2023金融行业数据要素市场化白皮书.docx

目录1.1 金融行业数据要素市场化发展背景11.2 金融行业数据要素市场化对金融行业发展的意义9第2章金融行业数据要素概况142.1 金融资源的类型及数据特征142.2 实现金融数据要素化的思路和发展方向17第3章金融行业数据要素市场化发展现状243.1 我国金融数据安全规则体系日益健全243.2 金融创新助力效率提升与风险管理革新路径293.3 新技术与创新工具推动行业应用不断深化313.4 平台建设赋能金融行业数据要素市场化40第4章金融行业数据要素市场化的挑战与应对策略444.1 金融行业数据要素市场化的挑战444.2 金融行业数据要素市场化的应对策略53第5章金融行业数据要素产业生态链635.1 金融行业数据要素流通产业链635.2 金融行业数据要素生态链675.3 数据要素流通产业与生态链70第6章金融行业数据要素市场化融合应用成果及案例726.1 金融数字化转型案例726.2 金融数据产品创新案例107第7章金融行业数据要素市场化的未来趋势1357.1 公共数据运营推动数据市场培育1357.2 多元技术融合化助推数据市场发展1377.3 数据流通交易规则体系加速构建1417.4 数据要素市场生态体系逐步完善145参考文献149第1章行业背景1.1 金融行业数据要素市场化发展背景党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济。“十四五”数字经济发展规划中将数字经济定义为继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。数字经济的不断发展，催生出海量数据。据IDC预测，2025年全球数据量将高达175ZB,其中中国的数据量预计将达48.6ZB,占比27.8%。面对数据量的爆炸式增长，数据来源的日益丰富，数据类型的多样化融合，金融数据保护治理的广度、深度和难度与日俱增，金融业主体依据业务运营需要对个人和组织数据的获取、传递、使用、管理等诸多方面都不断推陈出新。2020年3月，中共中央、国务院在关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见中提出要加快培育数字要素市场，重点推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。2022年12月，中共中央、国务院在关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中，明确指出要推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用，标志着我国数据要素市场建设正式进入了从顶层设计到机制落地的新阶段。协同推进技术、模式、业态和制度创新，切实用好数据要素，将为经济社会数字化发展带来强劲动力。当前，数据要素市场化发展使得金融行业更加全球化，金融机构可以利用数据要素市场化来拓展跨国业务，实现全球风险分散和资本流动，从而提高金融系统的稳定性，然而也会引发跨境数据流动的安全和隐私问题，需要全球协作来解决；数据要素市场化催生了新的金融业务模式，金融科技公司依托数据要素市场，提供创新性的金融产品和服务，如数字支付和区块链技术应用，推动金融行业的变革和竞争激烈化，带来监管挑战，需要不断调整监管政策以平衡创新和风险；数据要素市场化加速金融科技的发展，大数据、人工智能和云计算等技术的普及使得金融机构能够更好地分析数据、识别风险和提供个性化服务；各国政府对数据要素市场化的监管不断演变：一方面，政府鼓励金融科技创新，制定政策支持数据共享和开放银行模式，以促进金融服务的普惠性，另一方面，政府也需要关注数据安全和隐私问题，加强数据保护法律法规，要求金融机构更加负责任地处理客户数据，如企业数据资源相关会计暂行规定强化企业数据资源会计信息披露，进一步显化数据资源价值。综合而言，数据要素市场化发展对金融行业和经济社会带来了巨大的影响，能够推动金融行业的创新和竞争，提高金融服务的效率和便利性，但同时也伴随着风险和挑战，需要各方共同努力来实现数据要素市场化的可持续和健康发展，本白皮书梳理了金融数据资产市场化相关内容，以促进经济社会的可持续增长和繁荣。1.1.1 国际数据要素市场化情况和趋势(一)国际金融行业的数据要素关键政策美国政府对金融行业数据要素的关键政策主要体现在数据治理和跨境数据流动方面。