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正如法律是道德的底線，確保數據安全也是釋放數據價值的基礎。
《數據安全法》自9月起正式施行，一大亮點就在于以數據安全為基礎兼顧數據開放，不僅專章提出了政務數據的開放利用，還明確國家建立健全數據交易管理制度，培育數據交易市場。
數字經濟時代，數據成為新型生產要素，數據價值唯有通過安全有序的流動才能得以發揮，已成為廣泛共識。而在國家引領和推動下，我國政務數據開放已經領先于行業和企業數據開放共享。
據《我國數據開放共享報告2021》，目前我國政務數據共享和公共數據開放是數據開放共享的主要方式。中央62個部門、32個省級地方全面介入國家數據共享體系，累計發布數據共享服務接口超過1300個，提供數據查詢核驗服務超過8.3億條次，支持跨部門、跨地區數據共享交換量達697億條。
政務數據共享和公共數據開放是數據開放共享的主要方式
來源：《我國數據開放共享報告2021》
與之形成對比的是，企業數據共享則基本處于黑箱狀態。上述報告指出，平臺企業很少對外公布其數據平臺利用方式。企業間數據共享存在隱蔽、不透明等特點，亟待規范發展。
如果單純認為企業只是因為一己私利而難以實現數據共享，恐怕有失偏頗。現實中更普遍的情況是，大部分企業的數據共享意愿強烈，但數據處理能力十分薄弱，甚至薄弱到白給數據都無法用好的地步。
復旦大學教授、上海市信息化專家委員會成員黃麗華以上海市公共數據開放平臺公共數據賦能普惠金融以及上海數據交易中心交易平臺為例表示，經過近兩年的探索以及政府的強力推動，越來越多金融機構和一般社會機構可以使用政府提供的公共數據。然而在實踐中，不少企業存在“不理解、不會用”的問題——不理解數據或字段的含義，缺乏對數據的加工、建模能力等，最終造成了資源浪費甚至數據倒賣風險。
國內隱私計算代表企業翼方健數首席科學家張霖濤表示，社會各界，尤其是企業，首先要樹立對數據共享和數據交易的正確認識，必須明白原始數據是不能被交易的，交易的是數據價值。以此為基礎，可以實踐循序漸進和政府推動兩大行動路徑。
路徑一：循序漸進對企業和行業來說意味著由內到外，由點及面地推進——數據共享從企業內部到企業間，再從企業間到行業間，最后從行業間到全社會。
以共享困難但是亟須釋放價值的醫療數據為例，往往醫院內部使用都會面臨很多障礙，甚至是制度和技術上的缺陷，如U盤復制、各級領導手工簽字等，不僅造成不便，還極容易導致敏感數據泄露。而不同醫院間的數據共享也由醫生主導，系統和平臺的缺位令安全性和可控性難以保證。
醫療數據的價值還不止一般科研與臨床，尤其是對一些罕見病、疑難雜癥來說，小樣本數據彌足珍貴。醫療數據如果能夠首先在機構和行業內部“轉”起來，外部的制藥、保險等企業還可產生更多的價值。經濟價值之外，有效利用醫療數據更具有極高的社會價值，如通過賦能分級診療來最大化利用醫療資源。
路徑二：政府推動意味著政府要選擇關鍵場景深化供給、挖掘需求。
今年3月掛牌的北京國際大數據交易所就集中在醫療、金融、交通等行業建立公共數據專區，這些領域的數據需求相對較大，可避免出現“有數據沒人用，再努力尋找供需方”的尷尬。又比如在《廣東省數字經濟促進條例》中，也單獨開辟一章“數據資源開發利用保護”，可讓廣東作為制造業大省圍繞工業生產積累大量數據，有力驅動制造業進一步發展，有助產業集群升級。
此外，地方政府還應建立“數據招商”的理念。在傳統生產要素時代，地方政府圍繞土地、勞動力、技術、資金展開招商，而在數據成為生產要素的時代，地方政府可以積極發揮當地的數據潛力，讓其他企業也能用起來。
黃麗華認為，數據資產化是培育數據生產要素市場的主要路徑之一，這一路徑以應用場景為主線，通過模型設計和算法優化等使數據滿足特定業務場景的需求，提高數據資產的專用性，技術上依賴數據科學、數據融合計算和隱私計算。
值得注意的是，北京國際大數據交易所就創新應用了隱私計算技術。對此張霖濤表示，隱私計算讓數據“可用不可見”，數據交易中輸出的是數據價值而不是數據本身，從原始數據中抽取統計數據和模型，可以保證原始數據并不會被操作方看到，因此通過隱私計算可以實現數據價值交易。
隱私計算基于密碼學、人工智能、區塊鏈等技術形成綜合解決方案，實現數據可用不可見。隱私計算的價值和意義不僅在于技術層面，更在于其充當了數據協同平臺的角色。隱私計算平臺對接供需，保護數據，還可補足企業的數據處理能力。
這樣的數據服務商角色，正是建立數據要素市場所急需的。黃麗華強調，數據資源方和需求方之間應存在各類服務角色，如數據組織方、風控服務方、算法提供方、數據加工方、融合計算方、算力提供商、質量評估方等。
因此，當各行業都意識到數據治理、數據流通的重要性，隱私計算的商業價值也就得以充分顯現。近日，浙江大學醫學院附屬第二醫院數據融合與隱私計算平臺及應用項目招標結束，最終中標金額292萬元。
張霖濤表示，醫療領域對隱私計算的需求具有代表性。一方面，醫療數據本身涵蓋較多敏感信息，對數據隱私安全的關注程度相對其他行業更高。另一方面，醫療大數據的價值較清晰，科研工作對不同類型數據的需求量較大，而以往的技術產品無法兼顧數據的安全和分享兩個維度，這使得行業對隱私計算的需求較高。
此外，張霖濤提到了翼方健數的“0數據”主張。即成為不擁有數據的數據服務商。這一做法能夠從根本上避免利益沖突。隱私計算平臺的業務模式應基于服務而非數據，這就好比鎖匠能為客戶做出各種鑰匙，卻不會復制其中任何一把，他既為客戶打開數據價值之門，也是永不觸碰客戶資產的守門人。
“翼方健數是一家0數據的數據智能公司，不持有數據，只提供工具對數據進行管理，并在獲得授權下幫助客戶加工和處理數據，獲取數據價值”，張霖濤說。
事實上，隱私計算市場培育期內，隱私計算平臺普遍面對難以自證清白的問題，而0數據恰可成為隱私計算企業展現商業價值觀，贏得客戶信任的方式之一。隱私計算企業應以0數據為基礎，同時為數據建立全程溯源機制，數據的處理、計算全流程對客戶透明可驗證。
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