR”。

三部法律分别从技术安全、数据安全、个人信息保护三个维度，构建起覆盖所有行业、数据类型和行为路径的法律监管网络。对于以数据驱动为核心的现代软件企业而言，这三法不仅是合规的基本遵循，更在实践中形成了“交叉适用、协同治理”的一体化合规框架。

（一）《网络安全法》：确立企业数据合规“底线责任”

作为我国网络数据领域的开端性立法，《网安法》强调网络运行安全与数据本地化的基础义务，并在以下几个方面对软件企业构成长期合规要求：

1.等级保护制度（等保2.0）：
所有网络系统（包括App、小程序、企业管理后台等）都应按照等级保护制度进行备案、测评、整改。等级划分为五级，软件企业通常处于第一级至第三级。等保涵盖了物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全等多维要求，是数据合规的技术底座。

2.关键信息基础设施（CII）识别与监管：
虽然绝大多数软件企业不是CII运营者，但对于提供基础平台（如云服务商、支付系统、远程医疗平台等）的企业，一旦被主管机关认定为CII，将承担数据本地化、出境审批、定期检测等更高义务。

3.个人信息与重要数据本地存储义务：
网安法第37条明确要求，CII运营者在境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据，必须存储在境内。如确有必要向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。这一条款为后续《个保法》《数安法》的出境规范打下了基础。

4.安全事件报告与应急处置义务：
一旦发生数据泄露、系统攻击等安全事件，企业必须向主管机关及时报告，并采取措施防止扩大危害。未及时上报或隐瞒不报将面临行政处罚乃至刑责。

对现代软件企业而言，《网安法》主要体现为技术层面的“合规基础设施”要求，其与《个保法》《数安法》的区别在于：它不问数据类型，而重在网络系统与平台级的运营安全保障。

（二）《数据安全法》：建立数据分类分级与国家安全保护机制

《数安法》以“数据安全”为立法核心，首次确立数据分类分级保护制度，强调国家数据安全主权和产业安全战略，在以下方面影响深远：

1.数据分类分级管理：
企业必须对其处理的数据进行分类管理，重点识别“重要数据”和“核心数据”。这一制度直接决定了企业是否需要履行更高等级的出境审批、安全评估及本地存储义务。虽尚未完全发布所有行业目录，但已有多个试点行业出台了“重要数据识别指南”。

2.数据处理活动风险评估与报告：
处理重要数据的企业应定期开展安全风险评估，并向主管机关报告评估结果。这要求企业必须建立起数据流向、用途、安全责任清单，建立评估和溯源机制。

3.数据出境限制与审批机制：
数安法要求在数据提供给境外前，视数据类型（重要数据、核心数据）、处理主体（如CII）等因素决定是否需安全评估。这一条与《个保法》第38条规定的个人信息出境要求共同构成“双重出境合规”框架。

4.对向境外司法执法机关提供数据设限：
第36条规定，未经我国主管部门批准，任何组织或个人不得向外国司法或执法机构提供在境内收集和存储的数据。这一规定体现出数据的“主权属性”，对于涉外软件企业具有重大合规影响。

相较《个保法》，《数安法》的适用对象不仅限于涉及自然人的信息，还涵盖企业经营数据、公共数据等。它从国家治理与公共利益的视角切入，要求企业担负起维护数据安全的社会责任。

（三）《个人信息保护法》：构建“用户中心主义”的数据处理规范

个保法是我国首部专门立法保护自然人个人信息权益的法律，其规范体系高度参照欧盟《GDPR》，但又具有我国本土化特点。其核心构成如下：

1.个人信息处理六大合法性基础：
包括取得个人同意、履行合同、履行法定义务、公共利益、保护人身财产安全以及法律规定的其他情形。企业不得超范围、超目的处理信息，原则上应取得“明示”同意，对于敏感个人信息更要求“单独”同意。

2.敏感个人信息特别保护机制：
涉及人脸、指纹、位置、健康、金融账户、儿童数据等内容的信息被列为“敏感个人信息”，需进行专门评估、标识、限制调用和告知风险，成为许多AI和个性化推荐功能中的“监管高地”。

3.个人信息处理者义务全流程规定：
企业需履行告知义务、建立内部数据管理制度、指定数据保护负责人、进行影响评估（PIA）、处理跨境传输、应对数据泄露等义务。尤其在跨境处理、委托处理、共享数据等环节，合同机制与控制责任尤为关键。

4.数据出境的三种合规路径：
安全评估、标准合同、认证机制是法定的出境方式，需满足不同触发条件，并分别履行备案、评估、监督义务。对于现代软件企业涉及的跨境平台架构、云服务部署，均属重点审查对象。

5.个人权利与救济机制：
用户可依法主张查询、更正、删除、撤回同意、限制处理、请求解释等权利。企业必须建立用户数据请求处理机制，在15个工作日内答复。拒不处理或处理不当，将面临行政处罚、民事索赔乃至平台下架等后果。

