《關于促進企業數據資源開發利用的意見》公開征求意見
【化工儀器網 政策法規】 9月27日，國家數據局就《關于促進企業數據資源開發利用的意見》公開征求意見。此次征求意見的時間為2024年9月27日至10月11日。
該意見指出，企業在生產經營過程中形成或合法獲取、持有的數據，是企業發展的重要資源。加強企業數據資源開發利用，是推進全國一體化數據市場建設、實現數據資源配置效率最優化和效益最大化的重要舉措，也是更好發揮市場機制作用、創造更加公平更有活力市場環境的必然要求。
意見中還提到，提高數據治理能力。鼓勵企業建立健全數據資源管理制度機制，規范開展數據治理能力評估。大力推廣云計算、邊緣計算、大數據分析等平臺服務，支持企業開發和使用智能化工具，建立覆蓋研發、生產、銷售、服務、管理等各環節的數據資源體系。落實國家數據分類分級保護制度要求，在防范實質性風險前提下，鼓勵企業針對不同敏感級別的數據和數據處理場景，采取差異化的數據安全與合規管理措施，優化對同類型數據處理行為的內部合規審批流程。鼓勵企業采用數據空間、區塊鏈、隱私計算、匿名化等技術模式，促進數據安全流動和開發利用。
具體如下：
關于促進企業數據資源開發利用的意見(征求意見稿)
企業在生產經營過程中形成或合法獲取、持有的數據，是企業發展的重要資源。加強企業數據資源開發利用，是推進全國一體化數據市場建設、實現數據資源配置效率最優化和效益最大化的重要舉措，是更好發揮市場機制作用、創造更加公平更有活力市場環境的必然要求。為充分釋放企業數據資源價值，構建以數據為關鍵要素的數字經濟，現提出如下意見。
一、總體要求
以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，完整、準確、全面貫徹新發展理念，著力推動高質量發展，統籌數據發展和安全，以深化數據要素市場化配置改革為主線，以激發企業創新活力為關鍵，以健全企業數據權益實現機制為重點，充分發揮企業主體作用，分類推進企業數據資源開發利用，提升企業競爭力，賦能產業數字化轉型，助力提升治理效能和公共服務能力，為培育新質生產力、推動高質量發展提供有力支撐。
二、健全企業數據權益實現機制
(一)完善企業數據權益形成機制。企業對其在生產經營過程中形成或合法獲取、持有的數據，依法享有法律法規規定的、民商事合同或行政協議約定的數據權益。推動數據持有權、使用權、經營權等分置運行，鼓勵探索市場化、場景化的“授權使用、分享收益”新模式。企業行使數據權益應當遵守法律法規，遵循誠信原則，不得危害國家安全和公共利益，不得損害他人的合法權益。
(二)完善企業數據權益保護機制。保護企業對其合法持有數據的開發利用、經營收益、流通交易等合法權益。企業有權依法或依合同約定，自主或委托他人基于其合法持有數據開發數據產品或提供數據服務。鼓勵企業采取共享開放、交換交易、資源置換等多種方式流通數據，促進數據產品和服務創新開發、高效流通和價值復用。建立健全數據權益流轉機制和多元化爭議處理機制，在企業發生合并、分立、解散、被宣告破產時，推動相關權利和義務依法依規同步轉移。保護企業通過實質性創造依法享有的各類智力成果的知識產權，健全數據領域知識產權保護機制。
(三)健全企業數據收益分配機制。構建公平高效的數據要素價值分配機制，引導企業在數據產品和服務的生產、供給、流通、使用中實現數據價值的創造和提升。堅持由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬，根據相關主體在數據產品和服務價值形成過程的實際作用，獲得與其貢獻相稱的收益。充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，更好發揮政府作用，探索建立數據產品和服務的收益分配調節機制。企業承擔政府和公共事業相關系統建設運維形成或獲取的數據資源，其開發利用行為應嚴格遵守公共數據資源相關政策法規規定和協議約定。
三、培育企業數字化競爭力
(四)提高數據治理能力。鼓勵企業建立健全數據資源管理制度機制，規范開展數據治理能力評估。大力推廣云計算、邊緣計算、大數據分析等平臺服務，支持企業開發和使用智能化工具，建立覆蓋研發、生產、銷售、服務、管理等各環節的數據資源體系。落實國家數據分類分級保護制度要求，在防范實質性風險前提下，鼓勵企業針對不同敏感級別的數據和數據處理場景，采取差異化的數據安全與合規管理措施，優化對同類型數據處理行為的內部合規審批流程。鼓勵企業采用數據空間、區塊鏈、隱私計算、匿名化等技術模式，促進數據安全流動和開發利用。
(五)促進企業創新發展。引導企業加快向數據驅動的經營模式轉型，用數據管理、用數據決策，推動實現流程再造、組織重塑、效率提升。鼓勵企業強化多源數據整合分析，準確把握供需結構、客戶偏好、價格變化趨勢，提升企業洞察市場和適應市場的能力。支持企業打通生產制造、流通銷售與供應鏈數據，實現扁平化、高效化管理，提高企業資源配置和運營效率。支持企業利用數據分析、數字仿真等技術，加快產品迭代，提升創新效率，增強市場競爭力。
四、賦能產業轉型升級
(六)推進產業鏈協同創新。支持行業龍頭企業發揮鏈主作用，帶動上下游企業共建場景驅動、技術兼容、標準互通的行業數據空間，促進大中小企業數據共享共用。鼓勵探索創新基于可信第三方的行業數據空間建設運營模式，推動跨行業、跨領域數據流動和融合利用。實施“國有企業數據效能提升行動”，加快構建國資央企大數據體系，賦能產業轉型升級。創新央國企數據管理機制，優化科技創新考核指標體系。
(七)支持企業開放數據服務能力。鼓勵互聯網平臺企業等創新數據運營模式，開發決策參考、精準營銷、需求定制、風險管理等數據產品和服務，更好服務各類經營主體。發揮可信第三方作用，推動互聯網平臺企業建立互信合作機制，加速要素流通、重組和融合創新。支持發展產業互聯網平臺，提升工業互聯網應用質效，促進產業數據高效匯聚和協同利用。
(八)助力中小企業用數創新。引導行業龍頭企業、互聯網平臺企業等提供普惠性數據產品和技術工具。鼓勵有條件的地方面向中小企業提供公益性數據服務。支持各類公共服務平臺、行業服務平臺開設企業數據服務專區，為中小企業辦事創業、經營決策、合規治理提供數據支撐。加大對中小企業數據治理和應用的支持力度，鼓勵有條件的地方探索發放數據券、算法券和算力券，降低中小企業治數用數成本。
五、服務經濟社會高質量發展
(九)激發數字經濟發展新動能。制定數據產業發展促進政策，圍繞數據采集匯聚、計算存儲、流通交易、開發利用和安全治理，培育壯大數據企業。支持企業面向人工智能發展，開發高質量數據集，在制造、農業、商貿流通、能源、交通、廣電、醫療、教育、科研、文旅等重點行業領域，打造一批示范帶動性強的大模型和小模型，深化“人工智能+”應用賦能千行百業。聚焦無人駕駛、具身智能、低空經濟等數據密集型產業發展需求，加速數智融合關鍵技術創新。發揮行業協會、產業聯盟等組織機制作用，推動建立數據開放社區，支持開源數據集建設。健全科學數據開放共享機制，推動高校、科研院所、企事業單位科學數據有序開放，激發企業創新活力。
(十)促進社會治理和服務模式創新。拓展企業數據在公共衛生、公共安全、生態環境、基層治理等領域的應用，提升社會治理能力和服務水平。發揮行業龍頭企業、互聯網平臺企業創新引領作用，加快數據驅動的服務模式創新，持續引領消費、文化、娛樂、健康等生活方式變革。推動建立新型政企合作機制，鼓勵企業參與共建城市數據空間，圍繞智慧交通、智慧文旅、智慧教育、智慧醫療、智慧養老、智慧商圈、數字鄉村、數字營商環境等重點場景，深化公共數據和企業數據融合應用，賦能城市治理、公共服務和產業發展。
六、營造開放透明可預期的發展環境
(十一)健全數據流通利用服務體系。鼓勵探索多元化數據流通利用方式，發展數據經紀、數據托管等新業態、新模式，提升供需匹配效率。推動建立跨主體數據流通技術標準，適度超前布局數據流通利用基礎設施。推動行業主管部門制定完善行業數據標準規范，推進元數據、主數據等基礎性、通用性數據標準建設。鼓勵專業機構提供企業數據綜合治理和質量評測服務，促進提升數據資源質量。引導企業規范開展數據資源入表，健全數據資源價值評估服務體系，支持企業從推動業務增長和創新發展出發，探索數據資源化、產品化、價值化、資產化的可行路徑。
(十二)擴大數據領域高水平開放。鼓勵企業“走出去”，積極參與國際數據治理規則和技術標準制定。支持企業優化業務布局，積極開拓全球數據市場。聚焦優質數據資源開發、關鍵核心技術研發、重大應用創新等方面，依法依規引進基礎能力強、發展潛力大的數據企業。促進和規范企業數據跨境流動，支持地方建設國際數據港、數據跨境服務中心等，為全球數據資源共享開發、產業創新合作創造條件。
(十三)提升數據安全合規治理效能。完善數據聯管聯治機制，強化部門協調和央地協同。針對新技術應用和新模式新業態，建立容錯糾錯、盡職免責制度機制，探索運用“監管沙箱”等模式，構建鼓勵創新、彈性包容的治理環境。健全政企溝通機制，穩定企業合規預期。推動制定行業數據分類分級標準，健全數據資源開發利用安全技術規范。健全數據安全管理、個人信息保護認證制度。加強對數據領域違法行為的監管，強化行業自律建設，營造公平競爭、規范有序的市場環境。
七、保障措施
(十四)加強組織領導。各級數據主管部門會同相關部門，強化統籌協調和督促指導，細化任務分工，抓好推進落實。各行業主管部門要結合本領域數據資源開發利用實際，分業分類施策，細化落實方案。各地區要因地制宜制定實施細則，推動政策落地見效。
(十五)強化政策保障。充分發揮政府投資引導作用，推動重點領域數據資源開發利用、數據空間建設等。研究制定《國家數據標準體系建設指南》，加快研制數據資源開發利用相關標準規范。鼓勵有條件的地方因地制宜支持企業數據資源開發利用，做好各類要素保障。
(十六)加強人才培養。加快建設數據領域國家戰略人才力量，培養造就一批戰略科技人才、科技領軍人才、創新團隊，培養大批卓越工程師、高技能人才。構建以高等教育、職業教育為主體，繼續教育為補充的數據要素相關專業人才培養體系。支持以產教融合、實訓基地等方式，培養數據治理、數據分析、數據合規、數據標注、人工智能訓練等方面的技術技能人才。
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