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本期嘉宾

刘伟：全国政协委员，佳都科技董事长兼CEO；

王小川：全国政协委员，搜狗公司CEO；

温显来：全国政协委员，博能控股集团董事长。

在万物互联的时代，我们用手机在网上点餐、打车等行为都会产生大量与自身相关的数据，通过对大数据的采集和分析，可以让我们的生活获得更多的便利，但同时，在数字经济快速发展的社会实践中，也出现了大量个人信息被窃取或泄露、非法收集和买卖等现象，也造成电信诈骗、金融诈骗等事件屡屡发生，个人人身和财产安全乃至国家安全都受到严重威胁，而数据保护也成为今年两会代表委员们热议的话题。

数据泄露风险如何防范？

您如何看待大数据应用时面临的风险事件？

刘伟：我有两个观点。第一点，现在大数据能带来风险，包括个人隐私、企业的数据，是因为它现在太了解人的行为。解决这个问题要首先改变一个观念，这并不是人工智能带来的。在人工智能还没有出现的年代，我们的各种数据也在广泛被买卖，还有骚扰电话，那时候跟人工智能没有关系。所以国家要加快这方面的立法，就是把数据隐私要回归，因为现在数据和隐私的违法行为的犯罪成本太低了，罚款都不知道怎么罚。

第二点，在大数据的处理方面，应该扶持国家认证的第三方大规模企业，因为现在的数据采集，各种方式和途径都可以做到，国家对数据的管理平台需要有更大的企业去规范采集和应用数据。好比在交通领域，大企业数据采购量很多，国家也进行一些混合制改造。包括支付领域，现在阿里、腾讯的数据已经非常庞大了，国家应该增加第三方的公信力，来改善整个数据环境，让数据违规的成本提高。

您怎么看数据利用和数据保护？

刘伟：我们国家的数据应用，是使得我们国家人工智能能够走向全球领先的很重要的利器，这是我们的优势。但是我们要提升这些数据犯罪、数据保护的高度和威慑力。

海量数据离不开数据中心建设 

您怎么看待数据中心现在市场的饱和度以及将来发展的空间？

刘伟：我认为数据中心未来的发展应该向云进化，当然这里面私有云和公有云两个方面，所以我这次提案也提议加大这块的投入，我希望整个社会要像盖房子一样，注重基础建设的投资。数据中心和中国修公路一样，是基础投资的很关键的节点。房地产公司或者其他行业可能建立的更多还是物理上的数据中心，我讲的数据中心是广义的数据中心，包括物理的。未来数据发展模型一定是以云计算为主的模型，但是我们国家在这个方面投入的力度是不够的，而且现在也有一些新的趋势，少数几家开始想垄断这个市场。我认为在新基建的投资过程中，国家应该重视数据中心，我指的是广义数据中心的建设、投资及管理。

这个行业如果形成了新的垄断，对于新的经济发展和老百姓的安全是有很大隐患的。所以我这次提案，提到应该加强数据中心的建设、立法和投入的力量，用整个国家和社会的力量解决这个方面的问题。

高运维成本（如高能耗、水能、电能等等）会阻碍数据中心大规模发展吗？

刘伟：刚才您讲的这个还是把数据作为物理上的理解，实际上我提的数据中心是一个广义的，包括云的公有云、私有云的数据建设的建设和投入，这个是低能耗的，是未来新发展的节能的模型。物理性的数据中心是高能耗的、不可持续的业务模型，真正的国家要投入在数据中心的建设，要在云的模式上更加投入。但是这个云的模型上，还容易带来新的垄断和新的业务，和整个产业管理的弊端，所以现在这个数据中心还没有建起来。

公共数据开放关键点在哪？

数据已成为促进经济发展和技术创新的全新驱动力。政府机关往往掌控最为丰富的数据资源，无论在数据的数量、质量或种类上，均占绝对优势。为提升公共数据资源利用率，加速政府公共数据开放已成趋势。在此背景下，我国政府也不断进行政策储备，并将政府数据开放提升到“国家战略”地位。为提升公共数据利用效率，2018年国家出台《公共信息资源开放试点工作方案》，确定在京、沪、浙、闽、黔五省市开展试点工作，并对公共数据开放内容和方法做出规定，重点开放医疗卫生、教育文化、法律服务、气象服务等领域公共数据。

公共数据主要指哪些数据？

王小川：公共数据，更多是与民生相关的，像法律、天气、医疗、教育、交通的方方面面，没有涉及到保密性，甚至可以供公众检索的数据。这种数据对于往下给公共服务，或者直接服务、转化成人工智能所需要的数据，都是直接有益的。

我们去年做检索查到一个报告，是麦肯锡2017年全球政府的数据开放有个排名，这个排名是指政府开放数据供公众做检索，包括地理、法律的，这方面的数据现在中国的排名不高。我们政府拥有这样大的资源，如果这个开放出来，这个潜力被释放，对于民众的直接服务和人工智能提升会带来很大的帮助。

