鄂维南院士北数所发布会演讲全文

以下是致辞全文

首先，非常高兴参加今天的活动，对北京国际大数据交易所成立表示祝贺。我参加北京大数据行动计划快三年了，这三年北京大数据发展取得长足进步。

昨天我们跟潘锋局长讨论这个事情，大家都认为我们已经做到了“0”到“1”，接下来如何从“1”做到“100”，非常重要的一点就是数据必须流动起来。

数据交易中最大的困难是存在灰色地带，这句话我2015年就说过。数据交易里的坑太多了，灰色地带太多了。2015年我不看好数据交易，从现在看情况有非常大变化。一方面，现在有很多新技术，比如区块链技术，高质量的数据，清晰的应用场景等，应该说整个机制正在形成。另一方面，灰色地带仍然存在，我想这是我们，包括北京国际大数据交易所需要克服的困难。

我想先举几个数据应用成功的例子，最成功的就是华尔街，在华尔街量化投资已经成为主流，为什么它可以成功？非常重要的一点就是数据应用得非常好。国内有Wind，但数据应用跟华尔街可以说不在一个档次，这就是一个很大的空间。例如，Reaxys是化学合成的数据库，尽管它有很大的改进空间，但是你不得不用，因为它是本领域数据量最大的数据库，这是应用场景驱动。

数据交易的困难还包括定价。去年诺贝尔奖经济学奖获奖理由是“对拍卖理论的改进和发明了新拍卖形式”，他们的定价用在宽带频率的拍卖行业里，但是相比数据交易的定价宽带拍卖更简单。驱动数据现在大家都很认可，目前，驱动数据有一个困难就是效率差，市场还没有完全成熟起来。如果我们在科研方面有一点点突破帮助撮合定价，也是很有意义的，这个问题我希望包括经济学家在内的其他行业的人参与进来。

当然，数据交易过程中的痛点和难点不仅是定价问题，还包括确权与资产化、数据保护、数据估值等等。隐私问题大家都很关注，比如隐私计算，怎么利用区块链又不需要在链上公开透明，这仍然是个技术问题。

最后我提几点建议：

一，提高数据质量。从数据生产端到数据运营与应用端的体系性数据质量保证。

二，建立容错机制。允许政府、鼓励市场部分非敏感数据尽快探索建立交易模式。

三，以数据应用体现价值。政府引导、社会参与，以应用场景落地和数据价值变现来促进交易。

四，组建专业团队研究数据交易。传统咨询团队缺乏对数据的实质性认识，需要组建专业团队开展数据交易研究。

我的讲话结束，谢谢大家！