作者赣商律师事务所王福春、付艺轩、王昱雯、万爱玲、黄梦云

【摘要】个人信息保护合规审计需以法律刚性约束与技术可信验证为核心制度要件，审计模式遵循 “分级监管+独立审查”双轨机制。审计重点涵盖合法性基础审查（如分层授权有效性）、匿名化算法可靠性测试及跨境传输台账管理，第三方机构需通过白名单认证并受连续审计限制以保障独立性。实践中存在三重矛盾：法律层面模糊性、技术层面多源数据整合困难与生成式AI伦理审查空白、企业层面中小企业资源约束与跨部门协同失效。对此，需构建“制度-技术-能力”协同路径：制度上建立行业风险动态调整机制，技术上开发API对接的模块化工具与零知识证明验证，能力上推动合规嵌入业务流程并培养法律技术复合人才。未来应聚焦跨境审计协作机制与生成式AI伦理框架，通过标准互认与算法透明度审查，推动审计从被动合规转向主动治理，为全球数据治理提供制度创新样本。

【关键词】个人信息保护合规审计、企业合规管理、GDPR

一、引言

1.1 研究背景与意义

在数字经济时代，个人信息已成为核心生产要素，但其收集与使用的泛在化也催生了隐私泄露、数据滥用等风险。2025年《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》）的正式施行，标志着我国个人信息保护从原则性立法向实操性监管的跨越。该法规不仅明确了企业定期开展合规审计的法定义务（《个保法》第54条），更通过审计频次分级（如处理量超1000万企业需每两年审计一次），构建了风险导向的动态监管机制。然而，麦肯锡全球研究院2024年报告显示，我国企业合规审计成本年均增速达18%，其中中小企业因技术适配障碍产生的额外支出占比高达37%，实践中企业仍面临审计独立性缺失、技术验证标准模糊等挑战，亟需理论层面的系统性回应。

1.2 研究问题与目标

本研究聚焦以下核心问题：

1.2.1法律执行矛盾

《个人信息保护合规审计管理办法》中关于审计频次“合理期限”的模糊性导致中小企业合规成本不可控的矛盾，带来法律执行矛盾，主要体现在以下三个方面：

首先，《办法》第4条仅规定处理超1000万人个人信息的处理者需每两年审计一次，而对中小企业（处理量低于该阈值）仅要求“根据自身情况合理确定频次”。这种“合理期限”的开放性表述导致中小企业面临双重困境：

一方面，合规预期不可预测。缺乏量化标准使得企业难以界定“合理”的具体周期（如每3年或5年），需投入额外成本进行法律咨询或参考行业惯例。

另一方面，执法解释风险。不同地区监管部门可能对“合理”作出差异化解释，企业可能因频次不足面临处罚，或为规避风险过度审计（如每年一次），显著增加成本。

其次，在《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》）中，针对中小企业“企业能力与合规成本的失衡”问题，核心矛盾在于审计频次规则的模糊性导致企业难以平衡合规投入与法律风险。具体表现为：

第一，合规成本不可预测。《办法》规定处理量低于1000万人的企业需“合理确定”审计频次，但未明确“合理”的具体标准。中小企业因缺乏量化指引，可能被迫选择高频次审计（如每年一次）以规避风险，导致人力、资金等资源过度消耗。

第二，被动审计的连锁负担。若企业因安全事件触发被动审计（如泄露超过100万人信息），需承担第三方机构费用及整改成本。而中小企业技术能力薄弱，更易因安全漏洞面临此类风险，进一步加剧成本压力^v。

第三，差异化监管的隐性成本。尽管《办法》对中小企业未设强制审计周期，但地方监管部门可能通过专项检查、行业指引等变相提高要求，导致企业为应对不确定性而预留冗余预算^viii。

