服务业数据要素确权、流通交易与数据安全合规体系建设研究报告

服务业数据要素确权、流通交易与数据安全合规体系建设研究报告

作者：苏州华江商务服务有限公司、华江现代服务业研究院、华江现代服务业网

摘要

数字经济深度渗透服务业各细分赛道，金融服务、物流供应链、商贸零售、文旅康养、专业服务、人力资源、现代咨询等服务业态持续产生海量多源异构数据，数据要素已经成为现代服务业转型升级、培育新质生产力的核心生产资料。相较于制造业，服务业数据具备强场景依附性、个人信息高度交织、多主体协同生成、线上线下深度融合等特征，在权属界定、资产化落地、市场化流通、风险防控层面面临更为复杂的现实矛盾。本报告立足于国家数据基础制度顶层设计，围绕服务业数据要素确权、流通交易、数据安全合规三大核心板块，系统剖析我国服务业数据要素发展现状、现实堵点，梳理确权授权路径、流通交易模式、全链条安全合规体系框架，针对服务业细分行业差异化特征提出制度落地实施路径，剖析实践案例，研判未来发展趋势，为服务业市场主体开展数据资产化运营、监管机构完善行业治理规则提供理论参考与实操指引。
关键词：现代服务业；数据要素；数据确权；数据流通交易；数据安全；合规治理

一、绪论

1.1 研究背景

党的二十届三中全会明确提出加快发展新质生产力，健全数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，推动数据要素市场化配置改革持续深化。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称 “数据二十条”）确立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的制度框架，为各类产业开展数据要素开发利用提供顶层制度指引。《数据安全法》《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》等法律法规构建起数据安全与个人信息保护的法治底座，国家数据局发布《数据产权登记工作指引（试行）》，推动全国统一的数据产权登记体系落地实施，打通数据确权从政策原则走向实操落地的关键环节。

服务业是国民经济的重要支柱，2025 年我国产业数字化规模达到 42.4 万亿元，服务业数字化渗透率达到 68.4%，高于农业、制造业数字化水平，金融、信息技术服务、商贸物流、文旅、人力资源等服务业持续产生规模庞大的业务数据、用户行为数据、交易数据、供应链协同数据、服务流程数据，海量数据沉淀在服务业企业内部，但大量数据资源处于 “沉睡” 状态，权属模糊、交易机制不完善、合规风险突出制约数据价值释放。

服务业数据不同于工业生产数据，服务业业务直接面向自然人，绝大多数业务数据与个人信息深度耦合，数据生成过程往往涉及服务提供方、消费用户、合作服务商、平台中介、公共服务机构多方主体，一份数据集合往往融合多方贡献，传统物权模式下 “一物一权” 规则无法直接套用在服务业数据确权工作当中。在流通交易环节，服务业企业普遍存在不敢交易、不会交易的现实困境，一方面担心原始数据流转带来个人信息泄露、商业秘密外泄风险，另一方面缺少适配服务业场景的数据定价、交易结算、收益分配机制；与此同时，数据黑市、违规爬虫抓取用户服务数据、超范围收集个人信息、数据滥用等问题在服务业领域屡有发生，安全合规压力持续加大。在此背景下，系统研究服务业数据要素确权、流通交易、安全合规完整体系，对推动现代服务业高质量发展具有重要现实意义。

1.2 研究意义

理论层面，当前国内数据要素研究多聚焦通用制度或者工业领域，针对服务业细分场景的专项研究供给不足。本报告结合服务业数据多源共生、强个人信息关联、场景驱动价值的独有特征，丰富服务业领域数据要素治理的理论框架，厘清服务业场景下三权分置制度的适用边界，完善服务业数据从确权登记、流通交易到安全合规的全链条理论体系。

实践层面，为广大服务业市场主体提供可参考的实施路径。大量中小服务业企业缺少数据要素治理能力，分不清自有数据、用户数据、第三方合作数据的权利边界，不清楚数据资产登记、数据产品开发、场内场外交易的合规要求。报告梳理不同服务业细分行业的确权方案、交易模式、合规管控要点，帮助企业规避法律风险，挖掘数据资产价值。同时为行业协会、监管部门提供参考，助力构建适配服务业特征的数据要素市场生态。

