每经记者 张蕊 每经编辑 陈星
数据是数字经济的关键要素。近年来，数据资源对于企业的重要性愈发凸显。
今年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，为规范企业数据资源相关会计处理提供指引。
近日召开的2024年第十二届西湖论剑•数字安全大会上，《企业数据资源入表实践白皮书》对外发布。
安恒信息首席技术官刘博代表编制组对白皮书进行解读时表示，数据资源入表只是一个开始，入表不是最终的目的，而是为了能够让数据要素真正流通起来。白皮书的发布为企业提供了数据资源入表的实践指南，对于推动企业数据资源的合理利用和保护具有重要意义。
在数据资源入表过程中，如何确保数据的一致性和可比性，以支持企业数据资产的准确评估？当前在促进数据要素流通方面还存在哪些亟待解决的问题？政府数据授权运营面临哪些挑战？
围绕这些问题，《每日经济新闻》（以下简称NBD）记者在大会现场对刘博、中国科学技术大学公共事务学院、网络空间安全学院教授左晓栋进行了专访。
刘博 图片来源：主办方供图借助AI自动化分类分级工具和大模型可实现低成本数据分类
NBD：在数据资源入表过程中，不同行业和企业的数据结构和标准各不相同，如何确保数据的一致性和可比性，以支持企业数据资产的准确评估？
刘博：首先，在数据资源梳理层面，我们可以把AI Sort自动化分类分级工具与“恒脑”大模型结合起来，这样就可以覆盖常见的行业，包括医疗、教育、能源、电力、金融等，以及政务领域。
所以，数据资源入表，要先看清楚有哪些数据，这些数据代表什么含义。从这个角度讲，借助AI Sort自动化分类分级工具和“恒脑”大模型，可以在成本较低的情况下实现数据分类分级。
其次，资源如何定价，这就涉及数据价值的评估。因为各行业不一样，并且目前数据要素市场规模不够大，所以可参考的方法不是很多。
目前主流的有三种方法：一是成本法，也就是企业为了做这个数据资源投入了多少资源；二是收益法，即对它的收入有多少；三是市场法，在同等情况下，其他的场景，市场上按照供需原则愿意出多少钱。
但是目前情况下，因为我国促进数据要素流通才刚刚开始，所以更多的还是采用成本法，有些步骤可能还需要线下或者人工干预才能实现。但是一定会逐步走向收益法、市场法，因为这两种方法是由市场供需所决定的，我相信我国数据要素的流通一定是万亿元级、十万亿元级的市场规模。
等到使用收益法、市场法的条件成熟后，我相信数据资源入表的自动化程度就会更高，对人的依赖会更低。因为有市场的定价可以作参考。收益如果形成一定规模，也会有很好的参考效应。
数据要素流通中存在诸多特定问题
NBD：数据已经成为现代社会发展的新型生产要素和基础性战略资源，建立健全数据治理体系有哪些意义，目前存在哪些问题？
左晓栋：发展是主流，但任何时候发展都应当坚持以安全为底线。所以数据治理首先要解决安全问题，甚至安全是数据治理的一个核心。当前人们都很关注数据安全，因为数据本身已经是一个新的生产要素，它要发挥巨大的作用，面临着一个重要的发展主题。所以如何促进数据安全发展十分迫切。
当前，人们对于数据要素流通、充分发挥数据要素的价值都充满希望，但是安全问题并没有解决，甚至在某种程度上，基本的安全问题还没有解决。所以我们现在一方面要从整体上抓紧构建数据安全治理体系，另一方面还要针对数据要素流通构建数据安全治理体系。
之所以强调针对数据要素流通构建数据安全治理体系，是因为在数据要素流通过程中会产生很多特定的需求，对于这些特有的问题，我们的关注还不够。即发展需求非常迫切，但是安全的解决方案相对滞后，这中间的差距非常明显，需要迫切解决。
NBD：什么是数据要素流通过程中产生的“特有的问题”，可以举例谈谈吗？
