专业解读

随着数字产业化与产业数字化的不断推进，我国数字经济发展突飞猛进，并日益渗透到各行各业之中。《反不正当竞争法》最新修改意见稿中，紧跟数字经济发展步伐，针对数据及算法竞争行为的规制进一步细致和深入，这是法律层面针对数字经济时代新类型竞争行为与模式的积极回应。

本文将深入解读《反不正当竞争法》修改过程中所涉数据及算法的相关规定，回溯法律演变历程，进而解析涉数据及利用算法的不正当竞争行为，以期对数据合规工作的顺利开展有所助益。

一、反法修改（涉数据及算法）概括性解读

1. 设置数字经济专章，扩充数字经济规定

随着中国数字经济取得飞速发展，互联网定义已经无法完全涵盖数字经济内涵。在新的经济形势下《反不正当竞争法》的修订突破互联网专条的局限性，进而扩充成为了数字经济十条。

互联网反不正当竞争司法实践和地方立法司法实践中涌现出一批涉及数据和算法的典型案例，各省市也陆续修订有关地方性法规，能够为当前数字经济专章的修订提供极为宝贵的立法资料。

2. 扩展完善数字经济等领域不正当竞争行为类型

1）在传统的商业混淆等行为中引入混淆自媒体名称、应用软件名称或者图标、搜索关键词等

产业数字化作为数字经济关键层面，意指在原有的传统行业中引入数字经济做法、工具以及技术，此过程使得数据和算法得以广泛应用。这种广泛的应用若只是靠以往的互联网专条进行规制，或将难以涵盖所有不正当竞争行为。

2）细化规定网络不正当竞争行为，规制网络新型不正当竞争行为

数字产业化是数字经济另一关键层面，意指数字化经济同产业进一步深度融合，进而产生更多数字经济发展方向。数据算法的应用不仅存在于互联网行业，其他行业也已普遍存在。因此扩充数字经济内涵、对旧法所规制的网络不正当竞争行为进行细化以及对利用算法、数据等技术开展的网络新型不正当竞争行为进行规制尤为必要。

3. 界定商业数据概念及保护范围

1）法益保护模式

《意见稿》指出：商业数据是指经营者依法收集、具有商业价值并采取相应技术管理措施的数据。此处商业数据是指大数据背景下的数据集合，是具有较强经济价值、能够提升具体场景中商业决策效率的可公开性数据集合。

2）侵权认定

打击的主要是直接使用其他竞争者控制的数据实施低创新度的替代性使用行为，对数据的创新性和转换性利用给予极大宽容。

3）保护主体

明确将数据权益分配至采取相应技术管理措施的数据控制人（包括个人、企业和其他组织）。

4）保护客体

对于用户信息简单集合形成的规模性数据以及深度加工的数据产品提供全面保护，不保护违法收集的数据。公众可无偿使用的信息与数据不在保护之列。

5）公共数据、个人数据、企业数据与商业数据之间的关系

《反不正当竞争法》修订过程中所保护的数据是商业数据，并非以公共数据、个人数据、企业数据的分类标准进行界定。按照 “依法收集+商业价值+技术措施”的保护标准进行分析，商业数据中可能包含公共数据、个人数据和企业数据。

6）数据和算法的知识产权保护

针对数据的知识产权保护路径主要有著作权、商业秘密以及竞争利益三种；针对算法的知识产权保护路径主要有言论、专利和商业秘密三种。针对数据权益而言目前以反法的角度进行保护相对常见，本次的反法修正稿中主要规制的也是数据和算法的不正当竞争行为。

二、涉数据与算法不正当竞争行为的法律演变

1.《反不正当竞争法》之演变

1993年《反不正当竞争法》中列举了传统的六类不正当竞争行为，对于规制新型不正当竞争行为存在滞后性。

2017年《反不正当竞争法》中增设“互联网专条”，强调对利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施的妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为进行法律规制。

2022年反法《征求意见稿》中，扩展完善了数字经济等领域不正当竞争行为类型，将原有互联网专条，扩充为数字经济十条（第十三条至第二十二条）。

2. 不正当竞争概念的其他相关法律规定

《数据安全法》《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》《互联网信息服务算法推荐管理规定》对于互联网不正当竞争行为内容进行了补充规定，与《反不正当竞争法》相辅相成，形成完整的规范体系。

