数据交易PDCA模型.pdf
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1、数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 录 Contents 报告要点.?、前.?.?数据要素流通交易中建信任机制的意义.?.?国内外数据要素流通交易信任机制的研究现状.?、数据要素流通交易中的信任理论及概念.?.?信任的本质及相关理论.?.?数据要素流通交易过程中信任关系的形成机制.?三、数据要素流通交易中的可信险识别.?.?业务命周期视的主体可信险分析.?.?数据命周期视的客体可信险分析.?.?流通使环境视的环境可信险分析.?四、基于 PDCA 的数据要素可信流通交易评估指标和测度体系.?.?“PDCA”信任模型.?.?评估指标体
2、系.?.?指标测度体系.?五、基于全国数据交易链的 PDCA 模型实现路径.?.?全国数据交易链.?.?向场景的数据要素安全交易体系设计.?.?向数据要素流通全过程的追溯体系设计.?六、基于 PDCA 模型的保障体系.?.?向制度与规范约束的 PDCA 监管策略分析.?数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions?.?向理论与技术撑的 PDCA 监管策略分析.?.?管理与技术协同的数据要素可信流通机制.?参考献.?数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 1 报告要点 数据作为数字经
3、济的核心生产要素和创新动力源泉,蕴含着事物的关联性及其发展规律,对提升国家安全管理能力、社会治理能力、经济发展质量等各方面具有重要的价值。然而,数据要素流通使用环境复杂,承载多方主体利益,流通使用过程环节众多,容易引发多重安全风险和隐私泄露问题,威胁个人隐私、商业秘密、国家安全以及各参与主体的合法权益,严重制约数据要素大规模流通使用。近年来,政府组织、学术界和产业界围绕数据要素在产权分配、数据治理和数据资产等方面的问题,很少有研究在中观或者微观层面关注数据流通交易、数据市场可持续发展的基础条件市场信任。由于数据要素市场的双向信息不对称性,供需双方存在信任壁垒问题一方面导致了供需双方对另一方道德
4、风险和资质风险的感知,降低其市场参与的信心,另一方面导致参与主体间高昂的信任沟通成本,降低了市场运行效率。建立数据要素市场可信生态,构建诚实、守信和公平的营商环境不仅可以避免“劣币驱逐良币”,还可以促进数据要素市场的可持续发展。因此,构建数据要素流通使用的信任理论基础,建立数据要素流通使用全过程合规信任机制,对破解数据要素市场信任壁垒,促进数据要素高效流通使用、推动数据要素市场化配置、健全完善数据要素市场、加快数据要素价值释放具有重要意义。本报告以数据要素如何高效可信流通使用为主线,综述了数据要素可信流通使用理论与方法。首先辨析了信任的概念和相关理论,界定了数据要素可流通交易信任的概念,并通过
5、文献调研,对数据要素流通交易中的关键主体、关键客体和流通环境进行风险识别分析。综上,本报告面向数据要素流通交易过程涉及道德关键主体和客体,提出了 PDCA可信模型,即主体可信(Participant)、数据可信(Data)、合约可信(Contract)和算法可信(Algorithm)。其依据数据要素流通交易全流程可信的要求,即事前审查阶段需要保障主体资质可信、数据质量可信和合约内容可信,在事中监控阶段要保障主体行为和算法行为可信,在事后审计阶段,要对数据流通使用过程进行追溯,更新主体和数据的信用评估。此外,本报告还给出了基于PDCA 模型的数据可信流通交易评估指标和测度体系,以及数据交易 PD
6、CA 可信模型的实现路径和保障体系。数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 2、前 近年来,随着我国一系列政策的出台,数据要素市场建设已经取得了重要进展,也受到了国内外学者和业界的广泛关注。这些关注主要是在产权分配、数据治理和数据资产等方面,很少有研究在中观或者微观层面关注数据流通交易、数据市场可持续发展的基础条件市场信任。1.1 数据要素流通交易中建信任机制的意义 数据要素的可信流通使用是数字经济可持续发展的客观要求。数字经济即将进入创新发展阶段,促进高质量数据要素供给、流通以及开发利用,实现数据要素流通和利用的制度创新是数字经济高
