精华热点 邹双武：个人数据价值管理流程
发展数字经济，实现共同富裕是国家的基本国策。作为数字经济的重要参与主体，个人数据要素价值实现是数字中国建设实现共同富裕的必然要求。个人数据价值实现及增值收益分配是数据要素市场化改革的关键环节。人人参与数据价值管理的是国家共同富裕政策的要求。我们国家陆续出台了共同富裕的政策。第一个就是2021年中央经济工作会议指出，人人都要参与到数字经济时代共建共享发展的过程中，实现共同富裕。2022年中共中央国务院发布关于构建数据基础制度，更好发挥数据要素作用的意见。这个意见提出建立数据要素收益分配制度，这表明了国家从顶层设计上保障劳动者的贡献。2023年国家发展改革委和数据局印发了数字经济促进共同富裕实施方案，明确以数字经济促进共同富裕的指导思想、发展目标和重点举措，推进全体人民的共享数字时代发展红利，就是助力在高质量发展中实现共同富裕。
第二部分，个人是数字经济社会的关键主体。个人作为社会运转的核心主体，在数字经济时代的社会活动主要是围绕着个人展开。所以个人数据的价值化是政府数字化治理，是企业生产经营等活动开展不可缺少的要素，甚至是撬动整个数据要素社会化利用的关键。然而现实中，个人数据权益被无视，个人数据散落在政府部门、电商等机构不得利，隐私无保护，安全无保障，个人数据要素价值实现结果并没有产生这种涓流效应。数据平台凭借其技术基础设施、用户资源等优势，通过对海量数据的收集汇聚，发挥数据要素的乘数效应，这个倍增效应增加其自身收益，这样就极可能的拉大资本和劳动报州之间的差距，形成了一种新型垄断。与国家共同富裕的目标，是相悖的。中国特色社会主义建设的最终目的，是实现共同富裕。其中大力发展生产力，创造大量的这种剩余价值是必要条件平等的非影响数据价值，减少贫富分化是充分条件。
第三个方面是个人数据蕴藏着巨大的财富机会。我们下面来看几个数据，就是2022年我国数字经济的规模达到50.2万亿元。据专家预测，个人的数据贡献约占20%左右。也就是说万亿级别在大数据中，90%以上的数据爆发来自于我们的个人行为数据。数据信息的价值在某种程度上甚至可以的超越你的房子的价值。虽然获取每个人行为数据所需要的这个成本并不高，但是对于获取这些数据的企业来说，拥有数据所产生的价值可能就要翻上20倍左右。我们再拿国外的例子来说，就是美国在2016年的这个数字广告营业收入达到830亿美元。通过计算得出，一个普通美国消费者每年可获得高达240美元的收益。就是刚刚召开2024年这个数字全球数字经济大会上，国家数据局数据资源司的副司长张桂新就表示了，我们国家正在加快研究制定数据资源开发利用政策文件。就是在个人数据方面，国家数据局正在调研个人数据价值实现的可行路径，就是要做好了政治储备。难点是在保护个人信息的前提下，实现个人数据的规模化利用。
我们今天学习的第二个部分，就是个人信息个人数据和个人数据价值化。个人数据要素价值的实现是以数据资源化、资产化、资本化为目标，规范个人数据要素开发利用的商业模式，最终实现数据产品的价值增值。以满足人民群众日益增长的物质文化需要，共享数字红利，促进公平，从而实现数字经济时代的共同富裕。就是对于个人数据和个人信息，国内外主要是从数据立法层面进行界定。国外学者大部分认为个人信息和个人数据的概念是相似的。国内对个人数据的研究起初是从个人的信息到
个人的数据及其的价值执行。国内这些数个人数据要做就是蕴含巨大的经济和社会价值，是社会发展的必备要素。个人数据要素价值实现是解决数据从资源到资产化的重要机制。个人数据主要是指直接间接的识别的自然人的任何以字符和文字形式记录的内容，是作为个人信息的一种原始载体。它强调的是什么呢？个人财务权的一个保护。而个人信息数据是基于个人数据进行加工处理和提取之后，反映个人主体社会性信息。他强调的是个人人格易保护。这个个人数据要素价值化，它是以保护个人数据为前提。在这个数据使用场景中，维护个人数据是安全，保障数据主体的人格权益，促进个人数据要素的价值实现。
