摘要：随着汽车产业数字化加速，数据规模化增长与多样化应用催生合规需求，助力企业规避处罚、提升形象并增强消费者信任。以某汽车为例，其通过分层分类制度框架、全球化与本地化结合的合规策略及全流程嵌入机制，初步建立了覆盖数据全生命周期的管理体系，但仍面临内生动力不足与规则标准模糊的双重挑战。一方面借鉴欧盟“标准引领型激励框架”激发企业内生动力；另一方面，构建系统性规范体系，细化数据分类分级规则，降低合规成本。数据合规制度建设需多方协同，通过制度创新与标准衔接，推动我国从数字大国迈向数字强国。

关键词：数据合规、企业合规、互联网

随着我国互联网汽车产业的发展，通过汽车运行以及相关衍生行为所产生的数据已经呈现出规模化、多样化的爆炸式增长。各家汽车企业围绕如何对数据进行分析和深度挖掘，实现了多样的应用途径。但是在汽车数据产业发展的同时，车企数据合规制度的建设也逐渐引发更高的关注。

本文从互联网汽车企业实现数据合规的现实需求出发，分析通过数据合规可以为车企避免的风险损失和远期价值建构；以某车企的数据合规制度建设成果为案例，研究我国互联网车企的数据合规制度建设的现状以及所面临的一系列合规激励不明确、规则标准不明确的现实困境。借鉴域外制度建设经验，建立有效的数据合规激励机制，明确数据合规标准，从而建成完善的数据合规制度。

1 互联网汽车企业实施数据合规制度建设的价值需求

要真正落实好互联网汽车企业的数据合规制度，必须先阐明数据合规制度建设对企业自身的利益需求点，从而激发企业自身的能动性和积极性。进一步分析互联网车企对于数据合规的价值需求主要来源于两个方面：稳风险和促长远。即一方面是企业对于数据生产行为可能违反行政法规、数据安全法等数据法律框架以及刑事法律所面临的行政监管处罚和刑事法律责任追究；另一方面则在于建立起完善的数据合规制度体系，有利于企业完善数据确权、开发利用等合法性基础，树立起尊重数据权益的企业形象。

1.1稳定防控企业系统性数据风险

我国互联网汽车企业中有许多是由传统的燃油车企发展而来的，受制于传统的生产模式和权利保护路径依赖，其缺乏应有的对于数据权益的重视。随着互联网汽车产业的发展，数据管理模式却严重滞后，往往都还采取知情同意为核心的数据处理规则，数据的维护重心仍然落在数据主体身上。数据的采集与生产流程都处于较为落后的生产模式，数据主体很难有是否被采集数据的选择权，以及相应所衍生的处理知情权、删除权等。

但与互联网汽车企业发展模式相对应的，立法的步伐反倒走在了实践前面。在国际上，欧盟率先在2018年通过了《通用数据保护条例》，建立起国际社会中对于数据权益的法律规制。在国内，通过《数据安全法》等法律的实施，构筑起数据保护法律体系的完善框架。国内外立法的完善同时也警示着，互联网汽车企业的在国内销售以及出海的道路上，均面临着数据保护合规的严峻挑战[1]。

1.2构建尊重数据权益的企业价值观

通过构建起对于数据权益的尊重作为企业核心价值观，能提升员工对于数据保护的重视程度。在生产过程中，把数据保护的实现置于更高的权重，以采取更为严苛的数据隐私保护措施。

其次，随着消费者对于自身数据价值的认识，以及对数据泄漏可能带来的风险所重视，以尊重数据权益为核心价值观的企业更能得到消费者的青睐。在数码产品领域，苹果公司以其对于个人数据的保护的企业价值观，赢得了一批消费者的支持。

当尊重数据权益的价值观深入人心，不仅体现了对于消费者的权益的保护，更是彰显了企业的社会责任担当。

2 互联网汽车企业数据合规制度构建的现状与困境

2.1数据合规制度构建现状

以奇瑞汽车为例，根据普华永道与奇瑞汽车共创发布《奇瑞出海数据合规白皮书》中所披露的，奇瑞数据合规的制度构建主要包括三个部分，即（1）构建企业自身合规框架（2）建设专业合规人才团队（3）融合建设自身合规流程。

