數字經濟主題雙周報(2022.09.19)

雙周報内容重点導讀:

數據資源作為新的產業要素,與傳統資源的特性有四個較大的區別,包括:無形性、可變性、社會性、共用性(詳见1.2),若要充分保障數據資源的持有權,首先要界定誰是數據持有者及權益歸屬,然後才可以界定權利邊界,再而依法保障持有者權益。正如前面所提到數據資源的非傳統”特性”,使這些權利的判斷還未有確切的定論。截至2021年底,全國已有20多家數據交易平台,但交易情況都不算理想,與此亦有很大關係。

近期有學者提出「共票理論」(詳见1.4)來攻破數據確權難題,透過根源性化解數據交易收益分配的困境。 「共票」(Coken)是數字經濟背景下應運而生的全新數位化權益憑證,以區塊鏈為技術基礎,可調整人與人之間的利益分配,徹底改變過去由股東壟斷利潤的局面,讓更多處於弱勢地位的消費者、勞動者等相關數據提供主體者,獲得合理的收益分配,在提升分配效率的同時,亦充分體現了收益分配機制的公平性,借助平台技術去構建數據利益分配規則、數據收益共創共享的概念。

2019年人民大學楊東教授提出數據「共票」的理論,旨在跳出數據傳統民法所有權的邊界,不糾結於數據的權屬問題,通過專注於數據的共享,讓數據充分流動起來,以實現更大的利益分配。這種說法的確是另闢奇徑,因為現在數據的權屬問題確實很難解決,例如你在路上驅車時所產生的各種數據到底屬誰所有,是駕駛者、還是汽車製造商、地圖供應方或是政府交通部门拥有部分數據也難以界定。在這種情況下,如果數據價值的利益可以通過區塊鏈的智慧合約方式處理,讓各持分者能夠在商業場景中得到一定的利益回報,未嘗不是一種解決辦法。

另外,9 月初世界人工智慧大會可信隱私計算高峰論壇上,螞蟻集團發佈可

信隱私計算“隱語開放平臺”,面向全球用戶開放,可無需調用和開發代碼,直

接使用產品功能,使用者可高頻、低成本探索隱私計算應用場景(詳見 3.2),尤其是數據流通和交易場景。在保證數據安全的前提下,通過隱私計算完善數據流通技術,一定是突破數據要素價值發揮中技術瓶頸的關鍵手段。

大灣區國際信息科技協會(數字經濟發展研究中心/專家组)

車品覺、張洪海、唐誠、高璿穎

目錄

一、政策解讀

1、多地佈局數據交易所,數據要素市場化配置改革怎麼走?

2、用好數據要素,需理解數據資源持有權基本內涵

3、產業與治理|如何走出數據孤島?做好數據資產普查與加速流通

4、紮根中國大地建構自主知識體系,開拓數據要素市場化配置新路徑

二、行業動態

1、深圳將試點應用智慧網聯汽車高精度地圖

三、技術應用

1、廣東數據發展聯盟召開隱私計算技術交流會,廣東將依託“一網共享”平臺建設省級隱私計算平臺

2、螞蟻集團隱語開放平臺全球首發,助力數據安全技術開放易用

3、隱私計算助力數據“開放流通”與“合規安全”

一、政策解讀

1、標題:多地佈局數據交易所,數據要素市場化配置改革怎麼走?

來源:中國新聞網  發佈時間:2022/09/09

地址:http://www.chinanews.com.cn/cj/2022/09-09/9849174.shtml 

關鍵字:數據要素、數字經濟、數據流通

撮要:

1. 為促進數據要素流通交易規範化,培育中國數據要素市場、擠壓數據黑市交易並釋放數字經濟潛力,可從多方面入手。

1)結合數據多樣性,構建多層次市場交易體系

2)強調數據交易的可追溯性,應用區塊鏈技術

3)開發隱私保護技術,切實保障數據安全

4)審慎看待數據跨境,堅定維護數據主權

5)基於“場景性公正”原則,完善數據監管和治理體系

2. 要建立完善數據要素市場的事中事後監督和仲裁等法律法規體系,構建可信任、可追溯、可監管、安全有序的數據要素市場及其配套制度。

3. 當前數據流通最大的痛點在於供給不足,建議出臺數據匿名化相關標準及規範,完善數據匿名化技術合規標準要求,推動個人數據流通,優先探索適配不同數據類型的數據脫敏機制,推動公共數據流通。

「正文」

2020年,中國官方《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》對外公佈,檔中分類提出了土地、勞動力、資本、技術、數據五個要素領域改革的方向,其中的亮點則是“數據”作為一種新型生產要素,首次與其他傳統要素並列為要素之一。

此後,各地政府掀起了數據交易所建設熱潮,京滬兩地的數據交易所已在2021年相繼成立,福建、重慶等也已建成相關數據交易中心,廣東數據交易所也已進入籌建階段。據不完全統計,目前全國已有超30個數據交易中心。

據國際數據公司(IDC)測算,預計到2025年,中國產生的數據總量將達48.6ZB,占全球的27.8%;對國內生產總值(GDP)增長的貢獻率將達年均1.5至1.8個百分點。

近日,“數據安全與數據要素化研討會暨系列叢書和產品發佈會”在京舉行,分別發佈數據安全與數據要素化工程系列叢書首部《數據要素論》和系列產品。

中國電子黨組成員、副總經理陸志鵬在會上表示,中國電子與清華大學自2020年以來率先在數據要素的理論、制度、市場、技術等領域開展跨學科研究,在方案創新方面取得實質性突破,提出了切實可行的工程方案,以“工程路徑”破題,為加快落實四項數據基礎制度奠定了堅實的基礎。

據其介紹,中國電子先後在多個城市開展了試點驗證,為城市發展數字經濟提供新思路、新路徑和新模式,願意與社會各界共同推進數據要素市場化配置綜合改革試點和推廣,為數據要素市場化配置綜合改革貢獻力量。

當前數據要素市場化配置改革剛剛起步,未來該怎麼走?