1.3 研究范围与研究边界

本报告研究对象为现代服务业领域的数据要素，覆盖生产性服务业与生活性服务业，包含金融服务、现代物流、商贸零售、文旅服务、人力资源服务、专业咨询服务、科技服务业、康养服务等细分领域。研究范畴聚焦数据要素全生命周期当中的确权授权、流通交易、安全合规三大模块。公共数据开放利用、数据资产入表会计处理、数据跨境流动仅做关联论述，不作深度展开。报告以国内现行法律政策框架为基础，立足国内服务业产业实践，兼顾场内数据交易所交易与场外合规流通场景。

1.4 研究方法

本报告综合采用政策文本分析法，系统梳理国家及地方层面数据要素、数据安全、个人信息保护相关法律、行政法规、部门规章与行业标准；行业实证分析法，结合国内服务业数字化转型实践、数据交易所服务业相关产品案例，总结现实痛点；对比分析法，区分服务业与工业数据要素的差异，对比不同服务业细分行业的数据特征与治理难点；归纳演绎法，基于现有制度框架推导适配服务业落地的实施路径。

二、我国服务业数据要素发展现状与产业特征

2.1 服务业数据要素市场整体现状

根据国家数据局发布《全国数据资源调查报告（2025 年）》显示，2025 年全国企业数据流通总量 1935.36 艾字节，同比增长 25.17%，金融、软件和信息技术服务业企业的数据购买行为显著高于其他行业，超过 30% 的样本企业发生过数据采购行为。全国数据产业规模持续扩张，2025 年我国数据产业规模达到 6.78 万亿元，同比增长 15.7%，服务业是数据产品最主要的需求方与供给方之一。全国各地方数据交易机构挂牌的数据产品当中，超过半数应用场景面向服务业，涵盖客户画像、供应链分析、消费趋势研判、风险防控、客流分析等多种类型。

数字化转型持续推进之下，服务业企业数据积累规模快速扩张，但产业内部呈现明显分化。头部平台型服务业企业已经建立内部数据治理体系，开展数据产品研发、数据产权登记试点；大量中小服务业企业数据分散存储于业务系统、CRM、进销存、客服系统，缺少统一的数据治理，数据资产意识薄弱，数据资源没有转化为可复用、可流通的数据产品。

从政策落地现状看，全国 28 个省级行政区出台数据要素市场建设实施方案，多地开展数据产权登记、数据资产入表试点，但是试点更多聚焦政务公共数据、大型工业企业，面向中小服务业企业的确权登记服务供给不足，适配服务业中小企业的轻量化工具、标准化服务仍然稀缺。

2.2 服务业数据要素独有产业特征

第一，数据来源多主体共生，权属关系复杂。服务业服务流程往往涉及多方参与者，例如人力资源服务企业的数据来源于求职者、用工企业、劳务派遣机构；物流服务业数据来源于货主、承运商、司机、仓储企业、平台方。一份数据集由多个主体共同贡献信息，各方对于数据的贡献边界难以量化，导致权属划分天然复杂，难以简单归属于单一市场主体。

第二，数据与个人信息高度交织。绝大多数服务业业务直接面向自然人消费者，交易记录、身份信息、联系方式、消费偏好、位置轨迹、健康信息等大量个人信息内嵌于业务数据之中。服务业数据的开发利用，几乎无法绕开个人信息保护的约束，原始数据直接流通交易存在极高合规风险，这也是服务业区别于工业设备采集数据最核心的特征。

第三，数据价值强场景依附性。同样一份服务业数据集，在风控、营销、供应链优化、运营预测不同场景下价值差异巨大，脱离具体业务场景很难完成估值，传统实物资产估值方法难以直接复制应用，制约服务业数据交易定价体系建设。

第四，数据形态碎片化。中小服务业企业数据体量参差不齐，大量企业并不具备 PB 级海量数据，但是拥有细分行业、细分区域的高价值碎片化数据，单家企业数据体量有限，多主体数据融合之后才能释放更大价值，对多方安全计算、数据共享协作提出更高要求。

2.3 服务业数据要素发展面临的突出问题

2.3.1 确权层面现实堵点

一是权属划分缺少行业实操标准。“数据二十条” 提出三权分置框架，但面向服务业细分场景，对于原始信息提供主体、数据采集方、数据清洗加工方、数据产品开发方分别享有何种权利缺少细化落地指引，发生权属纠纷时裁判依据不足。服务业大量合作业务场景下，合作协议当中缺少数据权属相关约定，后续产生大量法律争议。

