浦發銀行：“數據銀行”概念模型與建設規劃研究報告（39頁）.pdf

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1、數 聚 無限共 行 未來浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室概念模型與建設規劃 2021研究報告“數據銀行”概念模型與建設規劃序言 概念模型與建設規劃中共中央國務院印發關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見 提出加快培育數據要素市場，數據要素市場化制度的方向和重點改革任務進一步明確。有關如何激活數據要素潛能，積極貢獻金融力量研究與探索迫在眉睫。以大視野，積極響應宏觀政策的引導2017年，習近平總書記在學習中強調“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。2019年11月，十九屆四中全會明確提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。202

2、0年3-6月，國務院連續4次發文要求加快培育數據要素市場，數據要素急需市場化配置機制。2021年5月，中共中央政治局委員、國務院副總理劉鶴公開表示，加快建設數字中國，需要加強數據要素研究，建立健全治理體系和相關制度，需要在確保個人隱私和數據安全的前提下，探索實現更精準的數據確權，更便捷的數據交易，更合理的數據使用。金融業需要樹立緊密落實國家戰略的目標，探索、構建、服務安全有序的全新數據生態模式。以強底線，主動迎合落實法律監管的規范大數據時代，數據安全與信息保護，尤其是個人信息保護的重要性日益凸顯，隨著 民法典、網絡安全法、密碼法、數據安全法、個人信息保護法 等法律的出臺相繼頒布實施，與 金融業

3、數據能力建設指引、個人金融信息保護技術規范 等監管規范的發布，切實提高了數據要素流通的生命基準線。需要在解讀法律規范金融業作為合規陣地的基礎上，一線守護者，如何解好“探索數據要素流通的可行模式，構建保障各方主體權益的合規性設計體系數據生態體系”這道新命題，需要結合思考與實踐，不斷深入推動。以新格局，努力踐行金融服務的使命新冠百年變局和世界疫情的交織背景下，金融業需要加大支持數字經濟的力度，浪潮已經奔涌而至。金融業也要把握數字經濟蓬勃發展的機遇，承擔新時代金融業的使命與挑戰。而如何釋放產業數據要素的價值紅利，無疑是助力企業數字化轉型和產業數字化發展的關鍵問題。金融業需要在數據要素流通機制服務、數

4、據安全、數據產權、數據定價、數據經紀等具體問題方面加速推進理論研究向業務實踐成果轉化，建立方法論和建設藍圖,，積極探索生態數據運營創新業務模式。數據銀行概念模型與建設規劃研究報告 是通過浦發銀行和矩陣元的合作研究，著重探討了在數據銀行的概念下推動數據要素的市場化配置進程的相關問題。謹以此研究報告，希望此研究報告能為數據要素流通的研究探索、生態構建和監管創新提供新的思路有益參考，與業界同仁凝聚共識，共同推進產業數據價值有序利用、潛能挖掘與紅利釋放。囿于視角、經驗、思慮不周的地方，也懇請專家、同仁斧正?！皵祿y行”研究報告目錄1104-06建設的驅動因素1.1 因時而起：數字經濟時代，數據的價值被

5、高度重視1.2 因需而進：立足服務產業數字化轉型的要求1.3 因勢而新：多維技術創新，形成立體化科技助力07-132數據銀行的概念2.1 數據銀行的內涵2.2 數據價值“TWIN”空間-助力數據資源的全面豐富（Thorough）-保護數據資產的有序流通（Well-regulated）-挖掘數據要素的經濟屬性（Infonomics）-構建分布式數據價值網絡（Network）2.3 數據銀行的特征-以降低數據要素流通信任成本為手段-以完善數據要素流通服務為使命-以促進產業數據要素價值釋放為目標14-203數據銀行的職能3.1 促進內循環-數據治理形成基礎保障-數據資產化管理體系形成價值增值3.2

6、對接外循環-數據要素的流通機制設計與建設-提出“數據合約”作為數據要素市場化流通的價值標的-數據要素的市場化權利登記-以數據流通考慮收益分配-提出市場化估值與動態定價框架-完善數據要素市場化流通的配套產業服務4建設框架與實施路徑4.1 總體框架-探索建設滿足隱私保護需求的可信數據要素流通技術底座-逐步打造數據要素流通服務與價值實現體系-加速拓展場景側數據要素價值流通生態21-25“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃目錄24.2 核心功能建設規劃-基礎設施層-隱私計算能力層-數據資產管理層-數據要素流通層4.3 隱私保護能力建設4.4 隱私AI能力建設4.5 實施路徑6產業應用探索7結語和展

7、望參考文獻6.1 探索方向-異業數據融合-多維數據協作6.2 數據銀行+數字政務6.3 數據銀行+開放金融6.4 數據銀行+數字城市6.5 數據銀行+智慧醫療5合規風險管理設計5.1 研究數據監管法律現狀-國際監管法律現狀-國內政策與應用導向5.2 數據銀行的合規風險管理設計思路-數據權利登記合規風險管理-數據交易規則合規風險管理-數據流通服務合規風險管理5.3 數據銀行的合規風險管理建設目標26-2930-343537-38“數據銀行”研究報告隨著技術創新與大數據的積累，數據經濟成為了全國經濟重要的組成部分和發展方向，它正在引領一次重大的時代轉型，帶動思維方式的轉變與生產方式的新一輪變革。數

8、據經濟時代的核心思維模式，從工業時代的尋找因果關系從而解決問題的機械思維，正在轉變為通過從現實世界采集數據，分析得到信息，通過模型化方式得到場景化知識，從而形成洞見、進行決策或預測未來的數據驅動思維。我們迫切地感知到云計算、AI等正成為主要的生產工具，而數據則是新的生產對象，在十九屆四中全會 中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定 中，明確提出，“健全勞動、資產、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制?！?020年4月發布的 中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見 中強調要加快培

9、育數據要素市場，為數據要素參與收益分配破除了制度障礙?？梢?，數據作為重要生產要素與核心資源，對于它的深入體系化理解，將有助于數據的深度價值釋放，也有助于中國數字經濟更好地發展新業態、新動能，從而實現高質量發展。1 建設的驅動因素1.1 因時而起：數字經濟時代，數據的價值被高度重視 概念模型與建設規劃“數據銀行”研究報告浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室04解決問題DIKW模型因果關系人類智能數據驅動人工智能預測未來預測未來建立模型已有知識分析數據獲取數據現實世界數據信息知識智慧解決問題“小”問題“弱”數據“大”價值“大”數據數字時代工業時代12資料來源：DIKW參考Kitchin(2014)和

10、Boisot and Canals(2004)產業數字化道路在數字經濟發展浪潮和全球疫情的背景下愈發勢在必行。產業數字化作為實現數字經濟和實體經濟深度融合發展的重要路徑，是適應數字經濟發展的必由之路。在 中國產業數字化報告2020 中提出，產業數字化是指在新一代數字科技支撐和引領下，以數據為關鍵要素，以價值釋放為核心，以數據賦能為主線。數據生產要素化，是產業數字化發展的血動脈。由于數字化帶來的連接效應，數據的累積不斷加速，數據涵蓋的范圍不斷延展，單個企業內數據資源的儲量也將更豐富。隨著大數據、人工智能算法的不斷進步，從數據資源中挖掘出信息與商業價值的能力也隨之上升。對企業而言，如何加工自身基礎

11、數據資源成為高質量的數據，并與具體業務場景融合，產生商業價值，使數據資源轉化為數據資產，需要對此建立數據資產化的管理體系，提升用數據賦能的效率。與此同時，每個企業所掌握的數據是有限的，如果要形成足夠大、滿足各種使用目的的數據集，就需要打破數據孤島，合法、合理、有序地利用其他企業掌握的數據。通過經濟化方式驅動每個企業的數據資產流通，實現數據要素社會化配置的過程，以形成生態開放的產業數據價值網絡。以數據有序流通為本質的數據社會化價值提升之路還需要創新的模式和安全高效的基礎設施的加持，探索對數據賦能的可行路徑。1.2 因需而進：立足服務產業數字化轉型的要求產業數字化模式+生態+機制數據資源數字經濟價

12、值數據要素數據要素市場數據資產參與產業權屬明確數據有力調配資料來源：參考國家工業信息安全發展研究中心，數據要素市場發展報告（2020-2021）市場化配置數據產業鏈 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室053“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告多維技術的飛速發展為數據價值的釋放提供全鏈路、立體化的科技助力。5G、物聯網等技術使得數據的收集速度、收集量和傳播速度都得到了極大的飛躍；云計算、云存儲能力，使得數據的計算與存儲的可靠性、安全性和效率性在得到提升的同時，成本也進一步下降；大數據分析與機器學習提供了從數據中獲得信息、知識和智能的可行方法和實施路徑；區塊鏈技術建立了多方之

13、間客觀的信任基礎。與此同時，隨著現代密碼學的發展，涌現出了基于可信硬件、密碼學的隱私計算技術，其中包括TEE（可信執行環境）、MPC、全同態算法、零知識證明、聯邦學習等理論與技術的復合運用。通過隱私計算技術，可以構建安全可信的數據“可用不可見”的技術能力，使得數據在隱私保護的模式下參與數據計算，得到的結果和原始明文數據計算的結果一致。隱私計算技術提供了對擁有數據和使用數據進行分離的技術手段，由此可以讓數據要素在不涉及所有權變動的情況下，將數據的“可計算屬性”進行價值挖掘和流通交換，使數據要素真正具備流通和交易的可能。即使科技的飛速發展，為數據價值提升插上數字化的“助推器”和“保護盾”，但是要讓

