观点 | 战略资源数据治理治理框架设计与合规实践——“战略矿产资源贸易合规和供应链韧性综合服务平台建设”研讨会李永卓发言全程

—根据李永卓在“战略矿产资源贸易合规和供应链韧性综合服务平台建设”研讨会的发言内容整理

非常荣幸能与各位专家汇报交流。

当前全球供应链重构加速，我国战略矿产资源管理既面临长期稳定的法律法规硬性要求，也需要应对短期政策灵活调整的考验，希望今天的分享能为综合服务平台建设提供实践参考，望各位专家批评指正。

2025年7月1日正式实施的新修订《中华人民共和国矿产资源法》是我国战略矿产管理的核心要求。该法首次将保障国家矿产资源安全写入立法目的，明确建立战略性矿产资源特殊保护制度，不仅要求国务院动态调整战略矿产目录，更明确要求国务院自然资源主管部门组织建立全国矿产资源监督管理信息系统，这也意味着数据治理从企业自主行为转变为法定义务。2025年10月我国战略矿产政策出现重要动态：商务部、海关总署集中发布6项出口管制公告，强化对战略矿产物项、技术的跨境管控。2025年11月7日，商务部、海关总署发布第70号公告，即日起暂停实施第55、56、57、58、61、62号公告，暂停期限至2026年11月10日。

暂停管制，个人理解可能是基于三方面考量的弹性调整：一是基于当前中美经贸互动态势，业界分析认为可能包含对等多重考量，但官方尚未披露具体政策考量因素；二是为企业提供合规适应窗口期，降低短期转型成本；三是保留管制规则的制度基础，为未来政策恢复预留空间。

需要注意的是，暂停执行不是取消管制，即便在政策暂停期，企业对合规的内部执行要求也宜就高不就低，首先是因为执法基础没有改变，《出口管制法》《两用物项出口管制条例》等上位法仍在刚性执行，企业内部合规体系建设仍是法定要求；二是执法力度没有减弱，今年7月19日，商务部曾通报打击战略矿产走私出口专项行动，提到专项行动侦办了一批战略矿产非法出口案件，抓获了一批走私犯罪嫌疑人，专项取得了阶段性成效，要不断加大执法办案力度，“零容忍、出重拳”的监管基调未变；三是追溯要求也没有松动：2024年06月22日发布的《稀土管理条例》第十四条、第二十五条对追溯信息系统与追溯登记法律责任有明确的要求，2025年6月试点上线的国家级稀土产品追溯系统仍在推进使用，并没有受短期政策调整影响。

在上面所说的数据治理架构中，高质量数据集的核心目标是为合规与智能决策提供真实、完整、可用的数据基础，解决信息零、散、乱的问题；可信数据空间旨在通过隐私计算、区块链等技术，构建一个数据可用不可见、可控可计量的安全流通环境，确保数据在跨主体协作中既共享又受控；而追溯信息系统则致力于实现矿产从开采到贸易的全链条可信溯源，满足监管合规要求，提升供应链透明度。三者构成一个逐层支撑、协同增效的体系：高质量数据集是可信流通与精准追溯的内容基础，可信数据空间是保障数据安全流动、支撑追溯可信的技术通道，追溯系统则是前两者在风控场景中的合规验证手段。

对于上面三个热点概念，政策窗口期就需要特别警惕自我执行过程中的合规降标风险。

一是内部治理：数据治理体系的有效性高度依赖于清晰的组织架构和明确的权责分配，如果未能建立由高层管理人员挂帅的、跨部门的数据治理委员会，或者没有清晰地界定数据持有者、管理者和使用者的职责，就容易出现人人有责，实则无人负责的局面。这将直接导致数据质量管控、安全策略执行和合规流程无法有效落地。在面临监管审查时，企业难以证明自身已建立并执行了完善的内部控制制度，可能因此承担更重的法律责任。

二是数据跨境：可信数据空间在部署境外节点前，首要任务是严格识别和分类对待出境数据。只要涉及战略矿产领域的重要数据，部署境外节点并传输数据就必须以通过国家数据出境安全评估为前提，并确保接收方的数据安全保护能力达到我国法律规定及评估要求，同时不得规避中国政府对数据的法定管辖权。非重要数据虽然无需办理安全评估，但出境也需符合《数据安全法》等法律法规通用要求，不得危害国家安全与公共利益。

三是证据效力：区块链存证虽具有不可篡改性，但司法实践中需证明上链前数据真实。建议企业建立数据出境前质量审计制度，对关键数据集的真实性、完整性进行事前核验并留存核验日志。

四是算法歧视：利用AI分析境外客户数据如果基于国别而非客观行为数据进行风险标记，在非安全例外场景下可能触发WTO非歧视原则争议。建议算法设计应严格基于最终用户的历史交易行为、合规记录、股权结构异常等客观数据，并通过影响性评估确保标记逻辑的正当性与必要性，避免将特定国家或地区作为风险标签。

五是关键技术依赖与供应链断供风险：数据治理架构严重依赖特定的技术平台和工具，如果核心的数据质量管理、元数据管理、数据加密等工具或基础软件过度依赖单一供应商，特别是境外存在管制风险的商业产品，一旦出现技术授权终止、服务中断或供应链问题，将直接影响整个数据治理和合规系统的正常运行。对于战略矿产这类敏感领域，确保核心数据技术栈的自主可控或拥有替代方案，是保障业务连续性和国家数据主权安全的关键。

六是记忆风险与算法黑箱：在探索使用人工智能和大型语言模型处理内部数据以提升数据价值时，存在不可忽视的新型风险。如果将涉密或敏感数据用于模型训练，可能导致敏感信息被无意记忆并在后续生成结果中泄露。此外，AI决策过程的黑箱特性也可能引发监管对其合规性和可解释性的质疑。因此，必须对用于模型训练的数据进行严格的脱敏和合规性审查，并建立AI应用的合规评估框架。

七是供应链合规压力传导：头部企业通过提升数据治理合规能力后，可能会倒逼上下游中小企业同步跟进，否则将面临被剔除供应链的风险。中小企业若无力承担合规成本，可能被迫退出市场，导致产业集中度异常提升，甚至引发垄断风险。

三位一体数据治理架构是以新《矿产资源法》为法律依据、以《两用物项出口管制条例》为合规准绳、以可信数据空间为技术载体的系统性工程。它既回应了国家战略资源安全的顶层要求，又解决了企业自证清白的现实痛点，更可以通过数据资产化激活产业内生动力。我们呼吁产学研用各方携手，共同构建开放、可信、合规的数据生态，增强供应链韧性，共建综合服务平台。谢谢大家！

“战略矿产资源贸易合规和供应链韧性综合服务平台建设”研讨会  

会后合影