美国政府通过网络安全信息共享法案等政策鼓励数据交换与开放。2022年推出美国数据隐私和保护法案，在数据价值释放的同时加强对个人数据隐私的保护。欧盟对数据要素的关键政策主要体现在数据保护和隐私方面。欧盟通过的通用数据保护条例(GeneralDataProtectionRegulation,简称GDPR)要求所有收集和处理个人数据的组织必须遵守该条例，加强对个人数据的保护和隐私的维护。欧美国家亦在积极探索公共数据开放模式，促进数据有序开放和共享也成为国际重要议题。英国等欧美国家致力于促进政府数据的开放、获取、共享和利用，极大地推动了数据的汇聚共享和政府透明度的提升，2000年便已颁布信息自由法，开始为公共数据开放构建法律基础；近几年来，英国内阁相继颁布国家行动计划G8开放数据宪章：英国行动计划开放数据白皮书：释放潜能，提出建设国家信息基础设施，在隐私权与数据开放之间寻求平衡，推进建立开放数据评价体系；同时明确提出数据治理的重中之重在于开放数据，并在法规尚不完善的情况下由政府进行先导探索、开放由财政支持的研究数据，从而实现公共数据价值的最大化。日本在其数据战略中，明确数字厅将成为司令部，以实践牵引战略实施。2020年颁布关于提高特定数字平台的透明性和公正性的法律，2021年制定数字社会形成整备法，2021年发布的综合数据战略制定了数据建设、管理和流通政策，明确了数据战略的思路与行动纲要。韩国数据政策的模式已经从保守的、政府管理的方式转变为创新的、开放的方式。2020年韩国推出了“数字新政”(DigitalNeWDea1),提出通过实施数据大坝(DataDam)项目，扩大高质量公共数据，开放国家关键数据，以推动数据应用创新。2021年韩国通过的数据产业振兴和利用促进基本法保障数据资产的价值，对数据开放利用进行统筹安排，推进数据产业发展。2023年，韩国科技部发布地方数字竞争力强化方案，以发展领先地区为中心，构筑人工智能、数字挛生、区块链、MetabUS四大新数字技术，到2030年建设5个以上“国家数字革新地区”；到2027年，培养100家以上地区级软件企业和5000家完成高度数字转换的制造企业，通过社会间接资本新补充300家服务地方居民生活和安全的数字企业；将60%的数字经济相关教育课程安排在非首都圈，扩充地方企业的本地化数字型人才招录。（二）国际金融行业数据要素市场建设大概情况美国在金融行业数据要素市场建设方面也较为领先，拥有发达的金融市场和数据市场。在数据要素市场方面，美国已建立了多家数据交易所，如NASDAQ（美国的一个电子证券交易机构）、NYSE等，促进了数据要素的交易和流通。此外，美国政府也提出了一系列政策措施，加强跨境数据流动和数字贸易等方面的合作。欧盟在金融行业数据要素市场建设方面也取得了一定的进展。例如，英国的伦敦证券交易所（1.SE）提供了数据要素的交易平台，德国的法兰克福证券交易所（FWB）也推出了数据交易服务。德国建立了全国性的数据交易平台一OpenDataMarket,旨在促进公共数据的共享和流通。此外，欧盟内部也在积极推进跨境数据流动和数字贸易等方面的合作，加强数据要素市场建设。韩国和日本在金融行业数据要素市场建设方面也有一定的成果。韩国政府主导推进Mydata模式，建立了多个数据交易平台；日本积极推进数据治理改革，设立信息银行，建立大型数据平台“DATA-EX”整合各类行业数据。1.1.2 国内数据要素市场化发展趋势（一）我国数据要素市场发展相关政策1 .国家层面2019年11月，党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素。2020年4月，中共中央国务院印发中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，首次将数据列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。2021年3月，中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要发布，纲要提出要对完善数据要素产权性质、建立数据资源产权相关基础制度和标准规范、培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。