第二个方面，个人数据包括哪些？是如何保护个人隐私？我们来谈谈这个方面。个人数据是有关于个人的信息，就随着这个数字化的到来，个人数据的收集和利用其实变得越来越普遍。下面我们谈一下个人的数据类型和个人的隐私保护建议。我们的个人信息其实包括个人的基本信息、个人的金融信息、个人的健康信息、个人的位置信息。我们的社交媒体的一些数据和信息，还有面部识别的一些数据，个人行为方面的数据。其实个人行为数据对于我们来说是非常重要的。个人数据的保护至关重要。我们要注意以下几个方面。第一个就是对于我们的个人数据的要以强密码和多运身身份验证。第二个是要定期更新软件和系统。第三要保护网络连接。第四就是要定期备份数据。第五就是我们要注意社交工程攻击。第六要保持隐私意识，就是定期来检查我们的这个隐私设置。就是我们要通过采取以上这些措施，更好的保护自己的个人数据和隐私，减少了个人数据的泄露和身份盗窃的风险。
第三个部分，我们谈一下个人数据的生命周期管理和安全管理。个人的数据生命周期其实跟我们自然人的这个生命周期是是是相同的。他也有一个出生、发生到消失到消亡的过程。生命周期它可以分为以下几个环节。
第一个是数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁。其实我们个人的数据生命周期分为这样几个以上的这样几个阶段。从数据生命周期来看，价值决定了全生命周期的长短，夏日会随时间可以逐渐降低。同时数据采集力度及时效性、存储方式、整合状况、可视化程度、分析深度以及应用衔接的因素，军费的数据价值产生影响。因此我们需要根据数据生命周期各阶段的特点，采用不同的管理方法与控制手段，从而发掘出更加高效的数据价值。
前面我们讲了个人数据的生命周期管理，下面我们谈一下数据的安全管理。数据安全风险与数字经济发展如影随形，推进数科学有效的数据安全治理，才能确保数据有效保护与合法利用，保障数字经济的持续健康发展。我们当前的这个数据要素相关制度技术立法相对来说不够完善。隐私泄露事件的多发，导致个人不愿共享流通数据或提供虚假数据，影响了数据价值的释放平衡数据主体权益保护与数据应用发展需要推进数据基础制度建设，还要加强数据处理技术保障，完善相关数据要素立法监督，充分释放数据要素价值，促进数据高效流通使用。
第三我们来谈一谈个人数据资产的价值体现。个人数据资产的价值体现
它有主要有五个方面。
第一个是个人价值。个人的价值体现在就是它可以提高个人决策效率。也就是个人可以通过分析自己的数据资产，了解自己的消费习惯、健康状况等信息，做出更加明智的决策。第二就是增强个人的权益保护，可以对自己的数据进行管理和控制，防止数据被滥用和泄露，保护自己的隐私和权益。
第二个价值就是经济价值。第一个就是第一个方面就是说它可以产生直接收益。个人可以通过诉讼和授权使用其数据资产来获得直接的经济收益。其二就是可以增强服务体验。企业通过分析个人数据，可以提高更加个性化、准确化的服务。
第三个价值是社会价值，它可以促进信息资源的有效配置。例如通过大数据分析可以预测交通流量，优化公共交通路线，提高城市交通效率。
第四个价值就是商业价值，它可以优化供需结构，也就是企业通过分析个人数据，可以更精准的把握市场动态和消费者需求。其二就是它可以创新商业模式，就是企业基于大数据分析的推荐算法，可以创造新的收入来源，如定向广告、个性化推荐等等。
第五个价值是法律价值，它可以保护个人隐私。就是我们个人这个数据资产的法律价值在于保护个人隐私。明确法律权利方面，就是在法律层面上明确个人数据之前的权属和使用权，这样就有助于仿制数据被非法获取、滥用和泄露，保障个人的合法权利。
第四个部分就是数据要素及其特征，以及数据要素的价值创造机制及其路径。我们首先看一下数据要素的定义，在了解这个数据要素这个定义之前，其实我们要了解一下生产要素。生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源。数据是继土地、劳动力、资本、技术之外重要的生产要素。而数据要素，我们一般把它定义为那些以电子形式存在的，通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。
