新蓝海之门，或将由数据信托来打开！

数据信托数据猿人工智能

原创赵长春 | 2021-03-01 12:42

【数据猿导读】当下，数据信托业务在理论探索和应用实践层面均处于前瞻性和创新性阶段。因此，数据信托也被评为“2021年十大突破性技术”之一

二十多年前，当万维网之父、被《时代周刊》评为世纪最杰出的100位科学家之一的蒂姆•伯纳斯•李（Tim Berners-Lee），在决定无偿把万维网构想推广到全世界的那一刻，他绝不会想到，由互联网产生的海量数据会受到今天这样般广泛重视，被各国“有识之士”或悄然收集，或公然“囤积”甚至“抢夺”。归根结底，都是为了这海量数据背后的利益。

据IDC预计，中国的“数据圈”将会在2018年至2025年间扩张14倍左右，以每年30%的平均增速快速发展，将在2025年达到48.6万亿GB，成为全球第一。而美国在2025年将会产生30.6万亿GB，比中国少18万亿GB。巨大的数据增量，汇集而成的“数据石油”资源，不仅受到广大公司的追捧，也成为普遍受关注的公众热议话题。

而海量数据引发的公众隐私保护、数据产权争议、数据定价模糊等问题也逐渐凸显，成为国内外从业者积极探讨摸索的新领域，一些互联网公司在保护公众个人信息、数据评估交易等方面也进行了有益尝试，但影响范围较小，还没有真正形成完整的运行机制。

于是人们不禁会问：能不能有一个独立的权威机构，可以像公益组织维护群体利益那样来维护公众个人以及政府机构、行业企业的数据权益？

在这样的现实需求下，从传统的信托行业衍生出了带有数据信托（Data trusts）色彩的相关业务。但由于数据信托业务在理论探索和应用实践层面均具有相当的前瞻性和创新性，传统信托公司开展数据信托业务的实践尚处于探索与尝试阶段，因此，数据信托还被一些国外媒体评为2021年“十大突破性技术”之一。

那么，数据信托这个“舶来品”未来会不会在中国乃至全世界形成新的蓝海？从其发展进程、蕴含商机和未来趋势看，是具备这个可能的。

发展进程：在数据信托领域，中国并不落后于国外

在国内方面，国家正在逐渐以政策和法规完善数据产权制度，一些企业在不断创新探索数据资产商业模式，公众的个人信息意识也明显增强，不断呼吁数据普惠的落实，数据信托呼之欲出。总的来看，中国在数据信托领域是跟上了世界步伐的。

2016年，美国耶鲁大学教授杰克·巴金（Jack M. Balkin）在隐私数据保护领域，首次提出采用信托工具解释数据主体与数据控制人之间关系的主张，在数据信托理论上进行了探索。

2016年11月，中航信托发行了首单基于数据资产的信托产品，总规模为3000万元，这是我国信托业数据信托的首创产品。委托人数据堂将自己所持有的数据资产作为信托财产设立信托，并通过信托受益权转让获得现金收入，受托人中航信托委托数据服务商对特定数据资产进行运用增值并产生收益，向社会投资者进行信托利益分配。在此过程中，既完成了资金的循环，同时也完成了数据资产信托的一个闭环。在实践上是一次有里程碑意义的探索。

2017年《英国人工智能产业发展报告》（Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK）建议：利用数据信托制度建立数据投资治理架构，以确保数据交换安全互利。

英国开放数据研究所（Open Data Institute，简称ODI）《2020数据信托报告》指出，其在2018年10月即采用了对数据信托的有效定义，把数据信托定义为“提供独立数据管理权的法律结构”。该定义旨在描述一种数据管理方法，在形式上完全类似于土地信托等。

美国制定的《2018年数据保护法》，为在线服务提供商收集和使用最终用户数据确立了明确的信托义务，明确要求在线服务提供商对用户及其相关数据承担谨慎、忠实和保密义务。

2018年，谷歌母公司Alphabet旗下的人行道实验室（Sidewalks Labs）提议使用独立的数据信托，来管理其在加拿大多伦多码头区（Quayside）智能城市项目开发中收集的数据。2019年，该实验室确认把数据信托作为其智慧城市发展的一部分。另外，微软也已经尝试使用数据信托来监督对德国客户数据的访问，约翰霍普金斯医疗集团将自己描述为为了患者利益而运营数据信托。

2019年9月，由人民数据管理有限公司主办的“人民数据资产服务平台”在北京启动。这是首个国家级大数据开放平台，意味着数据信托领域有了“国家队”的参与，在建立数据信托领域标准、引领数据信托规范发展方面发挥了更为积极的作用。

2020年3月，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，要加快培育数据要素市场，加强数据资源整合和安全保护，制定数据隐私保护制度和安全审查制度。我国2001年颁行信托法以来，有关资金信托、房地产信托、证券投资信托、资产证券化信托、慈善信托、家族信托以及数据信托等各类信托产品创新活动一直持续不断，为即将到来的“数据安全法”引入数据信托制度，提供了丰富的创新实践经验。

2020年10月，中国人大网公布《中华人民共和国个人信息保护法（草案）》全文，作为首部专门规定个人信息保护的法律，在正式出台后，将成为个人信息保护领域的“基本法”，相关法律要义也会成为数据信托的有效参考。

综合上述进程，国内对数据信托的探索和实践范围较广，在一定程度上将进一步推进数据信托成熟落地。

蕴含商机：数据信托领域将开辟新的蓝海

在移动互联网时代，随着AI、IoT等新技术的不断发展，数据的累积将不断加速，数据涵盖的领域将不断延伸，数据资源的储量也将更加丰富，通过数据信托，将数据从资源转化为资产，将成为每个具备战略眼光、考虑长远发展的企业、政府乃至整个社会都会正视的重大课题。

目前的国内数据平台，比较侧重于数据交易，比如当前北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、上海数据交易中心等数据流通平台不断涌现，TalkingData、聚合数据、数据宝等数据资源型企业，距离真正的数据信托，还比较远，主要是海量数据资源并没有被真正评估利用，与数据信托相关的法规制度还不配套。

在新世纪的前20年里，一众互联网公司是大数据的主角，他们在服务用户过程中收集积累了海量数据，以此获利，凭此拒敌。但随着各行业数字化转型不断深入，未来数字化的主战场是产业互联网、数字政府、智慧城市，由于物理世界和业务流程将全部数字化，也许在不久的将来，互联网的主要流量将来自于政府和传统产业。

比如在政府和民生方面，大量中国城市已开始试点甚至部分实现网格化管理，在感知数据的帮助下，对以社区为单位的群众需求能够做到有效回应，涵盖从安防到养老、从记录到执行的全政府服务环节。

那么这些来自于政府和民生领域的数据资源将由谁来管控？如果还是那些互联网公司，会不会再次形成一家独大或者几个巨头垄断？把这些核心数据委托于以商业目的为追求的公司，对政府和产业的利益安全会不会形成威胁和隐患？这些现实问题在一定程度上制约了政府和传统产业的数字化转型迅速推进。

政府和传统行业也进行了一些探索，主要是政府、银行在部分有限地履行数据信托这些功能，以及一些传统的信托机构开展了数据信托相关业务，但这些信托机构在专业化、权威性、影响力方面还存在着明显的短板与不足，靠其自身显然无法具备全面的数据信托能力。

在这样的现实需求情况下，将催生一批独立于个人、企业、政府机构之外的以数据信托为主要业务的机构，以解决2G以及2B、2C市场大量的数据信托问题。

这对于不少企业来说，相当于开辟了一个新的赛道，因为其所面对的是一片真正的蓝海，需求潜力巨大，而参与者甚少，法规制度也尚在初期，第一批参与的，必将成为数据信托行业的奠基者、规范制定者、行业监督者和领头者。