其主要呈现出的特色体现为：其一，分层分类的制度框架设计。奇瑞把数据合规制度具体划分成治理层、基础支撑层、业务层以及运营层这四大领域，由此构建起了立体化的制度体系。其二，全球化与本地化双重适配情况。先是有全球统一框架，依据ISO 27001、GDPR等国际标准，建立起集团级别的数据合规制度纲领，以此来保证隐私保护、数据最小化等核心原则在全球范围内保持一致。其三，全流程嵌入与“控制点”机制情况。这其中涵盖了将合规与业务深度融合起来，在研发、生产、销售等各个环节设置“隐私保护基线”，并且强制要求进行隐私设计。在业务流程当中嵌入“控制点”和“过岗点”，当数据跨境传输时候，就会触发合规评估流程；当采集用户数据时，会触发隐私影响评估。

2.2数据合规制度构建的现实困境

在围绕奇瑞数据合规的制度建设分析中，可以看出我国头部的互联网汽车企业的数据合规业务已经呈现出规模性发展。但是在实践过程中，仍然可以发现数据合规存在企业意愿不强、业务层级边缘等问题，反映出生产实践过程中形式合规与实质合规之间存在的沟壑仍难以弥补[3]。

2.2.1 数据合规奖惩设计偏颇，企业自发合规动力不足

目前头部互联网汽车企业在面对数据合规的建设方针时，往往是为了应对汽车等产品出口到欧盟等国家地区面临的合规审查压力[3]。自欧盟实施《通用数据保护条例》以来，严格处罚已成为了常态，涉及透明度、用户权利以及数据跨境等多个方向，其中仅欧盟地区已经处罚超53亿欧元。

在国内已然构建起数据保护法规体系这样的大背景之下，与之相对应的合规激励制度却依旧处于不够明晰的状况[4]。行政合规所拥有的应用以及实践机遇更为宽泛。从理论方面来看，行政合规大体上包含三种达成的途径：其一，事前合规激励机制。按照《行政处罚法》第33条第2款所做出的规定，如果企业能够拿出已经建立起来并且处于有效运行状态的合规管理体系的相关证明，那么就可以据此来表明自身不存在主观方面的过错，从而能够免除行政处罚。其二，行政和解协商机制。在行政执法当事人承诺制度所构建的框架范围之内，可以把企业构建或者优化合规体系当作是达成行政和解协议的最为核心的要件。通过将合规承诺融入到和解协商程序当中，既能够确保执法所具有的权威性，同时也能为企业开辟出通过合规整改来换取处罚豁免的制度化特征的通道[5]。

分析其根本原因，是因为现行《数据安全法》《个人信息保护法》等法规侧重于义务性规定，对合规激励机制仅作原则性表述，但未明确激励的具体形式与实施路径。由此进一步表现为，现有激励多停留在“处罚减免”的消极层面，如《反垄断法》中所提出的宽大制度，但对企业主动构建合规体系的奖励机制缺失。以数据跨境流动为例，符合安全评估的企业仅能避免处罚，却无法获得数据出境效率提升、国际认证互认等实质性利益[6]。这种“只堵不疏”的模式导致企业将数据合规的制度建设视为成本负担而非发展机遇。

2.2.2 数据合规相关的规则标准不清晰

互联网汽车企业数据合规的制度建设进程缓慢，同样也受到数据合规相关的规则标准不清晰的影响。规则标准的模糊主要体现在立法层面、技术标准与实践层面、以及国际与跨境合规层面。

在立法层面，法律法规体系存在模糊性与滞后性。虽然我国已出台数据保护相关法规，但部分条款是较为原则性的表达，并未提供具体操作指引。一方面，法规对于“重要数据”“国家核心数据”的界定标准不够明确，导致企业在分类管理时难以精准执行。另一方面，部分立法内容与企业实际业务场景不匹配，且缺少落地的具体细则，导致企业制定的内部制度与法规要求存在偏差。

