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北京信息资源中心副主任穆勇:数据要素流通、交易与保护 -凯发在线

责任编辑:shjiaz 作者:查士加 |来源:企业网d1net  2021-09-10 15:22:22 原创文章 企业网d1net

在企业网d1net、信众智cio智力共享平台和中国企业数字化联盟共同主办的2021北京部委央企及大型企业cio大会暨中国企业数字化联盟年会(夏季)上,北京信息资源中心副主任兼总工程师穆勇分享了“数据要素流通、交易与保护”这一主题,他提到:“企业与社会、企业与企业之间的数据流动都将通过交易的方式来实现,在数据交易过程中将面临如何合理分配数据产生的收益、相互之间不信任、法律法规不健全等几大难题。要解决这些问题,除了制定政策、标准以及法律法规之外,还要重视新技术的使用,以及思维方式的变革。”

北京信息资源中心副主任兼总工程师 穆勇

数字经济是数字化转型中非常重要的一个方面,企业发展自己的数字经济,有很多工作要做。 近年来,我国相继出台了数据相关的政策、标准和法规,目的只有一个,就是促进数据要素的有序流通,释放数据的价值,与此同时也要加强对数据的保护。

数据资产化管理的目标和原则:

  • 一是建立和保护数据权益,防止数据滥用是数据经济的基石;
  • 二是公平分配数据产生的价值,让用户可以从自身的数据中得到收益;
  • 三是有效使用数据来实现社会福利和经济效率的最大化。

新技术的发展构建了一种新型资产,那就是数据资产。理论研究表明:数据资源不是无形资产,也不是知识产权,而是一种新型资产。政务数据资源的管理也从目录管理阶段进入到数据资产的资产化管理阶段。

数据权属界定的难点

《民法典》中把个人信息权界定为人格权,但在《个人信息保护法》中,当人身权、财政权受到侵害时,明确要追究相应责任。

数据权属缺少法律意义上的明确界定,主要存在两大难点:

第一、数据的产生可能是多方主体参与、多步骤形成的。如果简单的把数据设定为一方或某一个部分所有显然是不合理的,不同主体所主张的数据权属冲突在现实中已有所显现,所以要通过数据经济解决这一问题。

第二、不能只看中数据的所有权,更要考虑数据的使用权。在数据成为生产要素这一阶段,需要类比土地、劳动力等其他生产要素,例如农村土地承包是使用权,城市的土地也是70年的使用权。因此对于数据生产要素来说,如果只局限于研究数据的所有权,可能会陷入一个误区,更要关注数据的使用权。

数据资源价值评估

数据要想实现资产化,价值评估是重要的一环。目前,已经有一些不同的价值评估方法出现,例如物权定价、知识产权定价、收益定价,这是三种常用的定价方法,国家也会陆续出台一些价值评估的标准,但主流还是以市场的方式进行定价。

数据是生产要素,要进行资产化管理,必须进入财务报表,进入资产负债表、收益表等,从而进行财务的量化、核算。会计核算方法由会计科目设置、账务处理、填制和审核凭证、登记账簿、成本计算、财产清查、编制会计报表等具体方法构成。

促进数据的流动和价值释放是数据资产化的前提,对于政府来说,一方面是内部的数据共享,也就是内部流动,目前各部门对内部共享已经非常认可;另一方面是外部的数据交换,政府在开展数字化应用时,还要考虑如何用好外部数据。

公共数据开放模式

公共数据有统一的管理规则,即面向社会单向开放。

中国特色的数据开放模式有两类:

第一类是无条件开放,指政府或公共企事业单位无条件地通过政务数据资源网面向社会免费开放公共数据资源;

第二类是有条件开放,指向特定有需求的行业或企业开放公共数据资源。一般通过公共数据创新应用竞赛、数据专区社会化运营和数据交易三种方式进行。目前北京有两种实现形式,一是设专门的重要数据基地,符合特定条件的企业可以使用这些数据;另一种是把一些政府数据以专区的形式交给特定的企业运营,变成数据服务和数据产品向社会开放。

另外,《数据安全法》中规定,公用数据开放要遵循公正、公平、便民的原则,指在有条件开放时要公平、公正,不予公开的除外。

北京公共数据开放创新基地

为了更好的响应社会需求,北京市政务服务大厅专门开设了数据开放服务窗口,这是全国第一个数据服务窗口,企业单位如果需要北京市政府委办局的相关数据可以通过该窗口进行申请。