二是数据产权登记渗透率低。全国统一数据产权登记体系刚刚启动，大量服务业企业不了解登记的作用、流程，登记更多集中在大型企业，中小服务业主体参与度不足；同时服务业大量碎片化数据产品，登记成本与收益的匹配度有待优化。

三是区分公共数据、企业数据、个人信息边界难度大。服务业业务当中经常对接政务公共数据，企业自有业务数据、公共数据、用户个人信息相互交织，混合数据集的确权授权难度显著提升。

2.3.2 流通交易层面现实堵点

第一，交易标的约束带来现实障碍。国家政策审慎对待原始数据交易，鼓励数据产品、数据服务流通，但是很多服务业企业分不清原始数据与加工后数据产品边界，不知道如何把业务原始数据加工形成合规可交易的数据产品，大量原始业务数据沉淀，无法进入流通市场。

第二，交易定价机制不成熟。服务业数据价值依赖场景，缺少统一的定价范式，场内交易产品定价缺少行业参考，场外交易更多依靠双方议价，价值评估难制约交易活跃度。

第三，场内场外流通协同不足。大量服务业数据共享交换发生在场外合作场景，企业之间 API 接口调用、数据合作共建是主流模式，但场外流通缺少标准化合规模板，交易过程缺少存证，权责约定不清，风险隐患较高。场内交易所产品更多是标准化数据集，难以匹配服务业大量定制化、场景化的数据合作需求。

第四，收益分配机制缺失。多主体共同参与数据加工流通之后，收益如何在数据来源方、加工方、运营方之间分配缺少成熟行业实践，抑制多方主体参与数据流通的意愿。

2.3.3 安全合规层面现实堵点

一是全生命周期合规管理能力不足。大量中小服务业企业没有建立完整的数据合规体系，数据采集、存储、加工、对外提供、销毁全流程缺少制度规范，存在超范围收集个人信息、对外输出数据未做脱敏、未开展个人信息保护影响评估等问题。

二是技术工具落地成本约束。隐私计算、数据脱敏、可信执行环境等 “原始数据不出域、数据可用不可见” 技术方案，部署成本对于中小服务业企业偏高，轻量化、低成本的安全技术供给不足。

三是细分行业合规细则有待完善。金融、医疗等领域已有较强监管规则，但是人力资源、文旅、生活服务等服务业细分赛道，针对行业特有数据的分类分级、对外提供的专项指引仍然不足。

四是数据安全风险传导效应突出。服务业数据流通一旦发生泄露，直接侵害大量自然人个人权益，风险传播速度快，社会影响面广，同时黑市倒卖服务业用户信息的黑色产业链持续存在，监管打击压力较大。

三、服务业数据要素确权体系构建

3.1 服务业数据确权的制度基础

服务业数据确权严格遵循国家数据产权结构性分置制度，区分数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类权利，不照搬传统物权排他式所有权思路，按照数据来源、生成过程，对不同参与主体的合法权益予以确认，坚持分类分级确权授权原则，区分公共数据、企业数据、个人信息三类数据开展确权工作。

公共数据：服务业主体在依法履职、承接政府公共服务项目过程获取产生的公共数据，遵循公共数据授权使用相关规则，企业不享有完整的处置经营权，仅可在授权范围内开展加工使用。

企业数据：服务业企业通过合法合规采集、业务经营积累，经过清洗、标注、聚合加工形成的非公共数据，企业依法享有数据资源持有权；在不侵害个人信息、公共利益前提下，行使加工使用权、数据产品经营权。

个人信息：服务业业务当中产生的自然人个人信息，人格权益归属于自然人，企业仅可以在合法、正当、必要原则，取得用户授权或者满足法定情形下开展处理活动，个人信息本身不得作为商品交易，仅可对去标识化、匿名化加工之后形成的数据产品开展流通利用。

3.2 服务业多主体权属边界划分

服务业数据由多方主体参与生成，需要厘清不同参与主体权利边界：

1. 自然人用户（信息原始提供方）：对于自身个人信息享有法律赋予的知情权、同意权、更正删除权等人格权利。用户向服务企业提交个人信息，不等于将数据财产权益完整让渡给企业；企业仅能够在服务目的、授权范围之内开展处理。用户不直接享有企业加工聚合之后形成的数据集、数据产品的财产权益，但如果数据产品处理其个人信息，仍然需要保障个人信息相关法定权利。

