在“十四五”收官与“十五五”启幕的交汇期，面对全球治理重构与国内结构性矛盾交织的复杂变局，数据要素作为新质生产力的核心动能，正成为破局“大国规则博弈”与“有效需求不足”双重挑战的战略支点。当前，国际科技竞争向数据主权、算法规则等深水区延伸，而国内数据要素市场亟待破解“信任缺失”与“流通梗阻”的制度性难题。上海作为数据要素市场化改革先行区，可以数据信托为抓手，探索制度性基础设施建设，这不仅关乎上海作为全球数字贸易枢纽的能级跃升，更是中国在全球数字治理体系重塑中抢占制度型话语权的关键落子。
引言
“十五五”期间上海推广数据信托的战略意义
根据《上海市促进数据要素产业创新发展行动方案(2023-2025年)》，到2025年数据产业规模目标突破5000亿元，数据交易所年交易额超百亿元。这一宏大愿景的落地，亟需破解数据流通中的“信任赤字”难题。在此背景下，数据信托作为一种新型治理工具，正在成为打通数据要素市场化“任督二脉”的关键机制。
数据信托通过分离数据所有权与使用权，建立独立受托人机制，能有效解决医疗、金融等领域数据共享中的信任缺失问题。如在医疗健康场景中，患者可通过数据信托架构授权三甲医院与研究机构共享诊疗数据，同时保留商业用途否决权。这种机制既保障个人隐私，又释放数据要素价值，契合上海打造“国际数字之都”的战略诉求。
法律架构的复杂性催生专业服务需求
数据信托绝非传统信托制度的简单数字化移植，其法律架构的复杂性体现在三个维度交织的合规网络中：第一层是数据权属的“三权分置”体系，《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》(下称“《数据二十条》”)创造性地提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的分置安排，这要求信托架构必须重新定义委托人、受托人、受益人之间的权利边界，以符合数据确权的合规要求。第二层是义务体系的“双重叠加”，受托人既要履行《中华人民共和国信托法》(下称“《信托法》”)第二十五条：“诚实、信用、谨慎、有效管理的义务”，又要承担《中华人民共和国个人信息保护法》(下称“《个人信息保护法》”)第五十八条赋予大型个人信息处理者的“守门员责任”。第三层是技术风险的穿透性挑战，联邦学习、区块链存证等技术的应用，使得法律合规必须穿透代码层验证其有效性。这种跨领域、多层级的合规需求，使得专业法律服务成为数据信托从概念设计走向商业落地的必要前提。
律师角色的多维化转型
在数据信托的生态系统中，律师的角色正在发生革命性重构。律师不再是单纯的法律条文解释者，而是进化为数字时代的“制度工程师”：一方面需要设计符合《中华人民共和国数据安全法》(下称“《数据安全法》”)《信托法》《个人信息保护法》的信托架构;另一方面必须在政府监管部门的指导下，协调技术供应商、数据提供者等多方利益。更关键的是，律师需要预判技术演进带来的法律风险——例如在区块链存证环节，律师需论证哈希值固化效力的司法认可路径;在隐私计算场景中，需评估联邦学习模型是否符合匿名化标准。这种跨界整合能力，要求数据产业律师具备“法律+技术”的复合型知识储备，为律师的专业化发展提出了更高要求。
一、数据信托与传统信托的异同及境内外发展现状
法律关系的结构性革新
传统信托制度以《信托法》为根基，围绕实物资产或金融资产的权利转移展开，其核心是财产权的占有与收益分离。而数据信托的革新性在于，其标的物是兼具人格属性与财产价值的数据要素，这导致法律关系的系统性重塑：
权利客体层面，传统信托财产具有排他性，一块土地或一笔资金无法被多方同时占有;但数据具有非竞争性特征，同一组医疗影像既能用于癌症研究，也可用于AI算法训练，这种复用性要求信托架构必须建立动态授权机制。英国泽西岛的LifeCycle项目正是典型案例，通过自行车传感器采集的骑行数据，既服务于市政道路规划，又授权保险公司开发健康险产品，不同用途及权利主体间通过智能合约实现权限隔离。
信义义务层面，传统受托人主要承担财产保值增值责任，而数据信托受托人还需履行数字时代的特殊使命：包括《个人信息保护法》第五十五条要求的隐私影响评估义务、《互联网信息服务算法推荐管理规定》规定的模型透明度披露，以及《数据安全法》第二十七条规定的数据安全保护义务。
风险特征层面，传统信托的风险多集中于财产损失维度，而数据信托面临复合型风险矩阵：既包括民法领域的隐私侵权风险，也涉及《中华人民共和国反不正当竞争法》(下称“《反不正当竞争法》”)第九条禁止的数据不正当获取风险，还可能因跨境传输违规触发《数据出境安全评估办法》的行政处罚。
