數據資產生態白皮書-構建可持續的數字經濟新時（28頁）.pdf

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1、1 數據資產生態白皮書 構建可持續的數字經濟新時代 前言 數據的價值迎來了悄無聲息卻影響深遠的革新，數據不再 僅僅是寶藏或者石油這樣直白的物質財富代表，而已經發 展為如同水與空氣一般重要的必需品。 與此同時，數據帶來的機遇與挑戰也伴隨左右。一方面， 數據聯通個人、企業與政府端，通過開放、流通等不同方 式釋放出巨大價值，重塑個人生活方式與商業模式，產生 了巨大的杠桿效應；另一方面，如同水與空氣面臨污染的 威脅，數據也同樣面臨著權屬不清、定價不明、使用不公 等社會經濟難題，以至于這一價值無可限量的資源難以真 正觸達需求。 作為數字經濟時代的長期踐行者，希望通過本白 皮書呼吁各方認知數據時代下的主要

2、問題，倡導建立一個 更加健康、有序且平衡的數據資產生態。唯有在社會、經 濟、政策及技術層面全面支撐資產化生態的運作，才能全 面釋放數據的核心價值，擁抱更為美好的未來。 mNrMoPmMmRnMpQnPmRpPqP6McM6MmOrRnPnNiNoPrQkPqRqM8OqRqPxNrNyQwMqQmM 目錄 前言 數據如同水與空氣的數字化時代已至 數據生態在慢慢失衡 數據產權模糊 數據隱私與安全問題突出 數據定價與估值困難 數據開放與流通困難 建立平衡的數據資產生態 何謂平衡的數據資產生態 政策與法律方面：確立數據權機制與定價指導意見 數據確權 數據定價 經濟方面：探索數據資產商業模式 社會方面

3、：避免數據歧視，實現數據普惠 數據使用容忍 數據歧視 數據普惠 技術方面：搭建數據資產管理和應用的技術體系 數據安全共享 鏈上與鏈下結合 數據可信計算 多方安全計算與可信計算 數據資產生態技術體系 平衡的數據資產生態展望與價值 推動可持續的數字經濟發展 提高國家社會治理水平 達成市場資源最優配置 賦能企業數字化轉型 實現個人隱私與數字化便利的統一 結束語 聯系人 24 25 22 22 23 23 02 05 06 07 07 07 08 19 10 14 08 16 22 23 1 在過去的十幾年里，數據借助移動互聯網的發展形成指數級的積 累，反壟斷監管者也開始著手限制那些有能力控制數據的群

4、體和機 構。數據成為數字時代的“石油”，已是廣泛共識。 但在快速更迭的數字時代，數據的價值迎來了悄無聲息卻影響深遠 的革新。在十年前，大眾對數據的價值描繪得頭頭是道，如同發掘 到金礦的淘金客一般，而如今，圍繞數據的話題逐漸回歸理性。在 某種意義上，數據的價值正在向更深層次演進，和石油相比，數據 更像與我們日常生活息息相關的水和空氣。 回顧水和空氣的特質，與數據之于當今社會生態十分類似。首先， 水與空氣是每個個體日常生活中無法缺失的重要資源，即使存在感 有時無法察覺，而一旦失去就會導致機體的崩潰。在數字化時代 中，個人、企業與政府也應意識到，習以為常的生活與生產已經無 法離開各類數據的支撐。 試

5、想一個普通工薪階層日常的一天：在早起通勤的路上就會收到由 個人喜好數據篩選出的數十條信息流新聞與廣告；工作打卡后個人 信息與時間數據快速與企業管理系統進行對接；午餐時，習慣打開 大眾點評瀏覽數十條餐飲門店數據并快速決策；而晚餐則在外賣平 臺推薦在大量菜肴中尋找合適的美食；即使是入睡前，也可能通過 各類健康或信息應用回顧一天的運動與休閑數據?？梢哉f數據已成 為每日生活秩序的有效保障。 對于企業而言，缺少數據支持將變得寸步難行。當今全球市值最高 的五大科技巨頭（谷歌、亞馬遜、蘋果、Facebook和微軟）似乎都 勢不可擋，數據不僅是利潤增長驅動引擎，更是它們的護城河 谷歌知曉當下的搜索熱點，Fac

6、ebook了解被分享的內容，亞馬遜知 曉人們購買的貨物收集到的消費者數據促使它們提升服務質 量，從而不斷加高進入壁壘。而中小型企業則積極通過云等技術在 聚焦的領域消化數據，為業務提供指引，真正意義上以數據哺育業 務發展。 數據如同水與空氣的 數字化時代已至 2 政府的運作同樣離不開數據，否則大量運行與組織工作將舉步維艱。 得益于極強的組織與服務能力，中國大量城市已開始試點甚至部分實 現網格化管理，在感知數據的幫助下迅速響應以社區為單位的群眾需 求，涵蓋從安防到養老、從記錄到執行的全政府服務環節。一旦失去 對社區人與物的數據聯系，政府的作業與大眾的實際情況將產生以天 為單位的割裂，服務型政府將如

