目前可见的红线是来源是否合法，以及交易数据是否脱敏（涉及敏感信息进行去个人化，隐私化处理） 。但问题在于，在数据的流转过程中，其中掺杂非法来源以及未脱敏数据实际上很难被发现 。
另外，数据的开放程度还远远不够，导致市面上合法流通的数据品类和数量有限，玩家们难以施展拳脚 。
像腾讯、阿里这样的互联网巨头，在拥有海量数据的同时本身还能实现大数据云计算闭环，它们更希望是打包成数据产品和服务卖出，比单纯买卖数据更值钱，也更能避免法律风险 。这些玩家共享数据的意愿不强，这从腾讯、阿里与贵阳大数据交易所自合同到期再无续约就可窥见 。
但从技术角度来讲，目前已经有一种技术可以实现B2B之间的数据合规化交易 。大数据服务商星云Clustar CTO张骏雪向采访人员表示，目前公司已经采用了一套“联邦学习”算法 。简单理解，就是基于双方现有的数据去共同建立一个坐标体系，这个坐标体系就是所谓的建模，建模完成后，就能较为精准地判断客户处于坐标体系安全的点还是危险的点 。但是在建模过程中，双方并不知道彼此的用户资料，不用担心用户隐私被复制泄露 。
根据张骏雪介绍，上述联邦学习算法目前只是解决了B2B之间的数据合规化交易，且主要还是用于银行金融机构之间的数据交易，且成本较高，并没有被大规模应用 。
大成律师事务所律师肖飒告诉采访人员，个人信息的合规使用目前在中国较大程度依赖于公司的自我约束，各大运营商对于用户隐私是否尽到了保护责任，如何在公众隐私保护和商业模式中寻找一个平衡点，在保护个人权益的前提下规范、安全、有序地利用个人数据，释放大数据的红利值得深究 。

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