个保法的法律效力被赋予等同于民法典人格权编的重要地位，不仅用于行政执法（由国家网信办主导），也广泛适用于民事诉讼、消费者权益保护以及刑事案件之中。其重点体现为“以个人为中心”的合规要求转型，对以用户为核心的软件企业提出了更高合规标准。

（四）三法协同：统一数据监管逻辑下的企业合规义务整合

项目维度

网络安全法

数据安全法

个人信息保护法

生效时间

2017年

2021年

2021年

立法关注重点

网络系统运行安全

国家数据安全与分级保护

自然人个人信息权益保护

适用数据类型

所有数据（含个人信息）

所有数据（重在重要数据）

仅限于个人信息（自然人）

合规机制

等级保护、CII认定

数据分类、重要数据评估

用户同意、影响评估、出境流程

管理对象

网络系统运营者

数据处理者

个人信息处理者

法律责任类型

行政处罚、停业整顿

行政处罚、信用惩戒、刑责

行政处罚、民事赔偿、刑事追责

三法之间并非孤立，而是从不同维度共同构建起数据治理的“立体防线”。现代软件企业的数据活动往往同时落入三法管辖之下，例如：一项面向用户的推荐算法服务，既需满足系统等保要求（网安法），又需对所用数据进行分类分级和风险评估（数安法），同时还需确保用户信息合法获取、用途明确、出境合规（个保法）。

因此，企业合规不应“按条拆分”，而应当从“数据生命周期”视角出发，建立覆盖三法内容的整体制度。接下来的部分将以生命周期为轴，分析现代软件企业在各个数据处理环节的关键法律风险和实务策略。

三、数据生命周期法律风险图谱

数据处理活动贯穿从数据采集到销毁的完整生命周期，各环节面临不同的合规要求和法律风险。软件企业应当根据每一环节的特点，识别相应的法律义务和潜在风险，建立完善的全流程合规管控措施。以下按数据生命周期各主要环节，梳理企业需重点关注的合规义务、法律风险及制度要求：

（一）数据采集。 数据采集阶段要求遵循合法、正当、必要和诚信的原则。企业在收集个人信息时应当明示收集使用的目的、方式、范围，并经个人信息主体同意。不得以隐瞒、欺诈、强制等非法方式收集数据，避免超出业务必要范围的过度采集。对于涉及敏感个人信息的收集，或拟通过算法对个人进行自动决策等可能对个人权益有重大影响的处理活动，企业应当事前进行个人信息保护影响评估（DPIA）并保存评估记录。未依法取得个人授权或未履行告知义务的数据收集，可能面临个人信息主体投诉和监管处罚风险。

（二）数据处理。 “数据处理”泛指对数据的加工、分析和其他利用行为。企业在处理数据时须坚持目的明确、最小必要原则，不得超出收集时所声明的用途和范围。如需改变个人信息的处理目的、方式或超出原同意的范围，应当重新取得个人同意。将数据交由第三方处理（委托处理）时，企业须与受托方签订数据处理协议，明确约定处理目的、期限、方式、数据安全措施等，并对受托方的处理活动进行监督，确保其仅按指示处理个人信息。若委托第三方再次转委托他人处理，须经企业授权并确保个人信息不被滥用。企业利用算法对数据进行自动化分析和决策时，应保证决策过程的透明度和结果的公平、公正，不得仅依赖算法在无人干预的情况下作出对个人权益有重大影响的决定。此类自动化处理活动也应事前开展个人信息影响评估并留存评估记录。否则，若因数据处理不当导致侵害个人权益或不公平结果，企业可能承担相应法律责任。

（三）数据存储。 数据存储环节注重数据安全和合规的“双重保障”。数安法等法律要求企业采取相应的技术措施和其他必要措施保障数据安全，包括建立数据分类分级存储措施、限定存储地点、设定存储期限、定期备份恢复数据等，以确保数据在存储期间的机密性、完整性和可用性。个人信息和重要数据一般应当存储在我国境内；对于关键信息基础设施运营者在境内运营中收集产生的个人信息和重要数据，法律强制要求在境内存储，确需向境外提供的须依法通过安全评估。企业应遵循最小期限原则保存数据，不得无限期存储无用途的数据。法律、行政法规对数据保存期限有规定的，应按照规定执行，例如《电子商务法》要求商品和服务交易信息自交易完成之日起至少保存三年。存储环节还需落实严格的访问控制和加密保护措施，防范发生数据泄露、篡改或丢失。一旦发生数据泄露事件，企业有义务立即采取补救措施并按规定向主管部门报告，通知受影响个人。未按要求安全存储数据或未及时报告泄露事件，可能招致监管部门的罚款、责令整改等行政处罚。