全球实践的多元探索
国际社会对数据信托的探索呈现出“模式分化、场景驱动”的特征。英国通过立法试验与技术验证双轮驱动，在泽西岛成功运行全球首个法律认可的数据信托项目LifeCycle。该项目创新采用双层治理架构：法律层依托《泽西信托法》设立独立受托人;技术层通过物联网设备实时采集骑行数据，研究机构需向受托人委员会申请数据使用许可，并接受公众代表的伦理审查。这种机制一方面有效保障了数据贡献者(骑行者)的合法权益，另一方面大幅提升了数据使用申请的通过率。
新加坡在医疗健康领域开辟了“社群共治”新路径。国立大学医院成立的医疗数据信托委员会，由患者代表、伦理学家、技术专家组成集体决策机构，任何涉及基因数据的商业开发提案必须获得三分之二以上成员的同意。该模式成功平衡了科研需求与个体权益，使得肝癌早筛AI模型的训练数据量成倍增长而患者投诉率显著降低。
欧盟则通过《关于公平访问和使用数据的统一规则的条例》(《数据法案》)构建“公共治理导向”的数据信托框架，要求受托机构必须具备公共服务属性。欧洲一能源数据信托的运作即体现这一特点：电网运营数据由市政控股的受托机构统一管理，私营企业申请数据时必须承诺将一部分研发成果所得反哺公共智慧电网建设。
国内实践及突破方向
中国国内对数据信托的探索尚处于初期阶段，但随着数据市场的发展和数据保护法规的完善，其重要性日益凸显。国内正在积极探索的“可信数据空间”建设，目标是到2028年建成100多个此类空间，以打破当前数据共享和利用的障碍，建立统一的国家数据市场。此外，中国的一些试点项目也涉及数据信任的考量，例如长期护理保险试点项目就强调了公众信任的重要性。值得注意的是，中国还构建了社会信用体系，虽然其目标和机制与传统的数据信托有所不同，但也涉及大规模的数据收集和信任建设问题。
但当前国内数据要素市场面临三重结构性矛盾：个人数据授权成本高、群体授权机制缺失、数据资产估值体系混乱。数据信托正是破解这些难题的制度密钥。作为一种特定的法律和运营框架，数据信托概念仍处于早期阶段，然而对“可信数据空间”建设的积极探索以及对数据共享的信任需求，均与数据信托的原则相符合，为数据信托在中国的进一步发展和应用提供了潜在路径。
二、生态协调：推动数据信托政策与行业规则共建共赢
政策建言与标准制定：构建适配数据要素市场化的制度底座
数据信托作为破解数据要素市场“信任赤字”的核心工具，其制度设计需突破传统信托的治理惯性。上海作为数据要素市场化改革先行区，建议政府以《数据二十条》确立的“三权分置”原则为基础，推动“地方立法试点+行业标准引领”的双轨制政策框架，为全国性制度供给提供“上海样本”。
在立法层面，可借鉴《上海市数据条例》授权运营机制，探索制定数据信托管理条例，明确受托机构的公共属性与信义义务边界。例如，针对数据资源持有权与加工使用权的动态分离问题，可引入信托财产独立登记制度，要求受托机构将数据资产纳入独立的存管账户，实现权属登记与风险隔离的法定化。在标准体系构建方面，建议建立“技术标准+法律标准”融合范式：技术端制定数据分类分级、匿名化处理等操作细则，法律端则需衔接《个人信息保护法》第六条“最小必要”原则，形成动态授权管理规则，防止数据使用权的过度泛化。
政府宣传及公众信任培育：重塑数据要素市场的社会契约
如前文所述，当下政府的部分试点项目也涉及对数据信任建设的考量。具有代表性的是“可信数据空间”的建设，这与数据信托的理念有共通之处，都强调在安全可信的环境下进行数据共享。数据信托的可持续发展不仅依赖制度保障，更需构建“政府引导-公众参与-社会监督”的信任共同体。
实践中，政府可主导建设公共数据信托示范工程，通过可视化治理机制增强公众认知。在利益共享机制设计中，构建“基础收益+贡献积分”的二次分配模型，除固定收益外，按数据贡献值分配超额收益，并通过智能合约自动执行分配规则。此举既落实数据权益保护要求，又能激发公众参与数据要素市场的内生动力。政府还可以建立“数据伦理委员会”治理机制，吸纳法律专家、技术伦理学者及公众代表组成独立监督机构，对高风险数据处理方案行使一票否决权，防止算法歧视等伦理风险。
跨境合规支持与全球化规则衔接：构建数据出海的“安全港”机制
跨境数据信托面临的核心困境在于“法律域外效力冲突”与“技术合规壁垒”。在规则衔接层面，建议推动建立“数据信托白名单”国际互认机制。参考新加坡与欧盟的合规认证实践，在我国数据合规标准中吸纳《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)等数字贸易框架协定的主旨和原则，降低企业数据跨境合规的适应成本。
