企业怎么保护数字知识产权？专业人士答疑支招

数字经济作为世界经济发展的重要引擎，背后离不开知识产权保护带来的保障和支撑。在12月10日召开的第二十届上海知识产权国际论坛上，一场围绕“数字知识产权实践与探索”的圆桌论坛，对当下业内的困惑和挑战进行了探讨。

数据交易及保护有何意义？

中国信息通信研究院华东分院院长廖运发在圆桌论坛上表示，数据交易和数字经济关系是相互成就的。一方面，数据流通交易是整个市场体系建设非常重要的内容和目标，另一方面，数据流通交易是数字经济、数字货币化的重要功能体现。目前在数字经济体系里，绝大部分还是数字产业化及产业数字化，数字治理及数据价值化的占比还很小，需要推动数据在其中更多突出更大的价值。另外，随着数字化转型深入，包括公共数据、企业数据以及平台数据在内的大量数据快速产生，迫切需要流通交易来实现它们的价值。

在这样的背景下，数据知识产权保护成为了数据产业健康有序发展的关键要素。

廖运发认为，首先，数据知识产权保护具有良好的通用功能，将激励创新，吸引更多投资。其次，将推动企业更愿意分享数据，“今年人工智能发展很快大模型预训练就是很缺数据……有数据知识产权保护意识大家才更敢交易，才能把数据拿出来分享和使用”。第三，有利于促进生态发展，数据知识产权保护在一定程度上保护了数据产业链每个环节的权益。另外还有利于推动整个市场制度的完善，特别是数据要素制度和细则规则的完善。

上海数据交易所副总经理徐彦尧在现场解释了两个业内关注的问题：第一，数据到底有没有知识产权？第二，数据知识产权登记的重点是什么？

“任何数据经过加工以后，经过实质性的加工和创造性劳动所形成的智力成果肯定是有知识产权成分的。”他提出，不过数据产品和数据知识产权产品是两个概念。数据产品是更大的概念，数据知识产权只是数据产品中的一部分，而经过加工的部分，是有知识产权属性的。

关于数据知识产权保护要登记的重点，徐彦尧认为，通过现有的数据库、各种算法来加工形成的各种各样的产品，是最需要交易保护的。为此，他们紧盯数据的加工衍生品，包括数据加工产品、数据技术算法、数据加工集合，也已做了三件事，分别是参与制订了《上海市促进浦东新区数据交易规定》，完成了上海数据知识产权登记管理平台的设计工作，建立了不同领域专家的数据审查专家指导委员会的队伍。

企业如何保护数据知识产权？

“数据领域立法速度非常快，继续从事原来野蛮采集的后果是什么？今天你认为的主营业务，可能明年就会被监管叫停，甚至被竞争对手提起侵权诉讼，最终承担刑事责任。在这种情形下，如何注意和防范数据合规？”上海功承灜泰律师事务所律师高级合伙人、数据合规业务委员会主任章煦春在现场提出，不管是从红线、底线思维还是从未来长远发展来说，数据合规对企业而言都是非常必要的。

在章煦春看来，企业首先要有数据合规的意识，合规目的不是为了竖起高墙，让数据不流动，相反合规可以更好地让数据库的数据流动起来，从而挖掘出价值。方法上建议企业设定两个目标，一是短期目标，面对监管要求的当下场景中，梳理主要的合规风险，并通过风险建立制度和技术推动目标落地。二是中长期目标，这需要企业经常进行合规有效性评估，通过培训、培养员工意识，最终实现长期的合规目标。

在注重数据合规的同时，企业自身又如何保护数据知识产权？在登记准备等环节可以享受到哪些便利？

上海知识产权局战略规划处处长徐上表示，上海的数据登记有几个特点。首先，上海的登记办法是以立法的形式来进行规范的，具有法治保障。上海也是唯一一个以数据加工产品作为主要登记内容的试点区域。在开展实质性审查上，上海也有其独特性，并且是唯一一家以知识产权局的名义发放登记证书的，而非服务中心、保护中心或者其他数据公司的名义。另外，上海知识产权局的数据登记没有任何前置要求的，“企业不需要做承证和公证就可以直接登记”。上海也是唯一打通数据交易链的区域，“在登记的时候，只要你选择了‘交易’选项，我们就会直接把这些数据信息推送给上海数据交易所、上海联合产权交易所等具有数据知识产权交易的地方”。

对企业来说，徐上透露，下一步上海知识产权局计划会同上海数据交易所、数商协会等相关部门，打造上海自己的数据知识产权服务链条，不仅推动数据生产商在生产数据过程中做到合规、安全，还引导数据加工商在数据加工过程中更加注重数据知识产权保护，既保护自己的知识产权又不侵犯他人的数据知识产权。同时，还将和数据交易所一起联合打造数据服务商，培训、培育一批为这些数据产品上市交易、流通运用提供服务的团队，比如律师事务所、知识产权中介等，为企业提供专业支持。

上海社科院互联网研究中心主任、赛博网络安全产业创新研究院首席研究员惠志斌认为，对企业而言，数据安全如今不仅仅是IT部门的事，而是全业务领域的工作，这也意味着需要有最高决策层和领导层的牵引。上海数据条例专门提出了“首席数据官”，要求企业和政府部门成立“首席数据官”，这更多关乎责任体系、权益体系。把安全和发展两者协同起来构建制度体系，这是数据要素驱动型的企业或者数据型的创新型企业必须做的工作。

其次，企业还需要围绕业务把相关数据资产盘点清楚，这些工作非常基础，但是专业性要求高，而且是长期的工作，“这个工作也一定要做，并且要有持续性，只有把自己的数据梳理清楚了，有哪些重要数据，又有哪些风险数据，才可以更好地管理”。同时，惠志斌建议采用更多智能化、技术化的方式开展相应的数据流转工作，包括安全合规的治理等。