（四）数据使用。 数据的使用环节须确保“不偏离正轨”，即严格按照收集时承诺的目的和范围使用，不得将数据用于其他未经同意的用途。企业利用个人信息进行产品优化、个性化服务或商业决策时，应遵循公开透明原则，确保使用方式和目的不侵犯个人权益。通过自动化决策方式对个人进行个性化展示、广告投放或用户画像的，应保障个人对算法的知情权和选择权：明确告知算法推荐服务的存在，并提供不针对个人特征的选项或便捷的一键关闭个性化推荐的功能。同时，应防止“大数据杀熟”等不公平现象，不得基于用户画像和行为数据对不同消费者实施不合理的差别待遇（例如在交易价格等方面）。若使用敏感个人信息（如生物识别、定位轨迹等）开展用户画像或精准营销，必须取得个人的单独同意，并采取去标识化等保护措施降低隐私风险。在对数据进行跨部门、跨系统的调取和使用时，企业内部应建立严格的权限审批和行为留痕机制，确保只有经过授权的人员在符合业务需要的前提下方可访问和使用相应数据。违反上述要求的不当数据使用行为，可能导致侵犯用户隐私权、消费者权益的纠纷，并引发监管调查。

（五）数据交易。 在数据经济时代，数据作为一种资产可以交易流通，但数据交易行为面临严格的法律限制。企业向合作伙伴提供数据、在数据交易平台上出售数据产品等行为需确保数据来源合法、获取方式正当，交易过程合规透明。特别是涉及个人信息的交易更是高度敏感领域。根据法律规定，个人信息处理者不得非法买卖提供个人信息。任何向第三方提供个人信息的行为（包括有偿交易或共享）都应以取得个人明示同意为前提，除非法律另有规定。实践中，直接出售含个人身份信息的数据通常被认定违法；合规的做法是对数据进行匿名化或充分去标识化处理，使之不再识别特定个人，然后再分享或交易。在数据交易前，企业还应对交易对象进行身份核实和资质审查，并签订严格的数据合作或交易协议，明确数据用途、保密义务、安全措施和违约责任。对于尚无明确法律规范的新型数据交易模式，企业应当进行充分的合规风险评估，确保交易不会侵犯个人隐私、泄露重要数据或损害国家利益。值得注意的是，数安法已将“数据交易中介服务”纳入监管视野，要求建立数据交易的规则体系。各地也在探索数据交易合规评估机制和标准（如深圳的《数据交易合规评估规范》和《上海数据交易所数据交易安全合规指引》），要求交易各方建立覆盖数据收集、存储、使用、提供、销毁等全流程的安全管理制度。因此，数据交易阶段企业需倍加谨慎，既要把握数据流通变现的商业机遇，又要严守法律红线，以防因非法交易数据而承担行政处罚甚至刑事责任。

（六）数据出境。 数据跨境流动是当前监管重点之一。软件企业将境内数据提供至境外（例如将用户个人信息存储在海外服务器，或与境外合作方共享数据）时，必须符合我国有关数据出境的法律规范。《个保法》对我国个人信息出境管理作出顶层设计，规定了国际条约或协定、安全评估、个人信息保护认证、标准合同四种个人信息出境管理方式。此外，无论采取何种出境机制，企业均需告知个人境外接收方的名称、联系方式、处理目的、数据范围以及个人在该接收方处如何行使权利等事项。对于重要数据出境，《数安法》要求遵从国家有关规定办理安全评估手续。2022年生效的《数据出境安全评估办法》进一步细化了重要数据和大量个人信息出境需申报国家网信办安全审查的情形，以及出境前企业需自行开展风险评估的要求。企业应根据自身所处理数据的类别和规模确定适用的出境合规路径：例如，大型互联网平台可能需要向网信部门申报安全评估，中小型软件企业则可以考虑签署标准合同的方式。需要强调的是，未经任何合法出境机制擅自向境外提供数据，将被视为违法出境行为，可能面临严重处罚。展望未来，跨境数据传输的监管将日趋严格和常态化，企业应提前布局合规措施确保数据跨境流动合法可控。

（七）数据删除。 数据删除（销毁）是数据生命周期的最后一环，也是防范数据泄露和履行用户权利的重要环节。法律要求当保存期限届满或处理目的已实现时，应当删除个人信息，除非法律法规另有规定。个人信息主体有权请求删除其个人信息，在符合法定条件（如个人撤回同意、处理违反法律法规、目的已实现且不再需要保存等）时，企业应当及时删除有关数据。对不再需要的业务数据，企业也应制定定期清理和销毁机制，避免数据无限期沉积带来安全隐患。删除个人信息应遵循不可恢复原则，采取可靠的方法彻底清除存储介质中的数据或对介质进行销毁。对于重要数据的删除，还应制定专项操作规范和审批流程，确保从数据收集、存储到最终销毁整个过程均处于安全可控状态。未履行删除义务的企业不仅可能被监管部门责令限期改正、记入信用记录，情节严重的还可能承担行政罚款责任；如果因未及时删除导致用户权益受损，企业可能面临民事赔偿甚至集体诉讼的风险。