7、质量发展的内在要求1。数据作为新型生产要素,只有经过市场可信流通,才能彰显数据要素的价值,实现数据产品化2。另外,推动数据要素在国际上的可信流通,可以进一步引领全球化数字经济的发展3。数据要素的可信流通使用是破解主体间信任壁垒,提高市场运行效率的重要举措。在数据要素市场,供需双方存在信任壁垒问题,深层次的原因在于:供需双方对数据价值的双向不确定性,在传统商品中,一般来讲产品的价值决定了产品的价格,但是数据产品的价值检验和产品使用是重叠的,供需双方都无法确定数据产品相对于对方的价值4。现有研究关注较多的另一个问题是数据使用过程中的不可证实性,数据供方无法得知自己的数据将被如何使用以及数据需方是否
8、具有数据保护的能力,数据需方也很难向第三方证实自己是否滥用了供方数据5。这种信息不对称性和不可证实性所导致的问题是供需双方对对方道德风险和资质风险的感知,一方面降低了其市场参与的信心,另一方面参与主体间存在高昂的信任沟通成本,降低了市场运行效率。数据要素的可信流通使用是促进数字产业与传统产业融合的有效途径。数据要素作为一种新兴生产要素,只有与传统要素相结合才能更好的发挥价值6。而当前主要存在的问题是除了传统企业在进行数字化转型方面的动力不足,数据要素的供给和流通还缺乏成熟的服务生态。一方面,数据要素市场缺乏成熟的数商生态,同时传统的中小企业很少具备专业的数据治理能力和数据管理意识。因此,数据资
9、源向数据产品转化成本较高,市场供给动力不足。另一方面,第三方数据交易机构与传统企业在发展中的协调程度不高,中小企业对数据价值认知不足,无法准确描述数据产品需求,亟需数据交易平台搭建双边市场,提供智能匹配和数据推荐服务。通过专业的数据处理服务、精准的供需匹配和细心的数据管理辅导等方式实现数据产品的可信流通使用,才能促进传统产业与数字产业的深入结合以及协同创新。数据要素的可信流通使用是合规高效释放数据要素潜在价值的核心引擎。数据要素的可信流通并不是单方面保证数据流通使用的安全,而是兼顾隐私保护、数据安全和数据流通使用效率。随着算法技术的不断发展,不断衍生出更多种类、更加智能的数据加工及处理服务,以
10、透过数据发现知识。但是算法本身是一个“黑匣子”,很难检测算法是否安全合规、公平透明。目前学术界已经致力于解决 AI算法的治理问题,例如关于算法的安全性7、公平性8和可解释性9等算法要求受到国内外学者越来越多的关注。因此,实现数据要素的可信使用才能促进释放数据要素价值,推动产业数据流通。数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 3 1.2 国内外数据要素流通交易信任机制的研究现状 2022 年我国数据产量达 8.1ZB,同比增长 22.7%,数据要素市场的交易规模得到明显提升,构建数据要素的可信流通交易体系已经成为数据要素市场未来发展的方
11、向。面向数据要素流通的关键节点,构建数据要素流通使用的可信模型及评估方法,为建立数据要素可信生态体系提供理论基础,是当前数据治理研究中的重点目标。然而数据要素市场涉及多级数据产品、多元市场主体以及多种交易方式对我们认识数据要素可信流通的本质特征和内在逻辑带来了巨大的挑战。不同区域、不同机构的数据管理制度、数据交易规范和数据治理技术相互割裂,对实现全国一体化的数据要素可信流通带来挑战。因为数据要素易复制、易传播和难确权等特征,数据窃取、数据泄露等安全事件频发,为解决数据要素价值挖掘和风险防范之间存在的天然矛盾,实现数据要素的“可信流通”,成为学术界、产业界和政府组织关注的热点问题。1.2.1 政
12、府组织 近年来,国内外数据要素流通使用领域涌现大量意见和战略(如图 1),在国内,2022 年 12 月,中共中央、国务院印发的关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(以下简称“数据二十条”)中,多次强调要促进数据可信流通。例如,在基本原则部分提出“建立数据可信流通体系,增强数据的可用、可信、可流通、可追溯水平”。在建立流通和交易制度部分提出“有序发展数据跨境流通和交易,建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系”,2023 年,围绕“数据二十条”各地各部门纷纷出台了数据要素流通交易的相关细则,例如北京市委政府印发了关于更好发挥数据要素作用进一
