金融数据要素与融合应用实践 金融数据要素与融合应用实践
成方金融信息技术服务有限公司 深圳壹账通智能科技有限公司
天翼电子商务有限公司 杭州金智塔科技有限公司
浙江大学金融科技研究院 百融云创科技股份有限公司
拉卡拉支付股份有限公司*
摘　要： 随着新一代科技革命和产业变革的深入推进， 数字化浪潮正蓬勃
兴起。 数据要素作为国家基础性战略资源和关键生产要素的地位
日益凸显， 特别是对于金融业这种数据密集型和科技驱动型行
业， 数据要素融合应用可以帮助金融机构更好地了解客户、 降低
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风险、 提高决策效率和优化产品与服务。 随着隐私计算、 区块链
等数据融通技术的发展应用， 数据要素融合应用快速发展， 推进
欧亿·体育（中国）有限公司内多业务的高质量发展。 同时， 金融业机构也面临数据要素
治理、 流通、 应用等方面的问题与挑战。 本报告通过阐述金融数
据要素与融合应用方面的发展政策及相关规定， 介绍金融数据要
素融合在银欧亿·体育（中国）有限公司、 保险业的应用实践， 分析金融数据要素融合应
用面临的流通规则和数据权属有待明晰、 从业机构数据治理机制
不够健全、 新兴技术挖掘与应用需要加强、 跨欧亿·体育（中国）有限公司跨领域数据流
动机制亟待构建等问题， 并从促进数据共享的政策制定、 跨领域
数据融合应用及多种类技术发展等方面展望金融数据要素融合应
用的发展趋势。
执笔人 孙舒 成方金融信息技术服务有限公司 王健宗 李泽远 深圳壹账通智能科技有
* ： ， ； 、 ，
限公司 章庆 张鸣皓 天翼电子商务有限公司 陈超超 杭州金智塔科技有限公司 郑小
； 、 ， ； ， ；
林 浙江大学金融科技研究院 汤楠 杨楠 百融云创科技股份有限公司 王欣明 拉卡拉
； 、 ， ； ，
支付股份有限公司
109 金融科技蓝皮书
关键词： 金融数据 数据要素 数据融合 数据应用

一　应用背景
年数据要素被国家列为第五大生产要素 成为全要素生产的重要 2020 ，
组成 据工业和信息化部研究中心统计 我国数据要素市场规模到 年
， 2025
预计有望接近 亿元 数据要素与其他要素深度融合 促进劳动力市场 2000 。 ，
匹配 金融发展和技术转化
、 。
（一）政策和法律对金融数据要素融合高度重视
十三五 规划中强调了金融数据技术发展的重要性 将其作为数字化
“ ” ，
转型的关键工作 国家高度重视金融数据的综合统计和宏观调控 以维护金
，
融稳定 在数据要素融合方面 政策社会科学文献出版社版权所有，浙江大学图书馆下载使用和产业实践逐步关注其对外赋能的
，
价值1 政策布局在价值层面上的要求不断细化中国人民银行和中国信息通信研究院在 十四五 规划中明确了金融
“ ”
数据要素融合的布局 数据要素白皮书 年 提出了促进深度融
《 （2022 ） 》
合 形成产业链影响力的数据要素生态方向 并强调防止垄断现象
、 ， 。 2022
年财政部发布的 企业数据资源相关会计处理暂行规定 规定 企业数据
《 》 ，
资源作为资产列入财务报表 推动金融数据要素市场发展 这些重要政策促
。
进了金融数据的发展与应用2 法律法规对公共数据资源的要求日趋完善我国完善数据要素融合法规 各地建立地方性数据融合法规 完善了整
，
体法律体系 国家知识产权局确定 个地方进行数据知识产权试点 北京市
8 。
发布的 北京市数字经济促进条例 规定了数据要素融合 利用 开放和
《 》 、 、
交易的规则 解决数字经济中的数据孤岛和信息烟囱问题 实施统一管理和
，
共享机制 天津市颁布 天津市公共数据资源开放管理暂行办法 明确公
《 》， 110 金融数据要素与融合应用实践
共数据资源的开放范围和规定 要求遵守法律法规 并将敏感数据要素进行
，
脱敏加工后开放 同时 明确了违规的法律责任 推动政府公共数据资源开
， ，
放工作的规范化（二）监管体系在金融数据要素生命周期和隐私保护方面持续健全
我国数据要素市场目前进入了快速发展期 落实中央政策文件 提出
，
了数据要素融合的监管要求 重点在于金融数据要素融合时的数据安全和管理 遵循安全可控和依法合规的原则 确保数据要素融合 满足监管
， ，
要求1 完善金融数据全生命周期的管理体系年发布的 中国人民银行办公厅关于组织开展金融数据综合应用 2021 《
试点工作的通知 要求强化数据全生命周期管理体系 不断加强金融数据
》 ，
资产整合 分析挖掘和建模处理等能力建设 同年发布的 金融业数据能
、 。 《
力建设指引 进一步明确了相关能力项社会科学文献出版社版权所有，浙江大学图书馆下载使用为金融业开展数据能力建设指引
》 ，
方向2 提高金融数据融合监管技术要求在金融数据监管方面 要运用先进的监管科技手段 提升监管水平 重
， 。
点保护数据隐私和安全 强化欧亿·体育（中国）有限公司规矩 严肃市场纪律 加强协调合作 化
， ， ，