14、產業數據在社會層面發揮出數據價值的倍增效用，金融機構需要將自身技術平臺的優勢向生態賦能，從貢獻者的角度與生態各方形成合力，更好地服務數據新生態的發展布局。1.3 因勢而新：多維技術創新，形成立體化科技助力 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室06MPC 即Secure Multi-Party Computation的英文縮寫，中文暫未統一名詞，可以稱為安全多方計算或者多方安全計算11數據要素是數字經濟的微觀基礎，具有戰略性地位和創新引擎的作用。為了更好推動數字經濟的發展，通過“數據”在數字世界構建物理世界的運行框架和體系，再通過“算力+算法”推動生產力的變革從局部走向全局、從初

15、級走向高級、從單機走向系統。這一變革推動勞動者成為知識創造者，將能量轉換工具升級為智能工具，將生產要素從自然資源拓展到數據要素，實現資源優化配置從單點到多點、從靜態到動態、從低級到高級的躍升 。為形成為產業數字化提供持續動能的數據價值空間，更為從開放、信任和協同的角度服務數據價值空間的持續運轉，我們在本研究報告中提出數據銀行作為建設的脈絡和主線。首先需要縱觀數據銀行不同概念的陸續提出，一是在2021年全國兩會中建議設立國家數據銀行，主要指國家成立專門機構對統一管控的重要數據保管存放。二是普華永道2020年發布的 數據資產生態白皮書 中提到“數據銀行模式”，主要指借用狹義銀行存貸服務方法來探索更

16、好利用用戶數據的商業模式。三是如以阿里巴巴“品牌數據銀行”平臺為代表的由企業提出的經營品牌。在持續思考如何推動和服務產業數據業態的過程中，我們希望更好地承擔研究和實踐責任，由此本研究報告希望能夠緊密落實宏觀政策的指引和法律法規的指導，深度結合商業銀行服務實體經濟和數字經濟的職能，延續“全景銀行”面向“全用戶”、貫穿“全時域”、提供“全服務”、實現“全智聯”的目標，對數據銀行內涵、職能等提出新的構想。本研究報告提出的數據銀行是圍繞數據價值空間，以賦能產業數字化為主線，凝聚商業銀行與生態伙伴力量，提供綜合產品和服務的產業數據要素流通金融基礎設施。2.1 數據銀行的內涵 概念模型與建設規劃浦發銀行

17、矩陣元隱私計算聯合實驗室072 數據銀行的概念45“數據銀行”研究報告值空間是什么。為了更好地理解數據價值空間的形成路徑，點燃數據驅動的引擎，我們借由映射物理世界的“數字孿生”“Digitial Twin”概念，提出數據價值的“TWIN”空間。沿著數據要素化價值路徑所形成的數據價值“TWIN”空間，是全面多維（Thorough）的、有序流通（Well-regu-lated）的，有經濟屬性（Infonomics）的價值網絡（Network）?！癟WIN”空間，既是幫助我們理清數據要素相關概念與特征的框架，也是理解數據價值化路徑過程的抓手；既是描述數據要素高效有序流通模式的模型，也是數據銀行的建設

18、愿景。在2021年10月浦發銀行和浙江大學聯合發布的 數據原生的金融架構藍皮書 中提出了認識數字化的一個新視點，即：用數據感知，認知世界。數據原生理念強調了數據對產業數字化有創新引擎的作用。數據在人類社會、物理空間和數字空間構成的“三元空間”中貫通、流動。圍繞客戶或事件，我們可以用數據來刻畫每個實體在數字世界的“數原體”。在人機物三元高度融合的生態系統中，是以“數據”為“元”在數字世界映射、構建、助力物理世界的運行框架和體系，再通過“算力+算法”不斷推進其高質量發展。這或許是未來數字化進程螺旋式上升的底層邏輯。下一個關鍵問題就是，未來能夠服務物理世界的數據價助力數據資源的全面豐富全用戶 全維度

19、全生命周期全鏈路 全智能構建分布式數據價值網絡供需可磨合流通可控制責任可追溯行為可監控保護數據資產的有序流通保護數據主體權益保護數據安全保護數據生產者合法權益ell-regulated挖掘數據要素的經濟屬性非競爭性 非稀缺性非耗損性不確定性 外部性數據價值“TWIN”空間nfonomics 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室0862、出自 Infonomics:How to Monetize,Manage,and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage（2019）一書horoughetwork22.2

20、 數據價值“TWIN”空間“數據銀行”研究報告2.2.1 助力數據資源的全面豐富（Thor-ough）數字經濟產生海量異構、動態分布、即時更新、快速生成的各種結構性、非結構性和半結構性數據。而從互聯網到物聯網，網絡無處不在、無時不在，一切主體、物、組織的行為軌跡和活動內容都會被記錄下來，形成海量的數據 。以企業經營為例，如果獲得足夠全面的數據資源，就可以支撐業務描述、運行優化。通過對全面的數據的整理、提煉、總結形成規律，并幫助洞察用戶需求、提升客戶體驗、精細化企業內部管理、預測市場變化趨勢、實現更優的經營決策。并通過全面的數據資源進一步優化算法等工具，形成更強的數據應用能力。數據資源的豐富全面

21、主要體現在如下5個“全”：全用戶：所有的服務用戶數據都可以被安全合法收集；全維度：數據的各個維度都可以被收集；全生命周期：每一個時間戳上的數據都可以被收集；全鏈路：每一個場景中、生產流程、用戶關系間產生的數據，都可以被收集；全智能：所有數據都可以被合適的算法進行智能分析。與此同時，數據資源的及時性、準確性和完整性不斷提升，數據資源開發利用的深度和廣度同時也不斷得到拓展，價值得到提升 。2.2.2 保護數據資產的有序流通（Well-regulated）想要形成全面豐富的數據資源，需要有序開放自己的數據資源，也要依法有序利用他人的數據資源，即有序的社會化利用，比如通過數據資源的共享、開放、流通、協

22、作等方式推進數據融合應用。但是采取非法或違規手段從他人處抓取數據，或者隨意出售數據甚至泄露隱私數據，不僅會導致數據資源的浪費，而且會導致數據無序利用甚至濫用,造成危害國家安全、個人信息、商業機密、隱私保護等嚴重后果。所以，為了促進數據要素跨企業、跨產業的流通，以便數據流向最有價值的地方，將數據對數字經濟的乘數效應擴大，需要形成健康、穩定的數據利用秩序。對于有序的理解，需要做到三個保護：保護數據主體權益是一切的前提：數據主體是指數據描述的個體或對象。積極遵守 國家安全法 、網絡安全法 、民法典 、數據安全法 、密碼法 、個人信息保護法 等國內外法律法規，從而建立對重要數據、保密數據、個人敏感數據

23、、個人隱私數據、企業商業秘密等數據的保護原則是所有數據利用的前提。對于個人信息的保護需要在保證個人充分知情的前提下自愿、明確地表達同意,嚴格遵循合法、正當、必要、誠信的原則；保護數據安全是數據利用的基石：數據安全主要指數據的控制安全。通過技術、管理和法律的手段實現數據安全利用，保證數據不被篡改破壞，防范數據泄露風險，保障國家安全。并結合數據的利用場景、方式等將數據安全保護貫穿收集、處理、流通等數據處理全流程；保護數據生產者的合法權益是數據資產化的內生動因：數據生產者應合法收集、處理、控制數據的主體，對該數據的合法開發和應用形成產品和服務，應保護數據生產者可以依法合理進行，并合法享有數據處理活動

24、中形成的法定或特定財產等合法權益。數據資產是需要由企業擁有或控制，能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。數據資產是有序流通的前提，有序流通是數據資產化的動因。數據資產有序流通可以促進其跨企業、跨產業的利用，使數據流向最有價值的地方不再只是一個美好的愿景。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室097891011131412“數據銀行”研究報告2.2.3 挖掘數據要素的經濟屬性（Info-nomics）要形成健康有序、持續穩定的數據利用秩序，需要在隱私保護和數據安全的大前提下結合經濟和市場化的方式，激勵數據生產者、控制者分享或輸出其數據資產。當從整個市場化配置看待有序流通的數據資產，數據

25、就可以滿足生產要素的兩層含義：一是數據要素能為經濟增長做出貢獻；二是數據要素能參與收入分配，從而建立起“由市場評價貢獻、由貢獻決定報酬”的要素市場化機制。數據要素作為一種新型生產要素，與其他生產要素相比，它有五個主要特征：非競爭性：數據要素可被無限分享和復制，且被分享和復制的數據要素在一定程度上具有非競爭性，即使用者的增多不影響數據要素本身的價值；非稀缺性：數據要素突破了傳統生產要素有限供給的局限性，能夠進行海量積累，使數據規模趨近無限。并且，數據在利用的過程中會產生豐富的衍生數據；非耗損性：數據要素易復制，并且復制后具有一致性。數據首次創作成本高，但數據的再生產邊際成本接近于零；不確定性：數