7、紙上談兵。 其次，水與空氣是自然界無處不在的巨大資源供給，而數據也已經在 潛移默化間成為個人、企業與政府正常運作即可獲取的重要資源之 一，如同水與空氣一樣影響著每一個個體。如此充滿活力的數字化社 會，也反向催生了中國乃至全球數據體量的繁榮。 從數據數量上看，中國是數據生產大國。根據國際數據公司IDC對全球 “數據圈”進行的研究顯示，中國在2018年產生了7.6ZB的數據。該機 構預計，中國的“數據圈”將會在2018年至2025年之間擴張14倍左 右，以每年30%的平均增速快速發展。中國的數據量將在2025年達到 48.6ZB，也就是48.6萬億GB。屆時，中國將問鼎數據圈的“金山”， 成為全球

8、第一。而美國在2025年將會產生30.6ZB的數據，折合30.6萬 億GB，相比中國少18萬億GB。 根據IDC的預測，2025年全球數據量將達到175ZB（見圖1），有幾個 形象的比喻可以幫助大家理解175ZB究竟是何等龐大的數據量級：假如 將175ZB的數據刻錄在單盤容量為4.7G的普通DVD光盤中，則這些光 盤疊加的高度是月球至地球距離的23倍，亦或環地球赤道222圈；以當 前美國平均網速25Mb/s而言，下載完175ZB數據需要18億年。 30% 中國“數據圈” 2018-2025 擴張14倍左右 平均增速快速發展 圖圖1：全球數據量增長預測：全球數據量增長預測 （單位：ZB） 資料來

9、源：IDC，數據時代2025報告 2 4 6 8 10 14 16 20 40 50 60 70 80 100 130 175 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 3 最后，水與空氣看似廉價，卻能在相關介質的配合下催生出長久持續的 能量，例如水電。數據自身雖然微小，同樣也能通過聚合效應驅動質 變?；仡檾祿馁|量效應，全球和中國數據的融合與增長催生出各類新 興應用（見表1），產生了數據積聚的強大樞紐效應。 數據體量與質量的飛速增長，正驅動各行各業對“數據”概念進行重新 認知與戰略解讀，數據作為社會經濟生態中的空氣與水，具有取之不 盡、用之不竭的壓倒性優勢。

10、在大數據時代，誰能率先認識到數據的重 要性、對豐富的數據資源加以合理運用，誰就能迅速把握時代風口、搶 占行業先機，并創造驚人的經濟利益。 由于數字化帶來的連接效應，數據的累積將不斷加速，數據涵蓋的領域 將不斷延伸，數據資源的儲量也將更加豐富，因而如何將數據從資源轉 化為資產，當是每個具備戰略眼光、考慮長遠發展的企業、政府乃至整 個社會所必須正視的重大課題。 表表1：數據融合增長催生的新興互聯網應用：數據融合增長催生的新興互聯網應用 交通工具交通工具 摩拜單車每天可產生2,500萬訂單量 聯網汽車每運行8小時可產生4TB數據 社交媒體社交媒體 微信每天有10億用戶登錄、發送45億條消息、撥打4,

11、100 萬次語音電話 Twitter 每天可發布5,000萬條消息 YouTube每分鐘上傳視頻時長可超過400小時 Facebook每天可生成4PB數據，包含100億條消息、3.5億張 照片和1億小時視頻瀏覽 電子郵件每天可收發3,000億封電子郵件 搜索引擎搜索引擎 谷歌每秒需處理超過40,000次搜索 消費購物消費購物 淘寶每天可產生20TB數據 資料來源：搜集整理 4 2 正如自然界的生態系統失衡，例如亂砍濫伐、毀林開荒或采伐速度 大大超過其再生能力，造成資源衰竭、水土流失和氣候變化，引發 生態系統出現諸多問題，同時影響生態中的各個物種。而數據生態 的失衡也會導致很多問題出現，如“數字

12、霸權”的產生企業在 掌握了海量數據控制權的同時，也掌握了前所未有的權力。 一方面，數據的產生、流轉、應用與管理依賴于完善的生態，其中 包含政府、企業、個人等多方參與者在公開、透明的機制下形成有 效分工。但當前中國數據生態的主要管理與應用模式側重于企業為 中心組織、管理、控制和使用個人數據，未能發揮生態體系中各方 的最大化價值。同時，個人數據集中在部分電商、社交媒體領域巨 頭，個人數據的聚集效應越來越明顯，不可避免會出現數據歧視、 信息繭房、大數據殺熟乃至隱私侵犯等諸多問題。從不掌握個人數 據的企業視角，會造成數據資源被壟斷帶來的發展與競爭壁壘；從 個人視角，較為分散的數據資產分布與管理模式將導

