可信数据空间合规100问 2025年9月 目录 一、基础概念类 1 1.可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1 2.可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 1 3.可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度？ 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么？ 数据资产化在可信数据空间中的合规要求有哪些？ 7 12.可信数据空间中数据分级分类的国家标准是什么？ 8 13.元数据管理在可信数据空间中的合规要点是什么？ 9 14.可信数据空间中数据质量的评估指标与合规要求？ 10 15.数据全生命周期管理的合规流程包括哪些环节？ 10 16.数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么？ 11 17.可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些？ 11 18.数据确权在可信数据空间中的合规路径是什么？ 12 19.数据估值在可信数据空间中的合规考虑因素有哪些？ 13 20.可信数据空间中数据销毁的合规标准与流程？ 14 三、安全合规类 15 21.可信数据空间中数据加密的合规要求（对称/非对称加密）？ 15 22.访问控制的“最小权限原则”在可信数据空间的应用？ 16 23.可信数据空间中数据脱敏的国家标准与适用场景？ 16 24

找 到半成品、提高生产效率，仓储信息、人员信息、管理信息的数字化自动采集、处理、传 输、共享等； RFID 技术引入，将使得场内半成品的生产环节管控将变得更加智能高效。 北京合瑞华思科技有限公司在 2016 年开始对工业可视化应用进行探索，经过 4 年 的实践积累，逐步形成了一套成熟的产品与管理体系，并取得了较好的应用效果。我们以 工业可视实际需求为导向，为各个工业企业 系统操作简单明了，易学易懂，充 分利用已产生的信息资源，减少人 员培训周期 性能 展示 性能展示 产品优势  仓库生产现场内部管理实现无纸化操作  出入库时间大幅度缩短，错误率降低，综 合人力成本下降  系统与管理系统对接，实时分析库存现状  所有物料信息在线监测、实时管理、库存 不足及时提示采购。随物料箱周转达到物 料追踪指引  通过电子商务平台实现远程单据下载，配 系统效益表 条码自动化、单据电子化，取消纸质单据传递环节，节省录单员， 减轻劳动作业强度，大大降低了人工成本 人工成本降低 40% 物料批次管理，遵循先进先出原则，有效防错、防呆；批次的规 范及细化管理，并有效提升仓库空间利用率；物料批次报警提示； 工作量实时查询；员工的绩效考核统计；责任的追溯和明确 仓储管理细化程度提高↑ 60% 电子化单据流，实现多人多单同时操作，提高收发料效率；最佳

................ 11 6.8.3 市场与生态推广 ................................................... 11 6.8.4 法律合规与政策协调 ............................................... 11 6.8.5 创新与研发管理 ........................... 息技术股份有 限公司、三未信安科技股份有限公司、上海信投智能科技股份有限公司、北京信联数安科技有限 公司、四川数通智汇数据科技有限公司、杭州趣链科技有限公司、上海富数科技有限公司、上海 零数众合信息科技有限公司、广东领信数科信息技术有限公司、北京阅律数字科技有限公司、北 京熠智科技有限公司、西安电子科技大学、江苏中堃数据技术有限公司、国机数字科技有限公 司、国网经济技术研究院有限公司、国 trading 指数据供方和需方之间进行的，以特定形态数据为标的，以货币或者其他等价物作为对价 的交易行为。 3.17 数据治理 data governance 提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据 治理、社会数据治理等。 TDSA/A-001-2025 5 3.18 数据安全 data security 指

主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环， 且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023 业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超 500 个， 推动智算平台规模化应用，分批构建重点行业高质量数据集，完善数据共享与合规流转机 制，为央企 AI 规模化发展提供了清晰路径与坚实保障。 图表 1 央企数智化转型相关政策 发布时间 政策名称 政策内容 政策方向 2023.2 做好 2023 年中央企业投资 应用场景，成立 3 个行业 数据产业共同体，通信央企建成 4 个“万卡集群”智 算中心，智算规模较行动前增长超 2 倍，其中能源、 制造、交通是主流，场景占 60% AI 场 景 + 算 力 规 模 化落地 2024.12 中央企业负责人会议 将研发投入强度作为“一利五率”硬约束指标，要求 推动 AI 技术转化为生产效能，培育新质生产力 AI 研发投 入硬考核 2025