3. 处罚力度变化

相较于现行《反不正当竞争法》第24条的规定，《意见稿》第36条、第38条加大对于互联网不正当竞争行为的处罚力度，主要表现为提高罚款额度，加大对于违法主体的财产处罚力度。

三、涉数据不正当竞争行为

1. 涉数据不正当竞争行为的分类

1）破坏技术管理措施，不正当获取其他经营者的商业数据

《征求意见稿》第18条（新增条款）：经营者不得实施下列行为，不正当获取或者使用其他经营者的商业数据，损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序：（一）以盗窃、胁迫、欺诈、电子侵入等方式，破坏技术管理措施，不正当获取其他经营者的商业数据，不合理地增加其他经营者的运营成本、影响其他经营者的正常经营；

2）违反约定或者合理、正当的数据抓取协议，获取和使用他人商业数据

《征求意见稿》第18条：经营者不得实施下列行为，不正当获取或者使用其他经营者的商业数据，损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序：（二）违反约定或者合理、正当的数据抓取协议，获取和使用他人商业数据，并足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务。

3）披露、转让或者使用以不正当手段获取的其他经营者的商业数据

《征求意见稿》第18条：经营者不得实施下列行为，不正当获取或者使用其他经营者的商业数据，损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序：（三）披露、转让或者使用以不正当手段获取的其他经营者的商业数据，并足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务；

4）兜底条款

《征求意见稿》第18条：（四）以违反诚实信用和商业道德的其他方式不正当获取和使用他人商业数据，严重损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序。该款核心在于对商业道德的判断。

5）数据权属问题

企业采集的数据集合和衍生数据基本都属于企业的数据资源整体。一般认为，针对单一的用户数据，企业仅享有有限的使用权。但企业对数据资源整体享有竞争性权益。因此，在涉数据不正当竞争案件中，企业通常可基于用户数据的集合及衍生数据主张权利，据此认为其享有竞争性利益。

2. 判断要素

1）行为主体

滥用网络技术获取/使用他人数据的经营者。数据抓取不正当竞争行为的实施主体十分广泛，不仅包括搜索引擎运营商，还包括第三方聚合类互联网经营者、新兴的开发应用软件等。互联网市场中的经营者以不劳而获为目的，滥用网络技术手段，抓取对手竞争者的数据资源，对其进行重新整合使用，非法攫取数据被抓取方的竞争优势，获取非法利益，那么将有可能成为侵权主体。

2）行为客体

是否为具有一定商业价值的数据资源及信息。数据抓取行为的客体是数据被抓取方耗费大量人力和资金所收集的具有一定商业价值的数据，能为数据控制 者带来一定竞争优势。

3）行为特点

实质性替代/创新性使用。若行为人仅是对案涉数据进行简单整理后经行公开或者使用，不存在任何创新，并且对原有权利人数据资源构成实质性替代效果的，则具有不正当性。

4）行为结果

是否妨碍、破坏经营者网络产品或服务的正常运行。根据互联网经济和数据市场的特点，数据抓取行为对被抓取方所造成的直接危害后果为降低用户黏性，用户的使用量、浏览量减少，将间接导致广告植入受益的损失或交易机会的减少。危害结果的表现形式可能是有形的经济损失，也可能是无形的客户流失或权益损害。

四、利用算法的不正当竞争行为及案例

1. 行为分类

1）以限流、屏蔽方式等方式干扰正常交易

《征求意见稿》第13条：具有相对优势地位的经营者无正当理由不得实施下列行为，对交易相对方的经营活动进行不合理限制或者附加不合理条件，影响公平交易，扰乱市场公平竞争秩序：（六）通过影响用户选择、限流、 屏蔽、搜索降权、商品下架等方式，干扰正常交易；

