掘金大数据产业 腾讯2017大数据合作与合规峰会举行

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[techweb Report]大数据应用领域出现了新趋势，关于数据合规性主题的讨论正在迅速升温。12月17日，在2017年大数据合作与合规峰会上，中国社会科学院法律研究所所长陈苏表示，互联网、大数据和人工智能等信息技术正在引发新一轮科技革命，数据已成为国家的基本战略资源。大数据合规性和用户隐私保护引起了广泛关注。

此次峰会由中国社会科学院法学研究所、中国法学会网络与信息法学研究会、腾讯集团数据与隐私保护中心联合举办，邀请行业专业人士和企业代表共同探讨大数据在金融、广告和人工智能领域的未来趋势和合规发展。

腾讯集团法律事务副总裁姜波表示，他坚持公开、透明、用户控制、数据安全的隐私保护原则，通过设计保护隐私，在确保用户数据安全的基础上，不断提高数据安全保护水平，规范大数据使用。

大数据的技术发展将与物联网、云计算和人工智能等新技术领域更加紧密相关。如何有效保护用户权益，促进数据的合规使用，建立公平有序的竞争环境，也成为数据合规发展面临的问题。

大数据行业正在蓬勃发展，合规管理已成为共识

近年来，大数据在广告、金融、医疗、旅游、人工智能等领域的广泛应用，不仅推动了政府、企业和社会组织的数字化转型，也使人们的生活更加智能化和便捷化。

大数据是新时代的新财富和新资源。陈苏表示，数字经济中大数据的开发和应用离不开法律的护航，法律应为数字经济的创新发展提供良好的法律和政策环境。

根据公开数据，2015年，中国大数据市场规模为1100亿元，占全球大数据市场总规模的20.30%。2016年，包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的中国市场规模将超过1700亿元，比2015年增长61%。

最高人民法院研究室副主任、中国法学会证券法研究会会长郭峰表示，数据的流动和数据产品的开放促进了大数据产业与其他经济模式的融合和共生。与此同时，大数据产业的持续健康发展为我国的立法、司法和行政监管提出了新的任务和课题，重视数字经济背景下个人信息商业利用的法律边界。

在数字经济的浪潮中，网络商品交易与服务、消费者权益、个人信息保护、数据纠纷、网络侵权等方面出现了一些新情况、新问题。大数据的开放共享和隐私保护问题，以及数据合规性使用问题不断出现。

中国法学会网络与信息法学研究会副会长周汉华表示，在大数据和人工智能快速发展的过程中，企业间的数据共享和数据控制者与数据主体间的合规性逐渐显现，给大数据产业的可持续发展带来了诸多挑战。

完善数据领域立法，提高监管执法效率，优化行业自律标准，构建合法有效的大数据安全保障体系，已成为大数据产业发展亟待解决的问题。

数据合规发展，腾讯实践pbd理念

政府、行业和企业多方合作、共同努力，保障数字经济的发展，已经成为大数据时代的必然趋势。确保数据安全和规范数据使用已成为大数据时代行业发展的共识。

国家工商行政管理局网络商品交易监管司副司长李玮表示，没有合作，大数据就不会成为大数据，没有合规管理，数据安全就无法得到保障。

数据保护和网络安全风险越来越受到重视。2017年8月24日，由中央网络信息办公室、工业和信息化部、公安部和国家标准委员会组成的专家工作组对微信、淘宝等10种在线产品和服务的隐私条款进行了审查，规范了用户个人信息的收集、保存、使用和传递行为。

中国电子科技研究院副院长杨建军表示，在隐私保护专项审查中，隐私条款的透明度和用户选择权的增加成为亮点。十种产品和服务在隐私政策方面都有不同程度的改进，它们都表达了收集和使用个人信息的规则，并寻求用户的明确授权。杨建军说。

在数据遵从领域，设计隐私是目前国际隐私保护实践中备受推崇的概念。腾讯集团法律部副总经理王晓霞认为，这个概念可以理解为三个方面:透明度、用户控制和数据安全。代表人，以用户为中心，强调提高用户数据处理的透明度；b是按钮，代表控制，强调方便用户管理个人信息的功能；d是数据，代表对用户敏感和非敏感数据的安全管理。

产品设计中融入了隐私保护，微信朋友圈自由选择展示时间就是最好的例子。在朋友圈的设置选项中，允许朋友查看朋友圈的范围包括过去六个月、过去三天以及所有三个选项。用户可以根据个人隐私显示的需要选择时间范围。同时，该功能选项的入口比较浅，用户容易找到，这样用户可以有效地控制个人隐私的共享。

高效、精简的数据合规管理也对企业实践提出了更高的要求，包括建立隐私事务管理部门、规划数据保护策略、制定隐私政策程序和准则等。在系统和程序设计中考虑隐私保护，进行隐私影响评估，可以将隐私保护放在首位。在产品的初始阶段增加了隐私保护的概念，在后期通过持续的监督和评估巩固了整个生命周期管理策略。

姜波表示，在数据采集、存储和公开共享存在安全隐患的背景下，保护个人信息、确保网络安全需要社会各界的通力合作和共同参与。企业加强自律，强化信息安全管理体系；政府部门加强对个人信息保护的全方位、多渠道监管。

大数据的监管也需要新的理念。数据应用的业务模型与传统的业务模型有很大的不同。如何有效保护消费者权益，促进数据合规，建立公平有序的竞争环境，需要一种审慎包容的态度，及时应对大数据领域的变化。李玮说。