Page 126 - 企业合规管理体系建设研究

R 企业合规管理体系建设研究
esearch on the Construction of Enterprise Compliance Management System

提高。数据安全合规有效标准建设有利于及时规范企业数据处理行为，避免其承
担严重的法律责任，从而加强对企业的司法保护。

二、建立数据安全合规标准的要素和原则

（一）数据安全合规标准的具体要素
监督指引性质和规模不同的数据处理者进行数据安全合规整改是一项复杂
工程，需要一整套完备且客观的标准。该标准的具体内容需包含以下四方面指导
要素。

1. 数据安全合规风险的精准管控
数据安全合规最重要的目的是防范数据法律风险，因此其标准建设应当包含
数据安全合规风险精准管控的基本要素。只有做到“精准”二字，才能使数据处
理者的数据安全合规措施更具有针对性，避免“假合规”和“过度合规”等问题。

不同领域和类型的数据处理者在数据处理的各个环节中，应对数据各项潜在风险
进行精准识别和控制，确定风险的类型、程度和影响。首先，数据安全合规标准
必须正确梳理不同类型的数据，判断其是重要数据、特殊类型数据、个人信息数
据、敏感信息数据还是国家核心数据。其次，在准确界定数据类型的基础上，梳

理与管控数据在收集、存储、运用的各个环节中可能面临的各项风险。这些都需
要数据安全合规标准制定者准确定位与追踪数据处理中各环节的细节。最后，还
应对具体的数据合规风险类型进行区分，主要分为侵犯用户个人信息或隐私权的
民事法律风险，侵犯商业秘密、消费者合法权益以及构成不正当竞争等行政法律

风险以及触犯破坏计算机信息系统罪、帮助信息网络犯罪活动罪等刑事法律风险。
2. 流程体系化和全覆盖
数据安全合规标准是对数据的实时监测和管理体系，包括检测、举报、调查、
处理以及绩效评价等，涉及事前、事中和事后多个环节。一方面，根据合法有效

的数据安全管理政策对数据收集、存储、使用中各个环节的数据保护情况和措施
落实情况进行全方位合规检测和专项审计。另一方面，设立 24 小时投诉与举报
机制，设立专门举报平台，拓宽线上线下举报渠道且健全相关奖励制度，使违法
行为能及时被追踪与管控，以减少后续的补救成本。当出现不合规现象时，数据

处理者的专业合规审查部门应立刻启动应急管理预案及时进行内部合规调查，处
理涉事违法员工，追究第三方违法主体相关责任。在对数据安全管理实现有效闭

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