会议简报 | 立言首都金融论坛·第45期：金融街论坛系列活动之“数据要素与数字金融高质量发展” 研讨会成功举办

【会议简报】

立言首都金融论坛·第45期：金融街论坛系列活动之

“数据要素与数字金融高质量发展” 研讨会

7月26日下午，由北京金融街服务局与北京立言金融与发展研究院联合主办，中国社科院金融研究所支付清算研究中心、金融科技50人论坛提供学术支持的“金融强国背景下的数字金融高质量发展”研讨会之“数据要素与数字金融高质量发展”在京举办。本次会议是立言首都金融论坛系列活动第45期会议。

在数字经济的浪潮下，数字金融正日益成为支撑金融强国梦想的关键支柱。把握数字技术革命的契机，推动金融与数字技术的深度融合，努力提升金融服务实体经济质效，做好数字金融这篇大文章，是金融街论坛聚焦的重要方向之一。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“金融强国背景下的数字金融高质量发展”这一主题组织系列论坛活动。“金融强国背景下的数字金融高质量发展”系列论坛为“1+4”模式：1是2024金融街论坛年会——“金融强国背景下的数字金融高质量发展”分论坛；4是指分论坛前的四场预热沙龙活动：“人工智能与数字金融高质量发展”“数据要素与数字金融高质量发展”“财富管理与数字金融高质量发展”和“新形势下的金融业数字化转型”。

本期，我们以“数据要素与数字金融高质量发展”为主题，邀请来自政产学研的专家学者，围绕数据要素和数字金融大文章展开讨论。

 

会议第一部分是致辞环节，由中国人民银行研究局巡视员周学东、国家金融与发展实验室副主任杨涛做致辞发言。本次会议由北京立言金融与发展研究院副院长金巍主持。

主持人：北京立言金融与发展研究院副院长金巍

周学东：中国人民银行研究局巡视员

中国人民银行研究局巡视员周学东围绕“数据要素与数字金融高质量发展”进行发言。

周学东介绍说，从我们开展的数字普惠金融改革试验区的探索和课题研究的初步成果看，数字金融的概念尚在形成中，其内涵与外延有不同的理解。狭义的数字金融内涵是指，金融业自身通过数字技术运用、数据要素挖掘而推动的数字化、智能化转型创新。从外延来看，数字金融涉及调控体系、市场体系、机构体系、监管体系、产品和服务体系、基础设施体系等六大金融体系的数字化转型。广义的数字金融在狭义的概念基础上，还包括了其他所有适应并服务于经济社会数字化转型，有助于数字产业化、产业数字化、数据价值化的金融活动与制度。狭义的数字金融更强调“畅通金融血脉”，提升金融服务便利性和竞争力；广义的数字金融更强调“强健经济肌体”，助力巩固和拓展数字经济的优势。

他说，近年来，数字金融取得很大进展 ：一是打通了数字金融数据资源的共享渠道，极大地促进了信息不对称问题的解决和社会交易成本的降低。二是确立了核心功能，即通过金融产业数字化，大大提升了金融服务的效率和便捷度。三是主要国家央行纷纷推出数字货币，相关技术快速发展，特别是数字货币与国际贸易的融合应用，前景广阔。四是数字金融产业的内涵不断拓展。金融业生产的大数据，形成了大量数据资产，其估值、交易、结算等，促成了数字金融领域不断形成新的产业。五是数字金融的资源流通和监督管理逐步规范。数字货币的出现已成为现代金融体系的重要组成部分。

但是，数字金融领域也有很多挑战，特别是要防范数字金融的潜在风险，避免各类金融数据被非法使用或滥用。

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提出，围绕金融与科技、金融与数字化融合的相关讨论，离不开技术和数据两方面。此次活动从数据角度出发，探讨数据要素在金融领域发挥的关键作用。

第一，做好数字金融大文章离不开数据要素化和资产化这一重要命题。众所周知历史上曾有“索洛悖论”的争议，即计算机领域的投入并未清晰反映在实际增长上。随着数字经济的发展，为各国经济在理论意义和统计意义上带来了类似的争议和挑战。当然，展望未来数字经济不断走向规范化、系统化，数据要素、数字化基础设施、数字化新技术在金融改革与创新中的作用会更加突出。

