数据交易所交易什么？

数据交易所交易什么

数据一般具有非竞争性、非排他性，使得其并不适合作为私人产品进行交易，除非采用某种技术手段限制数据被重复使用。但是，对数据需求方而言，政府开放和共享的数据不能满足数据分析的要求，又迫......接下来具体说说

一文读懂数据交易

前言

2015年4月15日，全国靠前家数据公开交易所——贵阳大数据交易所正式运营。2021年9月30日，北京国际大数据交易所基于自主知识产权开发的数据交易平台IDeX系统上线。2021年11月25日，上海数据交易所揭牌成立仪式暨2021上海全球数商大会在沪举行，当日20个数据产品完成挂牌。目前全国各地设立的大数据交易平台已经超过20家。

数据已经成为第五类生产要素，数据交易可以有效发挥数据价值，释放数据要素潜力。但数据又具有高敏感性的特点，承载着复杂的权利内容和权利主体，故数据交易需要限定在特定范围内，并遵循特有的规则规范。哪些数据可以进行交易，如何进行交易，数据交易要注意什么问题，这些都是数据交易的基础性问题。本文将以贵阳、北京、上海这三所国内代表性数据交易平台为参考，归纳数据交易平台的交易条件、定价方法、交易方式、交付模式、合规要求等内容，以期一文读懂数据挂牌交易。

一、数据挂牌交易的条件——“可以交易什么”

（一）交易数据产品而非基础数据

大数据环境下，企业可以接触到的数据大致可分为四类，分别是用户个人的信息数据、用户自身发布的数据、企业采集的数据集合、衍生数据等。对于前述三种数据中的一种、两种或者全部，企业均可通过特定逻辑和算法进行分类整合、深度加工、匿名处理等，形成更抽象也更直观的衍生数据（通常可以体现为数据产品或服务）。针对衍生数据，企业进行了深度的加工，投入了大量人力、物力和财力，故也应当享有相关权益，目前司法基本上是以财产所有权和竞争性财产权益对衍生数据加以保护。

目前，各地数据交易所交易的标的不是底层和原始数据，而是通过清洗、分析、建模、可视化等方式对底层和原始数据进行加工形成的劳动成果，是在原始数据基础上，经过深度分析处理、整合加工而形成的数据产品和服务，也就是衍生数据。比如上海数据交易所就明确规定，交易对象为通过实质性加工和创新性劳动所形成的数据产品和服务。

针对数据产品的权属问题， 《数据安全法》 曾提出： “国家保护个人、组织与数据有关的权益, 鼓励数据依法合理有效利用”, 但并未具体说明数据有关权益的性质。《深圳经济特区数据条例》明确了自然人、法人和非法人组织对其合法处理数据形成的数据产品和服务享有法律、行政法规及条例规定的财产权益, 可以依法自主使用, 取得收益, 进行处分。 《上海市数据管理条例》 将法律保护范围扩大到 “使用、加工等数据处理活动中形成的法定或者约定的财产权益, 以及在数字经济发展中有关数据创新活动取得的合法财产权益”。

关于数据产品的分类，上海交易所按照合作公司对数据品种进行划分，将数据产品分为面向普通用户提供查询服务的用户数据产品、面向商家或实体提供数据服务的商用数据产品、面向企业自身的企业数据产品和其他提供用户体验和提高商业效率的泛化数据产品等。北京国际大数据交易所和贵阳大数据交易所通过数据类别来划分数据品种。以《贵阳大数据交易所702公约》为例，其将交易数据列举为：政府大数据、医疗大数据、金融大数据、企业大数据、电商大数据、能源大数据、交易大数据、交通大数据、商品大数据、消费大数据、信用卡数据、教育大数据、社交大数据、社会大数据等。

（二）谨慎交易涉个人信息数据产品

目前各大数据交易所交易的对象主要是商业市场数据，都暂未涉及个人信息相关数据，鉴于涉个人信息数据产品的流通问题尚不明朗，市场主体应谨慎交易与个人信息相关的数据产品。

