工业互联网平台数据垄断行为合规自查指南

工业互联网平台数据垄断行为合规自查指南合同编号：__________

工业互联网平台数据垄断行为合规自查指南

第一章总则

第一条目的与依据

本指南旨在为工业互联网平台运营主体提供数据垄断行为合规性自查的框架与指引，依据《中华人民共和国反垄断法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》及相关法律法规制定，以防范和化解数据垄断风险，促进数据要素市场健康有序发展。

第二条适用范围

本指南适用于工业互联网平台运营者、数据处理者、数据使用者及其他相关主体，涵盖数据收集、存储、处理、交易、跨境传输等全生命周期活动中的垄断行为自查要点。

第三条自查原则

（一）合法合规原则：自查活动应遵循法律法规及政策要求，确保数据活动具有合法性基础；

（二）全面覆盖原则：自查内容应覆盖平台数据资源的所有环节，包括但不限于数据类型、处理方式、交易行为等；

（三）动态调整原则：自查标准需根据法律法规更新及业务发展进行周期性复核。

第二章数据垄断行为界定

第四条数据垄断行为类型

（一）数据排他性垄断：通过技术绑定、格式兼容性限制等手段，阻碍用户使用竞争对手提供的同类数据产品或服务；

（二）数据控制权滥用：利用控制海量数据资源，无正当理由拒绝交易、限定交易或搭售其他产品；

（三）数据标准垄断：制定并强制执行非必要的技术标准或接口协议，排除、限制竞争行为；

（四）数据定价垄断：对基础数据资源或数据服务采取掠夺性定价或价格歧视，排除潜在竞争者。

第五条数据垄断判定标准

（一）市场份额标准：在特定数据市场占有超过50%市场份额，且存在显著市场控制力；

（二）行为效果标准：通过数据垄断行为导致市场进入壁垒显著提高、创新活力抑制或消费者选择权受损；

（三）滥用行为关联性：数据控制权与垄断行为之间存在直接因果关系。

第三章自查核心内容

第六条数据资源基础信息核查

（一）数据分类分级：对照《数据安全管理办法》要求，核查核心数据、重要数据及一般数据的边界划分是否清晰；

（二）数据来源合法性：验证原始数据采集方式是否获得用户明确授权，敏感数据获取是否履行告知同意程序；

（三）数据持有规模：统计平台持有量级的数据资源清单，包括工业设备参数、生产工艺数据、供应链信息等。

第七条数据处理活动合规性审查

（一）处理目的正当性：核查数据处理目的是否与收集时声明一致，是否存在超出用户预期范围的数据二次开发；

（二）算法透明度：审查数据模型训练过程是否排除偏见性算法，模型决策机制是否可接受司法审查；

（三）匿名化处理：验证个人数据匿名化技术是否满足《个人信息保护法》第十七条要求，实现“无法识别特定个人且不能被复原”的技术标准。

第八条数据交易行为合规性评估

（一）交易规则合理性：检查数据交易定价机制是否具有市场公允性，是否存在以交易数据为条件搭售其他服务的情形；

（二）交易安全保障：评估数据交易过程中的加密传输、权限控制、审计追踪等措施是否满足《数据交易管理办法》要求；

（三）跨境交易合规：核查数据出境前是否取得数据主体同意或履行安全评估程序，交易对方是否具有同等数据保护水平。

第四章风险防控措施

第九条数据垄断风险点防控

（一）数据接口标准化：建立开放性API接口规范，保障第三方接入时具备数据可获取性，接口文档应包含数据格式说明及使用指引；

（二）交易行为备案：对大额数据交易或批量数据提供行为实施交易前备案制度，记录交易主体、数据类型、使用范围等关键信息；

（三）算法审计机制：定期聘请第三方机构开展算法影响评估，对可能存在歧视性的模型参数进行调整优化。

