地方数字化实践丨全国首批“数据经纪人”诞生

日前，经广东省政数局批准同意，广州市海珠区率先推出全国首批“数据经纪人”名单。首批入选的3家“数据经纪人”试点企业分别是广东电网能源投资有限公司、广州金控征信服务有限公司、广州唯品会数据科技有限公司。这3家企业分别涉及电力行业、电子商务、金融等领域，均拥有丰富的社会数据和成熟的运营经验。

据介绍，数据经纪人是在政府的监管下，具备开展数据经纪活动资质的机构。该机构要具备生态协同能力、数据运营能力、技术创新能力、数据安全能力和组织保障能力，围绕重点领域开展数据要素市场中介服务，推动数据流通规范化。

数据经纪人主要有三方面的职责：一是受托行权，即数据拥有者可以授权数据经纪人行使权力；二是风险控制，在数据流通交易过程中起到中介担保作用；三是价值挖掘，挖掘数据要素价值，充当数据价值发现者、数据交易组织者、交易公平保障者、交易主体权益维护者等多重角色。

明晰“数据经纪人”概念后，接下来要解决的就是如何选取“数据经纪人”。经海珠区政务服务数据管理局深入研究，海珠区首创了“数据经纪人”分类分级标准：

• 根据“数据经纪人”自身基础及业务范围可划分为技术赋能型、数据赋能型、受托行权型三个类别；

• 按照企业数据管理能力成熟度等级、信息安全等级保护等级、企业自有（或实际控制）数据规模等条件，以及相关试点企业数据采集和处理是否符合国家相关安全要求等因素，将“数据经纪人”分为三个等级。

数据经纪人vs首席数据官
去年7月，广东在全国率先印发《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，提出探索建立“首席数据官”“数据经纪人”等制度。今年4月发布的《2022年广东省数字经济工作要点》也针对首席数据官数据经纪人等创新试点提供了法律保障。值得注意的是，数据经纪人与首席数据官是两个不同的板块，都是广东省数字经济建设中重要的内容。那么，这两者之间有什么区别呢？数据经纪人的概念

2018 年，美国佛蒙特州颁布了《数据经纪人与消费者保护法》（An act relating to data brokers and consumer protection），该州成为美国最早对数据经纪人进行规制的州。《数据经纪人与消费者保护法》中将数据经纪人定义为“收集、出售或向第三方授权使用与该企业没有直接关联的消费者个人信息的公司”。2022 年 2 月，美国参议院公布的《删除法案》（DELETE Act），将数据经纪人定义为“有意收集或获取与其没有直接关联的个人信息的实体，该实体将这些信息用于：1）向第三方提供服务；2）出售、许可、交易、提供参考或其他向第三方提供个人信息并获取报酬”。类似的，在美国加州议会于2019年10月颁布的数据经纪人法案中，数据经纪人被定义为“业务是整合和出售与其业务并没有关联性的消费者数据”。但在一些研究报告中，部分机构曾对数据经纪人给出了较为全面的定义。例如，经合组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）在其 2013 年发布的数据市场研究报告中，将数据经纪人定义为“收集并整合个人信息，并将其进行出售以用于各类用途的公司”。类似的，在北约战略通讯中心发布的一份关于数据经纪人的安全调研报告中将其定义为“收集其他公司所收集的数据，并对此加以整合，最后以商业目的出售这些数据”。而在 FTC 于 2014 年针对数据经纪人发布的报告中，将其定义为“从各种来源收集用户的个人信息，并汇总、分析及共享这些信息或信息的派生产物，从而用于产品营销、身份验证或防范欺诈等用途，并以此类业务为主要收入来源的公司”，这一定义也被挪威的数据保护机构（Data Protection Agency，DPA）所采纳。开放社会基金会（Open Society Foundations）则在其2016年发布的研究报告中综合各种定义以及特征，将其定义为“从数据主体以外的数据源获得数据，并以提供数据和行为预测为主要收入来源的公司或其他商业组织”。此外，对于数据经纪人是否能够构成一个独立的概念，当前也存在一些不同的声音。例如，在美国人口普查局的登记信息中，数据经纪人并非一个单独的类别，而是根据公司的具体业务而归入“数据处理”、“信用报告服务”等具体领域。在欧盟，数据经纪人这一概念亦鲜被采用，取而代之的是信息转售商（information resellers）、数据供应商（data vendors）、信息经纪人（information brokers）、消费者数据分析机构（consumer data analytics）、“数据仓库”（data warehousing）等一系列代称。在欧洲议会于 2022 年 4 月通过的《数据治理法》（Data Governance Act，DGA）中亦未采纳数据经纪人这一概念，而是采用“数据中介服务提供者”（Data Intermediation Services Provider）、“数据合作社”（Data Cooperatives）、“数据利他主义组织”（Data Altruism Organisations）等相似概念。
数据经纪人的类型
参考上述定义，可将数据经纪人分为数据交易平台、数据银行、数据合作社、数据信托、数据空间、数据开发商六种类型。

