专业解读

引言：一份不只是“看看就好”的征求意见稿

2025年12月26日，国家数据局发布《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见（征求意见稿）》（以下简称“《意见》”）。在过去两年间，数据领域的政策文件频繁出台，不少企业客户的法务团队已产生“政策疲劳”——每一份文件似乎都在讲“数据要素”“市场化配置”，但离自身业务始终有段距离。

然而，这份《意见》不同。它第一次把政策焦点从宏观制度设计下沉到了市场中间层——数据交易所、数据流通服务平台、数据商这三类机构——直接点明了谁该干什么、怎么干、干不好怎么办。这意味着，无论您的企业是数据的供给方、需求方，还是正在考虑进入数据流通服务领域的参与者，这份文件都将实质性地影响您的业务决策和合规安排。

基于我们团队长期服务数据交易所、互联网平台企业、AI公司及传统行业数据需求方的实务经验，本文将跳出政策逐条解读的常规框架，围绕客户最关心的六个核心问题展开分析，力求为不同类型的市场主体提供可操作的合规行动指引。

一、“我的企业属于哪一类？”—— 分类定位直接决定合规义务

《意见》首次将数据流通服务机构明确划分为三类：数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商。这不是一个学术分类，而是一个监管分类——未来的准入条件、合规义务、监管强度都将因类而异。

（一）您需要先回答的关键问题

在我们近期为客户提供咨询的过程中，发现很多企业面临的首要困惑是：“我到底算哪一类？”这个问题并非多余。以一家同时运营数据采集清洗业务和数据产品销售业务的科技公司为例，它可能同时具备“数据流通服务平台企业”和“数据商”的双重属性。再比如，部分地方大数据集团既参与公共数据授权运营，又实际运营数据交易平台，其身份界定直接影响其面临的监管要求。

（二）三类机构的实务差异：客户真正需要关注什么

实务要点：对于存在“身份模糊”的企业，我们建议尽早与法律顾问一起梳理业务版图，明确主营业务所对应的机构类型，并据此预判可能面临的差异化监管要求。特别是对于目前同时从事多类数据流通业务的集团型企业，可能需要在组织架构和法律实体层面作出相应调整，以确保各业务板块对应清晰的合规主体。

二、“数据交易所要‘整合优化’，我们怎么办？”—— 存量机构的生存策略

《意见》第十三条“严控数量，适时开展整合优化”的表述，可能是全文对市场冲击最大的一句话。截至目前，全国已设立的数据交易机构超过50家，但业内普遍认知是“真正有实质交易量的不超过10家”。这意味着，大量数据交易所可能面临合并、调整甚至退出的压力。

（一）对已设立数据交易所的客户

如果您是已设立数据交易所的投资方或运营方，当前最紧迫的工作不是等正式文件出台，而是立即启动以下工作：

• 交易数据盘点：全面梳理过去12个月的实际交易数据，包括交易笔数、交易金额、活跃数据商数量、服务企业数量等核心指标。这些数据极可能成为未来“整合优化”时监管部门评估的关键依据。

• 差异化定位论证：对照《意见》要求的“合规保障、供需匹配、价格发现、产品开发、生态培育”五大功能，明确本所在哪些功能维度具有不可替代性。能否成为区域性或行业性的“不可替代节点”，将决定整合优化中的存亡。

• 公共数据对接能力建设：《意见》特别鼓励公共数据产品和服务通过数据交易所开展交易。与地方政府公共数据授权运营体系的深度绑定，将成为数据交易所证明自身价值的重要筹码。

（二）对拟投资数据交易所的客户

我们的明确建议是：审慎观望。在“严控数量”的政策信号下，新设数据交易所的审批难度将大幅上升。如确有进入意愿，建议优先考虑通过参股现有交易所或参与整合重组的方式介入，而非新设。同时，需要重点关注后续可能出台的准入条件和退出机制细则，做好投资决策的政策风险评估。

三、“数据作价出资、数据换模型—— 真能落地吗？”—— 新型交易模式的法律障碍与突破

《意见》提出的“数据换数据、换订单、换服务、换模型、换场景”以及“数据作价出资”等新型交易模式，在客户端引发了极大兴趣，也伴随着同样大的困惑。因为这些模式在现行法律框架下均存在不同程度的制度空白。

