
大数据运用过程中要做到“谁的数据谁做主”
数据,对金融的重要性不言而喻。金融的本质,就是处理投资人与筹资人信息不对称的问题。
全国人大财经委副主任委员、清华大学五道口金融学院理事长兼院长、央行原副行长吴晓灵认为,在将大数据运用于金融行业的过程中,不能以牺牲个人数据财产权为代价,科技的发展、社会的进步终极目标是让人类更安全、自由。应保障数据主体对本人数据的占有、使用、收益和处分的权利,谁的数据谁做主。
与土地、劳动力和资本等生产要素一样,数据资源已经成为促进经济增长和社会发展的基本要素。数据资源,已经成为财产,互联网、移动互联网、物联网、可穿戴设备等技术的运用,使得企业和个人更多的行为可记录、被记录、可分析和被分析。
昨日,吴晓灵在“第一届中国金融科技大会2016”上发表演讲时表示:“既然是一种财产,就应该明确数据的所有权。数据能带来价值,是一种资产,明晰产权是建立数据流通规则和秩序的前提条件。”
吴晓灵认为,数据所有权的总体原则是:谁的数据归谁所有,没有任何主体指向的数据是公共资源。
具体来说,关于一个主体(包括自然人和法人)的特征、财产、行为等方面的数据,归这个主体所有。就一个自然人而言,关于这个自然人的特征、财产、负债、行为、健康状况、爱好等等数据,均该归该主体所有。机构为客户服务所产生的数据,归机构与客户共同所有。
公共数据,是指政府在行政执法中产生的信息,比如行政许可、法院诉讼等,这些信息因政府和法院的强制力而产生,对企业和个人的生产经营和履约能力有一定的影响,涉及公共和他人利益,因此应加大公开力度。
无主体指向的数据,也就是脱敏后的、没有指向具体个人或企业的数据,就具有公共资源属性。这类数据,吴晓灵认为除非涉及社会稳定和国家安全问题(如基因数据等),应当向社会公众开放。这类数据的持有机构,应当负责加工处理并向社会提供这类数据,并可因此收取费用。比如社会资金流向的地图、商品和物流图和金融生态状态图。
明确了数据归谁所有后,所有权的内涵是什么?
2016年4月,欧盟公布了《欧盟数据保护一般条例》(以下简称《条例》),取代了1995年生效的《数据保护指令》。《条例》中规定,数据主体的权利包括:透明、告知权和可获得权、修正权与被遗忘权、异议权与拒绝自动画像权、权利受限情况。
这其中,数据画像是指任何通过自动化方式处理个人数据的活动,该活动服务于评估个人的特定方面,或者专门分析及预测个人的特定方面,包括工作表现、经济状况、位置、健康状况、个人偏好、可信赖度或者行为表现等。
我国的《网络安全法(草案二审稿)》正在征求意见。根据二审稿,第三十九条规定,网络运营者应当建立健全用户信息保密制度,对其收集的用户信息必须严格保密。
第四十条规定,网络运营者收集、使用公民个人信息,应当公开其收集、使用规则。
第四十一条规定,网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的公民个人信息;未经被收集者同意,不得向他人提供公民个人信息。但是,经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外。
吴晓灵认为,征信行业应该遵循权益保护的原则。数据主体的征信权利包括:被告知权、本人信息查询权、信用重建权和司法救济权。尤其要防止、制止未经本人授权、强制授权、一次性授权终身使用等侵权行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29