此外，在大众方面，随着公众对个人信息等隐私越来越重视，公民个人信息的搜集管理评估也会形成一个新的需求。比如，不少App在服务大众时，会获得大众的个人信息，包括年龄、位置、出生年月、联系方式等，这是属于大众个人的信息，在这些App对大众服务结束后，其个人信息应该无条件删除，否则就必须向大众支付个人信息存储（使用）费用，大众个人也有权要求这些App支付费用或删除，只不过很多时候因为信息过少或者维权困难、缺少专业的评估机构，公众一般也没有太多实际诉求和行动，但这却给这些互联网公司积聚了海量数据资源。对于BAT以及TMD等互联网巨头来说，数据不仅是其利润的增长驱动引擎，更是它们的护城河，每时每刻收集到的海量消费者数据促使它们提升服务质量的同时，也在不断加高行业壁垒，数据的聚集效应越来越明显，不可避免会出现数据歧视、信息茧房、大数据杀熟乃至隐私侵犯等诸多问题。

而未来一旦国家层面出台个人信息权益相关保障法律，或者有比较成熟的数据信托机构成立，能够对公众个人数据进行维权，公众或将向这些互联网公司申请个人信息使用费，这对一众互联网公司来说肯定是一个巨大的挑战——从以前的免费使用个人信息，到有偿收费使用，虽然个人收取费用会少一些，但是累计起来对这些大厂来说，将会是一个巨大的支出资金。

实现这一情况的前提是，当民众将获得更为主动的数据使用权，甚至演化为社会数据供需的发起人时，谁来评估公众个人信息？如果被互联网公司使用，公众个人信息又该如何定价？这些属于数据信托功能的需求，同样可以造就一片新的蓝海，也是互联网行业的商机之一。

事实上，长期以来互联网公司之所以对此沉默不语，当然有其自身利益考虑，但同时它们也认为，数据价值并非取决于数据自身，而是数据控制人，也就是这些互联网公司对数据的挖掘、整理和应用行为分析，经过加工的数据才有价值，而公众个人的原始数据由此便被堂而皇之地免费使用。

当然，在屡受指责的情况下，对于公众个人信息的保护和使用，一些互联网公司也意识到存在的问题并且承认，只通过用户数据来改善其产品，不会为了获得额外收入而将数据卖给第三方。在具体应用上，也在积极取消数据采集过程中的霸王条款。近来一些手机App增加了“仅使用期间允许”App访问公众个人信息的这一选项，相对于以前的“始终允许”选项，是一个明显进步，增加了公众个人是否愿意的选项，体现了对公众个人信息的重视。但这还远远不够。

对于保护公众个人数据的认识，国外一些大佬似乎更彻底些。如苹果公司CEO蒂姆·库克在2019年表示：“美国联邦贸易委员会FTC应设立新的框架，使消费者能够跟踪这些被捆绑并销售的数据，赋予用户权利能够按需、免费、轻松地在网上一劳永逸地删除数据。”

为了进一步增加公众的信任，一些保护信息安全的技术也在互联网公司得到强化，其中包括：

机密计算（Confidential Computing）。2019年8月，Linux基金会宣布多家巨头企业组建机密计算联盟，成员包括阿里巴巴、Arm、百度、谷歌云、IBM、英特尔、微软、腾讯等公司，专门针对云服务及硬件生态，致力于保护计算数据安全，解决人们对数据隐私的担忧，寻求基于硬件和软件的技术解决方案，用以在处理计算机内存时隔离用户数据。通过机密计算方案，敏感数据能免于被暴露给其他应用程序、操作系统或者服务器租用者。

安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）。主要是针对无可信第三方的情况下, 如何安全地计算一个约定函数的问题，在电子选举、电子投票、电子拍卖、秘密共享、门限签名等场景中有着重要的作用。比如，一个安全多方计算协议，如果对于拥有无限计算能力攻击者而言是安全的，则称作是信息论安全的或无条件安全的；如果对于拥有多项式计算能力的攻击者是安全的，则称为是密码学安全的或条件安全的。已有的结果证明了在无条件安全模型下，当且仅当恶意参与者的人数少于总人数的1/3时，安全的方案才存在。而在条件安全模型下，当且仅当恶意参与者的人数少于总人数的一半时，安全的方案才存在。

