2021 数 共 聚 行 无限 未来 “数据银行” m o c . 5 b 概念模型与建设规划 u h t i 研究报告 g 浦发银行 · 矩阵元隐私计算联合实验室 gi m o c . 5 b u h t “数据银行”研究报告· 概念模型与建设规划 序言 《中共中央国务院印发关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出加快培育数据要素 市场，数据要素市场化制度的方向和重点改革任务进一步明确。有关如何激活数据要素潜能，积极贡 献金融力量研究与探索迫在眉睫。 以大视野，积极响应宏观政策的引导 2017年，习近平总书记在学习中强调“要构建以数据为关键要素的数字经济”。 2019年11月，十九届四 中全会明确提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决 m o c . 5 定报酬的机制”。 2020年3-6月，国务院连续4次发文要求加快培育数据要素市场，数据要素急需市场化 配置机制。 2021年5月，中共中央政治局委员、国务院副总理刘鹤公开表示，加快建设数字中国，需要加 强数据要素研究，建立健全治理体系和相关制度，需要在确保个人隐私和数据安全的前提下，探索实 现更精准的数据确权，更便捷的数据交易，更合理的数据使用。金融业需要树立紧密落实国家战略的 目标，探索、构建、服务安全有序的全新数据生态模式。 以强底线，主动迎合落实法律监管的规范 b u 大数据时代，数据安全与信息保护，尤其是个人信息保护的重要性日益凸显，随着 《民法典》 《 、网络安全法》 《 、 h t i g 密码法》 《 、数据安全法》 《 、个人信息保护法》 等法律的出台相继颁布实施，与 《金融业数据能力建设指引》 《 、个 人金融信息保护技术规范》 等监管规范的发布，切实提高了数据要素流通的生命基准线。 需要在解读法律规 范金融业作为合规阵地的基础上，一线守护者，如何解好 “探索数据要素流通的可行模式，构建保障各方主体 权益的合规性设计体系数据生态体系” 这道新命题，需要结合思考与实践，不断深入推动。 以新格局，努力践行金融服务的使命 新冠百年变局和世界疫情的交织背景下，金融业需要加大支持数字经济的力度，浪潮已经奔涌而至。 金融业也要把握数字经济蓬勃发展的机遇，承担新时代金融业的使命与挑战。 而如何释放产业数据要 素的价值红利，无疑是助力企业数字化转型和产业数字化发展的关键问题。 金融业需要在数据要素流 通机制服务、数据安全、数据产权、数据定价、数据经纪等具体问题方面加速推进理论研究向业务实践 成果转化，建立方法论和建设蓝图,，积极探索生态数据运营创新业务模式。 《数据银行概念模型与建设规划研究报告》是通过浦发银行和矩阵元的合作研究，着重探讨了在数据 银行的概念下推动数据要素的市场化配置进程的相关问题。 谨以此研究报告，希望此研究报告能为数 据要素流通的研究探索、生态构建和监管创新提供新的思路有益参考，与业界同仁凝聚共识，共同推 进产业数据价值有序利用、潜能挖掘与红利释放。 囿于视角、经验、思虑不周的地方，也恳请专家、同仁 斧正。 “数据银行”研究报告· 目录1 1 04-06 建设的驱动因素 1.1 因时而起：数字经济时代，数据的价值被高度重视 1.2 因需而进：立足服务产业数字化转型的要求 1.3 因势而新：多维技术创新，形成立体化科技助力 2 07-13 数据银行的概念 m o c . 5 2.1 数据银行的内涵 2.2 数据价值“TWIN”空间 -助力数据资源的全面丰富（Thorough） -保护数据资产的有序流通（Well-regulated） -挖掘数据要素的经济属性（Infonomics） -构建分布式数据价值网络（Network） b u 2.3 数据银行的特征 -以降低数据要素流通信任成本为手段 h t i g -以完善数据要素流通服务为使命 -以促进产业数据要素价值释放为目标 3 数据银行的职能 3.1 促进内循环 14-20 -数据治理形成基础保障 -数据资产化管理体系形成价值增值 3.2 对接外循环 -数据要素的流通机制设计与建设 -提出“数据合约”作为数据要素市场化流通的价值标的 -数据要素的市场化权利登记 -以数据流通考虑收益分配 -提出市场化估值与动态定价框架 -完善数据要素市场化流通的配套产业服务 4 建设框架与实施路径 4.1 总体框架 -探索建设满足隐私保护需求的可信数据要素流通技术底座 -逐步打造数据要素流通服务与价值实现体系 -加速拓展场景侧数据要素价值流通生态 21-25 “数据银行”研究报告· 概念模型与建设规划 目录2 4.2 核心功能建设规划 -基础设施层 -隐私计算能力层 -数据资产管理层 -数据要素流通层 4.3 隐私保护能力建设 m o c . 