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市场|新规之下，大数据走的每一步，都得是安全路( 四 )

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以百度数据安全产品“百度点石”为例 ， 其底层是百度智能云 ， 服务层包括建模分析能力、联合计算等技术 ， 可以针对各细分行业给出针对性的解决方案 。 支持团体云、私有化等部署模式 。
一位百度数据安全售前人士告诉《财经》采访人员 ， 对“百度点石”需求最强的企业 ， 集中在金融、营销、政务、汽车、运营商等领域 。 其中金融类企业对、金融风控、建模管理、数据核实等场景下的科技赋能产品需求度高 。 政务类企业更在意内部数据流通、对外数据开放 。
目前 ， 百度数据安全团队和银行等各行业客户共同尝试建立了一套解决方案 。
比如 ， 对银行金融机构而言 ， 做好风控、压低坏账率是利用数据直接诉求 。
【市场|新规之下，大数据走的每一步，都得是安全路】某银行过去只有央行征信报告数据作为客户授信评估的数据来源 ， 面对70%无征信报告的客户 ， 银行缺乏对客的全面了解 ， 无法进行有效的金融服务 。 该行采用了百度“点石”的数据安全及隐私保护方案后 ， 通过与拥有合法数据授权的票据公司联合建模 ， 实现对小微企业信用状况的评估 。 项目中 ， 银行、票据公司都不用传输原数据 ， 各自加密分散计算后再融合协作得到联合计算结果 。 最终 ， 该行通过数据安全及隐私保护方案 ， 实现了对客户的金融服务 。
尤其大型企业单位的数据安全相对复杂一些 ， 使用大数据主要分成对内、对外两部分 。 百度智能云曾服务过某大型单位 ， 其诉求是 ， 对内要打通多个部门的信息 ， 对外要开放数据平台 ， 工程涉及行政、交通、医疗、电网、消费、培训等方面 。 其难度在于 ， 涉及面过宽 ， 既要保证数据贯通产生正面效应 ， 又要考虑隐私合规与数据安全可控的问题 。
针对各内部数据不能跨部门流通的问题 ， 百度方面提供了一套隐私计算技术 ， 在数据可用不可见 ， 数据不出域的情况下完成数据联合查询或计算等服务 。 采用了数据隔离、数据沙箱、数据脱敏、隐私计算等方式 ， 将脱敏抽样后数据提供给需求方 ， 让数据可以在安全合规的前提下流通 。
未雨绸缪
数据市场目前尚处初期 ， 数据安全市场更是如此 。
2015年以来 ， 北京、上海、武汉、贵阳等地诞生了一批数据交易所 ， 截止今年7月 ， 全国已设立17家数据交易平台 。 这些平台主要由政府或科技企业发起成立 ， 主要满足本地数据开放共享 。
不过 ， 数据的交易问题仍未完全解决 。 管辖权、交易权、所有权、使用权、分配权有待进一步明晰 。
有云厂商数据库业务负责人认为 ， 和企业内部需要逐步探索建立数据合规机制一样 ， 更大范围内的数据市场也需要在不断碰撞的过程中走向成熟 。 个人、企业、政府的权限和边界都是在具体案例出现的过程中逐渐划清的 。 在他看来 ， 目前具备技术能力的企业 ， 能做的事情就是为市场输出产品和解决方案 。 在和市场需求、监管要求的良性互动下 ， 数据市场也将逐步成熟 。

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