政府还可以尝试支持自贸试验区开展“监管沙盒”压力测试，允许受托机构在封闭环境中试验新型跨境数据处理方案。例如，在跨境电商数据信托中试点基于零知识证明的支付数据验证机制，同步构建风险预警模型与应急响应预案，为全球化规则输出提供实践支撑。
三、数据信托的法律架构搭建与合规审查路径
前期架构设计与底层逻辑合规
1、数据信托三方主体的权利义务关系
数据信托的法律架构设计需以《数据二十条》确立的“三权分置”原则为法律根基，在架构中需明确数据委托人(数据提供者)、受托人(数据管理者)、受益人(数据使用的最终受益者)的三方法律关系及权利义务边界：委托人保留数据资源持有权，将数据的控制权授予受托人，受托人则根据信托的目的和条款管理数据，例如决定谁可以访问数据以及访问的用途。如在英国伦敦一家医院实施的数据信托委员会，该委员会由患者、公众代表和医院工作人员组成，旨在对研究数据的访问进行道德监督，确保数据用于改善治疗和理解疾病，患者作为委托人可保留数据删除权，研究机构作为受益人需承诺仅将数据用于特定科研目的。
2、法律协议的创新性拟制
起草法律协议是数据信托架构设计的核心环节。如在“数据信托目的声明”中须明确设立本次信托的目的及数据使用的领域边界与禁止性条款，不得违背国家法律法规及公序良俗;在“授权条款”中建立数据使用权限的弹性调整机制，允许委托人通过可视化界面调整数据使用范围、管控数据流向等。“技术合规”部分中，将《个人信息保护法》的匿名化要求转化为具体技术参数，此类条款需通过穿透式合规审查，确保不违反《中华人民共和国反垄断法》所禁止的“数据垄断”。
全流程合规审查路径
1、数据委托人层面：数据合规审查及授权链完整性核验
(1)内部生成数据的合规性审查
内部生成数据是数据委托人通过自身业务活动直接产生的数据资源，其合规性审查需聚焦于数据生成的合法性、质量管理体系及授权链完整性三个方面。具体而言，应核查数据生成的依据是否基于合法业务流程(如用户协议约定的数据采集范围)、技术手段是否安全可靠、数据质量管理体系是否覆盖全生命周期等。此外还需核验内部数据流转路径，如部门间共享协议、员工权限审批记录等，确保数据从生成到委托的全链条权属无瑕疵。
(2)外购数据的合规性审查
外购数据的合规性审查重点在于供应商资质、数据来源合法性及授权范围。在核查时应重点关注数据供应商是否具备合法数据经营资质，数据来源是否通过合法渠道获取(如合法有效的数据采购合同)。同时，需审查采购合同中的关键条款(如数据真实性保证、侵权责任分担)是否存在法律风险，并核验数据接收方的技术保护措施是否符合《数据安全法》要求。
(3)公开收集数据的合规性审查
公开收集数据的合规性审查需兼顾数据获取方式合法性与后续使用授权范围。实务中应验证数据收集技术手段是否遵守目标平台的相关协议及《反不正当竞争法》规定，避免因突破防爬措施引发法律争议。若数据内容包含个人信息，还需核查数据清洗与标注流程是否符合《个人信息保护法》的要求。
(4)个人授权数据的合规性审查
个人授权数据的合规性审查核心在于授权真实性、范围明确性及动态管理机制。具体而言，需核验授权文件是否包含明确的处理目的、数据类型及使用场景，如《用户知情同意书》中“允许用于数据信托产品开发”的专项条款。同时，需审查数据委托人是否建立授权撤销机制，并核验数据删除日志是否完整，确保信托运营中不再使用已撤回授权的数据。
2、数据受托人层面：资质核验与数据管理体系合规
(1)数据管理资质核验
受托人开展数据信托领域数据管理工作，须具备与信托规模、数据类型相匹配的技术资质与管理能力。因此在核查过程中，应注意受托人是否取得相应数据管理资质或进行数据处理活动备案，以及是否履行《数据安全法》第二十七条规定的数据处理者的数据安全保护义务。如有必要，还应通过行政机关公示系统检索受托人的历史合规记录，近三年是否因数据泄露、超范围使用等行为受到过行政处罚。
(2)数据管理体系合规性设计
受托人需根据法律法规及国家标准设计覆盖数据存储、授权访问、传输、销毁全流程的管理体系。受托人应参照GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》及行业相关规定制定“信托数据资产目录”，并按照规定对数据进行分类分级存储和传输。数据销毁环节，需审查物理销毁与逻辑销毁的双重保障机制，确保数据不可恢复。
(3)信义义务落地及监督、应急机制
信义义务是数据信托架构中的核心义务，亦是赋予独立的中间管理机构以权利，打破数据资产化“信任危机”的基础。因此，以合规视角审查受托人信义义务落地情况，设计和优化受托人监督机制、问责机制及应急预案至关重要。实务环节中，可在信托协议中嵌入受托人承诺书，明确受托人法定代表人、技术负责人、操作人员的分级责任。同时设立由律师、技术专家、受益人代表组成的数据信托监督委员会，定期审查受托人履职情况及数据管理风险评估报告。
3、数据受益人层面：权限约束与权益保障
(1)受益人的权限约束：基于信托目的的数据使用边界控制
数据信托全流程合规审查后端的核心是：受益人仅能在信托协议约定的目的范围内使用数据，即受益人禁止擅自将数据用于商业化开发、二次分发等超范围场景。受益人的数据使用权还需遵循“最小够用、动态调整”原则，具体而言，可根据前述受托人制定的“信托数据资产目录”，分级设计受益人的访问权限，以匹配数据分类分级保护相关的法律法规及国家、行业标准。在数据信托运营过程中，应动态监督、审查受益人的使用行为，受益人需定期提交《信托数据使用合规报告》，释明信托数据的应用场景、算法逻辑及产出成果。
(2)受益人的权益保障：透明度机制与救济路径构建
受益人有权请求数据受托人提供或通过数据信托管理平台查询与其相关的数据来源合规法律意见、数据质量评估报告、数据访问及使用记录，并可就数据准确性、授权使用范围等提出书面异议。受托人应根据实际情况启动复核程序，若确认存在数据质量瑕疵或合规风险，应修正数据并书面告知异议处理结果。若因受托人或第三方合作方过错导致数据泄露，受益人可依据数据信托协议主张免责甚至获得损害赔偿请求权。
护航数据信托运营实施
1、动态合规审查机制：从协议履行到政策适配
数据信托运营期的合规监督需要周期性、场景化的跟踪审查。如定期调取受托人数据管理日志、权限审批记录等文件，核验其是否严格遵循数据信托协议约定的数据管理标准、数据处理范围、技术保护措施及受益人权限规则。数据信托运营过程中可能因业务拓展新增数据类型，合规审查时需督促受托人及时更新信托数据资产目录，如有需要还需对数据信托协议进行补充或修订。
数据信托运营期间需根据政策法规变动进行适应性调整，这就要求合规审查需跟踪数据领域立法动态，评估其对信托运营的影响。
2、法律风险预警体系：从权益侵害到责任穿透
数据信托运营中的法律风险具有隐蔽性与传导性，合规审查体系中需构建“识别-评估-处置”的全链条预警机制。一旦发生数据泄露事件，需立即审查受托人是否履行数据信托协议约定的处置及报告义务，并核查应急预案落实情况。最终，应根据数据安全事故具体情形落实责任主体，并形成数据安全事故法律审查意见。
3、多方协同治理框架：数据信托合规文化建设
数据信托的长期合规运营依赖于委托人、受托人、受益人、监管机构等主体的协同共治，律师需发挥规则设计者与冲突调停者的双重角色。数据信托合规团队可主导制定“数据信托合规培训计划”，重点针对受托人管理层，定期开展数据合规课程。同时，可推动设立数据信托内部争议解决机制，通过建立委托人代表、受托人代表、律师、会计师、相关技术人员组成的数据信托委员会，发挥信托内部纠纷的处理和调停职能。
四、未来展望：法律专业服务是数据信托生态的“关键拼图”
数据信托作为数字经济时代的制度创新，正逐步从理论构想演化为重塑数据要素市场的核心基础设施。其发展轨迹揭示了一个深刻命题：数据要素市场化不仅是技术问题，更是信任关系的系统性重构。在这一进程中，法律专业服务已超越传统“风险防火墙”功能——既要化解权利分置与技术合规的跨维度矛盾，又要驱动多方主体的利益协同与规则共建。
面向未来，法律服务的创新深度将直接决定数据信托的制度效能。一方面，法律人需突破“规范解释者”的单一角色，向“技术合规架构师”转型，通过穿透代码层的合规审查、动态授权规则的智能合约化，实现法律逻辑与技术逻辑的深度耦合。制度供给层面，法律专业服务需推动“政策沙盒”与“行业标准”的协同进化，通过参与数据信托地方立法试点、辅助行业技术合规指南制定，可加速形成兼具中国特色与国际兼容性的规则体系。这些创新将成为上海建设全球数字贸易枢纽的规则竞争力源泉。
展望“十五五”，数据信托的规模化落地必将催生法律服务的范式革命。唯有以“制度工程师”的跨界思维重构专业能力，以前瞻性规则设计护航技术创新，法律人方能成为数据要素市场化进程中的“关键拼图”，助力中国在全球数字文明新秩序中占据制度话语权高地。