会议简报 | 立言首都金融论坛·第38期：金融街论坛系列活动之“数据治理与资管行业数字化转型”论坛成功举办

 

8月25日，由北京立言金融与发展研究院联合北京金融街服务局共同主办，国家金融与发展实验室金融科技研究中心、金融科技50人论坛学术支持的金融街论坛系列活动之“数据治理与金融业数字化转型”系列论坛“数据治理与资管行业数字化转型”在京举办。这是北京立言金融与发展研究院成立后举办的立言首都金融论坛第三十八期系列会议。

完善数据治理是金融机构数字化转型和高质量发展的坚实基础。随着时代的变迁，数据治理也从局部数据管理、统筹数据治理，发展到如今以释放数据价值为核心的数据资产运营，内涵和重要性在不断提升，也不断推动资管行业的数据价值持续释放。随着“数据二十条”、“数字中国建设整体布局规划”、“组建国家数据局”等重要政策与改革的密集落地，进一步促进和提升了资管行业机构数据治理的行动力。

数字经济时代,数据是新的生产要素,也是重要生产力。加强数据治理,释放数据要素与资产价值,促进数字化转型，是目前金融业亟待攻破的难点，也是金融街论坛关注的重点方向。为充分发挥好金融街论坛年会“四个平台”功能作用，深化金融街论坛“一主N分多沙龙”长效办会机制，北京立言金融与发展研究院联合北京金融街服务局针对“数据治理与金融业数字化转型”这一主题组织系列论坛活动。本期论坛以“数据治理与资管行业数字化转型”为主题，邀请来自政产学研的专家学者，围绕资管行业机构应该如何更好地完善和健全数据治理的相关体系和机制，布局“数据要素和数据资产”的发展机遇，系统性培养符合转型需要的数据人才队伍等问题展开讨论。

 

首先是开场致辞环节，由国家金融与发展实验室副主任杨涛作致辞发言。北京金融街服务局综合协调处处长王帅主持会议。

杨涛：国家金融与发展实验室副主任

国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，近年来，新技术对整个金融业带来愈发深刻的影响，我们聚焦“资管行业数字化转型”开展研讨，一方面是因为资管行业是金融创新的前沿领域；另一方面也由于西城金融街也在着力打造全球一流的资管高地。

首先我们从宏观层面来看，金融发展的外部环境相比于以往已发生重大变化。当前，世界正处于百年未有之大变局时代，全球经济都需要转型，需要寻找新的内生增长动力，当今世界也存在着越来越多的不稳定性和不确定性。这一背景下，金融要实现资源跨期优化配置功能，显然相比于经济上行周期时面临更加严峻的形势，而资管行业作为这一功能实现的核心载体，必将面临全新的挑战。

其次从金融层面来看，金融行业自身的周期性演变存在一些内在规律，既有一定的顺周期特征，又有一定的逆周期特征。我国从2019年起推动金融供给侧结构性改革，其核心内涵就是促进金融服务的优化、提高金融的有效供给、改善金融的有效需求。这一过程中，进入到大资管时代的资管行业，也需要深入探讨如何适应金融供给侧改革规律，如何增加有效供给与有效需求。

最后，从资管行业自身层面来看，受到众多行业因素、外部环境不断变化的影响。同时，最重要的是，无论是大资管时代还是大财富管理时代，都需要重新考虑树立信心、信任、信誉、信用这样一些影响金融存续基础的核心问题。

客观来说，数字化新技术对以上三大层面的问题都产生了一定的冲击和影响。从宏观层面、金融层面、资管行业自身层面来看，数据要素如何发挥应有的价值，都已经成为一个重要的切入点。近日，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露。数据资源如何进入经济活动当中、如何进行价值评估和更有效的披露，都将对资管行业产生较大影响。同时，金融行业作为一个特殊的信息处理行业，当信息技术发生快速演变和迭代时，包括资管在内的金融核心业态和功能必然发生突飞猛进的变化，从而将对技术从业者、行业应用者都带来更多挑战。

 

第二部分是主旨演讲环节，邀请到了原银保监会创新业务监管部副主任蒋则沈，工银瑞信首席信息官王建，光大理财有限责任公司总经理潘东，财达证券副总经理、资产管理业务委员会主任康云龙，国家金融与发展实验室财富管理研究中心主任王增武，金融科技50人论坛学术成员闫文涛围绕“数据治理与资管行业数字化转型”进行分享。