我们再来看数据要素的价值。数据要素的价值是指数据要素在经济社会发展中所能创造的价值，包括数据要素本身的价值和数据要素与其他要素相结合的价值。数据要素价值的落地场景是指数据要素在整个行业和领域的具体应用，通过数据要素的供给、流通、使用等活动，实现数据要素价值的创造和实现。
了解了数据要素以后，我们看一看数据要素有哪些特征。数据要素的第一个特征就是它具有非吸取性的特征。这个稀缺性两个方面不定含义。第一个方面，数据在共享的过程中可以实现指数级增长。数据传播链条越长，它的增量并如滚雪球般愈和法纳。第一个方面，数据可以在存储允许的前提下重复使用，循环使用，来自无穷尽开发，因而它对推动经济增长具有倍增效应。此外数据要素还有场景的流动性。数据的流动性是指生产要素产生价值的基本前提，不同生产要素的流程性程度存在天壤之别。我们看土地的这个流动性是最弱的劳动力流动性，第二是技术的流动性，适度资本的流动性较强，而数据的流动性是最强劲。我们再看数据要素，还有这个非排他性，是指这个数据本身具备非常强大的复用效率，使其可以按照既有的模式，在一定范围内，按照一定的权限重复使用。这样就是彻底颠覆了传统要素的使用曲线。此外数据要素还有具有时效性，数据的重要程度与时间成反比，不超过这个规定，实现了数据可救，变成没有意义的数据了。
第三个方面，我们谈一下数据要素的价值创造机制和价值释放路径。我们来首先看一下数据要素的价值创造机制。数据要素这个放大效应就是我们谈的这个价值创造机制的第一个方面。数据要素可以通过数字化转换、网络传输、智能化处理等方式，实现数据的快速增长，广泛传播、高效利用，从而的放大数据的价值。此外还有数据要素的叠加效应。数据要素可以通过数据的整合、融合、共享、交换的方式，来实现数据的跨界、跨域、跨城、跨组织的一个价值叠加。
数据要素的倍增效应。数据要素可以通过数据的创新变现、延伸反馈的方式，实现数据的价值倍增。例如通过数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据智能的技术，可以实现对数据的深度挖掘、高价值转化、多元化应用和持续优化的。
下面我们谈一下数据要素的价值释放的路径。第一个就是数据要素的供给侧路径。数据要素的供给侧路径是指通过提高数据要素的供给质量和效率，实现数据要素的价值释放。这主要就是包括数据的质量、安全标准、信任等方面，保障数据要素的供给的可靠性、有效性、合规性、可行性的。第二个是数据要素的流动性流通侧路径。数据要素的流通测路径是通过促进数据要素的流通规模和效率，实现数据要素的价值释放。
第三个就是数据要素的应用程路径。数据要素的应用程路径是指通过拓展数据要素的应用领域和效果，实现数据要素的价值的一个释放。第四个方面，我们了解一下数据要素相关的几个重要概念。第一个就是数据资源。数据资源是指以电子化形式记录和保存的，具备原始性，可供机器读取，可供社会化再利用的数据。就拿我们个人来说，我们的一些磁盘上、硬盘上保存的，它就是以原始数据，它就是数据资源。
第二个就是我们谈一下数据资产。数据资产是指有组织合法拥有和控制的数据。它也是以一种电子的形式或其他的方式记录的结构化和或非结构化数据可进行的计量和交易，能直接和间接带来经济利益和社会效益。
第三，我们要谈一下，就是我们后面要讲到的数据产品。数据产品它是指能够通过数据来帮助用户做出更好的决策或者劳动的产品。第四个我们要关注的概念是什么呢？就是数据要素的一个市场化。数据要素市场化是指将数据作为一种要素资源，通过市场的机制进行这种交易流通和配置。
第五个就是我们经常在新闻媒体上看看到的就是个数据要素层。数据要素这个层它是指要发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建了这个以数据为关键要素的数字经济，推动高质量发展。谈到这个数据要素成了，我们看一看数据要素层它能给哪些领域带来赋能。这种利用数据的这种收集、分析、利用和创新，就是说数要素能为各个行业和领域提供智能化、数字化的解决方案，提升效率、质量和价值，促进了这个社会经济的一个发展。