此外,北京市率先全国建成“北京公共数据开放创新基地”,搭建包括私有云资源、数据沙箱、大数据平台、国产百度飞桨人工智能开发框架在内的数据开放环境。

针对政府那些高价值、敏感的原始数据,可以脱敏后形成产品和报告,变成有条件开放的数据,通过开放创新基地,以线上线下结合的方式,以解决政企问题和孵化促进产业为导向,选择相关的企业使用这些数据,开展公共数据创新应用活动。例如医保数据,选择一些企业开发相应的产品,普惠保就是在此开发的模型。

开放金融公共数据专区

政务数据资源社会化运营正在成为新常态。北京市首先开放了金融公共数据专区,面向特定的金融企业,在合规的前提下,把政府数据形成的金融服务产品,例如信用报告,向银行、金融机构开放,银行必须拿到相关人员的授权,方可调用相关的服务产品。

从运营绩效的角度来看,金融公共数据专区运行半年有余,支撑企业首贷申请下单的快速办理,已审批通过19639笔,直接为企业发放贷款约740.6亿元。

数据交易过程中的难题

数据的流动离不开数据交易,面向社会单向开放的模式只解决部分数据流动问题,还有很多问题尚未解决。例如企业间的数据流动,不能以行政命令或计划经济的方式直接干预,一定要通过市场交易的方式实现数据的流动。

近年来,一些地方的数据交易所相继成立,企业的数据交易需求也非常强烈,但没有进行实际的数据交易,主要是由于数据交易的过程中存在一些难以解决的问题。

  • 第一个问题是数据交易的各方不愿通过交易平台实施,而是绕过平台直接私下交易。
  • 第二个问题是数据交易各方相互之间不信任。
  • 第三个问题是交易平台上缺少高价值数据。
  • 第四个问题是法律法规不健全,特别是数据确权、个人信息保护与重要数据出境等法律法规不健全,带来很大的风险。

如果不能破解这些数据交易中的难题,很难推动企业之间数据交易的正常运行。

破解数据交易中的难题

要想解决数据交易中的这些问题,除了政策和法律法规要不断完善之外,还需要合理运用安全计算、差分隐私、联邦学习、分布式账簿等新技术,并且进行思维方式的变革。

针对如何合理分配数据产生的收益问题,目前出现了一些新的方法,例如“通过机器学习作为价值联盟”,以及“shapley 价值”等方法。

对于数据交易,《数据安全法》中对数据交易中介服务机构的安全有明确规定,一方面鼓励数据发展,另一方面强调以安全为前提进行严格管理。

构建市场可接受的安全可信的交易平台,有两个重点,第一个是建立安全可信的数据流通平台,第二个是打造市场可接受的数据交易模式。

为了推动数据要素的流通、释放数据价值,北京成立了新的北京国际大数据交易所,打通了政府与企业、社会与企业、境内与境外之间数据流通的桥梁。

数据安全领域的里程碑

近几年,《网络安全法》、《密码法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律相继出台,对构建基于规则的数据流通、共享开放以及交易平台提供了相关的法律支撑,同时也提出了严格的要求。

个人数据的保护和使用如何平衡是一项难题,以往更注重数据的利用,忽视了数据保护方面的要求,《个人信息保护法》的出台是大势所趋。《个人信息保护法》将在11月1日正式实施,政府部门和企业要想适应法律的要求,还有很多工作需要调整。

《个人信息保护法》中关于个人信息主体的权力有很多,其中比较典型的有两个:一个是删除权,另一个是转移权。对于这两项权力,政府和企业需要对现有系统进行改造,在正式实施时支撑这些权力的施行,时间紧、任务重。

互联网巨头们通过建立生态圈、制定规则,掌握了绝对话语权,大数据杀熟、捆绑销售、二选一等滥用市场支配地位的行为层出不穷,《个人信息保护法》中 “个人信息进行自动化决策”和“个人信息可携带权’的规定,意味着互联网巨头在数据上的垄断优势被打破。《个人信息保护法》 对大型互联网平台的义务给出了明确且严格的要求。

重要数据出境合规监管

关于数据出境的问题,企事业单位务必重视数据出境管理。围绕数字贸易和跨境数据安全治理有很多相关法律,数据保护的标准及执法权限要对等,强调了国与国之间的对等原则,单边、双边的治理模式要符合相关的规定。

重要数据出境必须符合监管要求,要践行“主动安全”原则,第一法则是审视是否报备。

一方面,多部法律法规对重要数据与个人信息出境提出了明确要求。重要数据出境安全路引:做好内控——事事报备——次次评估。

另一方面,数据出境情况中,审查和管理境外数据接受方是企事业单位基本的法律义务。

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责任编辑:shjiaz 作者:查士加 |来源:企业网d1net  2021-09-10 15:22:22 原创文章 企业网d1net