26、據要素的價值與本身的體量、質量、時效性等因素之間存在不確定性，交易流通時需要支付的對價也有不確定性；外部性：同一數據要素的價值隨著應用場景的變化而變化，隨著使用方式的變化而變化，隨著與共同應用的數據的變化而變化。認識數據的經濟屬性，或者更準確地說,是數據使用價值的經濟屬性,使得數據在具備傳統信息價值之外，可以同時提升商業價值，為數據要素市場化配置的國家要求落地奠定基礎。2.2.4 構建分布式數據價值網絡（Net-work）由于數據要素的獨特特點，一旦數據本身被交換,則難以控制它的后續安全性、唯一性、可控制性。它的市場化流通與配置的可持續發展是以不以交換數據本身為核心，不以數據的轉移為主要方法，

27、而是通過構建市場化交易數據利用許可的分布式價值網絡，來實現數據要素價值釋放的商業行為。該價值網絡需要分布式鏈接數據提供方、需求方、監管方、建設方等數據生態各方,配套市場化的價值磨合機制，同時具備使數據要素流通可控制、責任可追溯、行為可監督的能力。通過該價值網絡的構建，可以深化數據要素市場化配置的形成,在市場化導向、配套服務、應用升級、安全保護、規范治理等方面提高數據要素配置效率、形成數據要素有效流通以及高效重組的機制。使得數據要素的市場化作用進一步發揮,依法促進跨產業的高效、可信、安全數據合作。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室10“數據銀行”研究報告數據銀行體現出三大特征，

28、分別是：以降低數據要素流通信任成本為手段，以完善數據要素流通金融服務為使命，以促進產業數據要素價值釋放為目標。2.3 數據銀行的特征以完善數據要素流通金融服務為使命數據要素市場規則體系設計健全數據要素價格形成體系探索數據要素流通新產業服務以促進產業數據要素價值釋放為目標產業數據要素信息價值的釋放產業數據要素商業價值的實現產業數據要素社會價值的優化以降低數據要素流通信任成本為手段通過保護數據隱私安全消除產業數據合作顧慮通過數據銀行提供的合規操作模式降低應用門檻通過市場化評估機制降低數據要素流通中的信任成本數據銀行是圍繞數據價值“TWIN”空間，以賦能產業數字化為主線，凝聚商業銀行與生態伙伴力量，

29、提供綜合產品和服務的產業數據要素流通金融基礎設施2.3.1 以降低數據要素流通信任成本為手段（1）通過保護數據隱私安全消除產業數據合作顧慮隨著產業結構升級和產業數字化轉型的快速發展，不同企業間、產業間的數據流通、共享協作成為了社會和企業發展的剛性需求。單一企業擁有的數據體量和通過分析運用可獲得的價值空間存在上限，數字化轉型需要多方數據特別是產業上下游數據的共同作用。大部分企業由于擔心數據的合作開放會導致數據濫用或非法轉售，造成商業秘密的泄露或者商業價值的損失，數據只進不出，最終形成了以單一企業甚至獨立部門為最小單位的“數據孤島”。數據銀行提供隱私安全的數據利用模式，促進企業間數據流通交易，以跨

30、企業的全面數據支撐企業數字化轉型和平臺治理，促進產業鏈上下游數據協同作用。（2）通過數據銀行提供的合規操作模式降低應用門檻產業數據協作的另一大問題是跨機構、跨行業間對于數據應用與協作的合規性問題。企業的數據來源是多元化的，一旦數據使用不得當，很可能對企業的聲譽、甚至經營狀態造成影響。而企業依靠自身力量，也無法快速應對不斷完善中的合規監管要求，這也在一定程度上阻礙了企業間進行產業數據協作的動力。數據銀行探索的服務型基礎設施，將在技術、管理、組織、風險防控等層面為產業數據協作提供合規監管方面的實踐經驗與探索工具。通過建立原生、可穿透的數據要素應用管理機制，契合現有的法律法規并預留發展的合規監管空間

31、，為有需要的企業提供產業數據協作應用流程與應用模式，降低企業應用門檻。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室11“數據銀行”研究報告（3）通過市場化評估機制降低數據要素流通中的信任成本數據要素具有不確定性，比如可能花費大價錢購買數據，卻沒能實現預期目標；或者數據供給方因擔心數據需求方購買數據之后，進行數據濫用，從而侵犯數據主權和數據安全。市場由于信任成本過大而無法進行有效的數據資產市場化配置。數據銀行可通過探索動態的市場化的評估機制協助數據需求方高效地找到所需的數據資產，并且能持續不斷地從數據提供方處獲得可信的“活”數據，避免數據靜態化和僵尸化所帶來的時效成本。2.3.2 以完善

32、數據要素流通服務為使命在健全數據要素市場體系方面，完善金融服務是不可或缺的重要組成部分。要形成健康有序的數據要素市場交易體系，數據銀行可以從以下方面著手：參與設計并健全數據要素市場交易規則與流程；健全數據要素市場化價格形成體系，形成數據流通交易基礎；協助賦能數據清洗、數據挖掘、價格評估等數據管理體系；規劃并探索結算、撮合、保險、托管、合規評估等配套服務體系，形成完善的數據要素流通產業服務；參與完善反壟斷、反不正當競爭、信用體系、行業管理、安全管理等市場運營體系，促進行業健康發展，不斷踐行使命。具體內容將在第三章詳細展開。2.3.3 以促進產業數據要素價值釋放為目標（1）產業數據要素信息價值的實

33、現數據要素的信息價值目標是促進產業更好地發揮使用數據資源賦能企業內部經營，和以數據資產驅動企業數字化轉型。數據在產業數字化進程中既可以作為最終產品，還能有助于提高全要素生產率，產生乘數效應。數據銀行以開放模式，對接多信源的數據要素，覆蓋C端、B端、G端、F端以及生態關聯方的不同類型、不同來源的數據，通過資產化的管理體系和場景化的價值評估，形成不同數據間的價值網絡。數據銀行同時具備原生的數據驅動方法，通過算法這一新型生產工具，在全智能的基礎上，實現多維、交叉的數據信息價值，達到“1+12”的效果。（2）產業數據要素商業價值的釋放實現經濟價值的目標主要為對數據要素市場化配置進行賦能，推進數據要素的

34、市場化配置和數據資產的互操作性和可連接性的建立?？梢源龠M數據資產在市場化的機制下達成供需關系，數據銀行得以進一步驅動數據要素市場化配置機制的形成。數據在市場化的角度下，可以通過外部的開放協作實現內部的應用升級，建立起數據資產在企業內外和產業內外的使用閉環，進一步提升數字經濟的整體效率與規模，以此驅動數據資產的商業良性循環，真正打破“數據孤島”。數據銀行的建立將打破現有的產業數據協作技術壁壘，幫助企業實現數據資產的有序、合規配置，達到供需關系的平衡。通過增加數據資產的可觸達性，降低使用壁壘和門檻，確保數據資產的經濟價值被有效釋放，在金融、醫療、教育等領域推動數據驅動的普惠解決方案。概念模型與建設

35、規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室12“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告3）產業數據要素社會價值的優化數據的價值需要在社會層面不斷優化,需要考慮到數據的價值因人而異、因場景而異、因使用方法而異。幫助達成數據供需雙方的共識、數據應用場景的匹配、數據價值挖掘工具的打磨與數據安全和隱私的保障。比如數據竊取、數據濫用等雖然會為使用方帶來短期“價值”，但傷害了數據安全或者隱私安全,從社會層面就無法達成最優解。那么“數據銀行”希望提供“機制+工具+生態”的平臺,攜手數據生態、避免數據供需錯配、保障有序合規、牽聯合作場景。推動生態各方都能成為數據價值的保護者、挖掘者、受益者。數據銀行的構想，來自于

36、服務數據價值的不確定性。本研究報告的觀點在于,從市場化的角度出發，數據價值的不確定性是數據內生的。比起解決，我們更希望能夠構建數據價值空間，通過合規有序的流通過程，對數據價值形成高維認識。通過“數據銀行”的服務能力，在應用層面逐步降低對各方數據資產價值的不確定性認識，從而在數據生態范圍內達到數據資產的價值最優解。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室13從數據資源到數據資產，強化用數據賦能，更多是一個促進企業數據高效內循環的過程，是我們多年數據管理實踐經驗的輸出與賦能。從認識數據要素的經濟屬性到幫助數據走向市場化配置，需要的是對數據賦能，是一個企業數據對接市場外循環的過程，更多的

37、是我們對創新模式的思考與規劃。兩個循環相互促進，形成產業數據要素價值釋放的強循環。3 數據銀行的職能 概念模型與建設規劃經驗輸出模式創新數據治理形成基礎保障數據資產化管理體系形成價值增值促進內循環對接外循環數據銀行可以幫助企業促進數據價值提升的內循環。通過在數據治理和數據資產化等方面進行了嚴格的理論研究，并且基于開放銀行的實踐經驗，對于企業數據治理體系構建和數據服務能力建設有著理論模型和實踐經驗。3.1.1 數據治理形成基礎保障許多企業數據治理失效的一個重要原因就是不同業務3.1 促進內循環浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室14部門對數據的定義和處理不一樣，為滿足自身業務需求而形成了大量數據孤

