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穆勇:数据资产化管理、流通与交易

发布日期:2020-11-27T08:22:10.943Z 文章浏览量:

2020年会

数据资产

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2020年11月26-27日,由中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司、舟山国脉集团联合主办,国脉研究院承办的年度改革创新研讨盛会(第16年)——“2020智慧中国年会”在北京隆重召开,以“十四五前瞻与智治社会建设”为主题,来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据等领域的主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体等齐聚一堂。

本文系北京市大数据中心数据开发部负责人穆勇于11月27日在国脉互联举办的“2020智慧中国年会”高级专家研讨会上的演讲。

「北京市大数据中心数据开发部负责人 穆勇」

我叫穆勇。我今天将与大家交流一些数据要素、流通、交易方面的一些思考。

一、数据资源是一种新型资产

数据资产作为一种新型资产,有别于以往的资产。数据资源不是无形资产,也不是知识产权,而是一种新型资产。政务数据资源的管理也从目录管理阶段进入到数据资产化管理阶段。

现在都是说数据资源,原来我们都是按目录来管理专利,将近20多年下来,发现如果是单纯的目录管理,也会出现很大的问题。所以,我们觉得信息资源应该从目录管理进入到资产管理阶段,这是一个趋势。而且数据资产化与数据目录并不排斥,资产登记的时候首先要有目录,然后再结合财务属性,数据资产的管理市一种新的模式,从自动化管理角度来说,除了计划经济行政的手段之外,还能更好的引入市场机制。

二、大数据:从资源到资产还有多远?

这个目前来看确实很远,难点很多。数据权属的确定,刚才有些专家提的观点我非常赞同。

主要有几个难点,第一个是多方参与的,多步骤形成的数据确权问题。不管是将数据权属归为国有、平台或者信息主体,都是有问题的,因为,在数字资源形成的过程中,有可能是信息主体贡献了基本的数据,平台对它进行了加工升值,引入了第三方数据进行融合,最后形成数据资源,一定是按照各方贡献程度来分配的。最难解决的实际上是合理的分配比例的问题。

其次,价格难以评估,当然老师说的我都非常赞同,不过难以评估并不代表不能评估。而且如果全面得进行价值评估,肯定是一个非常难的课题,而且很难被各方接受。但是如果说我们从一些特殊的领域,一个具体的数据来进行评估的话是可行的。比如,我们政府的航拍数据,或者说对某一个采集的数据进行价值评估或者进行处理,是完全可行的,而且这更多是一种机制,而不是强调评估的结果。

再有,就是数据资产难以量化。如果作为要素的话,这个量化是一定要进行的,只是一个早晚问题、一个形式问题。其实这个数据资源的价值已经在很多方面进行了体现。比如说阿里在收购高德的时候,看中的就是他的大量的数据,这个机构如果有大量的数据,会反映在机构的市场价值里。解决的办法我觉得是从特殊到一般、从个体到整体完成资产量化的过程。

三、“平衡” 个人数据保护与使用:避免先污染后治理

另外,不管是政府数据,平台数据,都离不开个人数据,这个问题非常重要。目前关于个人数据的难点不是在于要不要保护和怎样保护,而是分寸在哪里?如何平衡好保护与发展的关系。

如果保护过度,那比如像欧盟那种做法,肯定会抑制互联网企业的发展、大数据的应用、人工智能的应用;但是如果完全不保护的话,又会走到另一个极端,会出现各种各样的问题,数据被滥用。但是有一点,我们不能像改革开放初期对待环境的态度来对待个人数据,走先污染后治理的路,后果是很严重的。如果从污染的个人数据形成产品和生态,后期会产生很大的问题。

其实在2017、2018年左右中央网信办就先后出台了一系列关于个人数据保护的文件草案或征求意见稿,最后都迟迟没有落地,停留在征求意见阶段。为什么?就是因为争议太大了,你到底顾哪头?你要保证经济发展,保护你就往后靠一靠。而且这种博弈背后的力量是相当激烈的。所以,现在为什么需要中央高层的领导来决策呢?平衡点到底取在什么地方? 有些地区可能一下走到比较极端的地步,这些文件最终能否落地,都存在一定的不确定性。

四、难以被市场广泛接受的数据交易

现在数据交易是个比较热的概念,各地前赴后继,例如前几年贵阳、上海各地。现在出现第二轮数据交易所组建的高潮。但是,各地交易所存在一个共同的特点——难以持续,难以被市场广泛接受。如果一个交易所不能被市场接受的话,就很难打开局面。那么,究竟怎么来做数据交易呢,我自己也没有思考得特别成熟,提出几个供大家思考讨论的点。