第十条违规行为应急处置

（一）数据泄露响应：制定数据安全应急预案，明确泄露事件处置流程、通知义务及赔偿标准，保留应急演练记录；

（二）监管问询应对：建立反垄断合规沟通机制，对监管机构问询应做到及时响应、材料完整、法律意见充分；

（三）诉讼风险防范：针对可能引发垄断诉讼的数据行为，提前准备合规整改方案，必要时寻求司法确认。

第五章法律责任与救济

第十一条违规行为法律后果

（一）行政责任：垄断行为被反垄断执法机构认定的，将面临最高500万元罚款，情节严重时对直接责任人可处50万元以下罚金；

（二）民事责任：因数据垄断行为导致用户财产损失的，需承担停止侵害、赔偿损失及惩罚性赔偿（赔偿金额可达实际损失1.5倍）；

（三）刑事责任：涉嫌构成垄断犯罪时，单位可判处罚金，直接负责的主管人员可处五年以下有期徒刑。

第十二条合规救济途径

（一）行政救济：企业可通过反垄断宽大制度申请减轻处罚，需提交竞争承诺方案及三年行为改进报告；

（二）民事救济：受垄断行为损害的用户可申请公益诉讼，法院可判令平台停止违法行为并公开道歉；

（三）行业自律：加入行业合规联盟，通过同行监督机制实现数据行为的自我约束。

第六章附则

第十三条自查周期要求

企业应每季度开展数据垄断合规自查，重大数据交易或政策调整后需启动专项复核，年度审计时提交合规报告。

第十四条文档保存义务

所有自查记录、整改方案、法律意见书等文件应保存五年备查，涉及重大数据安全事件的档案需永久存档。

第十五条法律适用

本指南未作规定的事项，参照《中华人民共和国反不正当竞争法》《工业互联网数据管理办法》及相关司法解释执行。

一、工业互联网平台间的数据联盟合作场景

应用场景说明：当两个或多个工业互联网平台为提升数据协同能力或构建行业数据生态，通过签订数据共享协议建立数据联盟时，本合同可作为合规基础框架。这种合作模式下，各平台既是数据提供方也是数据使用方，需特别关注数据边界的动态调整和交易行为的透明化。

需要注意条款及修正：

1.第七条数据交易行为合规性评估中需增加"数据联盟章程"条款，明确各平台数据共享范围、使用目的及争议解决机制。建议采用"数据使用豁免清单"制度，对联盟内通用数据类型实行自动豁免，但需建立季度复审机制。

2.第九条风险防控措施中应补充"数据资产评估机制"，规定联盟内数据贡献度与收益分配的量化模型，建议采用《工业数据互联互通指南》中的"数据价值贡献系数法"。

3.第十一条法律责任与救济中需增加"联盟违约惩罚条款"，明确因平台擅自扩大数据使用范围导致的连带赔偿责任，建议设置300万元起的惩罚性赔偿基数。

实际操作中常见问题及解决办法：

1.问题：数据联盟内存在"数据贡献不匹配"现象，部分平台以非核心数据换取高额收益。

解决办法：建立第三方数据价值评估体系，引入区块链存证技术对数据贡献进行量化记录，参考《德国工业数据法案》中的"数据质量-使用范围"比例原则。

2.问题：联盟内数据滥用投诉难以界定责任主体，导致用户维权周期过长。

解决办法：设立"数据联盟调解委员会"，由各平台技术专家和法务代表组成，适用《电子商务法》第十七条的快速救济程序。

3.问题：数据跨境流动监管存在冲突，不同联盟成员对数据出境标准理解不一。

解决办法：采用"欧盟-美国数据合规互认框架"作为参照标准，建立联盟成员的"数据合规等级认证"体系。

二、政府主导的工业数据监管平台建设场景

应用场景说明：当地方政府为推动区域工业数字化转型，建设工业数据监管平台时，本合同可作为数据合规基础。此类平台具有数据强制采集、监管分析双重属性，需特别关注数据全生命周期的监管需求。