王建：工银瑞信首席信息官

工银瑞信首席信息官王建围绕“工银瑞信的数据治理实践”展开分享。

首先，工银瑞信数字化转型与数据治理规划。数字转型规划方面，围绕集团和公司高质量发展战略，工银瑞信在2022年10月发布数字化转型规划，旨在聚焦“数字生态、数字资产、数字技术、数字基建、数字基因”五维布局，致力于服务客户、赋能员工、提升效能，目标是建设公司新一代资产管理平台。其中数据资产板块是公司加快数字化转型的新动能，重点规划建设企业级数据资产管理体系，通过打造公司统一的数据资产库、建设数据中台服务体系、持续优化数据治理机制、提升数据分析能力等措施来做实、做强、做活数据资产，推动数据管理工作升级转型。

其次，工银瑞信数据治理实践与成果。

一是建立符合公司特点的治理组织和工作机制。公司成立了数据治理委员会以及业务与科技部门共同组成的数据治理专家小组，通过组织、流程、策略、标准和技术的有效组合，对数据生命周期中涉及的责任、标准、质量、安全等内容进行全方位管理。

二是做好数据资产盘点、确权、入湖等基础工作。从公司各项业务活动入手，梳理所产生的数据资产，确定在各系统的分布情况和业务归口管理部门。从数据资产主要分布的业务系统进行自下而上的梳理，对数据表清单进行确认打标，明确所属数据目录、数据来源、安全级别等信息。资产盘点过程中同步推动入湖工作，数据湖基于全信创大数据平台搭建，结构化数据入湖工作计划年内全部完成。目前正启动非结构化数据盘点，计划对研报、合同、制度等建立索引并纳入企业搜索引擎，结合自研的FundGPT基金大模型，为员工提供内部知识自助式问答对话。

三是推广湖上研发平台促进数据资产内容共建。对于数据湖上的数据加工方面，为各研发部门提供一站式的大数据研发平台，基于大数据平台的存算能力统一进行数据加工。通过共用研发平台的方式，促进各部门共享数据湖资源、复用数据处理任务逻辑和加工结果，以达成内容共建共享的目的。

四是以监管报送为抓手，推动数据质量平台建设。建成数据质量规则平台，支持快速配置实施检查规则，系统进行自动核验，重点以监管报送基础数据为抓手进行推广。对于万得、财汇等外部资讯商提供的市场行情等公共数据方面，目前建设了资讯多源比对系统，通过对齐几家资讯商在证券代码、公司主体等数据ID的基础上，进行关键要素的交叉比对发现外部数据质量隐患。

五是丰富数据应用建设，以用促治。数据治理不是最终目的，要尽量让业务把数据用起来，用得越多越广，问题关注和解决才能更及时，数据质量才会持续向好。通过推广使用数据分析功能来促进源头信息质量提升，往往比在数据录入时提管理要求更有效果，比如通过投资组合管理系统中结构分析功能的建设推广，逐步提升了非标品种信息，债券临时代码等数据维护的及时准确性；通过将产品管理系统数据及时推送到报告和信披系统，逐步提升了产品基本信息的及时准确性。

六是组建数据分析师队伍，提升用数能力。公司在搭平台建系统的同时，也非常关注员工数据分析能力的提升，目前已经在公司组建数据分析师团队，通过课程培训、在岗实践、外部学习等多种方式为其提供交流培训机会，通过分析师队伍的带头作用，提升所在业务部门的数据分析能力，推广数据治理全员参与的文化。后续还会陆续引入低代码、大模型等能力进一步降低数据使用和分析的门槛，让公司绝大多数员工灵活快捷使用数据并赋能业务。

潘东：光大理财有限责任公司总经理

光大理财有限责任公司总经理潘东围绕“理财数智化探索”进行分享，她提出资管科技的⽣产⼒引擎主要包括销售获客、产品设计、风险绩效、合规内控、集中运营、投资交易、投资研究七大模块和算法、数据、硬件、算力、通讯、流程六大内核。

