数据要素与隐私计算的发展观察
数据要素的重要性
- 数据是新的生产要素，被纳入生产要素范畴，有助于推动经济高质量发展。
- 数据要素市场的顶层布局逐步细化，相关政策文件不断出台，如《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》等。
数据要素市场核心环节
- 数据要素化、数据要素市场化配置、数据基础设施与资源化、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储、数据加工、数据资产化、数据权属界定、数据资产计量、资产价值评估、数据标准、数据质量、数据模型、数据盘点、数据共享、数据开放、数据交易、数据要素市场化、数据应用、定价模式、数据资本化、数据银行、数据信托、数据证券化、数据安全&数据合规、市场化工具、市场化机制、流通场所、流通规则、市场化监管、市场准入、市场公平。
数据要素价值的实现
- 数据在社会成员和生产部门间自由流通，通过数据共享、数据开放、数据交易等方式促进经济发展。
- 数据要素流通的核心要点包括权属确定、价值计量和资源配置，即开放、共享和交易。
隐私计算的发展
- 隐私计算作为平衡数据流通利用与安全的重要工具，近年来得到了广泛关注和发展。
- 技术路径包括多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）等，各有优势和不足。
- 市场爆发：2018年至2021年间，隐私计算技术产品数量快速增长，已有88家企业发布了相关技术产品。
- 应用场景涵盖金融、政务、医疗等多个领域，如金融风控、精准营销、政务服务、保险定价、医疗健康等。
- 招标情况：金融行业占半数以上，政务、通信、医疗等行业也有广泛需求。
- 政务应用：隐私计算在政府场景中主要用于政务数据内部共享、政务数据对外开放、数据运营等。
安全与合规
- 安全方面，隐私计算产品的传统安全能力增强，但产品仍缺乏体系化安全能力。
- 合规方面，隐私计算的合规路径亟待形成共识，特别是在数据处理效果的合规判断规则方面。
总结
数据要素是数字经济的关键组成部分，隐私计算作为保障数据安全流通的重要工具，正在得到广泛应用和发展。未来，隐私计算将进一步助力数据要素市场的建设，推动数字经济的高质量发展。