第二，数据要素引领的数字化变革冲击着金融的理论和实践逻辑。从基础理论来看，宏观金融研究的核心之一是寻找货币的微观基础。然而数字化与新技术的演进，对货币边界、概念和形态产生了十分复杂的影响。微观金融研究通常围绕风险识别与定价展开，而过去受到实验证据和技术约束的、包括行为金融学在内的交叉学科，在新技术加持下逐渐向主流靠拢。从实践运行来看，大数据时代的到来为金融创新原则带来了根本性冲击。金融业是一个特殊的信息处理行业，大数据时代更关注数据全样本、相关性而非因果性的逻辑特征，使得信息数据的载体、表现形式、传递方式发生了深刻变化，进而带来金融数字化变革的内在动力。

第三，金融基础设施对金融业数字化转型起到关键作用。中央金融工作会议首次系统提出要建设自主可控安全高效的金融基础设施，其内涵包括几方面。一是狭义上的支付清算基础设施，即国际上受到金融市场基础设施原则（PFMI）约束的体系。包括各国的大额支付系统、小额支付系统、证券类清算结算设施，在数据要素的加持下，其交易模式、特征和边界发生着全新变化。二是广义上的金融基础设施，纳入了征信系统及其运营机构。征信本质上也是一个特殊的数据运营、处理和使用过程，大数据肯定会对原有体系带来全新冲击。从全球视角来看，尤其在后多德·弗兰克法案的时代，正是因为基础设施的覆盖范围变广，大量数据服务业或多或少涉及了征信相关活动，由此进入监管部门视野。三是技术类基础设施。例如大模型带来的基础算力布局等问题，同时数据基础设施本身就构成其重要组成部分。四是制度规则基础设施。制度和规则是金融基础设施建设中的关键部分，有效的法律、制度和规则能够保障数字金融的高效安全运作。

 

会议第二部分是主旨发言环节，邀请到中国人民银行清算总中心事业发展部（研究中心）总经理杨大为，北京金融法院党组成员、政治部主任牛晓锐，朴道征信有限公司副总经理金波，中国移动政企事业部金融行业拓展部行业专家左麟，国际数据管理协会大中华区副主任黄万忠，中国证券登记结算有限责任公司信息科技一部总监和冲宇展开分享。

杨大为：中国人民银行清算总中心事业发展部（研究中心）总经理

中国人民银行清算总中心事业发展部（研究中心）总经理杨大为以“加强金融基础设施建设，更好发挥数据要素的作用”为题进行分享。

一是数据要素和数字金融之间的关系。2020年，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体系机制的意见》，《意见》首次将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为生产要素，并提出要健全生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。对金融业而言，数据是赋能行业数字化转型和智能化升级的重要支撑。具体体现在以下几个方面。第一，数据要素赋能数字金融发展。通过全方位大规模数据融合应用，实现风险管理实时化、决策智能化、资源配置精准化，助力更多金融资源配置到经济社会发展的重点领域和薄弱环节。第二，提升金融服务质效。金融机构在保障安全和隐私的前提下，推动数据有序共享与综合应用，提升金融服务智能化水平，激发创新应用、新业态和新模式。第三，解决信息不对称问题。通过对海量数据的便捷化、合理化、规范化利用，能够在用户画像、反欺诈、信用评级等方面大大提升银行机构的效率和风控能力。第四，促进金融资源配置效率。数据基础制度能够有效保障数据的高效流通，任何主体合法合理的数据需求都能从市场获取产权清晰、质量有保障的数据，这为驱动金融资源有效配置提供了新效能。

二是金融基础设施对数据要素的支撑作用。金融基础设施是金融市场的重要支柱，而数据要素与金融基础设施密不可分。目前，我国主要的金融市场设施有五大板块，包括支付系统、中央证券存管与证券结算系统、中央对手方、交易报告库以及其他金融市场基础设施。此外，证券、期货、黄金等交易场所、保险行业平台等也被纳入金融市场基础设施范畴。数据作为现代金融活动的基础，对金融基础设施的作用包含以下三个方面。第一，数据是金融基础设施提供服务的基础。金融机构通过收集和分析大量的数据，帮助理解客户需求和行为模式，进而提供个性化金融产品及服务。第二，数据是金融基础设施优化服务流程的关键。金融机构通过深入挖掘和应用数据，实现业务自动化和智能化，提供服务效率和客户满意度。第三，数据安全与合规至关重要。金融机构对数据合法合规的使用有利于避免法律风险，增强客户信任从而维护金融市场稳定。