38、島，甚至在客戶、產品、渠道等方面最基礎的數據上都存在歧義。我們根據數據的重要性和共享性等因素，建立起分層級的數據規范體系，從源頭上保證數據的一致性。例如對所有數據項要有統一的業務術語，建立企業級的邏輯數據模型，制定嚴格管控的數據標準。同時，明確數據治理規則，確保數據處理遵循規范要求，達到企業層面對數據形成統一認知?！皵祿y行”研究報告.提升數據治理能力，是從數據標準、數據質量、元數據等方面，形成對數據的統一認知，統一基礎數據定義、數據口徑、加工方式、異議處理等，實現“書同文、車同軌”，降低管理和溝通成本 。3.1.2 數據資產化管理體系形成價值增值數據資產管理是數據治理的進一步發展。一是圍繞“

39、場景+算法+數據”形成服務型金融資產。以分析、提煉后的信息能夠被擁有、控制和重復利用，并與其有可衡量經濟利益流入為衡量標準。對數據資產進行全面盤點，建立數據資產分類體系和服務型數據資產目錄。二是合法合規地進行數據資產的權利界定。這是企業數據能夠確認為資產的基礎，也是能夠進行數據要素化的前提，通過周密可行的數據資產管理方法，幫助企業完成內部客戶數據、經營數據、外部數據的權利界定，保障數據資產相關方的權利。三是數據資產的估值，通過對分類數據資產的不同估值模型，按照不同的價值維度和指標形成以數據資產用戶需求為中心的企業數據資產目錄，從而更好地量化數據資產的成本和價值。促進企業數據利用內循環。一是準確

40、理解使用數據的具體業務場景，按照使用場景對數據進行分類管理，形成數據資產體系，方便認識數據。二是，通過數據資產的估值，建立數據資產的成本思維，關注投入與產出配比，探索建立數據計量機制，充分計量數據。在可靠計量的基礎上，提煉可共享、復用的數據能力，高價值的數據資產，沉淀為一系列高價值的數據產品。浦發銀行發布的 商業銀行數據資產管理體系建設實踐報告 對此有更詳細充分的觀點和體系方法分享。3.2 對接外循環 企業內部的數據資產可以通過數據銀行的綜合產品和服務，成為可有序流通并市場化運營的數據要素產品；并且可以通過支付合理的對價，安全地利用外部有價值的數據要素，從而一方面形成新的數據資源促進企業的經營

41、，另一方面形成自身數據資產的要素化價值創造，開拓新的業務模式。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室15咨詢數據銀行作為金融基礎設施，協助企業數據對接流通外循環保險激勵機制服務配套環境基礎市場化估值與動態定價框架05流通價值標的“數據合約”以數據流通考慮收益分配04流通價值標的“數據合約”市場化權利登記方法03信托撮配01、數據要素的流通機制設計與建設06、完善數據要素市場化配套產業服務流通價值標的“數據合約”02流通價值標的“數據合約”1516“數據銀行”研究報告要素市場化流通的價值標的，以數據合約為單位對相應的數據要素進行權利登記、市場化定價、合作約定、結算審計等一些系列市場

42、化行為的精細化管理。數據合約是針對數據的特性，所提出的立體多維價值標的。一個數據合約在建立后其包含的內容，包括但不限于權利主體、權利來源、數據資產描述、數據集內容、特定處理方式、處理場景等。合約建立后，可使用范圍就被固定，如果數據資產包含的內容發生變化，其價值也會相應變化，數據合約可以非?？旖莸赝礁?。以數據合約為數據要素市場化流通的價值標的，既能體現數據的權利關系，又能建立起不同數據合約間的勾稽關系，形成數據合約間的有機結合與協作。它有如下五個特點：一是，數據合約在可交易對象上支持按處理權益交易的形式，在達成合作后，可以快速形成數字化的協定；二是，數據合約在管理機制上，可按照數據的敏感程度

43、、身份匿名情況、數據集可用性要求等，實施分類、分級的安全防護與隱私保護策略；三是，數據合約的使用或執行，可結合創新技術手段如區塊鏈、隱私計算、API等方式實現智能履約或自動執行；四是，數據合約因交易而獲得的權益，仍可對接賬戶結算體系管理，實現資金與數據資產的松耦合銜接。五是，數據合約滿足對于數據的權利登記、訪問、應用、價值評估、交易、結算等全過程的跟蹤,便于過程防篡改、可溯、可審計?？梢哉f，數據合約是為滿足數據資產價值可以因人而異、因場景而異的一種創新性價值標的形式。3.2.1 數據要素的交易機制設計與建設各地方在數據交易流通方面的探索力度不斷加大。繼貴陽大數據交易所成立后，北京國際大數據交易

44、所、上海數據交易所也陸續揭牌，深圳、上海、貴州等地紛紛出臺數據條例。全國各地對于數據合作、流通、交易的不斷探索實踐背后，是產業對于數據要素流通機制、市場交易規范的需求和呼吁。但由于統一的市場交易規則仍在形成階段，使得市場相關主體信任成本高，數據提供方、購買方、中介方還沒有形成統一的交易機制 。工信部在發布的 “十四五”大數據產業發展規劃 中鼓勵企業參與數據交易平臺建設。數據銀行需要參與數據要素市場化流通機制的設計與建設，只有充分發揮市場在數據要素配置中的決定性作用，才能最大化地釋放數據要素的價值。在這個方面，我們首先認為，數據流通或者交易，并不能以數據提供方交易傳統意義上的所有權為前提。數據本

45、身不宜交易轉移，而是交易特定的數據處理權益。二是，需要按照安全敏感性和隱私敏感性對不同的數據分類分級，并制定相匹配的交易規則體系，比如：先研究并實踐交通運輸、氣象等公共數據開放和數據資源有效流通的制度規范。三是，探索按照API數據調用模式、隱私計算聯合協作模式、數據交易所模式等不同的數據交易流程與配套機制，并在可信、安全、可控的生態環境內實踐探索，形成先驗先試陣地。3.2.2 提出“數據合約”作為數據要素市場化流通的價值標的數據銀行面向數據要素特殊性，即數據價值會隨著使用對象、使用場景、使用方法、使用合規性的不同而變化的特殊性。提出“數據合約”的概念，以數據合約作為數據 概念模型與建設規劃浦發

46、銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室161718“數據銀行”研究報告3.2.3 數據要素的市場化權利登記數據銀行需要在數據要素市場化有序流通后，保障數據主體權利及其權益；需要按照流通的范圍，進行數據資產權利的登記，并以此權屬界定參與數據要素后續的市場化分配。充分考慮數字經濟發展不同階段和效率最優原則 堅持隱私與敏感數據保護的應用底線 數據要素的權屬登記方式數據進入流通市場之前，一般需要經過擁有主體對其權利的宣稱，以及客觀第三方對于其表述權利的驗證確認這兩個環節。參考現行的股權類資產登記管理模式，即企業可以在區域股權交易中心對所有權利進行登記管理，但在涉及到實際交割或權利轉移時，則必須在工商部門完成權

47、利的驗證和法律關系記錄。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室17當數據要素在市場中通過交易實現價值創造后，再通過對其權利的核實和查驗完成確權的最終環節。這么做的好處在于，可以最大限度的降低數據要素權利確認的前期成本與復雜度，促進數據要素的流通；當數據要素形成商業價值后，可以通過“誰受益、誰舉證”的方式，提高產權核驗的效率。數據要素所有權主體的確認和驗證方式可以通過建立一種面向數據要素的分布式、多中心化的權利登記模式。實現數據要素從產生、融合、分配、交易、再創造等不同過程中的擁有主體和實際控制主體的登記管理，形成可溯源體系。4API數據源合約賬戶權屬關系數據描述Data20211

48、221-001權利主體 權利來源名稱 電力數據格式 csv容量 20M 100,000條時效 2021120120220301字典 CLIENT ID XXXX XXXX XXXX質量 缺失值無 價值評估合約賬戶計算行為價值評估Data20211221-001機構A/B 隱匿查詢 按年計費機構A/B/C 聯合計算 按次計費Tag1*Score1+TagN*ScoreN合約賬戶合規評估Data20211221-001隱私等級 L3 不涉及敏感信息 公共數據合規流程 已評估 已通過審計時效 按季合約賬戶隱私處理應用場景Data20211221-001去標識化 數據探查 質量檢測加密策略 數據共享

49、數據交換MPC 數據協作 價值計算風險評測使用方式隱私策略結算賬戶用法 按次授權保護等級 L3 保護策略 按合作對象xxxx xxxx xxxx xxxx“數據銀行”研究報告另外，數據要素價值隨時間變化。數據折舊是一個普遍現象，比如我們常說的“熱”數據價值最高。所以最基本的通過交易市場的數據要素定價，要對數據要素產品的價格進行統一規定幾乎是不現實的，應該在界權基礎上由市場去發現數據要素產品的價格。本研究報告是希望根據研究、分析和探索，從市場化估值入手建立數據要素的“價格錨”。從動態定價的模式協助推進正在培育中的數據要素市場的價格發現功能的完善。但每一個數據合約的具體最終定價，還是一個市場行為。

