数据交易发展趋势及相关案例分析

市场发力，数据交易呈现六大趋势。

1. 交易场景不断拓展

数据要素的开发与利用过程中，“交易”概念不断拓展、范畴有所延伸，新应用、新场景 层出不穷。其中，金融业的创新探索尤为突出。

案例一：数据信贷服务

金融机构将企业的数据资源进行资产化评估，据此发放信贷。在此过程中，数据资产权属 确认、数据资产价值评估、数据资产贷后难处置是关键环节，各机构就此进行了探索。全 国已有多家主体成功办理相关业务。 如 2022 年 10 月北京银行城市副中心分行办理了一笔 1000 万元数据资产质押融资贷款项 目。数据交易所也积极促成此类交易。2023 年 3 月，人工智能公司深圳微言科技公司凭 借其在深圳数据交易所上架的数据交易标的，获得光大银行深圳分行 1000 万元授信贷款。

案例二：数据知识产权登记

部分地区探索以知识产权登记的方式创新应用场景，有望应用于数据资产入表、交易流通、 纠纷处理等多种场景，释放数据要素价值。据江苏知识产权局消息，作为国家知识产权局首批 8 个试点省份之一，该省今年 4 月开通 上线了江苏省数据知识产权登记平台，宿迁国信大数据研究院、华东江苏大数据交易中心 股份有限公司、江苏苏北大数据交易中心有限公司等 20 家企业和个人进行了注册并通过 审核，先后登记了区域个体工商户活跃度分析研究数据库、高速通行费计算数据、高速 ETC 支付次数统计等 6 条数据资源；平台为创新主体依法取得、按照一定规则处理的、 具有商业价值和智力成果属性的数据集提供知识产权登记服务。今年 5 月，江苏知识产权 局颁发了首张“数据知识产权登记证书”。

案例三：品牌数字资产发行

据上海数据交易所官网报道，近日上海市国资委联合上海数据交易所发布了《品牌数字资 产创新指南》（（以下简称《指南》），这是上海数据交易所数字资产板块的又一重大动作， 也是全国首个国资品牌数字资产指南。《指南》从品牌数字资产创新与价值提升方向对品 牌数字资产的发行背景及意义、数字资产的定义及概况、数字资产的发行登记及案例展示 等方面进行全面介绍，重点阐述了品牌数字资产发行目的、设计、制作、发行平台选择、 发行风险控制等环节，明确了品牌数字资产发行登记的思路，介绍了上海数据交易所提供 的相关备案、审核、登记等综合服务，为品牌企业开展数字资产创新提供了专业的操作指 引和解决方案。《指南》对激发品牌活力，推动品牌数字资产创新及交易，进一步引领行 业发展具有重要意义。

2. 行业覆盖走向纵深

目前数据交易覆盖较深的行业包括金融、交通、零售、医疗等。数据在行业广泛应用的模 式主要有三种。一是单一领域的数据应用于多个行业，如个人信息要素验证数据、电力数 据等应用于金融反诈、零售业的用户画像生成等；二是多个行业的数据汇集于一家企业， 此种情形较为常见，一家企业往往需要利用多个数据源作为分析基础；三是一家龙头行业 的自身数据资源及其整合能力覆盖多个行业的垂直平台，呈现全产业链的横向延伸和纵向 深耕，如阿里巴巴、腾讯作为知名软件平台，拥有广泛的业务生态，深耕电商、社交、金 融领域的“数字蛋糕”，再如三大电信运营商利用强大的信息基础设施服务跨越各行各业 打通数据产业链条，业务遍布智慧城市、智慧交通、指挥农业、智慧金融、智慧教育、智 慧医疗等。

案例一：金融大数据变革行业

金融目前是数据应用最深、最广的领域之一。据上海数据交易所研究院发布的《金融业数 据流通交易市场研究报告》，近五年来，金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达 40%。其中，银行业数据采购项目数量约占金融业 77%，保险和证券部门采购数量分别占 12%和 4%。约一半的项目数据采购金额在 10 万-100 万之间，1/3 的项目采购金额为百万 元级别。 据 2022 年各家银行年报披露，国有五大行的金融科技投入均超百亿，涵盖云计算、人工 智能、数据采买及应用、区块链等。如中国工商银行在年报中写到，以金融科技赋能经营 管理，2022 年金融科技投入 262.24 亿元，金融科技人员 3.6 万人，占全行员工的 8.3%， 数据分析师超 7700 人，推出金融风险信息服务产品“融安 e 信”，运用大数据和信息化技 术，依托上百个风险类别、逾 30 亿数据为基础，提供 API、APP、网页等多渠道服务模 式，服务境内企业客户近 10 万家，同业客户 300 多家。 交通银行则将科技金融作为其四大业务特色之一，过去三年科技投入年均增速接近 30%， 强化科技赋能，延展产业链“秒级”融资产品线，并推出自建智慧交易链平台，对接中航 信、中企云链等 16 家主流平台，实现跨场景金融合作、全程自动化秒级放款等功能，大 幅提升用户体验。

案例二：电信数据成为行业“金矿”

电信数据是开发较早、应用较广的数据类型。一方面，电信大数据内容涵盖范围广泛，与 电信运营商在 C 端和 B 端的软硬件服务密切相关，涵盖个人数据、工业数据、商业数据 等多种数据。如疫情防控过程中，电信运营商掌握的个人信息数据在疫情溯源和监测、分 析疫情情况、支撑疫情态势研判和疫情防控部署等方面起到了积极作用。另一方面，电信 运营商对大数据相关产业的布局“软硬通吃”，涵盖数据生产、清洗、算力、云计算、数 据中心建设、5G 技术等多个环节，是当前大数据生态中覆盖全生态能力最强的板块之一。 从三大运营商财报可以看出，数据已成为其重要的核心资产。 以中国电信为例， 2021 年全面实施“云改数转”业务当年中国电信产业数字化业务收入 达到人民币 989 亿元，可比口径同比增长 19.4%；2022 年，产业数字化收入达到人民币 1178 亿元，可比口径同比增长 19.7%。今年一季度，中国电信产业数字化业务收入达到 人民币 349.71 亿元，同比增长 18.9%。

3. 技术迭代日新月异

技术的发展为数据交易产业链带来极大的影响，覆盖数据整理与清洗、数据营销、撮合、 风控、应用等方方面面，为数据交易的上、中、下游产业带来全面变化。对数据交易环节 而言，技术推动产生的变革主要有三个方面。第一，技术促使数据交易效率得以提高，如 人工智能技术让数据的清洗、整理、可视化、分析等环节更加便捷，有利于提高卖方数据 服务质量；第二，技术重构了数据交易模式，如隐私计算技术的发展，让数据交易“可用 不可见”，安全边界大大拓展，从而改变了旧有业务模式；第三，技术让交易场景更加丰 富，交易范围有所延伸，促进数据要素价值化。

案例一：技术助力数据合规

据西部数据交易中心官网介绍，其建立了全国首个线上可量化合规诊断系统，并在此平台 之上推出了“数盾护航合规评估服务”。依托多因子算法数据合规模型，西部数据交易中 心可对服务对象提供“一案一策”数据辅导，为交易双方提供的交易前合规评估、交易中 合规辅导与产品登记、交易后合规保险的全链路一站式数据交易合规解决方案，实现数据 资产的“信誉增值”，让数据合规费用减少一半以上，还配备了定制化保险保障。 多因子算法模型是可量化合规诊断系统之“魂”。该系统经过长期大量的项目经验积累， 集“法律、技术、运营”为一体，模型根据企业信息与产品信息分为机构主体合法性、数 据加工合理性、数据经营可交易性、数据来源合法性、数据授权充分性 5 大合规维度，细 分拆解多达近百个合规因子，帮助企业防范数据加工、使用、交易等各项环节中的潜藏的 风险隐患。

案例二：隐私计算便利数据流通

虽然国家已出台一系列法律法规，但数据交易在实践过程中依然面临隐私保护、安全合规 等问题，从而限制了数据的价值释放。而隐私计算依托其独特的技术特点，可以实现数据 “可用不可见”，在充分保护数据和隐私的前提下可实现数据要素的交易；各方不接触原 始数据，但依然可以做到确认来源、界定范围、追溯过程、防范风险。 隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，包含了安全多方计算、同态加密、差分隐私、 零知识证明、联邦学习以及可信执行环境等主流技术子项的相关技术合集及产品方案。业 界通常将上述技术分为三大路径：以安全多方计算为代表的密码学路径、以可信任执行环 境为代表的硬件路径和以联邦学习为代表的人工智能路径。

谷歌于2019年推出的一款密码检查器服务Password Checkup堪称隐私计算的教科书级 案例，这是一个Chrome扩展程序，用于检测用户的用户名和密码是否被盗用。这一应用 借助一项加密协议技术，收集了数十亿不安全的账号和密码，在Chrome 用户安装软件后， 谷歌就会在用户登录网站时主动侦测帐户密码是否处于安全状态；加密于本地完成，无人 能查询用户密码，谷歌对用户密码“可用不可见”。

案例三：隐私计算保护基因序列数据安全

国内首个国家微生物科学数据隐私平台于近日在京发布。该平台由中国科学院微生物研究 所牵头的国家微生物科学数据中心、中国科学院微生物科学数据中心、中国科学院计算机 网络信息中心、等机构联合设立。该平台通过加密将基因序列存储在加密态的内存中进行 分析，确保数据在处理过程中对各方不可见。平台还利用区块链技术进行全流程监控，并 颁发科学数据链的区块链证书，确保数据权益。

4.合规监管不断加强

近年来，随着围绕数据监管的法治体系日益健全、监管主体分工日益明确、标准体系日益 健全，数据合规的重要性日益凸显。 在产业端，当前，数据交易产业的上中下游均以合规为基准线，在此基础之上开展业务。 如各大数据交易所均倾注极大力量建立合规体系。上海数据交易所在成立之初就发布了数 据交易配套制度，确立了“不合规不挂牌，无场景不交易”的基本原则，同时发布数据产 品登记凭证，实现一数一码，可登记、可统计、可普查。在监管端，网信办、市场监管总 局、证监会等部门均加强了数据合规监管，从中央到地方，合规监管网络愈编愈密。杭州 互联网法院曾于 2022 年发布了“数据和算法十大典型案例”，涵盖公共数据商业化利用的 合法性边界、数据权益的权属判断与分类保护等热点议题。未来，随着法律法规的进一步 完善，数据交易合规监管将不断强化、优化、细化。

案例一： 强化企业间数据共享监管

2020 年 8 月，上海证券交易所向蚂蚁集团下发了问询函，要求其回答数据共享相关的一 系列问题。这表明监管机构对数据安全问题非常关注，同时也提醒企业在进行数据共享时 需要合理规划和管理。2022 年 7 月，蚂蚁集团同意终止与阿里巴巴的《数据共享协议》。 这意味着在企业间数据共享的安排结束后，阿里巴巴和支付宝之间的数据分享活动，必须 在具体场景中依据客户的服务内容及授权进行。这种做法有助于降低数据泄露风险，提高 了用户对数据安全的信任度。

案例二：浙江温州成立产业合规管委会

2022 年 5 月，浙江成立了中国（温州）数安港数据安全合规管理委员会，以应对各方数 据“不会共享、不愿共享、不敢共享”等难题。数安港旨在打造集数据安全技术创新研发、 数据产品交易、数据产业孵化、法律服务等功能于一体的数据安全平台，管委会负责建立 数据安全与合规体系，定期对联合计算场景和数据产品进行合规性审查，确保数据联合计 算和数据产品交易安全合规等 11 项重点工作内容，为数据产业蓬勃发展，如何确保数据 产业规范发展、安全发展先行探路。

5. 数据跨境流动提速

数据经济的充分发展必须有合法、合规、通常的全球数据流动作为保障。据麦肯锡预测， 数据流动量每增加 10%，将带动 GDP 增长 0.2%。预计到 2025 年，全球数据流动对经济 增长的贡献将达到 11 万亿美元。根据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对 各行业利润增长的平均促进率在 10%，在数字平台、金融业等行业中可达到 32%。

近年来，中国政府致力于搭建促进并规范数据跨境流动的一系列政策举措，《关于构建数 据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数字中国建设整体布局规划》等文件明确了 未来推动数据跨境流动的目标，《数据出境安全评估办法》、《个人信息出境标准合同办法》 等规章出台，相关法治监管框架日渐清晰。虽然目前数据跨境流动还面临一定的挑战，但 诸多市场主体都在探索相关的新模式、新框架。 值得肯定的是，当前大数据交易所在促进数据跨境流动方面开展了多元化的积极探索。 2020 年 11 月，广西北部湾大数据交易中心有限公司发起成立了“中国—东盟大数据交易 产业联盟”，有望促进区域数据跨境流通。深圳数据交易所、上海数据交易所也就此进行 了一系列尝试。

案例一：微众银行跨境数据使用

2022 年，微众银行“基于区块链及分布式数据传输协议实现数据要素跨境使用”案例获评中 国信息通信研究院金融科技创新应用优秀案例。该案例系微众银行促进数据要素跨境互联 互通、助力大湾区一体化融合发展的典型实践。目前，微众银行已协同相关机构实现该技 术方案的验证，助力粤澳两地政府落地粤澳健康码跨境互认系统、粤澳跨境数据验证平台 等创新应用项目。项目中，微众银行应用了分布式数据传输协议，从而建立了用户主动行 使个人信息可携带权的模式。用户可主动发起个人信息数据传输并自行上传，同时借助区 块链的不可篡改性实现数据验证、及用户授权记录上链，全流程可溯源、可审计，最终实 现跨机构、跨行业、跨场景、乃至跨境的可信数据传输及协作。微众银行将此技术应用于 粤澳跨境数据验证平台的“个人资产证明跨境验证”场景，澳门居民在横琴办理资信信息 跨境验证的相关业务时，使用手机银行自主向横琴机构提交个人在澳门侧的资产信息，横 琴侧机构对用户上传的资信信息进行链上可信验证，全程 5 分钟可以完成，大幅提升了客 户体验及银行运营效率。

