中国大数据交易所,成立第9年

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中国大数据交易所,成立第9年

图片来源@视觉中国

文 | 产业家,作者 | 思杭 ,编辑 | 皮爷

在大数据交易所成立的第九年,人工智能产业的爆发和政策的推动,为场内交易的发生提供一线生机。在场内交易加速“促活”的背景下,数商生态打响了最重要的一枪。  

今年,是数据交易所浪潮席卷而来的第九年。 

2014年,大数据首次被写入政府工作报告,这一年也标志着进入大数据元年。随后,大数据交易所在全国各地陆续铺开。据网上公开信息统计,从2015年到2017年,全国各地共成立20家数据交易所。 

在成立的三年后,受到数据交易不规范、交易量不活跃等因素影响,从2018年到2019年,数交所的发展变冷,两年内仅成立5家。 

2020年2月,工信部对工业数据的分类进行了明确规范,并发布《工业数据分类分级指南》,针对数据分类、分级进行了详细介绍。而数据的分类分级对于数据交易有着不可忽视的作用。在数据交易市场,数据拥有者并非掌握的数据不够,而是难以平衡手中的数据哪些可以开放,哪些不能开放。 

当数据的分类分级有了明确的界定,各方能够更容易地共享数据。一时间,数交所从2020年开始又如雨后春笋般遍布全国。根据统计,迄今为止我国共有46家大数据交易所。 

自2015年贵阳大数据交易所成为第一个吃螃蟹的人后,九年间数据相关政策不断完善,大数据交易市场也逐渐成熟。在近期2023中国国际大数据产业博览会上公布了一组数据,2022年全年我国数据交易所交易规模约在40亿元左右。 

从车载导航到卡塔尔世界杯,这些背后都离不开数据的应用。在上海数据交易所推出的“城市智慧泊车”数据产品中,已有4700个停车库、89万个泊位信息正在进行深度清洗和衍生加工计算,这些信息为导航软件提供商、停车服务商等B端客户提供了服务。 

如今,国内数据交易市场仍存在诸多不规范等问题,导致数据利用率极低。但近几年随着大数据交易所在全国各地开花,新的曲线正在上扬。 

来自《中国数据交易行业发展现状研究与投资前景预测报告(2023-2030年)》的数据显示,未来场外交易转向场内交易是大势所趋,预估到2050年,场内交易占比会达到四分之一到三分之一。 

在此背景下,数据交易所也恰在成为一个足够有价值的观察对象。成立9年,如今的大数据交易所到底走到哪了? 

数交所,九年“长征路”

在娄攴手居作者的《第四产业》一书中阐述道,数据业正在成为第四产业。 

在2022年12月发布的“数据 二十条”中也对数据要素的作用给出的解释:“数据作为新型生产要素,对土地、劳动力、资本、技术等生产要素具有放大、叠加、倍增作用。” 

自2014年,大数据首次被写入政府工作报告,数据相关政策不断得到完善,全国各地的数据交易所层出不穷。 

据统计,十年来大数据交易所已发展至46家。从成立数量趋势来看,2015-2017年数交所经历了一波小高潮;2018-2020年又遭遇低谷期;等到2021年,数交所又恢复至巅峰时期。由于数据相关政策的持续完善,当年数交所的成立数量甚至打破了2015年“数据元年”的记录,全国共成立11家。 

中国大数据交易所,成立第9年

数据交易中心十年成立数量统计,来源:数据交易网 

从成立数量看,数交所的发展趋势较为明朗;但从交易量看,其交出的“成绩单”有些不尽如人意。 

以第一个吃螃蟹的贵阳大数据交易所为例,据贵阳市政府公开数据,挂牌八年,2022年贵数所的年交易量才达到3.59亿元。而其在成立之初的愿景是,“未来3-5年交易所日交易额突破100亿元”。后来该交易所不断降低目标,将“日交易量破百亿元”降至“力争全年破亿元”。但直至2022年才公布出3.59亿的成绩。另外,从贵阳市中级人民法院获取到信息,贵阳大数据交易所有限责任公司于2021年进行过破产重整。 