13、致維權困難； 而從政府視角，市場資源配置的公平性與市場經濟的穩定性則難以 把控。在互聯網行業“頭部固化”的情況下，少數大型互聯網企業 能夠通過無數使用方便且服務全面的App收集并分析數據，了解用 戶喜好與習慣。在這種情況下，它們可以利用自身優勢，將想法和 目的潛移默化地灌輸給消費者。更現實的情況是，在當前數字時 代，人們不可能完全脫離這些大公司提供的服務。然而，普通個人 對大數據運作的過程一無所知，人們被限制在“信息繭”中，被精 準投放的廣告驅使著做決定。其他中小型企業也無力與這些龐大企 業抗衡，造成少數企業壟斷市場的局面。另外，在社會公共事業 端，政府應用個人數據的邊界成為挑戰，例如數據產權

14、模糊，財富 分配自然也不清晰。越來越多數據集中在少數企業手里，這對個人 的隱私安全甚至國家安全都會造成影響。 數據生態在慢慢失衡 5 數據生態在慢慢失衡（圖2），引發諸多問題和挑戰。 圖圖2：政府視角下，個人與企業數據的應用平衡：政府視角下，個人與企業數據的應用平衡 個人端數據特性導致價值真空 主體過于分散 權屬復雜 數據價值參差 應用難以追溯 個人意識薄弱 企業端面向個人數據陷入兩難 超大型企業數據馬太效應 商業化驅動的信息繭房 數據記錄與邊界 數據應用與分潤 政府面向B端與C端的抉擇 個人數據信息使用邊界 企業數據行為管控 政府數據開放與流通 商業繁榮與個人保護 個人端 政府端 企業端 政

15、 府 端 個人端 個人數據開放與 應用 企業端 企業數據 應用管理 另一方面，社會逐步把數據視為資產。從當前的經濟和法律視角，資產具有三項核心特 征：其一，資產應歸屬某主體所有或控制，即權屬明確；其二，資產能夠產生既有的或預 期的經濟利益；其三，資產是一種資源，具有稀缺性。而數據的無形性、可復制性以及取 之不竭的特性，導致數據資產存在特殊性：其一，數據資產主體具有多重性，權屬模糊， 例如數據從生產到流轉的過程中，可以產生衍生數據以及衍生數據的主體；其二，數據資 產能夠產生經濟利益，要以數據資產的合理定價為前提，但數據資產的定價取決于特定場 景，并不存在統一、普適性的定價依據，需要因場景而變；其

16、三，數據資產是一種人為創 設的資源，與石油等不可再生資源的稀缺性相比，數據的稀缺性是相對的動態概念，在某 種意義上，數據資產是取之不盡用之不竭的。 數據產權模糊 一方面，數據越來越像商品，可以被買賣、轉讓和使用。但是隨著云計算和大數據技術越 來越完善，暴露出來的問題也越來越多。比如某個內容創業公司，當把內容發布到網絡上 時，內容可以被轉載和復制，無法查到究竟誰才是內容始創者，部分利益會被抄襲者竊 取。所以數據的確權越來越重要，目前行業潛規則是“誰采集，誰擁有”，出售和利用個 人數據獲利，侵犯用戶數據產權、知情權、隱私權和收益權的現象時有發生。對個人數據 的不當采集、處理和使用暗藏在企業商業秘密

17、之中。 另一方面，當前北京大數據交易服務平臺、貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、上海 數據交易中心等數據流通平臺不斷涌現，數據堂、美林數據、愛數據等數據資源企業也漸 具規模。然而，由于專門立法的欠缺和既有制度的模糊，出于對交易風險及個人數據合規 風險的憂慮，我國數據流通在“質”和“量”上都不盡如人意，難以滿足數字經濟發展的 需要。數據流通的癥結進一步還原到數據確權上。 資料來源：分析 6 數據隱私與安全問題突出 無論從數據普惠，尊重個人隱私及數據主體權利，或者愈加強化的法 律法規及監管要求，數據安全與合規已經成為數據資產化過程的必要 條件和基礎。近幾年來，社會和企業對于數據安全及合規已具備相

18、關 認知并在推進相應的能力建設。但是海量數據下的安全合規治理、管 控體系建設，以及技術解決方案實施等方面，依然存在新的挑戰和風 險。在社會和多數行業層面，缺乏數據的共享、流通和交易的規范； 在企業層面，普遍缺失數據環境下的數據確權原則，缺乏結合法務、 業務、安全合規及IT的整合合規組織，以及跨業務板塊的管控機制。在 管理層面，缺乏數據全生命周期管控、符合結構化數據和大數據特點 的風險管理方法、以及細粒度的分級訪問控制。而技術層面，針對數 據的防御、感知、響應的技術和工具都存在缺失。 數據定價與估值困難 數據資產不完全符合會計準則中對無形資產的定義，尚無法體現在企 業的財務報表中，但從數據資產的

