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南财对话|全国政协委员金李:加大国家级数据交易所建设力度,试点央地数据融合应用

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南方财经全媒体记者冯恋阁   北京报道IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

数字经济时代,数据已经成为重要的生产要素,数据作为一种资源如何更好地开发、流通和利用成为重要议题。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

数据要素市场的制度建设和实践高楼渐起。2023年,国家数据局正式成立并挂牌。今年1月,国家数据局等17个部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

南方财经全媒体记者获悉,全国政协委员、南方科技大学副校长金李在今年全国两会带来了《关于加快促进数据要素市场发育的提案》。他在调研和实践中发现,当前数据要素市场建设仍存在一些问题,例如国家级数据交易所建设滞后、“用数”的环境与氛围尚未形成、数据跨境流通探索力度有待增强、国家级算力基础设施建设力度有待加强等。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

随着数据要素市场建设驶入快车道,全国各地已有数十家数据交易所和数据交易中心。在我国2022年12月出台的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中已明确提出,引导多种类型的数据交易场所共同发展,突出国家级数据交易场所合规监管和基础服务功能。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

金李建议,应将数据交易所纳入国家数据交易场所体系布局规划,充分发挥我国数字化基础好、数据资源丰富、数据交易活跃的先发优势,在数据交易规则、技术、标准、基础设施等方面打造可复制的样板。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

除了国家级数据交易所建设,金李还建议,开展国家级数据资产登记平台试点工作,构建三位一体、五大核心功能的国家级数据确权登记体系。“以数据产权登记为抓手,探索数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等数据产权分置,承认保护数据要素市场参与主体的合法权益。”他说。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

数据安全有序流通决定了数字经济发展的走向和速度。针对“用数”不畅的问题,金李认为,应结合“数据要素×”工作,试点央地数据融合应用。“建议以应用为导向,加快推进一体化数据资源体系建设和数据要素市场培育。”从场景来看,应该从智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等重点领域入手,与国家相关部委加强数据社会化应用试点;从数据类型来看,则应聚焦公共数据与社会数据融合试点工作。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

“总的来说,应开展数据价值化综合性试点工作,加快推进产业数据资源化、产品化、服务化、市场化工作,释放数据价值。”金李说。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

随着全球数据法律、规则的演化和完善,数据流通和数据治理已成为全球重要国家、地区的战略性问题。在金李看来,未来可以逐步开展国家数据跨境安全流通试点工作,探索建立非重要数据的白名单制度。“对经过中央网信办、相关行业主管部门等多部门联合认定的非重要数据,可依托各地数据交易所进行安全评估审查,通过合规评估流程后允许场内跨境流通,并设立国家数据跨境安全快速审查通道,构建国家级的跨境数据枢纽节点。”IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

数据安全也是社会各界关注的重点。针对个人数据保护问题,金李建议,应该在保护个人数据隐私的基础上,提高数据使用效率,促进数据共享和创新。具体而言,有条件地方率先开展个人数据账户授权试点,探索个人数据授权使用参与个人数据收益分配的落地机制。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

“试点场内交易数据合规评估认证制度,出台有关认证认可配套办法,有利于打造数据要素流通法治化营商环境高地。”金李认为,应大力发展第三方数据合规评估服务业,开展数据交易合规师职业化培训体系建设试点;与国际通行数据保护规则接轨,营造具有国际影响力的数字经济发展环境。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

数据被认为是人工智能产业高速发展“燃料”之一。在金李看来,加快培育人工智能产业开放生态也是数据要素市场建设的重点工作。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

具体而言,首先,应明确人工智能行业数据登记确权路径,确立数据产权登记和数据知识产权登记相结合的行业登记体系;其次则是增强多维度高价值语料库供给,强化大模型训练语料库质量管理,构建高质量通用大模型语料库与垂直行业的语料库;最后,还可通过依托数据交易所、数商、高校建立人才联培机制、开展“数据要素×大模型”开发者大赛等,培育相关行业高潜力、高质量的人才、产品。IyI速刷资讯——每天刷点最新资讯,了解这个世界多一点SUSHUAPOS.COM

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