需要注意条款及修正：

1.第六条数据资源基础信息核查中需增加"监管数据清单"条款，明确政府指令性采集的数据范围及边界，建议采用《公共数据开放基本规范》的"三定"原则。

2.第九条风险防控措施中应补充"监管数据脱敏机制"，规定对生产经营敏感数据采用动态遮蔽技术，参考《金融数据安全》GB/T35273-2022标准。

3.第十二条救济途径中需增加"政府数据合规审查"条款，明确政府监管行为超出权限时的投诉渠道，建议适用《行政诉讼法》第三十二条的合法性审查程序。

实际操作中常见问题及解决办法：

1.问题：企业对政府数据调取存在抵触情绪，担心数据被挪作他用。

解决办法：建立"政府数据调用令牌机制"，每次调取需通过区块链技术生成不可篡改的调用记录，参考《深圳经济特区数据条例》第十二条的行政调取规范。

2.问题：监管平台数据存储设施未达标，导致数据安全风险。

解决办法：要求监管平台符合《密码应用安全要求》GB/T39725-2020标准，建立季度等保测评报告自动推送机制。

3.问题：政府监管数据使用范围不断扩大，引发企业合规焦虑。

解决办法：实行"监管数据使用范围备案制"，新增使用需求需经第三方专家论证并公示30日，参考《浙江省公共数据管理办法》第十五条的动态调整程序。

三、工业互联网平台的数据供应链金融场景

应用场景说明：当平台通过数据确权、信用评估等服务介入供应链金融时，需将数据安全与金融监管要求相结合。这种模式涉及多方主体利益博弈，需特别关注数据资产的金融化过程中的风险隔离。

需要注意条款及修正：

1.第七条数据交易行为合规性评估中需增加"金融数据脱敏规则"条款，明确对供应商交易流水、融资额度等敏感数据的处理方式，建议采用《银行数据安全》JR/T0198-2020标准。

2.第九条风险防控措施中应补充"数据供应链防火墙"，规定金融数据与生产经营数据的物理隔离，建议采用量子加密技术构建数据安全边界。

3.第十一条法律责任与救济中需增加"金融衍生品数据合规条款"，明确因数据错误导致的金融产品违约责任，建议适用《证券法》第一百二十五条的民事赔偿责任上限规则。

实际操作中常见问题及解决办法：

1.问题：数据信用评估模型存在偏见，导致对中小企业融资歧视。

解决办法：建立"金融数据算法审计委员会"，每季度对信用模型进行公平性测试，参考《欧盟人工智能法案》第11条的算法透明度要求。

2.问题：供应链金融数据跨境传输监管存在空白，跨国企业融资受限。

解决办法：采用"离岸数据加工模式"，在数据出境前完成脱敏处理，参考《新加坡个人数据保护法案》第23条的数据跨境传输条件。

3.问题：金融机构对数据资产评估存在分歧，导致融资定价困难。

解决办法：建立"数据资产评估指数体系"，参考《国际评估准则》IVS2022标准，对工业数据资产实行分类分级评估。

四、工业互联网平台的自动化数据合规审核场景

应用场景说明：当平台引入AI技术开展数据合规自动审核时，需平衡算法效率与合规准确度。这种场景下，数据合规工具本身也成为数据处理主体，需特别关注工具的持续改进义务。

