データ運用システムの設計（「金融分野の視点から見た公共データ認可運用システムの設計について」のポイント）

「公的データ認可運用システムの設計について：金融セクターの視点」の要点

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この記事では、Open Data China のエグゼクティブ ディレクターである Gao Feng 氏の記事「公共データの認可および運用システムの設計について: 財務的観点」を研究します。主に2つの内容を紹介します。一つは、各地の公共データの認可・運用システムの設計思想の違いを分析することです。もう1つは、さまざまなアイデアに基づき、金融分野におけるシナリオの特性と組み合わせてシナリオの適用可能性を議論することです。

高局長は、私が知る限り、公共データの認可運用とデータ要素の分野において最もユニークな視点と洞察力を持つ第一人者です。彼の論文「公開データ認可操作の明確化：位置付けと意味合い」も個人的な研究の焦点です。青いボタンをクリックして読んでください。

1. 地域ごとの公共データ認証運用システムの設計の違い

著者はまず、各地の公共データ権限運用管理方式を比較・分析し、その類似点と相違点を3点提示する。最初のポイントは類似点であり、2 番目と 3 番目のポイントは相違点です。

• 現状、各地の制度設計は「認定業務をいかに確立するか」に重点が置かれており、「認定業務をいかにうまく行うか」については未だ触れられていないか、原則条項のみとなっている。
• 運用ロジックの観点から見ると、現在の構造は「アプリケーション指向」と「要素指向」の2元パターンです。
• 認可ロジックに関して言えば、現状は「プラットフォーム中心」と「データ中心」の二元的なパターンである。

1 点目については、個人的には記事の要約は妥当であると考えます。現状では、 「良い作業とは何か」（有効性目標）や「作業者の作業をどのように評価するか」（評価メカニズム）について体系的な理論体系は存在しないのが実情です。しかし、私個人としては、これは理解できると思います。なぜなら、新興分野におけるイノベーションに直面して、私の個人的な考えは依然として「安全性を考慮した開発が第一」であり、極端な言葉で表現すると「開発が第一、ガバナンスは後回し」だからです。例えば、株式市場の発展当初は、情報システムの導入の話は出ておらず、チョークや小さな黒板を使っても取引は可能でした。

2 番目のポイントである「操作ロジック」は、著者によって「アプリケーション指向」および「要素指向」として要約されています。いわゆるアプリケーション指向のアプローチについての私の個人的な理解は、デジタルビジネスに明確なシナリオ計画がある場合、データ局がデータ承認操作を実行するというものです。このモデルは「1 つのシナリオ、1 つの承認」に似ています。一方、ファクター指向とは、データ局がデータを一度だけパッケージ化して承認することを意味します。代表的な例としては、データグループやデジタル投資会社が挙げられます。現地の第一級デジタル企業として、業務データをフルに取得し、シナリオを開発・運用します。

3つ目のポイントは「認可ロジック」 「プラットフォーム中心」「データ中心」です。私個人の理解では、両者の違いはプラットフォーム資産の所有権にあります。認可運用プラットフォーム（データ認可承認、プライバシーコンピューティング、データ開発などの一連の機能を含む）が政府によって投資され構築される場合、認可運用はより「プラットフォーム中心」になる傾向があります。政府がこれらのインフラ構築を行わない場合、相対的に言えば、データ権限運用部門はより広範囲のデータにアクセスすることができ、それは「データ中心」である。

この分析の後、私は個人的に、ポイント 2 と 3 には実際に内部的な論理的なつながりがあると考えています。たとえば、ビッグデータ局（政府機関）がインフラストラクチャ プラットフォームに投資する場合、「プラットフォーム中心」かつ「アプリケーション指向」の認証アプローチを採用します。そして、場所が国有プラットフォームによって統一的に構築され、運営される場合、その場所は「要素中心」かつ「データ中心」のアプローチを採用する可能性が最も高くなります。

2. 金融分野における適用性分析

この段落では、主に上記2つの違いを踏まえてシナリオ分析を行います。

個人的には、著者がここで提起した中心的な考えは、さまざまな規模やさまざまな金融シナリオの金融機関に対して、公平かつ平等なアクセスを実現できるかどうかであると考えます。

この記事では、包括的なシナリオを分析した後、主に現在の課題と解決策について議論します。この部分については引き続きポイントごとに議論していきます。金融機関が公開データ認可業務を実施する場合、主に以下の3つの特徴があります。

• 金融機関は資金を持ち、プラットフォームの構築に投資する意欲がある。
• 金融機関は、さまざまなプライバシー コンピューティング モデルを独自に開発する能力を持っています。
• 金融機関自体の機密保持要件により、データのエクスポートは難しいため、外部データの使用が便利であればあるほど良いです。

上記の特徴を踏まえると、金融分野では、金融シナリオの開発と使用には「ファクター中心」と「データ中心」のアプローチを採用する方が便利だと私は個人的に考えています。簡単に言えば、政府のデータを金融機関に一括して認可し、適切な監督を確保するという前提の下で金融機関が独自のデータを開発できるようにすることを意味します。

3. まとめ

私にとってこの記事で最も重要な発見は、さまざまな分野での公開データ認証操作の実装では、さまざまなシナリオによって非常に異なる要件が生成されるということです。実際のシナリオを徹底的に開発することによってのみ、管理および技術システムソリューションの設計を徐々に改善し、「承認操作をうまく行う方法」に対する答えを得ることができます。