19、確認和計量上，應認可數據的價值 及其對企業價值創造的貢獻。當前對于數據資產價值評估的研究還處 于早期階段，評估方法尚不成熟，且鑒于各類條件和數據本身的特 性，數據資產估值仍然面對較多難點和挑戰： 1.數據價值的變動性數據價值的變動性。數據的價值根據其相關性的不同而各不相同，而 數據相關性又因數據使用者而異。相同的數據對于不同需求的使用者 來說，價值是不同的。同時，數據周轉速度的提高意味著數據過時的 速度也相應加快，隨著新數據的出現，舊數據的價值可能會貶值。 2.數據價值的不確定性數據價值的不確定性。例如監管、全球治理和隱私權等問題，可能對 數據的經濟價值以及公司對數據的投資力度產生實質性的影響

20、。 3.數據資源的無限性數據資源的無限性。數據資源可以無限使用，而這個特性也使數據 資產的價值難以計量。 4.數據資產權屬的復雜性數據資產權屬的復雜性。所謂權屬即是所有權的歸屬。由于數據資 產屬于無形資產，其權屬屬性與實物資產不同，需要關注的因素更 多，更為復雜。 數據開放與流通困難 對政府部門和企業而言，由于個人數據采集和管理的分散，影響了個 人數據的流通、分享使用和依法監管，匯聚線上和線下等多維度的個 人數據將非常困難，導致個人征信、互聯網金融服務、產品精準營銷 等新的增值服務難以實現，個人數據的經濟價值和社會價值也難以發 揮。當前數據價值的實現，基本依靠傳統數據價值增值模式，而充分 發揮

21、數據的價值，需要的不僅僅是更好的算法、更快的計算速度，還 需要有創新的數據使用和流通模式。目前，中國經濟進入“新常 態”，數據作為經濟增長的新動力，迫切需要探索一種新的個人數據 采集、管理和使用模式，規范個人數據的增值服務和交易行為，保護 用戶的隱私和數據安全，保障用戶數據的合法權益，不斷推動個人數 據領域相關技術和應用的發展。 7 何謂平衡的數據資產生態 在自然界，生態平衡是指在一定時間內生態系統中的生物和環境之間、生 物各個種群之間，通過能量流動、物質循環和信息傳遞，使它們相互之間 達到高度適應、協調和統一的狀態。當生態系統處于平衡狀態時，系統內 各組成成分保持一定的比例關系，能量、物質的

22、輸入與輸出在較長時間內 趨于相等，結構和功能處于相對穩定狀態，在受到外來干擾時，能通過自 我調節恢復到初始的穩定狀態。在生態系統內部，生產者、消費者、分解 者，在一定時間內保持能量與物質輸入、輸出動態的相對穩定狀態。 在數字世界，從長遠來看，圍繞數據資產構建平衡的數據資產生態，是實 現數字經濟可持續發展的必由之路。認為，在平衡的數據資產生 態中，應包含以下幾類角色： 數據生產者：個人數據生產者：個人/企業企業 樹木：樹木：個人和企業作為主要的數據生產者，猶 如雨林中的樹木，雖然在單體體量與聲量上有限，卻能在團體中產生巨大 的影響力。因此，團結、高效、一致的“雨林”，是數據生態中的主要貢 獻者。

23、 政府指導的數據確權與定價引導機制政府指導的數據確權與定價引導機制 太陽的光合作用：太陽的光合作用：個人產生的數 據并不能直接被外界所應用，有如雨林只有在光合作用與大氣循環下才能 產生珍貴的氧氣和水滴。因此，政府管控下的確權與定價指導是生態系統 里面的太陽，發揮光合作用，而科研機構與學術單位也扮演著重要角色。 數據消費者：企業數據消費者：企業/個人個人 動物：動物：企業在生態中如同各類動物，與雨林伴 生形成生態系統，通過雨林的產出產生更大能級的價值，符合食物鏈逐步 放大的自然效應。但同樣，若缺乏政府如陽光般的管控輻射，動物對雨林 的過度傷害最終只會導致生態系統的崩潰。 公共數據公共數據 土壤：

24、土壤：融合開放的公共數據如同土壤。無論是動物還是雨 林，在陽光下通過分解者逐步形成土壤中的有機物，這一有機物反過來成 為雨林生長不可或缺的根基。 數據中介數據中介 微生物：微生物：微生物是分解者，可以將生態系統中的各種無生命 的復雜有機質分解成水、二氧化碳等可以被生產者重新利用的物質。在數 據資產生態中，眾多數據科技公司就扮演著類似微生物的角色。 建立平衡的 數據資產生態 3 8 在這一循環往復的生態下，暗藏著對于數據資產生態建設最核心的指引： 確保政策法規落地實現 “陽光普照”，以數據中介為經濟基礎的“氧氣和 水媒介”，以社會約束為核心的“雨林保護”（見圖3）。 因此，建立一個平衡的數據資產

25、生態系統離不開四大核心支柱：1）政策 與法律方面，要從政府出發，發揮光合作用，加快立法，明確數據確權機 制，以及指導定價的形成機制；2）經濟方面，要形成圍繞數據資產的新 商業模式，只有形成商業模式，生態才能建立起來；3）社會方面，要充 分考慮社會影響，避免數據歧視，形成數據普惠，讓生態惠及所有參與 者；4）技術方面，要解決兩個核心問題，一是安全的數據共享問題，二 是可信的數據計算問題。 數據生產者 個人/企業 （樹木） 數據資產（氧氣）O2 政府管控與治理/數據要素市場 數據確權與定價指導（陽光，光合作用） 數據消費者 小企業 （食草動物，初級消費者） 數據消費者 大企業 （食肉動物，高級消費

