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数十亿数据资产披露,如何入表?怎么合规?(实操指引)

法眼观察 2024年11月10日 16:47

2024年,数据合规律师,太火了!


数据显示,我国数字经济规模由2012年的11.2万亿元增长至2023年的53.9万亿元,占GDP比重达到42.8%,数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%


时下最火的APP、小程序、算法、AI等朝阳产业的企业,都要先迈过数据合规这一关。可以说,2024年以及接下来的十年,最赚钱的业务都和数据合规密不可分。一个庞大的新兴市场,正在法律人面前徐徐展开。


市场的反馈也交叉验证了这一点——在2024年半年报中,共有40余家上市公司披露13.77亿元数据资产,企业数量、金额上都呈现翻倍增长的态势;与之相呼应的,则是多家互联网大厂动辄千万级甚至数亿元的罚款新闻


政策导向亦是如此。数据资产入表已是大势所趋;且数据资源可以被确认为企业资产,在财务报表中显性化——这意味着企业可以通过数据确权让资产增值


然而,据业内人士透露,凡有五年以上经验的数据合规律师、法务,现在连6万月薪都未必能挖得动。


那么,数据合规,一般律师能做吗?几位数据合规第一梯队律师给出的回答都出奇地一致:能!且现在入局还不晚!


法律人如果真的想分一杯羹,如何拿到这张入场券?


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11月23-24日,智拾网将于深圳举办数据合规实务落地高级研修班。本期课程,我们开创性地打造了“3+1”的导师模式,即3位主讲导师和1位分享导师的配置。


3位主讲导师,有长期上榜ALB、钱伯斯、Legalband等权威榜单的数据合规领域头部律师潘永建老师,有国内首批从事数据资产化法律业务的领域专家方懿老师,也有知名会计师事务所的数字化咨询业务板块负责人、资深会计师杜海老师,他们将分别从律师、会计师视角进行立体化拆解,真正把数据合规实务和数据资产入表讲清楚。


1位分享导师,则是来自互联网三巨头BAT的合规官,将亲述互联网大厂内部数据合规管理实践案例,指引合规路径,完成律师、会计师、企业端的业务闭环。


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真正让小白能上手、

初阶律师能进阶的实务落地课


数据合规要“合”的,主要就是“三大法”,即《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》,以及和这三步法紧密相关的法律法规、部门规章、政策和标准等;此外还要结合国家监管部门的相关政策要求等等。


然而,只研究法条还远远不够。律师转型数据合规后存在一个通病:过于聚焦法条,但对行业、技术不够了解。


数据合规强调的是“法律+技术+业务场景”三位一体,律师还要能够提出实操性的解决方案,如何理解技术、如何落实法律条款是广大公司更为看重的。


那么,如何构建一个完善的、实操性强的数据合规服务体系?


首先,你需要真正理解企业数据合规体系,形成全景化的知识图谱。


数据合规是什么、在做什么?其保护的核心利益是什么?律师在数据合规中究竟扮演着怎样的角色?哪些环节才是律师的创收关键?


相较于其他业务领域,这是否是一条避开内卷弯道超车的赛道?如何入局数据合规?在目前法规政策不够细化的情况下,如何推进相关项目?


这一部分将由通力律师事务所合伙人、合规业务团队负责人潘永建律师主讲。他曾多次被ALB、Chambers、Legal 500、LEGALABAND、Who’s Who Legal等评级机构评为公司、合规、反垄断与竞争法、网安数据等领域中国领先律师,是名副其实的数据合规第一梯队律师


他将系统、全面且高屋建瓴地解答常见的问题和困惑,给出场景化的合规实操方案。


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其次,你需要真正把握数据合规业务的核心板块业务实操要点


数据合规律师如何为企业提供优质的法律服务?不仅需要把握数据的全生命周期管理知识,掌握各个环节中的关键性原则,还需要具备搭建针对性数据合规体系的能力。


以最关键的第一步——数据资产化及资产入表为例。


如何通过数据资产入表实现终极目的——让资产增值?


首先,要明确数据资产的所有权和使用权。哪些数据资源企业拥有所有权?企业又拥有对哪些数据资源企业的使用权,从而确保有权将其纳入资产范围?在这一过程中,法律合规与确权的实操要点有哪些?


还有入表过程中的关键环节——数据资产价值的评估。业内有这样一点共识:数据是金子,但前提是你得知道怎么挖。


而这个“淘金”的过程,就需要财务视角即会计师方面的介入。律师需要与专业的会计师或审计机构进行密切合作,确保数据资产在财务报表中的准确反映,设计和构建一套体系化的数据合规确权和转化为无形资产的流程制度。


因此,法律视角和财务视角,二者缺一不可。


这一部分,将由上海中联律师事务所合伙人、中联上海数据与网安专委会主任方懿律师,以及天职国际会计师事务所数字化咨询业务板块负责人杜海老师联袂进行讲解。


方懿律师作为国内首批从事数据资产化法律业务的领域专家,已带领团队完成全国各地多单企业数据资源入表项目交付。她将通过一整天的时间梳理数据合规及数据资产入表这两大最核心板块的业务实操全流程,聚焦风险防范与实务操作的关键难点与节点,真正触及痛处、达到化解“疑难杂症”的目的。