2021年至2022年期间，国家相继出台“十四五”大数据产业发展规划要素市场化配置综合改革试点总体方案“十四五”数据经济发展规划关于加快建设全国统一大市场的意见等政策，多次提出要加快培育数据要素市场，充分发挥数据要素市场作用。2022年12月，中共中央国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称数据二十条），受到社会各界高度关注。数据二十条结合当前我国数据要素市场的发展形势和要求，从数据产权、流通和交易、收益分配以及安全治理出发，明确了数据要素市场制度规则、管理与创新，对于加快推进我国数字经济发展具有里程碑意义。2023年2月，中共中央国务院印发数字中国建设整体布局规划，从全局的角度对数字中国建设进行布局和规划，指出建设数字中国是数字时代推进中国现代化的重要引擎，是构筑国家竞争力新优势的有力支撑。规划提出要推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用。2023年8月，财政部印发企业数据资源相关会计处理暂行规定（以下简称暂行规定），暂行规定是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步。暂行规定回应了各方对于数据资源是否可以作为资产确认、作为哪类资产确认和计量以及如何进行相关信息披露等相关会计问题的关注，是企业数据资源资产化的重要依据，对推动数据要素市场建设具有重要意义。此外，值得关注的是，国家数据局局长刘烈宏在2023年11月25日举办的2023全球数商大会中表示国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用，与相关部门一道研究实施“数据要素X”行动，从供需两端发力，在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域，加强场景需求牵引、打通流通障碍、提升供给质量，推动数据要素与其他要素相结合，催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。2 .行业层面除国家层面的政策外，政务、工业、能源、医疗、交通、民航、金融等各行业或领域也陆续出台相关政策支持行业数据要素市场发展。在政务领域，国家出台了“十四五”推进国家政务信息化规划国务院关于加强数字政府建设的指导意见全国一体化政务大数据体系建设指南等政策文件，推进数字政府建设，提出要整合构建标准统一、布局合理、管理协同、安全可靠的全国一体化政务大数据体系，加强数据汇聚融合、共享开放和开发利用，促进数据有序流动，充分发挥政务数据作用；在工业/能源领域，工信部印发关于工业大数据发展的指导意见工业互联网创新发展行动计划（20212023）等政策文件，国家能源局印发国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见，提出要建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业发展，针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化转型发展需求，要充分激活数据要素潜能，通过数字化智能化技术融合应用为能源高质量发展提供有效支撑；在医疗行业，国家卫健委、国家中医药管理局等部门印发“十四五”全民健康信息化规划“十四五”中医药信息化规划等文件，提出以数据为关键要素，促进行业转型升级，建设健康中国；在民航领域，国家民航局印发关于民航大数据建设发展的指导意见，提出要加强数据质量管理，推进数据要素流通等具体任务。除此之外，交通运输、城市时空、人工智能、数字乡村、数据安全等行业或领域也都发布了数据要素市场发展的相关政策文件。具体到金融行业/领域，有关主管部门也印发多个政策文件，支持金融行业数据要素市场发展。2022年1月，中国人民银行印发金融科技发展规划(2022-2025年)，提出新时期金融科技发展指导意见，明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障；中国银保监会办公厅发布关于银行业保险业数字化转型的指导意见，强调银行保险机构要加强顶层设计和统筹规划，科学制定数字化转型战略，统筹推进工作。为加快保险业数字经济建设，全面推进银行业和保险业数字化转型，推动金融高质量发展，更好服务实体经济和满足人民群众需要。