党的二十大报告指出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。当前，数字经济是我国经济发展的新动能、新引擎。自党的十九届四中全会正式将数据列为生产要素以来，我国加快了培育数据要素市场的步伐。2022年12月，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，成为下阶段我国数据要素市场化建设的指引。

    数字经济的基础技术将数据和算法进行融合，释放数据价值。人工智能算法的落地应用给各行各业带来了明显的价值提升，而数据是算法作用的对象。因此，国家把数据纳入生产要素。近些年，虽然人工智能算法技术已经有了长足发展，但在很多行业中，算法的价值发挥越来越受到基础数据可用性的限制，诸如数据孤岛、数据安全、隐私保护等问题阻碍了数据价值进一步释放。因此积极推动数据要素的安全利用，已经成为建设数字经济的关键举措。

    本质上，数据要素应用的核心挑战是如何保证数据要素使用可控。从数据可控流通的技术来看，四十年前多方安全计算实现了理论上的突破。一直到近几年，随着数据流通和数据隐私保护并重的产业需求愈加旺盛，大家在计算机科学各个领域开展研究和实践，极大地提升了这些技术的性能，并且已经在金融等领域取得实践应用的初步成果。但是当前，数据要素相关技术、产业和政策的结合，仍然面临两个核心挑战。

    第一是交叉学科的挑战。如数据要素在金融领域的应用，是典型的交叉学科范畴。但目前的金融科技发展仍面临一定问题，其根源是金融从业者、科技人员与监管方之间互相难以沟通和理解，缺乏开放心态和敬畏之心。其实，科技人员要敬畏金融规律，理解金融领域防范系统性风险底线的根本要求；金融业从业者也需要敬畏科技，理解不断涌现的科技的原理和本质。当然，各方之间需要互相理解的重要性还在于，监管与合规是金融行业非常鲜明的特色，如何设计开发拥抱监管而不是逃避监管的技术，才是“行稳致远”的根本。

    第二是交叉学科人才和技术自主可控的挑战。清华大学交叉信息研究院一直致力于培养国际一流的科技创新人才。我们希望自主培养的创新人才队伍，能够在安全利用数据要素这一关乎国家安全的关键领域中，创造出独立自主、国际领先的技术。同时，我们与五道口金融学院合作，共同创办清华大学金融科技研究院，也希望能培养出具备交叉学科能力，并能够在金融等产业进行应用创新的人才。

    我很高兴清华大学金融科技研究院发扬了清华大学产学研平台优势，依托不同领域领先的科研水平，组织专家编写出版了《数据要素化100问：可控可计量与流通交易》一书。社会各界对这一交叉领域的深刻理解，是打通技术、业务与政策的关键。本书简洁全面地介绍了数据要素相关的关键技术、政策要求、产业应用、国际比较等内容，具有通俗性、可读性，相信能让各级领导干部、政策研究者、技术人员、业务人员获益匪浅。

    （作者为中国科学院院士、图灵奖得主，清华大学交叉信息研究院院长，清华大学金融科技研究院管委会主任）

    （本文为人民日报出版社《数据要素化100问》一书序言）