数据合规人才基础类型及胜任力模型介绍

数据合规人 才可以分为三个层次的不同人才基础类型，每个层次都承担着特定的角色和责任，分别 为顶层战略规划人才、数据合规管理人才、数据合规应用人才。

一、数据合规人才基础类型：人才金字塔

1. “人才金字塔”详解：三层人才类型及其角色

顶层战略规划人才是组织内数据合规管理的最高决策者，负责综合分 析国际国内数字科技的最新进展、立法趋势与前沿政策动向、监管环境及其各阶段的重 点事项，以及所在组织在行业竞争中的地位，前瞻性地思考数据合规的战略问题。这些 人才作为核心驱动力和指导者，承担着至关重要的角色，通常由最高领导层，如董事长 或首席执行官所发起的专门数字合规团队来承载这一职责，例如数据合规管理委员会。 该团队的使命在于构建企业的数据合规顶层战略，并设计出具有全局指导意义的战略蓝 图。《全球数据合规与隐私科技发展报告(2022-2023)》的数据显示，22%的被调查企业 数据合规与隐私保护职能直接向企业高级管理层（董事会或企业法人）汇报，相较于 2021 年的 9%，这一比例有了显著增长。这反映出对数据合规顶层战略规划人才的需求 正在不断上升。随着数据安全与隐私保护重要性的日益凸显，这类人才将在促进组织合 规性、提升竞争力方面发挥更加关键的作用。

数据合规管理人才是各类组织数据治理实践中的关键管理者。他们在 既定的战略指导下，致力于将数据合规管理深度整合进企业的运营管理体系中，构建出 一套既符合组织实际情况又高效可行的数据合规操作流程。作为数据合规的核心执行团 队（例如数据合规部），数据合规管理人才由顶层战略规划人才委任，肩负着将宏观战 略意图转变为具体管理措施的重要任务，确保这些措施能够有效贯穿整个实施过程。这 些人才强调与组织内其他业务部门的紧密合作与深度融合，包括但不限于销售、产品、 技术、财务及人力资源等，旨在确保数据合规成为组织日常运作流程中不可或缺的一环， 可以更有效地识别和解决潜在的数据合规风险，同时促进组织内部对于数据合规重要性 的共识形成。根据《全球数据合规与隐私科技发展报告(2022-2023)》提供的数据，48% 的被调查企业数据选择由多个部门共同负责数据合规与隐私保护工作。通过多部门协作， 不仅可以提高数据合规管理的效率和效果，还能增强各部门之间的沟通与协调，为组织 的长期健康发展奠定坚实的基础。

数据合规应用人才是在数据合规管理体系框架内，针对业务开展过程 中具体环节的数据合规问题提供专业法律建议的专员角色（例如数据合规专员）。他们 将数据合规要求转化为具体的行动指南，确保合规措施能够落地生根。作为数据合规管 理的基础支柱，这些应用型人才专注于提升数据合规的专业能力，帮助企业解决日常经 营中的数据合规难题，从而支撑企业整体数据合规目标的实现。抖音的“隐私合规专家” 岗位招聘公示中，就两次强调该岗位的落地职责，包括“支撑集团合规管理框架落地， 包括按照管理框架标准实施流程制定、相关方沟通、决策记录、推进集团合规管理的成 熟度”和“负责推进公司层面统一的合规工作专项在各业务线落地执行”。

二)、数据合规人才胜任力模型：四叶草模型

通过前面的分析，我们了解到市场最需要什么样的数据合规人才以及市场最缺失什 么样的数据合规人才。本节将探讨数据合规人才的胜任力模型，为解决如何精准找到对 的人以及从哪些维度培养人才提供参考。

1. “四叶草”详解

结合数据经济时代社会与企业的实际需求，借鉴传统人才的冰山模型20、T 型人才 21、π 型人才22等模型，我们提出了一种新的胜任力模型——“四叶草模型”，即除了一 般岗位人才底层通用素质外，需要具备下述四个方面的特色能力。

叶片一：法律专业能力。数据合规与个人信息保护的法律专业知识是核心竞争力的 基础。法律专业能力的建设，对应到需求侧的岗位职责，即为解读数据合规监管需求和 定制数据合规体系（见上文“二、需求侧剖析”之“(二) 数据合规岗位的职责与能力要 求”之“1. 岗位职责全方位解析”）。合格的数据合规人才需要精通数据领域的法律规范，包括但不限于数据安全、网络安全及个人信息保护的基础法律知识、不同行业（如 金融、汽车、AIGC、医疗健康等）的特定法律法规，并熟悉各类应用场景下的法律合 规要求，比如 APP 个人信息保护、个人信息合规审计、个人信息保护影响评估（PIA） 以及数据跨境流动等。同时，他们还应拥有持续学习的能力，关注国际数据合规立法与 执法趋势，及时更新并应用最新的数据领域法律法规。最重要的是，要有能力解读数据 合规相关要点，分析重要执法案例，及时响应监管新要求。