三是金融基础设施发挥数据要素作用的实践路径。当前，数字技术与传统产业深度融合，数字经济与实体经济深度融合，形成“数字技术—数据要素—应用场景”三位一体的数字产业链，为新质生产力的发展提供动能创新。

首先，要加快基础设施数字化转型。清算总中心长期以来按照人民银行的“数字央行”建设要求，不断完善支付清算系统基础设施建设，包括支付系统的技术创新、建设全国综合业务服务平台、数字供应链金融服务平台、金融机构对账服务平台等综合业务系统，利用高效的数字技术为参与者提供更广泛高效的支付服务。

其次，要加快数字融合，提升数据要素价值。一方面，单一的数据价值是有限的，数据要通过与不同要素结合，作用于不同主体，发挥协同、复用及融合作用。例如将支付交易数据和工商数据融合，开展对长三角、京津冀、长江经济带等区域经济分析，为我国经济数据集提供价值参考。另一方面，数据分析的实时性还需加强，以增强风险预警能力和异常监测的准确性。

最后，加强数据安全保护，统筹数据安全与发展。第一，要加强对金融基础设施数据的产权保护。完善金融基础设施数据产权保护的顶层设计，清晰界定权属关系的数据类型。建议适时出台相关司法解释和行政规章，贯彻数据要素“三权分置”理论，明确金融基础设施对系统收集的数据享有数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。第二，不断完善金融基础设施的数据治理体系，建立数据安全管理体系以及覆盖基础数据、数据加工、数据服务等多层次数据标准体系。第三，提升数据技术支撑能力，加大投入推进技术平台更新迭代，发挥机器学习、知识图谱等主流技术能力。第四，完善数据安全法规制度。2023年，中国人民银行出台了《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》，对人民银行相关业务数据的采集、使用和保护提供了更为具体的规定。然而，从数据要素主体特征来看，数据要素存在易获取、易传播、主体复杂、权属复杂、要素交叉性强、动态性强等特点，这就需要进一步的法律界定，为促进数据融合应用和发挥数据要素价值奠定基础。

牛晓锐：北京金融法院党组成员、政治部主任

北京金融法院党组成员、政治部主任牛晓锐以“对标构建安全可控金融生态圈，加快推动北京市数据资产金融创新”为题展开分享。

构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展。 北京市启动了建设数据基础制度先行区，在数据资产登记、评估、入表、交易和司法保障方面进行了探索创新。要让数据资产供得出、流得动、用得好、保安全，建议遵循深度调研、积极试点、有序推进、审慎监管的原则，打造全球数字经济标杆城市，安全可控的金融生态圈。具体包括以下几点。

一是保持改革试点与立法决策同步推进，进一步释放金融创新中的数据要素价值。第一，进一步推动数据资产金融创新基础制度改革的试点，明确改革的优先顺序、主攻方向、推进方式，探索形成规则指引。第二，积极推动关于数据资产金融创新的地方性立法。根据国家层面的制度设计，抓紧制定数据流通政策、数据收益分配政策，就数据资产金融创新等重点内容开展调研，积极推动地方立法。第三，优化以“数据要素×金融法治”联盟为依托的法治环境。建立产、学、研、审、监深度协同的平台，通过发布典型案例、设定应用场景、开展案例测试等方式为数据要素市场发展提供合规指引和司法保障。

二是完善数据分层分类，积极有序开发数据资产金融创新应用场景。第一，加快数据分级分类，推动不同行业类别的金融创新。在交通、能源、医疗、工业互联网、人工智能等不同数据专区，引导建立分行业、分场景、分阶段的资产交易标准及规则。第二，聚焦数据流通中的金融价值，有序推动应用场景创新。以数据权属界定和价值确定难易程度为基础标准，依托风险建立优先和劣后的等级，以此分配搭建数据资产服务和产品的不同优先顺序应用场景。

