每經記者｜張蕊    每經編輯｜陳星    

數據是數字經濟的關鍵要素。近年來，數據資源對于企業的重要性愈發凸顯。

今年1月1日，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》正式施行，為規范企業數據資源相關會計處理提供指引。

近日召開的2024年第十二屆西湖論劍•數字安全大會上，《企業數據資源入表實踐白皮書》對外發布。

安恒信息首席技術官劉博代表編制組對白皮書進行解讀時表示，數據資源入表只是一個開始，入表不是最終的目的，而是為了能夠讓數據要素真正流通起來。白皮書的發布為企業提供了數據資源入表的實踐指南，對于推動企業數據資源的合理利用和保護具有重要意義。

在數據資源入表過程中，如何確保數據的一致性和可比性，以支持企業數據資產的準確評估？當前在促進數據要素流通方面還存在哪些亟待解決的問題？政府數據授權運營面臨哪些挑戰？

圍繞這些問題，《每日經濟新聞》（以下簡稱NBD）記者在大會現場對劉博、中國科學技術大學公共事務學院、網絡空間安全學院教授左曉棟進行了專訪。

借助AI自動化分類分級工具和大模型可實現低成本數據分類

NBD：在數據資源入表過程中，不同行業和企業的數據結構和標準各不相同，如何確保數據的一致性和可比性，以支持企業數據資產的準確評估？

劉博：首先，在數據資源梳理層面，我們可以把AI Sort自動化分類分級工具與“恒腦”大模型結合起來，這樣就可以覆蓋常見的行業，包括醫療、教育、能源、電力、金融等，以及政務領域。

所以，數據資源入表，要先看清楚有哪些數據，這些數據代表什么含義。從這個角度講，借助AI Sort自動化分類分級工具和“恒腦”大模型，可以在成本較低的情況下實現數據分類分級。

其次，資源如何定價，這就涉及數據價值的評估。因為各行業不一樣，并且目前數據要素市場規模不夠大，所以可參考的方法不是很多。

目前主流的有三種方法：一是成本法，也就是企業為了做這個數據資源投入了多少資源；二是收益法，即對它的收入有多少；三是市場法，在同等情況下，其他的場景，市場上按照供需原則愿意出多少錢。

但是目前情況下，因為我國促進數據要素流通才剛剛開始，所以更多的還是采用成本法，有些步驟可能還需要線下或者人工干預才能實現。但是一定會逐步走向收益法、市場法，因為這兩種方法是由市場供需所決定的，我相信我國數據要素的流通一定是萬億元級、十萬億元級的市場規模。

等到使用收益法、市場法的條件成熟后，我相信數據資源入表的自動化程度就會更高，對人的依賴會更低。因為有市場的定價可以作參考。收益如果形成一定規模，也會有很好的參考效應。

 

數據要素流通中存在諸多特定問題

NBD：數據已經成為現代社會發展的新型生產要素和基礎性戰略資源，建立健全數據治理體系有哪些意義，目前存在哪些問題？

左曉棟：發展是主流，但任何時候發展都應當堅持以安全為底線。所以數據治理首先要解決安全問題，甚至安全是數據治理的一個核心。當前人們都很關注數據安全，因為數據本身已經是一個新的生產要素，它要發揮巨大的作用，面臨著一個重要的發展主題。所以如何促進數據安全發展十分迫切。

當前，人們對于數據要素流通、充分發揮數據要素的價值都充滿希望，但是安全問題并沒有解決，甚至在某種程度上，基本的安全問題還沒有解決。所以我們現在一方面要從整體上抓緊構建數據安全治理體系，另一方面還要針對數據要素流通構建數據安全治理體系。

之所以強調針對數據要素流通構建數據安全治理體系，是因為在數據要素流通過程中會產生很多特定的需求，對于這些特有的問題，我們的關注還不夠。即發展需求非常迫切，但是安全的解決方案相對滯后，這中間的差距非常明顯，需要迫切解決。