50、需要最終經過市場的認可，從而最終形成一種或幾種公認合理的數據定價方法。綜合考慮，集中定價方法的特點：基于會計學定價方法：包括收益法、成本法和市場法等，可以適用于不同類型的數據。成本法易于操作且定價相對直觀，收益法關注商品的效用價值或現值。市場法則強調數據資產的交易價格，主要考慮重置成本、當前成本或可變現凈值等 ?；凇靶畔㈧亍钡亩▋r方法：“信息熵”定價在傳統金融、期權領域運用廣泛，主要通過不同時間的歷史數據來預測未來時期的期權價值。因此，通過對數據集的隱私含量、被引用次數、供給價格、權重等因素的結合，可以對數據資產的信息熵進行動態定價 。數據資產價值的多維度定價方式：根據數據資產價值的多個維度

51、評估數據資產的價值，如考慮數據成本、數據質量、數據產品的層次和協同性、買方的異質性等，形成綜合價值評分 。本研究報告提出基于“數據秩”的定價方法我們從Google的搜索引擎排序的PageRank 算法得到靈感，提出基于數據秩（DataRank）的定價模型構想。分為三個步驟：對數據價值的多維度，按照不同的權重度進行初始賦值，賦值的結果我們稱為“數據秩”。這個維度包括數據類型、數據質量、數據容量、數據時效性、數據服務對象等。這些數據的維度信息都可以被數據合約描述。3.2.4 以數據流通考慮收益分配數據將會在不同經營主體之間流通、共享，不同數據的重新組合衍生出新的數據。通過合同約定及技術手段來分配各

52、方權益，進而在規則競爭和演化的過程中，總結出最佳實踐和行業標準，最終形成產權界定規則 。根據“科斯定理”，在產權明晰的情況下，要素可以實現最優配置。值得注意的是從數據全生命周期視角來看，數據從產生開始會經歷采集、存儲、建模、分析、變現、銷毀等多個階段，在這個過程中數據生產者是最重要的市場主體 ，而數據主體通過增值服務、提升體驗等方式享有收益。3.2.5 提出市場化估值與動態定價框架從市場的角度來看，數據要素的定價是一個非常復雜的問題。銀行等金融機構在風險資產估值定價領域擁有成熟的技術并積累了豐富的經驗，具有先進的估值定價體系，數據銀行在數據要素定價體制機制構建過程中具有無可比擬的先發優勢和當仁

53、不讓的社會責任。如果是一般市場化商品，圍繞估值與定價大體上有這些流程，它首先有它的內部成本的計量，其次當它進入市場，市場的買賣雙方需要對它的市場化價值進行判斷，當市場的價格發現功能成熟的情況下，這個價格會動態調整達到買賣雙方的“最優解”形成均衡價格。后續還有結合市場分析、營銷手段的定價策略,挖掘“超額價值”等。但數據有它的獨特性，首先，同樣的數據在不同的使用方法、使用場景等情況下價值不同，這與原材料商品相似。原材料商品，使用對象的不同、場景的不同、時效的不同都會影響它的價值。而它易復制、邊際成本低的特點，又與數字商品如唱片、軟件等相似。比如電子音樂，通過平臺包月權益來計費;比如軟件，通常也是以

54、提供者報價的模式,有磋商、競爭性等因素，最終形成公允的價格。因此數據產品的價格通常也是市場決定的。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室1819202122235“數據銀行”研究報告按時計次分層主要原則從市場化估值入手建立數據要素的“價格錨”從動態定價的模式協助價格發現功能的完善形成穩態的市場認可市場化估值動態定價模式定價策略內部成本計量許可數據秩多維立體的價值標尺數據秩序化動態聯動調整模式基于“數據秩”的動態定價模型 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室19評估數據合約價值，并充分考慮數據合約在數據要素市場上的表現。這將會帶來市場中的數據秩序化進程，這樣的動態定

55、價方法能兼容同一數據對不同人以及在不同時點上的價值可以差別很大的情況。多個數據合約一起被調用時，基于“數據秩”的定價方法能考慮數據之間的協同效應。換言之，在其他條件一樣的情況下，與一個“數據秩”高的數據合約一起被調用，能增加自身的“數據秩”。最后可以達到，優質的數據被更多地使用，從而形成良性的市場環境?；凇皵祿取钡亩▋r方法，是我們基于對數據的特殊性分析與現有的商品估值方法的研究而提出的一種想法。但是隨著數據交易形式的變化、數據交易對象的變化，數據要素市場參與情況的變化，圍繞數據估值與定價的討論會不斷深入，也是本研究報告持續研究的重點。根據這個數據合約的交易次數、以及與別的數據合約交易情況動

56、態調整。根據市場的反饋來進行動態反饋從而達到穩態，是為數據秩序化。隨著數據秩序化的過程，會對該數據合約形成新的“數據秩”?；凇皵祿取钡亩▋r方法有以下三個特征：用統一尺度“數據秩”評估不同數據單元價值高低。根據市場供需情況和交易價格，不難從“數據秩”折算出貨幣標價的數據估值。對不同的數據使用者而言，“數據秩”相當于參考基準。他們根據“數據秩”提供的信息，決定是否使用該數據合約。而他的使用情況，將反映到“數據秩”的動態調整中。在其他條件一樣的情況下，某一數據合約被調用得越多，其“數據秩”上調也越多。換言之，“數據秩”不試圖一勞永逸地給出數據合約估值，而是在一個動態過程中不斷“數據銀行”研究報告

57、“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室203.2.6 完善數據要素市場化流通的配套產業服務數據銀行將立足金融主動服務實體的使命，以及自身對于數據理解與實踐經驗升級，加速創新數據生態的配套服務。在健全如數據要素質量評估、數據資產等級評估、數據使用安全合規咨詢，以及金融服務特有的數據要素托管、交易擔保、交易保險、數據產品經紀服務等配套服務體系方面不斷創新，促進完善數據要素流通配套產業服務。充分發揮數據銀行經營數據要素價值不確定性的價值實現基點，緊密協作生態伙伴，配合政府部門、監管機構、行業協會等共同參與流通基礎設施建設，參與交易所等創新數據交易模式的不斷優化，促

58、進數據要素市場化有序流通，維護開放共享生態體系的健康穩健。配套數據共享與融合應用建設、數據產業研發創新合作、數據產品知識產權保護規劃等新型服務生態，攜手發掘新時代下的新商機，共同助力新生態中的新發展。數據銀行的建設框架，以建設服務于數據要素流通的金融基礎設施為總體目標，自下而上分為3個層次：4.1.1 探索建設滿足隱私保護需求的可信數據要素流通技術底座基于分布式、可信區塊鏈網絡，結合高性能、高靈活性的云平臺，對接金融、政務、實體產業等各類生態合作伙伴，通過隱私保護智能底座提供的全方位、多層級的數據隱私保護及數據要素流通能力，實現數據要素流通金融服務。4.1.2 逐步打造數據要素流通服務與價值實

59、現體系以數據要素的有序流通與價值實現為核心，建立一整套服務體系，通過數據要素的權利登記、價值計量形成數據資產，通過價值流通服務面向產業提供數據資產的要素化經營與資產化服務能力。4.1.3 加速拓展場景側數據要素價值流通生態以面向全用戶、貫穿全時域、提供全服務、實現全智聯的全景銀行為立足點，拓展聯合用戶視圖、聯合風控、交叉營銷、聯合反欺詐、智慧制造等場景，形成可擴展的數據要素價值流通生態，為產業數字化提供持續動力。4 建設框架與實施路徑4.1 總體框架結合全景場景的開放數據要素價值流通生態探索 概念模型與建設規劃全景用戶視圖智慧城市聯合風控數字化產業其他生態合作伙伴開放金融聯盟運營商政府大數據中

60、心可信交換底座可信高速區塊鏈網絡高性能算力底座隱私保護智能底座云計算網絡智慧制造交叉營銷聯合反欺詐數據要素流通服務與價值實現路徑數據經營數據要素數據資產數據資源數據要素產品化經營體系產業數據資產化服務體系數字要素價值流通服務體系數據資產權益分配體系數據資產價值計量體系數據資產權利登記安全數據存管體系數字身份體系面向數據要素流通的安全審計與風險管理體系隱私保護的可信數據要素流通技術底座TEEMPC聯邦學習全同態浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室21“數據銀行”研究報告在總體建設框架下，以促進數據內循環、對接外循環為核心職能，自下而上規劃建立不同層級的核心功能。具體包含內容有：4.2.1 基礎設施

61、層作為提供隱私計算能力、數據要素管理和流通服務的基礎能力層，將基于多樣化的技術資源，如物聯網及區塊鏈平臺，提供分布式、可信、支持合規管理的通用化能力。4.2.2 隱私計算能力層以密碼學相關算法為基礎能力，對上可支撐各類主流隱私計算算法，對下可結合特定場景規劃并集成硬件加速能力。以分布式的方式聚集數據要素協作所需的數據、算法和算力，創造安全的隱私計算范式。提供數據可加密托管的隱私計算能力，數據銀行可作為算力提供方進行隱私外包計算，并提供計算結果的可驗證正確性證明，解決數據隱私協作中的計算資源缺乏問題，并基于此獲得額外的業務服務收入。4.2.3 數據資產管理層以解決與數據要素內循環相關的技術能力為

