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有金融机构使用公共数据产品已放贷313亿元 专访行业专家:政务公共数据授权运营技术标准出台后将形成规模效应

2024-05-21 23:49:39来源:
导读  交通银行使用公共数据产品以来,从2023年11月至今年5月,已为4826人提供3.13亿元贷款。目前国家针对政务公共数据授权运营的技术标准还...

  交通银行使用公共数据产品以来,从2023年11月至今年5月,已为4826人提供3.13亿元贷款。目前国家针对政务公共数据授权运营的技术标准还没出台。有些先行先试的区域在推进,但是可能要等到标准出台才能形成一定规模效应。

  今年1月1日,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行,为规范企业数据资源相关会计处理提供指引。

  近日召开的2024年第十二届西湖论剑数字安全大会上,《企业数据资源入表实践白皮书》对外发布。

  安恒信息首席技术官刘博代表编制组对白皮书进行解读时表示,数据资源入表只是一个开始,入表不是最终的目的,而是为了能够让数据要素真正流通起来。白皮书的发布为企业提供了数据资源入表的实践指南,对于推动企业数据资源的合理利用和保护具有重要意义。

  在数据资源入表过程中,如何确保数据的一致性和可比性,以支持企业数据资产的准确评估?当前在促进数据要素流通方面还存在哪些亟待解决的问题?政府数据授权运营面临哪些挑战?

  围绕这些问题,《每日经济新闻》(以下简称NBD)记者在大会现场对刘博、中国科学技术大学公共事务学院、网络空间安全学院教授左晓栋进行了专访。

  NBD:在数据资源入表过程中,不同行业和企业的数据结构和标准各不相同,如何确保数据的一致性和可比性,以支持企业数据资产的准确评估?

  刘博:首先,在数据资源梳理层面,我们可以把AI Sort自动化分类分级工具与“恒脑”大模型结合起来,这样就可以覆盖常见的行业,包括医疗、教育、能源、电力、金融等,以及政务领域。

  所以,数据资源入表,要先看清楚有哪些数据,这些数据代表什么含义。从这个角度讲,借助AI Sort自动化分类分级工具和“恒脑”大模型,可以在成本较低的情况下实现数据分类分级。

  其次,资源如何定价,这就涉及数据价值的评估。因为各行业不一样,并且目前数据要素市场规模不够大,所以可参考的方法不是很多。

  目前主流的有三种方法:一是成本法,也就是企业为了做这个数据资源投入了多少资源;二是收益法,即对它的收入有多少;三是市场法,在同等情况下,其他的场景,市场上按照供需原则愿意出多少钱。

  但是目前情况下,因为我国促进数据要素流通才刚刚开始,所以更多的还是采用成本法,有些步骤可能还需要线下或者人工干预才能实现。但是一定会逐步走向收益法、市场法,因为这两种方法是由市场供需所决定的,我相信我国数据要素的流通一定是万亿元级、十万亿元级的市场规模。

  等到使用收益法、市场法的条件成熟后,我相信数据资源入表的自动化程度就会更高,对人的依赖会更低。因为有市场的定价可以作参考。收益如果形成一定规模,也会有很好的参考效应。

  NBD:数据已经成为现代社会发展的新型生产要素和基础性战略资源,建立健全数据治理体系有哪些意义,目前存在哪些问题?

  左晓栋:发展是主流,但任何时候发展都应当坚持以安全为底线。所以数据治理首先要解决安全问题,甚至安全是数据治理的一个核心。当前人们都很关注数据安全,因为数据本身已经是一个新的生产要素,它要发挥巨大的作用,面临着一个重要的发展主题。所以如何促进数据安全发展十分迫切。

  当前,人们对于数据要素流通、充分发挥数据要素的价值都充满希望,但是安全问题并没有解决,甚至在某种程度上,基本的安全问题还没有解决。所以我们现在一方面要从整体上抓紧构建数据安全治理体系,另一方面还要针对数据要素流通构建数据安全治理体系。