潘东认为，“科技为舟、数据为水、治理为渠”，只有这样资产管理的大船才能行得又远又好。

首先，科技为⾈。主要包括四横四纵，四部曲，其中科技建设四部曲包括：一是公司平台战略，形成数据统⼀、权限联动、业务充分打通的统⼀平台，为公司数字化战略提供坚定基⽯；二是业务板块管理，平台化整合在各板块内部多套系统及流程；三是业务流程⽀持，已有业务流程全⾯纳⼊系统中标准化运⾏；四是核⼼系统建设资源、能⼒、时间约束下，重点保障核⼼业务。“四横四纵”科技建设规划包括产销服、研究投资、风险合规、运营管理“四横”，决策管理、智慧办公、数据支撑、数字基建“四纵”。

其次，数据为⽔。呈现互联网数据、自有数据、研究报告、另类数据、交易行情、策略专户估值、代销数据、外部咨讯、第三方产业数据“九源之态”。

另外，治理为渠。一是研究管理平台、投资执行平台、运营管理平台、风险管理平台、合规管理平台、产销服务平台形成“多循环”复合生态管理模式。二是管理理念业务和技术必须进行深度融合，才能实现理财数智化。一方面业务触发产品设计，另一方面ITBP+数据BP⽀持业务。

最后，创新引领。未来应当不断探索应用自助数据分析、实时数据管理、知识图谱、数据资产管理、湖仓一体、生成式人工智能。理财数字化需要润物细无声、脚踏实地！

康云龙：财达证券副总经理、资产管理业务委员会主任

财达证券副总经理、资产管理业务委员会主任康云龙围绕“成变化而行仓颉，观天地而倚未来-资管行业数字化转型启示”进行分享。

首先，资管新规后资管行业整体格局重塑。公募基金依靠投研能力和人才吸引力，实现了三倍的增长，是资管新规后受益最为明显的细分领域；银行理财依托渠道优势和信用背书，发展较为稳健；私募基金依靠投研能力和人才团队，拥有高风险资产把控能力，也是在资管新规后受益比较明显的细分领域；券商资管依靠投研能力和业务协同，形成全牌照支持下的业务协同,是在资管新规之后受到冲击最为严重的细分领域。聚焦券商资管细分领域，从2013年开始呈现的快速增长，在2016年底达到历史峰值后，券商资管呈现了宏观角度上大幅度萎缩的发展态势，2022年首次出现了集合产品的比例超过专户的发展格局，侧面反映出转型的趋势。

其次，我国陆续出台多项数字化转型的相关政策文件。“十四五”规划提出加强关键数字技术创新应用、加快推动数字产业化、推动产业数字化转型；《金融科技发展规划（2022-2025年）》提出，坚持“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”的发展原则，以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线。

另外，资管新规后，呈现以下四大发展趋势。一是产品净值化，强调主动管理、消灭多层嵌套、产品收益透明。未来，数字化赋能上要建立一个全生命周期的产品管理平台、产品运营投资风控线上化、一站式全谱系产品货架供给；二是销售多元化，强调客户偏好差异、销售渠道多元、营销体系丰富，建立全旅程的客户财富管理平台、客户信息与业务关系的图谱化、一站式客户痛点解决方案；三是资产破刚兑，强调资产标准定价、策略体系迭代、风险敞口匹配。数字化赋能上要建立一个可组装的智能投研分析平台、投研框架及成果更新智能化、一站式信息分析决策支持；四是内控精细化，强调制度常态更新、合规专业匹配、风控高效反馈。建立超自动化运营管理分析平台、监管指标及内控指标可视化、一体化内控管理高效反馈。

最后，资管新时代下中小券商的突围之道。一是危机意识，危是在于白食机会不再，时代格局下的供求平衡被打破，机是在于建设新的生态链。二是求真务实，杜绝自我迷幻式陶醉，以数据为基础，不光是数据治理、数据基础，更多是业务运用和业务成果全面数据化。三是拥抱时代，时代是在快速变化的，我们在变化当中要建设新的具备市场竞争力的业务赛道，同时个体发展与平台组织融为一体，提升资管全价值链的科技水平。四是打磨赛道，一方面前瞻性的认知资管行业面临的变化，同时也要针对性的适应环境，建设比较优势的赛道，进退有度，一路狂奔。