清華大學社會科學學院經濟學研究所所長湯珂提到,為促進數據要素流通交易規範化,培育中國數據要素市場、擠壓數據黑市交易並釋放數字經濟潛力,可從多方面入手。

具體看,第一,結合數據多樣性,構建多層次市場交易體系。第二,強調數據交易的可追溯性,應用區塊鏈技術。第三,開發隱私保護技術,切實保障數據安全。第四,審慎看待數據跨境,堅定維護數據主權。第五,基於場景性公正原則,完善數據監管和治理體系。

湯珂建議,要建立完善數據要素市場的事中事後監督和仲裁等法律法規體系,構建可信任、可追溯、可監管、安全有序的數據要素市場及其配套制度。

《數據要素論》作者之一、清華大學社會科學學院經濟學研究所教授戎珂表示,當前數據流通最大的痛點在於供給不足,建議出臺數據匿名化相關標準及規範,完善數據匿名化技術合規標準要求,推動個人數據流通,優先探索適配不同數據類型的數據脫敏機制,推動公共數據流通。

此外,政府與行業協會、企業等形成共同治理體系,儘快形成演算法審計的相關行業規範和問責機制,推動數據間接流通。

2、標題:用好數據要素,需理解數據資源持有權基本內涵

來源:光明網  發佈時間:2022/09/05

地址: https://m.gmw.cn/baijia/2022-09/05/36003583.html  

關鍵字:數據要素、數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權

撮要:

1.中央全面深化改革委員會審議通過的《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》指出,我國要建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制,健全數據要素權益保護制度。

2.法律上的持有權不等同於所有權。“持有權”更不同於“所有權”。所有權是一項獨立的完全物權,而持有權則是事實性的、不依賴於所有權源的、對某種物(包括有形或無形)通過一定的方式或手段有意識地控制或支配。正如數據產權制度權利分置構建中我們採用了數據資源持有權而非數據資源所有權。

3.保護數據資源持有權需處理好三個問題:正確界定數據資源持有者及權益歸屬,正確界定數據資源持有者權利的邊界,依法保護數據資源持有者合法權益。

「正文」

前不久,中央全面深化改革委員會審議通過的《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》指出,我國要建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制,健全數據要素權益保護制度。然而,現行立法和相關司法解釋並未就數據資源持有權給出明確解釋,如何正確理解數據資源持有權基本內涵,不僅涉及數據產權運行機制中權利分置的基本構建,而且會影響到數據要素流通和交易制度的建設,乃至對數字經濟的整體發展帶來一定影響。

法律上的持有權不等同於佔有權

在現代法律體系中,佔有和持有的區別首先是法律部門歸屬上的不同。佔有是民法上的一個基本概念,持有更多的是在刑法中經常出現的概念。雖然民法上的佔有和刑法上的持有都強調行為人對物的事實支配或控制,但兩者的法律意義存在很大不同。持有強調人對物的實際直接支配或控制,強調純粹的空間關係。持有不存在法律上的繼承或轉移,而佔有是可以轉移和繼承的。這些都意味著法律上的持有權並不等同於佔有權。即使是民商法和刑法都在使用“持有”,且都強調行為人對物的事實支配或控制,但亦可體現出刑法上的“持有”更多的是規制“持有”行為;而民商法上的“持有”更多的是強調權益歸屬。當然,“持有權”更不同於“所有權”。所有權是一項獨立的完全物權,而持有權則是事實性的、不依賴於所有權源的、對某種物(包括有形或無形)通過一定的方式或手段有意識地控制或支配。正如數據產權制度權利分置構建中我們採用了數據資源持有權而非數據資源所有權。

可作為數據資源的數據應具有四種特性

資源的概念來源於經濟科學,一般是指一切可被人類開發和利用的物質、能量和資訊的總稱。數據資源實質是指可供人類利用並產生效益的一切記錄資訊的總稱,並屬於一種社會資源。資源是動態的,數據資源是人類從工業社會進入資訊社會的產物。但數據資源並非單一數據,而是可利用或可能被利用的數據集合。作為數據資源的數據,應當具有一定的數量和可用的品質,才能夠滿足特定的用途。

數據資源作為新型資源,具有區別于傳統資源的特性:一是無形性。即非物質性和無形性使得數據資源被傳統物權所排斥,因而無法成為傳統物權的客體。基於此,數據資源可以被他人近乎零成本、快速地、無次數限制地複製,可以跨越時空限制而為社會公眾所共用共用,且不會發生有形的損耗。二是可變性。即數據資源形成和流通的過程意味著數據資源總是處於變化之中。同時,數據流通過程中的每一個事物特徵和活動狀態也都可能形成新的數據資源。此外,數據資源也會基於市場主體的不同需求,或者數據生命週期而發生相應變化。三是社會性。即傳統意義下的自然資源具有社會性,意味著自然資源參與到整個社會關係中,為全體人類所共用,自然資源的開發利用及消耗最終追求的都是社會福利的增加。而數據資源儘管也參與到了整個社會關係中,但數據資源的獲取、處理及利用總是與對數據資源有需求的社會主體密切相關,人類認識和掌握數據資源也是一個社會過程。基於此,當討論數據資源歸屬時更多的是需要考慮數據資源的持有、使用和經營,而非所有。四是共用性。即數據資源在使用上具有非競爭性和非排他性,一個人使用特定數據資源客觀上並不會妨礙另一個人使用相同的數據資源。因此,由於額外用戶使用它們的邊際成本為零,福利最優的解決方案是免費授予對這些數據資源的一般存取權限,在這個意義上,數據資源可以說是一種公共物品,其本質就是分享與流通。

保護數據資源持有權需處理好三個問題

由於數據資源的核心是其經濟價值,故當我們從法律層面確認和保護數據資源持有權時,在確保維護國家數據安全、促進數據高效流通使用的前提下,應當正確理解和處理好以下問題:

一是正確界定數據資源持有者及權益歸屬。從數據資源的經濟屬性出發,私益性數據資源包括個人性數據資源和企業性數據資源,持有者可以享有數據資源的排他性和競爭性,但依法應予公開的數據資源則例外。公共性數據資源主要是指國家或政府及其委託機構進行管理的數據資源,該類數據資源持有者在特定國家或地域範圍內,無排他性和競爭性,無論是個人還是企業都可以共用相應權益。至於准公共性數據資源,如公共事業類數據資源,除法律另有規定外,其持有者與其他協力廠商可基於合同約定依法享有相應權益。

二是正確界定數據資源持有者權利的邊界。從立法學視角,建議國家立法機關應就數據資源持有權的具體權能作出統一規定,尤其應當明確數據資源持有權的積極權能和消極權能的具體內容,以便於數據資源持有者能夠正確理解和行使這一權利。從法解釋學視角,建議司法機關首先總結司法實踐經驗,實踐中的一些糾紛案已涉及個人數據、公共數據、數據產品及數據權屬判斷與分類保護問題。在法律尚未明確數據資源持有權的情形下,可以通過司法解釋發佈數據資源持有權的具體認定要素,以統一數據資源持有權的判定標準。