第五个部分我们来谈一下个人数据价值实现的环境。这类个人数据价值实现的环境，第一个就是政策和制度环境。党的十九届四中全会首次将数据整理为一种生产要素，要求建立健全了由市场评价贡献，按贡献决定报酬的机制。中共中央国务院发布关于构建数据基础制度，更好发挥数据要素作用的意见，也就是我们通常的数据20条。提出了要建立健全个人信息数据确权授权机制，探索由受托者代表个人利益监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制，为个人信息数据的流转与汇聚产生新的机遇和方向。
第二个是法律环境。我国对个人数据隐私的法律规范的主要包括中华人民共和国个人信息保护法和中华人民共和国网络安全法等法律规范。这些法律规范旨在保护个人的数据安全和隐私权，为规范数据的收集、处理和使用行为，还有就是机管理机构和交易市场。国家数据局负责协调了推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用。地方政府纷纷成立地方数据局。
下面我们谈一下数据资产交易市场是它是数据要素市场的重要组成部分，是释放数据要素价值的重要载体，是数据要素市场化配置过程中必然的发展逻辑，是数据要素市场的重要组成部分。技术环境、互联网、大数据、人工智能、区块链等信息技术。例如大数据挖掘技术，用于个人数据的清洗加工等，通过一些数学算法推测出用户可能喜
欢的东西。还有区块链，区块链主要是用于数据的存在，也有和数据溯源，还有我们现在最流行的就是AA大模型，它是使用的是庞大的神经网络应用于数据资产的管理领域。
第六个部分我们来谈一下个人数据价值管理流程。个人数据价值管理是对个人数据的一个合法收集、合规使用和合合法收益分配的个人数据价值释放的控制和管理过程。个人数据价值化涉及数据生产、流通、交易的价值管理。打个形象的比喻，有点像我们这个企业的生产过程，也就是产品生产过程。它包括原材料加工、半成品、成品、销售市场、交易、期货，也就是我们通常所讲的就是数据的产品产品化和资本化。
我们来看一下整个个人数据价值管理的流程了。他第一个部分我们要关注的是什么呢？就是个人的数据采集。数据采集的它是指从各种来源收集和整理数据的过程，包括个人网络上的网页、社交媒体数据集等等。数据采集要依法依规采集。国家公布的这个数字隐私保护法在数据收集处理和个人隐私权方面的涉及多个重要法律原则和措施数据库的原则，第一个是合法性原侧，是指我们在收集客户资源的时候，要避免
滥用和非法使用。透明性原则是指要向用户提供清晰明确的信息。数据最小化原则，也是处理目的的数据的最少。数据安全保护措施，就是我们要采取合理的技术和组织措施。个人权利保护原则，就是我们要关注个人的隐私权的保护，关注的数据主体的权利。跨境数据的传输，这个就是要符合要素质隐私保护法，同时我们要遵守监管与执法的机制。
下面我们谈一下数据采集的一般步骤。第一步我们要明确数据需求，第二步我们要确定数据资源，第三步要我们要设计采集方法。第四步就是实施这个数据采集。收集好以后，其实进入我们的第五步就是数据清洗和处理。第六步其实就是数据分析和应用。好，下面我们谈一下数据采集的方法。
数据采集可以通过多种形式来进行。它可以是采取了一些应用，一些自动化工具、在线表单、调查问卷、传感器等。每种方法都有其优势和局限性。需要注意的是什么呢？就是在进行数据采集的过程中，需要遵循相关法律法规和伦理准则，不得侵犯他人的隐私和权益权利。同时需要对数据进行保护和安全性处理，防止数据泄露和滥用。
数据收集的这个挑战其实在于确保数据的质量和相关性。同时我们也要考虑成本、效益、隐私安全。我们为了保证这种安全性，就是要保证数据的质量准确性，数据的整合和分析，数据的安全性和隐私，关注了这个数据成本的效益。关注就是要采取了实时数据采集，数据采集的要保持一种可持续性。
