序言一
發展自主可控的數據要素流通技術
姚期智
中國科學院院士，圖靈獎得主
清華大學交叉信息研究院院長
清華大學金融科技研究院管委會主任
黨的二十大報告指出“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。當前，數字經濟是我國經濟發展的新動能、新引擎。自黨的十九屆四中全會正式將數據列為生產要素以來，我國加快了培育數據要素市場的步伐。2022年12月，中共中央、國務院《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，成為下階段我國數據要素市場化建設的指引。
數字經濟的基礎技術將數據和算法進行融合，釋放數據價值。人工智能算法的落地應用給各行各業帶來了明顯的價值提升，而數據是算法作用的對像。因此，國家把數據納入生產要素。近些年，雖然人工智能算法技術已經有了長足發展，但在很多行業中，算法的價值發揮越來越受到基礎數據可用性的限制，諸如數據孤島、數據安全、隱私保護等問題阻礙了數據價值進一步釋放。因此積極推動數據要素的安全利用，已經成為建設數字經濟的關鍵舉措。
本質上，數據要素應用的核心挑戰是如何保證數據要素使用可控。從數據可控流通的技術來看，四十年前多方安全計算實現了理論上的突破。一直到近幾年，隨著數據流通和數據隱私保護並重的產業需求愈加旺盛，大家在計算機科學各個領域開展研究和實踐，極大地提升了這些技術的性能，並且已經在金融等領域取得實踐應用的初步成果。但是當前，數據要素相關技術、產業和政策的結合，仍然面臨兩個核心挑戰。
是交叉學科的挑戰。如數據要素在金融領域的應用，是典型的交叉學科範疇。但目前的金融科技發展仍面臨一定問題，其根源是金融從業者、科技人員與監管方之間互相難以溝通和理解，缺乏開放心態和敬畏之心。其實，科技人員要敬畏金融規律，理解金融領域防範繫統性風險底線的根本要求；金融業從業者也需要敬畏科技，理解不斷湧現的科技的原理和本質。當然，各方之間需要互相理解的重要性還在於，監管與合規是金融行業非常鮮明的特色，如何設計開發擁抱監管而不是逃避監管的技術，纔是“行穩致遠”的根本。
第二是交叉學科人纔和技術自主可控的挑戰。清華大學交叉信息研究院一直致力於培養具有國際一流的科技創新人纔。我們希望自主培養的創新人纔隊伍，能夠在安全利用數據要素這一關乎國家安全的關鍵領域中，創造出獨立自主、國際領先的技術。同時，我們與五道口金融學院合作，共同創辦清華大學金融科技研究院，也希望能培養出具備交叉學科能力，並能夠在金融等產業進行應用創新的人纔。
我很高興清華大學金融科技研究院發揚了清華大學產學研平臺優勢，依托不同領域領先的科研水平，組織專家編寫出版了《數據要素化100問：可控可計量與流通交易》一書。社會各界對這一交叉領域的深刻理解，是打通技術、業務與政策的關鍵。本書簡潔全面地介紹了數據要素相關的關鍵技術、政策要求、產業應用、國際比較等內容，具有通俗性、可讀性，相信能讓各級領導干部、政策研究者、技術人員、業務人員獲益匪淺。
序言二
穩步有序推進我國數據要素化
廖理
清華大學五道口金融學院金融學講席教授、博士生導師清華大學金融科技研究院院長
自黨的十九屆四中全會正式將數據列為生產要素以來，我國數據要素化進程按下了“快進鍵”。2020年4月9日，中共中央、國務院出臺《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出“加快培育數據要素市場”，隨後《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》《關於加快建設全國統一大市場的意見》等一繫列鼓勵政策密集出臺，京滬深等地開啟新一輪新型數據交易所建設熱潮，數據加工、數據合規、數據資產評估等專業服務機構加速出現。2022年12月，中共中央、國務院《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，為促進數據高效流通使用、賦能實體經濟提供制度支撐。在把握數字經濟發展新機遇背後，我們也要認識到中國數據要素化進程也伴隨著很多挑戰，需要自上而下打通關鍵節點，理順錯綜復雜的癥結所在。
近些年來，社會各界對數據價值的認識、數據化決策和管理能力已經有了很大的提升，有力推動了我國經濟轉型發展和治理能力的現代化水平。但大家對於數據作為新生產要素的科學理解、數據要素化的難點堵點及深層次動因、數據要素化的創新探索等關鍵問題的認識恐怕還有很多困惑。這是因為，關於數據要素化，無論觀念上的認知理解，還是實踐中的市場化配置改革，在我國甚至全世界都是一個新生事物，因此更需要我們與時俱進，解放思想，走出“新”路，加速壯大發展新動能，這也是數字經濟時代提升數據思維的應有之義。