2. 服务业服务提供企业：企业合法开展业务，在合规采集基础上，对业务经营过程汇聚的原始业务数据享有数据资源持有权；企业投入人力算力开展清洗、去标识化、聚合、建模加工之后，获得数据加工使用权；基于加工之后的数据开发形成数据产品、数据服务，享有数据产品经营权，可以在合规前提下开展流通、对外提供服务。

3. 合作服务商、数据加工外包方：外包机构接受服务业企业委托开展数据标注、清洗、模型训练，在委托合同约定范围之内享有加工使用权，未经许可不得持有、对外输出数据，不享有数据资源持有权与数据产品经营权。

4. 上游公共数据供给机构：服务业企业通过公共数据开放平台获取公共数据，仅享有授权范围内的加工使用权，不得擅自把公共数据直接对外交易，数据产品经营需要符合公共数据管理相关规定。

针对服务业高频出现的联合业务场景，例如平台与服务商共建业务系统、多方联合开展用户服务，必须通过商事合同对三权归属、使用范围、收益分配作出明确约定，作为确权重要民事依据，弥补法律条文针对复杂场景的细化空白。

3.3 服务业数据确权实现路径

3.3.1 内部确权梳理：企业内部数据资产盘点与分级分类

服务业企业开展确权工作第一步为内部数据资产梳理。对全公司业务系统全部数据开展盘点，区分公共数据、自有业务数据、第三方合作数据，区分普通业务数据、重要数据、敏感个人信息；梳理每一类数据的采集来源、采集授权依据、存储位置、加工链路。建立企业内部数据目录，明确每一类数据对应的权利边界，形成内部确权台账。

对于人力资源、文旅、康养这类高敏感服务业，需要重点区分哪些数据集包含大量可识别自然人信息，严格划定原始数据不可对外流转的清单。

3.3.2 民事合同确权：商事协议明确各方权责

服务业大量跨主体业务，合同约定是确权重要民事凭证。在服务商合作协议、平台入驻协议、数据外包协议当中，专门增设数据权属条款，明确：各方数据资源持有权归属；允许对方的数据加工使用范围、使用期限；是否允许二次加工、二次对外提供；数据产品经营权归属；合作结束之后数据删除、返还义务；权属纠纷责任划分。

特别注意，用户服务协议当中，不能通过格式条款不当剥夺用户个人信息法定权利，同时清晰告知用户企业对聚合、匿名化之后非个人信息类数据产品的使用经营权利。

3.3.3 外部登记确权：数据产权登记落地应用

依据《数据产权登记工作指引（试行）》，服务业企业可以向国家遴选的登记机构申请数据产权登记，登记对象包含数据资源、数据产品、数据服务，登记凭证可以佐证数据来源合规、权属状态，用于数据交易、数据资产入表、纠纷举证等场景。

服务业企业开展登记应当把握边界：原始个人信息数据集不适合直接登记用于交易；登记的标的应当是经过去标识化处理、剥离可识别个人信息的数据产品、模型服务、API 数据服务。登记不等于豁免合规义务，登记机构仅做审慎审查，企业仍然对数据来源合法性承担主体责任。

中小服务业企业可以依托行业协会、产业园区推出的轻量化登记服务，降低登记实施成本。

3.4 不同细分服务业确权差异化要点

金融服务业：金融业务数据包含大量用户财产信息，严格区分监管报送公共数据、客户个人金融信息、机构风控加工数据集；客户金融信息严禁直接交易，确权重点聚焦于聚合脱敏后的风控模型、行业统计数据产品。

人力资源服务业：简历、求职者信息属于高敏感个人信息，原始简历数据集不得交易；确权对象限定于经过深度聚合、无法定位到单个人的就业趋势、岗位画像类数据产品；外包合作必须明确求职者数据不得溢出约定业务场景。