62、主要建設方向，實現數據治理與數據資產化的核心功能模塊建設，包括但不限于：數據源可識別、數據標準統一、數據資產確權、數據價值評估等功能。4.2.4 數據要素流通層以打通數據要素外循環對接各類應用場景為主要建設方向，實現數據要素權屬登記、數據合約建檔管理、數據交易共享協作機制，以及與場景應用相關的各類配套服務能力建設。核心功能建設規劃如下圖所示，其中藍色部分已完成技術驗證，其余部分將結合業務應用實際逐步迭代規劃實施。4.2 核心功能建設規劃數據要素流通（外循環）數據資產管理（內循環）基礎設施數據資產化聯合營銷聯合風控數字城市應用場景統一財富視圖聯合反欺詐簽名管理/驗證可驗證聲明調度管理區塊鏈存證/

63、追溯分布式身份集群物聯網資源容器云平臺托管交易結算保險配套服務效率最優原則隱私保護原則數據合約價值標的權屬登記權利登記價值評估數據資產分類數據治理統一數據認知數據標準規劃數據識別數據源管理交易規則交換機制擔保撮配機制建設隱私計算能力MPC聯邦學習可信計算差分隱私算法硬件加速混淆電路零知識證明分組密碼其他公鑰密碼秘密分享不經意傳輸同態加密 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室22“數據銀行”研究報告從數據隱私保護角度出發，充分發揮不同創新技術優勢及特點，針對不同場景及應用生態的隱私保護要求進行抽象分級，權衡安全性、功能性、實施復雜度及應用性能等多方面因素，規劃并建設不同層級的隱私

64、保護與隱私計算技術棧。按照參與數據銀行生態的各類合作方的可信程度，隱私保護強度由弱至強可分為5層：（1）可信環境所有參與方均為可信參與方。在完全可信的環境下，參與方之間不會存在通過業務合作來套取數據的問題，或出現數據惡意泄露的情形。在可信環境下，可采用數據去標識化等技術手段將身份信息與數據要素解耦，即可滿足數據要素流通協作中的數據隱私保護需求。（2）安全環境有少數半誠實參與方。在安全環境下，小部分合作方存在作惡的可能性?？梢酝ㄟ^增加公鑰算法、聯邦學習等技術，最小限度的實現對數據要素本身的隱私安全防護。（3）部分開放環境大多數為誠實參與方。在部分開放環境下，需要使用一些比較完備的、可以支持數據要

65、素流通及協作計算的隱私保護能力，且滿足一定的計算安全與統計安全參數?？刹捎冒尚艌绦协h境、MPC、差分隱私、零知識證明等技術。（4）部分開放環境小部分為惡意參與方。在有惡意參與方的部分開放環境下，存在通過惡意手段竊取、泄露其他方數據的可能性，故需要采用具有高強度密碼安全證明的隱私保護計算能力，例如全同態加密、MPC、零知識證明等算法。（5）全開放環境大部分為惡意參與方。在全開放的環境下，參與方之間幾乎沒有信任機制，為了防止惡意攻擊、惡意數據泄露與數據隱私泄露，需要采用后量子密碼等最高強度的隱私保護技術。4.3 隱私保護能力建設全開放環境：惡意參與方=1/2面向數據要素場景的隱私保護要求層級L

66、5推薦的技術棧最高強度隱私保護技術如基于后量子密碼的人工智能技術等部分開放環境：惡意參與方=1/2L3較高強度隱私保護技術如可信執行環境、MPC、差分隱私、零知識證明等安全環境：半誠實參與方 1/2L2普通強度隱私保護技術如商用公鑰算法、聯邦學習等安全環境：全部參與方均為可信參與方L1基礎隱私保護方法如數據脫敏、去標識化等 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室23“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室24基于隱私計算和隱私保護的各項技術能力，數據銀行將在解決數據要素外循環、實現數據價值協作的基礎上，進一步融合各參與方的智慧與服務能力，逐步構建

67、分布式開放協作、數據服務能力共享共治的隱私AI智能網絡，推動金融服務的智能化?；陔[私AI的能力建設，數據銀行將考慮以開放服務的方式積累各類型的數據要素配套服務能力，參與其中的各家機構或企業都能夠自主的通過服務調用的方式選定數據要素協作目標、確認協作模式與交易價格、實現個性化的金融場景應用。具體建設能力分為：-建立分布式的數據要素流通與數據隱私保護底座，連接數據擁有者、數據使用者、算法開發者和算力提供者。-建立數據要素的智能化服務，提供從算力、算法、計算邏輯到算法模型的聚集網絡，積累各類型數據服務與模型服務，并配套生產、部署、集成的全流程產品和服務。-建立各類參與方可以大規模自主合作的隱私AI

68、能力，實現標準化、通用化業務場景的算法、算力、計算邏輯或模型的自動匹配與智能化執行，匯聚多方集體智慧形成數據資產價值合力。4.4 隱私AI能力建設可視化建模數據源訓練和部署數據預處理聯合預測模型監控模型市場數據市場特征工程模型構建超參優化應用評分發現聯合模型聯合模型多方部署AutoML隱私計算網絡“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室25數據銀行整體建設以理念先行、整體規劃與核心功能建設并行的方式，將分為三個階段逐步實施。第一階段為理念與規劃階段通過對數據要素及其市場化配置的理解，立足金融行業核心責任，結合TWIN模型，明確數據銀行的愿景、特征及主要職能，定

69、義總體建設框架并落實核心功能的建設規劃，逐步形成概念驗證原型。第二階段為驗證與服務階段通過新技術的試點驗證，充分發揮隱私計算、區塊鏈、人工智能等新興技術優勢，結合市場及業務需求調研實際情況，不斷夯實技術基座并向業務場景與業務服務建設推進，形成和供需求方參與驗證、模擬新服務模式的場景沙盒。第三階段為模式與推廣階段基于場景沙盒的業務服務模式與技術能力驗證，平衡技術先進性、隱私保護強度、業務可操作性及業務協同模式的多方關系，探索數據要素價值發現與再創造的實際解決方案，形成可快速對接生態伙伴、業務模式可推廣的數據要素價值釋放整體服務能力，不斷聯合各類合作伙伴打造有活力、可持續、多方共贏的金融數據要素及

70、數據資產的流通運營服務體系。4.5 實施路徑建設深度點規劃實施運營線面建設路徑1 理念與規劃2 驗證與服務3 模式與推廣原型系統場景沙盒政府部門監 管同業機構數據交易中心數據銀行“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告5 合規風險管理設計5.1 研究數據監管法律現狀隨著數據流通的經濟需求日益迫切、數據要素市場化配置機制的不斷完善，國內外正逐漸加強對數據生命周期全流程的立法保護與監督管理。5.1.1 國際監管法律現狀歐盟于2018年出臺了 通用數據保護條例（GDPR），成為全球個人數據安全立法中極具標志性的一部法案。GDPR采用統一立法模式，通過制定綜合性的個人數據保護法對個人數據全生命周期進行

71、管理。GDPR注重“數據權利保護”與“數據自由流通”之間的平衡，不僅賦予了數據主體同意權、訪問權、更正權、被遺忘權、限制處理權、拒絕權及自動化自決權等廣泛的數據權利，同時也強調了個人數據的自由流通不得因為在個人數據處理過程中保護自然人權利而被限制或禁止。另外，GDPR還明確了數據控制者和處理者應盡到采取合法、公平和透明的技術和組織措施來保護數據權益的法定義務，以及履行對監管部門及數據保護認證組織的法定義務。GDPR推出至今已經進入全面執法階段，歐盟成員國已經陸續開出違反GDPR的巨額罰單。受GDPR的影響，全球其他國家也陸續推出了各自相關的法規。與歐盟GDPR采用的統一數據法典不同，美國采用分

72、散立法和行業自律相結合的模式。2020年1月1日被稱為美國“最嚴厲、最全面的個人隱私保護法案”加利福尼亞消費者隱私法案 （CCPA）正式生效，CCPA給予消費者隨時要求經營實體“不準出售”其個人信息的權利，商業機構很難再將同意出售個人信息打包在其個人信息使用許可中。在亞太地區，日本以專項保護法律為核心，同其他法律共同構成個人信息保護法律體系，并于2020年6月通過修訂版 個人信息保護法 。浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室26 概念模型與建設規劃242526 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室275.1.2 國內政策與應用導向隨著數據要素的市場化配置逐步上升為重大國家戰略，配

73、套的政策指引及運行機制建設導向也不斷出臺。2017年6月正式實施 中華人民共和國網絡安全法（簡稱 網安法），在其框架下于2019年5月由國家互聯網安全信息辦發布 數據安全管理辦法，對數據安全做了較為全面的規定和約束。2021年1月 民法典 正式生效，其中對于個人信息保護這一問題進行了階段性立法回應。鑒于個人信息在社會生產和生活中的作用日益突出，民法典 人格權編采用專章的方式對個人信息與隱私權一并予以保護，并對個人信息的類型、收集、更改或刪除做了初步規定。2021年6月10日，十三屆全國人大常委會第二十九次會議通過了 數據安全法（簡稱數安法）。數安法是數據領域的基礎性法律，也是國家安全領域的一部