最后，这一矛盾的本质在于规则模糊性放大了中小企业的合规脆弱性，需通过明确行业基准（如按营收分级）或发布解释性案例予以缓解。

《办法》第5条将“发生100万人以上信息泄露”作为被动审计的触发条件，但中小企业因技术能力薄弱更易发生安全事件。一旦触发被动审计，企业需承担第三方机构费用（约10万-50万元/次）及整改成本，且可能因同一事件被重复审计（如不同监管部门分别要求）。

综上，审计频次规则的模糊性导致中小企业在合规投入与法律风险间陷入两难，亟需通过量化行业基准（如按营收或处理量分级）或发布解释性案例予以明确。

1.2.2技术适配障碍

自动化工具难以验证匿名化算法的可靠性，因此引发了技术适配障碍。具体来说，表现为以下几个方面：

其一，法律标准与技术验证的模糊性。《个人信息保护合规审计指引》要求匿名化处理需达到“不可逆”标准，但法律未明确具体技术指标（如匿名值阈值或差分隐私参数）。自动化工具仅能验证形式要件（如是否执行去标识化操作），却无法评估数据重识别风险。例如，使用泛化技术将年龄字段替换为“20-30岁”，但结合其他字段（如职业、地理位置）仍可锁定特定个体。

其二，动态数据环境与静态验证工具的脱节。匿名化算法的可靠性需在动态数据流动中持续验证。例如，电商平台用户画像数据经匿名化处理后进入广告推荐系统，但算法迭代可能导致新特征组合重新关联原始身份。现有自动化工具多基于静态数据集测试，难以追踪跨系统、跨周期的数据衍生风险。

其三，技术验证与法律效力的冲突。《办法》要求审计机构对匿名化效果承担法律责任，但技术层面存在两大障碍：一是验证方法局限性，主流工具依赖抽样测试（如检查10%数据样本），无法覆盖全量数据风险；二是证据效力争议，自动化工具生成的验证报告常因算法黑箱问题被监管部门质疑。

针对以上问题，尚需进一步研究，提出合理解决方案。

1.2.3管理协同失效

法务与技术部门在审计证据采集中的权责割裂导致管理协同失效，这一矛盾的本质是企业内部分工壁垒导致合规审计证据链断裂，具体表现为以下三方面：

第一，证据类型与部门职能的错配。比如法务部门侧重法律形式合规性证据（如用户协议、隐私政策文本），但缺乏技术能力验证执行效果。例如，企业法务团队要求技术部门提供“用户同意记录”，但仅获得数据库中的“同意标记”（如0/1字段），无法确认是否实际履行告知义务（如弹窗是否强制勾选）。而技术部门则聚焦技术措施证据（如日志记录、加密算法），但忽视法律效力要求。

第二，流程割裂导致的证据漏洞。首先是事前阶段，法务制定合规要求时未与技术部门协同，导致技术实现与法律标准脱节。例如，企业法务要求“用户画像数据需匿名化”，但技术部门仅删除直接标识符（如姓名、身份证号），未处理间接标识符（如设备ID、浏览记录组合），最终因重识别风险被处罚。然后是事中阶段，技术部门采集原始日志时未同步法务标注法律意义。最后是事后阶段，法务提交审计报告时，技术部门未提供关键证据（如数据泄露应急响应记录），导致报告被认定不完整。

第三，责任推诿与效率损耗。一来，责任模糊。《办法》要求企业“对审计证据的真实性、完整性负责”，但未明确部门分工。例如，某出行平台因数据跨境传输审计失败，法务归咎于技术部门未提供数据传输路径日志，技术部门则反驳法务未提前明确法律要求。二来，重复劳动。技术部门需多次响应法务的碎片化取证需求，导致额外投入增加。

这些都导致企业内部合规工作更具风险和挑战。

二、个人信息保护合规审计的理论基础

2.1 法律框架与制度逻辑

2.1.1《个保法》第54条与《办法》的强制性义务体系

《个人信息保护法》（以下简称《个保法》）第54条首次明确个人信息处理者的定期合规审计义务，要求其“定期对处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计”。2025年施行的《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》）进一步细化该义务，构建了“主动审计+强制审计”的双轨制框架：