叶片二：数字技术能力。正如第二部分“能力要求拆解”的分析，专业技术支撑是 胜任数据合规岗位的核心能力要求。数据合规岗位人才需与技术团队紧密合作，对基础 技术的理解不可或缺。这包括对互联网移动端/Web 端/服务端/数据平台常用技术特性的 了解，以及掌握至少一种编程语言（如 C++、Java 或 Go）和 SQL 数据库操作能力。此 外，还需具备密码学知识，并保持对新兴技术（如 NFT、区块链、AIGC 等）的关注， 以应对不断变化的技术环境。国家数据局的首期招聘公告中，就将“有密码学研究经验” 列为额外的能力要求。而在企业数据合规岗位的招聘需求中，提及信息 技术能力的更加普遍。就本白皮书梳理统计的各企业招聘信息，要求具备 技术能力的岗位占比高达 72.8%。

叶片三：业务场景理解能力。数据安全往往与企业核心业务经营息息相关，因数据 合规而进行的产品功能调整关系用户切身体验，影响业务商业利润（例如，基于个人信 息保护要求而在 APP 中上线处理用户敏感个人信息的“单独同意”功能，将直接影响 客户操作感知；在商业营销维度，利用个人画像进行用户个性化推荐，基于法律法规要 求上线“用户标签控制权”“用户拒绝权”功能，将直接影响个性化广告的商业变现）， 因此，数据安全合规人才必须对业务场景具有深度理解的能力。此外，基于数字经济的 高速发展，数据合规人才亦需要理解数字技术底层逻辑，以便与产品/技术人员具有相 同话术体系，共同探讨技术迭代对于业务的影响。

叶片四：融合创新运用能力。数据合规人才的核心竞争力不仅在于前述三项能力， 更在于其“融合创新运用能力”。这种能力使他们能够洞察市场商业需求，并将复杂的 数据法律专业知识转化为市场和技术团队易于理解的合规建议，以此推动企业的商业发 展。正如在上文“二、需求侧剖析”之“(二) 数据合规岗位的职责与能力要求”之“1. 岗位职责全方位解析”部分第（6）点“特殊能力（二）：数据产品创新+数据资产价值 实现”所强调的，数据产品创新和资产优化是企业竞争力的关键。这些高阶人才正是这些理念的积极实践者和有力推动者，他们不仅能够识别数据资产的潜力，还能通过合规 性分析和风险管理来优化数据资产配置，从而提高数据的商业利用效率。他们的工作既 能确保企业运营的合规性，又能为企业的持续创新和资产增值提供坚实的基础。

2. “根茎部分”解析

在“四叶草模型”中，根茎部分是整个模型的生命力所在，它为叶片提供养分和稳固 的基础，代表的是数据合规人才的“前瞻引领创造能力”。 根茎部分：前瞻引领创造能力。这一能力面向未来，更强调了“如何在新技术环境 下保持合规并创造价值”。与“融合创新运用能力”相比，后者主要解决的是“如何在 现有框架下实现合规与创新”的问题，更多关注现有法律法规与技术在当前市场中的应 用和创新，强调将已有的法律和技术知识与当前的商业需求相结合，提出具体的、可操 作的合规建议，以推动业务发展。而“前瞻引领创造能力”则超越了现有框架，它要求 数据合规人才具备对新产业、新技术（如算法、区块链、AI 等）发展趋势的敏锐洞察力 和前瞻性思考能力，能够预见并应对未来可能出现的法律风险和伦理挑战。

以算法技术为例，随着人类社会进入智能时代，算法逐渐成为接管乃至替代人类作 出部分决策的“准权力”。这种变化不仅彰显了算法在现代社会中的重要作用，也带来 了诸多风险与挑战，特别是对人的主体性的冲击，引发了透明性、公平性、算法歧视、 自主性、隐私安全以及可责性等诸多伦理问题。算法歧视的危害性不容忽视。在犯罪评 估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，算法决策的一次小的失误或歧视，可 能会影响具有类似情况的一群人或种族的利益，造成规模性的影响。而且，算法决策的 失误或歧视在后续的决策中可能会被放大，形成连锁效应，导致长期的不公。因此，具 备“前瞻引领创造能力”的数据合规人才需要关注算法在不同应用场景中的伦理问题， 确保算法的设计和应用符合道德标准，避免对社会和个人造成负面影响。

“前瞻引领创造能力”是数据合规人才在数字化转型中不可或缺的核心素质，它不 仅为人才的全面发展提供了坚实的基础，确保他们在遵守法律法规的同时能够把握新技 术带来的机遇，还赋予了他们强大的适应性和创新能力，以应对未来挑战。这种能力如 同根茎，为整个“四叶草模型”提供着源源不断的养分和支撑，使数据合规人才能够在 复杂多变的环境中茁壮成长，并为企业和社会创造更大的价值，确保组织在不断变化的 全球环境中保持竞争力和伦理责任感，实现可持续发展。