

北京-南宁 | 十五五数据发展、资产确权、可信空间流通、公共数据授权、合规开发治理入表实务研修班!李老师15010005895
在数字经济浪潮下,合规获取地方公共数据授权并实现融资变现,已成为国有企业盘活数据资产、拓展业务版图、培育新增长点的重要战略路径。国有企业推进此项工作,必须严格遵循“依法合规、安全可控、公益优先、合理收益”四大核心原则,确保全流程精准契合《数据安全法》《个人信息保护法》及《公共数据资源授权运营实施规范(试行)》等国家与地方法规要求,同时紧密结合自身资源禀赋与主营业务场景,深度挖掘数据价值。本文将从“前置基础—授权流程—变现路径—保障体系—总结”全链条,为国企提供系统性、可落地的实操指南。
一、前置基础:认知核心逻辑与国企独特优势
推进公共数据授权与变现前,国企需先厘清其核心逻辑、明确自身差异化优势,为后续工作高效推进筑牢认知根基。
(一)核心逻辑:公共数据“公益属性+市场价值”平衡
公共数据归国家所有,其授权运营的核心底线是“不直接交易原始数据、不单纯追求商业逐利”,必须优先保障公共服务需求,再通过合规加工实现价值转化。依据《“十四五”数字经济发展规划》(发改高技〔2021〕257号)要求,公共数据授权严格遵循“谁授权、谁监管、谁负责”原则,国企作为授权主体,需切实履行数据安全主体责任与公共服务延伸义务——这是获取公共数据授权的核心前提。
(二)国企优势:天然适配授权与运营需求
1. 公信力优势:国企与政府天然存在强协同关系,在数据安全保障、公益责任履行等方面更易获得主管部门信任,尤其在医疗、户籍等敏感数据授权领域,优势更为突出;
2. 资源整合优势:国企普遍涉足市政、交通、能源等基础设施领域,可快速将公共数据与自身现有业务场景融合,加速数据价值落地见效;
3. 风险承载优势:国企资金实力雄厚,能够承担数据安全技术研发、长期运营等前期高投入,精准适配公共数据运营“长周期、低短期回报”的核心特征。
二、国有企业获取地方公共数据授权的完整流程
地方公共数据授权遵循“属地管理、分级审批”原则。国有企业应系统化推进以下五个关键阶段:前期准备 → 政策对接 → 材料提交与审核 → 签约备案 → 授权后运维,确保各环节无缝衔接、合规可控。全流程需以《公共数据资源授权运营实施规范(试行)》及各省市《公共数据管理条例》等地方配套政策为核心依据,确保每一步操作都有规可依、有章可循。
(一)前期准备:夯实授权基础条件
1. 主体资质与能力核验:
① 基础资质:确认企业为依法设立的国有及国有控股企业,具备独立法人资格;通过“国家企业信用信息公示系统”全面核查,确保无数据安全领域违法违规记录及失信信息。
② 专项资质:若申请医疗、交通、金融等敏感领域数据授权,需额外具备对应行业专项资质(如智慧医疗项目需关联《医疗机构执业许可证》、智慧交通项目需具备交通工程设计甲级资质)。
③ 安全能力:建立覆盖数据“采集—存储—加工—传输—销毁”全生命周期的安全管理体系,配备AES-256加密、动态掩码脱敏、RBAC访问控制(基于角色的访问控制,即按岗位分配数据访问权限)等技术防护设施。多数地区明确要求企业通过ISO27001信息安全管理体系认证或网络安全等级保护2.0三级及以上认证,部分敏感数据授权还需额外通过数据安全影响评估(DSIA)。
2. 需求与场景具象化:
① 明确数据范围:精准梳理所需数据的字段、格式、更新频率(如交通流量数据需按小时更新),避免申请无关数据,降低审核难度。
② 场景合规论证:编制《数据使用场景可行性报告》,明确数据用途需同时契合企业主营业务与公共服务属性(示例:市政国企申请交通数据用于城市道路改造规划、能源国企申请工业能耗数据用于区域节能方案优化),严禁以单纯商业倒卖为目的申请授权。
③ 平衡公益与收益:提前规划数据使用的公益场景占比(多数地区要求不低于30%),例如免费向小微企业开放基础数据接口,切实保障公共服务属性优先落地。
(二)政策对接:精准匹配地方要求与建立沟通机制
1. 锁定主管部门与协同单位:
① 牵头部门:地方公共数据授权的核心牵头部门为政务服务数据管理局(或大数据管理局),主要负责统筹审核与授权备案。
② 协同部门:若涉及医疗、自然资源等细分领域数据,需同步对接对应行业主管部门(如医疗数据对接卫健委、自然资源数据对接自然资源局),部分地区明确要求提供行业主管部门出具的“数据使用合规意见”。