除数据要素市场发展外，金融行业数据安全也是监管部门关注的重点。2022年11月，中国证券监督管理委员会发布证券期货业数据安全管理与保护指引，从数据安全管理基本原则、组织架构、制度、技术等方面提供指引。2023年2月，为保障证券期货业网络和信息安全，保护投资者合法权益，促进证券期货业稳定健康发展，证监会发布证券期贷业网络和信息安全管理办法，并于2023年5月1日正式施行。2023年7月，中国人民银行发布关于中国人民银行业务领域数据安全管理办法(征求意见稿)，强调中国人民银行业务领域数据安全管理。除政策法规外，多方安全计算金融应用技术规范个人金融信息保护技术规范金融数据安全数据生命周期安全规范等有关金融行业数据流通和数据安全的标准规范也相继发布，更好地指导和规范金融机构安全有序地开展数据要素流通和共享相关工作。3 .地区层面到目前，根据数据二十条的指导方针，已有北京、上海、深圳、福建、厦门等超40个省市相继出台数据要素相关政策法规，定下发展目标，积极探索数据要素市场化发展。如北京市委市政府在2023年6月20日印发关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见，提出深入实施北京市数字经济促进条例，培育发展数据要素市场，加快建设全球数字经济标杆城市；中共广州市委全面深改委印发关于更好发挥数据要素作用推动广州高质量发展的实施意见，提出促进数据合规高效流通使用，建设具有全球影响力的数字经济引领型城市；福建省政府印发福建省加快推进数据要素市场化改革实施方案，提出推动构建数据基础制度，激活数据要素潜能，加快推进数据要素市场化改革，助力做大做强做优数字经济，等等。首先，各地在数据要素市场化建设中重点发力公共数据的开放共享利用。譬如，北京在北京市数字经济促进条例中提到加强数据资源安全保护和开发利用，通过探索建立数据目录管理、建立全市公共数据共享机制、设立公共数据专区等方式，促进公共数据开放共享；武汉提出组建武汉数据集团，探索开展公共数据授权运营，初步搭建起数据要素市场化整体框架；广州通过制定广州市公共数据开放管理办法进一步规范和促进全市公共数据开放和开发利用，以提升政府治理与公共服务水平；苏州对公共数据作出探索性规定，在苏州市数据条例中提出要建立公共数据授权运营机制，支持政府把公共数据授权给符合安全监管条件的单位进行运营、加工、处理，形成数据产品和服务供第三方使用，进一步高效释放公共数据价值。再次，各地将数据发展与安全并重。作为共同关注的关键内容。各地也作出创新规定，如北京在条例中明确强化数字安全的制度设计，将安全作为发展的基本前提；厦门经济特区数据条例聚焦数据安全管理，在个人信息采集、授权等方面作出明确要求；南昌在南昌市数字经济促进条例中指出应建立数据安全管理制度，明确数据质量和安全责任主体，处理数据应遵守网络安全、数据安全、密码安全等相关法律、法规；广州明确将依据安全可控的原则开放公共数据，并在各个环节强调安全的重要性。最后，部分地区出台数据交易有关规定，对数据交易流通、数据要素市场、第三方服务机构等作出规定，探索建立数据交易流通规则，加快培育数据交易市场。如深圳出台深圳市数据交易管理暂行办法和深圳市数据商和数据流通交易第三方服务机构管理暂行办法，对数据交易主体、数据交易标的、数据交易行为和交易安全、数据交易所数据商和数据流通第三方服务机构作出明确规定；天津、上海、贵阳、德阳等地也出台了数据交易相关规定，为本区域内的数据交流流通提供法律依据，建立健全数据交易流通规则。部分政策列表如下：表1“我国数据要索市场发展相关政策时间文件名称核心内容国家层面2020年4月中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见首次将数据列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。2021年3月中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二。三五年远景目标纲要提出加快数字化发展，建设数字中国，建立健全数据要素市场规则，统筹数据开发利用、隐私保护和公共安全，加快建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，培育规范的数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。