一般提到“數據要素”，大家都會感到既熟悉又陌生。熟悉在於，數據要素其實來源於數據。《中華人民共和國數據安全法》次給出了數據的法律定義，指出數據是“任何以電子或者其他方式對信息的記錄”。從這個角度說，從上古時代的“結繩記事”，到文字發明後的“文以載道”，再到現代科學的“數據建模”，其中用到的信息記錄都叫數據，數據一直伴隨著人類社會的發展變遷。陌生在於，雖然數據要素和數據緊密相連，但又存在著本質區別，不是所有的數據天然就是數據要素。數字經濟時代，數據的使用對像已經從人變成了計算機，數據成為數據要素，需要具備兩大前提條件：一是把原始數據加工成機器可讀的，具備投入生產使用條件的生產數據。二是讓數據可以通過流通進入到社會化大生產中，而不是手工作坊似的自有資源。因此，具備“機讀” “流通”的數據纔能真正成為數據要素。
從“數據”到“數據要素”，字面上雖僅有兩字之差，但背後卻是對數據在下階段人類經濟發展歷程中所起到的決定性作用的全新定位和前瞻研判。我國是名副其實的數據資源大國。國際數據公司（IDC）和數據存儲公司希捷（Seagate）開展的一項研究發現，我國每年以超過全球平均數3%的速度產生和存儲數據，2018年約產生7.6ZB（1ZB≈1萬億GB）數據，至2025年全球新增的數據將有近30%來自中國。數據也已經成為我國數字經濟持續壯大的關鍵基礎。2020年我國數字經濟規模位居世界第二，逼近5.4，同比增長9.6%，增速位居全球。基於數據資源和市場規模等優勢，我國不斷創新發展出移動支付、電子商務、在線教育、遠程醫療等一批新業態新模式，為經濟社會發展注入了強大活力。
從數據到數據要素的過程，就是數據要素化。它能夠推動我國數據資源通過市場化配置實現在全社會範圍內的廣泛流通，推動數據資源全面進入社會化大生產，這涉及我國數據要素市場基礎制度、基礎設施、標準規範、技術創新、產業應用等方方面面，各行業各領域都是這個過程的參與者、推動者和受益者。數據要素化的本質是流通。數據隻有通過流通，纔能為優化自然資源和社會資源使用和分配提供支撐。而數據流通的關鍵在於可控。調查顯示，2021年全球數據洩露事件平均成本（損失）出現了近年以來的增幅，從2020年的每起38增加到2021年的4，增長9.8%。這還不包括以合法手段獲取卻將數據用於非法用途等的濫用行為。因此，在《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》中，明確要求“探索建立數據要素流通規則，建立數據用途和用量控制制度，實現數據使用‘可控可計量’”。
可見，數據流通是數據要素化的前提，而使用可控又是數據流通的前提。可喜的是，使用可控目前已可通過技術手段實現，這也為我國數據要素化帶來了歷史性優勢。40年前，我國姚期智院士首創了多方安全計算理論，為轉化這一重要原創性科研成果，清華大學發起成立了華控清交信息科技（北京）有限公司進行工程化落地，經過近些年持續的技術攻堅，其性能耗費已從明文的10萬~100萬倍降低到了目前的10~100倍（個別運算可在10倍以內），實用性大大增強，為從根本上解決明文數據流通中的信息洩露和使用不可控問題提供了創新方案。這也是清華大學金融科技研究院重點孵化的科技應用。可以說，以多方安全計算等隱私保護計算技術為代表的技術領先應用，在某種程度上實現了我國數據要素化的國際創新引領。
當然，目前來看，我國數據要素化還面臨很多困難。數據責任和數據權屬界定尚不明晰、數據相關定價和流通機制還不完善、數據安全流通技術應用能力不足等，導致數據要素化過程中普遍存在“不敢”流通、“不願”流通、“不會”流通的尷尬局面。比如，明文數據流通，無法有效管控數據使用目的和方式，無法釐清數據相關方之間的“責、權、利”；再比如，數據所有權及其相關的使用權、受益權和處置權的定義與含義在法律上也還沒有得到明確，數據權屬難有定論；等等。隨著國家間數字經濟競爭日益激烈，國內新舊動能加速轉換，需要各界不斷加大討論力度，加快凝聚共識，為順暢解決這些問題提供支持。
本書聚焦數據要素化與數據流通的關鍵認知與實現路徑，旨在繫統性釐清數據要素化的掣肘難題，並嘗試從政策、法律、國內外產業實踐等角度展現業界創新解決思路，還邀請了華控清交參與本書編寫，全面介紹多方安全計算等隱私保護計算技術、工程化和產業化的進展。在形式上，以問答方式提煉出直擊要害的100個數據要素化關鍵問題，希望能夠幫助關注數據要素的領導干部、政策研究者、高校學者、技術業務專家等加深對數據要素化的理解，為制定數據政策、開展業務實踐提供高質量的研究參考。也希望本書能讓更多普通讀者讀懂數據要素，用好數據要素，發揮數據要素價值，為中國數據要素市場建設貢獻力量！當然，由於中國數據要素化實踐處於起步階段，本書中也有一些問題還沒有明確答案，期待和政產學研各界加強溝通交流，不斷踫撞出中國數據要素化的特色之路！