第一，主动审计：处理超1000万人个人信息的企业需每两年至少审计一次，其他企业可自主确定频次（《办法》第4条）。

第二，强制审计：监管部门发现企业存在重大风险（如信息泄露超100万人）时，可要求其委托专业机构审计（《办法》第5条）。

这一体系通过量化阈值（如处理量、泄露规模）与弹性规则（如中小企业“合理期限”）的平衡，既强化高风险企业的监管刚性，又为中小企业预留合规缓冲空间。

2.1.2合规审计的双重功能：风险预防与责任豁免

合规审计兼具风险预防与责任豁免的双重价值：

在风险预防方面，通过审计识别数据处理活动中的法律遵从性漏洞，例如未履行告知义务或匿名化措施失效（《办法》附件《审计指引》）。

在责任豁免方面，企业可依据审计报告证明已尽合理注意义务，从而在行政处罚或民事诉讼中主张责任减免。如《中央企业合规管理办法》第14条明确，合规管理体系有效性可作为责任追究的减轻或免除依据。

2.2 国际经验与本土化适配

2.2.1 GDPR审计框架的成效与局限

欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）通过高额罚款（如亚马逊因数据处理违规被罚7.46亿欧元）与严格问责（如要求数据控制者证明合规性）形成威慑。但其局限性亦显著：

首先，合规成本畸高。中小企业需年均投入营收的2%-5%用于合规，导致市场准入门槛抬升；

其次，技术验证模糊。GDPR未明确匿名化算法的技术参数（如k-匿名值），依赖事后执法案例填补规则空白。

为了更清晰说明，下面展示中美欧审计指标对比：

三、企业合规审计的实践模式与核心环节

3.1 审计模式分类与适用场景

根据《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》），企业合规审计可分为定期自查与被动审计两类：

第一类是定期自查。适用于处理量低于1000万个人信息的中小企业，其核心在于自主性与灵活性。企业可结合业务规模，通过内部法务团队或委托第三方机构，重点审查用户同意获取、数据存储期限等基础合规事项。

第二类是被动审计。由监管部门在发现重大风险（如数据泄露超100万人）时强制启动，要求企业委托专业机构完成。此类审计具有突击性与全面性，需覆盖技术措施、管理制度、应急响应等全流程。

两种模式的分级设计，既降低中小企业的合规门槛，又对高风险企业形成威慑。

3.2 关键审计事项与操作指引

审计实务需聚焦三大核心领域：

第一是合法性基础审查。重点核查用户同意的有效性，例如是否通过“分层授权”区分基础功能与附加服务。若企业需变更数据处理目的（如将用户手机号用于营销），必须重新取得明确同意。

第二是技术措施验证。匿名化算法的可靠性是难点。审计人员需通过模拟攻击（如尝试关联匿名化数据与公开信息）验证数据不可逆性，而非仅依赖技术文档。

最后是跨境传输合规。企业需建立数据出境台账，记录传输目的、接收方资质及安全评估结果。

3.3 技术工具的应用与局限

当前技术工具在审计中呈现双刃剑效应：

首先自动化工具有一定优势。如自然语言处理（NLP）可快速筛查隐私政策与用户协议中的格式条款漏洞；区块链存证技术则用于固定电子同意证据链，防止事后篡改。

其次，也应当注意技术瓶颈。匿名化算法的“黑箱”特性导致审计盲区。例如，平台使用AI脱敏工具，审计机构无法验证其内部逻辑是否留存重识别风险。此外，数据跨系统流动时，传统日志追踪工具难以确保全链路可信。

综上，企业需在技术工具辅助下，结合人工复核与案例经验，构建“人机协同”的审计闭环。

四、合规审计的实践挑战与成因分析

4.1 法律与执行层面的矛盾

如前所述，法律与执行层面的矛盾主要在于，审计频次模糊性：《办法》要求处理量低于1000万个人信息的企业“合理确定”审计周期，但未明确“合理”的具体标准。这种模糊性导致中小企业面临两难选择：若审计频次过高，合规成本可能超出承受能力；若频次过低，则可能因监管质疑被认定为“未履行义务”。