2022年12月关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（数据二十条）结合当前我国数据要素市场的发展形势和要求,从数据产权、流通和交易、收益分配以及安全治理出发，明确了数据要素市场制度规则、管理与创新，对于加快推进我国数字经济发展具有里程碑意义。2023年2月数字中国建设整体布局规划对数字中国建设进行全局的布局和规划，指出建设数字中国是数字时代推进中国现代化的重要引擎，是构筑国家竞争力新优势的有力支撑,要推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用。2023年8月企业数据资源相关会计处理暂行规定贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步。金融行业层面2022年1月金融科技发展规划（2022-2025年）提出新时期金融科技发展指导意见，明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障。2022年11月证券期货业数据安全管理与保护指引从数据安全管理基本原则、组织架构、制度、技术等方面提供指引。2023年7月中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）强调中国人民银行业务领域数据安全管理。地区层面2022年11月北京市数字经济促进条例提到加强数据费源安全保护和开发利用，通过探索建立数据目录管理、建立全市公共数据共享机制、设立公共数据专区等方式，促进公共数据开放共享。2023年2月深圳市数据交易管理暂行办法明确规定数据交易主体、交易标的、交易行为、交易安全及交易所运营机构等数据交易内容,建立区域数据交流规则。2023年4月广州市公共数据开放管理办法进一步规范和促进全市公共数据开放和开发利用，以提升政府治理与公共服务水平。2023年9月福建省加快推进数据要素市场化改革实施方案提出推动构建数据基础制度，激活数据要素潜能，加快推进数据要素市场化改革，助力做大做强做优数字经济。（二）数据要素市场建设情况1 .场内数据交易所的发展阶段数据交易所是数据要素市场化的核心机构，其发展经历了以下几个阶段：第一、初创阶段。在数据要素市场建设初期，一些先导性的数据交易所开始涌现。这些交易所主要为特定领域或行业提供数据要素交易平台，如金融数据交易所、能源数据交易所等。交易规模相对较小，交易对象多为少数专业机构。第二、增长阶段。随着数据要素市场化的推进，数据交易所逐渐增多且规模扩大。这些交易所不仅提供特定领域的数据要素交易服务，还逐渐扩展到跨领域的数据要素交易。行业协会、政府机构以及科技公司等纷纷参与其中，促进了数据要素市场的发展。自2015年以来，全球数据交易所的建设进入活跃期,各国的数据交易所逐步建立起来，这些交易所大致可以分为两类：大型互联网公司的内部数据市场和专门的第三方数据交易机构。第三、标准化阶段。随着数据要素市场的成熟，相关标准和规范逐渐建立。数据交易所开始推动数据要素的标准化，统一数据格式、交易流程和安全权限等，提高数据要素的可流通性和交易效率。全国已经建立了多个数据交易所，包括上海数据交易所、北京大数据交易所、华东江苏大数据交易中心等。这些交易所主要负责数据的交易、存储、共享和应用等，为政府和企业提供了数据资源的高效流通和利用。第四、多元化阶段。数据交易所不再仅限于提供数据要素交易平台，而是开始提供更多增值服务。这些服务包括数据的加工分析、数据市场的研究报告、数据共享平台等，以满足用户对数据要素的更多需求。当前数据交易所专注助力企业数据资产化，通过数据资产的运营来为企业创造新的价值，这种资产化运作需要建立一个完善的价值评估体系和资产管理模式，以确保数据的可持续增值和流转。2 .企业对数据要素的市场需求随着数字化转型的加速，企业对数据要素的市场需求日益增长。具体表现在以下几个方面：第一、个性化需求。企业需要更精细化的数据来了解消费者需求和行为，以便提供个性化的服务和产品。这些数据包括消费者购物行为、网页浏览记录、社交媒体使用情况等等。第二、业务决策支持。企业需要通过获取各类数据要素，进行深度分析和挖掘，利用高质量的数据来支持战略决策和业务运营。这些数据包括市场趋势、竞争对手情况、财务数据等等。