好，前面我们谈了个人数据的采集，下面我们谈一下数据托管。数据托管机构作为独立的地方第三方当事人他根据国家的法律法规规定，与委托人、管理人或受托人的签订托管合同，依约保管数据资产，履行托管合同约定的权利，提供托管服务并收取托管保管费用的业务。数据托管业务涉及的参与主体，我们看主要包括数据持有主体。就像我们每个人，我们就是数据只有主体，数据经营主体、数据使用主体与数据托管机构。就是跟我们根据我们前面谈到这个数据20条。它其实是作为这个数据要素市场的原则性指导性文件。这个大家在学习当中要尤其要关注这个数据20条。他指出数据相关的合法权利包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，这就是数据20条当中提到的一个三权分置。
我们其实根据数据托管业务的这个定义，从数据的各项权利出发，可以对数据托管业务各类主体进行一个简单的分类。第一方面就是数据持有主体的拥有数据资源的持持持有权，数据的经营权和数据的使用权。其实它包括各类产生收集数据的个人、企业与政府。第二个我们要谈到的参与主体就是数据的使用主体，他们一般拥有数据的使用权。包括个人、企业与政府使用主体根据自身需要的对接数据使用主体双方签订合同后，数据使用主体与数据托管机构对接，获得数据的使用。
数据托管业务发展初期仅涉及数据存储与管理。数据托管机构拥有数据有限的持有权，并在一定情况下可以接受委托，拥有数据经营权。下面我们谈到一个主体是什么呢？就是数据经营主体。通过他通过数据持有主体的货权，获得数据的经营权。主要代表机构就是我们通常所说的数据经济商，有的时候也简称数上。
前面我们谈到了数据的收集和托管。那么下面我们要讲到托管机构有了这些数据以后，或者是我们的一些数据，他要对数据进行一个分类处理分类处理。那么我们就需要了解一下数据价值的三化。这三化是指哪三化呢？它是指数据的资源化、数据的资产化和数据的资本化。
数据资源化是指将分散无序的原始数据进行收集处理，并转化为有组织、易于访问和分析的格式的过程。这是数据资产化的第一步。就是说某个数据有潜在价值，但还未经过加工，那这就是什么数据？这样如果这个数据经过加工后可以产生经济利益，那它就变成了什么数据资产了。所以这个数据它有没有价值，不是其本身有它本身决定的，还是有什么需求决定。不同的使用场景，同一数据的价值他也不同。
前面我们讲的就是数据的资源化，下面我们谈一下数据的资产化，也就是三化当中的第二化化。它主要的过程其实经历了从数据确权的一直到数据入表。首先我们谈一下数据资产，它是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。我们大家可以看到它是在数据资源的基础之上，那么数据资产化我们要注意什么呢？就是说要关注一下它的数据资产的挖掘。数据资产的挖掘它其实它是数据资产化价值化的基础。它的过程其实就是从数据资源到数据产品的过程。
数据资产化挖掘是数据资产化的基础，主要对应是业务数据化、数据资源化、数据产品化三个阶段。在这个数据资源化阶段，对存量数据与增量数据进行一个全面的盘点梳理，形成了数据资源部，明确数据资源的血缘链路，构建全域数据资源地图。在数据产品化阶段，数据产品的研究开发用于数据应用场景的紧密结合。也就是说我们需要梳理的应用场景标签与数据产品类型。通过这种多元组合，寻找数据产品的机会点与服务提供方式，建立数据产品体系。通过数据产品开发，就是我们将数据资源转化为有实际价值的数据产品。数据产品可以满足内部和和或者是外部用户的需求，为我们企业提升业务效率，并带来新的商机和收益。也就是说为我们企业带来一些内部的和外部的一些应用和相关的收益。
在这个数据资产化阶段在这一阶段主要是通过去权估值、入表交易等方式，明确数据产品的全数和价值。将数据产品转变为具有金融属性的数据资产，为持有人提供保值增值和资金融通等功能。那么第一步，我们要关注一下，就是数据的全数确认，它
