杜宁：释放数据能的三个阶段

中关村互联网金融研究院 2022-05-11

6月29日，2020第四届金融科技与金融安全国际云峰会暨2020中关村“番钛客”金融科技国际创新大赛启动仪式在线上召开，中关村金融科技产业发展联盟副理事长、金融科技人才专委会副主任委员、投融资专委会副主任委员、华控清交总裁杜宁出席并演讲，他提到目前，实现数据的可流通、可定价、可交易，需要由信息共享模式转变为实现数据可用不可见的新数据使用模式。这一过程可分为三个阶段：一是保证数据按用途用量使用；二是借助TEE、数据脱敏、差分隐私、多方安全计算等技术；三是实现数据真正的生产要素化，对每次使用的每个数据进行精准定价，促进数据价值流通。

杜宁

中关村金融科技产业发展联盟副理事长、金融科技人才专委会副主任委员、投融资专委会副主任委员、华控清交总裁

以下为嘉宾发言全文：

金融业数字化转型已经谈了很多年了，今天我想根据近期的研究成果跟大家谈一下“数据能”，希望给大家带来一些新的启发。

去年，中国互联网金融协会组织走访调研了51家银行机构，对银行业数字化转型现状有了一个整体的把握。各参与调研的金融机构在五分制下平均得分是3.01分，折合成百分制的话，正好是60.2分，是一个刚刚及格的成绩。

我们看一下具体的情况：战略规划，也就是思想重视层面，是得分最高的，其次是资金投入，再次是数据治理，但是数据治理是低于平均线的，最后是技术创新。技术创新得分底大家是比较容易理解的，因为对于一个大银行来讲，当它做核心系统升级的时候，可能需要几千人的人力投入，但是一旦系统升级之后，几千人怎么摆可能是一个问题，而对于小的银行来讲，自己聘用高端信息科技人才，也是一个很大的投入。

为什么数据治理谈了这么多年，其水平还在平均线以下呢？我们来看下具体的情况。大银行不管自己做成多大，始终还是一个数据的孤岛。为什么这么说呢？近两天大家都在转的一篇文章，说有可能给银行机构发一个证券的牌照，但是一旦发了证券牌照的话，他们能够混用的是什么呢？人员不能混用，业务也不能混用，资金池也不能混用，最有混用价值的就是数据。然而，从目前对数据的管理办法来讲，即使在同一个集团内，不同的主体之间数据依然是不能混用的。对于小的银行来讲，都不是数据孤岛的问题，因为它的数据甚至还没有形成一个岛。小银行面临的挑战是如何逾越“数字鸿沟”，所谓的数字鸿沟，就是信息化技术使用得越少，离现在的先进水平差距就会越大，这个鸿沟会逐渐被拉大。对于监管机构来讲会有同样的困惑；如何加强事中监控和管理，目前没有一个既能达到实时效果，又能不增加新的数据旁路风险的两全手段。

刚才提到的问题都集中在数据治理上，有没有可能让数据治理突破当前的瓶颈呢？我们之前一直实现数据能够跨信任域使用的手段是“信息共享”，要先把数据拿出来，给到其他方，才能实现对这个数据的共享使用。那站在第一性的原理上考虑这个问题，我们会有一个“假想”，有没有可能实现数据不拿出来，而只是把数据的能量传递出来给到其他人用呢？换言之，数据能否做到可用而不可见？

上面的“假想”能实现吗？让我们从一道加法题看起，这个题很有意思，甲的数字是30，乙的是80，我们想得到两个数字的和，以前经典的做法是，要不把甲的数据给乙，要不把乙的数据给甲，要不全给到第三方，但是甲或/和乙的数据就暴露了。现在，我们可以把甲和乙的数据随机分成两个数，分别给到丙和丁，这样丙和丁就只拿到了数据的碎片，而不知道数据到底是什么。丙和丁分别计算碎片的和，再把两者的和加起来，就得到了我们想要的答案。同样用这个方法我们可以做减法、乘法和除法计算。我们知道，所有的函数都可以转化成四则运算。比如，比较复杂的Sigmoid函数也可以用四则运算来做。我们从一道加法题的新做法可以看出来，让数据可用不可见通过技术的方法是可以实现的。当然，我提到的办法只是实现“数据可用不可见”方法中的一种。

去年和今年我们听到一个新词“数据生产要素化”。这是一个很重要的举措，为我国未来的数字经济拉开了宏伟的序幕，也将推动各领域的数字化转型走上快速发展的道路。我们来看看这些具体的要求，比如：数据等生产要素的贡献由市场评价，按贡献决定报酬的机制，并且完善数据权属界定，开放数据交易流通等共享措施。其实这些要求都是要让数据这个特殊的生产要素，能够像以往的土地、人才、知识等生产要素一样，可定价、可流通、可交易。而要让数据可流通、可定价、可交易，一个最核心的转变，就是要让数据可以“可用不可见”，并且能够按照规定用途和用量进行使用。

我认为数据可用不可见，按规定的用途用量使用，是我们当前面临的黄龙第一关。那么黄龙第二关是支撑这个目标的技术，目前来看经常提到的技术有数据脱敏、差分隐私、可信计算环境（TEE）、联邦学习、多方安全计算等。联邦学习是把各方数据联合起来进行建模，但不把所有数据堆积在一起。检验的标准，是所有的数堆积在一起训练出来的模型，和通过联邦学习得出来的模型进行比较，之间的差值小于一个我们能够接受的差值就可以了。多方安全计算的定义是说F（X，Y）=Z，在得出Z的过程中，X、Y是各方都不能够反推出来的。但是这个只是黄龙第二关。就像5G、大数据、人工智能一样，大家对核心的技术并不会如数家珍，只要知道各种技术的组合能够产生的效果就可以了。其实在整个过程中，各种技术因地制宜地混合运用，才能实现隐私保护、效率与成本的最佳平衡。在这种情况下，我们就能实现黄龙的第三关，即数据真正的生产要素化--每一次使用一个数据我们都可以根据他的使用用途、使用用量进行精准定价，通过交易促成它的流通，在这个过程中，我们传统利用数据的方式，就进化为使用“数据能”的方式。

最好的预测未来的方法是创造未来。我希望今天用短短的时间给大家谈到的一个小小的点，能够启发大家的思考，给大家带来一个在解决金融业数字化转型过程中的有效的武器。谢谢大家。

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