需要注意条款及修正：

1.第六条数据资源基础信息核查中需增加"合规工具清单"条款，明确自动化审核系统的数据访问权限范围，建议采用《人工智能伦理规范》GB/T39779-2021标准。

2.第九条风险防控措施中应补充"算法持续优化机制"，规定自动化审核系统的季度模型更新率不低于20%，参考《美国公平信用报告法》FCRA的模型验证要求。

3.第十二条救济途径中需增加"算法异议条款"，明确用户对自动化审核结论的申诉渠道，建议适用《消费者权益保护法》第35条的举证责任倒置规则。

实际操作中常见问题及解决办法：

1.问题：自动化审核系统误判率高，导致合规成本增加。

解决办法：建立"人工复核-算法学习"闭环机制，将复核案例作为算法训练数据，参考《欧盟通用数据保护条例》第89条的持续改进义务。

2.问题：自动化审核系统存在偏见，对特定行业数据过度拦截。

解决办法：建立"行业数据白名单制度"，对制造业、能源业等基础数据实行豁免审核，参考《英国AI监管沙盒指南》中的差异化监管原则。

3.问题：自动化审核系统日志管理不完善，导致监管追溯困难。

解决办法：采用"区块链分布式审计"技术，所有审核记录链式存证，参考《区块链数据管理技术规范》GB/T39725-2022标准。

五、工业互联网平台的数据保险产品设计场景

应用场景说明：当平台基于数据资产开发保险产品时，需将数据安全风险与保险精算要求相结合。这种场景下，数据资产评估成为产品设计关键，需特别关注风险定价的科学性。

需要注意条款及修正：

1.第七条数据交易行为合规性评估中需增加"数据保险风险因子条款"，明确对数据泄露、算法歧视等风险因素的量化标准，建议采用《保险法》第95条的精算定价原则。

2.第九条风险防控措施中应补充"数据保险预审机制"，规定投保前需完成第三方数据安全评估，参考《网络安全保险实施指南》第42条的风险减量要求。

3.第十一条法律责任与救济中需增加"保险理赔分级条款"，根据数据安全等级确定赔付比例，建议适用《德国网络安全法》第13条的分级监管标准。

实际操作中常见问题及解决办法：

1.问题：数据资产价值评估缺乏标准，导致保险定价困难。

解决办法：建立"数据资产动态评估模型"，参考《国际评估准则》第8号指南，对工业数据资产实行年检评估，采用"交易价格-成本价值-收益价值"三分法。

2.问题：数据保险理赔程序复杂，影响用户参保积极性。

解决办法：实行"一键理赔-区块链存证"模式，参考《保险法》第23条的简易理赔程序，建立理赔数据自动推送机制。

3.问题：数据保险产品设计存在逆向选择，高风险企业参保意愿低。

解决办法：采用"风险共担-分级定价"机制，对重点行业实行差异化费率，参考《美国网络安全保险白皮书》2023的定价策略建议。

原始合同附件清单：

1.附件一：《工业数据分类分级参考标准》（参考GB/T36344-2018）

2.附件二：《数据安全风险评估方法论》（参考ISO27005:2011）

3.附件三：《工业API接口安全规范》（参考NISTSP800-95）

4.附件四：《数据跨境传输安全评估清单》（参考欧盟GDPR第40条）

5.附件五：《数据合规工具技术要求》（参考ISO/IEC27082-3）

6.附件六：《数据保险精算定价指南》（参考美国NAIC第890号报告）

7.附件七：《数据联盟章程模板》（参考深圳数据交易所联盟协议）

8.附件八：《监管数据脱敏技术规范》（参考《密码应用安全要求》）

9.附件九：《算法影响评估报告范本》（参考欧盟AI法案附件3）

10.附件十：《数据合规年度审计报告模板》（参考《网络安全等级保护测评要求》）

多方为主导时的，附件条款及说明

第三十一条多方主导情形下的权利义务划分

第三十一条第一款甲方为主导时的特殊条款及说明

本条款适用于甲方在数据活动关系中处于相对优势地位，需承担额外监督义务的情形。

（一）甲方主导责任条款

1.1条款内容：当甲方作为数据控制者或处理者时，应建立数据活动"主导方责任清单"，明确本指南第三条自查原则的落实细则，包括但不限于：

（1）每月开展数据垄断风险自检，形成书面报告并存档；

（2）制定《数据使用场景变更审批流程》，新增数据应用需经三分之二以上关联方同意；

（3）建立《核心数据访问日志》，记录所有数据操作行为及时间戳。

1.2说明：本条款旨在强化主导方的合规主体责任，参考《欧盟数字服务法》第40条的平台责任制度设计。主导方需定期向监管机构提交数据活动年度报告，其中需包含本指南第六条核查的核心数据清单及处理目的说明。建议采用《工业数据分类分级参考标准》附件一进行数据分类，对涉及国家秘密的工业数据应遵循《保密法》第21条的特殊处理要求。

