6月1日,國內首個城市數字經濟地方性法規——《廣州市數字經濟促進條例》正式頒布實施。廣州提出將以此為契機,積極培育數據要素交易市場,打造更具有廣州特色的數據交易新生態、新模式。不久前,國內首套數據交易規則體系也由貴陽大數據交易所正式發布,該所也為國內首家數據交易所。這一系列先行先試,為國內探索數據流通交易新模式、新路徑發揮了積極作用。

　　隨著大數據、云計算和人工智能等新一代信息技術的快速發展,數據已成為數字時代的基礎性戰略資源和革命性關鍵要素。近期正式發布的《中共中央國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》作為一項具有廣泛影響力的綱領性文件,為數據作為生產要素的流通和應用指出了“統一”路徑。

　　中國是數據要素稟賦較為豐富的國家,數據總量約占全球的20%。當前,數字化發展呈現出“互聯、物聯、數聯”三期疊加、融合發展的整體態勢,互聯業態充分發展、物聯業態方興未艾、數聯業態待開新局。大型互聯網平臺積累了海量用戶信息和交易數據,移動物聯設備連接數超過10億個,20多個省(自治區、直轄市)建立了大數據管理機構。

　　在這一背景下,各地發展數據交易市場的熱情空前高漲,已有20個省區市提出建設數據交易中心交易所或者交易中心,發展速度特別快,有的城市還提出要建設國家級、甚至是世界級的數據交易所。

　　而在這一輪如火如荼的建設過程中,如何安全、合規、高效地開發和利用數據的價值也成為數據要素市場熱議和思考的應有之義。

　　實際上,供求失配、模式匱乏、安全風險等問題,制約著數據資源的配置效率,亟待深入推進數據要素市場化改革。

　　目前,數據要素市場正在經歷“成長的煩惱”:比如法律法規仍待,健全、區域壁壘亟需破除、市場標準有待統一、數據安全與隱私保護等數據生態還需進一步完善,數據資產估值和定價機制缺失、數據易泄露或被未授權使用、數據共享后難以追蹤溯源、公平透明的數據利益分配機制也尚未形成,這些都對數據要素的開放共享和交易流轉帶來了挑戰。

　　其中,數據安全問題尤為突出。海南大數據管理局局長董學耕在5月26日的數博會論壇上發言指出,數據資源的安全監管問題,是公共數據資源開發利用,工作的前提和重要保障,這個是大家最最關注的,如果這個問題不解決,那這個數據的交易是沒有辦法實現的。

　　螞蟻集團數字科技事業群副總裁鄒亮認為,隨著新技術、新模式、新業態的不斷涌現,以及數據要素的縱深開發利用,數據權屬生成過程日趨復雜多變,數據確權的難度不斷增加。數據資產估值和定價機制缺失、數據易泄露或被未授權使用、數據共享后難以追蹤溯源、公平透明的數據利益分配機制也尚未形成,這些都對數據要素的開放共享和交易流轉帶來了挑戰。

　　眾多產學界人士指出,要解決安全與流通之間的矛盾,“隱私計算+區塊鏈”可以提供解決方案,其中隱私計算解決數據隱私和安全問題,而區塊鏈則解決數據確權問題。

　　由于隱私計算在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的技術集合,達到對數據“可用、不可見”的目的,可在充分保護數據和隱私安全的前提下,實現數據價值的轉化和釋放。在不久前結束的博鰲亞洲論壇2022年年會上,中國金融學會會長周小川也表示,隱私計算等多項技術的發展為應對數據跨境流動和自由交易中面臨的安全、隱私和定價等問題提供了充分可能。

　　與此同時,國內數據要素市場化需求也帶來了隱私計算的潛力爆發。國際咨詢機構IDC中國日前發布的《隱私計算全景研究》報告對隱私計算的發展潛力給出量化數據,報告稱2021年中國隱私計算市場規模突破8.6億元,包括阿里云、百度安全、螞蟻、騰訊云等互聯網廠商都已布局隱私計算。如螞蟻研發的摩斯隱私計算平臺在聯合風控、聯合營銷、聯合科研、政務數據安全開放等十多個行業的上百家機構應用。再以深度融合隱私計算和區塊鏈兩項技術優勢的數據隱私協作平臺FAIR為例,可使原始數據在不出域的情況下,實現多節點之間的可信協同計算和數據隱私保護。協作流程由智能合約驅動,數據流轉由隱私計算引擎解決,并通過區塊鏈確權、共識。在數據共享過程中有效保護個人信息,實現全流程可記錄、可驗證、可追溯、可審計,為建設高效、高安全和高流動性的數據要素交易市場提供助力。

　　據了解,有不少地方正在探索隱私計算、區塊鏈等技術的實際應用場景。以海南省推出的數據產品“誠信簡歷”為例,招聘企業經過應聘者的查詢授權,可以調用其社保、公積金等信息來核驗簡歷的真實性。這個全過程是在隱私計算、區塊鏈這樣的技術保證下實現數據的可用不可見,數據并不會在招聘企業存留。這大大降低了企業在招聘中的人力、物力和時間的成本,以前可能要半個月做背調,現在可能幾分鐘就解決問題。

　　從某種程度上說,隱私計算技術可以成為數據交易的重要支撐,連接數據孤島,實現數據價值的挖掘,同時也可以與其他相關技術結合,實現更多的場景和目的,從而促進更加有機統一的數據大市場。比如說和區塊鏈、自然語言處理、深度學習、機器視覺、知識圖譜的技術融合。以金融場景為例,隱私計算可用于智能風控、智能營銷、工業鏈金融、反洗錢場景、智能運營、隱私信息檢索,企業級數據流通交易以及平臺應用等,通過結合客戶的基本信息,資金流水等自由數據和外部數據的聯合建模,對其信用風險進行綜合評估風險。此外,數據合作涉及到多方客戶數據的共享和使用,通過隱私計算,銀行無須交換明細級原始數據即可聯合其他數據源共同建立風控模型。

　　著眼未來,只要繼續推動以隱私計算為代表的技術創新,不斷完善安全可信為基礎的數據要素市場化配置新體系,我們就能夠真正為數據安全保駕護航,為促進數字經濟、構建“雙循環”的新發展格局發揮更大作用。(蔣子寬)