三是依法保護數據資源持有者合法權益。建議由國家數據資源管理部門就數據資源進行分類分級,依法確認數據資源持有者持有數據資源的範圍,並依法保護數據資源持有者合法權益。任何採用非法手段獲取數據資源並給數據資源持有者造成某種損害的,應依法承擔相應的法律後果,包括民事責任、行政責任及刑事責任。在依法促進數據資源開放、利用和流通,且依法保護數據資源持有者合法權益的同時,應禁止或者限制數據持有者壟斷數據資源,盡可能消除數據壁壘,通過數據流通最大化地釋放數據價值,尤其是持有數據資源的大型互聯網平臺企業,應當承擔更多的社會責任。同時,建立數據資源權益大小與數據資源持有者付出成本相適應的具體機制,並不斷豐富和完善數據資源持有權相關法律制度。

3、標題:產業與治理|如何走出數據孤島?做好數據資產普查與加速流通

來源:澎湃新聞  發佈時間:2022/08/11

地址:https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_19411108   

關鍵字:數據要素流通堵點、數據要素特徵、全國統一大市場

撮要:

1.當前數據要素發揮的效能不足,在市場流通過程中仍存在諸多堵點,制約了其在全國統一大市場建設中的作用。

1)數據孤島現象嚴重

2)數據安全意識不足

3)數據全流程管理能力缺失

4)數據交易難度很大

2. 數據要素特徵具有強外部性可再生性非排他性低成本流動性。

3. 讓數據要素保質、安全、有序、合規地在統一大市場中流通,是推動全國統一大市場的重要路徑,從如下幾點治理和完善:

1)對於廣大中小型企業,數據整合的能力和動力不足,利用自身數據要素實現降本增效的可行性尚低,需要大型企業或政府部門提供技術支撐和政策引導。

2)倒逼各地區各部門對自身數據資產管理工作進行重視,便於摸清數據資產家底,進而更好地針對自身數據制定數據策略;也可為整合數據孤島,建立全國範圍內的數據關聯提供基礎資訊。

3)數據並不是有形資產,完全可以通過數據交易平臺進行線上交易。通過隱私計算、可信區塊鏈等技術,結合完善的規章制度和法律法規,推進全流程電子化交易,使得數據交易像電商的虛擬產品一樣易獲取、高安全、可追溯。

4) 相關法律和政策的宣傳不夠,一些個人或企業在數據的獲取、加工和利用等環節出現違法行為卻渾然不知,或者明知違法但對危害性認知不夠,從而造成非法獲取數據、數據洩露等違法行為。

「正文」

數據要素作為一種新興的生產要素,是伴隨著數字經濟的發展而出現的。隨著中國數位化程度的不斷提高,數據要素在各行業中的比重與日俱增,如何破解統一大市場中數據要素流通中的堵點,充分發揮數據要素的作用,帶動市場中其他生產要素的協同發展,是推動全國統一大市場高品質發展的關鍵所在。 

一、 數據要素流通堵點分析

受技術、制度等方面的影響,當前數據要素發揮的效能不足,在市場流通過程中仍存在諸多堵點,制約了其在全國統一大市場建設中的作用,主要表現在如下方面:

1、數據孤島現象依然嚴重

統一大市場的建設,需要建立在資訊對等、數據流通順暢、沒有壟斷和壁壘的基礎上,數據孤島的存在,無疑阻礙了這一基礎的建立。這一現象有著技術和制度兩方面的原因,技術方面,不同部門、不同行業的數據格式不一,缺乏統一的標準,難以進行關聯和融合;但更重要的是制度的原因,缺乏強有力的市場驅動機制,比如多數機構擔心洩露商業機密,不願意交易自有數據;部分政府或因懶政原因不願整理開放或接入數據;一些企業為了維持自己在市場方面的數據優勢,更不願意與同行或者相關行業企業進行數據傳輸;而對於數據交易所中一些可交易的數據,也因數據產權不明晰、數據價值不明確等原因難以成交。

2、數據安全意識依然不足

大型企事業單位雖然有較為完善的數據安全保障措施和分級制度,但是在員工的數據安全意識教育方面欠缺,“內鬼式”數據洩露和數據篡改事件時有發生,如成都衛生系統“內鬼”洩密案,某國際大型炊具品牌的內部數據洩露案。中小企業的數據安全意識更為薄弱,缺乏數據分級保護制度,往往普通員工即能接觸到核心數據,由此造成數據安全問題頻發。這些數據安全事件不僅降低了數據的價值,而且一旦被不法之徒篡改的數據用於領導層決策,極易引發決策失誤,在市場中引發連鎖反應,造成更為嚴重的經濟損失。

3、數據全流程管理能力依然缺失

在數據要素流通生命週期中,產生、流通、利用任何一個環節出現問題,都會影響到要素品質。然而,目前多數企業只重視數據全流程管理中的某一環節,如數據的採集和管理,企業雖然具備海量數據存儲能力,但是缺乏數據清洗、數據標引、數據整合的能力,海量數據中夾雜了過多的噪音,給數據利用帶來了極大不便,也降低了其使用價值,難以在市場中發揮應有的作用。

4、數據交易難度依然很大

從2015年貴州大數據交易所掛牌運營以來,中國的各類大數據交易機構幾經沉浮,卻未達到預期效果。部分交易機構已停止運營或轉變經營方向,從尚存的數據交易機構經營業績看,數據成交量低迷,市場亟需更高效、更完善的數據要素市場,以促成數據要素在更大範圍內流通。 

二、 數據要素特徵及啟示

為了更好地發揮數據要素的作用,充分利用數據要素探索統一大市場發展新路徑和新方法,有必要對數據要素區別於其他生產要素的經濟特徵進行分析,理清數據要素和全國統一大市場建設的契合點,從而探尋數據要素治理路徑。

1、數據要素具有強外部性

部分孤立數據在產生之初蘊含的價值較低,但當它與其他數據要素融合,或運用於其他場景或技術條件下,其價值可能出現成倍增長。比如,單個使用者在短視頻網站上的流覽、點贊行為數據,對於網站自身來說,其價值可能在於使用者行為記錄及相關視頻推薦,但將這些數據用於電商領域,通過對視頻內容、觀看時間等資訊的智慧分析,就能刻畫出不同用戶的消費需求,創造出更高的價值。又比如疫情期間,移動運營商數據、消費數據、交通數據等多來源數據的融合,為密接病例的精准排查做出了巨大貢獻。此外,數據要素的強外部性還表現在與其他生產要素的融合上,如數據要素與勞動力、資本、技術要素融合,形成人才大數據、智慧金融、機器學習等,極大地提高了各行業的生產力。

可見,在統一大市場環境下,數據要素可以在不同行業之間的流通與融合,具有豐富的應用場景,並且在自身增值的同時可帶動其他生產要素的價值提升,是加速要素資源在更大範圍內暢通流動的“助燃劑”。

