【人工智能】大数据交易如何走入中国市场

《数据要素市场化:数据交易前景》

导读

数据被中国国务院定性为基础生产要素，构建数据市场化配置体制机制已进入政府议程。但法理和技术以及其他现实困境决定了数据距离市场化交易仍有很长一段路要走。

正文

2020年4月9日，国务院公布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（下称《意见》），就土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素提出完善市场化配置、加快要素价格市场化改革以及健全要素市场化交易。数据作为一种新的市场要素被纳入，预计会带动数据相关配套制度发展，带动一波数据产业的发展热潮。

有关数据要素，首先，《意见》提出了三点培育数据要素市场的要求：1）推进政府数据开放共享；2）提升社会数据资源价值；3）加强数据资源整合和安全保护。其次，有关数据交易，《意见》提出引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易。支持各类所有制企业参与要素交易平台建设，规范要素交易平台治理，健全要素交易信息披露制度。建立健全数据产权交易和行业自律机制。最后，《意见》鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在应急管理、疫情防控、资源调配、社会管理等方面更好发挥作用。总结来说，《意见》就数据的开放、开发、保护和交易均提出了指导性意见，本文重点对数据交易展开讨论。

首先，《意见》提出引导培育大数据交易市场。据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年中国大数据相关交易的市场规模为 33.85亿元，2020年将达到545亿元。中国大数据交易的类型主要包括两类：1）政府主导下的大数据交易模式——基于数据交易所，这是目前中国大数据交易的主流建设模式，例如贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台等。2）企业主导下的大数据交易模式有三类：一是互联网巨头凭借其拥有的数据规模优势和技术优势展开数据交易，如京东万象；二是数据初创企业推动的大数据交易。如数据堂、美林数据、爱数据等企业；三是基于行业数据的大数据交易。例如2015年中科院深圳先进技术研究院北斗应用技术研究院与华视互联联合成立全国首个“交通大数据交易平台”。尽管数据交易从概念落地且初具市场规模， 但总体来说中国数据交易处于初步发展阶段。其次，《意见》提出依法合规开展数据交易，支持各类所有制企业参与要素交易平台建设，健全要素交易信息披露制度，建立健全数据产权交易等意见，每一点切中当前中国大数据交易发展面临的发展痛点：数据质量的权威性和准确性有待提高、数据法律权属不明、数据定价、数据交易平台定位不清等问题。上海交通大学数据法律研究中心执行主任何渊表示，用户同意等法理问题与数据确权等技术问题是数据市场化交易的关键瓶颈。

法理层面，个人信息保护和数据交易之间的平衡是一个世界性难题。《网络安全法》 第42条是主要依据，规定企业未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。同时第42条还规定，经过处理无法识别特定个人且不能复原的不属于限制范围。也就是依照现有法律，经过匿名化处理的数据其实是可以交易的。面对海量数据，全部取得用户同意需要极高的合规成本，这也是现在合法的数据交易很少，但黑市数据交易却不断的原因。

除了技术层面，还存在数据产权问题。任何东西拿到市场交易它的产权必须是明晰的。一般而言，数据的所有权属于产生数据的自然人。但杭州互联网法院的判例已经明确，企业对数据是享有一种权利的。总之这个问题不解决，数据很难形成市场。

“数据”作为中国下一步发展数字经济的底层支撑，其重要性不言而喻。但法理和技术以及其他现实困境决定了数据距离市场化交易仍有很长一段路要走。

参考资料：

[1] 中共中央国务院 .《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 》2020.4.9

http://www.gov.cn/zhengce/2020-04/09/ content_5500622.htm

[2] 澎湃新闻 . 2020.4.16 当“数据”成为生产要素，个人隐私与市场交易间如何平衡?

https://www.thepaper.cn/newsDetail_ forward_6997764

[3] 国家信息中心 .2018.5.4 我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议规性调查:困境、政策环境与产业创新路径https://www.secrss.com/articles/591

原文摘自《人工智能资讯周报》总第77期

《人工智能资讯周报》探讨人工智能对公共政策、治理和政策建议的影响，探索人工智能对商业、政治和社会的影响，以确定潜在的研究领域，探讨可能的合作研究和机构伙伴关系。本刊着重提供中国人工智能发展动态和对人工智能的思考，同时关注全球范围内人工智能相关研究动态。本刊旨在通过可靠的研究，来帮助企业、研究机构和公民预测和适应技术引领的变化。

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