杜海老师拥有20余年的信息化与数字化规划与建设经验,曾在世界500企业内负责项目管理工作,历任上市企业事业部总经理、首席技术官(CTO)等职。可以说,为企业提供基于大数据、人工智能、区块链、流程自动化等技术的财务规划和合规方案,是他的绝对强项。


两位在各自领域都具有丰富执业经验的资深讲师将强强联手,带来一天半的深度分享。


以下为详细课程大纲



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其他彩蛋


神秘嘉宾BAT合规官

带来晚间加餐分享

此次加餐分享的主题为“数字经济时代的数据合规治理路径”,这位资深合规官将亲述互联网大厂内部数据合规管理实践案例,助你避坑不踩雷。


两大数据合规必备证书加持

即学即拿即用

完课即可免费申请高级数据合规师、数据资产管理师两大配套证书(每张证价值1980元),官方背书,学完即下证,直接用于开拓业务。



本期数据合规实务课程,

适合哪些同仁深入学习?


首先是新手律师以及对数据合规有一定了解的律师,后者如IPO律师、并购律师、知产律师等,选择以这类新业态作为业务方向,可以尽快转型、尽快独立。


此次课程最重要的目的之一就是让小白真正上手,一步步跑通数据合规及数据资产入表的全流程,学完回去就能直接开拓业务、处理业务。


第二类是已经有一定基础、甚至有过实务经历的数据合规律师


这类律师虽有一定经验,但仍有学习刚需,说明在实际操作中遇到了诸多阻碍,需要有丰富实务经验的导师点明流程中的注意要点以及风险点,才能有效避坑,进而一通百通、反哺到业务开展中。


此外,本期课程也很适合以下人群学习:企业法务、DPO、合规官以及会计师事务所、评估机构、管理咨询公司的专业人员


数据合规如何具体落地?企业应该注意哪些风险、落实哪些步骤?1号位应该怎么思考?企业法务应该怎么推动?这些都能在课程中听到。



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讲师介绍


潘永建

通力律师事务所合伙人

合规业务团队负责人

上海市律师协会数据合规

与网络安全专业委员会主任


潘律师先后毕业于哈佛大学法学院和上海交通大学凯原法学院, 分别获得法学硕士学位和法学博士学位。潘律师同时具有中国和美国纽约州两地律师执业资格。


潘律师担任上海交通大学法学院、上海高级金融学院等高校客座教授/兼职导师、上海市律师协会数据合规与网络安全专业委员会主任、上海联合产权交易所评审专家、上海自贸区合规不起诉试点项目第三方评估专家等社会职务。


潘律师擅长提供网络安全与数据保护、反垄断与反不正当竞争、反商业贿赂与反舞弊等法律合规服务。在上述服务中,潘律师连年被ALB、Chambers、Legal500、LEGALBAND、Who's Who Legal、The Asian Lawyer、asialaw Profiles、China Business Law Journal、名律堂(法佬汇)等评级机构评为公司、合规、反垄断与竞争法、网安数据等领域中国领先律师。


方 懿

上海中联律师事务所合伙人

中联上海数据与网安专委会主任

上海财经大学法学博士

华东政法大学数字法治研究院特聘研究员


方律师本硕毕业于清华大学,并于近年在上海财经大学取得法学博士学位。


曾有多年上海法院涉外审判工作经验,目前主要执业领域为数据合规、涉外商事、争议解决。兼任华东政法大学数字法治研究院特聘研究员、上海财经大学人工智能法课程校外导师、南都数字经济治理研究中心首批专家顾问等。


主笔起草中国电子商会《生成式人工智能数据应用合规指南》《公共数据授权运营合规要求》《可入表数据资源信贷融资基础要求》等团体标准。


国内首批从事数据资产化法律业务的领域专家,已带领团队完成全国各地多单企业数据资源入表项目交付。


杜 海

天职国际会计师事务所

数字化咨询业务板块负责人

中国社科院数字经济博士研究生

拥有二十多年丰富的信息化

与数字化规划与建设经验


中国社科院数字经济博士研究生、北京邮电大学管理学硕士、计算机软件学士。拥有二十多年丰富的信息化与数字化规划与建设经验,曾在世界500企业内负责项目管理工作,历任上市企业事业部总经理、首席技术官(CTO)等职。


目前主要研究行业数字化应用和数字化技术发展趋势,为企业提供数字化发展规划咨询服务,赋能企业数字化转型,为企业提供基于大数据、人工智能、区块链、流程自动化等技术的智慧财务规划、解决方案设计与实施,结合企业的实际情况提供数字化建设规划、数字化应用建设评估、评价与监理服务企业数据治理体系规划建设、企业数据标准化服务、数据资产管理体系规划、数据资产入表等咨询服务。



更多信息


课程时间:

2024年11月23日(周六)-24日(周日)

课程地点:

深圳


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