26、者） 數據中介 數據銀行、數據信托、數據運營商 （云，大氣循環） 數據資產（水） 資料來源：分析 圖圖3：平衡的數據資產生態系統：平衡的數據資產生態系統 公共開放數據（土壤） 數據中介 （微生物，分解者） 9 P 政策政策/法律法律E 經濟經濟S 社會社會T 技術技術 科研機構/學術單位 建立數據確權機制與定價指導意見建立數據確權機制與定價指導意見 數據要素的確權機制還處于探索階段，并逐步引起業界、學界和政策 制定者的廣泛關注。數據要素的確權對于數據資產的厘清、數據資源 的有效配置至關重要。 數據確權 數據要成為數字資產，最重要的是對數據進行確權。數據確權的定 義，包括數據的所有權、使用權、經

27、營權、知情權、遺忘權、修改 權、刪除權、拒絕與限制處理權等一系列的權利。 國際數據確權實踐：國際數據確權實踐：國際上對于數據確權也在進行不斷嘗試，如通過 歐洲一般數據保護條例（General Data Protection Regulation，簡 稱GDPR）和非個人數據在歐盟境內自由流動框架條例，歐盟確 立了“個人數據”和“非個人數據”的二元架構。針對任何已識別或 可識別的自然人相關的“個人數據”，其權利歸屬于該自然人，其享 有包括知情同意權、修改權、刪除權、拒絕和限制處理權、遺忘權、 可攜權等一系列廣泛且絕對的權利。針對“個人數據”以外的“非個 人數據”，企業享有“數據生產者權”（dat

28、a producer right）。此歐 盟數據確權嘗試并不成功，“個人數據”和“非個人數據”的分割與 現有實踐不符。個人數據的范圍過于寬泛，在數字化時代，幾乎沒有 什么數據不能夠通過組合和處理，與特定自然人相聯系。由此，同一 個數據集往往同時包含個人數據和非個人數據，將相互混合的數據區 分開來，即使可能也非常困難，將產生過猶不及的結果，諸如傷及互 聯網成熟業態，阻礙人工智能、區塊鏈和云計算等新興產業的發展。 與歐盟相反，美國采取了數據確權的實用主義路徑。美國個人數據置 于傳統隱私權的架構下，利用“信息隱私權”化解互聯網對私人信息 的威脅，在金融、醫療、通信等領域制定行業法，輔以行業自律機 制

29、，形成了相對靈活的體制。 中國在進行數據確權時，需充分借鑒歐美數據確權的經驗與得失，著 重關注以下四個“必須”： 1.必須充分考慮數字經濟發展不同階段和特定國情：必須充分考慮數字經濟發展不同階段和特定國情：隨著國內大循環 為主體、國內國際雙循環相促進的新發展格局的建立，數字經濟已 經成為主要增長點和重要的就業渠道。盡管中國數字經濟的成就為 世人矚目，但未來的路還很長。在此背景下，首先應以最大化數 據 這一數字經濟生產要素的價值為最高宗旨； 2.必須堅持個人隱私與敏感數據保護的紅線思維：必須堅持個人隱私與敏感數據保護的紅線思維：數據確權后，數據 就會進入要素市場進行市場化交易與流通，它還可能產生

30、有害于消 費者的負面影響。因此在制定數據確權機制時，對關涉個人隱私核 心或個人敏感數據，要堅持數據隱私保護的紅線思維。只有增加消 費者的安全感和信任感，數據確權才能夠落地，數據資產生態才能 健康； 3.必須以數據流通與共享為主要目的：必須以數據流通與共享為主要目的：數據確權是為了數據合法的流 通與共享，隨著數字金融生態的逐漸開放，數據將會在不同經營主 體之間流動、共享，不同數據的重新組合，衍生出新的數據。通過 合同約定來分配各方權益，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，最終形成確權規則； 政策與法律方面政策與法律方面 10 4.必須利用數字化技術手段賦能數據確權：必須利用

31、數字化技術手段賦能數據確權：傳統的確權手段采用提交權屬證 明和專家評審的模式，但是缺乏技術可信度，且存在篡改等不可控因素。 考慮到數據資產的特殊性，目前有兩類技術可以賦能數據確權問題的解 決。1）針對數據需要物理上流通和交易，并且要明確所有權的場景，建議 使用區塊鏈技術：利用區塊鏈不可篡改、數字簽名、共識機制、智能合約 等技術可以對數據進行確權，并對數據的產生、收集、傳輸、使用與收益 進行全周期的記錄與監控，為數據共享和流通提供堅實的技術基礎。具體 來說，數據資產的所有者、生產者和使用者作為重要的節點加入到區塊鏈 網絡中，利用區塊鏈同步共識，詳細記錄數據產生、流轉、交易等全部環 節，不但記錄數