作为最早成立的数据交易所,贵阳数交所是传统数交所的一个代表。在全国46家大数据交易所中,还有更多的数交所未交出自己的成绩单。 

但最近几年,另一种趋势逐渐显现:数据交易正在经历从1.0阶段到2.0阶段的过渡。 

2022年,深圳数据交易所、广州数据交易所和福建大数据交易所都交出了傲然的成绩。据网络公开信息统计,深圳数据交易所于2022年11月正式揭牌成立,截至2023年3月,深圳数交所已累计交易量16亿元;广州数据交易所于2022年9月揭牌,截至当前,累计交易金额突破10亿元;福建大数据交易所于2022年7月揭牌成立,目前已累计数据交易额破5亿元。 

这些正是数据交易2.0阶段下产生的新型数据交易所。 

在了解新型数据交易所与传统数据交易所的区别前,还有一点值得注意。在上述的46家数据交易所中,这46家并非全部都是“数据交易所”,还有数据交易中心和数据交易平台。像2014年中国大陆成立的两家就是数据交易中心。 

数据交易中心、数据交易平台与数据交易所三者的区别在于,前两者并非全部由国资控股,其中,数据交易中心可能是国资参股或国资控股,而数据交易平台除了有国资参股和国资控股的方式,还可以是企业数据交易平台。但数据交易所则完全100%由国资控股。 

对于数据交易而言,国家的参与十分重要。一方面,据报道,我国80%的大数据掌握在各个政府部门的手中;另一方面,做好数据互信和数据分类分级是保证数据交易安全、可靠的关键。 

因此,由国资控股的数据交易所才得以问世。然而,传统数据交易所的“战绩”却不太理想。究其原因,合规要求、数据基础制度环境和配套设施等问题导致传统数交所的运营并未形成闭环。 

当数据交易进入2.0时代,这些问题正在得到解决。 

以深圳数据交易所和北京国际大数据交易所为例,两者的共同特点是均使用隐私计算和区块链技术,从而让数据实现“可用不可见,用途可控可追溯(计量)”,充分保障了数据的隐私安全。 

隐私计算的神奇之处在于,它能够使数据使用权与所有权分离,让数据拥有方在拥有数据的同时,不影响为数据需求方提供服务。言外之意是,双方对数据掌握的权限不一样,因此得到的信息也不同。数据需求方无法知道具体的数据财富,但却可以合理利用数据。 

在数据交易2.0模式下,隐私问题得到了进一步解决。1.0模式下的数据交易所,只是开放API接口,数据在完成一次交易后,很容易被复制和转卖;但2.0模式下的新型数交所,可以让用户将数据和算法上传到云里,数据买方可以在云中收到数据结果,防止发生转卖的情况。 

另外,新型交易所在盈利模式上也有创新。2021年成立的上海大数据交易所采用了交易和交付流程分离的模式。 

对传统数交所而言,交易与交付是合在一起的。但如果两者分开,好处是针对不同安全等级的数据,可以实现不同方式的交付。 

对此,上海数交所卢勇表示,“对于一些安全等级不那么高的数据,直接将数据从数据供应方给到数据使用方即可,这是一种交付模式。”但大部分机构并不希望数据给第三方使用,因此对于这些安全性较高的数据,就可以在一些技术手段下保证数据的隐私安全。所以不同等级的数据,采用的交付手段也不同。交付与交易分开处理才更灵活。 

十年间,数据交易所的发展经历了从1.0到2.0的局面变化,在隐私安全、交易方式和设施建设等方面正在一步步走向成熟。 

在数据交易所不断自我规范的过程中,场内交易量虽有大幅度提升。但一个残酷的现实是,目前数据交易市场仍以场外交易为主。真正良性的交易模式是什么? 