王增武：国家金融与发展实验室财富管理研究中心主任

国家金融与发展实验室财富管理研究中心主任王增武围绕“应对财富管理内卷的数字化之策——大语言模型的‘神’道”进行分享。

首先，整个财富管理或者资产管理逻辑体系已经发生了很大变化，不同的财富观对应不同的财富理念，不同的财富理念对应不同的财富市场运行逻辑。当下，在“共同富裕”的财富观下，如果说资产管理过去是重速度、重规模、重收益的话，可能未来会调结构、重质量、控风险。经过改革开放以来尤其是21世纪以来的发展，市场格局变迁迥异，证券系财富管理与银行已经站在同一起跑线上。市场格局变迁过程中，除了公募基金和银行理财的格局变迁，私人银行和家族信托市场也异军突起，市场结构进入再平衡阶段。净值化时代，为了能在控制风险的情况保证客户的基本收益，金融机构竞相通过“减费让利”进行内卷。

“减费让利”是应对内卷的缓兵之计，大预言模型等数字化手段赋能财富管理/资产管理才是“神”道。奈特在《风险、不确定性与利润》中提出“利润来自企业家对不确定性的把握”，对于资产管理行业来说，收益来自管理人对不确定性的把握。状态不确定、概率不确定性、结果不确定性是对于不确定性的三层界定。与经典概率论框架下假定客观概率的唯一性不同，模糊性与不确定性下框架的概率测度并非唯一甚至未知，如果我们在新的技术体系下结合新的理论，尤其是底层的构架，或许能够得到更好的投资组合、更好的资产定价理论。其中一个最为关键的问题是底层分析范式的变迁，而底层分析范式的变迁说到底就是在不确定性中探求确定性。当前大语言模型的概率论底层逻辑是贝叶斯理论，主要基于有监督的机器学习理论等，其模型的参数校准、模型的动态调整，包括数学方法、数学理论的应用，未来都有从底层逻辑上来加以改进的空间。18世纪初到现在，从概率论到非线性数学期望理论的推进等都是期望把不确定性变为确定性，当前基于大语言模型，或许可以使得确定性的程度更高一些，它应该比人更懂得人。

在财富管理的不确定性时代，通过底层定价和风控逻辑的提升并结合大语言模型等的应用，资产管理人可以更好地把握不确定性，提高资产管理产品的收益水平进而有效应对内卷。

闫文涛：金融科技50人论坛学术成员

金融科技50人论坛学术成员闫文涛围绕“资管行业数字化转型初心：智能和温度”进行了分享。

首先，对资管行业数字化转型进行介绍。资管行业、信用行业，或者说整个行业的数字化转型围绕三点展开。一是信息化，在这个过程中形成了各种结构化和非结构化的数据，是数据治理的基础。二是数字化，如何将结构化数据、非结构化数据变成数据资产是数据治理的关键。从信息化到数字化，实现了效率的提升。三是智能化，将数据资产产生现金流，使得数据资产价值获得释放，数字智能是数据治理的大方向。从数字化到智能化，实现了数据资产效能的释放。

其次，对数字化转型的四大领域进行介绍。对于中小资管机构而言，第一，实现运营和合规的数字化，保障合规运营是底线；第二，实现营销、客户管理的数字化；第三，实现投资管理的数字化，无论是权益类、固收类还是组合类的投资管理；第四，实现投研数字化，将自身体系内的研究数据和外部数据打通，在有监督的情况下指导做出有效的投研判断，中小资管机构在前期鉴于人财物等资源的约束，可以在四大领域进行差异化的突破。

再次，资管行业的数字化需要重塑价值观。第一，智能化的价值观和数字化价值观应深入机构骨髓。资管行业或财富行业要深刻认识到大数据和AI带来的颠覆性影响，数字化一定是资管机构能够脱引而出的必然选择。第二，对于资管机构的理念而言，要回归财富管理的本质：代客理财，实现投资者和资管机构共赢。近年来资管市场表现不佳，人们对资管行业的未来有再思考和再调整的过程。未来，在新价值观和理念的影响下，金融科技或大数据对于业务价值提升是有极大帮助的。在客户面对市场波动时，资管机构应做到有温度的陪伴，回归财富管理的本质。

最后，资管行业的数字化转型未来可期。以ChatGPT为代表的AI作为工具，以买方投顾视角为立场，加上有温度的陪伴作为价值理念，结合智能与温度，回归资管行业数字化转型的初心。

 