比如，金融机构需要大量的市场数据和风险模型来进行投资策略的制定和风险评估。第三、创新研发需求。企业需要获得更多的创新研发数据要素，以促进产品和服务的创新。这些数据包括新技术应用、新市场趋势、新业务模式等等。例如，科技公司需要获取行业趋势数据、用户行为数据等，以指导产品迭代和市场营销。第四、数据资产管理。企业需要有效的数据管理方案来解决数据孤岛、重复存储和安全等问题，从而实现数据的集中管理和高效利用。第五、跨界合作与生态建设。企业需要通过数据要素的共享和交换，实现跨界合作和共同建设生态系统。合作伙伴可以通过数据要素的交互，实现资源互补和共赢。第六、数据驱动的营销。企业借助数据要素，实现精准的市场营销和用户服务。通过了解用户需求和行为，企业能够更好地定位目标市场、精确投放广告等。第七、合规与安全需求。随着数据法规和隐私保护的加强，企业对数据要素的合规性和安全性提出更高要求。合规性包括获取数据的合法性、使用数据的规范性等；而安全性则涉及数据传输加密、存储安全等方面。总体来说，企业对数据要素的市场需求是多方面的，而且随着数字化转型的深入推进，需求还将不断增长。因此，建立一个完善的数据要素市场是当前数字化时代的重要任务之一。1.2金融行业数据要素市场化对金融行业发展的意义1.2.1 数据要素成为金融业数字化的新动力金融行业是典型的数据密集型产业，数据资源和数据资产非常丰富，包括客户交易数据、市场数据、风险数据等，且涉及个人和机构的财务、交易和身份等敏感信息，具有大量多样、价值高、时效性强、敏感隐私程度高的特点。数据要素市场化推进了金融行业数据要素转化为具有经济价值的生产资料，一是基础设施层面对技术进步、政策开放、合规监管、数据隐私和安全保护机制提出更高适配要求。二是在市场机制层面通过金融行业数据、信息和知识等作为产品和服务通过市场机制进行买卖、交换和利用拓宽应用场景、迭代优化产品服务，为金融行业业务发展、数字化转型提供新动力。通过市场化的数据要素交易，金融机构可以更快速地获取、整合和分析大量的数据，从而提高决策的效率和准确性，如高频交易需要实时获取市场数据进行快速决策；在数据流通共享的过程中，开发出更多创新的产品和服务，提供个性化的客户体验，针对性设计风险管理和反欺诈措施，也能够促进数据共享和合作，加快金融科技的发展和应用，提升管理决策和生态化合作；在数据交易过程中，通过购买或交换数据要素来提高数据的追溯能力、透明度、合规性和风险控制能力，如风险管理需要实时监测和多方舆情响应风险事件数据用于金融风险控制；在配合监管机构的过程中，提高监管机构对金融机构的监管效能。总体而言，金融行业数据要素市场化可以促进金融行业业务运营、产品创新、管理决策、监管合规具有重要意义，提高金融机构的创新力、竞争力和可持续发展能力。1.2.2 数据要素市场化对金融行业各维度的意义（一）业务运营金融数据要素市场化促进了金融业传统业务运营模式转型和业务场景效率升级。金融数据要素市场化促进业务运营模式转型，即从体验、流程到渠道的智慧化创新再造。例如积极运用人工智能技术动态评估和深度优化业务流程，灵活编排业务流程，重塑组织形式，例如存贷款、清结算、风险控制、客户关系管理、投资研究等；运用大数据技术、金融科技服务，精准化用户偏好打造情景感知式金融服务优化业务体验；运用物联网、虚拟现实等技术推动实体网点向多模态、交互性智慧网点升级，下沉业务渠道。金融数据要素市场化促进业务场景的效率升级。例如风险控制场景中，由于金融机构可以获取更多样化的市场数据、行业数据、企业数据的支持，并能够多方协同、信息共享，则可通过数字化智能化手段透过复杂业务表现，实时感知风险，从而更好地把握市场机遇和风险水平，将风险归类分级并深入分析关联关系，准确研判影响范围和危害程度，实施联动式处置，使风险早发现、辨得清、管得住；在投资研究方面，数据要素市场化可以提供更标准化、规范化、高可信度和具有业务深度的数据支持，投资者可以获取更多样化的数据，包括财务数据、经济数据、社会数据等，从而更全面地了解投资对象的情况，帮助投资者更好地进行投资决策；在营销方面，数据要素市场化可以提供更精准、个性化的数据支持，帮助金融机构更好地进行客户定位和营销策略制定，金融机构可以获取更多样化的客户数据，包括个人数据、行为数据、偏好数据等，从而更好地了解客户需求和行为。同时，数据要素市场化也可以促进数据的整合和分析，提供更精准、个性化的营销方案，提高客户满意度和市场竞争力。