③ 建立沟通机制:建议主动对接主管部门科室负责人,或定期参加公共数据授权专题座谈会,提前同步企业需求与准备情况,大幅提升审批效率。
2. 系统研读地方规则与政策工具:
① 核心政策解读:重点查询本地《公共数据管理条例》《公共数据授权运营管理办法》,聚焦“可授权数据目录”“数据开放级别”“授权条件”三大核心(示例:标注“受限授权”的人口户籍数据需额外提供省级专项说明,“无条件授权”的公共服务事项数据审批周期可缩短至15个工作日)。
② 明确授权模式:精准区分“直接授权”(适用于国企承接政府民生项目等直接公共服务场景)与“授权运营”(适用于数据加工、衍生开发及第三方服务场景)的适用范围,避免错配导致审核延误。
③ 用好政策红利:部分地区推出“公共数据授权白名单”“运营补贴”等支持政策,国企可主动申请纳入白名单简化审核流程,符合条件的还可申报运营补贴,降低前期投入成本。
④ 地域政策适配:长三角(沪苏浙皖)侧重数据要素市场化试点,授权流程更简化,且支持跨区域数据流通;珠三角(粤港澳大湾区)强调与港澳数据跨境衔接,敏感数据授权需额外符合跨境数据管理要求;中西部地区更侧重公共服务场景,对公益类数据使用占比要求更高(部分地区不低于40%)。建议通过地方大数据管理局官网查询“省级公共数据授权政策摘要”,快速匹配本地具体要求。
(三)材料提交与审核:规范推进全流程
1. 筹备核心材料(附标准模板参考):
① 基础材料:公共数据授权申请表(可在地方政务服务网下载标准模板,需详细填写企业信息、申请数据明细、使用场景、安全保障措施等,加盖公章并由法人签字)、营业执照副本复印件、国资产权证明文件。
② 专项材料:数据安全保障方案(需包含组织架构、技术措施、应急预案、人员培训计划,参考GB/T 35273-2020《信息安全技术 个人信息安全规范》编制)、《数据使用场景可行性报告》、场景真实性证明(如政府项目立项批复、公共服务合作协议)、资质证书复印件(如等保认证、行业专项资质)。
③ 补充要求:所有复印件需标注“与原件一致”并加盖公章;敏感数据授权需额外提供《数据脱敏方案》《第三方安全评估报告》。
2. 配合多轮审核与整改:
① 审核流程及时限:主管部门会联合行业部门、数据提供部门开展三轮审核——初审(10-15个工作日,重点核查材料完整性与规范性)、复审(20-30个工作日,重点评估数据需求必要性、场景合规性)、安全评估(15-20个工作日,重点核验技术与制度达标情况)。
② 特殊审核要求:敏感数据授权需额外组织专家评审会(邀请数据安全、行业领域专家)或第三方专业评估。
③ 整改配合要点:针对审核意见出具的问题清单,需在10-15个工作日内提交整改报告及补充证明材料,复杂问题可申请延长至20个工作日,整改后需重新提交审核。
④ 决策机制:审核全程严格遵循国企“三重一大”决策机制,涉及批量个人信息等重大数据授权的,最终实施方案需报请本级政府常务会议审议通过。
⑤ 续期审核提前准备:授权期满前6个月启动续期申请,核心准备材料包括近3年数据使用合规报告、公益服务开展情况说明、数据安全无违规证明,续期审核重点核查数据使用是否符合协议约定、是否出现安全风险。
(四)签约与授权后管理:保障合规长效运营
1. 签订授权协议与备案:
① 竞争方式:通过公开招标、邀请招标等公平竞争方式成为授权主体,部分地区对国企承接政府关联项目可采用竞争性谈判方式。
② 协议核心条款:与实施机构签订正式《公共数据授权运营协议》时,需重点明确以下核心内容——授权数据范围(精确到字段级)、授权期限(最长不超过5年,期满可申请续期但需重新审核)、数据产品清单及定价机制、收益分配比例(公益类产品收益全额用于公共服务升级,商业类产品收益按约定分成,多数地区国企分成比例不超过70%)、安全管理责任、数据脱敏标准、退出机制(如违法违规使用数据立即终止授权)。
③ 备案要求:协议签订后10个工作日内,需向省级数据管理部门提交备案材料(协议副本、安全保障方案、授权数据目录)。
2. 规范后续运维与监管配合:
① 日常管理:严格按协议约定范围使用数据,变更用途或续期需提前30个工作日提交书面申请及可行性说明;建立数据使用日志(保存期不低于3年),每季度至少开展1次内部安全审计。