其次是第三方机构独立性缺失。尽管《办法》禁止同一机构连续三次审计同一企业，但实践中存在通过关联机构（如总分公司）或更换签字审计师规避限制的现象。

4.2 技术适配性障碍

技术适配障碍首先应当提到多源异构数据整合难题。企业App端与后台系统数据标准不统一，导致审计证据链断裂。

其次，新兴技术在给企业带来利益的同时，也会带来风险。生成式AI处理个人信息时，其输出内容可能包含未授权的衍生数据（如用户画像预测），但现行审计标准未明确此类数据的合规性验证方法，可能因此无法追溯数据来源被认定违规。

4.3 企业能力建设短板

在企业建设短板方面，应当关注到中小企业的资源约束。主要是合规成本与效益失衡问题突出。对于小型企业而言，为满足审计需求，需要额外付出费用聘请第三方机构，所付出费用占总营收的比例将远大于大型企业比例。换而言之，审计要求对中小企业负担更大。

再者也是上文提到的跨部门协同失效。法务、技术与业务部门权责模糊导致合规漏洞。

上述这些问题，导致新《办法》在企业内部的执行还存在诸多需要讨论和解决的困难ⁱⁱⁱ。

五、优化路径与对策建议

5.1 监管部门：制度完善方向

为了制定完整方向，首先应该细化审计频次标准。建议依据行业风险等级动态调整审计周期。例如，金融、医疗等高敏感行业可缩短至每年一次，而低风险行业（如零售）可延长至三年一次，避免“一刀切”模式加重企业负担。

其次应当构建审计机构白名单与动态考核机制。可参考《办法》对第三方机构独立性的要求，建立由监管部门认证的“合规审计机构白名单”，并引入动态评分机制（如年度服务质量评估），淘汰违规或能力不足的机构。此行也可以方便企业合理选择“白名单”内的审计机构。

5.2 企业内部：技术创新策略

对于企业而言，从长远来看，为了节约定期审计的成本，并提升效率，可以考虑投入开发模块化审计工具，推动开发支持API接口的审计工具，实现与企业内部系统（如用户同意管理平台、数据脱敏系统）的自动化对接，由此可以降低人工核查成本，提高精确度。例如，通过自然语言处理（NLP）技术自动筛查隐私政策漏洞。

此外，还可以引入零知识证明技术。具体而言，就是在跨境传输等场景中，利用零知识证明技术验证数据匿名化效果，确保审计机构可验证数据合规性而无需接触原始数据，平衡隐私保护与审计需求^xi。

5.3 企业能力提升方案

除了技术创新，企业也应当提升审计能力。比如把合规审计嵌入业务流程，将合规要求植入产品设计、数据采集等前端环节。例如，在App开发阶段嵌入“隐私合规检查点”，实时拦截违规收集行为，避免事后整改。

企业也应当注重复合型人才培养，可以以“校企联合”方式推动高校开设“数据合规”交叉学科，培养既掌握《个保法》条文、又能解读技术日志的复合型人才。企业可通过与律所、技术公司联合培训，提升法务团队的技术理解力与技术团队的法律敏感度。

六、结论与展望

6.1 研究结论

个人信息保护合规审计的本质是法律刚性、技术可信度与企业可行性的三元平衡。法律刚性体现为《个保法》第54条与《办法》构建的强制性义务体系，要求企业以定期审计证明合规性；技术可信度需通过匿名化算法验证、日志追踪等技术措施保障证据链完整；而企业可行性则需兼顾中小企业的资源约束与大型企业的复杂场景，避免“一刀切”监管模式。三者缺一不可：若法律刚性不足，企业易陷入责任推诿；若技术可信度缺失，审计结论可能被质疑；若忽视企业可行性，合规成本过高将导致制度虚置。