第三部分是圆桌交流环节，邀请到了易方达基金投顾金科业务主管刘玮，快手磁力引擎金融负责人王苏，申万宏源研究所研究主管李一民，上海政法学院人工智能法治研究院研究员马炜，华控清交信息科技（北京）有限公司副总裁杨祖艳进行深度探讨。本环节由北京立言金融与发展研究院研究员崔红蕊主持。

刘玮：易方达基金投顾金科业务主管

易方达基金投顾金科业务主管刘玮对资管行业数字化转型所面临的机遇和挑战进行了分享。

第一，时代发展带来广阔发展空间。当前，包括资管行业在内的各行各业都在如火如荼地推进数字化转型工作，而数字化建设的工具和技术也有了长足发展，例如以ChatGPT为代表的生成式大语言模型的“涌现”，给资管行业的数字化转型带来了广阔的发展空间。

第二，数字化转型是优化资管服务的重要一环。资产管理行业坚持以客户为中心，首先需要深入了解客户，在此基础上为客户提供差异化的资管服务；同时，还要对客户保持长期关注，并持续调整服务方案。而数字化转型是实现大规模、精细化、连续性资管服务的重要一环。

第三，庞大的数据规模带来巨大挑战。数据是数字化转型的基础，金融行业具有庞大的数据规模，因此在数据治理方面需要持续加大投入。

接下来，刘玮分享了关于资管行业数字化转型的经验。

他认为，资管行业的数字化转型能切实起到降本增效、提高生产力的作用。例如，对于基金研究来说，基金定期报告是重要的研究素材，目前公募基金每年披露的定期报告数量已超过6万篇，为此易方达基金投顾研发了基金定期报告阅读功能，通过机器批量处理的方式进行摘要提取和观点提炼，大幅提高了基金研究效率。未来，资管行业在数字化转型的过程中，需要在人机协同方面进行更多考量。

王苏：快手磁力引擎金融负责人

快手磁力引擎金融负责人王苏围绕“数字化转型的挑战”进行分享。

第一，数字化转型大体分为两个阶段，资管行业大多机构已经完成第一阶段数据体系搭建的工作，效果对比过往已有大幅提升，但是在第二阶段释放数据资产价值的转型过程中，要避免数据孤岛问题，当数据没有流通，也没有被持续地实时校验和补充时，数据就像死水，只是实现了数据线上标签化。

第二，在数字化转型效能释放的过程中，不管是宏观政策方面，还是微观创新技术上，都已经有一些路径可以实现，尤其在快手行业数字化营销领域，不管是标准化的数据建模平台，还是三方的隐私计算平台，都能够支持资管行业在数据资产价值的方法及数据标签的持续补充。

第三，在效能释放或营销领域，需要快慢结合。从快的角度来看，在平台标准化路径下的数据合作，可以激进一些，以快手举例，我们是会基于内部实验、多客户商测后才会推出标准流程合作，所以试错风险低。从慢的角度来看，对于非标准化的新机会或新技术，应当更加谨慎，因为这类创新还未被完全验证，需要摸着石头过河，所以要谨慎，避免因小失大。

李一民：申万宏源研究所研究主管

申万宏源研究所研究主管李一民从“申万宏源数字化转型实践”出发进行了分享。

第一，申万宏源正在实施“12349”金融科技总体规划。“1”是一张数字化转型的战略规划蓝图。“2”即以交易加数据双轮驱动的模式。“3”是三大能力建设，包括数字化、平台化、智能化为核心的生态能力建设。“4”是四大基础支撑，包括基础设施、数据治理、体制机制及人才队伍。“9”是金融科技的生态体系来支撑公司的九大业务条线，实现客户服务的提质增效，业务创新和经营管理。包括：财富管理、投资银行、投资业务、机构业务、自营做市、资产管理、国际化、运营风控、内部管理等。

第二，以财富管理领域为例，这个业务正从传统经纪业务模式向以资产配置为主的财富管理模式转型，金融科技的兴起，在提高金融服务水平和经营效率的同时，也对金融行业的生态产生了深刻影响。坚持客户资产驱动，打造比较完善的客户一站式财富管理平台和员工一站式工作服务平台这两大科技服务平台。

针对不同客群提供差异化、便捷化的科技服务，对零售交易型客户提供更多辅助及交易功能，对机构客户围绕投资交易提供一体化综合交易方案，对长期财富管理客户提供账户管理、财富配置方案。完善投顾平台、大管家平台、客服服务等系统的一体化建设，以更好地支持投顾、营销和客户服务。