② 报告提交:每月向主管部门提交《数据使用情况月报》,每年提交《年度运营报告》(含数据使用、产品开发、收益分配、安全情况等核心内容)。
③ 监管配合:积极配合主管部门常态化检查、专项审计及应急演练,发现问题立即整改;若发生数据安全事件,需在2小时内上报至属地大数据管理局及行业主管部门,同步提交《数据安全事件应急处置报告》(含事件概况、影响范围、处置措施等)。
④ 衍生数据管理:衍生数据指通过对原始公共数据清洗、脱敏、建模等加工后形成的新数据(如基于交通流量原始数据生成的区域拥堵指数),其著作权、商业收益权归国企所有,政府享有无偿使用权及监管权;若衍生数据涉及敏感信息,需按原始数据同等安全标准管理,且不得超出授权场景使用。
三、国有企业公共数据融资变现的合法路径
公共数据变现核心遵循“数据产品化、产品合规化、收益公益化”三大原则,国企需在坚守公益属性的前提下,合法挖掘经济价值;融资则主要依托数据资产化运作推进,核心是实现“数据资产可评估、可质押、可交易”,既契合国企合规经营要求,又能有效提升资产价值。
(一)变现前提:数据产品化与合规审核
1. 数据产品化核心要求:原始公共数据严禁直接交易,需经清洗、脱敏、建模、分析等加工环节,形成分析报告、API接口服务、决策支持系统等标准化数据产品,确保产品不含个人身份信息及敏感商业信息。
2. 合规审核流程:数据产品开发完成后,需提交主管部门及第三方机构开展合规审核,取得《数据产品合规证明》后方可推向市场。
3. 关键时间节点:小型数据产品(如单一领域分析报告)审核周期为10-15个工作日,大型复杂产品(如多源数据融合的决策系统)审核周期为20-30个工作日;审核通过后,上架地方数据交易所或自有平台的周期约5-10个工作日。
4. 报告核心组成:《数据使用场景可行性报告》需包含场景背景、数据需求明细、公益价值论证、商业收益预测、安全保障措施、风险应对方案6大核心部分,其中公益价值论证需明确服务对象、覆盖范围及预期成效——这是审核的核心要点。
(二)核心变现模式:聚焦场景价值挖掘(附多领域案例)
1. 基础免费+增值收费模式:
① 逻辑:对基础气象数据、公共服务指南等大众刚需数据产品实行免费开放,积累用户基数与生态资源;针对企业、机构等精准化、定制化需求,提供增值服务并合理收费。
② 案例:【案例:基础免费+增值收费】 吉林省某国有传媒集团联合省气象局,构建铁路气象服务平台。平台面向公众免费提供基础预警信息,切实履行公益职责;同时为铁路集团提供定制化的精细化线路预警与灾害评估服务,收取年服务费,成功实现“公益引流、增值变现”,年服务费超千万元;浙江省属国有大数据交易机构为中欧班列运营企业定制专属物流气象系统,提供航线气象风险预测、货物温湿度监控等增值服务,实现合规创收。
2. 授权开发+收益共享模式:
① 逻辑:承接政府授权的高商业价值数据(如政务服务数据、工业能耗数据),开展专业化加工开发,形成数据产品后,与政府按协议约定比例分成。
② 案例:【案例:授权开发+收益共享】 河南省某国有气象科技企业整合气象、交通、公安等多部门数据,研发交通气象算法大脑。平台免费为交管部门提供道路结冰预警、拥堵疏导决策支持,履行公益职责;同时向物流企业、保险公司提供定制化气象风险评估报告,开展商业服务,收益按“政府30%、企业70%”比例分成;北方某直辖市属国有公交运营企业开发公交到站精准预测功能,免费向市民开放基础查询服务,通过向广告商提供客流热力分析数据、向商业综合体提供站点客流数据等实现盈利,收益按约定与政府分成。
3. 政企场景共建模式:
① 逻辑:与政府深度绑定具体应用场景,政府提供数据授权与专项资金支持,国企投入技术研发与运营服务能力,共建数据应用产品并共享收益。
② 案例:【案例:政企场景共建】 深圳市某国有数据运营企业牵头建设数字孪生城市底座,整合政务、交通、安防等多领域公共数据,为政府提供城市治理决策支持(政府支付建设服务费);同时向地产企业、智慧城市解决方案提供商开放底座接口服务(商业收费),实现“建设+运营”双重收益;山东省属国有交通基建企业联合地方政府打造智慧停车系统,政府提供路侧停车数据授权,国企负责系统建设与运营,通过停车缴费分成(政府20%、企业80%)、广告投放等实现稳定盈利,同时免费向市民开放停车空位查询服务。