（一）数据作价出资：三个必须回答的问题

在我们近期接触的多个项目中，已有客户尝试将数据资产作为出资设立合资公司。但实践中立即遇到了三个棘手问题：

第一，数据能否构成《中华人民共和国公司法》下的“非货币财产”？《公司法》要求非货币财产“可以用货币估价并可以依法转让”。数据的可估价性和可转让性在法理上虽有讨论空间，但在工商登记实务层面尚缺乏明确操作路径。目前仅有少数地方（如深圳前海）在试点中接受了数据资产出资的工商登记。

第二，数据资产如何估值？数据估值方法尚无统一标准。成本法难以反映数据的潜在价值，收益法受限于预期收益的不确定性，市场法则因可比交易案例稀缺而难以适用。若估值方法不被认可，出资方可能面临“出资不实”的法律风险。

第三，数据出资后的权属如何安排？货币或实物出资完成后，所有权转移至公司。但数据具有非排他性和可复制性，出资方“交付”数据后仍可能保留副本。如何在出资协议中明确约定数据使用权限、排他性条款、竞业限制等，需要精细的法律架构设计。

我们建议：在正式的制度规则出台之前，拟以数据作价出资的客户可以考虑“分步走”策略——先以数据使用许可作为合作对价，待制度成熟后再转化为正式出资安排。合同中应预设明确的转换条款和估值调整机制。

（二）“数据换模型”：AI时代的核心交易模式

“数据换模型”是《意见》中最具前瞻性的提法之一，也最贴近当前AI产业的实际需求。在实务中，这种模式已经以“数据提供方以专有数据集换取模型使用权或定制化模型”的形态在运行，但缺乏规范的交易框架。核心法律问题包括：数据集贡献度如何量化？模型的知识产权归属如何界定？如果模型训练产生的衍生数据集，其权益归谁？对于AI企业和数据供应方，我们建议在交易协议中重点约定数据使用范围限制、模型训练成果的权益分配、衍生数据的归属与使用规则，以及数据安全保障义务和违约责任。

四、“AI训练数据集交易，合规红线在哪里？”—— 当前最热也最危险的业务场景

《意见》第六条专门提出拓展AI高质量数据集流通交易方式。结合我们的实务观察，这可能是当前数据流通领域最具商业价值、同时也是合规风险最高的业务场景。

（一）数据集交易的四层合规审查框架

根据我们团队在多个AI数据集项目中积累的经验，我们建议采购方按照以下四个层次进行合规审查：

第一层——数据来源合法性审查。数据集中的原始数据是否通过合法途径获取？是否存在未经授权的网络爬取（特别是违反robots协议的爬取）？涉及个人信息的数据是否取得了充分的同意或具备其他合法性基础？

第二层——知识产权合规审查。数据集中是否包含受著作权保护的文本、图片、音视频内容？数据供应方是否有权许可将这些内容用于模型训练？是否存在开源协议的传染性风险？

第三层——内容安全审查。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求，训练数据中不得包含违法违规内容。采购方需要对数据集进行内容安全筛查，并保留审查记录备查。

第四层——数据安全与分类分级审查。数据集是否涉及重要数据？是否触发数据出境安全评估义务？供应方是否已完成数据分类分级？这些问题在实务中常被忽视，却可能引发严重的合规后果。

（二）给AI企业客户的特别提示

通过数据流通服务机构（特别是数据交易所）采购AI训练数据集，在合规层面具有“双刃剑”效应。一方面，场内交易可以为数据来源合法性提供一定程度的增信背书；另一方面，通过正规渠道采购并不能免除采购方自身的合规审查义务。建议在采购合同中要求供应方提供完整的数据来源说明和合规承诺，并约定因数据合规问题引发的赔偿责任。

五、“数据跨境服务是机会还是雷区？”—— 自贸区政策红利下的合规边界

《意见》第十条提出支持有条件的数据流通服务机构利用自贸港、自贸试验区政策探索数据跨境合规咨询、数据托管等新型业务。这一规定虽然篇幅简短，但对具有跨境数据业务的客户而言信号意义重大。

