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Record · 国家数据局 ACC. 12717528

Expert Interpretation: Strengthening Data Security Defenses to Activate the Value of Electric Power Data Elements — Interpretation of the 'Technical Application Case for Full-Path Security Risk Monitoring of Electric Power Data Circulation in the 'Electricity Fee Loan' Scenario'

专家解读 | 筑牢数据安全防线 激活电力数据要素价值——解读《基于“电费贷”场景的电力数据流通全路径安全风险监测技术应用案例》

Issuer
国家数据局
Date
2025-07-15
Instrument
explainer
Cited by
0
This expert interpretation, published by the National Data Administration, analyzes a technical application case for secure circulation of electric power data in the 'Electricity Fee Loan' scenario. It explains how the case addresses key challenges in data circulation—unclear rights and responsibilities, high compliance risks, and difficulty in value realization—through institutional design and technical measures, providing a replicable model for data element marketization.
Full text · 原文 2,266 字
文 | 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师 王晨 <br> 在数字经济高速发展的背景下,数据要素已成为推动社会生产力的核心资源。根据国家发展改革委、国家数据局等6部门联合印发的《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》(以下简称《方案》)提出的“统筹数据高质量发展和高水平安全”,如何在保障数据安全的前提下实现数据的高效流通与价值释放,成为各行业面临的共同挑战。《基于“电费贷”场景的电力数据流通全路径安全风险监测技术应用案例》(以下简称《案例》),以“电费贷”业务为牵引,通过构建覆盖数据全生命周期的安全流通体系,探索解决数据流通中“权责不清晰、合规风险高、价值转化难”三大痛点,为数据要素的市场化配置改革提供了可借鉴、可复制的案例。<br> 一、制度先行明晰权责,破解“多主体协同”信任困境<br> 数据流通的核心难题在于多主体协作中的权责边界模糊。《案例》以制度建设为突破口,探索构建“政府监督、企业主责、多方协同”的责任体系,尝试从源头化解信任危机。<br> (一)契约化界定权责边界<br> 数据流通中多主体协作的核心矛盾在于权责模糊导致的信任缺失。《案例》以“制度先行”为原则,充分发挥地方数据管理部门的政府监督作用,组织电力企业、银行、中小微企业等相关主体签署《数据共享与职责协议》,通过契约化手段构建“清单式”权责划分框架。将传统数据流通中“责任真空”转化为“责任闭环”,通过“事前规则锚定、事中动态监督、事后追溯问责”的治理逻辑,有效降低数据滥用与权责推诿风险。通过将《中华人民共和国数据安全法》中的“最小必要”等原则具象化为责任条款,为数据的融合流通提供了合规范式。<br> (二)安全标准基线嵌入责任体系<br> 在数据要素市场化配置进程中,建立统一的安全标准基线是保障数据安全流通的核心前提。《案例》通过三方协议明确数据安全标准,并将标准要求深度嵌入各方责任体系。一方面,基于《中华人民共和国数据安全法》“最小必要”原则,在协议中明确规定银行仅能使用加工后的聚合指标用于企业融资风险评估,从业务规则层面建立数据使用边界。另一方面,通过协议约定权限管理标准,要求银行建立“职责-权限-数据”匹配机制,实施动态访问日志审计与异常行为监测,确保数据全生命周期操作可追溯。通过安全标准与责任体系的双向嵌入,既保障了数据安全隔离,又实现了数据要素的跨域价值流通。<br> 二、全路径技术赋能,化解“高价值数据”安全流通风险<br> 数据往往具有高敏感性,其流通面临严峻的安全风险。《案例》通过技术创新,构建“数据处理-数据传输-数据监测”全链路技术体系。<br> (一)数据“变形记”促进数据流通<br> 在数据流通场景中,技术创新是实现安全与价值平衡的关键路径。《案例》针对高敏感度的用电数据,通过数据脱敏、聚合分析等技术手段,将企业用电明细转化为用电量趋势、负荷稳定性等抽象指标,银行仅能获取经过加工的“电力融资风控评估模型”,无法回溯原始数据。该模式通过技术解耦实现数据物理隔离与价值释放的双重目标,重构数据价值链:一方面确保原始数据安全可控,另一方面通过标准化风险评估模型充分释放数据要素价值,为高敏感行业数据跨域应用提供了创新实践参考。<br> (二)技术矩阵保障流通安全<br> 在数据安全流通领域,多维度纵深防御的技术体系是破解风险的关键。《案例》构建了“身份认证-加密传输-审计追溯”三位一体的技术防护体系,实现了“事前防御-事中保护-事后追溯”的动态协同防护。依托多因素身份认证与行为基线分析技术,核验银行机构身份的合法性,阻断撞库攻击与证书伪造;采用端到端加密协议与完整性校验码,抵御中间人攻击与数据篡改风险;依托人工智能技术与机器学习技术,实时监测数据使用行为,实现异常操作预警与全链路追溯。<br> 三、场景驱动释放数据潜能,破解“数据要素”应用低效难题<br> 数据流通的最终目标是释放要素价值。《案例》以“电费贷”为切入点,面向“电力数据+金融服务”的融合场景,推动“数据风控”向“融资能力”的转化。<br> (一)场景融合催生新型风控评估体系<br> 通过将数据与具体业务场景深度结合,可挖掘数据在特定应用环境中的价值,而通过跨场景整合多维数据资源,能够打通信息壁垒,实现业务价值倍增与效率突破,从而充分释放数据潜能。《案例》通过挖掘企业用电稳定性、缴费及时性等动态行为特征,将电力数据转化为可量化的风险评估指标。银行基于“电力融资风控评估”模型,可精准评估企业资质,降低信息不对称风险,提升相关业务效率。该模式不仅有助于制造业、零售业等轻资产企业低成本融资渠道的开辟,更是金融机构风控从“重抵押”向“重数据”转变的尝试。<br> (二)规模化应用实现多方共赢<br> 规模化应用是数据要素价值释放的关键路径,其本质在于通过安全可控的技术架构与多方协作机制,将数据资源转化为可复用的风控评估模型,进而形成跨领域、多层次的共赢生态。《案例》通过安全技术降低了人力和成本,并推动了该业务快速拓展,中小微企业也通过电力数据获得融资支持,地方政府也在实践中不断完善企业评价体系,多方主体共同受益,形成良性循环。<br> 四、案例启示<br> 《案例》的实践为数据要素市场化配置提供了几点启示。一是制度与技术双轮驱动,权责明晰的制度设计是基础,技术创新是保障,二者缺一不可;二是场景化释放数据价值,数据要素需与具体业务场景深度融合,才能实现从资源到生产力的转化;三是多方协同共建生态,政府、企业需形成合力,构建安全可信的数据流通环境。<br> 附件: