人物简介
欧阳日辉
博士，教授，现任中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、首都互联网经济发展研究基地副主任、清华大学电子商务交易技术国家工程实验室互联网经济与金融研究中心主任。致力于数字经济、电子商务和金融科技的理论研究、政策研究和实践推动工作。
数据被誉为21世纪的原材料，金融行业是强数据基因行业，是典型的数据驱动行业。在数字经济时代，金融数据指数级增长，金融机构面对海量数据以及数字化高频业务场景需求，正在积极探索践行新型数字化体系。数据作为新型生产要素，正在不断推动金融业务的优化与变革。在金融场景中，数据有哪些应用，如何最大程度发挥数据潜在价值?金融机构的数字化转型，需要如何更有效管理数据、发掘数据、应用数据?南都大数据研究院专访了中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉教授。
A
打破“数据孤岛” 实行市场化配置
南都:金融场景中有哪些数据应用，如何最大化挖掘其价值?
欧阳日辉:金融数据包括金融交易数据、客户数据、运营数据、监管数据以及各类衍生数据等。从金融数据综合应用的角度，还包括非金融领域的数据如何共享、开发和交易，运用到金融领域的创新发展。
目前，金融数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业得到广泛应用。金融科技与数据要素双轮驱动，正在深刻改变金融业的创新思维、经营理念和监管方式。数据在金融领域的应用场景越来越广，从数字支付、数字信贷、数字保险到数字财富管理、数字供应链金融，智慧网点、智能客服、智能投顾、智能风控等金融产品和服务越来越丰富。例如，在数字信贷领域，通过整合银行内外部信息，弥补传统信贷风险评估方法缺少前瞻性与实时性的缺点；利用大数据技术，银行根据企业间的投资、控股等关系形成企业关系图谱，有利于关联企业分析及风险控制。
当前，金融数据存在不均衡、不对称和不充分等问题，加强数据能力建设，打破数据壁垒与垄断，促进数据规范共享，深化数据融合应用，提升数字风控水平，成为金融数据发展的趋势和方向。实践中，大型互联网平台通过持续收集占有客户数据，形成海量行为数据，建立以数据壁垒为基础的护城河。因此，在数据价值发掘中，打破“数据孤岛”是当务之急，市场化配置是可行之道。从当下数据流通的实践来看，传统基于所有权转让的交易模式受困于交易形态、数据确权、数据定价等问题，无法规模化落地，依托于隐私保护计算的数据协同应用的服务模式更为可行。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，实现数据的可用不可见，极大程度保护了数据安全与隐私，数据开放主体也更有意愿开放更多价值数据，促进数据要素的协同应用，进一步提升市场的决策能力。
B
金融业数据要素改革首先要解决数据融合应用
南都:金融业各板块涉及数据量大，《金融科技发展规划(2022-2025年)》将“数据”从资源工具提升为金融产业中的生产要素，更强调数据的重要地位。目前，金融业数据要素改革现状如何?你有什么建议?
欧阳日辉:2020年中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域的改革方向。2022年1月6日，国办发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，聚焦数据采集、开放、流通、使用、开发、保护等全生命周期的制度建设，推动数据采集标准化，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。
金融监管机构高度重视数据及其应用问题，深入推进数据能力建设。《金融科技发展规划(2022-2025年)》提到数据114次，提出既要充分释放数据要素潜能，发挥数据要素倍增作用，将数字元素注入金融服务全流程；又要做好数据安全保护，切实防范算法、数据、网络安全风险，共建数字安全生态。《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提到数据105次，要求到2025年银行业保险业基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践，个性化、差异化、定制化产品和服务开发能力明显增强，数据治理更加健全，科技能力大幅提升，网络安全、数据安全和风险管理水平全面提升。
未来，金融业数据要素改革主要在数据融合应用方面发力。首先要解决数据融合应用的问题，加快健全数据要素的法律法规和管理制度体系。其次，加快数据要素市场建设，解决数据要素配置范围有限、数据要素跨域流通不畅、数据要素市场发育不充分不平衡等问题，建立多层次数据要素市场，建立金融数据交易专业市场。再次，充分发挥行业协会的作用，监管部门支持和鼓励聚焦数据要素确权、定价、交易、融合、保护等重点难点问题，推进数据格式、数据授权协议、有关支撑技术应用等方面的标准规范研制和出台。最后，支持和鼓励金融机构加强大数据技术、人工智能、多方安全计算、隐私计算、联邦学习等技术研发，积极开展融合应用探索，提高数据融合应用能力。
数据开放、共享也是很重要的事情，继续加强征信行业规范整改力度，防止数据独享，打破数据垄断，进一步提升金融机构客户自主营销、风控能力，防范互联网平台垄断优势持续扩大。
C
探索政府、金融企业共同参与的新型监管模式
南都:在你看来，搭建银企信息桥梁，实现政府、企业数据深度融合还需要怎么做?
欧阳日辉:在金融领域，政企数据深度融合有以下几个着力点:一是完善政企数据深度融合的制度。完善政企数据双向共享中的相关法律法规，明确数据归属权、管理权、使用权和监督权的边界。制定和完善数据归集、分类、开放、共享、交换、使用和安全等方面的配套法律法规，建立政企数据双向共享标准规范体系，强化数据标准、技术标准、质量标准、应用标准、平台标准，以及管理标准、服务标准、监管标准和安全标准等。完善政企数据共享的制度，不仅为金融创新发展服务，但金融领域对政企数据融合的紧迫性尤甚。
二是积极探索技术破解数据融合过程中的问题。当前，政企数据融合以接口方式进行，未来更多地通过模型算法进行融合利用。大型金融机构的金融科技公司和专业的金融科技公司应加快与数据采集、存储、清洗、加工、共享、交易、利用等全链条的前沿技术研发，满足政企数据融合利用中对技术的需求，特别加强物联网、5G、大数据、学习算法、区块链、沙箱、隐私计算等新技术在政企数据融合利用。
三是建立健全政企数据深度融合机制。政企数据融合将从企业数据向政务数据归拢转向政务数据向企业数据汇聚，企业将成为数据加工处理的主力军，应坚持激励相容、责权对等、依法合规原则，金融机构应该支持建立健全政企深度融合的长效机制，包括企业数据开放给予相应的税收优惠、资金补贴、项目配套和金融扶持等激励机制，建立政府和企业共同参与的数据共享常态化沟通机制等等。
四是完善政企数据深度融合的监管模式。设立分级分类开放管理部门，负责制定标准、制度和流程，监督和指导各地推进数据分级分类开放。创新政企数据双向共享的安全监管方式与手段，探索政府、金融企业共同参与的新型监管模式，推动政府主导监管模式向政府与多种社会力量合作的多元共治模式转变。
出品:南都大数据研究院 数字政府研究中心
统筹:邹莹 研究员:袁炯贤
(注:中央财经大学经济学院林欢欢对此文亦有贡献)
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