一方面，个人信息的流通交易牵涉到个人信息确权的问题，即公司是否可以就个人信息进行交易，从而获取个人信息的经济利益。天津市在2020年发布的 《天津市数据交易管理暂行办法（征求意见稿）》 中规定： “数据供方应确保交易数据获取渠道合法、权利清晰无争议，能够向数据交易服务机构提供拥有交易数据完整相关权益的承诺声明及交易数据采集渠道、个人信息保护政策、用户授权等证明材料。” 但是该征求意见稿也未能触及数据确权的核心问题。 《个人信息保**》 中规定个人信息的人格性权益应当受到法律的保护，但对个人信息的财产性权益缺乏明确规定，相关权属问题有待进一步厘清。

另一方面，基于维护个人的人格尊严与自由,纵然个人信息主体作出了自愿的授权, 个人信息也不适宜进入市场流通。从表面上来看，现行法律法规并没有明确限制或禁止个人转移个人信息财产权益的自由。在个人信息主体做出自愿明确授权的前提下,交易个人信息所承载的财产性权益似乎可行。但需要注意的是,个人信息权利的人格权属性更重，且与财产性权利密不可分，故个人信息财产性权益很难被单独拆分和评价，交易的数据产品如果涉及个人信息，可能存在较大的侵权风险。

（三）数据交易的禁止性情形

数据交易还需要遵循与数据有关的法律法规的相关规定，尤其是要保障网络安全和数据安全，谨慎保护重要数据、核心数据和个人信息，密切关注**和社会公共利益。《上海市数据条例》第五十五条就规定， 以下情形不得交易：

1）危害**、公共利益、侵害个人隐私的；

2）未经合法权利人授权同意的；

3）法律、法规规定禁止交易的其他情形。

二、数据交易的定价方法——数据产品如何定

数据交易目前尚不存在统一定价规范，地方要求亦有所不同。总体来说，上海市、贵阳市对定价要求相对具体，其他地区较为宽松和模糊。

1 ► 上海市：法则定价法

根据 《上海市数据条例》 第五十七条规定，从事数据交易活动的市场主体可以依法自主定价。市相关主管部门应当组织相关行业协会等制订数据交易价格评估导则，构建交易价格评估指标。

上海数据交易所多遵循成本、收益、市场三法则的定价方式：

一是 成本法则，卖方生产的数据产品需要多少成本，在此基础上进行调整、定价。

二是 收益法则，根据买方使用该数据产品之后，最后会取得多少收益。

三是 市场法则，也就是产品多次交易后形成一个相对稳定的市场价格。

2 ► 贵阳市：要素定价法

贵阳大数据交易所作为全国靠前家数据公开交易场所，其数据交易定价方式为要素机制，即依据数据品种、时间跨度、数据深度、数据完整性、数据样本覆盖、数据实时性等数据要素来确定数据价格。

《贵阳大数据交易所702公约》 第十二条规定，不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。交易所将针对每一个数据品种设计自动计价公式，数据买方可以通过交易系统查询每一类数据的实时价格。

3 ► 其他：自由议价法

其他交易所针对数据产品的价格没有确定具体的规则和标准，而是交由交易双方自由议价。

三、数据平台交易的方式——如何成交和交付

由于各地对于数据交易的管理方式有所不同，故不同地域的数据交易应遵守当地的数据交易规则。在此前提下，数据交易既可以在当地数据交易所进行，也可由双方自行交易，但应当按照所在地对数据交易尤其是公共数据交易的具体规则和要求执行。若拟在数据交易所挂牌数据产品，则需要经过质量评估、资产评估、合规审查、材料提交、数据产品挂牌、交易文件达成、产品交付等一系列过程。

​ （一）数据交易的成交方式 北京国际大数据交易所使用新型数据交易系统IDeX，首创了基于区块链的 “数字交易合约” 新模式，该合约内容涵盖了交易主体、服务报价、交割方式、存证码、数据、算法和算力等信息。上海数据交易所的交易方式为系统运行的数商体系，包含数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估和交付等领域，交易各方需签订标准化合约。贵阳大数据交易所完全采用电子交易模式，以撮合交易的方式，签订数据招投标合约。