74、重要法律。數安法從規范數據處理活動，保障數據安全，促進數據開發利用，保護個人、組織的合法權益，維護國家主權、安全和發展利益等角度規制路徑。2021年11月1日，個人信息保護法 正式實施，是我國首部針對個人信息保護的綜合性法律。明確定義了生物識別、宗教信仰、特定身份、醫療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等信息屬于敏感個人信息，在處理時應取得個人的單獨同意。個人信息保護法 明確不得過度收集個人信息，不得非法買賣、提供或公開他人個人信息，不得進行“大數據殺熟”等操作。相關法規的制定，將進一步規范對個人數據的使用和管理，推動企業優化、規范現有的數據合作與數據應用模式。法律層面：金融規范：中國人民銀行分別于：2

75、020年2月13日發布,個人金融信息保護技術規范 ,2020年9月23日發布,金融數據安全數據安全分級指南 ,2021年4月8日發布,金融數據安全數據生命周期安全規范 ,對個人金融信息收集、傳輸、使用、存儲、共享、刪除、銷毀等個人金融信息生命周期中的保護措施提出了具體保護要求，明確了數據安全定級的要素、規則和定級過程，建立了全周期的金融數據安全管理框架。2021年7月6日，深圳市第七屆人民代表大會常務委員會公告（第十號）公布 深圳經濟特區數據條例 ，自2022年1月1日起施行。從個人數據、公共數據、數據要素市場、數據安全的四大角度構建數據法律制度，從而充分發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，

76、培育資源配置高效的數據要素市場。2021年11月25日，上海市數據條例 經上海市十五屆人大常委會第三十七次會議表決通過，并將于2022年1月1日起施行。條例 聚焦數據權益保障、數據流通利用、數據安全管理三大環節，涵蓋了數據分級分類保護、重要數據目錄管理、數據安全管理等配套措施，落實重要數據備案和數據安全評估制度。條例 的出臺，結合數字經濟相關市場主體的發展瓶頸，在滿足安全要求的前提下，最大程度促進數據流通和開發利用、賦能數字經濟和社會發展。法規層面：2728293031“數據銀行”研究報告以滿足外部數據監管現行要求為基準，對內完善數據內循環所需的數據資產管理各環節流程，對外研究探索新技術、新業

77、務模式下的數據交易規則與數據要素流通服務中面臨的合規管理模式。具體設計思路如下：5.2 數據銀行的合規風險管理設計思路數據權利登記數據合約建檔數據分級隱私保護設置去標識/密態化處理標準5.2.1 數據權利登記合規風險管理（1）數據合約建檔。數據銀行作為服務機構，需要從源頭出發，通過為數據要素進行數據合約建檔，建立合規管理的基礎。（2）分級隱私策略設置。按照不同數據要素的使用方式、使用目的的不同，構建可按場景分級的數據安全及數據隱私保護策略，滿足多樣化的數據合規處理要求。（3）標準化數據隱私處理。通過各類創新技術手段，結合數據合約約定的使用授權范圍及模式、分層保護策略定義的數據合作隱私安全邊界，

78、形成相對標準化的數據去標識化與密態化處理標準，規范內部數據要素合規管理的操作手勢。5.2.2 數據交易規則合規風險管理為了能夠更好的支撐數據要素的外循環，特別是能夠面向生態伙伴提供合規的數據要素價值交易機制與數據要素協作模式，將設計明確數據要素的有效授權管理、數據合作規范，以及交易任務管理。（1）有效授權管理，即基于數據合約約定的授權意向、使用方式、處理規則以及未來的應用范圍，通過技術手段實施交易中的有效管控與留痕，實現不同授權限制的可追蹤與可編輯。（2）數據合作規范，即提出一套面向內部合規與外部監管可識別的數據合作流程，從合作意向達成、合作范圍約定、數據要素授權及識別限制，再到數據資產用法用

79、量的約定控制，提出各環節的合作規范指引。數據銀行數據交易規則有效授權使用管理數據合作規范交易任務管理數據流通服務算法分析有據可循密態計算留痕可追溯合作結果可驗真010203 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室28“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告將作為主體，按照外部監管要求統一對合作規范進行優化更新，并在生態內達成共識。（3）交易任務管理，即能夠在分布式與中心化相結合的組織機制建設框架下，對各參與方、各業務條線的數據資產合作交易及其任務進行過程管理，避免因隱私保護及數據安全設置造成不必要的糾紛。5.2.3 數據流通服務合規風險管理在數據要素流通服務中，設計能夠滿足算法分

80、析有據可循、密態計算留痕可追溯、合作結果可驗真等，即滿足數據隱私保護、又能對合作機構及監管部門開放的、內生的合規管理模式。（1）實現穿透式合規管理，規避相關信息、數據在報送傳遞過程中的損耗與時效滯后，或者內容失真、甚至泄露。2）實現“事前、事中”的及時干預和介入，優化事后監管模式，通過將單一信息的合規管理轉換成多源、多維的全方位監管，使合規管理能以參與者視角主動“觀察”或“分析”各類業務處理流程。5.3 數據銀行的合規風險管理建設目標數據銀行計劃從實踐出發，逐步落實監管合規建設思路，通過實際應用，逐步體系化、具象化，為行業內圍繞數據資產的商業模式提供監管路徑的思考與實踐經驗。（1）按照權利的登

81、記存證，理清數據擁有者、數據處理者與數據協同合作方之間的關系，理清各方之間的權益關系，定分止爭，提供可行的權益分配實踐。（2）提供創新技術應用評估管理指引及可行的生產實施評審維度，制定區塊鏈、隱私計算、密碼學等創新技術實施生產應用前的安全性、易用性、合規性、可追溯性等方面的評審流程及審核內容，為行業性的實際投產應用提供一定的經驗指導。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室296 產業應用探索數據銀行的整體建設將從整合數據要素內循環，解決“邏輯性”數據孤島出發，不斷實現和推動數據要素外循環。通過隱私計算底座和金融服務應用打破“物理性”數據孤島，實現機構間的數據價值協作，形成數據要素

82、生態。6.1 探索方向6.1.1 異業數據融合數據銀行希望能促進不同行業間的交互，實現行業間橫向、縱向業務擴展。通過數據隱私保護的可信流通底座，打通跨行業間的數據創新通道，建立數字互聯、創新共建的異業數據融合模式。數據銀行建立的數據要素外循環模式，可以助力跨行業間的數據融合，幫助企業尋找并提煉數據要素間隱含的相關性，探索和尋求更多的業務融合與發展新模式。6.1.2 多維數據協作數據銀行希望能為企業提供多維度數據的價值采集、資源整合與協作交互機制，改善企業經營中面臨的信息不對稱問題，推動數據資源的有效協作。數據銀行提供的分布式隱私計算能力，可以實現多維度數據資源的整合分析，在解決數據隱私保護和價

83、值保全的前提下，為企業提供新的業務發展思路和基于數據決策的解決方案。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室30“數據銀行”研究報告金融服務側政務數據側6.2 數據銀行+數字政務政府擁有大量的公共資源、城市建設、城市管理、民生服務等數據，可以作為企業日常經營情況的真實寫照。然而，政務數據由于其敏感性和一定的公共屬性，很難直接對外提供市場化服務或以數據產品的形式進行合作。通過數據銀行搭建的服務平臺，一方面能夠基于金融服務實體的業務服務經驗提供一些政務數據服務及產品模板，幫助政務數據價值輸出，另一方面以分布式的方式建立政府各部門間、政府部門與企業間高效、便捷的信息共享及業務處理機制?；?/p>

84、于數據安全與數據隱私保護，真正落實“數據多跑路、企業少跑腿”的服務理念，通過聯動企業相關數據信息，提升政務實施效能、輔助政府決策的精細化與科學化。數據銀行在消除多方數據合作顧慮的基礎上，能夠鏈接工商、稅務、社保、電力等不同部門、不同地域的政務數據，結合金融服務資源，提升中小微企業、個人用戶在貸前、貸中、貸后的信用評估、風險議價、經營能力預判的精準性，擴大金融服務范圍和質量，支持實體經濟發展。數據銀行提供的數據治理服務與數據資產化管理體系，能夠幫助企業或地區政府完成企業內部數據或轄區內數據的分析、提煉，形成數據資產與各類數據能力?；诟尤娴臄祿J知，激活企業或地區數據要素，因地制宜，從政府單

85、一產業扶植向產業立體培育、金融一條龍服務方向進化，通過數據要素實現精準對接與專業化幫扶，逐步推進鄉村振興。概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室31數據協同產業聯動金融服務賦能貸前隱私計算服務隱私計算服務隱私計算服務隱私計算服務內部模型/數據內部模型/數據內部模型/數據信用評估反欺詐模型貸中數據銀行經營情況風險識別預警貸后償債能力催收價值評估稅務納稅狀態納稅額工商注冊登記狀態變更情況電力用電狀態用電量社保繳納狀態繳納數額2數據分析數據治理數據全局認知1“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室32客戶營銷價值判斷客戶資產視圖識別輸出用戶資產等級視圖

86、客戶投資資格認證券商(合作方)保險(合作方)銀行(需求方)數據混淆密態數據交換密態數據計算密態數據計算密態數據計算6.3 數據銀行+開放金融金融行業擁有海量的敏感、高價值數據，對于多源數據協同應用具有更高的訴求。然而，金融機構因所屬行業和行政管轄的不同，以及受金融敏感信息安全保護的法律法規制約，使得用戶的金融畫像相互割裂。數據銀行基于金融屬性和數據隱私保護能力構建的數據要素服務體系，將能高效整合不同金融機構下的用戶金融屬性數據，實現更加全面的財富視圖識別和用戶資產趨勢發掘，更加個性化、更為精準地提供資產配置、風險防范服務。通過數據銀行實現的多方金融數據協作，可以實現機構間用戶資產疊加后的金融服