在企业网d1net、信众智cio智力共享平台和中国企业数字化联盟共同主办的2021北京部委央企及大型企业cio大会暨中国企业数字化联盟年会(夏季)上,北京信息资源中心副主任兼总工程师穆勇分享了“数据要素流通、交易与保护”这一主题,他提到:“企业与社会、企业与企业之间的数据流动都将通过交易的方式来实现,在数据交易过程中将面临如何合理分配数据产生的收益、相互之间不信任、法律法规不健全等几大难题。要解决这些问题,除了制定政策、标准以及法律法规之外,还要重视新技术的使用,以及思维方式的变革。”

北京信息资源中心副主任兼总工程师 穆勇

数字经济是数字化转型中非常重要的一个方面,企业发展自己的数字经济,有很多工作要做。 近年来,我国相继出台了数据相关的政策、标准和法规,目的只有一个,就是促进数据要素的有序流通,释放数据的价值,与此同时也要加强对数据的保护。

数据资产化管理的目标和原则:

  • 一是建立和保护数据权益,防止数据滥用是数据经济的基石;
  • 二是公平分配数据产生的价值,让用户可以从自身的数据中得到收益;
  • 三是有效使用数据来实现社会福利和经济效率的最大化。

新技术的发展构建了一种新型资产,那就是数据资产。理论研究表明:数据资源不是无形资产,也不是知识产权,而是一种新型资产。政务数据资源的管理也从目录管理阶段进入到数据资产的资产化管理阶段。

数据权属界定的难点

《民法典》中把个人信息权界定为人格权,但在《个人信息保护法》中,当人身权、财政权受到侵害时,明确要追究相应责任。

数据权属缺少法律意义上的明确界定,主要存在两大难点:

第一、数据的产生可能是多方主体参与、多步骤形成的。如果简单的把数据设定为一方或某一个部分所有显然是不合理的,不同主体所主张的数据权属冲突在现实中已有所显现,所以要通过数据经济解决这一问题。

第二、不能只看中数据的所有权,更要考虑数据的使用权。在数据成为生产要素这一阶段,需要类比土地、劳动力等其他生产要素,例如农村土地承包是使用权,城市的土地也是70年的使用权。因此对于数据生产要素来说,如果只局限于研究数据的所有权,可能会陷入一个误区,更要关注数据的使用权。

数据资源价值评估

数据要想实现资产化,价值评估是重要的一环。目前,已经有一些不同的价值评估方法出现,例如物权定价、知识产权定价、收益定价,这是三种常用的定价方法,国家也会陆续出台一些价值评估的标准,但主流还是以市场的方式进行定价。

数据是生产要素,要进行资产化管理,必须进入财务报表,进入资产负债表、收益表等,从而进行财务的量化、核算。会计核算方法由会计科目设置、账务处理、填制和审核凭证、登记账簿、成本计算、财产清查、编制会计报表等具体方法构成。

促进数据的流动和价值释放是数据资产化的前提,对于政府来说,一方面是内部的数据共享,也就是内部流动,目前各部门对内部共享已经非常认可;另一方面是外部的数据交换,政府在开展数字化应用时,还要考虑如何用好外部数据。

公共数据开放模式

公共数据有统一的管理规则,即面向社会单向开放。

中国特色的数据开放模式有两类:

第一类是无条件开放,指政府或公共企事业单位无条件地通过政务数据资源网面向社会免费开放公共数据资源;

第二类是有条件开放,指向特定有需求的行业或企业开放公共数据资源。一般通过公共数据创新应用竞赛、数据专区社会化运营和数据交易三种方式进行。目前北京有两种实现形式,一是设专门的重要数据基地,符合特定条件的企业可以使用这些数据;另一种是把一些政府数据以专区的形式交给特定的企业运营,变成数据服务和数据产品向社会开放。

另外,《数据安全法》中规定,公用数据开放要遵循公正、公平、便民的原则,指在有条件开放时要公平、公正,不予公开的除外。

北京公共数据开放创新基地

为了更好的响应社会需求,北京市政务服务大厅专门开设了数据开放服务窗口,这是全国第一个数据服务窗口,企业单位如果需要北京市政府委办局的相关数据可以通过该窗口进行申请。

