6月1日,国内首个城市数字经济地方性法规——《广州市数字经济促进条例》正式颁布实施。广州提出将以此为契机,积极培育数据要素交易市场,打造更具有广州特色的数据交易新生态、新模式。不久前,国内首套数据交易规则体系也由贵阳大数据交易所正式发布,该所也为国内首家数据交易所。这一系列先行先试,为国内探索数据流通交易新模式、新路径发挥了积极作用。
随着大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的快速发展,数据已成为数字时代的基础性战略资源和革命性关键要素。近期正式发布的《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》作为一项具有广泛影响力的纲领性文件,为数据作为生产要素的流通和应用指出了“统一”路径。
中国是数据要素禀赋较为丰富的国家,数据总量约占全球的20%。当前,数字化发展呈现出“互联、物联、数联”三期叠加、融合发展的整体态势,互联业态充分发展、物联业态方兴未艾、数联业态待开新局。大型互联网平台积累了海量用户信息和交易数据,移动物联设备连接数超过10亿个,20多个省(自治区、直辖市)建立了大数据管理机构。
在这一背景下,各地发展数据交易市场的热情空前高涨,已有20个省区市提出建设数据交易中心交易所或者交易中心,发展速度特别快,有的城市还提出要建设国家级、甚至是世界级的数据交易所。
而在这一轮如火如荼的建设过程中,如何安全、合规、高效地开发和利用数据的价值也成为数据要素市场热议和思考的应有之义。
实际上,供求失配、模式匮乏、安全风险等问题,制约着数据资源的配置效率,亟待深入推进数据要素市场化改革。
目前,数据要素市场正在经历“成长的烦恼”:比如法律法规仍待,健全、区域壁垒亟需破除、市场标准有待统一、数据安全与隐私保护等数据生态还需进一步完善,数据资产估值和定价机制缺失、数据易泄露或被未授权使用、数据共享后难以追踪溯源、公平透明的数据利益分配机制也尚未形成,这些都对数据要素的开放共享和交易流转带来了挑战。
其中,数据安全问题尤为突出。海南大数据管理局局长董学耕在5月26日的数博会论坛上发言指出,数据资源的安全监管问题,是公共数据资源开发利用,工作的前提和重要保障,这个是大家最最关注的,如果这个问题不解决,那这个数据的交易是没有办法实现的。
蚂蚁集团数字科技事业群副总裁邹亮认为,随着新技术、新模式、新业态的不断涌现,以及数据要素的纵深开发利用,数据权属生成过程日趋复杂多变,数据确权的难度不断增加。数据资产估值和定价机制缺失、数据易泄露或被未授权使用、数据共享后难以追踪溯源、公平透明的数据利益分配机制也尚未形成,这些都对数据要素的开放共享和交易流转带来了挑战。
众多产学界人士指出,要解决安全与流通之间的矛盾,“隐私计算+区块链”可以提供解决方案,其中隐私计算解决数据隐私和安全问题,而区块链技术则解决数据确权问题。
由于隐私计算在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合,达到对数据“可用、不可见”的目的,可在充分保护数据和隐私安全的前提下,实现数据价值的转化和释放。在不久前结束的博鳌亚洲论坛2022年年会上,中国金融学会会长周小川也表示,隐私计算等多项技术的发展为应对数据跨境流动和自由交易中面临的安全、隐私和定价等问题提供了充分可能。
与此同时,国内数据要素市场化需求也带来了隐私计算的潜力爆发。国际咨询机构IDC中国日前发布的《隐私计算全景研究》报告对隐私计算的发展潜力给出量化数据,报告称2021年中国隐私计算市场规模突破8.6亿元,包括阿里云、百度安全、蚂蚁、腾讯云等互联网厂商都已布局隐私计算。如蚂蚁研发的摩斯隐私计算平台在联合风控、联合营销、联合科研、政务数据安全开放等十多个行业的上百家机构应用。再以深度融合隐私计算和区块链两项技术优势的数据隐私协作平台FAIR为例,可使原始数据在不出域的情况下,实现多节点之间的可信协同计算和数据隐私保护。协作流程由智能合约驱动,数据流转由隐私计算引擎解决,并通过区块链技术确权、共识。在数据共享过程中有效保护个人信息,实现全流程可记录、可验证、可追溯、可审计,为建设高效、高安全和高流动性的数据要素交易市场提供助力。
据了解,有不少地方正在探索隐私计算、区块链等技术的实际应用场景。以海南省推出的数据产品“诚信简历”为例,招聘企业经过应聘者的查询授权,可以调用其社保、公积金等信息来核验简历的真实性。这个全过程是在隐私计算、区块链这样的技术保证下实现数据的可用不可见,数据并不会在招聘企业存留。这大大降低了企业在招聘中的人力、物力和时间的成本,以前可能要半个月做背调,现在可能几分钟就解决问题。
从某种程度上说,隐私计算技术可以成为数据交易的重要支撑,连接数据孤岛,实现数据价值的挖掘,同时也可以与其他相关技术结合,实现更多的场景和目的,从而促进更加有机统一的数据大市场。比如说和区块链、自然语言处理、深度学习、机器视觉、知识图谱的技术融合。以金融场景为例,隐私计算可用于智能风控、智能营销、工业链金融、反洗钱场景、智能运营、隐私信息检索,企业级数据流通交易以及平台应用等,通过结合客户的基本信息,资金流水等自由数据和外部数据的联合建模,对其信用风险进行综合评估风险。此外,数据合作涉及到多方客户数据的共享和使用,通过隐私计算,银行无须交换明细级原始数据即可联合其他数据源共同建立风控模型。
着眼未来,只要继续推动以隐私计算为代表的技术创新,不断完善安全可信为基础的数据要素市场化配置新体系,我们就能够真正为数据安全保驾护航,为促进数字经济、构建“双循环”的新发展格局发挥更大作用。(蒋子宽)