现代物流供应链服务业：数据来源于货主、司机、仓储方多主体，确权重点处理多方共建数据，通过供应链合作协议约定各方数据三权边界，区分原始运单数据与聚合物流分析产品。

文旅商贸服务业：会员消费数据、客流数据占比高，确权重点做好用户授权管理，区分可识别个体的原始消费记录，与脱敏聚合后的客流趋势、消费画像产品。

四、服务业数据要素流通交易体系建设

4.1 服务业数据流通交易总体原则

服务业数据流通交易严格落实 “数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范” 总要求，坚持原始数据审慎流转，优先推动数据产品、数据服务流通；坚持场内交易与场外合规流通相结合，规范引导场外交易；坚持分类分级管控，对包含个人信息、重要数据的数据产品实施更高等级管控；坚持风险可控，严禁倒卖个人信息、商业秘密，打击黑市交易。

服务业应当优先推广 “原始数据不出域、数据可用不可见” 的流通模式，采用隐私计算、联邦学习、安全沙箱等技术，实现多方数据协同计算，原始数据不离开各主体控制域，仅输出计算结果，最大程度降低原始数据泄露风险，这一模式尤其适配金融、人力资源等高敏感服务业场景。

4.2 服务业数据流通交易主要模式

4.2.1 场内交易模式（数据交易场所）

服务业企业将合规的数据产品、数据服务提交至数据交易所挂牌交易。可交易标的主要包括：脱敏聚合之后的行业统计数据集、行业分析 API 接口、风险评估模型服务、客流分析服务、供应链趋势研判服务等。原始业务数据集，尤其是含有大量可识别个人信息的原始数据，不得作为交易标的。

场内交易优势在于交易流程规范化，具备交易存证、合规配套服务，适合标准化程度较高的数据产品。服务业企业在场内开展交易，应当完成前置合规自查，涉及个人信息的产品需要完成个人信息保护影响评估，留存评估报告；交易合同明确数据产品使用场景、使用期限、禁止二次转售等约束条款。

4.2.2 场外合规流通模式

服务业实际业务当中，大量的数据合作发生在场外，包括企业之间 API 接口服务调用、多方联合建模、数据共享协作、委托加工等形式。场外流通不等于无监管，必须建立完整合规管理机制。
第一，签署正式的数据合作协议，明确合作的数据产品范围、使用场景、使用期限，禁止超出约定场景使用，禁止未经许可二次流转；
第二，做好全流程操作留痕，接口调用日志、计算任务日志完整留存，实现行为可追溯；
第三，涉及个人信息、重要数据的合作，落实脱敏、隐私计算等安全技术手段；
第四，开展合作前合规评估，识别个人信息泄露风险。

场外流通是服务业中小企业数据协作的主流方式，行业协会可以推出标准化合作协议模板，降低中小企业合规门槛。

4.2.3 公共数据授权运营模式

服务业企业承接公共数据授权运营，获取公共数据开展加工，开发面向服务业的行业数据产品。企业仅可在授权运营范围之内开展业务，不得将原始公共数据直接对外出售，数据产品开发完成之后按照授权运营管理规则开展对外服务。

4.3 服务业数据产品合规化加工流程

很多服务业企业拥有大量业务数据，但无法直接流通，核心环节是把原始业务数据转化合规的数据产品，完整加工流程如下：
第一步，数据源合规校验。核查原始数据采集是否具备合法基础，用户授权材料、业务合同完整留存，排除非法获取的数据。
第二步，数据分类分级。识别数据集当中个人信息、重要数据、商业秘密，识别高风险字段。
第三步，脱敏与去标识化处理。对个人信息字段执行去标识化，达到行业标准要求；区分去标识化与匿名化，经过去标识化的数据仍然属于个人信息范畴，处理仍受《个人信息保护法》约束；真正完成匿名化，无法复原到特定自然人，才可以脱离个人信息保护相关约束。
第四步，聚合、统计、建模加工。对脱敏之后的数据做聚合统计，生成行业趋势、画像模型，剥离个体特征。
第五步，合规评估。开展个人信息保护影响评估、数据安全风险评估，排查中高风险点，完成风险处置。
第六步，形成可交易的数据产品或者数据服务，配套产品说明文档，明确产品使用限制、风险提示。