32、據本身，而且記錄該數據資產相關主體的身份及其操作歷 史，并全節點共識見證，任何一方都無法推脫和否認。從而實現生態圈中 的所有參與方都能貢獻自己的數據資產，并通過智能合約對資產流轉與收 益分配進行監督，達成收益共享與風險共擔，大大促進數據資產的流通。 2）針對數據將會在不同經營主體之間流動、共享，不同數據的重新組合、 分析會產生新數據，導致因多方參與難以劃分數據的場景，在這樣的場景 下，數據的使用權與經營權就顯得尤為重要，因此建議采用多方安全計算 （Secure Multi-Party Computation，簡稱MPC），即在不改變數據實際占 有和控制權或所有權模糊的情況下，促進數據流通共享的

33、技術支撐，利用 多方安全計算平臺，將計算能力移動到數據端，確保企業數據安全和個人 隱私保護的同時，促進數據共享利用與業務創新。目前，多方安全計算已 經在金融機構之間的聯合風控、聯合營銷等領域取得了初步成效。 近期，由人民數據管理有限公司（下稱“人民數據”）主辦的“人民數據資產 服務平臺”在京正式啟動，這是我國首個國家級綜合數據資產服務平臺，利用 區塊鏈技術進行數據確權，也是行業內首個集數據合規性審核、數據確權出 版、數據流通登記、數據資產服務為一體的平臺。據介紹，人民數據資產服務 平臺由數據源認證平臺、數據流通登記平臺、數據交易服務平臺、數據流通監 管平臺組成。平臺將通過與數據提供方、加工方、

34、交易平臺、使用者、監管機 構的聯系和合作，建立統一的數據賦權標準、數據類目管理、數據加密規范、 數據流通交易安全體系，并且將利用區塊鏈等新興技術，有效實現合法數據流 通和非法數據流通的辨識，建立行業規范和黑名單機制。 11 數據的質量是影響數據應用的核 心因素，數據質量的準確度是評 估數據價值的基礎。 準確性 真實性 完整性 數據定價 作為未來數據資產價值釋放的核心環節，數據定價相對于其他資產而 言存在巨大的差異，數據資產的價值主要來源于其直接或間接產生的 業務收益，但由于數據自身存在的無損復制性、按不同業務場景產生 收益的可疊加性，使得特定數據資產的價值與傳統資產價值不同，不 是一個固定值，

35、而是一個隨不同因素變化的動態值。數據資產的價值 評估可以從如下維度開展（見圖4）。 根據數據價值評估的維度，目前：有三種比較公認的定價模式。 模式一：成本法模式一：成本法 定價計算公式：定價計算公式：評估價值 = 重置成本 * 貶值系數 * 期望收益系數 重置成本重置成本是存儲成本、加工成本及運維成本的三者加總： 存儲成本： 數據存儲占用的基礎設施（機房、機柜、存儲設備等） 的成本按數據容量折算后的價值； 加工成本： 數據加工過程涉及的物力 （服務器、軟件等）和人 力（員工成本、下包商費用、項目費用等）； 運維成本： 保障數據正?？煽糠账璧奈锪?（服務器、軟件 等）和人力（員工成本）。 資

36、料來源：分析 圖圖4：數據價值評估維度：數據價值評估維度 12 數據資產 價值評估 數據價值在于與應用場景的結 合。不同場景下，數據所貢獻的 業務價值是不同的。 場景性 時效性 稀缺性 多維性 不同的數據受監管的限制不同， 不同地區的監管也有差異，這會 影響數據價值的產生。 合規性 地域性 安全性 數據最終產生的業務價值受成本 的影響，數據可應用的場景也受 到成本的約束。 存儲 加工 運維 貶值系數貶值系數為時效性系數乘以生命期系數： 時效性系數：由數據加工/更新的時效決定（實時、準實時、小 時、天、周、月），?。?-1）間的系數； 生命期系數：數據距離生命終點的時間期間占總生命期時長的比 例

37、調整系數。 期望收益系數期望收益系數是數據在內部核算和外部交易時希望獲得的額外收 益，取大于等于1的系數。 模式二：收益法模式二：收益法 定價計算公式：定價計算公式：評估價值 = 1 業務超額收益 業務超額收益應按數據資產的所述類別分類計算： 建模分析類應用：按模型投產后經業務評估的業務價值貢獻額，對 最終納入模型計算的所有數據資產項目進行均攤，在模型存續期間 持續計算； 報表類應用：對管理報表和監管按報表使用對象的級別分別設定每 張報表的假定業務價值，對報表內涉及的數據資產項目按資產等級 進行加權分攤，按每次訪問量計算； 取數類應用：對每次取數請求按所需數據資產項目的多少、數據資 產項目的資

