光大银行探索隐私计算的历程在当下颇具代表性 。 正如朱民所说：“数据本身并无价值 ， 只有在使用时 ， 数据才产生价值 。 ”麦肯锡分析发现 ， 2005年到2014年期间 ， 跨境数据流动使全球GDP增长了约3% ， 数据流动所产生的附加值约为2.3万亿美元 。 为了挖掘数据资源背后的价值 ， 各界都在自发探索数据共享流通的方式 。
随着数据流动规模不断增长 ， 与数据泄露相关的风险也逐渐暴露 。 近日 ， 工信部通报了第20批 ， 共38个存在超范围索取权限、过度收集用户个人信息等问题的App ， 涉及QQ音乐、腾讯新闻、小红书、豆瓣等知名应用 。 中国银保监会主席郭树清曾在公开讲话中指出 ， 一些科技公司利用市场优势 ， 过度采集、使用企业和个人数据 ， 甚至盗卖数据 。 这些行为没有得到用户充分授权 ， 严重侵犯企业利益和个人隐私 。 近年来 ， 各国均在立法加强数据保护 ， 如欧盟的《通用数据保护条例》 ， 中国的《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等 。
数据流动与安全之间的矛盾日益突出 ， 隐私计算被认为是解决这一矛盾的有效技术手段 。 从理论上说 ， 隐私计算能够在不暴露原始数据的情况下 ， 实现数据的融合使用 ， 即“数据不动价值动” 。 另一方面 ， 多方安全计算等隐私计算技术能够实现 ， 精准控制数据融合使用的目的和方式 ， 即控制数据算什么、怎么算 ， 让数据使用监管成为可能 。
张旭东将数据的融合使用形容为开化工厂 ， 若将不同化学原料不加监管混合使用 ， 可能产生巨大的风险 。 2021年外滩金融峰会上 ， 清华大学五道口金融学院院长张晓慧指出 ， 一些大型科技公司 ， 尤其是数字平台公司处于算法支配地位 ， 形成“算法霸权” ， 利用算法搞不公平排名、算法歧视（如大数据杀熟）、诱导消费者过度消费和承担风险等 ， 严重危害算法相对人也就是消费者的合法权益 。 她呼吁 ， 对算法实施公开透明的监管 。
【隐私|解码首个隐私计算金融平台，数据资产化还有多远？】实际上 ， 数据监管或许已经不远 。 据《财经》采访人员了解 ， 华控清交已经与央行旗下金融科技子公司成方金融信息技术服务有限公司达成战略合作 ， 为后者提供隐私计算相关技术支持 。 张旭东指出 ， 《数据安全法》第六条规定 ， 各地区、各部门对本地区、本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责 ， 意味着行业主管部门必须对该行业数据的使用目的和方式进行监管 ， “数据监管势在必行” 。
数据资产化还有多远：确权、估值与交易
如何才能让数据发挥出最大的价值？朱民认为 ， 答案是数据资产化 。 “在市场经济原则下 ， 要更好地满足数据技术对数据规模、维度、密度的要求 ， 就必须把数据从‘资源’变成‘资产’ 。 ”
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