随着公共数据的开放，人工智能如何应用到民生领域？

王小川：因为在今天我们整个资源，包括像医生、法官、老师资源，相对发达国家其实还是有所不足的。我们希望这种数据开放之后，是能有机会能够通过AI的能力，给我们的法官、老师、医生更多赋能，扩大他们的供给。所以AI也是供给侧改革的一部分，最终给我们的民生带来很大的福祉。

您提到的“人工智能正在逐渐打破公共服务数据在时间上和空间上的集中性”，这是什么意思？

王小川：其实空间上的开放性是指国家要在体系的安全可控下开放数据，如医疗数据。但是即便它开放了一些数据，及时性也不够，有些时候甚至延迟了三个月、半年或者一年前的数据，司法数据也是这样的，有些卷宗需要脱敏后面的过程，所以开放完可能过了两三年了。因此除了开放广泛性以外，及时性是时间上的开放。

您觉得这种数据收集难的症结是什么？

王小川：我觉得是我们政府工作之前没有围绕民生数据当成政府的服务，或者它的目标之一，如果政府把这种目标调整到位，加到他的工作任务里面去，我们的开放力度就会很快的实施。中国政府本身很有执行力的，因此更多需要的是顶层设计，就是每个部门有自己的规划，而数据的统一性并没有被做起来，以及在这个里面我们没有强化像功能服务这样的考核。

大数据如何解决中小微企业融资难？

个人数据和公共数据的开发利用之外，企业数据同样值得关注，融资难一直是困扰中小微企业发展的顽疾，而大数据技术在金融领域的应用为解决该问题提供了更多可能性。

温显来：中小企业的数据大部分都在地方政府，也就是县域政府手上，所以对于在服务中小企业的数据企业，在跟政府的互动当中，地方政府要给予支持。中小企业有了数据支持以后，对它的管理提升，它的经营能力提升，是会得到帮助的。包括它的融资也会得到帮助，比如现在中小企业融资难、融资贵，它有个很客观的原因，就是因为它没有完整的信用记录。有了大数据以后，你帮它自动整理了它的数据。大数据是有很多内容，包括企业经营活动当中产生的一些数据，都可以通过整理、分析、加工、清洗，变成方方面面有用的数据，比如银行要看你这个企业经营情况到底怎么样，中小企业没有很好的人才，你的数据加工不出来的，银行没有办法判断是不是好企业，它的钱就不敢给你。企业有了大数据，银行如果也认同的这样的数据模型，就敢给企业钱。

大数据的现状是什么？每家企业都在产生大数据，但是每家企业的数据，没有人给他好好的收集，他没有这方面的人在，他收集以后不知道怎么加工到产品。地方政府也有大量的数据，社保、工商、税务、电力部门都有数据。但是数据都在一个个部门里面没有打通，打通归集起来以后，能按照需求方的要求加工出来。比如说银行需要的数据有哪些，有多少维度的信息，有多少数据要包含在里面，银行是有银行的要求的。银行作为需求方提出来以后，需要数据公司帮它加工。数据公司要想得到数据，需要跟企业和政府合作，因为政府和企业都不可能包打天下，它需要一套数据的发展环境，这需要社会关注数据对中小企业的发展。我今天谈的主要是中小企业的发展过程当中离不开精准数字的支持，而这是需要企业和政府共同努力的。

企业的努力就是知道数据在自己企业的管理、经营过程当中的作用，企业的数据别人整理出来以后，是整理者的资产也是企业的资产，可以进行交易。数据通过跟人家交换，有其他的一些收获可以产生。比如说你可以跟其他企业对比管理的差距，你的管理优势是怎么形成的，差距是怎么形成的，通过数据的对比知道在经营当中别人的策略对你有什么借鉴作用，而不只是过去的文件、概念，那些说服力是不够的。你是一个好企业，通过第三方数字的整理，金融机构可以方便地借你钱，那么你的数据足以证明你的企业是优秀企业，你的企业是有前景的企业，这是企业这端。

政府这端，实际上很多地方在成立大数据局，说明已经很重视数据了，包括数据的收集和使用。但是中小企业里面怎么使用数据，我的提案是集中在这里，中小企业的数据收集要特别重视，最大的使用者或者数据能够产生最大价值的对象应该就是中小企业。

中小企业数据的产生和收集要跟能够加工出数据的企业进行好的合作，加快合作力度，支持合作企业，得到有效数据，在这个方面政府应该主动作为。过去的中小企业拿不到钱，主要是它的信用记录不够，包括企业的生产经营活动没有一套完整的数据体系，我们过去的财务数据是数据体系的一部分。你想想一个10个人、8个人的中小企业，它怎么可能做出来一套完整的财务报表，很多都是夫妻店，很多都是亲朋好友，不可能养得起好的总经理和财务人员。

有了一套数据体系以后，这个数据体系很多企业都可以用，它的边际成本是很低的。银行给企业的贷款，要看抵押物和财务报表。有的中小企业没有完整的财务报表，又没有抵押物，所以融不到资是很自然的事。现在我们有了这套体系，如果在这个方面能够做的好，中小企业融资难的问题就能得到更好的解决。

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