可信计算（Trusted Computing）。这是在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台，主要应用于数字版权管理、身份盗用保护、防止在线游戏作弊、保护系统不受病毒和间谍软件危害、保护生物识别身份验证数据、核查远程网格计算的计算结果，以提高系统整体的安全性。

但需要说明的是，无论这些互联网公司怎样提高数据保护的安全性，都无法阻拦数据信托业务的呼声与需求，在数据信托领域开辟新的蓝海，只是一个时间和技术问题。

未来趋势：数据信托领域将出现独立于公众个人、企业和政府组织之外的第三方数据评估和交易机构

在移动互联网时代下，互联网巨头因其所具有的数据权力过度集中，数据壁垒坚厚，不仅不利于市场竞争与技术进步，公众个人也很难仅凭一己之力得到应有的数据尊严。即便其个人或一些公益组织、第三方媒体向政府建言，大多也不能发挥明显作用，因为高速发展的网络技术效应给了这些平台过多过大影响力，而数字经济的复杂性又让政府监管短期内无法深入进行。

在这种情况下，随着数据搜集、存储、加工、运用、提供、买卖、公开等行为广泛开展，一批引入联邦学习、隐私计算、数据标签等技术的国家数据共享交换平台、全国一体化在线政务服务平台和国家电子政务云数据中心等综合性政务数据交换体系，将进一步加大建设力度，促进政务数据的跨域共享开放，在数据的权属、流通、交易、保护等方面的标准和规则将进一步完善，不断营造可信的数据信托空间，保障数据流通的合规性、安全性和高效益。

同时，一批独立于公众个人、企业和政府之外的第三方数据评估机构将在未来逐步浮出水面，不断深化数据中介、数据代理等多样化数据流通服务模式，进一步支撑数据资源汇聚、数据资产管理、数据价值流转、数据产品交易等更多平台服务能力建设，促进数据信托不断优化。

数据信托在有效均衡数据主体与数据控制人的数据权益构造、维护数据平安、促进和保证数据市场安康开展等方面具有突出的工具性价值。而数据信托的功能与制度建构，使数据信托的工具性价值与数据的分级分类维护构成有机联动，数据资产的各项权能得以有效设计落实，满足数据资产的商业和业务需要，为数据资产创设更广阔的应用场景。

令人欣慰的是，当前国内一些数据交易平台，越来越带有一定程度的数据信托色彩。2014年以来，由贵阳、上海等数据生态活跃地区政府主导的数据交易所模式纷纷涌现，通过建立数据供应方与需求方共享的交易平台连接数据供需，以第三方专业技术和政府资质完成监管与加密支持，最终实现数据的交易流通。如果这些数据交易所更加突出其第三方专业监督角色，从技术手段、商誉积淀和现实需求来看，也有可能成为行业内外都认可的数据信托机构。

未来的数据信托，可能主要以数据银行模式进行，以保护用户个人、企业乃至政府机构数据的所有权、知情权、隐私权和收益权为核心，建立大数据资产的管理与运营综合服务系统，包括数据确权、汇聚、管理、交易与增值服务等功能。通俗地说，就像在银行存款一样，数据资产能够采用银行模式进行管理和运营，既可以实现数据的集中有效管理，也可以实现数据的增值和有序流通，形成良好的数据信托机制，消除数字霸权、数据鸿沟，真正解决当前越来越明显的数据生态失衡问题。

任何一个政府都不会鼓励具有垄断性质的数据寡头存在和发展，未来或将在数据信托机构的监督下，各类互联网及产业巨头将形成专业化的数据领域，彼此公开数据流通。数据交易平台或将在数据信托赛道扮演更重要的角色，并且由此衍生出数据中介或数据经纪等细分商业模式，将为数据创造者争取更大的利益，自身也将获得更合理的收入。

这是一个多方受益的大趋势，因此也必将受到各方的期待与憧憬。

来源：数据猿

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