从场外到场内,数据交易标准化背后

据中国信通院发布的《数据价值化与数据要素市场发展报告(2023年)》,我国数据流通交易仍以场外交易为主,场内交易加速推进。 

具体的场外交易与场内交易比例,可以从信通院披露的一组数据中一探究竟:2021年我国数据交易规模超500亿元,其中以数据交易所/中心为主导的场内交易占比仅2%,由企业等主导的场外交易占比98%。 

从上述描述中可以看出,对于场内交易与场外交易的定义是,在数据交易所、数据交易中心发生的交易可以被称为场内交易,而其余由企业主导的自营化交易均属于场外交易。 

而在场外交易市场中,三大运营商的市场份额占据六成。据中国信通院数据,在2019年数据交易中心企业竞争格局中,中国电信、中国联通、中国移动三大运营商名列前三,市场份额占比分别为30.6%、19.1%和12.6%;其次是属于第三方IDC服务商的万国数据和世纪互联,占比为4.8%和4.5%。 

国内数据交易所已发展十年之久,为何数据交易仍停留在场外,且比例如此悬殊? 

从数据要素市场需求分析,目前场内交易主要由B端和G端市场垄断。此外,特殊场景交易也是场内交易的必争之地,如跨境交易。 

在B端和G端场景下,数据必须合规,数据来源也必须正规,在数据流通的过程中也要保证数据的安全性。比如在金融、政务行业,数据敏感性更高,场外交易很难染指。因此,应用场景的性质已经决定了数据交易发生的场所。 

而对C端场景而言,一方面,场内交易还未进行规模化的市场开拓;另一方面,还没有相关政策刺激C端场景在场内完成交易。而且由于C端数据对合规性要求较低,自然也不必要在合规的数据交易场所下发生。因此,仍集中在场外交易。例如用户注册身份验证场景、手机号实名制验证等。 

更重要的是,很多场外机构可利用新技术,并且有丰富的数据源,能够保证数据流通过程中的安全。但传统数据交易所只负责收集数据、展示数据、撮合数据,在这过程中并不会做太多的数据处理。 

以中国电信为例,中国电信上海公司向上海国有资本运营研究院提供“翼知时空”大数据服务产品,该产品通过机器学习、深度学习等大数据技术手段对数据进行了加工处理,再结合多种时空算法,对数据的价值进行深度挖掘,使数据实现“可用不可见”。 

然而,自2020年后,人工智能产业的爆发推动了数据相关政策的落地。以上海数据交易所和深圳数据交易所为代表的新型数交所应运而生。事情也有所转机。 

随着政策不断得到完善,数据交易所也越来越规范,一些新成立的数据交易所对于数据隐私安全愈加重视,像北京和上海的数交所都针对此问题推出了隐私计算平台和区块链技术,这十分有利于数据敏感性要求更高的行业将数据交易转向场内。 

产业家向业内人士了解到,目前国内大数据交易所的目光聚焦在B端和G端,在C端很少发力。 

从当前的宏观环境下看,由场外交易转向场内交易这一趋势将发生在金融、政务等领域。而在其他行业,还需要等待行业数据的积淀和产业的爆发,至少目前来看,成熟期还远未到来。 

在金融行业,数据需求方如银行的购买力较强,而且经过多年行业的积累,数据提供方也较为成熟,因此从场外交易转向场内交易的趋势较为明显。 

另一方面,在金融领域,如果进行场外交易,价格极其不透明,并且在企业层层上报的过程中,很难解释价格和理性。而在场内进行的数据交易会为其提供区块链技术,让数据需求方可以追溯数据来源,清楚数据的价值。 

在政务领域,由于数据二十条的推进,相关单位也正在主动转向场内交易。 

但在其他领域,受到不同行业数据开放度的影响,相关数据产品并不成熟,转向场内交易的趋势也不明显。比如在工业互联网领域,由于行业尚未成熟,政策还有待完善,再加上工业领域较为复杂,工业数据的沉淀还远远不够,因此工业数据产品还处于早期阶段。 

从当前的宏观环境下看,由场外交易转向场内交易这一趋势将发生在金融、政务等领域。而在其他行业,还需要等待行业数据的积淀和产业的爆发,至少目前来看,成熟期还远未到来。 

在金融行业,数据需求方如银行的购买力较强,而且经过多年行业的积累,数据提供方也较为成熟,因此从场外交易转向场内交易的趋势较为明显。 

另一方面,在金融领域,如果进行场外交易,价格极其不透明,并且在企业层层上报的过程中,很难解释价格和理性。而在场内进行的数据交易会为其提供区块链技术,让数据需求方可以追溯数据来源,清楚数据的价值。 