38、產等級和所獲取的數據集合總量大小進行定價，按每次 取數請求的返回數據集計算。 模式三：市場法模式三：市場法 定價計算公式：定價計算公式：評估價值 = 可比數據資產成交額 修正系數 定價計算中，涉及： 可比數據資產成交額：公開交易市場上相同或類似數據資產的交易成交額； 修正系數：用于對標的數據資產和可比案例的差異進行修正。 上述三種定價模式各有利弊，相關主體可以依據實際情況及自身需求 有所選擇（見表2和表3）。在這三種定價模式之外，行業也在摸索新 的定價方式，包括借用知識產權的估值模式等。 優點優點不足不足 成本法成本法 計算簡單 利于理解 重置成本難以精算計量 沒有體現數據直接及間接產生的業務

39、價值 收益法收益法 反映了數據資產對業務收益的影響 直觀且易于理解 超額收益難以精確計量 超額收益通常由一組數據資產形成的應用產生，難以 在單個數據資產層面分攤 市場法市場法客觀反映資產的市場情況 缺乏足夠的公開市場交易基礎 數據資產的價值需要根據交易背景不同進行具體分析 應用場景應用場景 價值評估方法價值評估方法 內部數據資產共享的虛擬核算成本法定價 （期望收益系數接近1） 外部數據交換/交易成本法定價（合理的期望收益系數） 行內評價數據資產對業務的貢獻度量收益法定價 數據產品的定價成本法定價（合理的期望收益系數） 資料來源：分析 表表2：三種數據價值定價模式對比分析：三種數據價值定價模式對

40、比分析 13 表表3：不同場景下的數據價值評估方法：不同場景下的數據價值評估方法 探索數據資產商業模式探索數據資產商業模式 移動互聯網發展早期，中國大量科技企業開始認識到個人數據之于產 品及企業發展的重要意義，但在缺乏明確商業模式先例與權責劃分的 模糊地帶，圍繞數據開展商業化行為難度重重。因此，中國早期數據 流通多通過授權為主導的以物易物模式，即用戶通過授權運營方獲取 并使用用戶數據的模式獲得相關運營方的服務。該模式嚴格意義上缺 乏商業化的規模效應。 根據數據生態的定義，一個平衡和健康的生態系統，一定要配套良好 的商業模式，在數字經濟時代，數據本身的經濟價值將得到全面釋 放，隨著數據確權與定價

41、的逐步明晰，從而衍生出多元化的商業模 式。未來，數據資產的商業化前景將逐步下沉至以個體為代表的C端用 戶群體，形成打通G、B及C端在內的數據交易、數據銀行、數據信托 和數據中介等模式。 商業模式商業模式1：數據平臺交易模式：數據平臺交易模式。2014年以來，中國移動互聯網進入高 速發展階段，數據價值被商業社會不斷認知。以某數據服務公司為 例，該公司探索新的商業模式，諸如上線數據眾包等業務，平臺明確 為某個特定數據集標價并與相關供應方進行交易。該模式嘗試探索以 數據貨幣化為目標的商業模式，并明確提出了數據具備相應價值的商 業判斷。此后，由貴陽、上海等數據生態活躍地區政府主導的數據交 易所模式涌現

42、，通過建立數據供應方與需求方共享的交易平臺連接數 據供需，以第三方專業技術和政府資質完成監管與加密支持，最終實 現數據的交易流通。該商業模式較好地解決了數據互信、數據保護與 數據供需的主要矛盾，且有助于大量行業通過平臺沉淀形成數據標簽 與數據產品。蘋果公司CEO蒂姆 庫克在2019年表示：“美國聯邦貿易 委員會FTC應設立新的框架，建立數據中介清算所，并要求所有數據 中介進行注冊，使消費者能夠跟蹤這些被捆綁并銷售的數據，賦予用 戶權利能夠按需、免費、輕松地在網上一勞永逸地刪除數據?！?認為，數據平臺間交易這一商業模式將在未來持續獲得關 注，成為重要的流通商業模式之一。中國數據安全管理辦法（征求

43、 意見稿）明確要求各服務方數據收集使用規則應明顯提示，不得以 默認授權、功能捆綁等形式強迫、誤導個人信息主體同意收集，并提 出了“匿名化處理”的明確要求。從宏觀層面上，政策不鼓勵具有壟 斷性質的數據寡頭，各類互聯網及產業巨頭未來將形成專業化的數據 領域，彼此之間公開、透明的數據流通的重要性將加劇，因此數據交 易平臺未來將在商業化過程中扮演更重要的角色，并且由此衍生出數 據中介或數據經紀等細分商業模式。 未來，數據平臺交易模式將進一步演化，具體可概括為更精準、更多 元、更落地三個方向。 經濟方面經濟方面 14 更精準更精準指未來數據流通供需關系的匹配將在當前平臺化交易的積累下， 形成更加深入的數