是数据资产化、价值化的前提。确认数据资产权利归属是数据资产化应当解决的首要问题，也是数据资产进行会计确认计量的前提条件。数据资源持有权是数据的原始拥有者和其对数据的基本控制权。数据加工使用权允许持有者对数据进行处理和分析，以创造价值。而数据产品经营权，这涉及将加工后的数据进一步用于商业活动，如销售数据产品或者提供基于数据的服务。
数据资产入表是指将数据确认为托管机构或者数商，数据表资产负债表当中的这个资产项，即数据资产入资产负债表。入表是企业数据资源转变为数据资产的主要方式之一，企业自用类的数据资源可以纳入无形资产，对外交易的数据资源可以纳入存货。无论数据资源纳入无形资产还是存货，都同属资产类科目。在提供服务或者对外出售之后，记住生意的客户并确认收入。
第四点我们谈一下数据资产评估，它是数据资产化的助推器。数据资产评估是数据资产化的重要前置工作。数据知识产入表需要第三方专业服务机构的估值作为参考，以增强数据资产价值的准确性和客观性。数据资产评估需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。数据资产评估的基本方法主要包括成本法、收益法和市场化。
前面我们谈了数据三化当中的数据资源化和资产化，下面我们来学习一下数据资本化。数据资本化是指在数据资源化和资产化的基础上，赋予数据资产更多金融属性。比如我们可以将数据资产作为质押品进行信贷融资等金融活动。
第七个部分，我们来学习一下个人数据的价值化实现过程和内在机制。我们首先谈一下个人数据价值化实现过程。个人数据要素的价值线就是将零散的碎片化的个人数据信息通过资源整合汇集，利用技术或者市场手段进行市场交易，实现个人数据要素在劳动和生产过程当中的增值，完成从数据资源到数字数据资产的转变。目的是实现个体征收，缩小贫富收入差距，从而促进数字经济时代的共同富裕。
我们看数据价值实现过程，它分有两个阶段。第一个阶段，原始数据主要依附于个人，是直接从数据源或者个人收集到的未经处理或加工的数据，是被记录的数据信息，属于数据的原材料，个人享有数据资源的持有权。数据资源是指原始数据进行整理、清洗和转换，使其能够被计算机系统和软件程序处理和分析的过程。在数据资源化过程中，原始数据被转换为结构化的数据、表格或数据库。这阶段主要是对数据的收集、存储和治理。数据要素主要是发挥其使用价值，使用者获得数据的加工使用权的数据以及开发阶段。
数据的二级开发阶段，也就是第二个阶段。数据产品可以是在原始数据的基础上，通过计算、脱敏、分析和加工处理后形成的具有商业价值的产品或者服务。在这一阶段主要是数据要素的使用和融通交易，实现数据的二次配置及数据的二级开发阶段，将实现数据价值的最大化释放。数据价值实现是数据生态系统运行的最终目的。数据持有者通过对数据有限权利让渡，才能让数据使用者从数据加工使用权转化升级到数据产品的经营权，实现数据要素的二级开发。前面我们讲了个人数据价值化实现的过程。下面我们来学习一下个人数据价值化实现的生产阶段、权属配置、价值分配机制。在数据要素从信息到资源到资产的不同生产阶段，如何有效统筹数据权属权益保护和数字经济发展价值，普惠了最终实现个人数据要素价值的有效分配。数据要素在市场和竞争机制下，应该将利润进行再次分配。促进数据要素价值市场化过程中的利益关系、主体行为的新的生产方式和交往方式的所有制变革，实现个人数据按要素财产价值共同占有的利益格局，从而提升个人数据作为新的生产要素参与生产和重新配置。
我们讲下面讲一下机制当中的权属配置。个人数据拥有者会更加注重个人隐私保护，而且数据在开放共享的过程中会存在隐私的负外部性。随着个人数据要素的产生和集聚，向数据使用者转移的速度和规模就是逐渐增加。数据使用者利用技术促进数据要素从狭小的范围到资本优势，再到限制垄断。在这个过程当中又产生了新的生产和分配，被有主数据就拥有主体地位的支配权，而数据要急遽生成的新数据，就有什么无主数据。
