不论是自商品服务信息发布、商品服务信息更新维护到商品服务下架等运营全流程，或者是从用户注册、用户浏览及使用到最终用户支付完成的用户体验流程，数据作为基础要素，始终贯穿于电商活动全生命周期流程中。电商平台运营，物流、信息流及资金流交叉频繁，线上及线下场景深度交织，形成诸多主体之间的数据交互关系。

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从数据交互全景图中可以感知，作为电商平台运营主体，电商数据合规建设需同时兼顾面向用户、其他商事主体及企业内部的工作。电商数据合规框架需覆盖如下三个层次：

（1）TO C：遵循国内《网络安全法》《电子商务法》《个人信息安全规范》等个人信息保护的相关规定，并参考《个人信息保护法》《数据安全法》等已公开的草案要求，结合近期工信部等执法机构针对App等载体的个人信息执法行动要求，形成面向用户个人信息收集处理的全生命周期管理要求；

（2）TO B：包括平台服务供应商（技术&内容）、外部合作平台（如淘宝、微信）等，通过商务谈判、协议控制等方式，明确数据的商业秘密保护、竞争性财产权益及数据治理等责任边界；

（3）内部：针对外部数据爬取、用户信息管理、数据共享、前端用户告知、新业态数据需求评估等事项，构建数据内部管理制度及流程机制。

结合《网络安全法》《电子商务法》等法律法规要求，以及一系列外部执法行动的关注要点，电商企业应加强对如下业务形态的数据合规问题的关注：

• 开展社交电商，业务场景渗透至App、小程序、微信群等多种渠道；

• 串联线上线下业务场景的新零售业务；

• 利用即时推送等多途径开展的个性化营销；

• 自动化访问并获取海量网络数据；

• 与外部第三方的数据交互。

上述业务模式中存在的合规问题，主要存在于数据收集、使用、涉及第三方的数据爬取以及数据共享、数据安全等方面。以下将结合具体业务模式，分别展开相关问题的讨论。

自2019年起，工信部、公安部等执法机构，密集开展针对电商平台数据合规的相关执法行动，其关注重点更多在于外部易感知的、易引发用户关注及投诉的个人信息收集问题。从已公开的执法案例来看，其中不乏业内知名的购物、餐饮、直播等电商企业，问题颗粒度也渗透至数据收集最小必要性，以及数据共享、权限开启等与技术结合较深的合规问题。

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从平台治理角度考虑，鉴于目前国家监管范围已从App逐步扩展至小程序、网站、快应用等媒介，与电商投放业态高度重合，关于外部平台个人信息处理规则的设置及用户告知，保证获取用户合法有效的授权同意，应是电商企业优先处理的合规事项。一般而言，如下数据收集事项属于企业应高度关注的高风险场景：

• 未设置个人信息收集处理规则（隐私政策、隐私说明等）；

• 规则未以突出、显著、易于感知的方式（例如弹窗、显著勾选项等），方便用户阅读及获取其明示授权同意；

• 规则内未如实明示各项功能场景，以及各项场景涉及的数据范围、系统权限等，包括可能涉及的数据向第三方传输、出境的情形。

此外，需关注的是，除上述渠道外，鉴于社交电商开展的多样性及便捷性特征，数据收集还可能渗透在私域流量运营等典型场景中，例如即时通讯App群聊天或者评论等。除依靠平台自身的隐私政策外，电商企业应结合平台特征，在开展具体数据收集处理活动之前，以各种友情提示或者友好设计，引导用户阅读个人信息收集处理规则，知悉并同意规则内容，以保证数据收集场景的合规性。

“新零售”业态，为目前众多企业电商化力推的业务发展模式。在该业态下，结合大数据分析、人脸识别等新技术开发应用，以用户运营为中心，利用数据优化组织和运营模式，推动线上、线下业务的无缝融合。该业态下存在的合规风险，我们简要归纳如下：

• 门店的信息收集风险：线下场景信息收集的合规性问题，往往容易被忽视。如线下门店注册中的个人信息收集往往缺乏同意环节，对应的解决方案如可在门店张贴显著标识，提示用户已进入视频采集区，或者通过店员及店内消费设计，引导用户阅读数据收集处理规则等；

• “智慧门店”中生物识别信息的滥用风险：部分线下门店，会引入人工智能技术，通过采集用户生物识别信息，以推广相应的“智慧门店”建设，例如“无人店模式”。但该模式下，对于在收集用户生物识别信息前是否有特别告知环节并获取用户单独明示授权同意，仍需重点关注。目前，加拿大的信息和隐私专员已经就Cadillac Fairview公司在卡尔加里运营的购物中心未经同意使用面部识别技术开展调查。对此，电商企业仍应当在“最小、必要”的原则下，谨慎收集处理用户的生物识别信息，同时做好信息使用目的控制，防范信息安全风险；