44、據洞察與需求把握。相對于目前大量依靠平臺匹配的 商業模式，未來去中心化的供需分發機制與數據驅動的匹配模式下，數 據商業化的效率將得到提升。更多元更多元指未來在政府與企業兩大生態主體 之上，個人作為數據的最大創造者與使用者也將被納入到商業生態中。 依據中國對個人數據立法的規劃，未來民眾將獲得更為主動的數據使用 權，甚至演化為社會數據供需的發起人。更落地更落地指當前以數據匯聚和查 詢為主的交易結構之上，未來深入數據后端的服務將形成更高附加值。 以銀行支付數據為例，當前在確保數據脫敏的前提下已可形成產品化的 數據組合解決方案，為大量企業和個人完成一站式的信用評估。未來流 通商業模式將擺脫當前以傭金撮

45、合為主導的分潤形式，通過服務附加值 提升商業模式的想象空間。 商業模式商業模式2：數據銀行模式：數據銀行模式。由于個人數據資產與貨幣資產本質上具有共 同點，個人數據是個人財產的一部分，就像在銀行里存款一樣。因此簡 而言之，個人數據資產能夠采用銀行模式進行管理和運營，既可以實現 個人數據的集中有效管理，又可以實現個人數據的增值和有序流通，給 個人帶來一定收益，即個人數據銀行。個人數據銀行是基于銀行個人貨 幣資產的管理與運營模式，以保護用戶個人數據的所有權、知情權、隱 私權和收益權為核心，建立個人大數據資產的管理與運營綜合服務系 統，包括數據確權、匯聚、管理、交易與增值服務等功能1。 商業模式商業

46、模式3：數據信托模式：數據信托模式。根據信托法理，信托財產所有權的制度安排 具有結構化特質，即受托人享有信托財產法律上的所有權，受益人享有 基于信托財產的信托利益，也被稱為“信托財產的雙重所有權”。而數 據資產的特殊性在于個體數據的所有者與“大數據”的控制者以及“大 數據”利益的享有者可能存在相互分離現象，可見，數據資產的所有、 使用、收益等權能的分離與信托財產權屬的復合式安排具有充分的契合 性，數據資產成為信托財產在權利內容與制度安排上具有合理性和可操 作性，數據資產的各項權能安排可以通過信托財產制度得以有效設計和 落實。數據資產成為信托財產后，可以滿足數據資產的商業和業務邏輯 需要。更為重

47、要的是，信托業務創新可以為數據資產創設更廣闊的應用 場景。 由于數據信托業務在理論探索和應用實踐層面均具有相當的前瞻性和創 新性，信托公司開展數據信托業務的實踐尚處于探索與嘗試階段。實踐 中，中航信托在業內率先發行了首單數據信托產品，產品規模為3,000 萬元2。 商業模式商業模式4：數據中介模式：數據中介模式。在數字化時代贏家通吃的模式下，多個以科 技巨頭為主體的平臺已經形成，這些平臺勢必會導致權力過度集中，不 利于市場競爭與社會開放，個人也不能僅憑一己之力得到數據尊嚴，即 便向政府請愿，也無濟于事，因為網絡效應給了平臺過多權力，而數字 經濟的復雜性讓監管無法深入細節。為了實現數據尊嚴，我們

48、需要一個 中等體量的外圍組織來縮小差距，這些組織和商業行為稱為“個人數據 中介”（Mediator of Individual Data，簡稱MID）, MID為數據創造者爭 取最大的利益，并且根據爭取的利益，獲得合理的傭金收入。MID的存 在，會對科技巨頭基于數據的盈利模式造成一定的沖擊，但長期來看， 科技巨頭應欣然接受由MID主導的未來，科技巨頭平臺也將是受益者3。 15 1個人數據銀行 一種基于銀 行架構的個人大數據資產管理與 增值服務的新模，計算機學報 2017年1月 2大數據時代，“數據資產”與 金融應用前景，中航信托 3美好數字社會的藍圖 哈佛商 業評論中文版 2019年2月 避免

49、數據歧視避免數據歧視，實現數據普惠實現數據普惠 今數據資產價值的不斷釋放不僅形成了新的經濟推力，也從側面重塑 社會關系，形成全新的社會問題認知。隨著數據成為具有市場價值的 資產，中國社會應重新思考個人對于數據使用的容忍度、數據價值的 反歧視及數據應用的普惠目標。 從個人數據使用容忍度方面，未來中國社會對于個人數據的保存、管 理與使用意識會逐步加強，在呼吁立法落地的同時也面臨短期執行缺 位導致的落差感。因此社會層面將通過技術手段搭建個人數據管理、 追蹤、授權的抓手，以配合國家政策形成主動管理。 從數據價值的反歧視方面，客觀意義上由于個人屬性差異導致的數據 價值差異將長期存在，但中國政府與企業將努力推動數據可得性導致 的價值歧視，全面落實如醫療、教育等行業的數字化檔案建設，從而 保障所有個人數據價值的釋放及相應的價值變現，提升低保障人群通 過個人數據獲得相應服務乃至商業利益的平等權利。 從數據應用的普惠方面，通過個人數據與企業數據的融合提升行業服 務效率、創造社會價值已成為中國政府和企業推動數據應用變革的共 識，而上海市打通政企數據支持銀行普惠金融服務效率與品質提升是 絕佳案例。未來預判，貿易、物料等數據依賴的大型產業將 優先