解金融数据欧亿·体育（中国）有限公司风险 结合融合特点 研究新技术和方法 强化经营管理
， ， ，
防止非法采集 买卖数据等违法行为
、 。
（三）标准规范的供给不断加强
继中国人民银行在 年推出的 金融数据安全分级指南 之后 中 2020 《 》 ，
国人民银行 国家市场监督管理总局等在 年 月联合印发的 金融标
、 2022 2 《
准化 十四五 发展规划 明确了 十四五 时期金融标准化发展的指导
“ ” 》， “ ”
思想 主要目标 重点任务等
、 、 。 1 打造数据交易分级分层体系年 月 工业和信息化部等十六部门发布 关于促进数据安全产 2023 1 ， 《 111 金融科技蓝皮书
业发展的指导意见 强调标准体系对金融产业数据要素融通的重要性 北
》， 。
京市经济和信息化局于 年 月制定 北京市公共数据专区授权运营管 2023 7 《
理办法 征求意见稿 规范公共数据分级和授权标准 通过技术手段实
（ ） 》， ，
现有条件的融合共享 促进公共信用信息与金融数据要素的有机融合
。 2 金融技术工具的应用标准研制有序推进金融数据要素标准是金融活动的重要技术依据 支持金融数据融通 规范使用和风险管理 中国相关机构发布了规范金融机构开源软件使用的标准 强调建立健全的管理制度体系 另外 金融标准化 十四五 发展规
。 ， 《 “ ”
划 完善金融数据标准 包括流通 安全保护和跨境传输等方面 同时
》 ， 、 。 ，
建立金融大数据标准体系和相关技术创新标准 这些标准为金融业务提供欧亿·体育（中国）有限公司依据 促进合规经营 统一数据处理流程 提升数据安全水平和可靠性
， ， ，
推动金融业务发展和创新

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二　实践分析
（一）银欧亿·体育（中国）有限公司应用实践
金融数据要素融合在银欧亿·体育（中国）有限公司中应用广泛 在普惠金融 信贷风控 反欺
、 、
诈 精准营销等方面均有规模化应用 通过多种新技术手段在合规框架下促
、 ，
进数据融合应用 挖掘数据价值 赋能银行在多场景的创新应用 实现业务
、 ， ，
高质量发展1 银欧亿·体育（中国）有限公司应用实践现状从自身发展来看 银欧亿·体育（中国）有限公司目前迫切需要通过数字化转型快速迭代产品服务 改善客户体验 当前 基于多方计算 联邦学习等技术的数据融合解决
、 。 ， 、
方案在普惠金融 信贷风控 反欺诈 精准营销等方面已有初步探索 初步
、 、 、 ，
形成规模化应用 具有广阔的市场需求空间和应用前景 隐私计算推动金
。 《
融业数据生态建设 显示 银欧亿·体育（中国）有限公司隐私计算应用场景中产品营销 信贷风
》 ， 、
控 信用卡反欺诈 反洗钱的占比分别为
、 、 21. 4%、 57. 1%、 3. 6%、 3. 6%。 112 金融数据要素与融合应用实践 2 银欧亿·体育（中国）有限公司应用实践的典型应用场景普惠金融场景
（1）
普惠金融主要以线上贷款的模式开展 然而 此模式依赖的数据源相对
，
单一 通过金融数据要素融合 能够在安全 合规的前提下 发挥诸如政务
， 、 ，
数据 各类欧亿·体育（中国）有限公司产业数据 各类经营主体数据等外部数据价值
、 、 。
信贷风控场景
（2）
银行信贷存在收集客户信息困难 授信审批信息不对称 无法及时判断
、 、
企业客户经营发展状况 贷后管理时间滞后等问题 通过金融数据融合的方
、 。
法整合来自不同数据源的数据 银行可以建立更全面和精确的风险模型 从
，
而更好地识别 量化和管理风险
、 。
反欺诈场景
（3）
通过隐匿查询的方法获取政府 司法黑灰名单 将其应用于银欧亿·体育（中国）有限公司务
、 ， ，
识别潜在风险客户 通过联邦学习构建反欺诈模型 识别异常交易行为 发
； ， ，
现异常违规账户 主动发现可能存在的社会科学文献出版社版权所有，浙江大学图书馆下载使用欺诈风险
。
精准营销场景
（4）
银行直接获取的数据维度低 很难据其精确筛选客户并进行精准营销 通
。
过融合外部数据源如企业的经营信息 司法记录 税务信息等 丰富数据源
、 、 ， ，
银行可以更好地理解每个客户的行为和需求 从而提供更个性化的服务
。 3 银欧亿·体育（中国）有限公司应用实践的案例浙商银行智能风控案例
（1）
案例背景 在授信业务中 小微科创企业往往存在规模小 资产不足
： ， 、 、
财务不规范 信息分散 抵押资产较少的问题
、 、 。
应用场景 浙商银行利用隐私计算平台 打破数据孤岛 运用了多方安
： ， ，
全计算 联邦学习 区块链等技术 通过对接浙江省金融综合服务平台 安
、 、 ， ，
全合规地融合了市场监督管理局 法院 税务 环保等 个省级政府部门
、 、 、 55
的政务数据 助力贷前 贷后智能风控等业务的创新发展 见图
、 （ 1）。
应用成效 应用隐私计算平台安全合规引入浙江省金融综合服务平台
：
万家企业样本数据 包括 多维企业特征 如企业法人信息 企业年 500 ， 300 ， 、 113