另一方面，数据合规涉及法律、行政法规、部门规章、国家标准等多层级规范，不同领域的规则还可能存在交叉或冲突[7]。我国数据合规体系由“多层次的法律法规、规范性文件、部门规章及国家标准共同构建”，企业需区分多层次梳理合规义务库，但实际操作中往往容易因规则分散而遗漏关键要求。

在技术标准以及实践方面，主要存在技术规范标准缺失的情况。各厂商所采取的实践路径各不相同，并未形成统一化的技术标准。在新兴技术场景下，这种冲突现象表现得格外突出。伴随人工智能、大数据等相关技术不断发展，数据标注、算法应用等新兴领域出现了规则方面的空白状况。虽说国家已经着手开展《面向人工智能的数据标注合规指南》的制定工作，然而当前的标准并没有涉及到具体操作细节层面的内容。

国际与跨境合规层面，在企业开展跨境业务的过程中，需同时满足《数据安全法》、欧盟的GDPR以及美国的CCPA等多套规则。但是各国对数据主权、隐私保护的界定存在差异，欧盟GDPR的“数据主体权利”与我国法律中的“个人信息处理者义务”在具体的细节方面存在冲突情况[10]，企业需耗费大量成本协调合规策略。

受限制于立法、技术标准、企业执行与跨境合规等层面的因素，互联网汽车企业实现合规的成本大幅上升、风险收益也不明确。

3 数据合规的制度建设的解决路径

围绕互联网汽车企业数据合规的制度建设的现实困境，结合域外的理论与实践成果，应当协同推进合规激励措施落地和建立建成数据合规标准规范框架。首先，纠正当下数据合规制度激励措施并不明确的局面，构建系统化的激励保障机制，激发企业自主建立数据合规的内生动力；其次，建立标准化规范框架，制定覆盖数据生产的全过程全环节的可操作实施细则，为企业提供统一且清晰的合规操作指南。

3.1 明确数据合规奖惩措施，构建系统化激励保障机制

正是由于当前数据合规的缺乏合理的奖惩措施，导致互联网汽车企业缺乏自行规划数据合规的内生动力，难以调动企业实现合规的自身积极性。通过明确奖惩措施，进而构建系统化激励保障机制，才能够促进互联网汽车企业从“纸面合规”到实质合规。

参考国外的实际经验来看，欧盟所倡导构建的“标准引领型激励框架”，是凭借“行为准则加上认证机制”这两条路径来达成激励传导的。一方面来讲，由行业协会依据细分行业的特点，制定具有可操作性的实施细则。在这一机制当中，设置了“合规安全港”，意思是当企业按照经监管机构批准的行为准则去执行时，能够自动获取数据处理责任的豁免权。其中有一部分优质的准则在经过实践检验之后，有可能升级成为欧盟通用数据保护规则的，如此便形成了一条“自下而上”的规则演进路线。另一方面来讲，要建立起有官方背书的认证体系，授权独立机构去核发“欧盟数据保护认证标识”。这一认证并不会给予责任豁免的权力，不过却能通过双重价值来推动、激励企业。其一在于能够降低企业的合规风险，使其获得监管方面的信任资本；其二在于能够形成一种市场识别的信号，从而增强消费者的信心以及企业在行业当中的竞争优势。

3.2 构建系统性规范标准体系，落实数据合规实践路径

在立法层面，构建精细化、结构化的法律体系。（1）明确核心数据定义与分类规则，由国家网信办牵头，联合行业主管部门制定重要数据目录，结合车辆具体类型、数据应用场景等维度，明确判定标准及分级保护要求，出台行业数据分类分级实施细则。（2）制定行业专属合规指引与动态更新机制。建立立法精细化响应机制，针对车用AI算法训练数据合规问题，更新数据合规负面清单，及时覆盖新兴技术风险。（3）整合多层级规范，消除规则冲突。成立跨部门协调委员会，梳理法规的交叉条款，明确车辆不同场景下，网络安全审查与数据出境安全评估的优先级判定规则。