三是多维度完善数据资产评估体系，为金融创新奠定基础。第一，明确统一的数据资产管理机构，加强数据标准建设。借鉴和归纳企业判断数据资源确认为资产的条件等实践成果，引导和规范企业审慎开展数据资产入表初始剂量计后续摊销、披露等工作。第二，推进数据要素市场化配置改革，依托大数据分析研究估值难题。建立专业性的数据交易平台作为可信第三方，与传统评估、市场询价、大数据分析相结合的方式提供相对公允的价值评估服务。第三，加快培育跨专业、跨领域数据资产评估人才队伍。持续加强数据要素乘经济金融复合型人才培养。

四是完善监管协同，防范化解金融风险金融创新可能引发的相关风险。第一，协同推进“强监管、防风险”，搭建以金融监管与数据监管部门为中心，多部门紧密联合的监管协作机制。第二，设计符合“数据要素×金融创新”的监管规则，立足五大监管协同构建符合数据资产的开放包容的监管规则。第三，提升数据资产金融创新的监管水平，充分利用数字技术和监管数据要素开发监管工具，丰富监管手段。

五是全面加强数据资产安全技术保障水平，为金融创新提质增效。 第一，打造安全可信的数据流通基础设施。第二，积极推动区块链赋能数据资产化的科技实践。第三，结合应用场景提供多元化的技术解决方案，搭建以加密技术为核心的交易生态系统。

六是加强金融数据专区建设，推动数据资产金融创新集群化发展。以北数所为平台，依托构建多层次的交易体系。积极发展覆盖多元行业领域的数据运营商、服务商、经纪商、数据交易商，加快建设专业化的数据中介服务体系。

金波：朴道征信有限公司副总经理

朴道征信有限公司副总经理金波围绕数据要素对征信系统发展的影响展开分享。

金波指出，数据是征信业核心的生产要素和第一驱动力，数据对整个征信系统的形态、技术和未来发展产生了深刻的影响。

第一，数据要素推动征信业转型升级。一是推动征信业提高系统覆盖度。随着数据要素市场的发展和完善，征信产品的数据来源不再局限于传统的银行信贷数据，而是扩展到支付、消费、出行、社交、司法等替代数据，大大提升了征信系统覆盖度。二是提升征信产品结果的准确性。通过对财务状况、行为数据等方面进行信用评估，有效提升了征信系统的准确性和可靠性。三是推动征信产品和服务的创新。基于大数据的信用评分、风险评估等新型征信产品的出现，能够有效满足不同场景下的信用评估需求。四是提升征信服务的效率。传统征信服务的提供存在延迟性，而数字时代的征信体系通过整合不同来源类型的数据要素，构建更为全面的信用评估模型，大大提升了数据的适时性和高效流动。五是扩展征信服务的范围。通过事前的风险管理实现反欺诈的产品创新，帮助解决平台企业的恶性事件，甚至扩展至就业领域。

第二，数据要素为征信业带来新挑战。一是个人信息保护难度上升。在多样化数据征求下，数据采集、保存、加工提供的链条越长，越会增加信息泄露和黑客攻击的风险，且风险扩散速度随着数据量剧增明显升高。二是算法和模型的解释性和透明度难以界定。一方面，多维数据的使用会大大增加征信产品的复杂度，替代数据与还款能力的相关性也相对较弱。另一方面，监管对于透明度披露的要求和商业秘密之间的权衡存在挑战。

第三，征信机构助力更好发挥数据要素价值。信用信息是征信行业的核心生产要素，在促进数据要素互联互通、价值实现上有着重大的发展机遇。一是发挥征信机构对数据交易市场培育的重要作用。首先，要发挥金融机构服务的网络优势，推动金融领域数据交易市场提升。其次，积极对接公共信用信息平台、地方征信平台、融资服务平台等行业已有的数据服务网络，有效整合数据、技术、应用场景以释放数据价值。再次，深化与数据交易平台的合作，共同探索建立数据交易市场基础制度。二是发挥征信机构助推数据融合的作用。首先，通过信息的断直连打破各数据源之间的数据孤岛，促进市场化个人数据的开放共享。其次，通过助力区域的区块链、征信链实现地区间的数据互联互通。最后，通过挖掘政务数据价值，更好服务当地实体和社会民生。政务数据应问需于民，要扩展相关政务数据的应用场景，在保护隐私的前提下创新征信产品，让政务数据更好促进与实体经济的深度融合。