87、務等級互認與服務權益通兌。同時，通過多機構、多維數據的融合建模，實現銀行、證券、保險間的用戶綜合信用風險計量體系，通過對數據信息的綜合分析，提升風險識別的及時性，降低金融風險的傳導效應。數據混淆數據混淆密態數據交換本地數據密態數據交換本地數據本地數據數據要素權利登記01交易機制協商與共識02結果驗證與收益分配03合規風險管理04“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室336.4 數據銀行+數字城市數字城市蘊含城市級海量信息的采集、分析、存儲、使用等各方面需求，以及多系統融合中的各種數據安全、數據隱私、協同模式、交易機制、收益分配等復雜問題。數據銀行可以作為數字

88、城市的一個關鍵組成，基于城市數字化正在解決的不同行業、不同機構間的信息互通基礎，進一步完善各類數據治理能力，提高數字化管理效能，初步形成可在一定范圍內實現跨機構、跨行業協同的數據要素融合服務?；跀祿y行的建設規劃，將逐步建設成為數據要素的運營總臺，從技術賦能和機制建設兩個方面先行著手，為數據共享和互操作提供基礎設施底座，真正賦能數字城市中各行業數據的融會貫通，實現數據全域可標識、異業數據可分析、產業模型可決策的數智化基礎設施?！皵祿y行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室346.4 數據銀行+智慧醫療醫療數字化和醫療信息的開放共享是能夠推動疾病研究、提高治療效率、

89、提升遠程醫療服務質量的有效方法。但是醫療數據的收集、使用和分析，往往受限于傳統的IT系統建設和粗放的數據安全處理方式，使得醫療數據僅在內網封閉管理模式下使用，阻礙了醫療服務的數字化轉型，也無法與其他行業協同充分發揮醫療數據在服務民生中的巨大價值。數據銀行在智慧醫療的服務體系中，既能作為數據服務基礎技術能力的輸出方，基于數據治理的豐富經驗為醫療數據提供綜合治理服務；又能基于各類密碼學算法和隱私保護技術能力，從醫療數據收集源頭開始建立分層的隱私保護措施，滿足不同安全強度、不同分析和計算需求的醫療數據隱私保護方式，賦能醫療數據實現安全、可信的多源共享與融合分析；還能通過產業開放生態對接銀行、保險等機

90、構，通過服務聯動形成創新性服務產品，進一步釋放醫療數據價值。區塊鏈和隱私計算服務醫療數據共享與融合1 可信安全記錄醫院數據就診檢測病例醫囑.3 智慧醫療服務多源數據服務融合疾病預測智能決策精準醫療慢病管理2 多源分析與記錄留痕數據隱私保護與協同操作區塊鏈和隱私計算服務數據處理數據融合區塊鏈和隱私計算服務數據采集服務輸出數據銀行生態實現醫院數據與臨床實驗數據中用戶醫療信息的有機關聯與識別基于隱私保護與分布式系統，確保操作留痕與敏感信息隱私保護區塊鏈和隱私計算服務“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告連接產學研用，大膽假設、審慎求證數據銀行研究報告是在這樣的背景下結合理論研究和業務探索，提出了T

91、WIN愿景模型，為數據規劃了一條始于數據資源、升級為數據資產、形成數據要素，探路進入市場形成生態服務的價值實現路徑。賦能產業轉型，場景為基、創新運營數據銀行探索建設金融基礎設施，通過整合銀行和生態伙伴的力量，助力數據要素為產業數字化提供持續的生產力，并基于銀行的金融職能為其提供能夠服務于企業內部數據和對接外部數據的綜合產品及服務能力。探索開放生態，優勢合作、共創共贏數據銀行的體制機制探索，將以降低數據要素流通信任成本為手段，以完善數據要素流通金融服務為使命，以促進產業數據要素價值釋放為目標?；诶碚撘巹澟c場景驗證，逐步完善各項關鍵職能與核心功能。數據銀行的研究探索只是一個起步，在數據要素市場化

92、配置、數據要素價值釋放、數字化服務轉型的漫漫長路上，邀請各類型合作伙伴同舟共濟。通過不斷的技術驗證與業務實踐，以數據資產管理和數據要素流通為核心服務能力輸出，與生態伙伴共同開創以數據要素為核心經營內容的全新合作模式，打造有活力、可持續、多方共贏的金融數據要素及數據資產的流通運營服務體系。隨著數據要素作為生產力的地位得到廣泛認可，數據要素市場化配置需求成為新的經濟運行需要，建立一種以數據要素為核心經營對象的新型金融基礎設施應運而生。以企業和產業數字化轉型為能力輸出，以企業數據的要素化、市場化配置為服務對象，以促進數據要素內循環、對接數據要素外循環為經營范圍，將成為金融服務重要的創新領域。數據銀行

93、的概念研究與探索，從金融服務實體的角度提出了全新的概念和定義，結合商業銀行核心能力與實踐經驗對其建設目標、核心職能、技術能力、建設方式、合規風控等角度提出了一些設想與解決方案。概念模型與建設規劃7 結語和展望浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室35“數據銀行”研究報告本研究報告版權屬于浦發銀行所有，受到中國相關法律的版權保護。如需轉載、摘編或以其他方式使用本研究報告文字或者觀點的，請注明出處。浦發銀行：陳海寧、萬化、張琛、郭林海、馬文婷、黃小芮矩 陣 元：孫立林、何德彪、祁鐵、李升林、謝翔、沈敏文感謝肖風博士、高富平教授、郁昱教授、林華博士、劉緒光博士、鄒傳偉博士、胡永濤研究員、申翔宇、魏凱、閆

94、樹博士、袁博、王勐、羅梅琴等專家對報告提出的寶貴意見。謹向所有為本報告獻出寶貴時間和經驗的人們表示衷心感謝！概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室36版權說明編寫組成員致謝 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室37參考文獻 1 中國共產黨第十九屆中央委員會第四次全體會議.中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家 治理理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定R.2019.2 中共中央國務院.關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見R.2020.3 國家信息中心信息化和產業發展部,京東數字科技研究院.中國產業數字化報告2020R.2020.4 安筱鵬

95、.數據要素如何創造價值深度解讀R.2021.5 普華永道.數據資產生態白皮書R.2020.6 浦發銀行，浙江大學.數據原生的金融架構藍皮書R.2021.7 高富平.數據經濟的制度基礎數據全面開放利用模式的構想J廣東社會科學.2019.8 安筱鵬.軟件視角中的未來工業R2016.9 中華人民共和國第十二屆全國人大常委會第十五次會議.中華人民共和國國家安全法Z.2015.10 中華人民共和國第十二屆全國人大常委會第二十四次會議.中華人民共和國網絡安全法Z.2016.11 中華人民共和國全國人民代表大會.中華人民共和國民法典Z.2021.12 中華人民共和國全國人民代表大會.中華人民共和國數據安全法

96、Z.2021.13 中華人民共和國第十三屆全國人大常委會第十四次會議.中華人民共和國密碼法Z.2019.14 中華人民共和國第十三屆全國大會常委會第三十次會議.中華人民共和國個人信息保護法Z.2021.15 劉靜芳.銀行數字化轉型的關鍵是提升數據要素價值創造力J清華金融評論.2021.16 浦發銀行，IBM，中國信通院.商業銀行數據資產管理體系建設實踐報告R.2021.“數據銀行”研究報告“數據銀行”研究報告 概念模型與建設規劃浦發銀行 矩陣元隱私計算聯合實驗室38參考文獻17 陳兵.以數據要素賦能“雙循環”新發展格局J.國家治理.2020.18 中華人民共和國工業和信息化部.“十四五”大數據

97、產業發展規劃R.2021.19 張莉.所有權、使用權、收益權：數據產權的構建J中國計算機報.2019.20 上海德勤資產評估有限公司，阿里研究院.數據資產的估值與行業實踐R.2019.21 李希君.基于信息熵的數據交易定價研究D.2018.22 中國信息通信院.數據價值化與數據要素市場發展報告（2021年）R.2021.23 Page L,Brin S,Motwani R,et al.The PageRank Citation Ranking:Bringing Order to the WebJ.Stanford Digital Libraries Working Paper,1988.24 歐洲聯盟.通用數據保護條例（GDPR）R.2018.25 美國加利福尼亞州.加利福尼亞消費者隱私法案.Z.2020.26 日本參議院.個人信息保護法Z.2020.27 深圳市第七屆人民代表大會常務委員會.深圳經濟特區數據條例Z.2021.28 上海市第十五屆人民代表大會常務委員會.上海市數據條例Z.2021.29 中國人民銀行.個人金融信息保護技術規范(JR/T 0171-2020)Z.2020.30 中國人民銀行.金融數據安全 數據安全分級指南（JR/T 0197-2020）Z.2020.31 中國人民銀行.金融數據安全數據生命周期安全指南（JR/T 0223-2021）Z.2021.