构建新的数据流通观，隐私计算下的政务加速度(2)
新数据流通观，有如下内涵：
第一方面，应充分利用隐私计算、区块链等技术，实现“数据可用不可见”的新型数据融合方式，替代过去以数据物理集中来实现数据汇集的方式。新的数据融合方式希望达到一种均衡，在数据开放主体不丧失对自己数据要素物理控制权的前提下，还能把数据的使用权安全地开放出来，和其他主体协同利用。可以概括为数据物理分散，但是逻辑集中，同时计算是分布式，监管是有中心。在这种机制的基础上，会有更多的数据开放主体愿意加入进来，从而扩展数据开放的范围和深度。
第二个层面，市场的监管者需要平衡开放和安全的关系，以构建良性的数据协同生态为目标对数据要素市场进行监管。那么在不进行数据物理汇集的前提下，监管者需要借助隐私计算、区块链等技术，建立可穿透、可追溯可审计的监管机制和手段。以数据定价为例，数据定价问题不管是数据的开放主体、应用主体，还是市场的监管方，各方其实对定价的理解和诉求是不一样的。数牍科技目前正在利用公司隐私计算产品探索数据协同定价场景。
最后一层面，关于新数据流通观，张迎春认为它会进一步提升对数据应用场景的扩展和深化。以此前国内数据开放平台为例，目前的开放手段大多基于接口形式，所以基本上数据的开发者或者利用者，是通过接口拿到原始数据或者经过初步加工的标签数据产品，然后进行数据分析、计算等。引入隐私计算等技术后，我们能看到一种新的机会，基于隐私计算开放出一个更柔性、更敏捷的数据资产环境。这可能是未来数据开放的一种新形态：数据产业的“Prosumer”(生产性消费者)模式：不单单只是API的开放，而是把建模的能力或者运算的能力开放给数据需求方，让数据应用主体的需求可以在更贴近数据要素的地方，在开放平台上完成数据价值实现的闭环。
数据要素市场展望：构建更广范围的数据协同网络，探索数据开放新场景
关于愿景，新数据流通观倡导的是未来能在全国范围内形成数据协同网络。不同层级数据的开放平台承担了不同的作用，同时各个层级的平台之间的数据又不是物理汇总和冗余存储的关系，这样不管是从技术的可行性上，或者是网络协同效率上，都是非常高效的。
在这样的协同网络中，产融结合、产业互联网金融、智慧医疗等都是很有价值的创新场景。
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