4. 数据资产交易模式:
① 逻辑:将经脱敏、匿名化等安全处理后的标准化数据产品,通过地方数据交易所合规上架交易,实现直接变现。
② 案例:【案例:数据资产交易】 江苏数据交易所“公共数据授权开发专区”中,国企牵头开发的“工业能耗分析报告”“政务服务办理趋势数据”等产品,覆盖制造、金融、咨询等多个领域,通过交易所平台实现与企业的合规交易,年交易额超2亿元;上海数据交易所推出的“数据资产凭证”(证明数据资产权属与价值的合规凭证)试点中,国有能源企业将加工后的光伏电站能耗数据产品转化为数据资产凭证,通过交易所完成交易,实现数据价值快速变现。
③ 变现模式优先级选择:若数据场景以公共服务为主、商业收益有限,优先选择“政企场景共建模式”(可获得政府资金支持);若数据商业价值高、具备稳定客户需求,优先选择“基础免费+增值收费模式”;若缺乏技术开发能力但拥有优质数据授权,可选择“授权开发+收益共享模式”(与科技企业合作);若数据产品标准化程度高、可批量交易,优先选择“数据资产交易模式”。
(三)融资实现路径:依托数据资产化运作
1. 数据资产质押融资:
① 核心流程:
第一步完成确权,通过地方数据管理部门出具《数据资产权属证明》;
第二步开展估值,委托具备资质的第三方资产评估机构(如行业头部评估机构),采用“成本法+收益法”结合的方式进行估值(成本法核算数据加工投入,权重占比30%-40%;收益法预测未来3-5年现金流,权重占比60%-70%);
第三步获取融资,将数据资产质押给国有商业银行、担保公司等金融机构,获取流动资金贷款。
② 核心评估指标:成本法重点核算数据采集、清洗、技术研发等直接成本;收益法重点评估数据产品的客户稳定性、定价合理性、市场需求规模、政策风险等。
③ 试点参考:杭州、深圳、浦东等先行地区已推出数据资产质押融资试点,如杭州某国有市政企业将智慧交通数据产品质押,获得国有商业银行5000万元贷款,贷款利率较普通贷款下浮10%。
2. 数据资产证券化(ABS):
① 核心逻辑:联合券商、律师事务所、评估机构等中介机构,将数据产品未来稳定收益权(如长期服务协议约定的服务费)打包成ABS产品(资产支持证券,即把未来收益转化为可交易的证券),通过交易所发行融资。
② 关键要点:国企需具备3年以上稳定收益记录,与客户签订的服务协议期限不低于ABS产品期限(通常3-5年);核心增信措施包括国企差额补足、政府专项补贴承诺。
③ 案例方向:国有医疗数据企业可将慢性病管理数据产品的服务费收益打包成ABS,国有交通企业可将公交到站预测服务的长期收益打包成ABS。
3. 引入战略投资与混改融资:
① 模式设计:以数据运营项目为核心载体,通过增资扩股方式引入具备核心技术(如人工智能、大数据建模)或渠道优势(如行业客户资源)的战略投资者(可含民营资本、外资),联合开展数据产品开发与市场拓展。
② 核心要求:国企需保留核心控制权(持股比例不低于51%),明确战略投资者的退出机制(如IPO、股权转让);通过混改不仅可获得资金支持,还能引入先进技术与管理经验,实现优势互补。
③ 实操示例:某省级国有大数据集团针对智慧政务数据运营项目,引入头部云服务企业作为战略投资者,获得2亿元资金投入,同时借助其技术提升数据产品研发效率。
4. 政府专项基金与补贴融资:
① 政策工具:积极申报地方政府设立的“数字经济发展基金”“公共数据运营专项基金”,获取股权或债权融资支持。
② 补贴申请:符合条件的国企可申请“数据安全技术研发补贴”“公共数据产品推广补贴”等,降低前期投入成本。
③ 申报要点:需编制详细的项目可行性报告、资金使用计划、收益预测报告,重点突出项目的公共服务价值与就业带动效应——这是申报成功的关键。
四、关键保障:风险防控、技术支撑与长效运营体系
为确保业务行稳致远,国有企业必须构建 “四位一体”的保障体系:以合规防控为底线,筑牢法律与政策根基;以技术支撑为底座,保障数据安全与产品质量;以内部管理提效能,提升运营效率与团队能力;以持续优化促发展,适配政策与市场变化。这既契合国企严谨的管理要求,也是业务可持续发展的核心支撑。
(一)合规风险防控:筑牢法律底线
1. 核心风险分类与应对:
