数据估值在可信数据空间中的合规考虑因素有哪些？

数据估值在可信数据空间中的合规需围绕“权属清晰、隐私保护、质量可靠、安全可控、过程可审计、利益公平”核心逻辑展开，本质是将“可信”要求嵌入估值全流程。

首先，权属合规是基础——需依据《数据安全法》《个人信息保护法》明确原始数据提供方、加工方、使用方的权利边界，避免“无权属性值”或“越权处置”；涉及个人数据时，必须落实去标识化、匿名化要求，遵循“最小必要”原则，禁止未经同意的个人信息处理，契合GDPR、《个保法》的隐私底线。

其次，数据质量合规是前提——估值依赖的基础数据需真实、准确、完整，杜绝虚假或低质数据导致估值失实，违背可信数据空间的“数据可信度”要求。

第三，安全合规贯穿全程——估值过程中的数据采集、传输、存储、处理需符合《网络安全法》的等级保护、加密规范，防范数据泄露或篡改。

第四，过程可靠性保障——估值方法（成本法、收益法、市场法）的选择、参数设定、模型运算需全程留痕，支持监管回溯，证明未采用歧视性或非法逻辑。

此外，跨境数据估值需符合跨境传输规则（如中国《个人信息出境标准合同办法》、欧盟Schrems II）；利益分配需公平合理，符合反垄断法对数据垄断的规制；同时需规避伦理风险，禁止使用生物特征、医疗健康等敏感数据进行不当估值。

最终，合规估值需平衡价值挖掘“与‘信任构建’，确保结果既合理又符合法规、伦理及可信数据空间的信任机制。

摘自《可信数据空间合规100问》