综上，李章虎律师认为，目前现代数据合规法律体系对数据的获取、处理、存储、使用、流通、出境、销毁等全流程均设立了明确要求。企业若未严格遵循，将可能在民事、行政、刑事等层面承担法律后果：如需对侵权的个人损害进行赔偿，遭受监管部门罚款、业务整改或吊销许可证的处罚，严重违法时企业高管还可能被追究刑事责任。因此，绘制数据生命周期各环节的法律风险图谱，有助于企业全面了解合规义务所在，将合规要求嵌入每一个数据流程节点，提前防范和化解风险。

四、重点场景法律问题实务分析

不同行业和业务模式下，数据合规面临的具体挑战各有侧重。以下结合现代软件企业常见的典型业务场景（如个性化广告、用户画像、算法应用、数据合作等），分析其中的法律风险和实务应对策略：

（一）个性化广告推荐。 通过分析用户个人信息和行为数据进行定向广告推送，是软件企业常用的商业模式之一。然而，个性化广告涉及对用户个人信息的大量收集和利用，需重点关注个人信息保护合规要求。首先，企业应确保已针对广告目的收集了必要的用户授权。同意应当是明示且自愿的，用户有权选择是否接受个性化广告推荐服务。根据《个保法》和《互联网信息服务算法推荐管理规定》，企业应告知用户其使用算法进行个性化信息推送，并提供不针对其个人特征的选项或者便捷的关闭推荐服务选项。这一机制保证了用户对个性化广告的知情权和选择权。其次，企业在实施定向营销时应贯彻最小化原则，避免收集与广告投放无关的过度信息。例如，只根据用户的基本偏好分类推送广告，而不应调用用户敏感信息（如个人健康、财务状况等）进行精准营销，除非获得了用户的单独明示同意。再次，在广告定价和内容上必须公平公正，严禁利用用户数据进行“大数据杀熟”——即针对不同用户施以不公平的差别定价或交易条件。监管明确禁止根据消费者偏好、交易习惯等使用算法在交易价格等方面实行不合理的区别对待。为防范此类风险，企业可采取措施确保同一产品或服务对相似条件的消费者报价一致，并建立内部监控模型检测异常的定价差异。实务中，建议企业制定清晰的广告业务合规政策，明确规定定向广告所用数据的范围、用户同意获取方式、退出机制等细节，并对市场营销、数据分析团队开展定期的合规培训，确保运营流程符合个人信息保护要求。一旦用户提出拒绝定向广告或要求删除其广告画像数据，企业应及时响应并予以处理。这不仅是法律义务，也是维护用户信任、提升用户体验的必要举措。

（二）用户画像与分析。 用户画像是指通过收集用户在产品使用过程中的各类数据（包括浏览记录、购买行为、社交互动等），对用户的偏好、特征作出分析和预测，以便提供个性化服务或商业决策。用户画像技术在互联网行业应用广泛，但其中潜藏的法律风险不容忽视。李章虎律师认为，首先，画像过程通常涉及对个人信息的大规模整合和分析，企业需确保有合法的处理基础并遵循告知-同意规则。如果用户画像的目的超出了用户最初知情同意的范围，企业应重新取得用户的授权。同样重要的是透明度：企业应在隐私政策中向用户清晰描述其画像行为，包括收集了哪些类别的信息、出于何种目的进行分析，以及分析结果将如何应用等，避免给用户造成“幕后操纵”的感觉。其次，用户画像实质上是一种自动化决策行为。《个保法》要求，对于通过自动化决策对个人权益有重大影响的情形，个人有权要求企业给予解释说明并有权拒绝企业仅依赖自动化决策。比如基于画像结果对用户进行信用评分、风险评估或决定其能否享受某项服务等，将属于对个人具有显著影响的决策，企业应提供人工复核渠道或申诉机制，保障用户的知情权和救济权。再次，需要注意避免画像分析带来的歧视性后果或偏见风险。比如，在用户画像用于人群分类营销时，应防止利用种族、宗教、健康状况等敏感信息标签对特定群体区别对待，否则可能触及公序良俗甚至违法。为降低此类风险，企业可在技术上对画像使用的数据进行去标识化处理，尽量使用匿名化或分组统计数据来进行分析，从源头减少对具体个人的识别。最后，企业应建立用户画像活动的合规评估机制。在开展新的画像项目或将画像结果用于新的业务之前，进行个人信息影响评估，评估画像对用户权益的潜在影响，确认风险可控再行实施。通过这些措施，企业可以在享受大数据分析红利的同时，将侵犯隐私和不公平对待的法律风险降至最低。

