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垦丁:2024构建数据资产 训练数据合规处理及数据资产入表处理研究报告(40页).pdf

上传人: 学*** 编号:188320 2025-01-08 40页 1.93MB

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1、目录目录撰写人简介-1报告起草情况与起草人简介-2免责声明-4序言-5第一部分-61.政策背景与市场分析-71.1 训练数据合规的政策背景-71.2 数据资产入表的政策背景-81.3 训练数据市场分析-101.4 数据资产入表的市场情况-11第二部分-142.训练数据的合规应用-152.1 训练数据的主要应用市场-152.2 训练数据的提供者合规-162.3 训练数据的使用者合规-18第三部分-21数据资产入表操作处理-213.数据资产入表操作处理-223.1 入表的总体规划-223.1.1 入表的主体选择-223.1.2 会计准则的适用-233.1.3 入表与税务规划-253.1.4 数据资

2、产预期经济收益的预测-263.2 数据资产入表标准化处理-283.2.1 数据资产入表的标准化流程-283.2.2 数据的确权与达到控制的具体判定条件-303.2.3 数据资产的全生命周期合规治理-323.3 不同类型企业数据资产入表时的重点关注-333.3.1 平台型企业数据资产入表时的重点关注-333.3.2 大型传统企业数据资产入表的重点关注-343.3.3 中小企业数据资产入表的重点关注-353.4 数据资产入表还应注意的其他问题-363.4.1 上市公司关于数据资产评估的披露-363.4.2 数据资源的反舞弊建设-36致谢-38第 1 页撰写人简介撰写人简介垦丁律师事务所垦丁律师事务

3、所是由一群在网络法实务领域有丰富经验的律师,于 2017年 7 月共同创设,是一家完全专注于提供“网络法”法律服务的专业律师机构。垦丁律师正在服务或曾经服务的客户包括:腾讯、小米、蚂蚁国际、天猫人工智能、百度、360、星际魅族、虎牙、唯品会、焦点科技等综合和细分市场头部互联网企业。也包括强生、耐克、松下、smart、上汽大众、OPPO、日立(中国)、传音控股、鹏成新能源等智能制造和新兴产品市场。垦丁所的业务范围涉及平台治理、产品合规、投资并购、数据合规、知识产权、跨境争议解决等等,行业领域涉及综合网络平台、AIGC、NFT/区块链、数字娱乐、智能终端等。中联资产评估集团(浙江)有限公司【简称:

4、浙江中联】中联资产评估集团(浙江)有限公司【简称:浙江中联】成立于2004 年 1 月,具有企业整体评估、单项资产评估(包括房地产、机器设备、流动资产、无形资产、数据资产评估)和资产评估咨询等业务资质。目前浙江中联拥有执业人员 90 余人,注册资产评估师 50 余人。执业人员具备较强的资产评估能力,技术理论基础扎实,工作经验丰富,从事过各种类型的资产评估工作。浙江中联是首批通过财政部、证监会证券资格备案,连续八年入围中国资产评估协会机构综合排名前百强,浙江省资产评估机构综合评价排名前二。第 2 页报告起草情况与起草人简介报告起草情况与起草人简介报告的训练数据合规的相关内容由垦丁律所程念律师起草

5、,数据资产入表操作处理的相关内容由垦丁律所徐艺凌律师起草,数据资产评估内容由浙江中联刘赛莉老师起草。起草人简介(按姓名首字母拼音排序)起草人简介(按姓名首字母拼音排序)程念律师程念律师中国政法大学法学硕士(网络法学专业),垦丁律所人工智能法律研究部负责人,专注于人工智能、游戏合规、直播短视频法律服务、电商合规、平台治理、数据合规、个人信息保护、元宇宙相关法律服务及知识产权、不正当竞争、服务合同相关的涉网诉讼等互联网法律实务工作,为多家知名网络公司提供常年法律顾问服务,包括平台协议起草与调整、电商平台价格与广告合规法律方案、资质准入、平台协议审核、广告合规咨询、新业务风险评估等合规咨询服务等;参

6、与首例 5G 云游戏第一案、小米手机风险 APP 治理第一案等典型案件,代理游戏道具低价代充不正当竞争纠纷、直播带货预期可得收益追回案等;参与撰写直播与短视频产业合规蓝皮书元宇宙与元规则元宇宙产业及元规则体系建构蓝皮书等报告;参与编写著作理解与实施。刘赛莉老师刘赛莉老师中联资产评估集团(浙江)有限公司合伙人、技术总监。注册资产评估师、注册房地产估价师。自从事评估工作以来,共参与鞍钢集团等将近 100 多个项目的评估工作,专业技术底子较厚。适合参与评估重点问题、疑难问题的研究,特别是上市公司和国资央企的评估。第 3 页入选行业技术专家库、高端人才或领军人才情况:12019 年 5 月至今浙江省资

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本文主要探讨了数据资产入表和训练数据合规处理的问题。首先,文章分析了训练数据合规的政策背景,包括《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规,以及《网络数据安全管理条例》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策文件。其次,文章讨论了训练数据的主要应用市场,包括电商零售、金融服务、交通运输、娱乐和公共安全等领域。然后,文章详细阐述了训练数据的提供者合规、使用者合规以及数据资产化的合规要求。接着,文章探讨了数据资产入表的操作处理,包括入表的总体规划、会计准则的适用、入表与税务规划以及数据资产预期经济收益的预测。此外,文章还讨论了数据资产入表的标准化处理、不同类型企业数据资产入表时的重点关注以及数据资产入表还应注意的其他问题。最后,文章对所有给予帮助和支持的人士表示了感谢。
数据资产入表操作处理流程是什么? 训练数据合规应用有哪些主要市场? 数据资产入表对上市公司有何影响?
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