此外,北京市率先全国建成“北京公共数据开放创新基地”,搭建包括私有云资源、数据沙箱、大数据平台、国产百度飞桨人工智能开发框架在内的数据开放环境。

针对政府那些高价值、敏感的原始数据,可以脱敏后形成产品和报告,变成有条件开放的数据,通过开放创新基地,以线上线下结合的方式,以解决政企问题和孵化促进产业为导向,选择相关的企业使用这些数据,开展公共数据创新应用活动。例如医保数据,选择一些企业开发相应的产品,普惠保就是在此开发的模型。

开放金融公共数据专区

政务数据资源社会化运营正在成为新常态。北京市首先开放了金融公共数据专区,面向特定的金融企业,在合规的前提下,把政府数据形成的金融服务产品,例如信用报告,向银行、金融机构开放,银行必须拿到相关人员的授权,方可调用相关的服务产品。

从运营绩效的角度来看,金融公共数据专区运行半年有余,支撑企业首贷申请下单的快速办理,已审批通过19639笔,直接为企业发放贷款约740.6亿元。

数据交易过程中的难题

数据的流动离不开数据交易,面向社会单向开放的模式只解决部分数据流动问题,还有很多问题尚未解决。例如企业间的数据流动,不能以行政命令或计划经济的方式直接干预,一定要通过市场交易的方式实现数据的流动。

近年来,一些地方的数据交易所相继成立,企业的数据交易需求也非常强烈,但没有进行实际的数据交易,主要是由于数据交易的过程中存在一些难以解决的问题。

  • 第一个问题是数据交易的各方不愿通过交易平台实施,而是绕过平台直接私下交易。
  • 第二个问题是数据交易各方相互之间不信任。
  • 第三个问题是交易平台上缺少高价值数据。
  • 第四个问题是法律法规不健全,特别是数据确权、个人信息保护与重要数据出境等法律法规不健全,带来很大的风险。

如果不能破解这些数据交易中的难题,很难推动企业之间数据交易的正常运行。

破解数据交易中的难题

要想解决数据交易中的这些问题,除了政策和法律法规要不断完善之外,还需要合理运用安全计算、差分隐私、联邦学习、分布式账簿等新技术,并且进行思维方式的变革。

针对如何合理分配数据产生的收益问题,目前出现了一些新的方法,例如“通过机器学习作为价值联盟”,以及“shapley 价值”等方法。

对于数据交易,《数据安全法》中对数据交易中介服务机构的安全有明确规定,一方面鼓励数据发展,另一方面强调以安全为前提进行严格管理。

构建市场可接受的安全可信的交易平台,有两个重点,第一个是建立安全可信的数据流通平台,第二个是打造市场可接受的数据交易模式。

为了推动数据要素的流通、释放数据价值,北京成立了新的北京国际大数据交易所,打通了政府与企业、社会与企业、境内与境外之间数据流通的桥梁。

数据安全领域的里程碑

近几年,《网络安全法》、《密码法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律相继出台,对构建基于规则的数据流通、共享开放以及交易平台提供了相关的法律支撑,同时也提出了严格的要求。

个人数据的保护和使用如何平衡是一项难题,以往更注重数据的利用,忽视了数据保护方面的要求,《个人信息保护法》的出台是大势所趋。《个人信息保护法》将在11月1日正式实施,政府部门和企业要想适应法律的要求,还有很多工作需要调整。

《个人信息保护法》中关于个人信息主体的权力有很多,其中比较典型的有两个:一个是删除权,另一个是转移权。对于这两项权力,政府和企业需要对现有系统进行改造,在正式实施时支撑这些权力的施行,时间紧、任务重。

互联网巨头们通过建立生态圈、制定规则,掌握了绝对话语权,大数据杀熟、捆绑销售、二选一等滥用市场支配地位的行为层出不穷,《个人信息保护法》中 “个人信息进行自动化决策”和“个人信息可携带权’的规定,意味着互联网巨头在数据上的垄断优势被打破。《个人信息保护法》 对大型互联网平台的义务给出了明确且严格的要求。

重要数据出境合规监管

关于数据出境的问题,企事业单位务必重视数据出境管理。围绕数字贸易和跨境数据安全治理有很多相关法律,数据保护的标准及执法权限要对等,强调了国与国之间的对等原则,单边、双边的治理模式要符合相关的规定。

重要数据出境必须符合监管要求,要践行“主动安全”原则,第一法则是审视是否报备。

一方面,多部法律法规对重要数据与个人信息出境提出了明确要求。重要数据出境安全路引:做好内控——事事报备——次次评估。

另一方面,数据出境情况中,审查和管理境外数据接受方是企事业单位基本的法律义务。

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