大数据交易市场的兴起与隐私计算驱动的产业链数字化转型

大数据交易市场正经历一个新的转折点。日前，在“2020中国国际服务贸易论坛”上，北京市市长陈济宁宣布建立大数据交换平台。几天后，《北京国际大数据交易所建设实施方案》正式发布，成为“广受认可的数据交易平台”是其功能定位之一。

2014年初，中国**大数据交换中心落户贵阳。几年后，乌镇和上海也建立了自己的大数据交易中心或交易所。然而，由于大数据交易中存在的“正确确认”和“定价”问题，大数据交易市场一直在艰难中前进。5月后，北京市场迎来新的发展转折点，这意味着新一轮的行情将迎来新的转折点。

今年4月，《**中央、国务院关于构建更加完善市场化要素配置体制和机制的意见》（以下简称《意见》）公布。中央**明确提出，这一数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。大数据交换的建立，可以真正解放数据，成为拉动经济增长的生产要素。

在数据元素兴起的过程中，也意味着产业链数字化转的步伐将大大加快，隐私计算在其中扮演着重要角色。对此，算力智库还邀请了多党安全计算领域的创新企业光树技术。其解决方案架构副总裁张迎春为我们就“权利确认”、“定价”、“价格发现”、“去中介化”和隐私计算在大数据交易中的作用展开了系统的讨论。

1大数据交换市场解决方案：价格发现、互利共赢

近日，**中央、国务院印发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体系和机制的意见》，将要素市场化交易平台的内容纳入“完善要素市场运行机制”部分。因此，根据《意见》，大数据交换定位为面向市场的数据元交易平台，应将其定义为狭义市场——“买卖双方交换商品的场所”

广阔的数据元市场还包括交易各方（数据开放主体、数据应用主体、数据增值服务提供商、市场监管运营主体等），以及相应的程序、法律法规等。

在厘清概念后，我认为大数据交换可以从狭义的市场层面入手：

1它可以解决数据产业的供需矛盾和数据元素的流动性，有利于数据供需双方。有一个流行的比喻，如果没有农贸市场，农民种的粮食怎么能有效地卖给尽可能多的需要粮食的人？除了粮食、蔬菜、水果等农作物，如何有效地进行贸易？数据元素也是如此。

近几年来，大数据、人工智能等技术发展迅速。在金融业的引领下，数字化转的进程已经开始。数据元在提高企业经营效率方面的价值得到了充分验证。然而，自产自足的“数字化转”并不是以市场为导向的数字化。有必要提高数据元的社会价值——拥有“余力”的先驱者向更多的经济实体开放数据元素和剩余数据容量。大数据交换为供需双方提供了更加便捷的匹配和交易机制，可以更好地提高数据元的流动性；

2避免因顶层设计对市场的可见性不足而导致政策效力降低的问题，有利于监管部门。与去中心化、自发和“私有”的数据交易形式相比，大数据交换还可以帮助政府和其他监管机构更方便、更灵活地对数据要素市场进行监管；

3促进产业分工，让更多的数据产业链实体受益。例如，在贵阳、上海、浙江等大数据交易所，除了数据接口产品外，还有数据应用产品，这是非常有价值的创新。数据应用产品的引入拓宽了数据元素市场参与者的范围。在原有传统意义上，数据开放主体（卖方）和数据应用主体（买方）增加了数据增值服务供应商参与交易的可能性，这些实体提供数据处理、数据分析、数据建模、数据应用等能力和服务，对于数据元素价值的敏捷实现具有重要价值；

4**，我们可以大胆推断，随着国内相关探索的推进，大数据交换或许还可以承担部分数据元的价格发现功能，从而为历来备受关注的“数据定价”提供市场化的解决方案。

2大数据交易行业仍需解决“去中介化”问题；

据笔者近几年的观察，数据开放和数据交易的探索和尝试从未停止过。可以说，国内大数据产业经历了一个非常艰难的自上而下的求索过程。

事实上，在全球范围内，有些企业主要依靠自身的数据和数据交易中心建立了自己的数据中心。一方面，它们作为自己数据的输出，另一方面也作为收集更多数据的入口。然而，在市场培育之后，数据持有者普遍意识到数据的价值，在缺乏可信性注入和相关规则设计的情况下，商业公司发起的数据市场的有效性不如预期；

因此，以政府开放数据平台和多区域大数据交换为形式的数据要素市场解决了公信力问题。然而，正如浙江大数据交易中心副总经理赖磊先生在接受采访时所说，“在大多数情况下，我们只通过交易中心联系一些客户，交易过程本身并不依赖交易中心，买卖双方各自运行模式”，即交易所“非中介化”据某市场调研机构调查，政府数据开放平台和大数据交换曾经成为地方政府数字化转建设的标准配置。然而，在超过80%的平台上，日均数据消耗量不足100。

去年以来，国内政策法规频频见诸报端，在一定程度上缓解了政府数据开放平台和大数据交换所遇到的问题。但是，我认为现阶段交易所的“非中介化”问题仍然是一个亟待解决的问题。