数据要素市场化进程推动金融行业业务运营基于数字化“精耕细作”，提振金融行业降本增效。（二）产品创新金融数据要素市场化能够推动金融行业数据深度应用和产品绿色发展。数据要素市场化能够推进金融行业数据应用，对于产品创新具有重要意义。通过对公共数据、企业数据、个人数据等多维度数据金融数据进行分析和挖掘，金融机构可实现深度的客户洞察、市场趋势研判和风险特征识别，金融机构可以发现新的市场机会和产品创新点，从而开发出独特的金融产品，例如通过可信技术获取大量数据，通过大数据分析和人工智能技术塑造风险评估、信用评分、智能风控反诈、智能投顾、智能核保理赔等金融科技创新产品；通过融通企业信用经营等公共数据和金融评级数据和小微企业经营数据，为其提供随借随还的便捷在线信贷服务；通过对低收入人群的消费数据和还款记录进行分析，评估低收入人群的金融需求和信用状况，为他们提供更适合的消费贷、装修贷、三农贷等普惠金融产品；通过区块链、物联网等技术，对供应链上下游的核心企业信用数据、物流数据、仓储数据的各个环节进行数据采集和分析，可以提供更准确的供应链金融服务，例如库存融资、订单融资、仓单质押等金融服务。数据要素市场化亦能推动金融行业产品向善向绿创新。通过数据维度的丰富、信息和算法的共享融合，将碳中和、绿色发展理念融入产品创新，使绿色金融、转型金融常态化发展，例如通过云计算赋能普惠金融在金融服务设施落后地区发展线上银行，为区域气候投资项目的客户提供服务，精准分析用户需求，定制和推荐符合其风险偏好和收益预期的投资品；通过对企业的环境数据、能源数据和碳减排数据进行分析，评估其环境风险和绿色发展水平，开发绿色信贷管理模型，使绿色项目识别评级、业务流程贴标、项目库、贷后风险预警管理融入金融产品，提高绿色金融效益；借助物联网、大数据、人工智能、量化计算等数字技术建立ESG数据库和评价体系，统计监测计算企业碳排放量及环境效益信息，提升二级市场披露能力；通过区块链、NFT技术建立中心化、开放透明社区，全民监督企业环境责任，监控“漂绿”，碳普惠行为纳入信用，实现公众监督，使金融行业助推环境保护。（三）管理决策企业通过对数据资源的获取、加工、分析，能够揭示数据资源蕴含的内在规律和关系，赋能金融行业管理、风控、运营等管理决策分析领域的智能化、精准化、敏捷化。数据驱动管理，发挥倍增作用。作为企业数字化管理能力的集成平台，“智慧大脑”在满足企业内部用数需求、实现全流程数据治理与管理的同时，还能够通过深度挖掘数据价值，助力企业内部经营升级转型的智能化决策和数据应用服务的智能化创新。作为智慧大脑管理决策流程的源头输入，数据资源的全面性、准确性和时效性对企业的管理水平升级、转型方向锚定和市场竞争力提升具有重要意义。数据支撑风控，实现风险可视。从传统风控向智慧风控的转型是金融机构实现智能化管理决策的必由之路，其中数据要素的市场化流通在风险大数据基础设施建设和智慧风控产品创新中起到强力的支撑作用。在基础设施建设方面，大数据是企业风险管理的核心基础，个人客户风险数据、反欺诈数据、合作机构数据等内外部数据的完整性和覆盖度对风险模型指标的迭代计算和企业风险的准确识别具有重大影响；在产品创新方面，通过对各类数据的融合分析，推出面向特定客群的金融产品，从源头实现风险管控。数据赋能运营，重塑运营机制。企业内部数据的协同共享支持业务人员运用数据进行自助分析并对分析结果进行复用，提高了企业内部运营效率和运营决策的敏捷度；在内外部数据及企业智慧风控系统的支撑下，借助互联网技术优化业务流程，将部分业务流程从线下人工办理转移到线上自助办理，如线上贷款申请、额度测算、在线审批、在线提款等功能，实现运营流程降本增效。（四）监管合规随着数据要素市场的不断发展，数据监管和合规问题也越来越受到重视。监管数据标准化是保障数据市场规范化的重要手段之一。在传统的数据交易中，数据的来源、格式、标准等存在很大差异，导致数据交换难以实现。而在标准化后，数据能够更方便地被传输、识别和分析，从而更好地满足市场需求。针对这一现状，监管机构出台了相关标准和规范，包括数据格式规范、数据通信协议、数据安全性管理等。同时，通过建立数据标准化的认证和评估机制，可以有效保障数据的质量和可靠性。另外，监管部门还在推动一表通等创新服务的开发和应用。一表通是一种基于区块链技术的数据共享和交换平台，其可以有效解决数据交换中的信任问题和中间方的居间费用问题。一表通平台建立了包括数据提供者、数据消费者、数据验证者等在内的多方参与模式，实现了数据的共享和流通。