① 法律风险(如违反《数据安全法》《个人信息保护法》):建立双重合规审查机制,所有数据产品开发前需经国企内部法务部门与外部专业律师双重审核,敏感数据产品需额外提交省级数据管理部门合规确认。
② 授权风险(如授权到期无法续期、用途受限):提前6个月启动续期申请准备工作,定期与主管部门沟通授权使用情况,确保合规性。
③ 收益分配风险(如与政府分成比例争议):在授权协议中明确收益核算标准(优先以“扣减运营成本后的净利润”为基数,特殊场景可约定以“营收”为基数)与争议解决机制(优先协商,协商不成提交属地仲裁委员会仲裁)。
2. 合规工具利用:引入“数据合规管理平台”,实现数据使用全流程自动化监控;每半年至少开展1次合规培训,提升全员合规意识。
(二)技术支撑体系:保障数据安全与产品质量
1. 核心技术架构:
① 安全技术层:部署隐私计算平台(联邦学习,一种无需共享原始数据即可联合建模的隐私计算技术;差分隐私技术实现“数据可用不可见”)、数据加密网关、异常行为监测系统、数据销毁系统,全方位保障数据全生命周期安全。
② 数据加工层:搭建数据治理平台(实现数据清洗、脱敏、标准化处理)、AI建模平台(提升数据产品研发效率与质量)。
③ 运营服务层:建设数据产品管理平台(实现产品上架、定价、计费、运维一体化)。
2. 技术合作与投入:与行业头部科技企业合作,引入先进的数据安全与加工技术;每年将不低于30%的数据运营收益投入技术研发,确保技术能力领先,支撑业务长远发展。
(三)内部管理体系:提升运营效率
1. 组织架构优化:设立“公共数据运营事业部”,明确下设部门核心职责——合规风控部(负责合规审查与风险监控)、技术研发部(负责技术架构搭建与产品开发)、运营服务部(负责产品推广与客户服务)、政企合作部(负责与政府部门沟通对接)。
2. 人才队伍建设:重点引进数据安全、大数据建模、政务服务等领域专业人才,同时加强内部培训(与高校、行业协会合作开展专项培训),打造“懂政策、懂技术、懂运营”的复合型团队。
3. 绩效考核:建立与“合规性、公共服务价值、商业收益”挂钩的绩效考核体系,将数据安全合规情况作为核心考核指标(权重不低于40%),引导业务合规发展。
(四)持续优化机制:适配政策与市场变化
1. 政策跟踪与调整:安排专人常态化跟踪国家及地方公共数据管理政策变化(如新增数据安全标准、调整授权流程),及时调整业务策略,确保合规性。
2. 市场需求调研:定期开展市场调研,精准把握行业客户对数据产品的需求变化,迭代优化数据产品功能与服务。
3. 复盘与总结:每年度开展业务复盘,全面总结授权流程、产品开发、融资变现中的经验与问题,形成复盘报告并优化下一年度业务计划,实现长效发展。
五、总结:把握核心逻辑,实现合规与价值双赢
国企获取地方公共数据授权并实现融资变现,核心是把握“公益优先、合规为本、技术驱动、长效运营”的核心逻辑。国企需以国家及地方政策为根本遵循,充分发挥自身公信力与资源整合优势,通过标准化授权流程获取数据使用权,以数据产品化开发挖掘价值,依托数据资产化运作拓展融资渠道,同时构建全链条风险防控体系。
未来,随着公共数据管理体系不断完善,国企需持续提升合规能力、技术能力与运营能力,在坚决保障公共服务价值的基础上,实现公共数据资产高效利用与自身高质量发展的双赢目标。
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《金融机构外部数据管理实践指南(2025年)》
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《可信数据空间建设及应用参考指南》《数据空间关键技术研究报告》
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关于举办首席数据官高级研修班的通知
为深入贯彻《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026 年)》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等文件精神,促进数据要素化、数字经济与实体经济深度融合、AI与治理同步推进,加强数据领域人才队伍建设,现将有关事项内容如下.
