来源：金融时报李国辉
不同历史时期有着不同的核心生产要素，农业社会的核心生产要素是土地和劳动力，工业社会的核心生产要素是资本、技术与管理，而如今的数字经济时代，数据成为核心生产要素之一。近期国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，围绕土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化配置改革提出了8个方面任务。
“数据天然是数字经济的核心要素。但数据不会天然成为生产要素，要解决两个核心问题才会真正成为生产要素。一是流通，二是确权。”华控清交董事长兼CEO张旭东表示。
声音 | Ripple全球银行业务主管：Ripple和Swift不是竞争对手，两者可以互补:据ambcrypto报道，Ripple全球银行业务主管Marjan Delatinne近期在全球区块链峰会上谈及Ripple与MoneyGram的合作时表示：MoneyGram是全球最大的支付服务提供商之一，它在汇款业务上的布局非常广。更重要的是，它将使用我们的关键产品之一xRapid来转移资金。我们对流动性谈得不够，而这正是跨境支付的真正成本所在。如今，世界各地的银行都将数万亿美元的资金存入预先储蓄式账户，以确保相应银行体系的价值交换正在进行。而在围绕xRapid的用例中，我们没有占用资金，而是协调了消息传递和价值本身。xRapid致力于寻找随需应变的流动性。银行和其他金融机构正在使用陈旧的系统，但同时也渴望寻求改变，以便在快速发展的行业中获得竞争优势。Ripple和Swift不是竞争对手，Swift有自己的价值，我认为我们可以互补。还是那句话：得知道什么才是对社区最好的，以及如何才能同时利用两者。[2019/7/4]
《方案》在“探索建立数据要素流通规则”方面中提出了四项任务：完善公共数据开放共享机制；建立健全数据流通交易规则；拓展规范化数据开发利用场景；加强数据安全保护。其中特别提到，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。
声音 | 比原链创始人段新星：区块链行业的根基是公链产业:据白话区块链消息，比原链创始人兼CEO段新星在接受采访时表示，“现在整个区块链行业不论是币圈和链圈都经历过几轮周期，但是我觉得行业的根基，最根本、最基础的还是公链产业，它支撑着整个行业的进步和发展。如果没有比特币、以太坊公链，你很难想象会不会有我们今天的整个区块链行业。”[2019/1/27]
数牍科技资深数据安全专家裴超表示，“原始数据不出域、数据可用不可见”的描述正对应着近两年崛起的隐私计算技术。《方案》的出台，对于隐私计算及相关产业是一个重大利好信号。
香港科技大学智能网络系统实验室主任、副教授、星云Clustar创始人陈凯表示，开展隐私保护计算技术创新与成果应用是落实国家数据要素市场化配置改革要求的有益举措。
金色快评丨矿机价格下跌或将促进行业洗牌:近日，比特币价格大幅下跌，伴随矿机价格也大幅下跌。比特币全网算力持续走高，相对应的比特币价格大跌，矿工的收益也在骤减。许多型号的矿机每天的产出和电费比几乎持平或利润极低。以能耗比较低的蚂蚁S9 13.5T矿机为例，按照当前的全网算力，单台矿机每天的收益约为29元，而每天的功耗大约为1350W。蚂蚁T9＋ 10.5T矿机每天的收益约为23元，功耗大约为1450W。所以除去电力成本，矿工的收益几乎所剩无几。去年牛市时神马M3矿机每台最高价格愈一万多，而如今价格直线下跌，加之每天大量的电力成本，许多牛市进来的投机者损失惨重，这也或降促进行业洗牌，越来越多的投机者黯然离场，大量矿机关机，每名矿工获得的收益增加，能促进行业更好发展。[2018/7/3]
实现“数据不动价值动”
隐私计算网络Oasis携手DappRadar推出50万美元生态加速器计划:2月4日消息，隐私计算网络Oasis与Dapp市场数据和分发平台DappRadar建立合作关系，双方将携手推出500,000美元生态加速器计划，参与该计划并脱颖而出的10个优质项目团队，将可各获得50,000美元的奖金以及技术、营销等方面的支持，以帮助项目成功启动和加速运作。[2022/2/4 9:31:36]
“传统的公开数据搜集、原始数据共享等都是广义上的数据融合方式，但这些传统融合方式在应用场景、隐私保护等方面存在一定的局限性。”陈凯说。对于这一问题，张旭东表示，传统的信息共享的方法是基于明文数据；而明文数据一旦被看见就会泄露具体信息，难以限制其用途和用量，难以厘清“责、权、利”；这导致了明文数据难以通过供需关系定价，难以大规模市场流通。
以金融业为例，陈凯认为，金融业作为数据密集型行业，其产生和使用的各类金融数据与客户信用水平、资产财产状况等高度相关，涉及消费者个人隐私，如何在确保安全合规的前提下加强融合应用历来是一个两难问题。
张旭东提出，数据的价值，一方面在于其可见的信息价值；另一方面在于其参与计算得出的结果价值，即其计算价值。在大数据、人工智能得以广泛应用的今天，数据的价值被更多的地体现在其计算价值上。
随着科技的进步，依托多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术，探索实现“数据可用不可见，数据不动价值动”的数据流通交易新范式，成为数据融合创新的新途径、新方向。所谓隐私计算，是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。
落地金融风控等场景
近期，人民银行发布的《金融科技发展规划》提到，在技术方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。
裴超介绍说，2021年，隐私计算已经在通信、金融、政务等场景尤其是关键基础设施行业开展了探索和实践，一些银行、运营商都进行了立项招标。
根据中国工商银行金融科技研究院协同华控清交共同编写的《隐私计算推动金融业数据生态建设》白皮书，国内隐私计算金融应用领先国际。我国互联网企业、科技公司及金融机构近年来相继研发多款成型隐私计算产品，相关产品呈现平台化发展趋势，技术组合应用日益明显。国内示范场景已包含授信风控、产品营销、移动支付人脸识别、跨境结算、反等。
以银行业为例，风控一直是银行业务运营的一个重要任务。近年来，银行业一直在探索如何在充分保障用户隐私和数据安全的前提下，将高价值数据应用于智能风控业务场景，建设风控模型精细化、用户画像精准化的智能风控能力。
陈凯介绍说，传统风控方式通常采用的是评分卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分，效率比较低，覆盖范围也比较小。而利用隐私保护计算技术，银行便能合规、安全地引入更多维度的数据优化迭代风控模型，构建贷前价值成长、贷中数字信用及贷后风险预警的全生命周期风控模型，更好地实现精准风控。
来源：金色财经
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