第四，数字时代更新了对征信体系功能的认识。数字化改造金融是数字智能应用的领先领域，征信体系正面临着数字时代的冲击与变革，技术体系、服务形式和内容也发生着巨大改变。当前，数字经济广覆盖、强渗透性、高创新性的特点，使得经济金融乃至社会运行对信用信息服务相关的内生需求显著提升，这就需要更新数字时代对于征信体系功能的认识。

在未来，征信不仅是防范金融系统性风险的重要保障和工具，更是构建高水平社会主义市场经济体制，提升全社会经济社会运行效率的关键手段。如何推动当前“政府+市场”的多层次、多元化的征信体系建设，进一步放大征信体系的整体效能，通过提升数据的全面性和集约化使用来激发经济运行活力，是我国现代化征信体系需要回答的重要命题，也是征信从业人员未来需要探讨的方向。

左麟：中国移动政企事业部金融行业拓展部行业专家

中国移动政企事业部金融行业拓展部行业专家左麟以“释放数据要素潜能，共谋金融发展新篇”为题进行了分享。

首先，简要介绍了中国移动的整体发展情况。

其次，分享了中国移动在数据要素和数字金融赋能上的探索。

当前，数据要素市场规模庞大，未来几年增长迅速。政策法规的陆续发布，为大数据产业的高速发展夯实基础。在此背景下，中国移动充分发挥资源禀赋，运营数据平台，不断开拓行业应用，面向金融、政务、民生等多领域开展数据赋能。中国移动以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值。具体而言，包含以下三个方面。

一是保障数据要素流通。构建了广泛连接、安全可信、集约高效的数据要素流通基础设施，连接数据供需主体，为发挥数据要素价值提供低成本、高效率、可信赖的流通环境。

二是赋能行业发展。构筑梧桐大数据服务体系，面向不同行业，提供标准化产品和定制化解决方案。具体在金融领域，面向各类金融业务场景，帮助金融机构持续、合规的完善风险防控手段，提升风险防控能力。

三是加强合作创新。通过建设在线学堂、组织线下赛事、打造实训基地、人才引进和运营主题社区等方式，搭建了“梧桐·鸿鹄”校企合作平台。

在未来，一方面要筑牢基础设施，夯实数据要素合作底座。另一方面，继续携手产业各方，共推要素资源共享，增强高质量发展活力。共拓数字经济蓝海，激发高质量发展新动能。

黄万忠：国际数据管理协会大中华区副主任

国际数据管理协会大中华区副主任黄万忠围绕数据要素赋能的机遇与挑战展开分享。

第一，借用柏拉图“理想国”线喻，数据资产治理包含四个阶段。一是感知阶段，存在很多最初的数据治理办法、制度和流程，但难以有效使用。二是信念阶段，利用信念所做的具体数字资产运营与管理会遇到许多挑战。三是理智阶段，借助数学方法和专家技能，能够有效解决很多问题，达成良好的行业实践。四是理性和理念阶段，期待一个完整的制度体系和完美的方法论出现，以指引数据资产管理和运营的前进。

第二，介绍了DAMA的数据资产管理和运营的思路和理念。DAMA国际现任主席Peter Aiken提出了一个经典的艾肯金字塔框架，包含四个阶段。第一阶段是数据的建表和涉及，保证数据的安全可用。第二阶段是解决数据的质量问题，保证数据架构和元数据的可靠性。第三阶段是管理数据质量，保证数据仓库、主数据和一些半级优化数据可用。第四阶段则真正充分利用了数据分析挖掘的好处，产生数据价值。在此基础上，还增加了第五阶段在数据资产运营上的基础工作，包括数据资产的确权、盘点、分布分析、价值评估和利益分配机制。第六阶段是数据资产交易和数据对内对外流通。第七阶段实现数据资产的入表和资本化。后三个阶段的延伸纳入了具有中国特色的数据资产运营模式。从微观角度来看。做好企业内部的数据认责，明晰数据管理者、所有者、加工者、使用者的概念界定。从中观角度来看，做好金融机构改革涉及的数据权属问题。从宏观角度来看，在法律和会计层面上，要明确社会产生数据的所有权、使用权和经营权的权属与划分问题。

