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。
比特币挖矿难度上调3.4%至51.23T，再创历史新高:6月1日消息，BTC.com 数据显示，比特币挖矿难度于区块高度 792288 处迎来调整，挖矿难度上调 3.4% 至 51.23 T，再创历史新高。目前全网平均算力为 376.23 EH/s。[2023/6/1 11:51:19]
“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。
《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。
区块链智能标签技术公司Beontag完成1.2亿欧元债务融资:1月17日消息，区块链智能标签技术公司 Beontag 宣布通过其全资子公司 Tag Lux Sarl. 完成 1.2 亿欧元债务融资，德意志银行领投。Beontag 推出的智能标签技术能让 Web2 和 Web3 领域里的品牌商为客户提供基于智能手机的售后服务和体验，其智能标签使消费者可以访问详细说明产品生命周期的链上数字证书，还可以让消费者以转售为目的转让所有权，其客户包括 Alexander McQueen、Dolce & Gabbana 和 Bulgari 等奢侈品牌。[2023/1/17 11:16:52]
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。
SaaS代币化平台Buzzmint完成种子轮融资:8月9日消息，SaaS代币化平台Buzzmint完成种子轮融资，Ayre Ventures参投。据悉，Buzzmint允许品牌、创作者、特定媒体的企业和个人简单快速地构思、创建和部署实用程序主导的 NFT/代币项目。此前 Buzzmint 参加技术创业孵化器 Satoshi Block Dojo，该孵化器旨在帮助企业家在 BSV 区块链上建立业务。（prnewswire）[2022/8/9 12:12:51]
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。
DeHealth与Chainlink达成合作，以保护并Token化用户私人医疗数据信息:7月28日消息，DeHealth 宣布与 Chainlink 达成合作，以加速 DeHealth 生态系统的发展并保护用户的私人医疗数据信息。Chainlink 将帮助 DeHealth 建立安全，可靠和可扩展的 DeHealth dApp 和分散的数据存储且基于 EVM 的私有区块链 DHLT 网络。通过结合 Chainlink 的分散式预言机和 DHLT 网络，为智能合约提供一致与安全的市场数据来源。（news.yahoo）[2022/7/28 2:42:54]
实现“数据不动价值动”
“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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