算力說

大數據交易市場正在經歷一個新的轉折點。前幾日,在2020年中國國際服務貿易交易會的論壇上,北京市市長陳吉寧宣布了建立大數據交易所的消息。幾天后,《北京國際大數據交易所設立工作實施方案》正式發布,其中成為“受到市場廣泛認可的數據交易平臺”是其功能定位之一。早前在2014年,中國第一家大數據交易所便落戶貴陽,幾年后,烏鎮和上海也成立了自己的大數據交易中心或者交易所,但由于橫亙在大數據交易中的“確權”和“定價”問題,大數據交易市場一直在坎坷中前進。經過這些年的發展以及北京透露出來的新信號,或意味著大數據交易市場正迎來新的轉機。今年4月份,《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》(簡稱《意見》)公布,中央首次明確數據成為繼土地、勞動力、資本、和技術之外的第五大生產要素。大數據交易所的建立或將真正解放數據,成為帶動經濟增長的生產要素。

在數據要素崛起的過程中,也意味著產業鏈實現數字化轉型的步伐將大大加快,而隱私計算在其中的助力作用顯著。對此,算力智庫也特邀到多方安全計算領域中的創新企業光之樹科技,其解決方案架構VP張迎春對大數據交易中的“確權”、“定價”、“價格發現”、“脫媒”以及隱私計算在其中的助力作用,為我們展開了系統性探討。

 隱私數據安全專欄第 008 篇原創作品  

作者:張迎春

編輯:元琪

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大數據交易所市場化解法:價格發現與多方互惠

近期中共中央、國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,其中把要素市場化交易平臺的內容放到了“健全要素市場運行機制”的部份,因此根據《意見》,大數據交易所的定位是數據要素的市場化交易平臺,因此應該界定為狹義市場的概念,也就是“買賣雙方進行商品交換的場所”。

而廣義的數據要素市場,還包括參與交換的各方(數據開放主體、數據應用主體、數據增值服務提供主體、市場監管和運營主體,等),以及相配套的程序、法律、法規,等等。

那么厘清了概念之后,我認為大數據交易所可以從狹義市場的層面上:

1． 可以解決數據行業供需矛盾和數據要素流動性的問題,惠及數據供需雙方。有個通俗的比喻,如果沒有農貿市場,農戶種出來的糧食該怎么有效的售賣給盡可能多的需要糧食的人呢?除了糧食,蔬菜、水果等品類繁多的農作物又怎么有效的交易呢?對于數據要素也是如此。

過去幾年大數據、AI等技術發展迅速,以金融行業為首,開始了數字化轉型的進程,數據要素對于提升企業運營效能的價值得到了充分的驗證,但光是自產自銷、自給自足的“數字化轉型”并不是市場化的數字化,要提升數據要素的社會價值的提升,就必然會需要有“行有余力”的先行者們,把持有的數據要素以及盈余出來的數據能力開放出來賦能給更多的經濟實體,而大數據交易所正是為供需雙方提供了更加便利的撮合和交易機制,能比較好的提升數據要素的流動性;

2． 避免頂層設計對市場能見度不足導致政策有效性降低的問題,惠及監管方。比起零散的、自發的、“民間的”數據交易形式而言,大數據交易所還能有助于政府等監管主體更加便捷、柔性的對數據要素市場進行整體的監管、調控;

3． 促進行業分工,惠及更多的數據行業產業鏈主體。例如,貴陽、上海、浙江等大數據交易所除了數據接口類產品外,還有數據應用類產品,是非常有價值的創新,數據應用類產品的引入拓寬了數據要素市場參與者的范圍,在原來傳統意義上的數據開放主體(賣方)、數據應用主體(買方),加入了數據增值服務提供方加入交易的可能性,這些主體提供數據加工、數據分析、數據建模、數據應用等能力和服務,對數據要素價值的敏捷實現是非常有價值的;

4． 最后,不妨大膽推演一下,隨著國內相關探索的推進,大數據交易所可能還可以承擔一些數據要素價格發現的功能,從而讓“數據定價”這個一直以來的討論熱點有個市場化的解法。

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大數據交易行業仍需要解決“脫媒”問題

從過去幾年我的觀察來看,圍繞數據開放、數據交易等方面的探索和嘗試一直沒有停止過,可以說國內大數據行業還是經歷了一個很艱辛的上下求索的過程。

早在各地大數據交易中心之前,其實一些商業公司(以互聯網和科技企業為主)依托自身的數據資源和數據能力,紛紛都搭建了“數據市場”,一方面作為自身數據的出口,另一方面也作為匯集更多數據的入口,但市場培育后,數據持有方普遍都意識到數據的價值,在缺少公信力注入和相關規則設計的情況下,商業公司發起的數據市場收效并不如預期;

于是出現了以政府開放數據平臺、多地的大數據交易所等形式的數據要素市場,解決了公信力的問題,但正如浙江大數據交易中心副總來磊先生在一篇采訪中所說:“大部分情況是,大家只是通過交易中心來接觸一些客戶,交易過程本身并不依賴交易中心來開展,買賣雙方自己跑自己的模型”,也就是出現了交易所“脫媒”的情況。據某市場調研機構調研,政府數據開放平臺和大數據交易所等一度成為各地政府數字化轉型建設的標配,但超過80%的平臺上,日均數據消耗量不足百條。

去年以來國內相關政策、法律法規等方面頻傳佳訊,一定程度上緩解了政府數據開放平臺、大數據交易所遇到的問題,但我認為目前階段交易所“脫媒”的問題仍然是亟待解決的問題。

交易所的“脫媒”是由于交易平臺能力還不能幫助各方降低數據交易成本所致。數據的交易成本除了數據本身的價格外,數據清洗、加工、建模直至落地,還遠不是“數據接口”、“數據標簽”所能直接解決的,其中還涉及到各方數據安全、模型知識產權……等等的問題。

當平臺無法降低數據要素價值發揮過程中的這些額外成本的時候,理性的參與方通過交易所撮合,線下完成合作確實是比較經濟的選擇。反過來看,如果交易平臺可以通過物理分散、邏輯集中的視圖對外提供交易場所,并且讓算法模型多跑腿,在跑腿過程中還能得到平臺保護,避免被篡改和盜用,所有交易的來龍去脈可追溯,存證有效力,就可以縮短數據要素落地的路徑,在平臺上即可完成數據價值的實現。