第三，数据确权面临的问题和解决方法。一是个人数据的权属问题。个人数据的权属分为两大维度，一个是人格权或隐私权，另一个是利益权或财产权。对于个人而言，大型企业或金融机构拥有大量的个人数据，使得个体的人格权和利益权难以保障，且追责成本巨大。二是公共数据的权属问题。公共数据具有公共物品属性，可分为信息数据、政府数据、公共信息和公共数据。对于公共数据存在两种执行思路，一个是明确规定属于国家，另一个是不规定权属但直接开发目录。三是企业数据的权属问题。企业数据的加工和使用存在“丛林法则”，使得拥有更好算法算力的大型企业占据更多数据资源。对此，数据确权的路径如下。一是被动地规范确权。按照“理论-制度-实践”模式，建立完善的制度框架以确定数据权属体系。二是主动地精准确权。围绕数据的价值开发和利用，形成相关的利益关系并进行确权。前者操作简单却可能缺少依据，后者操作难度大却适用性强。

第四，数据资产入表面临的问题和解决方法。一是数据资产管理和运营的概念尚未区分，二是资产入表和运营体系的关系不明确，三是入表使用场景不确定，四是如何确定数据权属的问题，五是可入表的会计处理和佐证文件问题，六是如何生成信息披露报表，七是与业财专业人士的协同作业等问题。对此，解决方法包含四个维度。一是建立和明确数据资产体系和资产认定的原则。二是对入表和非入表资产加以考虑。三是保证业财的一致性。四是确保组织、资源、制度和平台的配套保障。

第五，数据资产利益分配机制的思路。一是围绕数据产品的交易过程。对数据提供方、需求方、加工方、以及各类担保机构、评估机构等进行利益分配。二是围绕数据资产的增值过程。将数据资产视作一种投资行为，类似于股份、期权等。三是围绕社会层面的收益分配。一方面，对个人数据考虑通过税收等方式反哺于社会基础设施。另一方面，对公共数据加以管理和应用，释放公共数据价值。

最后，对于数据资产的管理和运营体系，要从战略规划、管理机制到工具平台等方面系统化考虑数据的辨识、管理和运营。面对活跃的数据要素市场，如何利用价值体系串联数据运营，明确数据权属，仍待市场的发展和数据从业者的努力。

和冲宇：中国证券登记结算有限责任公司信息科技一部总监

中国证券登记结算有限责任公司信息科技一部总监和冲宇以“发挥数据要素作用，推动数字金融高质量发展”为题进行了分享。

党的二十届三中全会强调，要因地制宜发展新质生产力，促进实体经济和数字经济深度融合，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。数字金融和科技金融的重要性日益凸显，金融业正在经历一场前所未有的数字化变革。在此背景下，加强对数据要素的研究，深化对数字金融的应用探索其重要意义不言而喻。

首先，中国结算作为证券市场核心机构，承担着重要的金融基础设施职责。根据金融基础设施原则PFMI的定义，中国结算涵盖四大核心职能，包括中央对手方、中央存管系统、交收系统以及交易数据库。中国结算作为全市场数据流通的中枢，具有“两多两全”的特点，包括多市场、多业务、全品种和全连接。目前，中国结算已形成以证券登记结算系统、统一账户平台为主体的技术系统群，并作为统一后台为京沪深场内市场及开放式基金等场外市场提供登记结算服务。中国结算高度重视数据要素价值，依托海量数据建设普惠便捷的“e网通”数字化服务前台。践行保护投资者合法权益宗旨，助力放管服改革。

其次，介绍了中国结算的数据要素应用策略。在坚持安全高效的原则下，以数据整合、数据联通、数据优化、数据挖掘为主攻方向，探索数据要素标准化、智能化建设。

一是数据整合方面。一方面内部整合。建立统一账户平台，设立“一码通”账户，构建以投资者为核心的多层次证券账户体系，实现对投资者精准识别、服务与管理。另一方面整合场外数据资源。建立中央数据交换平台，实现基金行业注册登记数据的集中备份。为个人投资者提供公募基金场外份额及相关账户信息的查询服务，真正做到了“让群众少跑腿，让数据多跑腿”。

