5月30日讯（记者 郭松峤）在全球数字化转型的大潮中，数据已成为核心生产要素之一。如何在确保数据安全的前提下，最大化地挖掘和利用数据价值，是当前众多数据要素生态企业共同面临的挑战与机遇。

作为在数字中国建设峰会开幕式上唯一被邀请发言的数据要素民营企业，蓝象智联创始人兼董事长童玲以“数据要素X行动点亮数字中国美好生活”为题做主题演讲。

数字中国建设峰会闭幕后，围绕数据安全、数据价值释放、数据生态建设等话题，专访了蓝象智联创始人兼董事长童玲。

：数据二十条已经发布一年多的时间，能感受到数据行业有哪些变化吗？

童玲：第一，作为一个技术型及应用型数商，最害怕的是无数可用，这两年公共数据的开放和授权运营，市场上数据供给在稳步增加。

第二，数据产权三权分置和相关制度要求，为我们这些从业企业设立了合规框架，让整个行业可以更健康长久地发展。

第三，数据开发利用的产业生态更加多样化，国家数据局会同有关部门印发了“数据要素×”三年行动计划，为业界提供了丰富的场景引领，我们看到数据要素X金融，数据要素X助农惠农、数据要素X绿色低碳、数据要素x社会治理很多场景已经被点亮，例如某国有大行在疫情期间为中小商户精准放贷，以及福建大数据集团基于多方数据融合进行反电诈社会治理。大幕背后更多的场景正在涌现，呈现出百花齐放的态势。

：请你谈谈，在探索数据价值的过程中，为什么将数据安全视为“底座”？

童玲：随着国家数据局推出“数据要素x”行动计划，数字中国将在各行各业中结合数据要素价值呈现“百花齐放”的态势，蓝象提出以数据安全为底座，数据要素价值创造为导向，数据安全是前面的“1”，数据要素价值创造是后面的“0”。

不谈数据安全的数据价值创造，或者不谈用户隐私保护的数据价值创造，可能会带来一系列社会问题，例如某些行业的过度营销、或者电信诈骗等一系列社会毒瘤问题，也恰是因为用户隐私信息的泄露带来的。蓝象智联的一大核心技术特色是隐私计算，也就是保护用户隐私的计算，通过以隐私计算以及一些数据安全手段，助力各机构更加长久、持续、健康地发挥数据价值，在国家数字中国战略中为人民的幸福生活添砖加瓦，在“1”后面放心地写上更多的“0”。

：据你观察，如何建立一套有效的数据价值评估体系，确保数据在流通与应用中能够被精准评估其价值？

童玲：首先，我们需要认知到：同一份数据在不同场景中的价值是不一样的。在数据流通过程中，不同的应用场景需要不同的数据价值评估策略；而同时，不同的评估策略又会围绕对该场景的ROI测算来做量化评估。

比如卫星遥感数据叠加AI图像识别技术后，可以精准识别农作物的长势、识别洪灾旱灾对农作物生长的影响等，对产值进行精准预测后，即可以直接形成授信额度和利率等信贷决策。而由此我们可以通过这种方式为一份卫星遥感数据量化出其带来的金融收益，合理的定价也就由此诞生，进而进一步促进该数据的高价值流通。

：在跨行业数据共享与合作中，如何克服数据孤岛问题，促进数据流动与价值共创？

童玲：国家数据局提出的“数据要素x”行动计划，其中的“x”是代表跨行业数据共享合作后，数据价值的发挥将发生乘法效应，而不是简单的1+1=2。

在前几年数据合作是以数据汇聚为前提，数据汇聚后再进行一系列数据价值探索，这种模式在同一机构内相对方便，通过数据仓库或大数据平台来汇聚和计算；但当数据来自于不同机构时，这种模式会带来一系列问题或隐患，数据在对方机构存储时因为两方的数据安全策略不一致，会带来数据泄露风险，可能违背一些行业规范或法律条款要求，特别是金融或其他数据高度敏感型行业。

就像物流体系中“冷链物流”专用于保护生鲜食品的安全，隐私计算技术是数据流通中的”冷链“服务，专用于保护敏感类数据的流通安全，为数据安全流动“保驾护航”。它一头链接着场景端 ，一头链接着数据资源端。一是激活数据流通“最初一公里”的源头数据活水，让原始数据不出域的情况下，数据价值可用可流通，助力解决数据“供得出”的问题；二是在场景端以用户数据隐私保护技术+合规的用户授权机制，做好数据释放价值的“最后一公里”，助力解决数据“流得动”的问题。蓝象智联配合各家数据要素基础设施建设机构，基于隐私计算、匿名化、可信计算等技术，让敏感数据在数据汇聚、处理、流通、应用的全过程中始终处于不暴露隐私的密文状态，这套技术体系目前已在200家国内头部金融、政务及数据源机构得到生产验证，构建了400多个站点。在当前技术能力下，在很多场景中隐私计算可能是跨行业数据共享合作的最佳技术解。

：数据要素市场的健康发展离不开生态合作。蓝象如何与企业、政府及研究机构等构建合作模式，共同推动数据价值的释放？

童玲：一个成熟的数据要素市场，是一个巨大的生态，包括公共数据和社会化数据供给者、数据场景需求者、数据交易撮合者、数据价值发现者、数据工具技术提供者等等。蓝象数据要素生态中的定位是做好安全流通技术方案的提供者和数据要素价值的创造者。

在安全流通技术方案提供者定位中，蓝象一方面和众多技术型企业深度合作，将自研的隐私计算产品或数据要素运营平台产品与其他技术公司的产品深度集成，形成完整的技术方案方便用户应用；同时也在实现与其他隐私计算公司的产品的互联互通，以方便用户更高效地实现更多的数据合作；过程中，蓝象也在和国内众多高校深度合作，特别是在密码学和AI方向。

同时，作为数据要素价值的创造者，蓝象具有丰富的数据运营经验，正在和大量的数据供给方和数据场景需求方深入合作，来加速和放大数据价值在场景中的发挥，其中也包括政府机构正在加大开放的公共数据要素。

：在确保数据安全和价值创造的同时，如何确保数据利用的可持续性，促进社会经济的全面发展？

童玲：在确保数据安全和价值创造的前提下，数据可以被持续利用的前提是“从场景中来、到场景中去”。在具体应用场景中持续产生的数据，在价值层面是“保鲜”的、在供给上是持续的；只有应用到具体场景中的数据，才是有清晰价值体现的、而且是持续被需求的，同时也会反向推动数据供给的完善。

例如，浙江等省市推出了“最多跑一次”类型的应用，通过大范围的公共数据融合，来实现大量的便民服务，这些优秀的城市应用也反向促进了区域公共数据的高效聚合；再比如江苏省常州市大数据局，联合健康医疗东部中心、保险公司、移动江苏分公司，针对惠民保产品理赔环节中“材料杂、流程长”等问题，用安全技术手段打通医保、保险公司、运营商多方数据，原始数据不碰面的情况下就可以完成线上核验，实现了保险理赔中的分钟级直赔。对于保险机构也能基于多方数据，防范过度医疗问题或欺诈风险问题。通过这个案例可以看到公共数据+市场化数据的融合，有助于提供更加精准便利的社会保障服务。