数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？

数据合规风险评估通常结合定性与定量方法，以平衡主观判断与客观量化需求。定性方法聚焦风险的性质“与”影响维度”，常用工具包括风险矩阵（将发生概率与影响程度划分为高/中/低等级，如“未获得用户数据授权”的概率“高”、影响“高”，归为重大风险）、情景分析（模拟“数据泄露引发集体诉讼”等场景，评估声誉、客户信任等非量化损失），适用于早期识别模糊或难以量化的风险（如隐私侵权的隐性影响）。定量方法则通过数据模型将风险转化为可计算数值，核心是“风险值（R=发生概率×潜在影响）”公式——例如结合历史数据计算GDPR罚款（全球营收4%或2000万欧元取高）、数据泄露的直接损失（法务成本、赔偿）与间接损失（客户流失率×用户终身价值），或用统计模型（如损失分布法）预测极端风险的损失规模，适用于需要精确决策的场景（如合规预算分配、风险转移方案设计）。实践中，企业通常先通过定性方法筛选高优先级风险（如个人信息处理的合法性风险），再用定量方法计算其“可量化损失”，最终形成“定性分级+定量估值”的风险清单，既覆盖监管态度、声誉影响等主观因素，又提供客观数值依据，支撑合规策略的优先级排序与资源倾斜。

摘自《可信数据空间合规100问》