2020年4月9日，国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据定义为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。在经济学中，能作为生产要素，至少要满足以下三个要求：一、它是进行社会生产经营活动所需的基本资源；二、它可以被用来进行市场交换；三、它可以形成价格与体系。

由此，我们可以看到数据的巨大价值。

但数据的挖掘和利用都会触碰到一个敏感地带——数据安全，尤其是在金融级数据安全方面，银行等金融机构在数据获取、存储、挖掘，以及使用方面的原则性极强，数据安全问题就变得更为敏感。

近期，腾讯公司发布《腾讯隐私计算白皮书2021》（以下简称《白皮书》），深入探讨隐私计算作为在数据融合应用过程中保障数据安全合规的关键技术路径、商业模式、应用场景、技术变革、产业趋势、法律问题及合规痛点，并从技术、应用、法律等视角对隐私计算的发展进行了展望。行业相关专家就隐私计算的问题做了深入的交流和探讨。

数据如此重要，却又如此敏感而脆弱

在现实商业环境中，包括银行在内的企事业单位都将数据地位大幅度拔高。比如，银行数字化转型战略中提到的ABCDMIX（AI、区块链、云计算、大数据、移动互联、物联网，以及5G、量子计算等尚未商用的前沿技术）里，大数据（D）独占一席位，而大数据又与其他六项在不同程度上保持着紧密的联系，比如，“大数据是人工智能的粮食”。

数据是如此重要，但利用起来却十分困难，想要达标“生产要素”，还有相当一段距离。其核心难点之一就在于隐私安全问题是数据治理的巨大挑战。

在银行业，这种挑战则更为艰巨。

数字化转型是银行的核心战略，在合法合规的前提下，跨越数据共享到隐私安全之间的鸿沟则是转型之路上最大的障碍之一。

因为数据敏感而脆弱。

数据是脆弱的。中国电力科学研究院总公司人工智能应用研究所大数据应用室技术负责人，高级工程师张玉天表示，“数据本身易被复制窃取，归属权和使用权往往具有一致性。”这种数据特性本身就给隐私安全带来巨大挑战。

数据也是敏感的，尤其是在银行业。中国民生银行直销银行产品二中心总经理廖鹏近年来一直在关注金融隐私保护方面的技术应用。他表示，近年来，伴随着大数据和云计算的快速发展，客户的终端行为数据被广泛使用。因为商业银行所持有的客户身份信息和资产信息的隐私级别非常高，因此，银行在实践中会非常注重数据的安全和合规使用。

这里所说的“最小化采集，非必要性不采集”的原则是数据合法合规的基本原则，但在数据行业，这一原则又在数据共享和隐私安全之间形成天堑，阻碍了数据价值输出。

在数据与隐私安全之间“搭桥”成为大数据价值挖掘的重要一步。这，需要技术，也就是穿透数据共享与隐私安全阻碍的金融搭桥术。

商业价值最大化和用户隐私保护最大化之间的最优解

腾讯数据部总经理蒋杰认为，大数据的发展方向之一是：寻求商业价值最大化和用户隐私保护最大化之间的最优解。

那么，如何才能找到这个最优解呢？核心要点还是在于解决数据的敏感性和脆弱性。

关于数据的敏感性，廖鹏认为，银行业的态度和理念有利于数据行业的发展。他指出，银行对于隐私数据的采集和应用始终采取的是审慎、严谨、严守合规的态度，安全使用数据，保护客户隐私。按照“最小化采集，非必要性不采集”的原则，保持审慎谨慎的合规的经营理念。

关于脆弱性，张玉天认为隐私计算将为数据治理和运营带来解决方案。他指出，通过隐私计算技术来实现数据归属权和使用权的分离，从而让其他人也可以拥有数据的使用权，达到共享效果，最终达成的目的是多数据源协同利用，丰富数据维度，充分挖掘数据价值。

文章来源：《大数据》 网址: http://www.dsjzz.cn/zonghexinwen/2021/0518/2267.html