左晓栋：举个例子，数据要流通，在流通过程中，数据提供方肯定很关心数据接收方能否保护他的数据，数据提供方对数据接收方处理数据的行为是否应当监督？但是我们现在还没有相应的监督机制。
再比如，数据要素流通是一个很长的过程，涉及很多节点，在流通过程中要使用、要加工、要发生变化。数据加工、发生变化的过程是否应该追溯？如果出了数据安全问题，谁来负责？这些特定的问题，都需要专门解决。
NBD：隐私计算是不是可以解决这些问题？
左晓栋：这些当然都是很好的探索，在技术方面创新是必要的，但是它们只能解决一部分问题。
数据要素流通分很多特定场景，我再举个例子，比如现在鼓励到交易所进行数据交易。到交易所是场内交易，场内交易和场外交易有什么区别？什么样的数据必须放在场内交易？什么样的可以放在场外交易？场内交易有哪些规则？数据进入交易环节，是不是应该对数据质量、数据来源合法性作出要求？
像这样的例子有很多，特定的数据要素流通中很多具体场景都有具体的安全解决方案。而隐私计算等技术只是解决某个环节、某个特定场景下的具体问题，一个技术不能解决所有问题，我们现在面临一揽子具体问题，需要一揽子解决方案。我们不能认为某一个技术就是灵丹妙药，然后把精力都放到这一个技术上去。
左晓栋 图片来源：主办方供图政府数据授权使用还面临技术挑战
NBD：要解决上述问题，您觉得最迫切的是顶层设计吗？
左晓栋：首先肯定是要抓好顶层设计，对这些问题进行梳理，要分清楚哪些是真问题，哪些是假问题，然后提出针对性解决方案。
以前我们谈数据安全和数据保护责任都是从宏观上来谈，但实际上到具体的数据要素流通中，除了数据提供方、使用方，还有第三方数据服务提供商，这些不同的主体都应当承担相应的责任。
所以，数据要素的流通使数据安全问题更具体化，我们要厘清这些具体问题，针对特定场景、具体需求，提出具体解决方案。
NBD：对于目前存在的“数据孤岛”问题您怎么看？
左晓栋：一方面，因为安全这个底线问题没有解决，大家还是有很多顾虑。另一方面，因为在数据要素流通上还存在很多模糊地带，所以也产生了很多打法律擦边球的现象，甚至违反法律规定滥采滥用数据，比如非法收集等。所以很多人不敢共享数据，而另外一批人又在违反法律规定滥采滥用数据，这两种情况都存在。
NBD：政府掌握很多数据，政府在推动数据要素流动方面可以发挥什么样的作用？
左晓栋：首先，政府作为监管方要立规矩，不断明确相关细则，优化完善规章制度。其次要明确，政府作为重要的数据收集者，收集利用社会数据时也要依法。现在一些企业会有疑问，政府部门要收集数据是否合法，是不是应该提供。另外，政府作为重要的数据拥有者，掌握很多公共数据，应当促进这些数据依法共享、依法开放，从而使更多数据进入依法流通环节。
NBD：如果政府掌握的数据要授权使用，还面临什么样的挑战？
刘博：挑战是多方面的，比如构建数据基础设施，技术方面还需要逐步完善；怎么在保证数据安全的前提下共享、开放数据，而不仅仅是内部使用。以前政府部门更多的是内部打通，数据在政务网当中流动，不涉及出域问题。
我们这一年半做了几个示范，深圳福田区以及温州苍南县都实现了数据开放。深圳福田的数据开放给了金融机构，基于政府数据的授权运营，金融机构可以更精准地做金融服务，而这些金融服务可以带来额外收益。
交通银行使用公共数据产品以来，从2023年11月至今年5月，已为4826人提供3.13亿元贷款。
当然，目前国家针对政务公共数据授权运营的技术标准还没出台。有些先行先试的区域在推进，但是可能要等到标准出台才能形成一定规模效应。我相信这个市场近一两年就会发生巨大变化，数据授权使用会更标准化，也会更全面地开展起来。
封面图片来源：视觉中国-VCG41N1419339719
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