6.2 未来研究方向

6.2.1跨境审计协作机制

当前中美、中欧跨境审计存在监管主权冲突与数据出境风险。例如，中美审计监管协议虽暂时缓解中概股退市危机，但美国要求直接调取审计底稿仍威胁中国数据主权。未来需探索“属地管辖+多边协同”的双层治理框架：对内强化审计数据分类分级制度，对外推动跨境审计标准互认与争议解决机制。

6.2.2生成式AI伦理审计框架

在AI发展如火如荼的当下，生成式AI的监管与审计必将会成为持续热点。生成式AI处理个人信息时存在衍生数据合规性争议（如用户画像预测）与算法黑箱风险。现有《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽要求内容合规，但未明确伦理审查标准（如AI生成内容是否需标注“合成”标识）。未来可借鉴欧盟《人工智能法案》的风险分级思路，针对医疗、金融等高敏感场景制定专项伦理审计指标，并开发AI伦理审查工具（如偏见检测算法）。

总之，通过法律、技术与伦理的协同演进，合规审计将从“被动防御”转向“主动治理”，为数字经济时代的个人信息保护提供系统性解决方案。

（版权赣商律师、转载注明来源）

参考文献

I. 国家互联网信息办公室：《个人信息保护合规审计管理办法》，法律出版社2025年版。

II. 视点网络安全与数据合规团队：《个人信息保护合规审计实战手册》，2025年。

III. 《个人信息保护合规审计管理办法》附件《个人信息保护合规审计指引》，2025年。

IV. 陈瑞华：《企业合规治理的体系化建构》，《中国法学》2023年第4期。

V. 蔡鹏：《个人信息保护合规审计中技术验证的难点与突破》，《网络信息法学研究》2025年第2期。

VI. 吴俊、房祥静：《欧盟GDPR五年执法反思：成效、挑战与经验》，2024年。

VII. 何渊：《靴子落地！企业应当如何在5月1日前开展个人信息保护合规审计？》，2025年。

VIII. 个人信息保护合规审计的关键环节与应对策略，2025年。

IX. 梁艳芬、许瑞凤、黄伟杰：《跨越雷区：个保合规审计管理办法》，2025年。

X. 陈丽红、曾德涛、孙梦娜：中美跨境审计监管：历史演进与未来展望，2024年。

XI. 曹夏天 | 涉外法治视域下中美跨境审计监管合作的双层优化，2025年。

XII. 中国科大在生成式AI的科研应用与伦理规范研究方面取得重要成果，2024年。

赣商律师事务所是一家专长于投融资领域的综合性律师事务所。设PPP&金融部（含建设工程房地矿产团队）、IPO&科创板新三板部（含知识产权团队）、并购重组&混合所有制部（含财税团队）、破产重整&争议解决部、常年法律顾问&财富传承部、品牌部和行政部。荣膺商法2021年全球“A-List法律精英”、商法全球2022、2020年杰出交易奖、首届中国律所百强、第二届中国律所百强、中国司法部商务部财政部贸促会涉外入库律师领军人才、商务部外资并购委副主席单位、通过中国证监会证券业务备案、中国商标代理业务备案、映山红行动·卓越上市服务奖、全球赣商法律服务中心、欧洲江西总商会法律服务中心、日本江西总商会法律服务中心，江西省外商投资企业协会战略合作单位、江西省陕西商会法律服务中心、江西省计算机用户协会法律服务中心，江西省科技型中小企业法律服务中心、江西省人民政府首届行政复议委员会委员、江西省企业合规第三方监督评估机制专家、江西省投资基金业协会创新服务专家、江西省数字经济专家、江西省智能网络汽车专家、江西省生态文明律师服务团成员、南昌市律协非诉专委副主任、仲裁委PPP仲裁中心。赣商律师作为江西首家云端智慧律所，填补了江西律师并购反垄断审查实务空白，是江西律师新三板和PPP业务零业绩突破人、PPP业务国内领先地位，在江西省债券市场具有领先地位，被“全球商事律所联盟”报道为：因为专注所以专业，因为专业所以信赖。