当前的实务背景是：2024年3月《促进和规范数据跨境流动规定》实施后，一般数据出境的合规门槛已大幅降低，但企业在执行层面仍面临“是否属于重要数据”“是否达到安全评估申报数量门槛”等判断困难的问题。数据流通服务机构如果能够提供专业的数据跨境合规分类评估、数据托管（由第三方在境内托管数据，仅向境外提供脱敏后的数据产品或分析结果）等服务，将有效降低企业的跨境合规成本。

对于跨国企业客户，可以关注在自贸试验区内设立的数据流通服务机构是否能提供“数据托管+跨境合规咨询”的一站式服务。特别是对于需要将中国境内数据用于全球AI模型训练的场景，通过自贸区内的数据托管机构进行数据脱敏处理后再输出分析成果，可能成为一种兼顾业务需求和合规要求的可行路径。

对于数据流通服务平台：数据跨境服务是一个高门槛但高壁垒的蓝海赛道。我们建议有条件的机构尽早布局，重点关注海南自贸港2025年底封关运作后的数据跨境流动新规，以及各自贸试验区陆续出台的数据出境负面清单。同时，需要建立完善的跨境数据安全管理体系，确保业务开展符合《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》和《网络数据安全管理条例》的要求。

六、“尽职免责到底怎么‘尽职’？”—— 合规体系建设的实务清单

《意见》创造性地提出“健全尽职免责管理机制，探索建立创新容错试错机制”。这对于数据流通服务机构是一个重要的制度利好——只要“尽职”了，即使创新过程中出现问题也可获得一定的免责保护。但问题的关键在于：“尽职”的标准是什么？

虽然具体标准有待后续细则明确，但结合《意见》全文以及现行法律法规的要求，我们可以初步勾勒出“尽职”的基本轮廓。以下是我们建议各类数据流通服务机构重点关注的合规建设清单：

特别需要强调的是，“尽职免责”机制的适用前提是“尽职”在先。如果缺乏基本的合规体系建设，即使业务创新本身具有正当性，也难以援引这一机制获得保护。我们建议各类机构将上述合规清单作为“底线标准”，在此基础上根据自身业务特点进行个性化补充。

七、数据流通服务领域的法律服务机遇

《意见》第十一条明确将“合规审计、质量评价、数据安全、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁”列为第三方专业服务机构的服务领域。这为律所数据合规团队打开了广阔的业务空间。结合我们的实践观察，以下五个方向值得重点布局：

第一，数据流通交易合同的设计与审查。《意见》推广数据流通交易合同示范文本，但示范文本必然无法覆盖所有交易场景。律师在协助客户进行合同条款个性化定制、交易架构设计（特别是数据转换模型、数据作价出资等新型模式）方面将发挥不可替代的作用。

第二，数据资产入表的法律支持。数据资产入表不仅是会计问题，更涉及数据权属确认、数据来源合法性审查、数据资产评估等法律问题。律师与会计师、评估师的跨专业协作将成为标准服务模式。

第三，数据交易所整合优化中的法律服务。交易所的合并、调整、退出涉及复杂的公司治理、股权安排、合同承继、员工安置等法律问题，是典型的非诉综合法律服务项目。

第四，数据合规常年顾问服务。随着合规要求的系统化和精细化，数据流通服务机构对于常年法律顾问的需求将从“有则锦上添花”转变为“没有则寸步难行”。特别是在跨部门协同监管机制建立后，机构将面临多头监管的合规挑战，专业法律团队的持续陪伴至关重要。

第五，数据交易争议解决。数据权属纠纷、数据质量争议、数据泄露损害赔偿等新型纠纷将随着数据流通交易规模的扩大而快速增长。具备数据法律专业知识的争议解决律师将成为稀缺资源。

结语

《意见》虽然仍处于征求意见阶段，但其传递的政策方向是明确的：数据流通服务市场将从“跑马圈地”进入“精耕细作”阶段，从“重规模”转向“重质量”，从“宽进宽管”转向“分类治理”。

核心建议可以浓缩为三句话：看清自己的位置（分类定位），守住合规的底线（安全保障），抓住创新的窗口（尽职免责）。

我们团队将持续跟踪《意见》的正式稿发布及后续配套细则的出台情况，第一时间为客户提供更新解读和合规方案调整建议。

声明

本文仅代表作者个人观点，不代表律所的法律意见或建议。如需就特定事项获取法律意见，请与作者或其他专业律师联系。