下一个机制我们要谈到是什么呢？就是价值分配机制。随着数据生产者和使用者之间拥有的这个经济权利和利益机制发生改变，所带来的机理和约束将发生变化。数据使用者逐渐占据数据使用的优势地位，可能会出现数据壁垒、市场势力、行业垄断的这种隐患，不利于实现数据要素市场的共同富裕。使用者要进行数据价值的再次分配，促进数据要素生产力发展处于均衡状态。
下面我们谈一下个人数据价值实现的路径。在前面我们探讨了个人数据价值的管理流程，以及个人数据价值实现的过程以及机制。我们下面重点讲一下个人数据价值实现的路径。第一个路径就是探索建设国家级数据银行，打造全国一体化个人数据要素的归集、确权、治理和价值化体制机制。就推进数据银行建设，破解可信数据要素价值化难题。这样就有利于在全国统筹推行个人数据要素价值实现机制，促进个人数据要素价值实现。同时这也有利于引导社会资本、技术人才等要素有效协调，培育个人数据要素的市场培育提高个人数据资源的利用效率，增强市场的流动性和供给能力。
第二个路径是建立场景驱动的数据要素价值，实现市场机制有效统筹个人隐私权益保护和数据要素高效市场化配置，推动数据要素场景驱动、数据要素价值化的市场机制建设，实现数据产业层面的价值创造，成为个人数据要素市场价值实现的重要突破口。通过场景化的实践应用，可以增强衍生数据要素价值的拉力。数据价值的发掘离不开具体的数据运营使用场景与数据挖掘分析技术，同时对于数据运营场景中的个人数据使用保障、个人数据隐私和权益保护，构建数据要素流通的收集、储存、治理、使用和交易的全周期监管流程。推动个人数据要素在社会场景的精准赋能。
第三个路径，建立个人数据返还机制，有效保障个人数字空间权益和数据资产的合法权益。要建立个人数据返还机制，目的是赋予个人以充分的财产权益。我国个人数据要素价值实现领域具有明显的大国优势和市场优势。实现个人数据要素流通权益的均衡，并不是要实现均衡利润利润，而是在利益创造的前提下，创新按要素分配和按劳分配相结合的利益分配方式，实现一种动态平衡。应该让个人数据要素流通中的入驻主体的能够行使知情权和收益权。从而使其更好的参与个人数据要素的流通利益分配上来实现数字时代的共同富裕。
第九个部分我们来谈一下个人数据价值实现的案例。第一个案例就是个人数据资产的信用融资。就是2021年我国的首张的个人数据资产云凭证，在温州市温州乐清市南岳镇大松村村民陈杰申领了个人数据资产凭证，凭着一串个人数据，不用跑银行、政府部门，点点手机就获得50万个人信用贷款。
第二类案例就是场景驱动的个人数据的价值实现案例。全国首批个人数据合规流转交易在贵阳大数据交易所场内完成，此交易各环节全程接受监管管理，是贵阳大数据交易所促进个人数据合规使用，规范交易、合法收益的创新实践。针对灵活用工就业服务场景，为个人简历数据提供交易股价参考，在个人数据授权采集加工、安全合规、场景应用、收益分配等方面完成交易闭环。第三类案例就是个人数据银行，个人数据银行是基于银行个人货币资产的管理与运营模式，以保护用户数据的所有权、知情权、隐私权和收益权为核心，建立个人大数据资产的管理与运营综合服务系统，包括数据确权、汇聚管理、交易与增值服务等功能。第四类案例就是平台型的个人数据确权、托管、加工、流通、交易、使用的模型。
2022年6月，人民数据打造中国首个个人信息保护与授权服务平台。人民社保通过公开透明规范协议接口的方式，打通与各大互联网平台的壁垒，从而真正实现数据服务于人民、服务于平台、服务于政府。对个人有权向个人信信息处理复制的可携带的个人信息提供确权、上链、存证、存储、治理等服务，实现数据精准确权授权、流转及二次开发，将个人数据权利归还个人，让数据真正取用于民、造福于民，让每个人都能共享数据红利。
第二个案例是北京国际大数据交易所上线数据授权平台，成功破解数据合规使用的使用难题，积极探索数据收益分配机制。就是这个授权平台能让每个主体都能了解自己名下的数据目录，并通过对数据使用的主笔注笔做场景授权来进行操作，替代当下普遍存在的一揽子授权现象，实现我的数据我做主。好，今天我们就讲到这儿，谢谢大家。