第三，投研数据体系建设。整合涵盖宏观、研究行业、研究公司等范围与投研相关的基础数据，构建研究所投研数据体系，包含投研指标、投研标签及数据应用。具体场景为关键假设表、产业链和投研逻辑基础模型，为应用提供监控预警等框架，并实现买卖方对接等。

此外，当前行业痛点有以下三大类：一是信息技术的总体架构管控和自主研发能力还有待提升；二是人力资源瓶颈问题较突出；三是业务与科技还需要加强融合。

最后，数字化转型已成为包括资管行业、证券行业在内的全行业既定事实的未来发展方向，未来，行业在数字化转型必定会持续加大投入，将更多的前沿技术应用到实际业务开展中，逐步实现业务驱动技术发展、技术创新引领业务拓展的新格局。

马炜：上海政法学院人工智能法治研究院研究员

上海政法学院人工智能法治研究院研究员马炜从行业监管和机构合规的角度解读了资管行业数字化转型的两大驱动力和相应挑战。

一是监管驱动。例如原银保监会发布的《银行保险机构关联交易管理办法》，明确提出银行保险机构应当提高关联方和关联交易管理的信息化和智能化水平，强化大数据管理能力。此外，原银保监会持续加强数据治理，开展两轮股权和关联交易数据质量重点抽查，并对问题机构进行了通报。银行保险机构关联交易管理系统建设的有效性和合规性已成为行业关注的重点之一。

二是业务驱动。例如保单质押贷款ABS的基础资产，小而分散，现金流较为复杂，特别是还涉及到退保、分红等保单其他条款的影响，ABS管理人应协助资产服务机构，建立相应数据系统，确保尽职履职。

当前资管行业数字化转型的挑战包括监管规则的留白和业务管理的空白。例如《银行保险机构关联交易管理办法》部分条款的规定较为原则，而资管实务的具体形态千差万别，部分领域中尚待出台细化规则，统一行业数据口径。又如部分机构尚未建立合同管理系统，或者现有系统尚未实现对合同条款的细化管理，事前事中事后均缺乏类似武定侯街®科技研发的合同管理工具。

“善闭无关楗而不可开，善结无绳约而不可解”。数据治理和数字化首先需要跳出科技视角，以终为始，聚焦实务痛点进行整体设计，填补监管留白和业务空白，促进行业高质量发展。

杨祖艳：华控清交信息科技（北京）有限公司副总裁

华控清交信息科技（北京）有限公司副总裁杨祖艳主要分享了数字化转型的机遇和建议。

首先，丰富的外部数据为数字化转型提供机遇。银行在隐私保护计算方面投入较多，创新动力较强，资管行业其实也同样面临着一些机遇。比如资管行业的风控，可基于外部数据来丰富，而不是围绕行业内部的数据源打转。资管数字化转型过程中，可以使用的多样化的外部数据源，包括银行业和证券业的数据，以及其他高价值的外部数据源比如公共数据或通信数据。这些数据可以从外部视角出发，看到本行业没有看到的盲区。丰富资管行业发展的视角，关键在于发挥数据生态的作用，实现业务有效协同。

其次，当前数据流通的合规路径存在一定困惑，但近期各地在公共数据的授权运营方面的进展，可谓为数字化转型提供了清晰的“白道”。例如浙江近期刚刚发布公共数据授权运行管理方法，把以前没有拿来使用的高价值数据，通过清晰的“白道”给到社会来使用，这是资管行业将迎来的机遇所在。有另一个明显的信号是，医保数据供给银行保险使用，所以在这样的趋势下，资管行业同样可以考虑有哪些政务或公共数据可以拿来使用。同时，资管行业数字化转型面临的挑战在于目前基础较为薄弱。

另外，数字化创新有必要呼吁监管的创新。监管需要风险评估，若风险评估认为没有改变实质，只是改变了一些手段和方法，则监管可以适当给予一些项目机会。数据安全问题是跨部门监管，基于跨行业数据流通推动的数字化转型，希望监管给予更多创新的空间，跨部门和跨行业间的监管也能有更多协调。

最后，期望资管行业在数据要素化的东风下更加理解客户，理解自己，实现这个行业的数字化转型弯道超车。