第一,单纯地交易数据所有权和控制权,这种肯定是不行的,更多的是使用权层面。

第二、政府数据交易,更多是单向地向政府采购数据,这是可行的,但你反过来就很难被社会接受。

第三,垂直细分行业是大有可为的,刚才有些专家提到的数据堂,它近期的数据交易做的还是非常成功的。广电数据交易有些能达到一个多亿,而且合法合规。它做的比较好的是人工智能这个细分领域,不光有数据交易产品,还有数据交易的工具。

五、 数据垄断

数据流通里面很重要的一个就是数据垄断,除了政府掌握了大量数据之外,一个互联网巨头也掌握了大量的数据。我这里也有选自一篇网络上的文章,我看了之后觉得写得非常好,他说早该敲打敲打这些互联网巨头。比如说它的数据的垄断行为,建立数据生态,制定相应规则,根据规则控制各个领域,控制话语权和定价权,遏制创新,制约中小企业的发展。我觉得对于政府来说,应该鼓励更多的新兴企业的发展和崛起,培育新的巨头,而不是扶持现有的巨头。

第二,数据原本是用户的私人资源和权力。而互联网巨头们在发展过程中,逐步用中心化的数据库达成了私人数据的垄断。在算法时代,每个用户的出行路线、工作内容、餐饮喜好、休闲娱乐,记录了消费和财富也记录了情绪和欲望,每个人已物化成满身标签的综合体。巨头们通过控制庞大的私人数据库取得了支配市场的核心能力。在大数据的掩护下直接击穿商业环境的诚信准则及消费者的选择权,进而构成实质上的不正当竞争行为。“大数据杀熟”、“捆绑销售”、“二选一”等滥用市场支配地位行为层出不穷。传统的巨头依靠规模效应最多能称霸一方,如今互联网巨头们除了依靠规模效应外,还有网络效应能力和数据智能能力做到全球一家独大。

现在从国家正在考虑这些问题,我们把它叫做扔下互联网平台的三个紧箍咒,以审慎包容到严格监管。包括全国人大出台《中华人民共和国个人信息保护法(草案)》,中国银保监会出台《网络小额贷款业务管理暂行办法(征求意见稿)》,市场监管总局出台《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》等,虽然这些都是征求意见稿,结果还未可知,但有些专家预测,用不了10年中国就会出现网络经济的寡头垄断,控制各个行业,我非常认同这个观点。

六、数字贸易与跨境数据流通的非关税壁垒

数据跨境的问题成为一个热点,这里很关键的就是数据跨境的模式,可以分为大致一下几类。一是多边的,像G20;一是单边的,像美国“受控非密信息”(CUI);还有像双边的,日本-欧盟经济伙伴关系协定(EPA)等。数据流通的规则会根据合作伙伴的要求等级,而产生变化,规则和要求越高的地区,产生的协议也越严格。

数据跨境有几个原则,第一是去除本地化存储,我们觉得这个非常好,保证了数据可以在自贸区内,合作伙伴之间有效的自由流动。第二是零关税、还有一些非关税壁垒的移除等。数据跨境要迈过两道坎,一个是国家安全体系,一个是个人信息保护。

七、公共数据资源社会化利用---社会化运营

有些专家提出,公共数据的公共属性决定它应该是免费的,其实我不这么认为。我觉得公共数据虽然具有公共属性,是公益性的,但并不一定意味着一定必须免费。就比如土地是共有的,但土地是免费的吗?

就目前各地的公共数据开放来看,基本上开放的数据价值较低。政府或者公共事业单位掌握的公共数据如何有效利用,是一个非常重要的问题,应该进行社会化的运营。北京也做了一些探索,就是把一些高价值的数据,比如说金融企业需要的数据集中在一个专区,然后由相关的企业来运营管理,然后来开发利用,形成数据产品,服务于金融企业。还有一些包括像我们医疗数据、医保数据等等这些数据不可能公开,但是我们怎么来利用这些数据,各地也在做各方面探索。时间原因就不具体展开了。北京在六里桥服务中心新开了一个数据服务窗口,各个企事业单位如果有数据需求,可以到窗口来提出申请,然后给你答复,看是不是能够开放给你,是不是能交给你来运营使用,大家有兴趣的话可以去看一看。

八、关于数字政府的思考

第一,需要系统性思考。中国数字政府建设搞了这么多年,很多建设都是集中在一个点、一条线、一个面,缺乏系统性规划。要么就是聚焦在数据,要么就是聚焦于技术,虽然也有成效,但是如果缺乏系统性的思考,不是统一谋划的话,很难说做得科学合理。

第二,数字政府建设需要体制化设计。体制化驱动力到底是什么?业务需求、数据驱动、技术进步,这些都是驱动力,不能仅仅从一个点搞建设。需要要有一个科学的方法论支撑。谢谢大家。

注:获取更多会议资讯及嘉宾演讲资料,欢迎关注微信公众号“国脉研究院”(微信号:ethinktank)或“2020智慧中国年会官网”(网址:http://www.govmade.cn/thematicActivities/index.html)。

国脉研究院

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