13、步加快发展数字经济的实施意见的通知(以下简称意见),意见中提出了关于加强分类分级、数据安全和治理、数据监管模式创新等一系列措施和政策,被称为北京版“数据二十条”。2023 年 2月中共中央 国务院印发数字中国建设整体布局规划,明确了强化数字中国的关键能力,包括构筑自立自强的数字技术创新体系和筑牢可信可控的数字安全屏障两大方面。随之在 2023 年 3 月,中共中央、国务院印发了党和国家机构改革方案,提出组建国家数据局。在 2023 年 10 月,国家数据局正式揭牌,国家数据局的成立有助于规范数据要素市场交易;有助于加强数据安全和隐私保护,降低数据滥用、数据泄露的风险,从近年来有关数据要素国家政
14、策和法律法规的颁布,可以看出“国家安全”仍是数字中国发展的主线。在国际上,2018年 5月欧盟正式推出通用数据保护条例(GDPR)用于保护欧盟公民个人数据。2018年德国成立国际数据空间协会(IDSA)1致力于建立一个开放、安全、可信赖的数据生态系统,目前IDSA 在全球范围内拥有来自 28 个国家和地区的 140 多个会员单位。2019 年德国和法国又相继联合推出基于身份识别和可信认证的数据基础设施信任平台:GAIAX项目。2019年日本首次提出“基于信任的数据自由流动体系”(DFFT),提倡在保护个人隐私的基础上,打造安全、共享、互信的数据自由流动空间,试图打造美欧日数字流通圈。英国在 2
15、021年和新加坡启动了数字贸易协议的谈判,致力于促进数据要素自由和可信的跨境数据流动。同年日本发布了综合数据战略,以“可用、可控、可信、互联”与“共创价值”为指导方针挖掘数据价值。2022 年 4 月欧洲议会通过了数据治理法希望可以通过可信的数据中介机构打破信任壁垒,促进欧 1 国际数据空间协会官站 https:/internationaldataspaces.org/数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 4 洲数据高效流通共享。不同于欧盟宏观数字战略的制度导向模式,美国则是选择市场导向模式,在美国的数据交易流程中,主要是通过数据经
16、纪人(Data Broker)作为可信第三方,构建一种“信用许可”体系进行数据交易。如同电商平台,当交易双方不具备可交易的信赖关系时,数据经纪人作为可信第三方,为双边履约提供了“担保”,从而纾解了双边数据交易的信任困境问题。图 1 关于数据的政策布局 1.2.2 产业界 产业界也正在积极从技术支撑和规范管理入手,探索数据要素的可信流通交易范式,帮助数据要素市场建立可信生态。在可信环境技术研究上,北京国际大数据交易所结合隐私计算、区块链及智能合约技术、数据确权标识技术、测试沙盒等技术构建数据交易系统,为数据供需双方提供可信的数据融合计算环境。华为和中信银行为促进金融数据的可信流通提出了由数据可信
17、流通管控中心、具有安全可信执行环境的可信数据空间连接器、安全存储资源池、以及安全的数据流通网络构成的金融数据可信流通解决方案2。在数据可信计算研究上,华控清交3推出了 PrivPy 多方安全计算平台,允许多个数据所有者在互不信任的情况下进行协同计算,输出计算结果。蚂蚁集团基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、区块链等技术构建了蚂蚁链摩斯隐私计算平台4,通过计算前分级授权、计算中算法+规则双重保护,计算后日志审计,解决了数据流通使用过程中的数据安全和隐私保护问题。在数据可信学习技术研究上,腾讯基于联邦学习框架推出了“腾讯神盾沙箱”,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)
18、形态的前提下,通过交换加密的机器学习中间结果,保证数据不出本地即可完成联合建模,最大化各个合作企业的数据价值。BaseBit.ai 自主研发了联邦学习框架 XFL5,XFL 不仅运用多种加密计算技术保护用户的原始数据不泄露,还使用了安全通信协议保护通信安全,实现人工智能模型的安全开发。在数据可信交付研究技术上,中国信息通信研究院则提出根据合约需求构建可信数据空间的框架,面向数据流通协议确认、履行和维护,解决多方 2 融数据可信流通技术书,中信银和华为技术有限公司.3 https:/ https:/ 5 https:/www.basebit.me/sys-nd/21.html 数据交易 PDCA
19、 模型 The PDCA Model for Data Transactions 5 主体之间的信任问题。上海数据交易所面向数据要素流通的全过程,研究构建数据可信交付框架,以构建内生安全的数据交易可信平台。数据要素流通中的风险更多的来自参与者的机会主义行为,因此仅依靠可信流通技术还不足以保障数据要素市场的长期稳定,还需要管理规定来规范交易流程。在 2021年上海数据交易所发布了数据交易配套制度,并确立了“不合规不挂牌,无场景不交易”的基本原则。北京国际大数据交易所也相继发布了北京数据交易服务指南,并积极探索建立监管沙盒、市场风险防控、交易规则等政策体系。贵阳大数据交易所在2022 年发布了包括