（三）算法的使用与管理。 现代软件产品大量依赖算法（包括机器学习模型和决策算法）来提供智能化功能，如内容推荐、搜索排序、自动驾驶决策等。算法的广泛应用也引发了监管层面的关注。我国于2022年出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》，对算法使用提出了系统性的合规要求。首先，企业作为算法提供者应履行信息安全和内容治理的主体责任，确保“技术向善”。具体而言，企业需建立健全算法机制审核、科技伦理审查、用户注册与内容审核、数据安全和个人信息保护等内部管理制度，并采取技术措施防范算法滥用。算法模型和训练数据应定期审核评估，以防止出现算法歧视或偏差导致的不公平结果。同时，企业需建立违法和不良信息的识别库，若算法输出内容含有法律禁止的信息，应当立即采取过滤、阻断等处置措施。其次，在提供算法服务过程中，企业应强化对用户权益的保护。算法决策过程不应成为“黑箱”：根据规定，企业必须向用户告知其使用算法推荐的基本原理、目的意图和主要运行机制，并保障用户的选择权。这意味着对于采用算法推荐的信息流或产品，企业通常需要在产品界面提供“关闭个性化推荐”或“切换为时间排序”等选项，允许用户选择非个性化的算法结果。此外，针对特殊人群的算法应用需要格外谨慎。《规定》要求不得利用算法向未成年人呈现可能诱导沉迷的内容，要便利老年人使用，并禁止利用算法在就业、消费等领域进行不公正对待。再次，部分具有公共舆论属性或具备社会动员能力的平台，其算法还需要履行备案义务——在提供服务之日起十个工作日内向监管部门提交备案信息，并在算法出现重大变化时及时更新备案。这类平台（如大型资讯推荐、社交媒体等）还须接受定期的安全评估和监督检查。实务中，软件企业在应用算法时应当从技术和管理两方面同步发力：技术上强化算法安全防护（如输出结果监测、攻击防范），管理上建立算法风险的发现和处置流程（如设立算法公平性监控指标、成立算法伦理委员会定期审查高风险算法的应用）。通过这些措施，企业既能确保算法为业务赋能，又能将因算法不当使用引发的法律合规风险降到最低，避免出现算法歧视、“AI黑箱”侵害用户权益等问题。

（四）数据合作与共享。 软件企业常常与业务合作伙伴或第三方服务商开展数据合作共享，以实现数据的互补增值或联合创新。这类数据合作场景包括：共享用户数据以进行联合营销，开放接口供第三方查询数据，使用第三方SDK或云服务托管数据等。数据合作虽能带来业务价值，但稍有不慎即可能触及法律红线。李章虎律师认为，首先，在涉及个人信息的合作中，应明确各参与方的角色和责任。如果双方均对个人信息的处理目的和方式有决定权，则可能构成共同个人信息处理者关系，此时应共同对用户履行告知义务，并各自依法保障个人权益。若是一方委托另一方处理数据（如公司委托云服务商存储数据），则属于受委托处理者情形，委托方应与受托方签署书面协议，明确规定处理目的、期限、方式和双方的安全保密义务，并监督受托方按照约定处理，在任务完成后及时归还或删除数据。其次，无论何种合作模式，向合作方提供个人信息在本质上都是一种“对外提供”，须符合《个保法》的规定。一般而言，应事先取得个人对其信息向特定第三方提供的同意，并向个人告知接收方的名称、联系方式、处理目的和方式等细节。例如，某软件产品因业务整合需要将用户资料转移给新的运营主体，法律要求原主体应当告知用户并征求同意，否则新主体无权继承使用这些个人信息。再次，为防范合作方滥用数据，企业有必要对合作伙伴进行尽职调查和资质审核。这包括评估对方的数据安全保障能力、合规体系和信用状况等。同等条件下，优先选择有良好合规记录、在境内存储和处理数据的合作方，以降低跨境流动带来的不确定风险。在合作协议中，应当明确禁止合作方将数据用于合作以外的其他目的，禁止擅自向第四方转供数据，并约定一旦发现合作方有数据泄露或违规使用行为，企业有权立即终止数据共享并要求赔偿。同时，可以约定定期由双方共同开展数据安全检测和评估，及时发现问题隐患。最后，企业应建立数据合作的监控和退出机制：在合作期间持续关注合作方的数据使用情况，一旦发现对方存在数据滥用、私自留存、擅自公开等违反约定的行为，及时中止数据传输，必要时将对方列入禁止合作黑名单并向主管部门报告。通过严格把控合作各环节，企业既能充分发挥数据合作的业务价值，又能有效管控法律风险，避免因第三方违规导致的连带责任。

五、合规体系构建与治理建议

全面、有效的数据合规体系建设是软件企业防控法律风险、落实监管要求的根本路径。企业应从制度、组织、流程、技术四个维度同步发力，构建闭环的数据合规治理体系，并将合规要求融入日常运营。以下提出针对性的策略建议：