​ （二）数据产品的交付模式 目前来看，上海数据交易所采取的是交易、交付分离的模式。交易一般在交易所进行，但交付可以有多种手段，交付模式主要有：

​ 1 ► 数据包交付模式： 即数据供应方将源数据拷贝至双方约定的数据交付场所，数据需求方则通过该交付场所直接购买源数据。

​ 2 ► API交付模式： 即数据供应方借用应用程序接口（即API接口）向需求方提供所需数据。API接口的实质其实是电脑操作系统或程序库提供给应用程序调用使用的代码，其主要目的是让数据的需求方得以调用一组例程功能，而无须考虑其底层的源代码或理解其内部工作机制的细节。

​ 3 ► 数据托管模式： 即需求方在双方约定的“交付”环境内直接使用供应方所提供的数据。

​（三）数据交易的场所

上海并未严格要求所有的数据交易都要在特定地点进行，交易双方可以在数据交易所交易，也可以在数据交易所之外的任何场合自行交易。但数据交易后的交付环节需要根据数据的安全等级采取有针对性的渠道。另外，针对公共数据的交易，建议依托公共数据运营平台进行交易撮合、合同签订、业务结算等环节。如果通过其他途径签订合同的，还需要在公共数据运营平台进行备案，以加强对公共数据产品的系统性管理。

四、数据平台交易规则——数据交易需要注意的问题

（一）数据“可用不可见，用途可控可计量”

*务*办公厅关于印发要素市场化配置综合改*试点总体方案的通知中提到，建立健全数据流通交易规则，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。探索建立数据用途和用量控制制度，实现数据使用“可控可计量”。规范培育数据交易市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，稳妥探索开展数据资产化服务。

数据交易主要是数据使用价值的流转，也就是加工数据所获得的财产性权益的流转，而非原始数据本身的转移占有，交易所也并不留存原始数据。数据交易后，在实践中交付环节需要根据数据的安全等级采取有针对性的渠道，只交易数据价值而非原始数据。此时，交易所本身也会提供服务或者服务商，比如引入具有多方安全计算、数据沙箱等技术的企业，在技术手段保证前提下，让数据使用方仅使用数据但拿不走数据，从而保证“数据可用不可见”。

（二）数据交易风险合规审查前置

从目前的公开信息来看，由律师事务所进行合规审查是数据交易流程中的必经程序。该等合规审查范围较广，涉及评估数据交易的安全风险、主体资质和能力、标的物可交易性等。当公司作为数据接收方时，审查重点主要在于数据提供方的资质和数据来源的合规性等，同时也应明确其自身的商业目的，并根据实际业务需求确定拟获取的数据范围；而当公司作为数据提供方时，审查重点主要在于数据接收方的信息安全能力、使用数据的目的以及其传输与存储是否涉及跨境等。

根据合规审查情况，可进行以下处理：

一是 对于发现的瑕疵，可及时合理调整标的价格；

二是 交易双方可就具体条款的设置进行详细掌握，以在后续协议中设置对应条款，尽可能弥补前期暴露出的法律风险。

（三）公共数据产品交易的特殊规则

目前针对企业数据的开放和利用相对谨慎，并未达到足够开放的程度。各大交易所交易的数据产品主要是依赖对公共数据进行加工得出的衍生品，或者属于会部分使用到公共数据的情况。在公共数据产品加工运营方式中，比较常见的一种情形是授权运营。在授权运营模式下，需要针对授权链进行审查，特别是针对授权范围，即需要考察上游授权方是否允许下游被授权方对于其所提供的数据进行进一步加工并形成可以对外提供的数据产品。

《上海市数据条例》第三章专门列出了公共数据授权运营相关的规定，并在第四十五条和第四十六条明确：

“被授权运营主体应当在授权范围内，依托统一规划的公共数据运营平台提供的安全可信环境，实施数据开发利用，并提供数据产品和服务”；

以及 “通过公共数据授权运营形成的数据产品和服务，可以依托公共数据运营平台进行交易撮合、合同签订、业务结算等；通过其他途径签订合同的，应当在公共数据运营平台备案”。

上海数据交易所是做什么的？

一、

前天浦发银行举办了第五届国际金融科技创新大赛，我借作为主持人之便，正好有机会和嘉宾们聊起了数据话题，总结出了以下这些观点。

大家一致觉得今年是“数据大年”，似乎各行各业都在走向数字化转型，而数据资产则成为了这场转型的底层资产。以创新大赛为例，收到的130个参赛方案里，一大半都有数据治理有关。