交易所的“非中介化”是由于交易平台无法帮助各方降低数据交易成本。除了数据本身的价格外，数据的清洗、处理、建模和登陆还远远不是“数据接口”和“数据标签”的直接解决方案，还涉及各方数据安全和模知识产权等问题。

当平台无法降低这些附加成本的过程中数据元的价值时，理性的参与者通过交流撮合，线下合作确实是一种更经济的选择。另一方面，如果交易平台能够通过物理去中心化、逻辑中心化的视图提供交易场所，让算法模更频繁地跑腿，也可以在跑腿的过程中受到平台的保护，避免被篡改和盗用。所有交易的起源和发展都可以追溯，数据价格可以在平台价值上完成。

3大数据交易市场隐私计算的数字化力量

如上所述，从大市场的概念来看，数据元交易市场需要数据开放主体、数据应用主体、数据增值服务商、市场监管和运营主体等多个主体的合作与参与，从目前国家的各项政策层面来看，要素市场将以市场化的方式运行。一个更加完善的市场化要素配置体系和机制，是一个非常复杂的大命题。国家、地方政府和各类企业需要根据自身的定位以及在数字经济中的价值和定位，发挥相应的作用。随着数据元市场化进程的深入，相信主体分工会更加清晰，合作链条也会更加成熟。

除了产业链的逐步完善，国内产业数字化转的不同进程也是当前大数据交易产业链的一大特点。比如，金融和政府产业的数字化转早而快，但农业等产业的数字化转还处于起步阶段。因此，我们在谈论大数据交易产业链所涉及的技术时，应该意识到，真正对产业链有价值的技术，必须涵盖能够服务于数字转和数字资本化两个不同阶段的技术，而不能只关注一个方面。

对于数字化转阶段，人工智能、大数据技术、云计算技术、物联网技术等直接提高数字化程度和数字化生产力的技术可以起到更直接的作用。在数字资产阶段，区块链、隐私计算等技术用来形成新的数字生产关系尤为重要。

对于隐私计算，如果我们总结一下以往大数据交易和产业链数字化转过程中遇到的困难，大致可以从以下几个方面来看待隐私计算在其中的作用：

1。平衡数据安全与数据价值实现的矛盾：长期以来，我们习惯于数据仓库、大数据平台、数据中间平台等数据中心化存储、组织、分析和应用的逻辑。我们认为数据的物理传输和聚合是打破数据孤岛的一个必要的预操作，但这些预操作很容易与个人隐私、数据安全和数据所有权冲突。

在隐私计算技术受到重视之前，每个人的思维并没有跳出物理中心化的思维定势，所以数据库审计、个人数据去识别技术等诸多相关技术都没有触及问题的核心。

隐私计算技术与区块链技术相结合，是从数据“物理去中心化、逻辑中心化”的角度，从根本上平衡数据安全与数据价值的矛盾。这也是隐私计算最受认可的价值。

然而，除了在“数据安全”框架下考虑隐私计算外，隐私计算在构建更加完善的市场化要素配置体系和机制中的作用也值得探讨

2.加快大数据交易行业市场化进程：上述问题解决后，一个可以预见的趋势是，参与者之间的分工将加快，政府、交易平台、数据供需双方等监管机构也将加快，围绕数据提供增值服务的实体将在一个互信高效的环境中合作——没有数据开放主体担心数据泄露，数据应用主体不必担心数据产品定制带来的高经济和时间成本，而数据增值服务提供商不必担心所提供的服务价值难以衡量等等。

从这个角度来看，隐私计算技术起到了促成新的数据协作生产关系的作用。

3加快产业链全数字化转进程：目前，在金融、医疗等行业，龙头企业的开放和赋能能力，乃至其他行业的相关企业已成为一大趋势和热点。例如，银行的开放银行、医疗行业的医疗联盟、医疗社区的互联互通，都是开放授权的典例子。

从目前的实践来看，能力开放主体也可以成为上述数据增值服务提供商。数据开放不是能力开放的唯一形式。“让算法多跑腿”的模式可以成为一种新的能力开放形式。例如，隐私计算技术可以通过知识地图安全聚合、联合分析建模等方式，支持大医疗机构医生的知识和经验，为医生资源不足的医院提供支持，以缓解医疗资源短缺带来的问题。

大数据交易中的“权利确认”与“定价”

数据权限确认是数据交易的重要前提，包括贵阳大数据交易所的数据权限确认服务、浙江大数据交易中心的权利确认平台、人民数据的权利确认服务。笔者认为，这些问题都属于某种规则或法律意义上的数据所有权的认定，也是近年来国内学术界、法学界和科学界的热门话题。

关于数据权的确认，我想从技术层面进行探讨。例如，有两个数据集结构相同但来源不同。当它们被集成和利用时，我们如何知道哪个数据集来自哪个数据提供者？如果不清楚，那么在发生数项权利纠纷时，就很难确定过程中的情况和相关责任。

目前，我的想法是利用区块链与数据识别分析技术相结合，使数据成为不可伪造的“数字水印”它一方面有助于支持数据确认从“主体确认”向真正的“数据权利确认”的转变，另一方面也可以解决数据反标识问题。

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