初期面临诸多堵点问题与挑战： · 挑战一、数据供给意愿不足 ① 权属不清与价值分配难：数据产权界定模糊，数 据供给方担心共享后失去控制权或收益被稀释。例 如，担忧数据泄露导致核心竞争力丧失； ② 合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 据 据分散在异构应用系统中，数据结构、接口标准不统 一，跨域流通效率低； ② 安全与实时性矛 “ 盾：为满足 数据不出域、可用不可 ” 见 安全要求，隐私计算（如多方计算、同态加密、联 合分析）导致计算性能延迟增加 50% 以上，难以支 撑高价值场景（金融、物流、交通）等低时延响应 要求。 08 · 挑战三、高质量语料稀缺 政府、金融、医疗、制造等行业大模型专业语料稀缺， 海量多模态数据（文本、图像、传感器）待标注数 缺陷检测 智能问 答 热线工 单 政府发文 产品文档 操作指导 巡检记录 ● 行业术 语库编程语 言规范 政策法规 库 网站制 作 模型能力开 互联 网 社交场 编程场 行业规 行业准 办公场 代码 文档 ● 公 用 comm on cra 模型基础能 智能对 话 现象级 语料质量：随着通用语料的逐步耗尽 , 在高质量行业 数据上的加工与使用成为各模型能力差距的主要原

1.3数智化转型的核心价值 1.3.1从被动应对到主动管理 1.3.2技术赋能的风险管控范式革新 2转型基石：外汇风险数智化管理框架 2.1设计理念：风险中性原则与数字化融合 2.1.1合规性原则 2.1.2安全性原则 2.1.3前瞻性原则 2.1.4系统性原则 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 2.2.1外部系统层：构建生态数据互联基础 2.2.2业务应用层：核心服务闭环的业务逻辑落地 智能化、系统化与合规化的基础支撑，需以风险中性为核 心原则、以数字化技术为赋能手段、以全周期闭环管理为 目标，通过多层架构设计与智能算法融合，形成从数据接 入到决策执行的一体化风控体系。该框架涵盖设计理念的 合规性、安全性、前瞻性与系统性四大原则，核心架构的 外部系统层、业务应用层、AI智能中枢层、公共应用层 与技术支撑层五层协同，以及关键能力支撑的全域数据整 合、智能算法引擎与安全治理基座三大支柱，共同为企业 险管理战略深度耦合，构建兼具合规性、安全性、前瞻性与系统性的现代化管理范式。 通过“监管要求技术化、市场波动模型化、业财流程协同化”的实施路径，推动企业从 传统被动风险管理向数字化主动防控转型，实现风险管控效能与经营韧性的双重提升。 2.1.1合规性原则 以监管政策为基准构建数字化合规防线，将外汇管理要求转化为系统可执行的智能管 控逻辑。企业需建立覆盖风险识别、交易审批、合规校验的全流程数字化合规体系，确

三是市场竞争格局重塑。大型企业凭借资金、技术、品牌优 势，通过并购整合扩大市场份额，行业集中度提升；中小企业需 通过差异化竞争，聚焦细分市场，发挥灵活性优势。同时，行业 准入门槛因法规修订愈发完善，合规管理将成为企业核心竞争力 之一。 3.试点城市行业情况 南昌市作为我国卫生材料及医药用品行业的重要产业集聚 区，已构建起“核心基地引领、全链协同发展”的完整产业生态 - 5 - 体系。南 医用 耗材板块成为进贤县产业核心支柱，凭借输注类产品全国第一的 市场占有率（超 30%）和卫生材料全国前三的优势地位。2024 年拥有行业生产企业 200 余家，中小企业占比 90%以上，其中规 模以上生产企业 128 家，国家级专精特新“小巨人”企业 2 家， 省级专精特新企业 48 家。 当前，南昌正以进贤医疗器械基地为核心，依托中国（南昌） 中医药科创城等平台，持续深化“智改数转”与创新驱动，加速 竞争直接相关。 一是合规成本高企且分摊能力不足。卫生材料及医药用品行 业受政策强监管约束，洁净区运维、质量体系认证、全流程合规 审查等要求贯穿生产经营全链条，但中小企业因规模有限、资源 禀赋薄弱，成为合规成本的主要承压方。为满足监管标准，企业 需配备持证质量工程师（月薪普遍 8000-12000 元）、购置精密 检测设备，而受营收规模限制，多数企业难以组建完整合规团队， 只能依赖外部

2 案件跟踪管理................................................................................99 5. 数据安全与合规.............................................................................................102 5 5.1.2 访问权限控制..............................................................................108 5.2 合规性设计............................................................................................111 ≤12 小时 35% 上线 12 个月 90% 8 ≤ 小时 25% 上线 18 个月 92% 4 ≤ 小时 15% 项目设计特别关注监管合规要求，严格遵循《商业银行互联网 贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不出域的前提下，实现跨机构风险特征共享。初期将在消费信贷和 小微企业贷款场景

...........................................................................................93 6.3 合规性检查（GDPR 等）........................................................................................ 的深度集成，能够自 动完成从客户咨询识别→需求分类→服务匹配→结果反馈的全闭环 处理。特别在售后场景中，模型驱动的智能工单系统使平均处理时 长从 4.3 小时缩短至 26 分钟。 模型的安全合规特性为 CRM 应用提供关键保障。通过差分隐 私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 同时满足 GDPR 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 功能均以插件形式存在，支持企业根据实际需求分阶段启用。通过 建立效果监测看板，管理层可实时追踪 ROI 转化情况，确保技术投