二是数据联通方面。积极探索数据要素标准化，在服务差异化市场的基础上，对个性化的、多渠道来源的原始数据抽象处理。通过制定标准化数据规范、建立数据对应关系、明确数据逻辑等方式，实现数据在各市场间转换应用。目前，中国结算已基本实现了沪深北三市场多板块间登记结算数据联通。

三是数据优化方面。通过数据优化，有效支撑创新业务的快速落地。以货银兑付改革（DVP改革）为例，通过打标识的方式对结算数据进行区分，优化结算数据下发模式，建立证券交收与资金交收的关联，提高了资金使用效率。

四是数据挖掘方面。积极应用大数据技术、数据挖掘算法和人工智能、大模型等技术手段，提升市场服务质效。基于市场数据，开展关联账户分析、债券估值计算、融资主体监测、债券压力测试、隐含评级等数据监测分析，为业务风险监测调控提供支持，及时对市场运行风险和公司业务风险进行监测和量化分析。

再次，金融数据应用过程中面临兼顾服务与安全的挑战。数据的基础是业务，业务的基础是制度，数据资源的高效使用和数字金融的高质量发展离不开统一标准化的市场规范。然而目前为止，我们尚未实现场内市场与场外市场（如银行间市场、与区域股权市场等）在数据层面的联通与衔接。正如《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》所要求的，这种层面标准化和数据联通需要“统一金融市场登记托管、结算清算的规则制度”。在未来，对于非结构化数据的开发和使用，需要适应技术发展趋势，进一步提升在线业务的服务质量和业务风险防控能力。

最后，分享了对数据应用趋势的看法与展望。一是数据要素驱动金融创新，离不开数据技术的发展。目前，第二代数据技术（DT2.0）体系已基本成熟，第三代数据技术（DT3.0）正在逐渐兴起，数据技术进入可信流通对外赋能阶段。如何平衡和兼顾“数据的安全与共享”，做到全场景智能、跨领域协同以及数据流通跨域安全管控成为新阶段的发展目标。二是秉承“稳中求进、服务为上、数据为源、人才为本、生态共赢”的数字化发展设想。打造专业技术队伍，加强行业协同以攻关核心技术，构建创新生态。三是坚持以人为本的核心原则，始终坚持以人民为中心的发展思想。

 

会议第三部分是圆桌交流环节，邀请到神州信息数据BU咨询总监张新，北京立言金融与发展研究院金融合规研究中心主任王铼，浙报数字科技（浙江）有限公司总经理申永生，北京猿链网络科技有限公司董事长、北京CBD首席数字官黄婧袆展开分享。本环节由北京立言金融与发展研究院研究员崔红蕊主持。

主持人：北京立言金融与发展研究院研究员崔红蕊

张新：神州信息数据BU咨询总监

神州信息数据BU咨询总监张新就数据要素的作用和数据要素赋能的挑战进行分享。首先是数据要素在企业内部和行业中发挥的作用。企业内部来讲，数据应用带来企业内部效率的提升，例如优化招聘流程，项目管理，行业资源配置优化等，大大提升了企业服务效率。对于整个金融行业来讲，一是基于数据的决策比重增大。比如，数据要素在信贷决策和风险评估中的作用日益凸显，金融科技的发展使得数据分析得以支持更复杂和精准的决策。二是提供个性化服务。银行可以通过数据分析提供个性化服务，例如根据客户需求定制信用卡等。三是促进普惠金融发展。利用技术和数据广度提高对零售客户的覆盖面，有助于降低成本，提供适当的金融服务。四是助力金融监管。数据在提升金融监管规则的执行和交叉验证方面发挥作用，有助于提高金融风险管理水平，降低金融风险。进行分析。

其次，数据要素赋能也面临一些挑战。一方面，提高数据质量对数据治理的底层工作提出要求。当前，中小银行难以执行国内监管的要求，需要或强制或推荐的指引，正确引导中小银行做好提高数据质量，特别是完整性和准确性的相关工作。另一方面，数据确权和资产估值方面依然存在挑战，数据资源入表等方面问题有待持续探讨。

