流媒体网
2024年5月23-24日，由流媒体网主办，湖北长江云新媒体集团、湖北电信、湖北移动、湖北联通协办的「长江论道暨第27届智能视听与科技创新产业论坛」在武汉隆重举行。
本届论道以“洞见新格局·智变新视听”为主题，聚焦大屏格局之变，寻找视听向新路径。
在23日举行的“IPTV价值论坛”上，北京博遵律师事务所管理合伙人张维维做了主题为《数据资产：法律视角下的AI革命》的演讲。
以下为演讲全文：
我的分享围绕五个问题的解答：数据资产的黄金圈包括哪些内容？数据资产的形成，其生命周期的五个阶段是什么？AI+数据资产是否有可能构建一个资产增值的永动机模型？为什么法律法规是构成数据资产市场发展的基石？如何挖掘IPTV和OTT行业的数据资产，实现价值？
数据资产的黄金圈
西蒙·斯涅克（Simon Sinek）提出了“黄金圈法则”，遵循一定的顺序——Why（为什么）、How（怎么做）、What（是什么）来深入理解一个问题的表象和内涵。我们用它来理解数据资产。那么，什么是数据资产？数据资产形成与生命周期如何？我们为什么要重视数据资产？
先回答“What”的问题。
数据资产的定义是指，由组织或个人合法拥有或控制的，能够带来经济利益的数据资源。这些数据资源具有权属性，可进行估值、交易，并用货币计量。
数据资产被誉为“隐形的金矿”，其价值潜力巨大。但目前在实务中，我经常会遇到对于数据资产定义不清的现象，存在误区，这里有一个重要的定义区分，数据资产与数字资产，数据资产包括组织收集、存储和管理的各种形式的数据，而数字资产则以数字形式存在于公司资产内的，包括数字形式存储的文件、软件、数字货币、区块链等。现代企业的资产负债表中已经体现了大量的数字型资产，但更多价值巨大的数据资产仍潜于水下。
先看一下数据资产市场现状：
根据《2023中国数据交易市场研究分析报告》，中国2022年数据交易市场规模876亿。目前市场集中在金融业35%，互联网业34%，电信业和制造业紧随其后，分别占市场的15%和12%。
根据公开信息显示，2024年一季度共有18家上市公司披露了数据资产入表。
北京测绘研究院以其自主获取的空间数据完成了首笔空间数据交易，经过数据资产登记、数据合规性评价以及资产评估等程序，形成相关数据产品，通过北数所交易平台交易给某北京技术公司。而经交易后的数据开发成AR互动产品，已向公众提供。
从上述数据不难看出，数据资产虽然那概念出现时间不长，但已经初步完成了从概念到落地的实操过程而且在快速蓬勃发展，截至目前，我们暂时还没有观察到广电行业在这个领域有大的动作。
再回答“HOW”的问题：数据资产的形成与生命周期分析。
在此方面，可以归纳为这样一个链条：数据梳理（数据原矿）-待入表数据资产（数据精矿）-数据资产入表-数据资产交易-数据资产的处置。
根据上图，横轴从左到右是时间，纵轴从下到上是价值，我把数据资产的形成比喻成开矿，数据资产产生的原点，在“梳理+治理”阶段，企业对其拥有的数据通过人工或软件自动获取的方式，结合数据的分级分类等一系列管理措施，形成数据原矿。这个阶段目前有大部分通过：技术公司、咨询公司或律师事务所承担实施工作，也有企业通过自建部门来梳理。
随后，进入到“合规性分析”阶段，对形成的数据原矿，通过对其合法权益的分析，确定哪些数据权属清晰、确保在未来使用、处理和交易中符合相关法律法规。通过这个选矿的过程，形成代入表的数据资产（数据精矿），这个阶段通常由律所来完成。
筛选好精矿后，引入”资产评估公司、会计事务所“，对数据资产进行估值，并分析数据资产的应用。按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对数据资产进行披露。包括在财务报表中反映数据资产的价值和相关信息，确保透明度和合规性。完成对数据资产初始价值的确认。
随后将该部分已确认价值的数据资产推向市场，通过各种途径实现数据资产的市场价值；包括但不限于增加资产项；通过交易流转变现；抵押给金融机构，获得融资。这一部分工作主要由金融机构、数据交易平台承担，而律师事务所在交易中承担降低交易双方风险的责任。