参考案例：2020年8月至12月，唯品会为获取竞争优势及交易机会，开发并使用巡检系统，获取同时在本公司和其他公司上架销售的品牌经营者信息，利用技术手段以及其他方式妨碍、破坏了品牌经营者及其他经营者合法提供的网络产品和服务正常运行，违背了自愿、平等、公平、诚信原则，扰乱了公平竞争市场秩序，处以300万元罚款。

2）欺骗误导点击、屏蔽其他经营者网络产品或服务

《征求意见稿》第16条：（二）利用关键词联想、设置虚假操作选项等方式，设置指向自身产品或者服务的链接，欺骗或者误导用户点击；（五）无正当理由，对其他经营者合法提供的产品或者服务的内容、页面实施拦截、屏蔽等；

表现形式：经营者利用技术手段，在无正当理由的情况下，（1）将他人链接替换为自身的企业，欺骗误导点击；（2）拦截、屏蔽其他经营者合法提供的网络产品或服务的内容、界面，将构成不正当竞争行为。例如，部分浏览器或插件可以过滤视频网站等的贴片广告。

3）排斥、妨碍其他经营者的接入或正常运行

《征求意见稿》第16条规定：经营者不得利用技术手段，实施下列流量劫持、不当干扰、恶意不兼容等行为，影响用户选择，妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行：（一）未经其他经营者同意，在其合法提供的网络产品或者服务中，插入链接、强制进行目标跳转、嵌入自己或者他人的产品或者服务；

第17条规定：经营者不得利用技术手段、平台规则等，违反行业惯例或者技术规范，不当排斥、妨碍其他经营者合法提供的产品或者服务的接入和交易等，扰乱市场公平竞争秩序。

表现形式：未经其他经营者同意，在其合法提供的网络产品或者服务中，插入链接、强制进行目标跳转、嵌入自己或者他人的产品或者服务。

4）大数据杀熟行为

《征求意见稿》第19条：经营者不得利用算法，通过分析用户偏好、交易习惯等特征，在交易条件上对交易相对方实施不合理的差别待遇或者进行不合理限制，损害消费者、其他经营者的合法权益和社会公共利益，扰乱市场公平竞争秩序。

表现形式：大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户所接收的价格高于新客户的现象。经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者从而获取更多消费者剩余的行为。

2. 判断要素

1）行为主体：涉案主体之间是否存在竞争关系

从《反不正当竞争法》所调整的竞争关系来看，其不以同业竞争为限，亦不以现实存在的竞争为限，而应取决于以下两个条件：

① 实施算法经营者的行为是否具有损害其他经营者经营利益的可能性；
② 实施算法经营者是否会基于这一行为而获得现实或潜在的竞争利益。

2）行为特点：是否存在强制、胁迫或欺诈手段，是否违背商业伦理

一方面体现出行为手段方面违背他人意志的非自愿性，另一方面也体现出算法不正当竞争行为对于商业道德和伦理的背离。

3）行为结果：是否对消费者、其他经营者合法权益以及社会公共利益存在影响

根据《消费者权益保护法》《电子商务法》等法律法规，本条款对于消费者的合法权益的强调，相当于从不正当竞争角度进行列举规定，又从行为结果上作出了对其他经营者、消费者及社会公共利益的兜底保护。

3. 数据合规问题

1）实质意义/形式意义上的数据合规

① 实质意义上的合规要从保护用户权利角度，设计合乎相关法律规定的用户权利保障模式，并从数据处理生命周期角度确定处理数据的相关行为规范要求。

② 形式意义上的数据合规主要是以文本的形式将数据合规相关法律规范在企业经营层面进行系统化的落地。

2）宏观层面/微观层面的合规路径

① 宏观层面的合规路径包括制度构建、员工培训等；
② 微观层面的合规路径包括数据处理规范文件、产品合规细节等。

3）数据合规服务具体内容

合规要求梳理：法律法规、合规标准；监管要求、行业规范。

业务需求梳理：数据类型及特点、应用需求；业务基本目标、风险偏好。

现状风险分析：风险点法律分析；业务场景合规解决方案。

本文来源丨iLaw合规

作者简介

白小莉
道可特北京办公室高级合伙人

业务领域：知识产权、争议解决、竞争与反垄断、数据安全与数据合规

邮箱：baixiaoli@dtlawyers.com.cn