（一）制度层面：完善内部合规制度体系。 企业需建立健全覆盖数据全生命周期和各关键领域的内部规章制度。首先，根据法律要求制定全流程的数据安全管理制度，明确数据从采集、存储、使用、共享到删除各环节的管理规范和安全要求。具体制度清单可包括但不限于：数据安全管理制度、数据资产分类分级管理制度、个人信息保护政策、数据处理操作规程、数据安全事件应急预案、个人权利请求处理制度、第三方数据合作管理制度等。上述制度应对各类数据的处理规则、权限控制、存储期限、对外提供条件、违规处置措施等作出明确规定，形成企业的“数据合规手册”。例如，数据资产管理制度要求企业对所持有的数据进行分类分级管理，区分一般数据、重要数据、敏感个人信息等类别，并依据分类分级的结果采取差异化的保护措施。又如，个人信息保护政策需载明用户信息的收集使用范围、用户权利行使方式、投诉渠道等，确保对外透明可查。其次，建立重大合规事项的审批和报告制度，如在开发新产品或开展新的数据合作项目时，需经法务合规部门评估批准后方可实施，并记录相关决策过程。再次，企业内部制度应与外部监管要求保持同步更新。当法律法规或标准发生变化时（例如新的国家标准、生效的新规章等），应及时修订内部制度，将新的合规义务嵌入到企业管理中。最后，通过定期发布合规指引、操作手册等方式，将制度要求转化为一线员工易于遵循的具体指南，保证制度落地生根。健全的制度体系是数据合规的基础，它为企业的每一项数据处理活动提供了标准和边界。

（二）组织层面：明确治理架构与职责分工。 数据合规具有跨部门、跨专业的特性，必须在组织上落实相应的责任架构。首先，企业高层应重视数据合规工作，明确由董事会或高管层对数据合规负最终责任，将数据合规纳入企业治理和风险管理框架。根据法律要求，指定专门负责人统筹数据合规事务：例如，处理个人信息达到一定数量的企业应依法设立个人信息保护负责人，负责监督公司内部的个人信息处理活动和保护措施落实；处理重要数据的企业应指定数据安全负责人并成立数据安全管理机构，落实重要数据保护责任。关键信息基础设施运营者还需设置专门的网络安全管理机构和负责人。这些负责人应具备相应的专业知识和管理经验，并直接向企业决策层汇报，以确保数据合规在组织中得到足够重视和资源投入。其次，建立跨部门的数据合规治理委员会或工作组，成员包括法务合规部门、信息安全部门、业务部门代表以及IT技术专家等，共同讨论和决策重大数据合规事项。再次，实行“三道防线”的合规管理模式，将数据合规责任层层分解：第一道防线是各业务部门及研发团队，负责在产品设计和日常运营中落实安全与隐私要求，进行自查自纠；第二道防线是独立的安全与合规职能部门（如法务合规部、数据安全团队），负责制定合规标准、提供支持培训，并监督第一道防线的执行；第三道防线是内部审计和监查部门，定期对数据合规体系的有效性进行审计评估，揭示潜在问题并督促改进。通过这种纵深防御的组织架构，企业可以形成决策层、执行层、监督层各司其职又相互协同的局面，将数据合规责任落实到具体岗位。在实践中，很多领先企业已经设置了首席数据安全官（CDSO）或首席隐私官（CPO）等职位，并配备专门团队来推动全公司的数据合规战略。这种组织投入不仅有助于及时响应复杂的监管要求，也是企业对外释放重视合规信号、建立可信品牌形象的重要举措。

（三）流程层面：将合规要求融入业务流程。 建立完善的合规流程机制，做到“流程即合规”，是将制度和责任转化为实际行动的关键。首先，企业应在日常运营中引入数据保护影响评估（DPIA）机制。当出现可能对个人权益有重大影响的处理活动时（例如处理敏感个人信息、进行自动化决策、大规模数据共享出境等），事前必须组织评估该行为的合规风险和影响，并严格根据评估结论决定是否以及如何开展。评估报告和处理记录应留存备查，以备监管审核。这种事前把关流程确保高风险操作在萌芽阶段就得到控制。其次，合规审查与审批流程应贯穿产品和项目生命周期。在新产品研发阶段，引入“隐私 by design（隐私内生设计）”理念，由合规专家参与产品设计评审，提前发现并解决潜在的数据合规问题（例如某功能是否必要收集定位信息、默认设置是否侵犯用户隐私等）。在产品上线前，开展合规检查，确认用户协议、隐私政策齐备且符合法律要求，接口调用和数据存储安全措施就绪等，方可发布。对于重大数据处理活动（如新增数据接口开放给第三方、开展新的数据分析项目），建立事前申报审批制度：业务部门提交数据使用方案，合规部门评估通过后再实施，确保所有新用途都有据可依。再次，落实定期审计和持续改进机制。企业应当像财务审计一样，对自身数据处理情况进行定期合规审计。审计内容包括个人信息收集使用是否超出告知范围、员工访问敏感数据权限是否合规、历史数据删除是否及时、跨境传输手续是否齐备等。一旦发现偏差，及时整改并完善流程。法律事实上已对部分企业提出此要求：例如重要数据处理者需至少每年开展一次数据安全风险评估，并提交评估报告；大型互联网平台亦被期望定期接受第三方合规审计。第四，建立数据安全事件响应流程。准备周详的应急预案，在发生数据泄露、篡改等安全事件时，能够迅速启动内部应急机制：技术部门隔离风险、法务部门研判汇报、公关部门对外沟通等，从而将损害和影响降到最低。特别地，个人信息发生泄露后按照《个保法》需要立即采取补救措施并通知受影响个人和监管机关，这些都应在流程中予以明确分工。第五，重视员工培训和意识提升作为流程的一部分。定期开展数据合规培训，将合规要求融入员工的工作流程和行为准则中，使每位员工都成为合规链条上的一环。例如，可以建立在线合规课程库、新员工入职必须完成数据合规培训、关键岗位人员年度接受专项培训等制度，不断强化员工在实际操作中对合规细节的把握。最后，构建合规记录和文档体系。在业务流程中产生的各类合规相关记录（如评估报告、审批记录、用户同意记录、培训档案、审计报告等）应分类留存，以证明企业已尽到合规义务。这不仅是在发生争议或检查时自证清白的依据，也是内部持续改进合规工作的重要资料。通过将合规要求融入业务流程并闭环管理，企业可以实现合规与业务运行的同步进行，避免“两张皮”现象，提高合规工作的有效性和持续性。

