“数据银行”概念模型与建设规划研究报告_39页_6mb

数据银行概念模型与建设规划研究报告总结

核心内容

本报告由浦发银行与矩阵元隐私计算联合实验室共同研究，旨在探讨数据银行在推动数据要素市场化配置中的作用，提出以“数据银行”为核心概念的金融基础设施建设框架与路径，助力数字经济与实体经济的融合发展。

主要观点

1. 数据要素的重要性
   数据作为新的生产要素，具有非竞争性、非稀缺性、非耗损性、不确定性及外部性等特征，是数字经济发展的关键驱动力。

2. 数据银行的愿景与使命
   数据银行是围绕“数据价值TWIN空间”构建的产业数据要素流通金融基础设施，以降低数据流通信任成本、完善数据要素流通服务、促进产业数据价值释放为手段和目标。

3. 数据价值“TWIN”空间

   • Thorough：全面丰富数据资源
   • Well-regulated：有序流通数据资产
   • Infonomics：挖掘数据要素的经济属性
   • Network：构建分布式数据价值网络

4. 数据银行的职能

   • 促进内循环：通过数据治理与资产化管理，提升企业内部数据利用效率。
   • 对接外循环：设计数据交易机制、提出数据合约概念、建立市场化权利登记体系，完善数据流通服务与收益分配机制。

关键信息

数据银行的特征

• 降低数据要素流通信任成本
• 完善数据要素流通金融服务
• 促进产业数据要素价值释放

建设框架

1. 技术底座：构建可信数据要素流通技术平台，包括隐私计算、区块链、云计算等。
2. 服务体系：打造数据要素流通与价值实现体系，涵盖数据资产确权、价值评估、交易机制等。
3. 场景生态：拓展数据要素价值流通场景，如数字政务、开放金融、数字城市、智慧医疗等。

核心功能建设规划

• 基础设施层：提供隐私计算与数据要素管理能力。
• 隐私计算能力层：实现数据加密托管、隐私计算、安全协作等。
• 数据资产管理层：统一数据标准、数据治理、数据资产确权与估值。
• 数据要素流通层：构建数据权属登记、数据合约管理、交易协作机制等。

隐私保护能力建设

数据银行根据参与方的可信程度，将隐私保护分为五个层级：

• 可信环境
• 安全环境
• 部分开放环境
• 全开放环境
• 与隐私计算技术结合，如TEE、MPC、零知识证明等。

隐私AI能力建设

数据银行将融合隐私计算与AI技术，构建分布式、开放协作的隐私AI网络，提升数据服务的智能化水平。

实施路径

数据银行建设分为三个阶段：

1. 理念与规划阶段：明确愿景、特征与职能，构建总体框架与核心功能规划。
2. 验证与服务阶段：通过技术试点验证，推进场景沙盒与服务模式探索。
3. 模式与推广阶段：形成可推广的数据要素价值释放机制，联合生态伙伴共创共赢。

合规风险管理设计

1. 数据权利登记合规管理：通过数据合约建档、分级隐私策略、标准化处理流程等，确保数据合规使用。
2. 数据交易规则合规管理：建立有效授权管理、数据合作规范与交易任务管理，提升合规性。
3. 数据流通服务合规管理：实现穿透式合规管理、事前事中干预、事后监管优化，构建可追溯、可审计的合规体系。

产业应用探索

1. 异业数据融合：打通跨行业数据壁垒，实现数据共享与协作。
2. 多维数据协作：整合多维数据资源，提升企业信息处理能力。
3. 数据银行+数字政务：促进政务数据与企业数据的融合，提升政府治理与企业服务效率。
4. 数据银行+开放金融：构建多机构、多维度的数据协作机制，实现用户信用与风险评估的精准化。
5. 数据银行+数字城市：推动城市数据融合与共享，形成数据要素运营总台。
6. 数据银行+智慧医疗：实现医疗数据的安全共享与多维分析，提升医疗服务质量与效率。

结语

数据银行的研究探索，旨在通过技术赋能与机制创新，推动数据要素的市场化配置与价值释放，构建安全、合规、高效的金融数据生态体系，助力产业数字化转型与数字经济高质量发展。