4.4 服务业数据定价与收益分配机制

服务业数据价值依附业务场景，不存在统一固定定价公式，实践当中可以采用多模式结合：
一是成本加成模式，核算数据采集、清洗脱敏、模型开发、安全运维的成本，叠加合理收益，适合标准化数据 API 服务；
二是场景价值分成模式，按照使用方应用该数据产品带来业务收益的一定比例分成，适配供应链风控、营销赋能类场景；
三是竞价模式，在场内交易市场由供需双方市场化竞价；
四是政府指导定价，针对公共数据授权运营产出的公共属性数据产品，参照政府指导定价规则执行。

收益分配层面，针对多方共同参与加工的数据产品，应当在合作协议提前约定收益分配规则。区分数据资源提供方、加工服务方、运营服务方的贡献，按照贡献度约定分配比例，同时设置收益反哺机制，当处理自然人相关信息时，在商业逻辑层面兼顾用户权益，禁止直接向自然人收取个人信息对价。

4.5 服务业流通交易现存风险防控要点

第一，严格区分数据产品与原始个人信息，坚决禁止原始简历、原始客户交易记录、原始用户手机号数据集交易。
第二，严防 “形式脱敏”，部分企业简单删除身份证号，其余字段保留，仍然可以还原定位特定自然人，此类产品依旧属于高风险。
第三，交易之后管控二次流转，在交易合同当中明确禁止购买方未经许可转售、转授权数据产品，配套技术手段做调用权限管控。
第四，做好交易全流程存证，交易合同、评估报告、脱敏处理记录、调用日志长期留存，满足监管审计要求。

五、服务业数据安全合规体系全链条建设

数据安全合规是服务业数据确权、流通交易的底线，确权赋予市场主体相关权益，权益行使必须建立在安全合规基础之上。本章节从制度体系、技术体系、全生命周期流程管控、细分行业重点合规要点、风险处置机制五个维度搭建服务业合规体系。

5.1 服务业数据合规制度组织体系建设

企业层面建立内部治理架构，大中型服务业企业设置数据安全负责人、个人信息保护负责人岗位，明确业务部门、IT 部门、法务合规部门分工；中小企业可以依托外部第三方合规机构建立制度。建立内部制度清单，包含：数据分类分级管理制度、数据采集管理制度、对外提供与数据合作管理制度、个人信息保护影响评估制度、数据安全事件应急处置制度、数据合作供应商管理制度。

落实合规审查机制，凡是涉及数据对外共享、合作交易、新产品上线，必须经过法务与数据安全合规审查，未经审查不得开展业务。定期开展内部数据合规审计，每年至少开展一次全面审计，高风险业务提高审计频次。

5.2 技术安全保障体系建设

构建适配服务业的技术底座，覆盖数据全生命周期：
1. 数据采集环节：采集接口安全校验，禁止超范围采集，对采集字段做最小化管控。
2. 存储环节：落实分级存储，敏感个人信息加密存储，部署访问权限管控，最小权限原则，操作日志完整审计留存。
3. 加工处理环节：部署脱敏、去标识化工具；多方合作场景引入隐私计算、安全沙箱，实现原始数据不出域；部署数据防泄漏 DLP 工具，防止内部数据违规导出外泄。
4. 对外流通环节：API 接口鉴权、调用频次管控，调用行为全量日志留存；对输出的数据产品做输出校验，防止敏感字段泄露。
5. 安全监测与应急：部署异常行为告警系统，监测越权访问、批量导出等风险行为；建立数据泄露应急响应流程，发生安全事件按照法定要求及时处置上报。

中小服务业企业无需自建全套技术，可采购 SaaS 化的数据安全、脱敏审计工具，降低技术落地成本。

5.3 数据全生命周期合规流程管控

5.3.1 采集阶段合规

坚持合法、正当、必要原则。服务业获取个人信息，优先取得自然人明确同意，格式条款不能捆绑授权；如果是业务合同履行所必需，则按照法律规定履行合同必要场景处理。禁止通过爬虫非法抓取第三方平台用户服务数据。对于第三方采购的数据，必须核验上游数据源合法性，留存来源证明，不采购来源不明数据集。

5.3.2 存储与内部使用阶段合规

落实数据分类分级保护，识别本企业的重要数据，按照国家重要数据保护要求落实保护措施；严格访问权限，内部员工不得超权限调取用户敏感信息；设置数据留存期限，业务目的达成之后按照要求及时销毁个人信息，不得无限期存储。