（四）技术层面：运用科技手段强化数据保护。 技术措施是保障数据安全和合规的重要支撑。企业应根据自身业务特点和数据敏感程度，部署相应的技术防护和管理手段。首先，落实网络安全等级保护要求，对企业的信息系统进行安全加固和评估备案，确保基础设施达到国家标准。这包括对网络和系统进行分级分类保护，实施边界防护、入侵检测、恶意代码防范等安全措施。其次，针对数据本身，采取匿名化、去标识化等保护技术。例如，敏感个人信息和重要数据在存储和传输中应采用强加密算法进行加密，保存密钥的安全；对展示给开发测试或合作伙伴使用的数据，应进行去标识化处理，隐去可以识别个人身份的字段。再次，完善访问控制和身份认证机制。根据岗位职责设置严格的权限矩阵，采用多因素身份认证手段防止未经授权的访问；对管理员和超级用户的访问操作要重点监控和审计。第四，建立数据防泄漏（DLP）系统和日志留存制度。通过在网络出口、USB接口等关键点部署检测，防止员工私自导出敏感数据；配置操作日志留存功能，将重要数据的访问、更改、导出行为记录存档，以备安全审计和事故调查使用。第五，利用安全监测和异常检测技术，及时发现数据处理过程中的可疑行为。例如，引入机器学习模型监控异常的数据调用频率、敏感数据访问峰值等，并在指标异常时自动警报。第六，关注新兴的隐私保护技术应用。当前一些前沿技术（如联邦学习、差分隐私、多方安全计算等）可以在保护数据不出本地或不暴露个人身份的前提下实现数据分析和共享。软件企业可根据业务需要探索采用这些技术，以实现数据“可用不可见”，在保障合规的同时挖掘数据价值。最后，在技术管理上，建议企业建立数据资产台账和自动化合规工具。通过数据资产管理平台梳理出全公司的数据流转图谱，明确数据存储位置、跨境流动情况、第三方调用接口等，并运用隐私合规管理软件来自动提示可能的合规风险（如代码中调用了禁止收集的信息、检测到数据库中有超期保存的数据等），辅助技术团队及时整改。总之，通过“技防”与“人防”的结合，企业可以大幅提升数据合规治理的效率和可靠性。一套成熟的技术措施不仅是应对监管检查的有力证明，更是企业自身防范安全事件、守护用户信任的坚实屏障。

六、未来展望与合规路线图建议

（强监管与活用数据并行的趋势）。 展望未来，李章虎律师认为，我国的数据合规监管将呈现“强监管”和“活用促发展”双轮驱动的格局。一方面，监管层面对数据安全与个人信息保护的要求将日益严格细化。经过近年密集立法，“三法一条例”（网安法、数安法、个保法及《网络数据安全管理条例》）等顶层框架已基本确立，我国数据治理体系进入精细化、常态化监管的新阶段。各行业主管部门也在纷纷出台针对特定领域的数据安全规范（如汽车、工业、金融、自然资源等领域的数据管理办法），从行业特点出发提出更具体的合规要求。这意味着软件企业未来将面对更全面的合规义务清单和更高的合规标准，需要持续投入以满足不同层级、不同领域的监管要求。与此同时，执法力度也在加大，监管机构正通过典型案例彰显法律权威。2022年，国家网信办对滴滴公司违法违规处理个人信息行为开出人民币80.26亿元的巨额罚单，并对相关高管处以个人罚款。该事件传递出明确信号：无论企业规模大小，只要触犯数据安全或个人信息保护法律，都将面临严厉处罚。这种高压态势预计将持续，倒逼企业将数据合规提升到战略高度予以重视。