在政务领域,由于数据二十条的推进,相关单位也正在主动转向场内交易。 

但在其他领域,受到不同行业数据开放度的影响,相关数据产品并不成熟,转向场内交易的趋势也不明显。比如在工业互联网领域,由于行业尚未成熟,政策还有待完善,再加上工业领域较为复杂,工业数据的沉淀还远远不够,因此工业数据产品还处于早期阶段。 

整体而言,除了金融和政务等领域,其他行业在场内进行数据交易的规模还有待培育。 

所谓的数据确权指,将数据使用权和数据拥有权分开,使数据所有者与数据使用者获得的权限不同,在不侵犯数据所有者的隐私前提下,数据使用者也可以合理利用数据。去年,国家已经提出对于数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行“三权分置”。 

这样一来,可以进行场内交易的数据范围也会增加。 

中国大数据交易所,成立第9年

另外,关于场内交易的定义也应该调整。比如中国电信、中国移动、中国联通三大运营商也有国资背景,只要是合规的数据源都可以被定义为场内交易。 

实际上,受合规压力影响,2020年后非合规场景下的“场外”交易逐渐减少。在数据交易进入2.0模式后,一些新型数交所采用隐私计算等新技术,正在解决数据的隐私安全问题。 

在此背景下,场外交易转向场内交易的趋势正在被看见。

“数商”生态,打响最重要一枪

在3月5日发布的《2023年政府工作报告》中,强调了“大力发展数字经济”。从人工智能产业的爆发到数字经济时代的到来,数据交易所也迎来了新的机遇。 

近日,上海数据交易所正式上线“数商”生态。上海数据交易所成立于2021年,数商这一概念也是由上海数据交易所研究院院长、复旦大学管理学院教授黄丽华在2021年提出。黄丽华表示,构建数商生态,有利于数据交易市场规则的完善,“促活”场内交易。 

数商产业正是当下数字经济时代的新产物。 

据《全国数商产业发展报告(2022)》,截至2022年11月,我国数商行业企业数量达192万家。其中,数商企业包括数据交易流程的全产业链企业,从提供数据产品的数据产品供应商,到加工、分析数据的数据加工方、数据分析服务商等,再到负责数据资产评估和交付流程的数据资产评估服务商和数据交付服务商等15种类型。 

综合产业规模、融资轮次、商业化能力等,数商企业在长三角地区发展较为繁荣。这也是上海数据交易所构建“数商”生态的先决条件。 

从数据产品可以进一步理解数商产业。从上海数交所的官网上获悉,中国东方航空将航班计划、航班动态和航班资源等信息打包做成“航班资源宝”这一数据产品,为数据需求方提供服务;再比如卡奥斯工业数擎也将部分数据开放出来,企业可通过输入区域和行业,查询响应数智化画像。 

诸如此类,搭建数商生态是为了通过数商企业的力量,产生更多的数据产品,在数交所这一平台上,供需双方可建立联系,解决了数据难以提取的问题。未来,随着越来越多的数商企业的加入,数商生态愈加繁荣,场内交易环境也更为成熟。 

在数据交易环节,除了供需双方,还涉及到更多的中间环节。在数据加工、分析、质量评估和交付方面,数商生态也在发挥作用。 

据《全国数商产业发展报告(2022)》统计,在所有数商企业类型中,目前,数据咨询服务商、数据资源集成商和数据分析技术服务商的企业数量最多,其中,数据分析技术服务商全国共有27万家;而数据交付服务商全国仅76家。 

从企业数量看,各环节企业分布不均匀,数商生态的发展还处于起步期。促进数商生态的繁荣不仅需要更多企业的加入,还需要更实际的优惠政策推动落地。 

在数字经济时代,数据已成为第五生产要素。数据会带动数字经济的增长效率,有利于加快数实融合。OECD研究指出,对一个国家而言,数据共享会使数据的价值放大20~30倍。 

数商不仅是“促活”场内交易的破局点,更是未来数实融合的棋眼。 在数据成为第四产业的时代,“数商”将会成为一条创业新赛道。 

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