5.3.3 对外提供、流通交易阶段合规

对外提供包含个人信息的数据产品，优先完成去标识化、匿名化处理；若确实需要对外提供可识别个人信息，必须取得个人单独同意。开展个人信息保护影响评估，评估报告留存备查。和合作方签署安全协议，约定对方安全保护义务，监督合作方数据处理行为。重要数据对外提供，按照法律要求履行安全评估等法定程序。

5.3.4 销毁阶段合规

业务终止、合作到期之后，按照协议要求完成数据删除销毁，做好销毁记录，杜绝违规留存用户数据。

5.4 服务业重点细分行业专项合规要点

金融服务业：严格落实金融监管对客户金融信息保护相关规定，客户信息不得随意对外输出，数据流通主要采用风控模型、隐私计算联合建模方式；开展数据合作严格落实监管要求。

人力资源服务业：求职者简历属于高度敏感个人信息，严禁简历数据集买卖；开展就业数据分析，必须深度聚合，彻底消除个体可识别特征；外包合作严格管控简历数据流转范围。

物流供应链服务业：运单数据包含大量寄件人个人信息，对外输出前必须做脱敏处理；供应链多方数据协同优先采用隐私计算技术，原始运单数据不跨域流转。

文旅、生活服务业：重点管控会员、游客个人信息，杜绝批量导出会员信息对外交易；用户授权做到清晰透明，禁止强制授权。

5.5 风险处置与内外部协同治理机制

企业内部建立数据安全事件应急处置预案，一旦发生数据泄露，第一时间处置风险，按照法律规定向监管部门上报，及时告知受影响用户。

外部层面，积极对接行业协会，参与行业自律公约，参与行业数据合规标准建设；主动接受监管部门监督检查；建立数据纠纷调解机制，面对数据权属争议，可通过登记凭证、合同、日志存证开展调解或者司法诉讼。同时企业定期开展员工数据安全培训，防范内部人员违规倒卖数据的内部风险。

六、服务业数据要素典型实践案例分析

案例一：供应链物流服务业多方数据协同实践

某区域综合物流服务企业，业务覆盖仓储、干线运输、城市配送，业务数据来自货主企业、司机、仓储服务商多方主体。企业过去面临数据权属不清，跨企业数据协作风险高，不敢开展数据价值挖掘。

企业落地实施路径：第一，开展内部数据资产盘点，区分自有业务数据、货主提供数据、第三方合作数据，建立内部数据目录；第二，更新全部供应链合作协议，通过商事合同明确三权分置对应的权利边界，约定各方数据使用范围，禁止未经许可对外流转原始运单数据；第三，搭建隐私计算沙箱平台，货主、仓储、物流企业各方原始数据保留在各自系统，在沙箱内完成联合统计分析，输出供应链运力预测、库存预警的数据服务，原始数据不出各方域；第四，将聚合之后的物流行业趋势数据产品，完成数据产权登记，在地方数据交易所开展场内服务交易。

案例启示：物流服务业多主体数据共生场景，不能追求把全部数据集中到一家企业，优先采用 “数据可用不可见” 技术路径，配合合同确权，实现价值释放同时守住安全底线。

案例二：人力资源服务业数据产品合规改造实践

某人力资源服务企业，积累大量岗位、求职相关业务数据，原始简历库存在极高交易风险，企业希望挖掘数据价值，但又不能交易原始简历。

实施路径：企业对原始简历数据集严格隔离，禁止对外输出；对简历数据做深度聚合统计，剥离姓名、手机号、身份证等全部个人标识字段，生成区域岗位需求趋势、行业人才流动画像等统计类数据产品；开展个人信息保护影响评估，确认加工之后产品无法还原到特定自然人；完成数据产权登记；通过 API 接口对外提供行业人才分析服务，不输出任何个体简历信息。收益按照数据服务调用量计费。

案例启示：高敏感个人信息的服务业赛道，价值释放的核心是聚合统计加工，坚决摒弃交易原始个体信息的思路。

七、服务业数据要素体系建设现存挑战与优化对策

7.1 现存综合挑战

第一，制度落地层面，针对服务业细分场景的确权操作指引仍然不足，三权分置如何适配人力资源、文旅、物流等细分行业，缺少配套行业标准；数据产权登记面向中小服务业企业的服务成本仍然偏高。