另一方面，国家政策也鼓励在合规保障前提下充分释放数据要素价值，以服务数字经济发展大局。“强监管”绝不意味着对数据流动利用的全面遏制，而是要划定底线和红线，在安全可控的范围内“放活用好”数据资源。“数据二十条”等政策文件明确提出，以促进数据合规高效流通和赋能实体经济为主线，构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大基础制度。其中既包括建立“该管的管住”的安全保障体系，如加强数据分类分级管理、完善重要数据和个人信息保护制度、强化政府监管与企业自律协同；也强调“该放的放开”，通过创新数据产权“三权分置”（数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权）制度赋予企业和个人更大的数据使用自主权，搭建多层次的数据交易市场体系，探索安全可控的跨境数据流动机制。可以预见，未来几年我国的数据治理格局将进一步成熟：法规标准体系更加完备，监管技术手段更加先进（如利用人工智能、大数据提升监管效能），同时市场对于合法合规的数据需求愈发旺盛，数据要素将加速融入各行各业的创新发展之中。

（企业的战略应对与路线图）。 面对上述趋势，软件企业应当未雨绸缪，制定中长期的数据合规战略规划，将合规视为企业可持续发展的内在动力而非被动负担。首先，企业管理层需树立“合规即竞争力”的理念，将数据合规纳入企业发展战略和ESG（环境、社会、治理）目标中考量。这包括投入资源完善合规团队和制度建设，将合规指标纳入绩效考核，以确保全员重视。其次，建议制订数据合规路线图，明确提升合规水平的阶段性目标和实施步骤：短期内（如未来1年）以补齐合规基础为重点，针对现有业务迅速开展合规体检，整改明显的不符合项，确保不踩法律底线；中期（2-3年）着眼于体系化建设，全面运行前文所述制度、组织、流程、技术四位一体的合规管理体系，并针对企业业务特点打造特色合规模块（如人工智能伦理规范、数据跨境合规方案等）；长期（3年以上）则需要根据国家监管政策的演进和自身业务的发展，不断迭代合规措施，在保持合规的前提下实现对数据资源的最大化、安全化利用。例如，随着国家重要数据识别指南、个人信息跨境传输标准合同指引等配套规则的出台，企业应及时调整内部政策，与新要求对标。又如，若企业计划拓展海外市场或引入境外投资，需要评估不同法域的数据保护法律（如EU GDPR等）与国内法规的差异，提早做好合规准备，确保“内外兼修”。此外，企业可积极参与行业协会、标准制定工作组等，就实践中遇到的共性问题向监管部门建言献策，帮助形成可操作的指引，争取“合规红利”。在技术布局上，加大对数据安全和隐私计算等技术的研发投入，寻求用技术手段解决业务发展与合规要求间的矛盾，例如探索“数据不出域、价值出域”的合作模式，在与其他机构开展数据协同计算时只共享模型不共享原始数据，以保护各自的数据安全。这类技术创新将成为未来监管所鼓励的方向，也能让企业在合规中赢得先机。

总的来说，“强监管+放活用”将成为未来相当长时期内我国数据治理的主基调。软件企业只有秉持合规经营、稳健发展的策略，才能在严监管环境中站稳脚跟，并凭借合规能力获取更多数据流通和应用的机会。在不断演进的法规框架下，合规工作没有终点，企业需要将其视为一种持续的经营能力建设，通过循序渐进的路线图推动，不断巩固合规基础、拓展合规边界，从而在未来竞争中立于不败之地。

结语

数据合规已成为现代软件企业实现基业长青的战略要素之一。李章虎律师认为，在数字化转型浪潮下，数据既是创新动力，也是合规风险点。高度重视并切实做好数据合规，不仅是为了避免法律制裁的被动要求，更是为了主动赢得用户信任、塑造企业声誉、提升核心竞争力的必由之路。事实证明，能够妥善保护用户数据和隐私的企业往往更容易获得用户的长期青睐和合作伙伴的信赖，从而在市场中脱颖而出。相反，无视合规要求、寄望踩线获利的行为短期或许得逞，长期来看终将付出沉重代价。

通过本文的体系梳理和策略建议可以看出，数据合规工作覆盖面广、专业性强，唯有系统规划、持续投入方能奏效。软件企业应当将数据合规纳入公司治理和内部控制体系，高层挂帅、全员参与，形成从制度规范到技术保障的立体防护。在具体实施中，要善于运用法律顾问和第三方专家的力量，及时掌握监管动态和最佳实践，不断优化自身的合规措施。与此同时，企业还应把握“在合规中创新”的思路，探索合法合规的数据利用新模式，在确保安全和隐私的前提下挖掘数据价值，为业务发展注入新动能。这体现了一种新的平衡：以合规促发展、以发展优合规。

展望未来，随着国家对数字经济和数据要素的重视，数据合规工作的重要性只会有增无减。软件企业唯有筑牢合规基石，方能行稳致远。在激烈的市场竞争和严峻的监管环境中，数据合规能力将成为衡量企业管理水平和社会责任担当的重要标尺。我们相信，视合规为机遇而非包袱的企业，必将在未来的数字经济版图中赢得更大的发展空间。数据合规之路任重而道远，但其带来的长远价值和回报也将十分可观——它将帮助企业真正做到以合法合规的方式驱动创新、赢得信任，实现可持续的高质量发展。

来源：重庆大律师