数字化时代，数据全球流动为企业带来业务机遇，但国内外监管已进入“强管控”阶段：国内《数据安全法》《个人信息保护法》明确跨境数据传输合规要求，欧盟GDPR、EUAI法案等国际法规更设高额罚款（如GDPR最高罚全球年营业额4%），区域法规差异进一步加大合规难度。
然而多数企业陷“认知浅、体系缺、跨境难”困境：有的粗放传输数据未做合规审查，遭约谈整改；有的不懂国际规则，因GDPR数据泄露通知超时、EUAI法案风险分级不清吃百万级罚单；合规从业者也常难平衡数据价值与合规，应对复杂场景力不从心。
为此，本课程聚焦核心痛点，既解读中外数据法规，又拆解“跨境传输、AI合规”等实操方法，帮企业建全球适配的合规体系，让数据安全驱动业务全球化。
企业收益：
1. 强化企业数据治理体系，降低法律风险与合规成本
2. 提升国际业务中的数据运营与合规管理能力
3. 深化跨境业务的合法合规实践，助推全球化战略落地
学员收益：
1. 系统掌握中外数据合规与跨境数据流动核心法规条款
2. 提升数据合规评估、实操与风险管理能力
3. 增强跨境数据传输与合规审查的专业认知与操作技巧
4. 培养前沿合规思维，夯实个人法律职业竞争力
第一讲：破冰引航——数据合规的认知
一、企业合规的理念
1. BP石油墨西哥湾事件引发的合规思考
案例：BP石油案件
讨论：员工的疏忽还是公司的管理的缺失、多次漏油引发的思考
2. 合规理念的产生与发展
二、数据合规的发展与核心目标
1. 数据立法的逐步完善
图解：世界主要国家数据立法的时间轴
数据合规被罚案例：TikTok被欧盟处罚、Meta被处罚
——数据合规属于合规的一部分
2. 数据管理
1）自我管理
2）合规管理
——数据合规的选择之路
第二讲：全球风向标——欧盟GDPR与AI法案深度解读
一、GDPR总体解读
1. GDPR的管辖
2. 数据处理的范围
1）常见的数据处理范围
2）主动的行为
3）被动的行为与不作为
3. 数据的分类
1）一般数据
2）特殊数据
3）其他的特别数据
——数据控制者VS数据处理者
二、原则、传输、企业合规实务
1. GDPR核心原则
1）最小范围原则
2）合法、公开、透明原则
3）准确性原则
4）完整、保密、完全的原则
储存限制：被遗忘权
2. 跨境传输之合规魔方
因数据跨境被处罚的案例：数据跨境未同等保护；“facebook一键登录”；“远程登录”
数据跨境的保护要求：同等保护原则、救济措施
1）被认可的国别
2）被认可的主体：公司约束规则+SCC合同
3. 数据主体的权利
1）知情权与访问权
2）数据携带权
3）限制处理权
4）删除权/被遗忘权
5）反对权
6）纠错权
4. 数据泄露的处理
1）立即VS72小时报告
2）向数据主体报告
3）假名化与匿名化
5. 数据保护影响评估
互动：拟定的商业模式下，哪些行为违反了GDPR？应该怎么修改？
三、EUAIAct法案洞察：AI系统分级与风险管控
1. AI法案的颁布与争议
2. AI法案的适用范围
1）人工智能产业链主体：供应商、使用商、进口商、分销商
2）域外效力
3）例外：科研、个人非专业、军事
3. AI法案的分级管理制度
1）最小风险类
2）有限风险类
3）高风险类
4）不可接受的风险类
互动与探讨：哪些模式属于哪种分类？
4. 通用AI行为准则与指南
1）GPAI的概念与范围：GPAI的提供者；GPAI模型
2）GPAI开源豁免的要求
3）透明度与文档
4）版权问题
第三讲：时代变迁——中国的数据合规之路
一、隐私保护到治理一体，数据合规的进化之路
1. 初代隐私保护：以刑事为主的隐私保护体制
2. 互联网、数据市场、AI的发展引发的法律思考：
案例：数据收集和使用；人脸识别的滥用；地理定位和销售画像；AI致幻带来的法律思考
3. 数据立法精进：形成以法律为基础，行业规则为补充的一套体系
二、监管焦点：中国数据主要立法解读
1. 个人数据保护
1）管辖：境内提供产品或服务；分析、评估境内自然人
2）个人信息的范围：电子数据；匿名化问题
3）数据处理者：共同处理者的连带责任；数据处理者向他人转移数据的要求；自动化决策
4）个人图像、身份识别信息的监控
5）敏感个人信息
2. 数据处理的原则
1）合法、正当、必要和诚信原则
2）最小范围
3）公开透明
4）准确、完整
3. 数据主体的权利
1）查阅、复制
2）更正、补充
3）删除、被遗忘
4. 个人信息保护影响评估
1）引发情形
2）评估内容
5. 数据跨境
1）数据跨境的安全评估
2）个人信息保护认证
3）标准合同
4）向数据主体的告知义务
经典处罚案例：
1）2025年奥迪“泄露门”
2）某银行数据安全管理缺失案
3）短视频平台算法推荐侵权纠纷
4）国内首例数据合规不起诉
5）大数据杀熟案
6）国内首例人工智能侵权案
第四讲：未来数据合规趋势与企业实操指南
一、全球趋同与系统性治理：数据合规新趋势解码
1. 处罚力度加大
2. 监管越来越细
3. 合规要求深入业务和技术
二、企业落地要点全流程
1. 数据合规体系建设的原则与价值
1）数据合规深入业务
2）数据合规的管理层责任
3）数据合规成为“软实力”
2. 数据合规体系建设的基本流程
第一步：公司业务的全面“体检”
第二步：数据风险清单梳理
第三步：数据合规整改方案
第四步：数据合规的整体组织架构和内控管理
第五步：培训与“文化建设”
第六步：定期回顾与更新