（二）数据公平性保障条款

2.1条款内容：当甲方通过数据优势影响其他参与方决策时，应建立"数据公平性评估机制"，包括：

（1）对算法决策过程实施第三方审计，每年至少2次；

（2）制定《数据利益分配指南》，明确因数据优势产生的超额收益分配方案；

（3）建立《数据歧视投诉处理流程》，24小时内启动调查程序。

2.2说明：本条款旨在防止数据优势方滥用市场地位，参考《德国竞争法》第5a条关于经济优势滥用的规制实践。建议采用《消费者权益保护法》第49条的惩罚性赔偿标准，当发现存在数据歧视行为时，应向受影响方支付实际损失1.5倍的赔偿金，但赔偿上限不超过100万元人民币。

（三）数据安全保障升级条款

3.1条款内容：当甲方控制的数据规模超过500万条时，应实施《数据安全保障升级方案》，包括：

（1）建立物理隔离的数据处理设施，满足《密码应用安全要求》GB/T39725-2020标准；

（2）实施《数据操作分级授权制度》，高级别数据操作需经双因素认证；

（3）制定《数据应急响应预案》，包含断电、断网等极端情形的处置流程。

3.2说明：本条款旨在强化大型数据主体的安全责任，参考《网络安全法》第36条关于关键信息基础设施的要求。建议采用《工业控制系统信息安全防护指南》的通知要求进行等级保护测评，对涉及国家重大利益的工业数据应实施物理隔离存储，参考《军工关键数据安全保护规定》第12条的技术要求。

第三十一条第二款乙方为主导时的特殊条款及说明

本条款适用于乙方在数据活动关系中处于相对弱势地位，需获得甲方额外保障的情形。

（一）数据权益保护条款

1.1条款内容：当乙方作为数据提供方时，应获得甲方的以下保障：

（1）签订《数据权益保护协议》，明确数据使用范围、期限及收益分配；

（2）建立《数据权益动态监测系统》，实时追踪数据使用情况；

（3）获得甲方的《数据安全承诺书》，包含保密义务及违约责任。

1.2说明：本条款旨在保障数据弱势方的合法权益，参考《个人信息保护法》第23条关于数据处理的知情同意原则。建议采用《国际评估准则》第8号指南进行数据价值评估，对涉及商业秘密的数据应实行"按需提供-脱敏处理"原则，参考《反不正当竞争法》第9条的限制性竞争行为条款。

（二）数据反垄断救济条款

2.1条款内容：当乙方发现甲方存在数据垄断行为时，应启动以下救济程序：

（1）获得甲方的《数据行为说明函》，要求解释数据使用的合理性；

（2）启动《数据权益评估程序》，由第三方机构评估甲方行为对市场的影响；

（3）向监管机构提交《数据垄断投诉报告》，获得优先处理权。

2.2说明：本条款旨在为数据弱势方提供救济渠道，参考《欧盟数字市场法案》第45条关于市场干预的规定。建议采用《消费者权益保护法》第38条的举证责任倒置规则，当乙方提供合理证据证明存在数据垄断时，监管机构应立即启动调查程序，参考《反垄断法》第38条的快速救济机制。

（三）数据安全保障条款

3.1条款内容：当乙方提供的数据涉及国家安全时，应实施《数据安全保障方案》，包括：

（1）建立数据安全责任制，明确乙方数据保护负责人及联系方式；

（2）实施《数据操作日志制度》，记录所有数据访问行为；

（3）获得甲方的《数据安全承诺书》，保证不泄露敏感数据。

3.2说明：本条款旨在保障国家安全数据的安全，参考《数据安全法》第34条关于重要数据的保护要求。建议采用《军工关键数据安全保护规定》第15条的技术措施，对涉及国家秘密的工业数据应实行"一数一密"管理，参考《保密法》第33条的违规责任条