2、數據要素具有可再生性

統一大市場建設需要有充足的生產要素供給,以便能持續推動國內市場高效暢通和規模拓展。傳統的生產要素,如土地、資本、勞動力等會在生產活動中不斷被消耗,然而數據不會隨著被使用而減少,不僅可以多次重複使用,而且在使用過程中還可以產生新的數據,使得市場中的數據呈幾何數增長。比如,專利數據是人們獲取技術資訊的管道,而人們在下載、閱讀、引用專利的時候,其行為數據也被記錄,產生了新的專利使用數據,這些使用數據為研發人員瞭解當前技術熱點、預測技術發展趨勢等提供了情報來源。又比如,當手機信令數據用於交通領域時,可為司機提供即時路況資訊,而司機基於這些數據而進行的路線選擇策略又成為交通預測的一個重要數據來源。可見,當數據在更大的市場範圍內流通時,被使用的頻次越高,其再生出來的新數據就越多,數據在統一大市場中處於一個不斷反覆運算生長和增值的過程中,充分保障了數據統一大市場建設的可持續性。

3、數據要素具有非排他性

土地、資本、勞動力具有排他性,一旦一個主體將其用於生產,就排除了其他主體在同一時刻將其用於生產的可能,這也造成了上述生產要素的稀缺性。數據在物理屬性上沒有排他性,可以以極低的成本無限複製給多個主體同時使用。但是數據作為生產要素,進入到競爭性生產環節,又需要具備一定的獨佔性。因為只有保障數據所有者的獨有權益,使得數據產權和數據交易成為可能,數據要素的產生與流動才會更加積極主動。技術本身也沒有排他性,技術的所有權和可交易性是依靠智慧財產權制度來進行保障的,當一項技術被產權制度保護時,其他人就不能無償地進行商用。當前對於數據要素的所有權等權益如何確定和保障,仍處於探索階段,在一定程度上制約了數據(特別是高價值數據)的流通。因此,數據要素產權制度的建立與完善,是數據要素治理的關鍵所在。

4、數據要素具有低成本流動性

統一大市場建設的主要目標之一是進一步降低市場交易成本,數據流程轉更為方便,能夠通過互聯網等載體以極低的成本跨空間流動,可實現降低市場交易成本的目標,並且數據不像技術需要那麼高的學習成本,通過一些已有的軟體和平臺,就能迅速將數據運用於生產活動。從整個生產流程來看,數據要素是最容易在“更大範圍內順暢流通”的生產要素,也最有可能在統一大市場建設中發揮引領作用,帶動其他生產要素共同推動全國統一大市場高品質發展。 

三、推動全國統一大市場的數據要素治理措施

從數據要素的上述特點可以看出,數據要素的價值需要在流通和關聯中才更易發揮作用,而全國統一大市場的高品質發展也呼喚數據要素的高效流通。因此,讓數據要素保質、安全、有序、合規地在統一大市場中流通,是推動全國統一大市場的重要路徑,具體可以從如下幾個方面進行治理和完善:

1、進一步加強數據的整合與加工

高品質的市場發展需要有高品質的生產要素。對原始數據進行清理、整合、加工能夠極大的提高數據的品質。上海市的“一網通辦”在公共數據整合方面提供了一個典範,但是在疫情期間暴露出來的一些問題也說明數據關聯和整合的顆粒度有待進一步加強;騰訊、阿裡等大型互聯網企業打通各個生態圈,實現了自身商用數據的有效整合,但是在不同企業之間數據的關聯方面尚大有可為;對於廣大中小型企業,數據整合的能力和動力不足,利用自身數據要素實現降本增效的可行性尚低,需要大型企業或政府部門提供技術支撐和政策引導,如基於政府雲的數據中台服務,從而讓中小企業更加簡單地實現數據整合、數據提純加工、數據價值變現等功能,將“數據原油”提煉為市場高品質發展的源動力。

2、開展數據資產普查

建立全國性的統一大市場,需要對整個市場中的要素資源有整體性的瞭解。目前對於土地、資本、勞動力都有全國性的普查制度,但是對於數據資產尚未開展全國性普查。開展數據資產普查,一方面可以倒逼各地區各部門對自身數據資產管理工作進行重視,便於摸清數據資產家底,進而更好地針對自身數據制定數據策略;另一方面,也可為整合數據孤島,建立全國範圍內的數據關聯提供基礎資訊。目前貴州省在政府數據資產登記方面已開展實踐,浙江省也嘗試對公共數據進行普查,在各自省內起到了很好的消除數據孤島、加強資訊整合、節約數位資源等方面的作用。在前期探索的基礎上,有必要開展全國性的數據資產普查工作。

3、探索更加有效的數據交易方式

加速數據要素流通,形成供需互促的國內大循環,交易是極為重要的途徑。當前數據交易的主要途徑是數據交易所,截至2021年底,全國已有20餘家數據交易機構落地,但是多數數據交易所僅僅充當一個集市的功能,運營效果並不如人意。事實上,數據並不是有形資產,完全可以通過數據交易平臺進行線上交易。通過隱私計算、可信區塊鏈等技術,結合完善的規章制度和法律法規,推進全流程電子化交易,使得數據交易像電商的虛擬產品一樣易獲取、高安全、可追溯,可能是未來大數據交易的一個發展方向。

4、加大數據相關法律的宣傳和普及

統一大市場的建設需要統籌發展和安全兩大問題,數據要素由於非排他性和快速流動性的特徵,其安全問題尤為重要。中國高度重視數據相關法律的制定,《數據安全法》已於2021年9月1日開始實施,《智慧財產權強國建設綱要(2021-2035年)》和《“十四五”國家智慧財產權保護和運用規劃》也都對構建數據產權保護規則作出部署。但是,相關法律和政策的宣傳不夠,一些個人或企業在數據的獲取、加工和利用等環節出現違法行為卻渾然不知,或者明知違法但對危害性認知不夠,從而造成非法獲取數據、數據洩露等違法行為。政府和相關部門應加大對此類典型違法行為的打擊力度和案例的宣傳力度,對一些易忽略的數據安全問題採用小視頻等群眾喜聞樂見的方式進行宣傳,讓更多人瞭解數據安全的重要性和緊迫性,使數據的流通和利用更加合理合法合規。

4、標題:紮根中國大地建構自主知識體系,開拓數據要素市場化配置新路徑

來源:人民法院報  發佈時間:2022/09/08

地址:

http://rmfyb.chinacourt.org/paper/html/2022-09/08/content_220781.htm?div=-1 

關鍵字數字經濟、數據要素、共票理論、PDA

撮要:

1.借助中國獨特的新型舉國體制、海量數據、豐富場景等優勢提出諸如共票理論(Coken)、平臺數據演算法三維競爭結構PDA範式)等原創性概念理論,可以推動破局當前中國面臨的數據要素制度困境。