5 4.4 隐私AI能力建设 4.5 实施路径 5 26-29 合规风险管理设计 5.1 研究数据监管法律现状 b u -国际监管法律现状 -国内政策与应用导向 5.2 数据银行的合规风险管理设计思路 h t i g -数据权利登记合规风险管理 -数据交易规则合规风险管理 -数据流通服务合规风险管理 5.3 数据银行的合规风险管理建设目标 6 产业应用探索 6.1 探索方向 30-34 -异业数据融合 -多维数据协作 6.2 数据银行+数字政务 6.3 数据银行+开放金融 6.4 数据银行+数字城市 6.5 数据银行+智慧医疗 7 结语和展望 参考文献 35 37-38 “数据银行”研究报告· 概念模型与建设规划 1 建设的驱动因素 1.1 因时而起：数字经济时代，数据的价值被高度重视 随着技术创新与大数据的积累，数据经济成为了全国经 关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理 时代转型，带动思维方式的转变与生产方式的新一轮变 提出， “健全劳动、 资产、 土地、 知识、 技术、 管理、 数据等生 济重要的组成部分和发展方向，它正在引领一次重大的 革。 数据经济时代的核心思维模式，从工业时代的寻找因果 关系从而解决问题的机械思维，正在转变为通过从现实 世界采集数据，分析得到信息，通过模型化方式得到场 景化知识，从而形成洞见、进行决策或预测未来的数据 驱动思维。 我们迫切地感知到云计算、 AI等正成为主要的生产工具， 而数据则是新的生产对象，在十九届四中全会《中共中央 解决问题 人类智能 产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。 ”2020 年4月发布的《中共中央、国务院关于构建更加完善的要 已有知识 m o c . 5 素市场化配置体制机制的意见》[2] 中强调要加快培育数据 要素市场，为数据要素参与收益分配破除了制度障碍。 可 见，数据作为重要生产要素与核心资源，对于它的深入体 系化理解，将有助于数据的深度价值释放，也有助于中国 数字经济更好地发展新业态、 新动能，从而实现高质量发 b u 展。 h t i g 解决问题 因果关系 体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》[1] 中，明确 智慧 知识 信息 数据 预测未来 “小”问题 “弱”数据 DIKW模型 数据驱动 建立模型 人工智能 分析数据 获取数据 现实世界 工业 时代 预测未来 “大”价值 “大”数据 数字 时代 资料来源：DIKW参考Kitchin(2014)和Boisot and Canals(2004) 04 浦发银行 · 矩阵元隐私计算联合实验室 “数据银行”研究报告· 概念模型与建设规划 1.2 因需而进：立足服务产业数字化转型的要求 产业数字化道路在数字经济发展浪潮和全球疫情的背 据，并与具体业务场景融合，产生商业价值，使数据资源 体经济深度融合发展的重要路径，是适应数字经济发展 提升用数据赋能的效率。 景下愈发势在必行。 产业数字化作为实现数字经济和实 的必由之路。 在《中国产业数字化报告2020》[3] 中提出， 产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数 据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线。 数据生产要素化，是产业数字化发展的血动脉。 由于数字化带来的连接效应，数据的累积不断加速，数 据涵盖的范围不断延展，单个企业内数据资源的储量也 将更丰富。 随着大数据、人工智能算法的不断进步，从数 据资源中挖掘出信息与商业价值的能力也随之上升。 对 企业而言，如何加工自身基础数据资源成为高质量的数 与此同时，每个企业所掌握的数据是有限的，如果要形 成足够大、满足各种使用目的的数据集，就需要打破数 据孤岛，合法、合理、有序地利用其他企业掌握的数据。 通过经济化方式驱动每个企业的数据资产流通，实现数 据要素社会化配置的过程，以形成生态开放的产业数据 m o c . 5 价值网络。 以数据有序流通为本质的数据社会化价值提 升之路还需要创新的模式和安全高效的基础设施的加 持，探索对数据赋能的可行路径。 b u h t i g 产业数字化 数字经济 数据 权属明确 价值 转化为数据资产，需要对此建立数据资产化的管理体系， 数据资产 参与产业 数据资源 数据要素 有力调配 数据要素市场 市场化配置 数据产业链 模式+生态+机制 资料来源：参考国家工业信息安全发展研究中心，数据要素市场发展报告（2020-2021） 05 浦发银行 · 矩阵元隐私计算联合实验室 “数据银行”研究报告· 概念模型与建设规划 1.3 因势而新：多维技术创新，形成立体化科技助力 多维技术的飞速发展为数据价值的释放提供全链路、立 全可信的数据“可用不可见”的技术能力，使得数据在隐 度、收集量和传播速度都得到了极大的飞跃；云计算、云 数据计算的结果一致。 隐私计算技术提供了对拥有数据 体化的科技助力。5G、物联网等技术使得数据的收集速 存储能力，使得数据的计算与存储的可靠性、安全性和 效率性在得到提升的同时，成本也进一步下降；大数据 分析与机器学习提供了从数据中获得信息、知识和智能 的可行方法和实施路径；区块链技术建立了多方之间客 观的信任基础。 与此同时，随着现代密码学的发展，涌现出了基于可信 硬件、密码学的隐私计算技术，其中包括TEE（可信执行 环境）、MPC 1 、全同态算法、零知识证明、联邦学习等理 论与技术的复合运用。 通过隐私计算技术，可以构建安 私保护的模式下参与数据计算，得到的结果和原始明文 和使用数据进行分离的技术手段，由此可以让数据要素 在不涉及所有权变动的情况下，将数据的“可计算属性”