金融发展离不开数据要素

近日，金融据素《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的发展意见》（以下简称《意见》）发布。《意见》指出，开数打造统一的金融据素要素和资源市场，加快培育数据要素市场，发展建立健全数据安全、开数权利保护、金融据素跨境传输管理、发展交易流通、开数开放共享、金融据素安全认证等基础制度和标准规范，发展深入开展数据资源调查，开数推动数据资源开发利用。金融据素对于金融发展来说，发展将带来哪些影响？开数有何深远意义？

金融发展离不开数据要素

《“十四五”数字经济发展规划》明确提出以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系。

“数字经济就是高度数据化，数据已经深入到社会生产生活的方方面面。近年来，数字经济已经得到了市场的统一认可，但是依然存在合作障碍。例如，数据跨主体间流转不畅，商品与服务规则不统一、不清晰，不当的市场竞争及垄断等。《意见》的发布将进一步推动数据要素在更大范围内的规范流转与发展，为数字经济提供能力支撑。”众安保险数据科学应用中心相关负责人施兴天表示。

易观分析金融行业高级分析师苏筱芮认为，数据要素正在成为金融行业高质量发展的重要。今年发布的多项文件共同提及数据要素，表明数据要素作用在社会经济以及金融行业中的地位日益凸显，能够为大力推进产业数字化转型、加快推动数字产业化，更好地为服务实体经济发展提供重要支撑。预计在各类重磅文件的影响下，数据要素市场有望迎来更加蓬勃、更加深入的发展，促进金融科技健康、可持续，从而为数字经济高质量发展打下坚实根基。

锘崴科技创始人、CEO郑灏指出，金融行业在数据治理上需要前瞻性的顶层设计，以明确数据治理规则，确定数据产品和保护机制，完善数据流转与交易机制。《意见》从更宏观的角度为数据治理提供了方向指引，相信未来将会有更多针对金融科技领域数据治理的细则推出，以指导行业从业者。“在数据安全上，如何在确保数据安全的前提下充分释放数据要素潜能，这对数据要素市场健康发展是重要而又急迫的课题，对金融行业同样如此”。

“随着数字经济时代的到来，传统金融行业将全面向金融科技化转移，新时代的金融科技将具备多样性和复杂性，数据要素在其中将扮演基础核心角色。”郑灏指出，目前国内数据要素市场仍处于起步阶段，需要精心培育。《意见》通过提出具体明确的要求，目的在于破除数据要素价值挖潜的体制机制障碍，凝聚各方协同发掘数据价值，从而推动数字经济高质量发展。而对金融行业来说，数据要素的核心在于提升资源配置效率：一方面，通过多维数据的分析挖掘，提升金融产品风险定价的有效性和精准度；另一方面，通过将数据要素应用在各类创新场景中，拓宽金融行业服务边界，捕捉个人和企业潜在需求，丰富金融服务内涵。

在数牍科技副总裁何东杰看来，数据要素的发展需要跨行业、跨地域进行协同，是全国一盘棋的工程。金融行业作为数据使用方，同时也是技术应用方，对数据要素流通将起到积极的推动作用。

隐私计算技术应运而生

随着《数据安全法》、《个人隐私保护法》陆续出台，合规要求之下，多方安全计算、联邦学习、可信执行环境和隐私计算是目前主流的技术路径，被赋予推动转型的重任。

在数据要素市场化进程中，目前被行业推崇的隐私计算作为一种处于创新前沿的核心基础技术体系，能够帮助数据流通建立安全可信、有序可控的共享机制，助力数据价值释放，推动数据要素市场蓬勃发展。

隐私计算何以如此关键？郑灏指出，在对“数据富矿”进行保护性挖掘上，隐私计算具有独到的技术优势，这使得隐私计算成为支撑数据要素市场化的“最优解”。隐私计算可在不传递原始数据或保护原始数据的前提下，实现数据的共享分析、联合应用，确保数据在流通与融合过程中可以实现“可用不可见”，在保护用户隐私、数据安全等的同时，为数据要素的融合应用和价值释放提供新思路、新方案和新模式。

目前，隐私计算大量应用于精准营销、信贷风控、信息共享、反洗钱等场景。“金融行业在业务发展过程中，不论是信贷风控、精准营销等均离不开数据的支撑。在此情况下，隐私计算成为保障数据安全性和实现数据高价值的重要技术手段。”何东杰认为。

金融机构需夯实数据基建

“当前，无论是政策层面，还是技术层面，数据应用在金融行业的时机已经成熟。当金融科技行能守护好数据合规底线后，将会有更多的数据处理、应用的空间，成为行业发展的引擎。”施兴天认为，数据要素具有非竞争、可共享、无限增长的特性，从行业角度讲，数据要素可以生成及时反映行业状况的晴雨表，为监管层面提供判断，从而推动行业向更加健康的角度发展。从公司角度看，大到企业经营状况的呈现，小到业务健康度的分析，都可以通过数据呈现。对于行业来说，应夯实各家机构的数据基建，在企业内部形成统一的数据思维，建设真正的数据驱动型企业。

何东杰认为，从数据要素流通的发展来看，未来金融科技发展将从解决数据隐私安全的隐私计算技术，延伸到形成高价值数据资产的数据治理技术以及实现数据价值赋能的数据流通技术。

苏筱芮指出，金融业作为数据密集型行业，在数据要素的应用方面已经存在大量实践，但在管理制度方面还存在一定的短板。例如，部分机构在数据合规方面的意识有所欠缺，又如数据治理相关的标准还亟待统一，数据滥用等相关违法违规等惩处措施的细则亦有待完善。接下来，金融行业数据亟待解决的问题及重点行动应主要集中在以下三个方面：一是数据确权，即数据源的归属主体究竟如何确定；二是数据标准，如何推动金融业务各类数据的标准化、制定行之有效的标准体系；三是数据流转，如何使沉淀数据成为“活水”，以合法合规形式进行流通、从而为推动实体经济发展发挥更加充分的作用。