2共票Coken)是數字經濟背景下應運而生的全新數位化權益憑證,其以區塊鏈為技術基礎,能調整人與人之間的利益分配關係,改變過去由股東壟斷利潤的局面,讓更多處於弱勢地位的消費者、勞動者等相關數據提供主體獲得合理的收益分配,在保證分配效率的同時充分體現了收益分配機制的公平性。

3.平臺(Platform數據(Data演算法(AlgorithmPDA範式)在數字經濟時代應運而生。平臺是數字經濟的組織基礎,數據是平臺的核心競爭力量,平臺利用演算法等技術為數據賦能,強化平臺數據控制力以排除市場競爭。

「正文」

中央全面深化改革委員會第二十六次會議審議通過的《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》(以下簡稱《意見》)對數據要素收益分配制度構建提出若干建議,以期數字經濟發展成果能更好為全體人民共用。個人作為數據要素價值創造的重要參與者在數據收益分配中卻常常所獲甚微。筆者多次參與反壟斷法、反不正當競爭法和數據基礎制度相關政策法規的制定和修改工作,積極對數據基礎制度建言獻策,一些觀點受到相關部門批示和採納。借助中國獨特的新型舉國體制、海量數據、豐富場景等優勢提出諸如共票理論(Coken)、“平臺-數據-演算法三維競爭結構”(PDA範式)等原創性概念理論,可以推動破局當前中國面臨的數據要素制度困境。

一、數據要素收益初次分配面臨重重困境

(一)數據要素產權規則不清,靜態賦權模式適配困難

欲實現數據要素收益有效率的公平分配需明確數據產權制度。發軔于資本主義工業革命時期的現有產權體系以權利物件具有獨佔性為基礎,是靜態且排他的。然而,數據具有的可複製性、非排他性、非競爭性等特徵使其易於共用和流通,數據價值實現依賴于具體應用場景,個人和企業等各方主體在數據價值創造過程中呈現共同投入、雙向合作的動態關係。因此,以靜態所有權為主的傳統產權規則範式難以適配數據產權構建需求,阻礙數據價值充分釋放。目前,使用者數據貢獻和企業數據掌控之間的衝突是數據要素收益初次分配中面臨的一大困境。例如,使用者在接受遠端運維服務時,設備產生的數據歸屬於使用者還是企業,企業是否應和使用者分享基於設備數據產生的收益或通過其他方式回饋使用者尚無定論。

(二)數據要素價格市場機制缺位元,數據競爭規則模糊

一方面,數據定價並非易事,數據要素價格並非其實際貢獻的真實反映,在多元要素融合的市場環境下,市場尚未形成普適的數據價格機制,同時囿於市場主體的有限理性及資訊不對稱、談判地位不對等等原因,依靠市場主體相互間協商定價可能導致數據要素價格並未真實反映數據要素在生產經濟活動中的實際貢獻及各方的實際貢獻。另一方面,數據的競爭規則尚在不斷摸索當中。當下,為了因應數據要素等時代變革,反不正當競爭法正在修改完善之中。2017年時結合數據競爭情況,筆者參與起草和設計了反不正當競爭法第十二條作為互聯網專條,但當前對數據的競爭相比更為激烈。現在數據競爭的核心可能已經超越了市場、區域、產品、服務,這已經不單是產品或是某服務的競爭,更直觀的體現為對數據價值、流量價值的激烈爭奪。然而當前,數據現有的基礎制度還不完善,就連一些基礎性的、直觀的、明顯的基本行為的判定規則也尚未厘定,導致大數據殺熟、數據封鎖、流量限制等問題長期未得到妥善處理,市場競爭規模愈發縮減。

(三)大平臺封鎖海量數據,個人難以公平共用數據收益

當社交平臺為代表的超級平臺(筆者稱其為“元平臺”),將數據圈禁在自身商業生態系統內時,個人更是難以共用應得的數據收益。儘管使用者在提供數據時享有知情同意權利,但身處弱勢地位的個人用戶難以和處於強勢地位的超級平臺相抗衡,並且使用者協定通常冗長繁雜,個人出於使用平臺服務的需求往往沒能仔細閱讀就被迫選擇接受,知情同意權利一定程度上被虛置。個人對投入平臺的數據通常難以實施移轉、刪除等操作,實際掌控權由平臺取而代之。平臺能針對個人數據實施收集、分析、利用以發掘和擴大數據價值,提高產品和服務品質以吸引更多使用者,通過對用戶精確畫像而實施定向行銷、大數據殺熟並從中獲取豐厚收益。此過程往往是隱蔽和不對稱的,個人掌握市場訊息不足,對數據的控制、變現能力弱,往往缺乏直接參與數據要素收益分配的途徑。超級平臺實施數據封鎖、構築封閉生態系統等行為加劇了數據收益分配的傾斜,造成個人用戶和平臺企業之間的數據收益分配失衡,個人的數據收益權難以得到保障。

二、立足中國實踐,建構原創理論破局數據收益分配困境

百年未有之大變局,人類正面臨著全面系統的知識體系的挑戰和重構,經濟社會的客觀發展現狀與數位技術的變革推動力決定了中國的數據要素基礎制度必須從中國自身發展的需要出發構建體系。紮根中國大地,努力構造原創性概念和理論是構建中國自主知識體系的基本原則和路徑,真正解決人類社會發展和人類文明轉型的問題才能得到全球其他國家的廣泛認可和共識,形成普遍性的制度、標準、法規,對人類文明的發展和進步提供新的借鑒,成為人類共同財富的現代知識體系。

近十年來,筆者帶領人民大學的相關遊學團隊在貴陽、深圳、杭州、上海、婁底、香港等地方以及美國、英國、日本、澳大利亞等國家深入考察了相關的數據制度,深感中國需要基於數據要素上的一系列實踐與探索建構一套符合中國國情、不同於世界其他國家的數據要素整體制度。 

(一)積極建構具有中國特色的數據基本制度

應進一步結合具體場景、流通交易形式以柔性規則體系重塑數據產權制度,並利用“共票”推動數據要素收益實現有效率的公平分配,積極化解數據確權配置問題;基於數據要素流通全生命週期視角,健全數據流通交易規則,實現數據要素生態化交易規則體系構建;探索場內場外、集中交易與點對點交換等不同形式的多層次數據流通交易模式,培育數據交易所、數據經紀商、數據信託、開放銀行以及公共數據開放平臺等多中繼數據仲介,降低交易成本與風險,提供信任與激勵;堅持以總體國家安全觀為引領,革新構建數據安全多元科技治理體系,形塑以鏈治數+以法入鏈協同治理機制與法律+科技雙維綜合治理範式,築牢數據流通交易的安全底線。

(二)完善數據可攜帶權,實現數據價值平衡

於個人而言,數據可攜帶權大大降低了移轉數據的成本,強化了個人對數據的利用,有助於發揮個人參與數據要素收益分配的主動性。然而,以數據可攜帶權為代表的個人數據權利也存在一些不足,需謹慎借鑒參考。在實際生活中,用個人數據換取財產性利益的事例屢見不鮮,包括人格權在內的一切權利都可能被打包為數據收益權進行定價和計量,在轉移個人數據獲利的過程中即面臨數據隱私安全受損的風險。近年來,開放銀行的實踐促進了金融數據價值的再發現與再利用,筆者深度參與的婁底區塊鏈數據共用促進了當地公共數據價值的實現,這些都證明數據價值通過理論機制創新,可以實現分配上的動態效率與動態均衡,特別是可以借助共票理論破局。

(三)共票理論攻克數據確權難題,根源性化解數據收益分配困境

共票Coken)是數字經濟背景下應運而生的全新數位化權益憑證,其以區塊鏈為技術基礎,能調整人與人之間的利益分配關係,改變過去由股東壟斷利潤的局面,讓更多處於弱勢地位的消費者、勞動者等相關數據提供主體獲得合理的收益分配,在保證分配效率的同時充分體現了收益分配機制的公平性。首先,“共票”能從前端解決數據確權難的問題。為推動數據要素價值充分釋放,可跳脫出靜態所有權模式,引入“共票”登記數據權屬,賦予數據業者對數據集合的持有權、加工使用權以及許可他人使用等經營性權利,同時賦予提供原始數據的個人相應的數據權利,從而充分滿足數據開放共用的現實需要。在數據收益分配階段,“共票”作為大眾參與數據流程轉活動的對價,可以充分調和個人與企業數據權利的內在衝突,其與數位貨幣相結合,利用區塊鏈分散式技術對數據收益中的使用者貢獻進行標識,並通過區塊鏈共識演算法等方式在市場主體的充分競爭和博弈中形成價格共識,有利於構建公平合理的數據收益分配體系。此外,區塊鏈具有數位驗證機制及不可篡改、可匿名等特徵,能夠保護個人數據隱私安全。“共票”理論將技術治理內嵌入數據流通與價值實現過程中,借助“共票”可以記錄個人和企業的成本投入,從而考察在數據價值創造過程中個人和企業的相互貢獻度,使個人有效參與到數據要素收益公平分配中,一定程度上化解數據收益分配困境。

(四)PDA範式引導構建平臺數據競爭規則,暢通數據收益共創共用

平臺(Platform數據(Data演算法(AlgorithmPDA範式)在數字經濟時代應運而生。平臺是數字經濟的組織基礎,數據是平臺的核心競爭力量,平臺利用演算法等技術為數據賦能,強化平臺數據控制力以排除市場競爭。擁有數位基礎設施地位的元平臺憑藉其掌控的數據優勢、技術力量、資金支持,能超越時空限制連結各類主體,提供社交、搜索、金融等綜合性服務,通過“以平臺衍生平臺”不斷擴張商業生態版圖,打破了傳統相關市場界限,弱化了傳統經營者的市場地位。數據流程量一定程度上取代了原先價格具有的中心地位,對社交平臺積聚的數據優勢應予以重視。平臺通過數據流程量構築的龐大數位生態會強化對剩餘價值的剝削,個人用戶和其他企業難以共用數據收益。

反不正當競爭法的修訂與後續平臺數據競爭規則的建構緊密相關。在修訂反不正當競爭法時,應當在其數字經濟專章內增設針對數據封鎖、數據抓取、大數據殺熟、數據自我優待的四項條款,針對基礎性的數據不正當競爭行為提供明確的法律指引,以此引導建構良性、可持續的平臺數據競爭規則。此外,還可以通過多種方式對數據要素型企業給予內在激勵,即根據數位平臺實施數據開放共用的情況來進行相應的多元激勵方式,從而內在驅動平臺企業開放數據,避免數據利益被圈禁在封閉的商業生態中,為數據要素市場健康發展營造良性的生態環境,逐步消除個人和平臺企業之間的數據鴻溝,促進數據要素收益共創共用。

二、行業動態

1、標題:深圳將試點應用智慧網聯汽車高精度地圖 

來源:深圳特區報  發佈時間:2022/08/04

地址:

http://sztqb.sznews.com/PC/layout/202208/04/node_A04.html#content_1234414  

關鍵字:高精度地圖、數據安全數據要素

撮要:

1.高精度地圖,是指定位元精度更高、數據維度更豐富的電子地圖,也稱自動駕駛地圖、高解析度地圖,是車路雲三方協同的基礎。

2.深圳提出到2035年測繪地理資訊發展達到國際先進水準,並制定了《深圳市測繪地理資訊發展十四五規劃》,培育基礎地理資訊數據要素市場,推動測繪地理資訊設備軟體國產化,破解地理資訊數據安全與應用拓展難題,推進企業為主體的創新體系,培育衛星應用、高精度地圖、自動駕駛等新經濟增長點。

「正文」

深圳特區報訊(首席記者 秦綺蔚)日前,自然資源部辦公廳印發《關於做好智慧網聯汽車高精度地圖應用試點有關工作的通知》,在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶6個城市首批開展智慧網聯汽車高精度地圖應用試點,形成可在全國複製、推廣的自動駕駛相關地圖安全應用技術路徑和示範模式。

《通知》鼓勵管理創新、技術創新和服務業態創新,支援不同類型地圖面向自動駕駛應用多元化路徑探索,支援不同主體就不同技術路線、不同應用場景開展測試驗證和應用推廣,支援試點城市根據產業實際需求,開展高級輔助駕駛地圖城市普通道路、高精度位置導航應用等先行先試和示範應用。

近年來,隨著我國智慧網聯汽車產業快速發展,交通管理、地圖、保險、金融等行業迎來新的發展機遇。行業預測,2026年全國汽車保有量將達到3.85億輛,通過百元的年服務費測算出高精度地圖的市場規模約為385億元。

高精度地圖,是指定位元精度更高、數據維度更豐富的電子地圖,也稱自動駕駛地圖、高解析度地圖,是車路雲三方協同的基礎。其相較于傳統電子導航地圖,提升到絕對精度優於1米、相對精度在釐米級;採集模式在GPS的基礎上配備雷達、雷射雷達感測器等;即時性上,可靜態數據月級更新頻率,半動態數據為分鐘級,動態數據為秒級。

據瞭解,深圳提出到2035年測繪地理資訊發展達到國際先進水準,並制定了《深圳市測繪地理資訊發展十四五規劃》,推動科技創新能力居全國前列,促進科技創新、品牌創優、新型基礎測繪創業“三創”行動。培育基礎地理資訊數據要素市場,推動測繪地理資訊設備軟體國產化,破解地理資訊數據安全與應用拓展難題,推進企業為主體的創新體系,培育衛星應用、高精度地圖、自動駕駛等新經濟增長點。