数据话题那么热闹，但“愉见财经”想在这里冷思考一下：

大家缺数据吗？其实不缺，长期累积在那里没清理的数据大堆大堆，大部分企业不是没有数据，而是，没有能为我所用的数据，不知道怎么挖掘数据的价值。

光有原油没用，得炼油。

大家缺数据公司吗？实话实说，大大小小数据公司，从数量上来看已经够多了，光是上海的“大数据核心企业”以及培育了超过1000家。所以真正核心的，不只是追求在数量上再堆到2000家、3000家，而是PK内功。

那么，缺的是什么？

1，缺“数据治理”的内功——把“生产工具”**为“生产力”。

说得花好桃好不必然管用，把数据价值发挥出来才算英雄。怎样算发挥价值？数据落到具体的场景里、产品中，无非就是：a，精准获客，或产品更精准营销；b，更懂用户，提升服务，客户满意度和粘性更高；c，风险管理与精准定价；d，反欺诈。

以上这些方面，都有KPI，都可以结果导向地看看，数据起到作用没。

2，缺“数据流通”的机制。

你手上的数据对我有用，我手上的数据对他有用，他手上的数据对你有用。所以，要让数据的价值真正发挥出来，各执山头肯定不行，得开放流通、乃至公共共享。

但这种话光喊口号是没用的。比如，谁也不愿意白白把自家真正核心的数据拱手送人；再比如，还有一大批数据，连权属都没厘清呢。

所以这里就需要平台建设、机制建设，比如需要确权，需要定价，需要构建互信共赢的模式，还需要有监管的、可靠可查可溯的流通交易环节。

据“愉见财经”所知，在流通环节，虽此前已有数据交易中心的存在，但大家仍感觉确权难、定价难、互信难、入场难、监管难，目前市场上也还存在数据的灰色交易、甚至黑色交易。

3，还需要加强“数据合规”。

这两年是数据大年，恐怕更是数据合规大年。从监管对互联网公司关于数据获取与运用的整治、用户隐私保护的力度来看，就可见一斑。

也正是部分出于对隐私的保护，在浦发的国际金融科技创新大赛上，有一个关于100%过程掌控的“合成数据”参赛方案走到了决赛，我也是靠前次认认真真学习了“合成数据”发展到今天最前沿的运用，如何作为真实数据的镜像，既纠正数据可能存在的bias（偏差/偏见），又保护底层隐私不泄露。（这个话题我最近很感兴趣，容我再多学习学习，下次单独写一篇汇报给大家。）

二、

在这样一个背景下，再说到今天揭牌启动的上海数据交易所，大家就更能理解其意义和作用了。上海数交所在上述三个方面其实都有一定的推动作用，尤其在第二点数据流通方面，它就是在探索建设机制、就是交易所本身啊。

回到题目，上海数据交易所是做什么的？

靠前， 它形成了一个数商的体系，这个体系里有数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域，只有把体系建起来，合规的阳光的交易跑起来， 大家才会来。

第二， 它还提供了一整套的数据交易制度，就是针对上文里说的，在这里，可以进行确权，进行数据价格发现与定价，有明确的监管和规则，给数商入场，给交易方建立互信。

这套制度建设起来其实并不容易，要厘清的问题有很多：如，怎样的数据是可交易的？如何界定？就好比公共数据的原始数据是不适合交易的，但经过加工的数据场景和服务应当进行交易等；又比如，数据产品的质量如何评定？比如数据的定价方法是什么？以及涉及数据合约的细节问题等。

官方称，他们确立了“不合规不挂牌，无场景不交易”的基本原则，让数据流通交易有规可循、有章可依。

第三， 它还搭了一个全数字化的数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯。

第四， 它能提供数据产品登记凭证，通过登记凭证和交易凭证的发放，实现一数一码，可登记、可统计、可普查。

最后借用上海市人大财经委主任委员戴柳此前的一段讲话来结尾本篇：数据，只有流动起来才能产生价值；交易，是数据流动的必要条件。

上海已在完善多层次数据交易流通机制。希望在流通中，数据的价值得以放大和体现。

数据交易的八种模式及其利弊分析

数据一般具有非竞争性、非排他性，使得其并不适合作为私人产品进行交易，除非采用某种技术手段限制数据被重复使用。但是，对数据需求方而言，政府开放和共享的数据不能满足数据分析的要求，又迫切希望通过交易方式来获得更多数据。因此，产生了一些数据交易的模式。当前，数据商品的交易模式有如下八种，是供求双方根据自身需求的交易模式的选择。