在技术标准与实践层面，建立统一规范与创新适配机制，推进关键技术标准制定与认证，加快相关的国家标准制定，明确数据脱敏、加密传输等关键技术指标。推动车企、科技公司与第三方服务机构共建“数据合规技术联盟”，联合研发合规工具包，降低中小企业技术适配成本[2]。

在国际与跨境合规层面，积极推动规则互认与协同治理，建立多法域合规协调机制。发布汽车数据跨境合规白名单，对特斯拉、蔚来等出口导向型企业，提供“合规一揽子解决方案”，包括多语言合规文档模板、海外监管动态预警系统。

推动国内标准与国际接轨，将中国在车用数据分类分级、加密传输等领域的技术标准纳入国际规则体系，推动国家标准与国际通用规范进行对标互认。推动企业构建全球化合规支持体系，设立数据合规海外服务中心。

4 结语

随着经济全球化和生产数字化的进程不断发展，数据资源成为各国国力竞争的关键。互联网汽车企业想要促进国内国外品牌的协同发展，实现可持续性的数据生产，如何实现数据合规将是关键问题。推动数据合规的制度建设是涉及多层次、多核心的系统性工程，一方面既要明确数据合规奖惩措施，构建系统化激励保障机制。另一方面更应当构建系统性规范标准体系，落实数据合规实践路径。在多方的积极举措下，才能有效促进数字社会的有序发展，实现数字大国向数字强国的转变。

参考文献：

[1]鄢浩宇.企业数据合规的困境纾解与体系构建[J].华中科技大学学报（社会科学版），2024，38（04）：36-45+71.DOI：10.19648/j.cnki.jhustss1980.2024.04.05.

[2]黄清新.论企业数据出境之合规困境与优化路径[J/OL].武大国际法评论，2025，（01）：36-52[2025-03-19].https：//doi.org/10.13871/j.cnki.whuilr.2025.01.003.

[3]雷定美.数据治理视域下企业数据合规的困境与路径[J].内蒙古民族大学学报（哲学社会科学版），2024，50（06）：96-104.DOI：10.14045/j.cnki.nmsx.2024.06.008.

[4]邹开亮，王馨笛.敏感个人信息保护视阈下平台企业数据合规制度要论[J].北京科技大学学报（社会科学版），2024，40（02）：87-93.DOI：10.19979/j.cnki.issn10082689.2023040070.

[5]王由海.论证券监管和解合规制度[J].财经法学，2023，（05）：84-99.DOI：10.16823/j.cnki.10-1281/d.2023.05.006.

[6]梁涛.企业合规制度的本土化构建模式探索[J].北方法学，2023，17（03）：108-119.DOI：10.13893/j.cnki.bffx.2023.03.013.

[7]赵万一，苏志猛.民法典视野下公司合规制度的法律实现[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2022，（05）：94-108.DOI：10.19836/j.cnki.37-1100/c.2022.05.009.

[8]郭远.个人信息保护合规：内涵特征、实践阻碍与路径选择[J/OL].安徽大学学报（哲社版），1-8[2025-03-19].https：//doi.org/10.13796/j.cnki.1001-5019.2025.02.014.

[9]冯果，鄢浩宇.数据受托人信义义务的理论阐释与制度进路[J].财经法学，2024，（02）：3-18.DOI：10.16823/j.cnki.10-1281/d.2024.02.001.

[10]周汉华.探索激励相容的个人数据治理之道——中国个人信息保护法的立法方向[J].法学研究，2018，40（02）：3-23.

[11]冯果.资本市场制度型开放的内在机理与法治因应[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2023，60（05）：164-174.

[12]孙跃.数字经济时代企业数据合规及其构建[J].湖北社会科学，2022，（08）：119-128.DOI：10.13660/j.cnki.42-1112/c.015927.