第二，市场生态层面，服务业数据产品供给质量参差不齐，市场缺少公认的数据价值评估体系；场内交易产品类型偏向标准化，难以匹配服务业大量定制化业务需求；场外交易自律体系有待完善。

第三，主体能力层面，大量中小服务业企业资金、人才不足，缺少数据治理、合规、技术能力，确权、流通、安全合规整套体系落地门槛较高。

第四，技术供给层面，隐私计算等安全技术方案成本较高，轻量化 SaaS 工具供给不足，适配中小服务业的低成本解决方案有待进一步发展。

7.2 优化对策建议

7.2.2 面向监管与行业协会层面

1. 推动出台服务业重点细分行业的数据要素治理行业指引，针对人力资源、物流、文旅等行业，明确确权边界、可交易产品类型、禁止行为清单，给市场主体清晰指引。
2. 完善数据产权登记普惠服务，依托产业园区、行业协会推出面向中小服务业企业轻量化登记服务，降低登记成本。
3. 发展第三方服务生态，培育数据合规评估、数据资产评估、数据产品加工服务机构，为中小企业提供外包式服务。
4. 加强行业自律，行业协会出台服务业数据合作标准化协议模板，引导场外流通规范化；开展行业合规宣贯培训。
5. 强化监管打击力度，严厉打击服务业领域倒卖用户信息、非法爬虫抓取数据等黑色产业。

7.2.3 面向服务业市场主体层面

1. 大中型服务业企业率先完成内部数据资产盘点，建立内部数据治理、合规体系，积极参与数据产权登记试点，探索合规的数据产品开发，形成行业示范。
2. 中小服务业企业不盲目追求数据交易变现，优先做好内部合规打底，厘清数据来源合法性；可以依托第三方 SaaS 合规工具、行业协会服务，降低自身治理成本；优先选择数据服务调用模式，而不是直接采购原始数据集。
3. 服务业企业开展任何数据对外合作，坚持 “先定规则、后开展业务”，把权属、使用约束、安全义务落实到合作协议当中，留存全套评估、日志、合同凭证。

7.2.4 面向技术产业层面

鼓励产业界研发轻量化、低成本隐私计算、脱敏、数据安全 SaaS 工具，适配中小服务业预算条件；推动服务业数据产品标准化，完善 API 接口、数据产品描述规范，降低数据产品对接成本。

八、结论与展望

数据要素正在重塑现代服务业发展模式，确权、流通交易、安全合规三者不可分割：确权厘清多元主体权利边界，是数据要素流通的制度基础；流通交易实现数据价值释放，是确权制度的价值落脚点；安全合规贯穿确权与流通全流程，是整个体系能够平稳运行的底线。

服务业数据天然具备多主体共生、与个人信息深度交织的特征，不能简单照搬工业领域数据要素落地路径，应当坚持三权分置制度框架，以内部资产盘点、商事合同约定、外部产权登记组合方式完成确权；优先发展数据产品与数据服务，推广 “原始数据不出域、数据可用不可见” 流通模式，场内场外协同发展；构建制度、技术、流程三位一体的全链条安全合规体系，区分不同细分行业落实差异化管控。

展望未来，随着全国统一数据产权登记体系持续落地、数据要素相关行业标准不断完善、轻量化安全技术持续迭代，服务业大中小不同规模市场主体的数据要素治理能力将持续提升。服务业数据要素市场不会走向大规模原始数据交易，而是更多走向模型服务、API 服务、多方协同计算的价值模式。服务业企业将从简单经营业务，升级为经营业务 + 经营合规数据资产双轮驱动，数据要素将持续赋能服务业提质增效，助力现代服务业新质生产力培育。

数据来源

[1] 中共中央、国务院。关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（数据二十条）[Z].2022
[2] 中华人民共和国数据安全法 [Z].2021
[3] 中华人民共和国个人信息保护法 [Z].2021
[4] 网络数据安全管理条例 [Z].2024
[5] 国家数据局。数据产权登记工作指引（试行）[Z].2026
[6] 国家数据局。全国数据资源调查报告（2025 年）[R].2026
[7] 中国数据产业发展报告（2026）[R]. 国家数研院，2026
[8] 国家数据局公开政策解读、流通安全治理典型案例库
[9] 各地方数据要素建设实施方案、数据交易所公开业务规则
[10] 行业公开统计数据、产业实践案例整理汇总

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