数据交易平台

数据交易平台，包括居间型平台和自营型平台。前者指本身并不收集和存储数据，而是主要作为数据交易信息发布的平台，撮合供需双方达成并顺利履行交易，如上海数据交易所、美国的BDEX以及日本富士通公司的“Data plaza”等。居间型平台是当前我国数据经纪人的发展形式。

根据中国信通院统计，在 2014-2017 年间，全国各地先后设立了 23 家数据交易所，而截止至 2021 年，国内已经成立了 28 家数据交易所；而随着数据要素市场化的政策支持力度不断增加，北京、广东等地区也掀起了新的数据交易所建设的热潮。此外，相较于政府主导建设的数据交易平台所具有高度的封闭性，京东万象等民间数据交易平台则更为开放，中小企业也能够参与到数据交易当中。

自营型数据交易平台，则是自行从互联网企业等各种数据源获取并聚合、处理数据，而后将其出售给其他主体的数据经纪商，例如美国的Acxiom、Corelogic等大型数据经纪人。随着数据经济的发展，两者之间也呈现出融合的趋势，许多居间型平台亦拓展其自营业务，直接向需求方出售自己获取的数据。

数据银行

数据银行以个人授权或主动上传数据作为主要数据来源，其给予个人一定的利益或支付一定的报酬，并将所收集的个人数据提供给其他主体有偿使用。此种类型的数据经纪人与当下银行的运营模式十分类似，其既能够保证数据共享和流动的合法性，又能够实现数据的增值，并使个人能够分享其数据带来的收益。相较于缺乏透明度和正当性的B2B模式，此种模式更能体现出人在信息社会的中心性。

Mydata模式是当前数据银行模式的典型代表。Mydata模式是一类以个人为中心的数据管理模式的总称，其最早的实践可以追溯到英国的Midata项目，此后出现的Mydata Global等组织则扩大了此种模式的规模。

Midata项目由英国政府和能源、金融等重要行业的头部企业共同发起，其主要致力于将企业所收集的数据归还给个人，并以此促进数据的可携带性，从而推动个人数据的再利用以及数据服务的不断创新。在其宪章中，Midata项目围绕提高数据的通用性以及保障个人对数据的控制权，提出了个人赋权、透明度、可获取性、数据安全、数据创新等多项原则。但Midata并没有达到英国政府的预期。而后出现的Mydata模式，以实现个人信息权利、改善数据规制现状以及打破平台的锁定效应为目标，目前已经扩展到欧盟、韩国。

从韩国在金融数据服务领域的实践来看，市场对此种模式的反应并不热烈，认为其所提供的数据服务与现有的并无区别。此外，Mydata如何与Google、Apple等大型互联网企业所构建的自有数据生态进行竞争，如何使用户从免费的数据服务转向收费的Mydata账户，都是Mydata模式尚待解决的问题，也是未来数据银行这一数据经纪人模式发展所面临的困境。

数据合作社

数据合作社，是将提供者自愿共享的数据进行结构化处理、聚合后，允许第三方在其数据上进行分析、研究的一种个人数据管理模式。此外，笔者注意到，大部分文献在介绍数据合作社这一概念时均会提及“数据使用者需要向数据提供者支付费用或提供更好的服务”。

但在实践中对于数据使用者是否需要向数据提供者支付费用，或为数据合作社的成员提供更好的服务以免除费用，有不同的意见。例如，成立于瑞士的MIDATA便在其章程当中明确规定，为避免数据伦理问题，其禁止个人通过MIDATA向第三方销售他们的个人数据或因提供个人数据而获得折扣、返利等利益的行为。

类似的，在欧洲议会通过的《数据治理法》中，也对“数据合作社”这一数据经纪人模式进行了规定，但其被称为 “数据利他主义组织”（Data Altruism Organisations）。DGA允许此类组织基于科学研究、医疗保健等公共利益的目的，将经过个人同意而提供的个人数据以及非个人数据用于机器学习、数据分析等用途。但与一般的数据合作社不同，此类组织的公益性质更强，其并不需要向提供数据的个人给予利益的回报。而Driver’s Seat、Fairbnb以及Data Worker’s Union等数据合作社则相反，其将个人数据提供给第三方的同时，需要向第三方收取费用，并将其收入分配给数据提供者或向数据提供者提供更好的服务。

不同的数据经纪人所采用的运营和管理模式并不统一。但其中较为主流的是由购买了数据经纪人组织所发行的股份的会员进行管理，例如瑞士的MIDATA在其章程中规定，每个会员都需要购买一份其发行的股票证书，而MIDATA的重大事项将由这些会员所组成的会员大会进行决定 ；类似的，要成为欧洲的健康数据合作社（Health Data Cooperative，HDC）的一员，个人必须一次性支付一笔会员费，而会员们有权以一人一票的方式对HDC的事项进行决定。而上述两种模式也并非完全相同，如MIDATA的账户所有者身份与会员身份相分离，这意味着拥有MIDATA账户并不需要支付费用；而HDC则是会员身份与用户身份一体化，要拥有HDC账户以存储健康数据，必须事先支付会员费。