在車路協同的驅動下,高精度地圖與導航地圖逐步融合,新老圖商以及互聯網企業紛紛加碼進入賽道。2021年,騰訊高精度地圖交付了全國35.8萬公里的高精度數據。高德發佈了第三代車載導航,通過普通導航地圖和高精度地圖的無縫切換,實現人車共導小鵬汽車成為全球首家搭載高德第三代車載導航的企業。華為上線“高精度定位服務”,使用者月支付1元可在部分機型實現亞米級的車道導航服務。美團、順豐、京東在拿下高精度地圖資質後,發力拓展無人配送業務。

三、技術與應用

1、標題:廣東數據發展聯盟召開隱私計算技術交流會,廣東將依託一網共享平臺建設省級隱私計算平臺

來源:21經濟網  發佈時間:2022/08/26

地址:

http://www.21jingji.com/article/20220826/herald/2fca236865b8f9c1d475bfdf60d9652d.html 

關鍵字:隱私計算、一網共享、公共數據

撮要:

廣東堅持全省一盤棋,通過兩級部署、三級管理,建成了省、市一體化一網共享平臺。接下來,將依託一網共享平臺建設省級隱私計算平臺,提供一條數據不出域”“可用不可見的公共數據使用路徑,為多來源數據的安全融合應用和公共數據價值釋放提供新思路。

「正文」

按照廣東省政務服務數據管理局隱私計算平臺建設與推廣應用工作部署,近日,廣東數據發展聯盟(以下簡稱“聯盟”)隱私計算技術交流會在廣東省數位政府建設運營中心順利召開。省政務服務數據管理局數據要素工作專班有關負責同志,聯盟理事單位代表、數位廣東網路建設有限公司副總經理麥鳳瓊,聯盟秘書長余坦和36家成員單位、76位元成員代表參加會議。

麥鳳瓊表示,廣東省政務服務數據管理局專門成立數據要素專班統籌推進數據要素市場化配置改革各項工作任務,取得了數據資產憑證等一系列改革成果。廣東堅持全省一盤棋,通過兩級部署、三級管理,建成了省、市一體化一網共享平臺。接下來,將依託一網共享平臺建設省級隱私計算平臺,提供一條數據不出域”“可用不可見的公共數據使用路徑,為多來源數據的安全融合應用和公共數據價值釋放提供新思路。

會上,數位廣東網路建設有限公司數據平臺部白亞斐介紹“一網共享”平臺建設運營情況,展示省、市一體化“一網共享”平臺建設成果和建設運營的關鍵舉措。省政務服務數據管理局數據要素工作專班簡蕾介紹“一網共享”平臺數據共用與應用場景,詳細解析了數據共用與開放重要政策依據、平臺數據資源情況以及數據共用典型應用成效。省政務服務數據管理局數據要素工作專班劉蘭芳講解了依託“一網共享”平臺建設隱私計算平臺的工作思路,從背景、現狀、定位、規劃、生態等方面進行分析。

會議最後,與會成員單位代表就隱私計算平臺建設展開熱烈討論。未來,聯盟將持續加強各成員單位間的合作,開展供需對接、產業合作、行業交流、理論研究和國際合作,加快培育數據要素市場生態,充分發揮供需對接和政企橋樑紐帶作用,貫徹推廣數據要素相關政策,拓展應用場景,助推廣東數據要素市場化配置改革。

2、標題:螞蟻集團隱語開放平臺全球首發,助力數據安全技術開放易用

來源:澎湃新聞  發佈時間:2022/09/03

地址:https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_19745903 

關鍵字:隱私計算、數據融合、數據安全

撮要:

1.93日,2022世界人工智慧大會(WAIC)可信隱私計算高峰論壇上,螞蟻集團發佈可信隱私計算隱語開放平臺(簡稱隱語開放平臺),面向全球用戶開放,可無需調用和開發代碼,直接使用產品功能,説明使用者低成本探索隱私計算應用場景。

2.隱語開放平臺的成熟性已在螞蟻內部得到驗證,並對外在醫療場景、保險理賠、風控領域得到驗證。譬如,在數據類型最複雜的醫療健康領域,隱語與外部醫療大數據管理平臺攜手,為浙江建德某醫院搭建了數據融合平臺,提升醫療數據安全高效發揮價值。

「正文」

93日,2022世界人工智慧大會(WAIC)可信隱私計算高峰論壇上,螞蟻集團發佈可信隱私計算隱語開放平臺(簡稱隱語開放平臺),面向全球用戶開放,可無需調用和開發代碼,直接使用產品功能,説明使用者低成本探索隱私計算應用場景。

這是螞蟻集團在7月開源隱語可隱私計算框架後,在隱私計算技術開放上的又一重要舉措。也是繼開源高性能圖數據庫TuGraph、在業內率先推出一個工業級全數據AI檢測平臺之後,在世界人工智慧大會上的又一重磅動作。

螞蟻集團發佈的這三大重磅技術策略,覆蓋了AI大規模應用落地中最重要的兩大要素,即安全與效率。三大重磅技術策略,顯現出螞蟻深耕安全可信等前沿技術能力,並持續對外開放的決心。

在人工智慧大規模數據流程轉中,守護數據安全與使用者隱私是數位化的基石。可信隱私計算被認為是解決這一問題的支撐性技術。如何將隱私計算產品功能以簡單易部署、低成本的方式推廣到更多場景和更廣泛的生態,一直是行業共同面臨的挑戰。

在此背景下,7月開源隱語可信隱私計算框架之後,螞蟻集團繼續加大開放力度,發佈隱語開放平臺。用戶可選擇無需調用和開發代碼,直接使用的產品功能的白屏模式,也可自主選擇調用代碼,靈活組裝功能的黑屏模式。隱語框架與隱語開放平臺,前者可理解為靈活組合的代碼素材包,後者則提供了打包好的拎包入住式服務。

如果說隱語框架開源是旨在彙聚開發者技術合力,共建隱私計算技術社區,那麼隱語開放平臺則是讓需要用這個技術的“用戶”低門檻操作,讓隱私計算這一技術在終端需求側的應用更簡單、更廣泛。

隱語開放平臺支持當前所有的隱私計算主流技術,經過螞蟻集團內部場景實戰檢驗後,已達到高安全性、高易用性以及高可用性,實現小時級別部署耗時,支持十億級別的密態樣本數據求交集處理、千萬級別數據模型訓練,為業務的數據流通全生命週期提供保護。