案例二：上海数据交易所启动国际板建设

数据交易所也开展了多种数据跨境流通的尝试。今年 4 月，上海市经信委宣布上海数据交 易所国际板启动建设，将探索数据跨境双向流动的新机制，推动国内外企业开展数据跨境 流通业务合作，实现全球数据互联互通。为做好此项工作，上海数据交易所正加快推进跨 境数据交易制度体系建设，深化基础设施布局，构建合规有序的国际间数据流通机制。上 海数据交易所总经理汤奇峰说，上海数据交易所国际板的启动建设，将进一步深化国内国 际两个市场布局，促进全球数据产品流通交易，推动数据要素市场更高水平对外开放，为 对标《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)等数字经济国际通行规则提供实践基础。

6.数商模式日益成熟

“数商”即“数据商”的简称，指以数据作为业务活动的主要对象或主要生产原料的经济 主体，也被称作数据“经纪人”，其业务涵盖数据资源生产、数据产品及服务、数据流通 交易、数据创新应用、数据安全与治理、数据生态服务等数据要素市场全链路。数商的主 要价值在于促进数据价值发现、利于供需匹配、拥有丰富的技术及合规经验等。市场拥有 足量优质的、具有公信力的数商之后，数据交易主体不必从零开始探索数据清洗、进场、 合规的复杂步骤，而是可以交由数商处理，大大提高了数据流通及利用效率。 首次命名“数商”概念的是上海数据交易所。2021 年 11 月，上海数据交易所成立之初， 提出以“数商”新业态构筑更加繁荣的数据流通交易生态。之后，“数商”概念进入监管 视野。《数据二十条》中提到，“推进数据交易场所与数据商功能分离，鼓励各类数据商进 场交易”，“围绕促进数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要，培育一批数据商和第 三方专业服务机构。”“通过数据商，为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数 据资产的合规化、标准化、增值化服务，促进提高数据交易效率”“鼓励多种所有制数据商共同发展、平等竞争”。

据国家工业信息安全发展研究中心发布的《全国数商产业发展报告(2022)》统计，截至 2022 年 11 月，我国共有 192 万家数商，其中，集中于长三角、珠三角、京津冀和川渝地区的 数商占全国总数的 56.8%。报告将数商共分为 15 类，分别是：数据基础设施提供商、数 据资源集成商、数据加工服务商、数据分析技术服务商、数据治理服务商、数据咨询服务 商、数据安全服务商、数据人才培训服务商、数据产品供应商（数据要素型企业）、数据 合规评估服务商、数据质量评估商、数据资产评估服务商、数据经纪服务商、数据交付服 务商、数据交易仲裁服务商。从融资情况来看，数据咨询服务商、数据加工处理服务商、 数据基础设施提供商平均融资金额较高。 未来，随着监管政策的完善，数商模式将逐步成熟，在数据登记、确权、使用、合规审查 等方面形成较为完善的规则体系，区域数据的互联互通也将更加便捷，行业效率得到进一 步提升。

案例一：贵阳大数据交易所设立“首席地推官”发展数商

近年来，贵阳大数据交易所设立了“首席地推官”发展数商生态。首席地推官由数据行业 公司高管、行业专家等组成，已招募的地推官来自金融、物流、交通、教育、医疗、元宇 宙等各行各业，旨在深入行业一线对接供需双方、探索多元化数据交易商业模式。5 月 28 日，贵阳大数据交易所联合深圳数据交易所、开放群岛数据交易商业模式组共同成立了“中 国数据首席地推官 40 人论坛”，以打造数据要素跨界合作新平台。与此同时，贵阳大数据 交易所也通过优化价值评估模型提升对于数商的吸引力，其建立了全国首个数据产品交易 价格计算器，提高了交易效率。

案例二：深圳数据交易所建立“数据要素服务工作站”便利数商入场

在 2022 年 6 月，深圳数据交易所建立了“企业数据合规服务工作站”，旨在为数据流通提 供安全合规、数据治理、应用规划等服务，解决数据入场的痛点和难点。深圳数据交易所 计划在未来三年内设立 100 家以上工作站，服务网点覆盖全国核心城市。今年 6 月，该站 升级为“数据要素服务工作站”，提供更广泛、更深入的数据服务，满足企业在数据安全、 应用规划、数据治理、供需撮合、增值服务以及数据资产化等全方面需求。