1、直接交易数据模式

交易双方就数据交易的内容和方式进行详细约定，签订数据交易合同，一方交货，一方付款，完成交易。通常，购买方通过某种渠道了解到销售方出售某类数据，经与销售方协商后，签订合同，购买数据。这种模式，比较适合线下“一手交钱，一手交货”的交易，在数据黑市比较普遍，但交易不透明，市场监管难度大。此类交易模式，卖方很难控制买方的行为，特别是买方复制数据并与其他第三方再进行交易的行为。例如，A以1万元的价格出售1份数据给B，却很难保证B不拿这份数据复制100份，以每份1千元卖出去。此类交易模式，也容易侵犯数据主体的权益，购买的数据可能涉及较多法律风险。

2、数据交易所模式

政府牵头成立了一些数据交易所，在政府监管下，在集中场所进行数据供求关系撮合。比如贵阳大数据交易所。类似于股票交易市场，在数据交易所，买卖双方必须注册成为市场成员，通过交易所平台进行数据买卖。但是，由于信息不对称，数据易复制，交易双方担心数据被第三方交易所截留，进行非法套利。早期政府开办的数据交易所，数据交易很清淡。交易双方一旦达成某次交易，就可能不再依靠数据交易所进行下一次的交易。

3、资源互换模式

在移动app中，app服务商通过提供免费的app应用服务，换取用户对个人数据的使用权。资源互换模式也存在一些问题：靠前，互联网平台与用户之间地位不平等、信息不对称，用户被迫接受数据授权协议，可能用重要个人数据换取了不太有价值的资讯服务，互联网平台也可能过度收集用户数据，或把从甲业务中收集到的个人数据用于用户不知情的乙业务上，从而造成隐私侵犯和数据滥用问题。第二，用户紧密依赖于互联网平台，难以行使对数据的可携带权，很难将自己的数据开放给或迁移到第三方平台上。第三，用户难以获得对个人数据的合理收益权。

4、会员账户服务模式

数据比较适合俱乐部交易模式。销售商出售数据平台的会员服务，消费者购买会员服务后，可以获得与会员层级对应的数据访问权益。

5、数据云服务交易模式

销售商不直接提供数据，而是提供数据应用的云服务或数据应用系统，消费者购买云服务或系统，通过服务获得数据应用价值。

6、API访问模式

销售商通过应用程序界面（Application Programming Interface，API）将用户数据开放给经授权的第三方机构，以促进用户数据的开发使用。销售方既限定哪些数据可开放，也限定向哪些机构开放。

7、基于数据保护技术的数据交易

使用密码学和隐私计算技术，包括可验证计算、同态加密、安全多方计算、联邦学习、区块链技术等，实现数据加密，从而提供手段限制或规定数据的重复使用次数，推动数据产品转换为私人产品进行交易，或者在不影响数据控制权的前提下交易数据使用权，以便从技术上构建数据交易的产权基础，并能计量数据主体和数据控制者的经济利益关系。

8、利益相关方的数据平台+数据的联盟交易模式

数据消费者共同出资，投资一家“数据平台+数据”的服务商，这家服务商负责生产数据产品，并将产品出售给所有利益相关方。Markit公司成立于2003年，其股东包含主要的CDS做市商。这些金融机构股东把自己的CDS数据上传到Markit，Markit整合得到CDS市场数据后以收费方式对外提供，包括定价和参考数据、指数产品、估值和交易服务等。Markit的股东金融机构在不泄露自己商业机密的情况下，不仅从Markit的工作中获知CDS市场整体情况，还从Markit的业务增长中获得投资收益。

各种数据交易模式的优缺点分析如下表。从数据交易的特点和趋势看，会员账户服务、数据云服务、基于数据保护技术的数据交易正在逐步成为主流的数据交易模式。

以上就是数据交易所交易什么？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！