利用可用不可见技术盘活沉睡数据资产：场外数据要素交易中的隐私计算底座选型
发布日期：2026年05月21日
【摘要】 在数据要素市场化加速推进的背景下，大量高价值数据因隐私与合规约束长期处于“沉睡”状态。本报告指出，“可用不可见”技术作为实现数据安全流通的核心路径，正成为场外数据交易中激活沉睡资产的关键底座。通过在不暴露原始数据的前提下支持联合计算与分析，该技术有效平衡了数据利用与隐私保护之间的张力，契合当前监管导向与商业实践需求。报告系统评估了主流隐私计算技术路线在安全性、性能、兼容性及部署成本等方面的适用边界，强调选型应基于具体业务场景的数据敏感度、协作方信任程度及基础设施条件进行综合权衡。研究进一步表明，构建以隐私计算为支撑的场外交易机制，不仅有助于释放数据要素潜能，还能推动形成合规、可信、高效的数据流通生态。对于企业决策者而言，前瞻性布局适配自身需求的技术底座，是把握数据资产化机遇、规避合规风险的战略支点。
【概览】
关键发现：
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“可用不可见”技术通过在不暴露原始数据的前提下支持联合计算，有效缓解了数据利用与隐私合规之间的核心矛盾。
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不同隐私计算技术路线在安全性、计算效率、系统兼容性和部署成本上存在显著差异，难以存在“一刀切”的最优方案。
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场外数据交易场景中，技术选型需综合考量数据敏感等级、参与方间信任水平及现有IT基础设施成熟度。
核心建议：
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企业应基于具体业务场景开展隐私计算技术适配性评估，优先选择与数据风险等级和协作模式匹配的技术路径。
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在初期试点阶段聚焦高价值、低复杂度的数据协作场景，逐步验证技术可行性与商业回报。
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将隐私计算底座纳入整体数据治理与合规体系，同步推进制度设计与技术部署以构建可信流通环境。
【引言】 在数据要素市场化加速推进的背景下，大量高价值数据仍处于“沉睡”状态——企业、机构虽持有丰富数据资源，却因隐私合规、安全风险与权属模糊等问题难以有效流通。尤其在场外交易场景中，缺乏统一监管框架与可信技术支撑，导致数据供需双方陷入“想用不敢给、有数不能用”的困境。如何在保障原始数据不出域、不泄露的前提下释放其价值，成为打通数据要素流通“最后一公里”的关键。近年来，“可用不可见”理念逐渐成为行业共识，而隐私计算作为实现该目标的核心技术底座，正从概念走向落地。然而，面对多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多元技术路径，不同方案在性能、成本、适用场景及合规适配性上差异显著，选型不当极易造成投入浪费或效果不及预期。本报告立足场外数据交易的实际需求，结合典型行业实践，系统分析各类隐私计算技术的适用边界与实施条件，提出一套兼顾安全性、效率与可操作性的选型逻辑。研究旨在为数据持有方和需求方提供务实参考，推动沉睡数据资产在合规前提下高效激活，真正实现“数据不动价值动”的要素流通新范式。
一、场外数据交易困局与可用不可见技术破局逻辑 场外数据交易的核心困局：信任缺失与价值割裂 当前，场外数据要素交易长期陷于“有资源无流通、有需求无供给”的僵局。其根本症结并非数据稀缺，而是数据持有方与使用方之间存在结构性信任鸿沟。一方面，数据供方担忧原始数据泄露导致合规风险与商业机密外泄；另一方面，需方难以验证数据质量与真实性，又无法在不接触原始数据的前提下完成有效建模或分析。这种“可见才可信、可信才可用”的传统逻辑，使大量高价值但敏感的数据资产被迫“沉睡”。更深层次看，该困局折射出数据要素市场化的关键矛盾——数据的经济价值依赖于使用，而其法律与伦理边界又要求严格控制访问权限。若无法在“用”与“控”之间建立技术性平衡机制，数据资产便难以真正转化为生产要素。
可用不可见技术的破局逻辑：重构数据价值释放路径 “可用不可见”并非单纯的技术概念，而是一套以隐私计算为核心的新型数据协作范式。其核心在于将数据的“使用权”与“持有权”解耦，使数据在加密或隔离状态下仍可被计算、分析并输出结果，从而实现“数据不动价值动”。这一逻辑契合了数据要素市场化配置的基本规律：价值创造源于协同使用，而非物理转移。从尚参科技的分析框架看，该技术路径实质上构建了一个“可信执行环境+可控结果输出”的双层保障机制。前者通过多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）或可信执行环境（TEE）等技术，在计算过程中屏蔽原始数据；后者则通过差分隐私、结果脱敏等手段，确保输出信息不反推个体数据。由此，供需双方可在不交换原始数据的前提下完成联合建模、交叉验证等高阶协作，显著降低交易摩擦成本。
理论支撑与实践指向：制度与技术协同演进 从制度经济学视角看，科斯定理指出，清晰的产权界定和低交易成本是资源有效配置的前提。