• 智能硬件的同意获取瑕疵：新零售场景中出现的例如智能收银等硬件产品，获取授权同意的场景面临合规质疑；此外，在收集完用户的消费行为数据等个人信息后，此类前端是否做到数据仅在前端存储及处理、相关数据是否会流入其他业务场景乃至其他数据处理方进行处理等，均对电商企业的数据合规及安全管理能力提出挑战。

竞争的加剧以及技术的演进，使得电商场景下自动化决策机制大量应用，个人信息往往会存在加剧滥用的风险。如何通过决策的透明化和结果的公正化，减轻合规风险，保护消费者的权益，一直是需要关注的核心问题。

依据《电子商务法》《广告法》《消费者权益保护法》《通信短信息服务管理规定》《个人信息保护法》（草案）的规定，通过网络、短信、电话、即时通讯工具等方式发送电子营销信息，对用户开展定向营销推广行为，应满足如下合规要求：

1）告知用户定向推广的相关信息，并获取其授权同意；

2）以显著标识展示个性化推送内容；

3）为用户提供简单直观的退出或关闭个性化展示的选项；

4）当用户退出或关闭个性化展示，明确表示拒绝接受个性化推荐的，不得向其发送商业性信息。

5）通过自动化决策方式向信息主体进行商业营销的，应同时提供不针对其个人特征的选项。

电商企业出于了解市场及竞品情况、数据备份、监控自家投放产品动态、数据报表制定等多种目的，会采用自动化访问采集技术（如常见的数据爬虫），通过网页采集、公开或非公开API方式，从第三方平台（部分可能存在直接或间接竞争关系）爬取市场营销相关信息、报表、商品信息、媒体推广活动信息乃至含有用户个人信息的数据（例如用户评论）等。

目前国内应用自动化手段收集网站数据的现实法律风险主要体现在《刑法》对于非法侵入计算机信息系统、非法获取计算机信息系统数据、破坏计算机信息系统的刑事处罚、《反不正当竞争法》对于不正当竞争行为的管制、《网络安全法》对于干扰网络正常功能及防护措施等危害网络安全行为的监管、《数据安全管理办法（征求意见稿）》对于采取自动化手段收集数据妨碍网站正常运行的规定等。评估应用自动化技术采集网站数据的合规风险，应综合评估爬取对象（政府公开信息网站/商业性网站）、网站是否具备Robots协议或公示条款限制爬取、网站是否具备反爬措施、爬取的数据类型、爬取数据的使用目的、爬取途径（API或者页面，API为公开/非公开等）、爬取量及频率、是否影响被爬网站的正常运行等核心因素。

考虑到数据爬取行为不仅引起监管关注，而且容易导致竞争对手的诉讼，从业务角度建议开展相应行动时，应注重考虑如下要素：

• 尽可能避免爬取构成直接竞争关系的企业的平台数据，以及具有较高传播度及公众知名度的商业网站数据，以降低爬取行为可能引发的诉讼风险及社会影响。

• 尽可能避免爬取平台非公开数据，或者由平台运营者设置一定要求（例如用户认证登录等）才可访问的数据（此类数据的爬取受限于用户协议或者开发者协议等契约约束）。

• 控制数据爬取频率及规模。参考《数据安全管理办法（征求意见稿）》第十六条标准，数据爬取收集流量不得超过网站日均流量的三分之一。

• 关注被爬取平台的动态，如已收到被爬取平台关于停止数据爬取的相关通知说明，或者被爬取平台公开登载禁止、限制数据爬取行为的，应及时采取对策，暂停数据爬取行为。

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基于服务支持及提供、数据价值挖掘、数据碰撞分析等不同目的，电商企业在完成数据收集后，除本企业内部处理外，可能涉及向外部第三方共享数据。此类第三方，既包括与电商企业具有股权关联关系的企业（例如同一集团下的关联公司），也包括不存在关联关系的外部第三方（例如技术或服务提供商）等。对于电商行业而言，后者常见为物流、技术服务提供商、第三方平台供应商（微信、淘宝等）以及有关必要服务提供方（如支付、位置、分析等）。

由于数据共享涉及第三方数据合规管理，并存在数据安全管理问题，因此数据共享应作为内部管理高风险项予以规范运作。关于数据共享，应着重关注的风险问题有：

• 基于不同的场景，分析共享情形导致的合规义务区别；

• 识别与共享第三方的关系，确定双方数据保护的权利和责任。

• 委托场景下，要确保在信息主体授权同意范围内委托。评估委托本身是否存在信息泄露风险。评估受托方，确保其足够的数据安保能力。委托过程中持续监督受托方的信息安全工作，并在侵权（风险）发生时及时补救。

• 共同控制场景下，将与第三方责任约定明确告知信息主体。

• 在使用第三方工具场景下，要对该工具进行技术评估，确定其是否具有直接或间接收集个人信息的能力。如SDK能收集个人信息，明示用户并就敏感信息征得同意；持续监督第三方工具是否存在违法或违约收集用户信息的行为。

• 脱敏信息的管理和控制，区分不同脱敏数据性质，控制信息安全和合规风险。

针对如上新型电商数据合规重点问题，建议企业在电商化转型时，应重点关注以下合规工作要点：

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