数据信托

数据信托，在不同国家的表现形式不同。美国的数据信托被称为“信息受托人”，该模式下，并没有独立的第三方机构，而是施加给数据处理者一个额外的信义义务。英国的数据信托是一个包含委托人、受托人、受益人的三方机构，是一种提供独立数据管理的法律结构，受托人代表个人管理个人数据或数据权利，且其管理行为应以委托人的利益为优先。数据信托允许个人或机构将数据的控制权交给一个独立的机构，同时授权该机构对数据的使用和分享作出决定，而该机构对数据提供者承担信托责任，即其需要以公正、谨慎、透明和忠诚的原则来管理和分享数据。

数据信托可以有效地平衡数据保护与数据共享之间的关系。在个人数据保护方面，数据信托被认为其能够通过普遍凝聚个人的力量，从而扭转当前个人与互联网巨头之间实力不平衡的局面，因而被认为是一种可行的数据治理方案，其更是被《麻省理工科技评论》列为2021年的“十大突破性技术”。而在数据流动方面，数据信托能够拓展数据需求方获取数据的途径，从而最大程度地挖掘数据的社会和经济价值，并最大程度避免因数据流动而带来的风险和损害。我国学者也对数据信托给予了高度的期待。例如，冯果教授认为数据信托模式有助于实现我国隐私保护的最大化，解决个人信息领域维权困难、维权成本高等突出问题。类似的，翟志勇教授认为英国的数据信托理论和实践对于我国有着重要的借鉴意义，可以尝试分领域、分行业地进行数据信托的尝试。

在当下，许多国家和地区正在对数据信托的试点与推广表现出极大的兴趣。在DGA中，其所提出的“数据中介”（personal data-sharing intermediary）概念与数据信托十分类似，该机构被要求具有独立性、中立性，且需要对个人承担信托责任；但其所受到的监管和限制较一般的数据信托要更为严格，包括严格限制对数据进行二次处理以及派生数据的分享。此外，发展数据信托也被纳入加拿大的《数据宪章》（Canada’s Digital Charter in Action）当中。但与政策层面的如火如荼相比较，数据信托的实践亟待加强。虽然当前已经存在一些向提供数据的个人进行利润分配的数据经纪人，如Datacoup，但其并不向用户承担信托责任。

数据空间

数据空间，指由个人、企业等数据提供者以及数据中介所组成的组织，组织中的成员遵循统一的数据保护规则以及数据标准，其致力于在成员之间构建互信的关系，从而使数据能够在数据空间内以较低的成本及阻力进行流通，使数据能够发挥最大的价值。

数据空间这一概念已经在工业、医疗健康等领域得到实践。以全球数据空间（International Data Spaces，IDS）为例，作为一个以工业数据共享为主要业务的非盈利组织，其致力于构造一个在可信的合作伙伴之间安全、自主地交换数据的体系；截至 2022 年，已经有包括华为、IBM、奥迪等公司在内的超过 120 个成员加入这一数据空间当中，并且其已经制定并出台了一系列的数据规则和标准以供组织成员遵守。

类似的，欧盟也正在积极构建欧洲范围内的健康数据空间。在 2021 年发布的一份评估成员国根据GDPR处理健康数据规则的研究报告中，欧盟委员会认为欧盟需要推动统一的立法，并且在基础设施、数据兼容性等方面采取更为统一的行动，从而构建一个欧洲健康数据的共享空间（European Health Data Space）。 

数据空间往往较其他类型的数据经纪人更为开放、包容。以全球数据空间协会（International Data Spaces Association，IDSA）为例，其在发布的白皮书中便明确表示IDSA将致力于融入到当前已经存在的系统和标准当中，并与其他的系统保持兼容，而不是重新构建新的系统；且IDSA也并不局限于工业领域，而是同时兼顾横向的领域扩张和纵向的深入发展。此外，IDSA还以构建数据主权的开放性、全球性标准为其发展原则，任何人都能够自由使用和参与这一标准，从而满足中小企业对低成本、低门槛数据市场的需求。

数据开发商

数据开发商，是根据企业或个人的特定需求，对其所提供的军事、商业等领域的数据提供大数据分析服务，从而挖掘数据的价值，帮助客户从海量的数据中挖掘出对其有用的数据，并转换为通俗易懂的输出结果。与上述类型的数据经纪人不同，数据开发商主要提供的是数据挖掘、分析服务，其竞争优势更多取决于其所提供的数据分析技术能否契合客户的需求。

此外，尽管数据开发商都宣称其数据来源于公开等合法渠道，但是如Palantir等数据开发商所从事的数据分析服务经常涉及国家安全、反恐、军事等敏感数据，因此其所分析的数据往往是满足敏感行业的个性化需求，此类数据不能够如其他数据经纪人一般对外提供。

随着大数据技术的发展和普及，数据开发商的数量也在不断增长，除了已经在美国上市的Palantir外，亚马逊的AWS也提供数据分析服务；在国内，帆软、神策数据等专门提供数据分析服务的公司规模也在不断扩大，阿里云、华为云等也提供了数据分析服务。

来源：数据观综合

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