主办方:工业和信息化部人才交流中心
承办方:中至远大讲堂(北京)教育科技中心
一、学习收益:
1.十五五AI数据发展要素风向掌握
2.数据领域发展国家资金支持、申报分析
3.合规开展数据资源梳理入表与资产评估、融资
4.掌握高质量数据集、可信空间建设
5.RWA\RDA\ABS数据资本化流程
二、培训内容
1.人工智能与数据要素的双向赋能;
2.数据发展中省资金支持、申报
3.公共数据授权运营专题及实施方案
4.数据新基建投融资顶层设计及风险防范专题案例;
5.数据产权与数据安全法律合规专题及实操案例;
6.数据资源入表与资产评估、融资专题及实操案例;
7.数据产品化应用专题及场景案例;
8.数据安全治理与交易流通专题及实操案例;
9.“高质量数据集”建设路径与应用场景及运营体系;
10.“可信数据空问”建设专题及实操案例;
11.数据资本化路径:RWA(真实世界资产)、RDA(真实数
据资产)和数据资产ABS专题及实操案例。
三、培训对象
各地方数字政务体系(发改、工信、财政、网信等部门)数据运营体系(大数据集团)、数据交易平台体系(交易所)相关负责人;各行业企业数据中心、财务中心相关负责人;会计、律所、评估审计、数据服务等第三方服务机构相关人员。
四、拟邀专家及培训方式
拟邀参与国家相关政策制定、具有行业实战经验的专家授课培训以专题讲座、案例分析、方案咨询和研讨交流的方式进行,采取现场培训和线上同步直播两种形式。
五、时间地点
2026年1月29日至31日北京市
2026年3月26日至28日 南宁市
2026年4月23日至25日 杭州市
六、费用及报名方式
培训费用:5800元/人(包括专家、场地、材料、教学服务管理、全年复训等费用),学员住宿统一安排,费用自理,住宿费由培训驻地开具发票。培训班由中至远大讲堂(北京)教育科技中心负责组织实施及收取费用,并开具相应发票。

扫码获取红头文件及报名回执

详情咨询:李沐15010005895
①天津发布的《企业数据资产入表操作指引》
②杭州发布的《企业数据资源入表实践白皮书》
③厦门发布的《数据资源会计处理流程研究报告》
④广东发布的《数据资产化实践指南》
⑤华东联合发布《数据要素资产化白皮书》
①中国信通院发布的《公共数据授权运营发展洞察》
②赛迪顾问、中国电子云联合发布的《公共数据授权运营创新指南》
③华为携手中国信通院共同发布的《基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书》
④中国通信协会发布的《公共数据授权运营案例集(2023年)》
⑤石元数科发布的《公共数据授权运营支持系统建设手册》
①北京律协发布的《律师办理数据资源入表法律业务操作指引(2024)》
②中经社联合发布的《企业数据资产入表合规指引》
③厦门律协发布的《数据资产合规报告指引》
④湖北数据集团联合发布的《医疗数据合规白皮书》
⑤中至远咨询整理的《数据合规尽职调查清单》
①马清泉律师团队发布的《国家层面数据资产政策汇编(2024年1月-2025年1月)》
①广数所联合发布的《数据资产评估研究报告》
②海南省数据产品超市发布的《数据资产评估场景化案例手册》
③中国质量认证中心发布的《数据资产质量评估实施规则》
④海南人工智能学员发布的《数据资产 数据评估定价办法》
⑤中国国际科促会发布的《数据资产价值评估指南》
①中国电子技术标准化研究院联合发布的《数据安全技术 数据分类分级规则》、《金融数据安全 数据安全分级指南》
②中国计算机行业协会发起《数据分类分级产品技术要求》
③国家标准化管理委员会发布的《信息技术大数据数据治理实施指南》
④浙江省发布数据资产新标准《数据资产 财务登记业务指南》
⑤中国电子商会发布的《可入表数据资源信贷融资基础要求》

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