任何资产都有其生命周期，数据也会有失去价值的一天，在会计报表上通过摊销方式，同时需要依据实际情况，在数据因失效或终止授权时，从企业资产中删除或销毁。其中服务方包括：数据销毁公司、资产管理公司、会计事务所。
最后回答“WHY”的问题：为什么要重视数据资产。
我总结为天时、地利、人和。
“天时”是政策支持。国家战略层面高度重视数据要素，将其定位为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。这不仅是对传统生产要素的重要补充，更是对现代经济体系的一次重大升级。
“地利”是数据资源。目前经济环境下，数据资产是比较容易做大做强的资产。中国制造业发达，人口众多，互联网发达，有大量数据积累。在整体市场发展放缓的前提下，外部环境不稳定性加剧，从可控性/稳定性和风险大小的角度，与其他资产相比，数据资产是只需要通过加工和梳理就可以形成。
“人和”指的不是自然人，是人工智能。随着AI技术的飞速发展，数据资产的价值得到了前所未有的释放。AI技术的引入，极大地降低了大数据分析的门槛，使得原本需要庞大计算资源和专业知识的数据分析变得触手可及。AI的高效算法和智能模型，显著提高了数据分析的效率和准确性，使得数据资产的价值得以更快速、更精准地被挖掘和利用。
AI与数据资产的循环关系
AI释放了数据资产的潜力，降低了大数据分析的门槛、提高了分析效率、增强数据挖掘能力和根据实时数据的预测能力，使得数据资产能够更有效的发挥价值，释放市场潜力。
虽然大数据行业存在已久，但过去数据分析的技术门槛较高，主要依赖于专业的数据科学家和复杂的分析工具。AI工具的出现，大大降低了这一门槛，使得更多的企业和非专业人员能够利用大数据进行分析。从数据分析效率角度，AI技术可高效实现海量数据分析，过去需要耗费大量时间和人力的数据分析任务，可以在短时间内快速完成。对于增强数据挖掘能力，AI技术能够识别和挖掘数据中的复杂模式和关系，发现传统分析方法难以发现的潜在价值。使得通过实时数据处理进行预测成为可能。
数据资产市场潜力的释放又再次驱动AI的成长。数据是驱动AI发展的关键要素之一。随着数据资产市场的发展，更多数据作为资产交易，激励了更优质数据集的出现。AI模型的性能提升高度依赖于训练数据的质量和数量。优质的数据不仅能够提升AI模型的准确性和可靠性，更能为各类应用场景提供坚实的基础。
与过去任何时代的任何工具所不同的。AI不仅是一个被动的工具，它还具有创新能力，具备生成新数据的能力。这些新数据类型包括用户交互数据、行为数据和反馈数据，这些数据不仅丰富了数据资产的内容，还为进一步的AI模型训练提供了新素材。
至此，我们可以将数据和AI之间的关系看作是一个闭环系统：数据驱动AI的发展，AI的应用又生成新的数据。这些新数据进一步提升AI模型，形成一个自我增强的闭环，推动AI系统不断自我改进，同时产生新的数据资产。这将可能成为未来广电产业发展的关键驱动力。
为什么说 法律法规是 构建 数据资产市场的基石 ？
《网安法》、《数安法》和《个人信息保护法》三驾马车前，数据与个人信息业务相关的法律法规主要以刑法和刑法修正案为主，包括《刑法修正案（七）》、《刑法修正案（九）》：第17条“向他人出售或者提供公民个人信息……”
第28条“网络服务提供者不履行法律、行政法规规定的信息网络安全管理义务，经监管部门责令采取改正措施而拒不改正……”；《消费者权益保护法》中也是对相关交易行为的限制，第29条第二款“经营者及其工作人员对收集的消费者个人信息必须严格保密，不得泄露、出售或者非法向他人提供……”，在没有三家马车前，做数据交易生意可以说是一个“高危”的生意，数据难以流转起来，这生意没人敢做，市场发展不起来。
“法者，治之端也”这是荀子的经典格言，反复被习近平总书记在多个讲话中提及，赋予新的时代治国理政智慧，说明法律法规，特别，民法一个重要的职能是为社会发展提供了稳定和可预见的环境，保障了市场的公平竞争，增强了市场信任，从而推动了企业创新和经济的可持续发展。
所以一直以来，我个人有一个观点，有可能过于简化了法律业务的复杂性和多样性。但我认为在对公（to B）业务中，法律服务只有合规业务和争议解决两种分类：