王铼：北京立言金融与发展研究院金融合规研究中心主任

北京立言金融与发展研究院金融合规研究中心主任王铼就数据要素在金融领域的作用和问题进行分享。

首先是数据要素在金融领域的作用。一是数据要素赋能普惠金融发展。基于国家信用中心提供的政务数据支持，金融科技公司能够利用大数据和人工智能等技术搭建金融服务平台，为支持中小微企业的发展起到重要作用。二是数据要素有助于完善社会征信体系。以厦门市推出的“白鹭分”为例，该信用评分系统能够在停车、就医、借书等多个生活场景中应用，对过去没有信用分的“新市民”实现精准识别并增加其信用状况。三是数据的金融化。数字技术有利于保障金融服务的科学化，例如智能客服、信用评分、智能投顾、风险管理等。

其次是数据要素赋能面临的挑战和问题。一是基础制度的缺失。数据金融领域的基础制度仍然缺乏，尤其体现在数据流通和金融风险等方面。二是基础设施的欠缺。三是数据监管亟需升级。一方面，数据局和其他政府部门之间的跨部门协调尚不明确，需要理清交叉部门的职责。另一方面，数字金融领域的专业人才紧缺，需要更多关注和培养专业领域专业人才。

最后，数据要素赋能亟需公共数据的有序开放、合理的利益分配和建立基础的制度规范和市场定价机制。在未来，要建立和完善安全高效的数据治理体系，做到制度先行、法律先行、规范先行。建设扎实的基础设施，培养专业的数字金融人才，以数字化转型提升金融服务水平。

申永生：浙报数字科技（浙江）有限公司总经理

浙报数字科技（浙江）有限公司总经理申永生就浙江省在数据要素和数字金融领域的实践探索展开分享。

首先，分享了浙江省在数据要素赋能金融领域应用的相关案例。一是对个人数据的应用。以温州市前些年推出的“个人数据宝”应用为例，银行可以通过用户授权获取其个人数据。这些数据由政府后台支持和验证，包括信用、不动产、职称证书等。这一举措实现了将个人数据还给个人，同时为金融机构提供了优质的数据，绕开中间服务商对接环节，既保障了安全性，又大大提升了金融服务的便捷性和效率。二是面向企业融资平台的应用。政府通过提供详尽的企业画像信息，包括经营、资质和处罚记录等，帮助银行评估企业融资需求，大大降低放贷风险。三是乡村振兴和惠民贷款的实践。浙江省在试点农村推出小额普惠贷款产品，为18-65岁的农民提供自动授信额度。银行对于不在负面清单的农民可以放心贷款，提升农村金融服务覆盖面和效率的同时，有效降低了坏账率。

其次，提出了数字金融发展面临的挑战。一方面，好的应用场景可能受限于不完善的金融基础设施。平台支付可能由于资质申请和合规的限制，导致应用建设进展缓慢，影响便民服务的推广。另一方面，政务数据中公共数据和金融体系中征信系统的对接存在问题。尽管数字政府在信用数据的收集和管理上取得进展，但在与金融机构信用模型的结合上尚未完全对接，使得整体信用体系的作用和效果未能充分发挥。应在数字基础设施层打通数字政府信用体系与社会侧普惠金融服务设施的通道，助力扩大数字金融的消费市场。

最后，科技企业应积极对接金融基础设施和金融体系，助力数字城市、数字社会和数字消费的统一。在未来，希望数据要素价值化和数字金融高质量发展能够成为优质生产力的重要展示窗口之一！

黄婧袆：北京猿链网络科技有限公司董事长、北京CBD首席数字官

北京猿链网络科技有限公司董事长、北京CBD首席数字官黄婧袆围绕数据合规方面的实践进行了分享。

一是数据合规与隐私保护。一方面在数据清洗过程中，猿链通过自有技术对互联网数据进行侧写分析。另一方面在隐私保护上，猿链在处理在开源数据中所涉及到的敏感数据时采用加密技术，以提升数据保护水平。

二是跨境合规与数据处理。通过隐私计算的方式进行数据要素比对，进而对企业数据进行穿透性分析，以支持开户环节的风险识别。

在未来，希望在国家和省级层面推动数据保护与合规的立法和指导，通过制定统一合作标准，提升跨境数据要素处理的效率与合规性。

 

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