2022年6月22日，中央全面深化改革委员会审议通过《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称《意见》），围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四大方面做出部署。

《意见》指出，要建立数据产权制度，推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，健全数据要素权益保护制度。

国家网信办近期发布的《数字中国发展报告（2021）》也中提到，数字中国建设仍存在数据要素价值潜力尚未有效激活，数据权属、交易、流通、安全等重点问题研究进展较为缓慢，数据共享与数据市场建设仍然处于分散探索阶段等问题。

对此，《财经》杂志就数据基础制度相关议题，访谈了洞见科技合伙人、副总裁李博，从数据权属、数据价值、数据流通三方面展开全面剖析。

李博表示，以权属问题为例，尽管当前部分数据交易所在探索新型数据交易模式，但由于数据权属问题还没彻底解决，大部分数据产品仍沿用了传统的定价模式。

数据要素与传统生产要素不同，其本身具有非排他性、非竞争性，并且只有在共享流通中才具有价值，如果用传统生产要素的所有权概念去对数据确权，可能走进死胡同。从当前释放的信息来看，决策层倾向淡化数据所有权概念，采用分置的产权运行机制，让数据先流通起来。

在数据要素市场化实践中，以商业银行为代表的金融行业已经走在了市场最前沿。一方面，金融机构信息化建设起步较早，是当前数据生态中场景相对清晰、数据交易需求巨大的买家。李博表示，在此前的各类数据使用领域中，银行是最主要的需求方之一。

另一方面，金融机构掌握大量敏感信息，面临较大的合规压力，对数据安全要求较高。据李博介绍，传统的数据流通模式大致经历了三个阶段，分别是1.0的文件传输阶段，2.0的接口调用阶段，3.0的可信沙箱阶段，而这三个阶段存在不同程度的原始数据出域情况和数据泄露风险。2021年，数据安全法和个人信息保护法正式实施后，法律层面对数据安全做出了明确要求，传统数据流通模式存在较大的合规风险。

由此，以“原始数据不出域、数据可用不可见”为特征的隐私计算技术率先进入商业银行视野。

隐私计算，也称隐私安全计算，是指在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现多方数据融合计算分析的一类信息技术，需要密码学、计算机、大数据、人工智能等众多技术体系的交叉融合。当前，业内主流技术路线包括以联邦学习、差分分析为代表的明文加密技术，以多方安全计算为代表的密码学加密技术，以及以可信执行环境为代表的硬件加密技术。

“2021年四季度开始，隐私计算的招投标数量呈现明显上升趋势。”李博对《财经》记者回忆道，站在数据要素市场化的风口上，隐私计算的应用从概念验证到商业化落地只用了两年左右时间。据艾瑞咨询统计，2016年至2022年一季度，中国隐私计算企业的累计融资额超30亿元，其中超过60%的融资发生在2021年。由此，以“原始数据不出域、数据可用不可见”为特征的隐私计算技术率先进入商业银行视野。

当前国内数据交易平台呈蓬勃发展态势，但总体而言，大部分平台仍属于‘农贸市场’的粗放交易模式。为了在短期内扩大交易规模，这些交易平台往往缺乏对数据买卖双方的尽调审核，且没有从制度上破解数据定价、数据确权等痛点问题，数据交易的合规风险较大。目前数据交易行为往往涉及发改委、工信部、商务部、网信办、证监会、市场监管机构等多方共同监管，但监管主体和相关职责尚未明确，需要更加规范。

据《财经》记者了解，当前相关部委正在数据基础制度的基础上，着手研究制度相关落地细则。