合规业务：通过解读法律法规，帮助客户预防法律风险，了解交易规则、确保业务的合法性，只有了解规则才能利用规则，合规的目的是为了商业发展，不要为了合规而合规。简单说帮助客户合理合法的范围内赚更多的钱。
争议解决：本质上是帮助客户解决违反公平竞争秩序的行为，维护其合法权益，将交易环境拉回正规。这个后面在案例中会提到。
所以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》这“三驾马车”，是数据资产业务合规发展的基础，他们之所以重要，是合力为数据资产市场发展打造了一个底层规则。
基于三驾马车，后续又出台了许多相关法律法规和政策意见包括《中共中央 国务院关于构基础制度更好发挥数据要素作用的意见》数据二十条、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《数据出入境合规要求》、《上海数据交易所数据交易管理办法》等，来促进市场发展。
上市审查规则的变化
2023年，深圳证券交易所与上海证券交易所分别发布了新的审核指南。
《深圳证券交易所股票发行上市审核业务指南第3号——首次公开发行审核关注要点》（深证上[2023]778号）之“13-5发行人业务是否涉及数据安全和个人信息保护”问题的核查要求；
《上海证券交易所发行上市审核业务指南第4号——常见问题的信息披露和核查要求自查表》（上证函[2023]657号）之“第一号 首次公开发行”之“4-7数据安全和个人信息保护”问题的核查要求。
确立数据合规成为上市项目审查的核心标准之一。要求在上市项目的审核过程中，保荐人、发行人律师应当对公司相关经营是否符合《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等法律法规进行核查，并发表明确意见。
同时对拟上市企业的审核焦点已扩展至其与上下游合作伙伴（供应商、客户）之间合同约定中关于数据责任分配的问题等细节问题。
IPTV和OTT行业的数据价值与未来展望
我们应该如何充分挖掘数据资产的价值呢，我理解以下三个方向上入手，向内、向上、向外。
1）向内-现有业务
深挖、梳理目前已有商业模式下的数据资产，我想再次强调，数据是不会自己变成资产的，它需要一个加工制造精炼的过程。数据资产在IPTV和OTT行业中沉淀了大量的用户数据、消费数据和技术数据，其变现方式多种多样，包括内容推荐、广告投放和市场分析。优质数据资产作为训练素材对AI公司和交易市场的吸引力也在不断增加。
2）向上-IPTV和OTT行业新技术的推动，“软终端”可以实现更多数据的收集。
例如，软终端的广泛应用除了解决现有行业问题外，还在数据收集和应用方面提供更多的可能性和潜力。在数据隐私和安全方面，软终端结合先进的隐私保护技术和合规管理体系，确保用户数据的安全，增强用户信任。软终端通过其强大的数据收集和应用能力，推动了IPTV和OTT行业的快速发展同时，还可以形成优质的数据资产。
3）向外-间接受益，从外部攫取更多数据资源可能性
我介绍一个实践经验中的思路。博遵近期在代表各地方台或新媒体公司与智能终端就直播信号展开系列直播维权诉讼工作，该系列诉讼基本情况流媒体网也有报道，这个诉讼还在进行中，对于过程和结果的预判不便做更多的披露，但从这个进行中的案件中希望分享的观点是，争议解决往往不仅只是诉讼标的本身而已，“诉讼是手段，不是目的。”这个诉讼结果未来无论推动哪方获取了更多客户，其收益不仅是收费账户带来的直接利益，还增加了更多用户数据、运营数据收集的可能性，形成数据资产。未来竞争市场下，正所谓“得数据者得天下”。
最后，对今天的分享做一个小结，结合前面提到的5个问题，我认为“数据资产是新时代的“金矿”，法律三驾马车共建了市场基石，”期待广电行业中的各位同仁可以一道，“抓住时机，躬身入局，共享AI时代的红利。”
感谢大家的聆听，相信IPTV和OTT行业会抓住时机，充分发挥数据资产的潜力，也希望有机会未来可以就更多案例或实务中与大家做详细沟通与交流，谢谢大家！
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