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文檔簡介

深度起底“數據經紀人”2022年5月23日,經廣東省政務服務數據管理局批準同意,在廣州市政務服務數據管理局支持下,廣州市海珠區率先推出全國首批“數據經紀人”名單,分別是廣東電網能源投資有限公司、廣州金控征信服務有限公司、廣州唯品會數據科技有限公司。6月15日,廣東德信行信用管理有限公司、廣東美云智數據科技有限公司獲得了順德區政務服務數據管理局授權,成為了廣東省佛山市的第一批“數據經紀人”。

“數據經紀人”推出的目的是進一步推動數據要素市場化配置改革,讓數據資源能流動、可流轉、快流通,產生更大價值。目前,數據要素市場正處在高速發展階段,據國家工業信息安全發展研究中心測算,2020年,我國數據要素市場規模達545億元,2025年,將突破1749億元。

為進一步了解數據經紀人的發展模式及未來前景,零壹智庫對數據經紀人的概念、與“數商”與“數字經濟中介”的區別以及全國首批“數據經紀人”基本情況等進行了分析。

一、“數據經紀人”的概念

(一)美國“數據經紀商”的概念

在美國,數據經紀商(DataBroker)是數據交易服務的主要提供者。根據美國聯邦貿易委員會(FederalTradeCommission,FTC)的定義,數據經紀商是通過各種渠道采集消費者個人信息,并對采集的原始信息及衍生信息進行整理、分析和分享后,向與消費者沒有直接關系的企業出售、許可、交易或提供該信息,用于產品營銷、驗證個人身份或檢測欺詐行為等。

從數據來源看,美國的數據經紀商并不是直接從用戶處收集數據,而是通過政府來源、商業來源和其他公開可用來源等途徑收集個人信息。圖:美國數據交易體系資料來源:《美國數據經紀商監管制度對我國數據服務業發展的啟示》

美國分別從聯邦和州兩個層面對數據經紀商進行監管,佛蒙特州和加州均在相關的法案中對數據經紀商進行了定義。其中,佛蒙特州頒布的《數據經紀人與消費者保護法》規定,數據經紀商是指收集、出售或向第三方授權使用與該企業沒有直接關聯的消費者個人信息的公司;加州在《加州消費者隱私法》中將數據經紀商定義為,“明確知悉并從與其沒有直接關系的消費者處收集個人信息并向第三方銷售的經營者。”

(二)國內“數據經紀人”的出現

2021年7月,《廣東省數據要素市場化配置改革行動方案》正式印發,其中提到,“鼓勵設立社會性數據經紀機構,規范開展數據要素市場流通中介服務。探索建立數據經紀人資格認證和管理制度,加強對數據經紀人的監管,規范數據經紀人的執業行為。”“數據經紀人”的概念被首次提出,并且在定位上,“數據經紀人”屬于數據交易場所的配套機構,為數據流通提供中介服務。

2021年12月,《廣州市海珠區數據經紀人試點工作方案》發布,明確了數據經紀人試點的具體工作思路、主要任務和保障措施。

除此之外,深圳在2022年1月發布的《深圳市建設營商環境創新試點城市實施方案》也提到了,要建立數據可信流通的中介機制,構建“高效運行、保障安全、協同監管、公平交易”的數據經紀人體系,目的是推動粵港澳大灣區數據安全有序流通。

2022年4月,廣東省工業和信息化廳發布《2022年廣東省數字經濟工作要點》,提到,“推動數據經紀人試點,規范開展數據要素市場流通中介服務,探索建立數據經紀人管理制度。”

2022年5月,廣州市珠海區公布了首批數據經紀人名單,并進一步明確了數據經紀人的定義、類型及職責等。

根據廣州市海珠區政務服務數據管理局負責人的解釋,“數據經紀人”是在政府的監管下,具備開展數據經紀活動資質的機構。該機構要具備生態協同能力、數據運營能力、技術創新能力、數據安全能力和組織保障能力,圍繞重點領域開展數據要素市場中介服務,推動數據流通規范化。

根據它們的自身基礎及業務范圍,廣州市珠海區進一步將數據經紀人劃分為技術賦能型、數據賦能型、受托行權型三個類別。

在數據經紀人監管上,目前廣州市珠海區通過與試點企業簽訂“信任協議”來兼顧安全可控與創新突破,并計劃引入“監管沙盒”模式。

二、數據經紀人、數商和數字經濟中介對比

數據是數字經濟時代的關鍵性要素。數據交易所是推動數據要素市場建設,充分挖掘數據要素潛力的重要“底座”。在“數據要素市場加速培育”的背景下,數據交易被提升到了前所未有的高度。

據零壹智庫不完全統計,目前,由地方政府發起、主導或批復的數據交易所或數據交易中心等已經有39家。北上廣深的入局,更是開啟了數據交易所的2.0階段。與此同時,為進一步促進數據要素流動,上海數據交易所提出了“數商”體系,北京國際大數據交易所提出了“數字經濟中介產業體系”。

“數商”的全稱是“數據服務商”。上海數據交易所構建的數商體系涵蓋了數據交易主體、數據合規咨詢、質量評估、資產評估、交付等多領域。簡單來講,數據交易并非只需要數據提供方、使用方和交易平臺三方,還需要數據撮合、加工、評估、定價、存儲以及交付等相關市場主體,這些市場主體就是“數商”。

而數據經紀人可以被視為數商體系中的一類主體,這類主體既了解數據擁有方的數據特點,也了解數據需求方的業務需求,能夠從中撮合供需雙方并幫助雙方磨合出更適配的數據產品。上海數據交易所副總經理盧勇表示,未來上海數商生態的繁榮,需要更多數據經紀和評估角色。

對于數字經濟中介,根據北京國際大數據交易所的解釋,數據交易生態體系包括數據提供方、購買方、平臺方、監管方以及中介服務方。數字經濟中介產業體系是屬于數據交易生態體系的一部分,涵蓋了數據收集、治理、加工、確權、評估、定價、交易、審計、資產證券化等的新型數據要素服務商。

其中,數據經紀體系屬于數字經濟中介產業體系中的一類,主要負責對接數據資源、開展經紀服務、撮合進場交易、解決客戶需求、參與價值分配,從而活躍數據要素市場,促進數據可信有序流通和市場化利用。

通過對比可以發現,上海數據交易所提出的“數據服務商”和北京國際大數據交易所提出的“數字經濟中介”涵蓋的參與主體基本相同,它們將數據經紀人視為了“數據服務商”“數字經濟中介”中的一類參與主體,更加強調對數據供需雙方的撮合作用。

然而,廣東提出的“數據經紀人”,其職責作用卻不再僅僅局限于對數據供需雙方的撮合。根據廣州市珠海區的解釋,數據經紀人主要承擔三方面的職責:一是受托行權,即數據擁有者可以授權數據經紀人行使權力;二是風險控制,在數據流通交易過程中起到中介擔保作用;三是價值挖掘,挖掘數據要素價值,充當數據價值發現者、數據交易組織者、交易公平保障者、交易主體權益維護者等多重角色。

表:數據經紀人、數據服務商和數字經濟中介對比資料來源:零壹智庫

三、三家“數據經紀人”機構在數據要素領域的實踐及優勢

廣州市海珠區推出的全國首批“數據經紀人”廣東電網能源投資有限公司(以下簡稱“廣電能源投資”)、廣州金控征信服務有限公司(以下簡稱“廣金征信”)和廣州唯品會數據科技有限公司(以下簡稱“唯品會數據科技”)分別涉及電力、金融、電子商務等領域。這些領域的數據資源豐富,更有助于“數據經紀人”試點工作的探索。

1、廣電能源投資:挖掘電力數據產品

廣電能源投資是南方電網下屬廣東電網公司的全資子公司。廣電能源投資負責人表示,“數據經紀人試點工作,是南方電網公司發揮電力在能源行業的樞紐作用,構建數字生態,促進數字經濟的契機。”

目前,南方電網已經設計構建了基于數據要素化、資產化特征的南方電網數據資產管理體系。南方電網將電力數據定義為投入于電能生產、存儲、傳輸、交易、消費等生產經營環節,與其他生產要素相互融合、不斷迭代,提升電能生產和消費效能的數據資源,包括數據、數據模型、數據產品、數據服務等形式。

電力數據覆蓋范圍廣、時效性高、權威性強,對分析企業生產經營情況具有很高的參考價值。例如,可以將企業電量數據、電費繳納數據以及違章用電、竊電等用電行為數據加工成用電狀態標簽,進一步地,再將企業用電狀態標簽開發成征信模型,這樣便能夠用于企業信貸評估或經營風險分析。

2021年10月,廣東省發放的全國首張公共數據資產憑證便是企業用電數據,該用電數據由廣東電網公司提供。農行廣東省分行作為數據需求單位,在取得佛山市和禧金屬制品有限公司授權前提下,向廣東電網公司申請獲取用電數據,據此對申請信貸企業進行企業畫像、信用額度審核、貸款利率核定以及貸后風控監管。

2、廣金征信:搭建數據開放底座

廣金征信是廣州金控發起設立的全資子公司,以信用數據開發服務為核心業務。廣金征信負責承建運營全國信易貸平臺(廣州站),通過市政務服務數據管理局接入了企業工商登記、社保繳納、公積金繳納、水電燃氣使用、行政處罰等政務數據,了解政務數據特點與銀行信貸風險管理需求。截至2021年11月末,廣州信易貸與廣州地區20家銀行機構簽訂了政務數據應用服務協議。

在數據經紀人試點過程中,一方面,基于對數據供需雙方的特點及需求的了解,廣金征信在挖掘數據要素價值,實現數據要素有效利用方面具有一定的優勢;另一方面,廣金征信獲得了企業征信備案,能夠保證信用數據流通的合規性。根據《征信業務管理辦法》的規定,“金融機構不得與未取得合法征信業務資質的市場機構開展商業合作獲取征信服務。”

根據廣金征信的介紹,在數據經紀人試點過程中,廣金征信將通過搭建基于隱私計算技術的多源數據開放應用底座,探索數據資產登記、數據授權、數據價值評估與定價等規則,形成標準化模式,打通政府部門之間、政企之間以及不同企業之間的信息壁壘,實現數據在“可用不可見”前提下價值的流通。同時,充分發揮數據經紀人橋梁作用,深度挖掘數據價值,探索一批“數據+金融”“數據+政務”應用場景。

3、唯品會數據科技:依托唯品會,電商數據豐富

唯品會數據科技是唯品會旗下公司,目前,唯品會全球總部已經落戶廣州人工智能與數字經濟試驗區琶洲核心片區。唯品會擁有豐富的電商數據,2021年,唯品會的活躍用戶數較2020年同比增長12%,達9390萬;GMV同比

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