  之所以强调针对数据要素流通构建数据安全治理体系,是因为在数据要素流通过程中会产生很多特定的需求,对于这些特有的问题,我们的关注还不够。即发展需求非常迫切,但是安全的解决方案相对滞后,这中间的差距非常明显,需要迫切解决。

  左晓栋:举个例子,数据要流通,在流通过程中,数据提供方肯定很关心数据接收方能否保护他的数据,数据提供方对数据接收方处理数据的行为是否应当监督?但是我们现在还没有相应的监督机制。

  再比如,数据要素流通是一个很长的过程,涉及很多节点,在流通过程中要使用、要加工、要发生变化。数据加工、发生变化的过程是否应该追溯?如果出了数据安全问题,谁来负责?这些特定的问题,都需要专门解决。

  左晓栋:这些当然都是很好的探索,在技术方面创新是必要的,但是它们只能解决一部分问题。

  数据要素流通分很多特定场景,我再举个例子,比如现在鼓励到交易所进行数据交易。到交易所是场内交易,场内交易和场外交易有什么区别?什么样的数据必须放在场内交易?什么样的可以放在场外交易?场内交易有哪些规则?数据进入交易环节,是不是应该对数据质量、数据来源合法性作出要求?

  像这样的例子有很多,特定的数据要素流通中很多具体场景都有具体的安全解决方案。而隐私计算等技术只是解决某个环节、某个特定场景下的具体问题,一个技术不能解决所有问题,我们现在面临一揽子具体问题,需要一揽子解决方案。我们不能认为某一个技术就是灵丹妙药,然后把精力都放到这一个技术上去。

  左晓栋:首先肯定是要抓好顶层设计,对这些问题进行梳理,要分清楚哪些是真问题,哪些是假问题,然后提出针对性解决方案。

  以前我们谈数据安全和数据保护责任都是从宏观上来谈,但实际上到具体的数据要素流通中,除了数据提供方、使用方,还有第三方数据服务提供商,这些不同的主体都应当承担相应的责任。

  所以,数据要素的流通使数据安全问题更具体化,我们要厘清这些具体问题,针对特定场景、具体需求,提出具体解决方案。

  左晓栋:一方面,因为安全这个底线问题没有解决,大家还是有很多顾虑。另一方面,因为在数据要素流通上还存在很多模糊地带,所以也产生了很多打法律擦边球的现象,甚至违反法律规定滥采滥用数据,比如非法收集等。所以很多人不敢共享数据,而另外一批人又在违反法律规定滥采滥用数据,这两种情况都存在。

  NBD:政府掌握很多数据,政府在推动数据要素流动方面可以发挥什么样的作用?

  左晓栋:首先,政府作为监管方要立规矩,不断明确相关细则,优化完善规章制度。其次要明确,政府作为重要的数据收集者,收集利用社会数据时也要依法。现在一些企业会有疑问,政府部门要收集数据是否合法,是不是应该提供。另外,政府作为重要的数据拥有者,掌握很多公共数据,应当促进这些数据依法共享、依法开放,从而使更多数据进入依法流通环节。

  刘博:挑战是多方面的,比如构建数据基础设施,技术方面还需要逐步完善;怎么在保证数据安全的前提下共享、开放数据,而不仅仅是内部使用。以前政府部门更多的是内部打通,数据在政务网当中流动,不涉及出域问题。

  我们这一年半做了几个示范,深圳福田区以及温州苍南县都实现了数据开放。深圳福田的数据开放给了金融机构,基于政府数据的授权运营,金融机构可以更精准地做金融服务,而这些金融服务可以带来额外收益。

  交通银行使用公共数据产品以来,从2023年11月至今年5月,已为4826人提供3.13亿元贷款。

  当然,目前国家针对政务公共数据授权运营的技术标准还没出台。有些先行先试的区域在推进,但是可能要等到标准出台才能形成一定规模效应。我相信这个市场近一两年就会发生巨大变化,数据授权使用会更标准化,也会更全面地开展起来。

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