據悉,隱語開放平臺的成熟性已在螞蟻內部得到驗證,並對外在醫療場景、保險理賠、風控領域得到驗證。譬如,在數據類型最複雜的醫療健康領域,隱語與外部醫療大數據管理平臺攜手,為浙江建德某醫院搭建了數據融合平臺,提升醫療數據安全高效發揮價值。

在本次人工智慧大會期間,隱語的技術底座“隱語可信隱私計算技術棧”也入選大會“鎮館之寶”。

發佈現場,螞蟻集團副總裁、首席技術安全官韋韜表示:面對數據安全隱私保護這一新時代挑戰,可信隱私計算技術是核心技術解決方案,只有提升全行業的技術水位,共同建設良性的技術生態,才能推動整個行業的技術規模落地,推動產業整體健康發展。

在此前的大會全體會議產業論壇上,韋韜提出,人工智慧在產業的大規模應用落地中亟需解決安全可信、協作共識、複雜關聯分析、存儲計算規模爆炸、降低耗能等問題,需要在隱私計算、區塊鏈、圖計算、分散式數據庫及計算基礎設施、綠色計算等AI大規模應用的“根技術”上深耕探索。

螞蟻集團在2022WAIC期間,開放隱語開放平臺、推出AI安全檢測平臺以及開源高性能圖數據庫三大技術策略,正是螞蟻深耕“根技術”,助力AI安全高品質發展,更好服務數字經濟的行動進展。

3、標題:隱私計算助力數據“開放流通”與“合規安全”

來源:人民郵電報  發佈時間:2022/08/11

地址:https://www.cnii.com.cn/rmydb/202208/t20220811_403978.html 

關鍵字:隱私計算、公共數據開放

撮要:

1.20204月出臺的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出,要推動政府數據開放共用,提升社會數據資源價值,並加強數據資源整合和安全保護等。

2.隱私計算以及相應的合規服務,以“數據可用不可見”的理念為“開放流通”與“合規安全”的矛盾提供了重要思路與解決方案。

3.基於隱私計算進行合規與數據開放的探索是當前技術應用的主要方向,金融與政府兩個行業已率先開展試點與案例落地,支撐聯合行銷、聯合風控、聯合治理等應用場景。

「正文」

隨著全球數字經濟的快速發展,數位化轉型快速推進,全球連接設備規模化增長、產生數據維度更加豐富。數據增值、數據聯動並賦能千行百業將成為驅動數字經濟發展的重要力量。與此同時,人們獲取、管理和利用數據的能力也空前提升,社會各界對於數據的價值也越發重視。相關研究數據顯示,2021年全球數據規模已經達到83ZB,並將在未來5年以21%的年複合增長率快速發展,到2026年將實現216ZB的規模,數據作為重要生產要素的基礎已經形成。

20204月出臺的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出,要推動政府數據開放共用,提升社會數據資源價值,並加強數據資源整合和安全保護等。公共數據作為一種新的基礎設施,將和物理基礎設施同等重要,公共數據開放也是數位化發展的現實需求。在不涉及國家秘密、商業秘密和個人隱私的前提下,將公共數據開放給社會進行融合利用,將有力促進數字經濟和數位社會的發展。

但除了帶來社會價值以外,眾所周知,公共數據的開放還蘊含著諸多潛在風險,諸如可能涉及國家秘密、商業機密和個人隱私等數據洩露的風險,開放數據可能被誤用或濫用進而損害公共利益和協力廠商利益的風險等。企業對於數據開放的安全性、合規性、權益分配等方面的考量,阻礙了數據的互聯互通與價值實現。因而市場面臨“數據需要開放,卻又難以開放”的困境。解決這一矛盾需要扎實的安全技術支撐。隱私計算以及相應的合規服務,以“數據可用不可見”的理念為“開放流通”與“合規安全”的矛盾提供了重要思路與解決方案。

在技術迅速發展與政策推動的雙重因素下,中國隱私計算技術提供商快速發展,但技術落地方案與服務維度仍需發展。根據國際數據機構IDC調研,2021年,中國隱私計算市場規模突破8.6億元大關。互聯網企業、隱私計算創業類企業以及AI大數據公司、區塊鏈公司、安全公司紛紛入局,各類企業依託在技術、數據資源方面不同的基因優勢,不斷在安全保障、性能算力、互聯互通等方面做出技術突破

基於隱私計算進行合規與數據開放的探索是當前技術應用的主要方向,金融與政府兩個行業已率先開展試點與案例落地,支撐聯合行銷、聯合風控、聯合治理等應用場景。

金融行業擁有較高的資訊化建設與數位化水準,同時圍繞業務發展,有迫切引入外部數據的需求。為了貫徹落實《數據安全法》等新規新政,金融行業機構需要應用新的技術合規使用外部數據,因而成為當前隱私計算部署最前列的行業。以銀行在隱私計算市場的實踐為例:一方面,銀行往往從總行層面進行數據管控與對外聯合,撬動運營商、互聯網企業數據共用建模,以此實現用戶群細分、豐富客戶屬性標籤,從而實現精准行銷,驅動銀行業務的獲客行銷增長。此外,豐富的模型在一定程度上可以形成輸出,賦能中小銀行開展業務。另一方面,迫於一定的競爭壓力,銀行同業間的合作集中于聯合風控、反欺詐場景。基於隱私計算技術,有效聯動客戶在不同銀行間的行為、交易數據,實現多方位的貸款主體畫像,對其資金流動、欺詐概率、還款能力進行有效把控,降低業務風險。

在政府行業,開放數據撬動數據要素價值,成為政務領域應用方向。政府機構擁有大量高質、全面的個人及企業數據,在合規的情況下形成公共數據分級開放,提供數據交換的環境,賦能企業數位化轉型,提升智慧城市、智慧社區建設水準。政務領域因其數據高度隱私性以及一定的機構權威性,往往選擇機密計算這類偏向于集中化的隱私保護技術。

未來隨著企業數位化轉型的持續推進、數據量與數據維度的累積、數據成為越發重要的數據資產,隱私計算等數據隱私保護技術將在醫療、能源、製造等更多行業發揮重要作用。

當然,隱私計算技術在中國的發展仍然處於萌芽初發期:從技術落地路線上看,隱私計算包含多方安全計算、機密計算、聯邦學習等不同技術流派,尚未有單獨的技術路線能夠兼顧效率、安全、隱私多重維度,市場上仍以多種隱私計算融合的解決方案交付為主。與此同時,隱私計算業務落地仍需要技術協同及服務推動,數據要素流通所需要的精准建模、數據清洗挖掘、數據確權等多項關鍵技術有待進一步發展,同時做好隱私技術還需專業的業務諮詢以及企業內部合規建設的協助。當前市場中,能夠提供全套數據來源對接、數據服務、諮詢服務的數據全棧能力的廠商或者產業鏈仍然有待形成。