NBD：什么是數據要素流通過程中產生的“特有的問題”，可以舉例談談嗎？

左曉棟：舉個例子，數據要流通，在流通過程中，數據提供方肯定很關心數據接收方能否保護他的數據，數據提供方對數據接收方處理數據的行為是否應當監督？但是我們現在還沒有相應的監督機制。

再比如，數據要素流通是一個很長的過程，涉及很多節點，在流通過程中要使用、要加工、要發生變化。數據加工、發生變化的過程是否應該追溯？如果出了數據安全問題，誰來負責？這些特定的問題，都需要專門解決。

NBD：隱私計算是不是可以解決這些問題？

左曉棟：這些當然都是很好的探索，在技術方面創新是必要的，但是它們只能解決一部分問題。

數據要素流通分很多特定場景，我再舉個例子，比如現在鼓勵到交易所進行數據交易。到交易所是場內交易，場內交易和場外交易有什么區別？什么樣的數據必須放在場內交易？什么樣的可以放在場外交易？場內交易有哪些規則？數據進入交易環節，是不是應該對數據質量、數據來源合法性作出要求？

像這樣的例子有很多，特定的數據要素流通中很多具體場景都有具體的安全解決方案。而隱私計算等技術只是解決某個環節、某個特定場景下的具體問題，一個技術不能解決所有問題，我們現在面臨一攬子具體問題，需要一攬子解決方案。我們不能認為某一個技術就是靈丹妙藥，然后把精力都放到這一個技術上去。

政府數據授權使用還面臨技術挑戰

NBD：要解決上述問題，您覺得最迫切的是頂層設計嗎？

左曉棟：首先肯定是要抓好頂層設計，對這些問題進行梳理，要分清楚哪些是真問題，哪些是假問題，然后提出針對性解決方案。

以前我們談數據安全和數據保護責任都是從宏觀上來談，但實際上到具體的數據要素流通中，除了數據提供方、使用方，還有第三方數據服務提供商，這些不同的主體都應當承擔相應的責任。

所以，數據要素的流通使數據安全問題更具體化，我們要厘清這些具體問題，針對特定場景、具體需求，提出具體解決方案。

NBD：對于目前存在的“數據孤島”問題您怎么看？

左曉棟：一方面，因為安全這個底線問題沒有解決，大家還是有很多顧慮。另一方面，因為在數據要素流通上還存在很多模糊地帶，所以也產生了很多打法律擦邊球的現象，甚至違反法律規定濫采濫用數據，比如非法收集等。所以很多人不敢共享數據，而另外一批人又在違反法律規定濫采濫用數據，這兩種情況都存在。

NBD：政府掌握很多數據，政府在推動數據要素流動方面可以發揮什么樣的作用？

左曉棟：首先，政府作為監管方要立規矩，不斷明確相關細則，優化完善規章制度。其次要明確，政府作為重要的數據收集者，收集利用社會數據時也要依法。現在一些企業會有疑問，政府部門要收集數據是否合法，是不是應該提供。另外，政府作為重要的數據擁有者，掌握很多公共數據，應當促進這些數據依法共享、依法開放，從而使更多數據進入依法流通環節。

NBD：如果政府掌握的數據要授權使用，還面臨什么樣的挑戰？

劉博：挑戰是多方面的，比如構建數據基礎設施，技術方面還需要逐步完善；怎么在保證數據安全的前提下共享、開放數據，而不僅僅是內部使用。以前政府部門更多的是內部打通，數據在政務網當中流動，不涉及出域問題。

我們這一年半做了幾個示范，深圳福田區以及溫州蒼南縣都實現了數據開放。深圳福田的數據開放給了金融機構，基于政府數據的授權運營，金融機構可以更精準地做金融服務，而這些金融服務可以帶來額外收益。

交通銀行使用公共數據產品以來，從2023年11月至今年5月，已為4826人提供3.13億元貸款。

當然，目前國家針對政務公共數據授權運營的技術標準還沒出臺。有些先行先試的區域在推進，但是可能要等到標準出臺才能形成一定規模效應。我相信這個市場近一兩年就會發生巨大變化，數據授權使用會更標準化，也會更全面地開展起來。

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1419339719