日本最新公布的数据显示，7月份，该国的米类价格较上年同期上涨17.2%，为20年来最大涨幅。其中，越光米上涨15.6%，粳米上涨18.0%。在日本东京、大阪等地的超市和米店里，出现大米供应紧张甚至断货的情况。
新华财经北京11月24日电（记者沈寅飞）近年来，数据作为新型生产要素持续成为热点，激活数据要素潜能，以数字化转型全面驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，成为各行各业实现数字化转型发展过程中的共同命题。
在近日举行的推进数据安全与应用助力数字金融高质量发展研讨会上，业内人士共话如何进一步提升金融数据安全与应用。与会人士普遍认为，面对数据要素等方面的问题，要在不同的制度层面、技术层面、规则层面把握好安全与应用、价值与风险的跷跷板边界。
金融数据安全问题值得关注
随着数字化转型的深入推进，数据技术在推动金融服务提质增效方面优势明显，但随之暴露的数据安全问题也不容忽视。从国内外的各国金融监管当局看，都高度关注和重视数据技术发展带来的监管挑战。基于中长期战略视角来看，安全问题应服务于下一步如何激发经济内生动力上。
全国社会保障基金理事会原副理事长王忠民认为，AI时代数据安全和数据入表的核心问题是内生性。进入AI大模型时代，无论是To C端还是To B端，数据安全问题都无法再依赖第三方服务解决。
“把握数据安全和应用是推动数字金融高质量发展的重要线索。”国家金融与发展实验室副主任杨涛说，在推动做好数字金融这篇大文章的过程中，特别值得关注技术和数据两个方面。一方面，技术带来的金融创新衍生出许多新的业务模式、流程产品，从而提升金融效率。另一方面，数据要素、数字化新基建为整个金融模式、金融的商业运行带来了深远影响。技术作为生产工具、数据作为生产资料，二者的结合是数字金融发展的充分必要条件。
对外经贸大学数字经济与法律中心主任许可认为，金融数据具有敏感性，金融数据和个人财产状况、信用评价紧密关联。而另一方面，金融数据具有公共性，不仅为个人存在，还为每个金融用户、甚至国家安全存在。应权衡二者关系，既要利用好金融数据判断和控制金融风险，又要维护关键基础设施下的金融数据安全。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉说，市场化配置是相较于行政配置而言的，不仅是指交易，更是指将资源配置到效率最高的部门与行业中去。目前，数据要素市场发展进入了一个新的阶段，由此对于数据要素的相关问题应予以深入探讨，例如什么是数据交易所、其应当具备何种功能，场内场外交易应当呈现何种状态，以及如何监管等。
进一步推进数据安全与应用
事实上，与一般行业相比，金融业面临的数据安全与应用需考虑其关联性与差异性。在金融数据应用面对越来越多约束规则的情况下，如何把握数据应用在一般领域和金融领域的复杂联系与差异性值得深入思考。
“对AI时代数据内生性问题的处理，需要放到市场上去解决和拓展。数据安全问题在进入AI阶段后，应先对现有产品和服务进行尝试，再根据产品服务的逻辑规则化、制度化、应用化。”王忠民说，对于AI时代的头部公司，也需要重新审视其市场地位以及反垄断政策的影响。在积极警醒AI时代数据安全模态的同时，需要更多思考AI时代数据安全、数据入表所能带来的时代成长和进步。
杨涛认为，数据安全与应用需把握好二者的跷跷板效应。数据安全与应用不能简单考虑安全优先或应用优先，一方面数据安全有一些不能触碰的红线地带，另一方面只有在数据的应用和开放中才能获得更大的安全。
欧阳日辉说股票杠杆是多少倍，金融推动数据要素市场化改革需要正确认识金融资本和数据开发的关系，审慎考量银行数据入表和数据资产融资，鼓励成立数据要素领域的国家和地方产业基金，鼓励数据产业企业资本市场上市。
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