数据合规已绝非大企业专属!
随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继落地,只要企业涉及用户的各种信息,哪怕是中小企业也会面临数据合规的监管,从而产生相关的法律需求。
小到APP对个人信息数据的采集,大到IPO过程中的合规审核都离不开数据合规,它已渗透进企业日常经营的方方面面。
对律师而言,其重要性已不言而喻,难的是,如何做好它。
以近期热门的数据资产入表举例。
它需要律师根据相关会计准则,将控制的数据资源确认为无形资产或其他资产形式,并在财务报表中进行列报。这一过程表面看着简单,实际不仅涉及数据资源的经济价值评估,还包括数据的合法性、权利归属、使用限制等各类法律问题的考量。
还有企业出海的合规问题,既要求律师精准解读数据跨境规则要点,又要根据跨境的业务类型选择对应的数据出境路径,同时结合境内外的法律规定建立合规机制,要求不可谓不高。
但有门槛才有竞争优势,有竞争优势才能突破创收瓶颈。
课程目标
一、数据合规管理体系如何搭建?
在监管要求日趋精细化的背景下,数据合规管理(尤其个人信息保护领域)需要“自证清白”,通过证明对法定合规管理义务的履行来证明合规意愿,而这就需要律师辅助企业搭建数据合规管理体系。
本次课程,高亚平律师会带着大家梳理数据合规立法体系与监管要求,重新审视数据合规的具体应用场景,在合规边界的基础上教你如何搭建企业需要的数据合规管理体系。
数据合规难点攻克:结合数据处理的全生命周期,梳理、分析数据收集、使用、共享、存储的整个流程,找出其在企业各个业务流转过程中的合规难点,并给予对应的解决方案。
合规体系搭建方法论:基于企业日常运营,讲解如何建立数据合规制度和规范、数据安全管理措施的实施要点,以及要为员工提供哪些数据安全合规培训等。落到实务层面,则传授数据合规风险识别—数据合规整改—数据合规专项意见分析的整个业务流程。
商业热点合规解析:聚焦大部分企业会面临的特殊合规难点(爬虫、个性化推荐、算法、黑模式),把这4类模式会碰到的合规监管问题、常见侵权行为、典型案例、合规路径进行梳理。
爬虫:爬取第三方企业数据的行为是否构成不正当竞争?如何避免爬虫行为被认定构成不正当竞争?爬取政府公共数据,需要关注什么?
个性化推荐:使用数据进行个性化推荐,需要注意什么?个性化推荐与监管存在哪些冲突?如何有效规避违规点?
算法:如何进行算法备案?算法推荐服务提供者需要承担哪些义务与责任?算法治理的合规路径是什么?
黑模式:平台经常使用的“黑模式”主要类型包括哪些?使用“黑模式”是否会侵犯消费者的利益?如何准确辨别和界定?
二、数据资产入表如何实操?
2024年1月1日起,财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行,由此拉开数据资产入表元年的篇章,而要完成数据资产入表的一个主要挑战就是如何确认数据的价值。
本次课程,高亚平律师会带着大家确认数据权属,对可入表的数据资产进行界定与划分,讲解数据资产入表会面临哪些合规要点、入表流程又是怎样的。
数据资源的识别与分类:明确哪些数据资源可以作为资产进行入表,并对数据进行划分(基础数据、指标数据、标签数据、外部数据等)。
合规要点排查:讲解数据资产入表的合规要点有哪些,了解怎样规避数据来源合法性风险、数据安全与隐私保护风险、数据资产权利限制风险等。
数据资产的计量:让律师学会用财税视角与会计师进行沟通协作,在确定数据资产经济价值的同时,明确其在财务报表中的具体科目归属,比如“存货”还是“无形资产”。
三、数据跨境如何符合监管要求?
2024年3月22日,《促进和规范数据跨境流动规定》正式发布并自公布之日起实施。什么情形下构成数据出境行为?境外上市过程中的数据出境如何合规?
本次课程,陈际红老师会带着大家了解企业出海与数据跨境的最新动态和要求,将新规与业务有机结合,教你如何在数据跨境流动的场景下建立合规机制。
企业出海数据风险识别:一个企业的业务涉及到了境内和境外多个地区、多个法律的不同的要求,首先第一步就是需要去了解对应业务开展地区的法规、对于数据处理、对于个人信息隐私保护,是不是有相应的要求?课程中,陈际红老师会带着大家一一梳理。
数据跨境合规工作流程:带着大家识别跨境的场景,判断数据是否存在跨境的可能,如有合规风险,该如何制定合规策略。
CCRC-DCO数据合规官认证办理,北京青蓝智慧科技:13521730416
典型案例分析:借着典型案例,引导学员思考“这类情形是否适用豁免情形”、“在同时有国内的子公司、境外总公司、技术供应商三个主体时,怎样确认信息处理者?”、“如何实现合规数据跨境?”