20、数据交易安全评估指南在内的数据交易规则体系,主要从交易主体登记、交易标的上架、交易场所运营、交易流程实施和监督管理保障五个方面进行了规定,以规范数据交易市场秩序。截止目前数据交易机构已有 60家,随着各地数据交易机构在科学技术上的研发和管理制度上的创新,数据要素市场正在向诚信、互信和可信的数据交易生态有序发展,如图 2 所示。图 2 数据要素市场生态 1.2.3 学术界 数据要素可信流通也在学术界引起广泛关注,在市场制度建设方面,文献10从政府层面研究了政府数据资产管理的要素框架和运行模式,提出可信数据生态,但缺乏对企业数据、个人数据可信管理的探讨。文献11基于场内交易视角,从制度层面构建数据
21、事前可信交易体系,重点关注交易前的合规审查与合法性确认,交易过程透明等问题。黄京磊等人12提出一种新型可信的数据流转模式数据信托,通过设计数据信托运行机制和相关制度,提出数据信托的组织结构、特征、功能和监管方案等,有效隔离参与者的市场风险,从而增进数据要素市场的可信性。包晓丽和杜万里13从场内交易视角,构建数据要素可信流通制度体系,重点回答数据进场交易的功能意义、交易前的合规审查与合法性确认、交易过程的公示公信等问题。林镇阳等人14提出从“数据要素、数据业务主体和制度规范”三个维度,构建包括“数据流业务流信任流”在内的价值驱动的可信数据要素市场化生态系统,并从生态系统视角构建数据运营平台的监管
22、体系,动态持续监管整个数据生命周期,保障数据进行长期保存、组织、维护、利用等。在业务管理制度层面,相关研究主要围绕数据流通使用的业务环节制度设计展开。例如在交易申请环节,范文仲15指出,一个合规可信的交易模式,需要实现“上市有审核、采买有资质”,建立数据源的合法性审核制度和售后管理制度等。在交易磋商环节,Rohn等人16提出,数据交易平台不仅要构建资产交易的撮合、交割和清算机制,还要能够为数据供方和数据需方数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 6 创造价值并实现价值交付或分配。在交易实施环节,很多研究者提出通过安全计算技术实现数据的
23、流通交易和价值释放。窦悦等人17指出不同的隐私计算平台的算法原理和系统设计不一致,使得异构平台间难以进行信息的交互,容易形成数据壁垒,如何构建异构隐私计算平台间的互联互通方案亟待进一步的研究。在交易结束环节,安全审计作为一种监督手段,有效迎合了数据要素市场合规可信的管控需求,面对数据要素流通安全风险的复杂性,需要建立一套成熟的交易安全审计策略18。在数据要素可信流通的影响因素研究方面,文献19面向主体可信进行了讨论,认为不同主体在交易中扮演的角色、市场能力、交易行为以及他们之间的相互作用是影响数据要素可信流通使用的关键因素,但缺乏对市场其他要素可信的探讨,如数据可信。文献20认为不可信数据带来
24、的风险会在数据价值链中所有关键环节传播,强调了数据可信的重要性,但是缺乏对数据可信属性的进一步研究。综上所述,虽然学术界围绕数据要素流通使用的可信问题,在管理制度、技术体系等方面已经开展了大量研究,取得了丰富的研究成果。但现有对管理制度与支撑技术的研究是两条独立的研究路径,也多是从主体可信或数据可信单方面讨论数据要素的可信流通问题,缺乏对数据要素可信流通使用整体的刻画。数据要素流通与其他传统商品流通具有显著差异,且数据要素流通使用过程涉及参与主体多元、数据类型多样、交易合约复杂、使用算法多变等特点,有关不同类型可信因素间的相互联系,以及不可信因素对数据要素可信流通使用的作用机制需要开展深入研究
25、,以建立数据要素流通使用的可信模型,揭示数据要素流通使用的可信机制。数据交易 PDCA 模型 The PDCA Model for Data Transactions 7、数据要素流通交易中的信任理论及概念 2.1 信任的本质及相关理论 2.1.1 信任的本质 数据要素市场一直以来存在双向信息不对称问题,即在数据交易前买方无法掌握数据质量、数据来源等信息,相比数据卖方,买方处于信息劣势地位。在数据交易中后期,数据卖方则无法得知买方的数据使用行为、是否转卖等信息,此时卖方处于信息劣势地位。数据要素市场的双向信息不对称会带来道德风险、数据泄露风险等问题,影响数据安全、人民隐私安全,甚至国家总体安全
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