监管机构将通过支持和引导这类创新服务的应用，促进数据要素市场的合规发展。除此之外，监管部门关注数据隐私保护等问题。在数据交易中，部分敏感数据（如个人信息）往往需要经过特殊保护和授权，才能被使用和交换。因此，需要对这类数据进行特殊性管理，在全面保护数据隐私的基础上，促进数据的合规交易。总体而言，监管与合规是数据要素市场健康发展的关键要素之一。应该加强数据隐私保护和授权管理，确保数据的安全性和合规性，推动数据要素市场的良性发展。2.1 金融资源的类型及数据特征2.1.1 金融资源的类型（一）银行金融资源与非银金融资源2010年由中国人民银行发布的金融机构编码规范（以下简称“编码规范”）确定了金融机构涵盖范围，对金融机构具体组成做出界定。依据编码规范，金融机构可分类为货币当局、监管当局、银行业存款类金融机构、银行业非存款类金融机构、证券业金融机构、保险业金融机构、交易及结算类金融机构、金融控股公司及其他。表2-1金融机构分类一级分类二级分类货币当局中国人民银行、国家外汇管理局监管机构中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国保险监督管理委员会银行业存款类金融机构银行、城市信用合作社、农村信用合作社、农村资金互助社、财务公司银行业非存款类金融机构信托公司、金融资产管理公司、金融租赁公司、汽车金融公司、贷款公司、货币经纪公司证券业金融机构证券公司、证券投资基金管理公司、期货公司、投资咨询公司保险业金融机构财产保险公司、人身保险公司、再保险公司、保险资产管理公司、保险经纪公司、保险代理公司、保险公估公司、企业年金交易及结算类金融机构交易所、登记结算类机构金融控股机构中央金融控股公司、其他金融控股公司其他小额贷款公司*参见中国人民银行金融机构编码规范除金融管理部门外，上述机构区分业务方向可分类为银行业金融机构与非银行业金融机构。银行金融资源为银行业金融机构在经营管理中收集获取的全部数据资源，依据数据来源不同，可包括自行收集的数据信息（如客户身份信息、财产信息、交易信息等）及经加工处理的数据信息（如银行贷款规模及增速、存款规模及增速、不良贷款及不良贷款率等）。银行业金融机构日常业务运营中涉及大量数据要素的流动，涉及微观数据信息及宏观数据走势。非银金融资源为非银行业金融机构收集获取的数据资源，包括投资规模、投资收益率、担保债务规模、业务经营收入等数据。银行及非银金融数据资源，能指向分析区域经济走向，为投资管理、企业经营提供有益指导。（二）个人金融信息、业务信息、经营管理信息和监管信息以信息内容为区分，金融数据资源可以划分为个人金融信息、业务信息、经营管理信息及监管信息。依据中国人民银行发布的金融数据安全数据安全分级指南（JR/T0197-2020）,个人金融信息是指“金融业机构通过提供金融产品和服务或者其他渠道获取、加工和保存的个人信息，包括账户信息、鉴别信息、金融交易信息、个人身份信息、财产信息、借贷信息及其他反映特定个人某些情况的信息。”业务信息为金融机构日常业务所涉数据信息，参照不同金融机构业务方向，可做进一步细化，如存款业务信息、贷款业务信息、信用卡业务信息、非银行支付业务信息、保险业务信息、信托业务信息及其他金融业务信息。经营管理信息是金融机构自行经营管理期间产生、存储的数据信息，可能包括金融产品信息、运营管理信息、风险管理信息、技术管理信息及综合管理信息等，属于金融机构内部运营过程产生的数据类型。监管信息指金融机构在接受监管机构监管时，向金融监管机构报送的数据信息或接收来自监管机构的数据信息。表2-2金融数据资源分类（以信息内容为标准）类别举例个人金融信息如账户信息、鉴别信息、金融交易信息、个人身份信息、财产信息、借贷信息及其他反映特定个人某些情况的信息。业务信息如存款业务信息、贷款业务信息、信用卡业务信息、非银行支付业务信息、保险业务信息、信托业务信息及其他金融业务信息。经营管理信息如金融产品信息、运营管理信息、风险管理信息、技术管理信息及综合管理信息等。监管信息如金融统计信息、评价信息、处罚与违规信息、审计信息等。2.1.2 金融行业数据特征（一）数据来源多金融行业的数据来源涵盖了多个方面。金融机构内部的各类业务系统之间的交互会产生大量的数据，且金融行业与其他相关行业之间也存在着复杂的数据交互和共享，例如与监管机构、商业合作伙伴以及第三方数据提供商之间的数据交流。这导致金融行业的数据涵盖了数据来源多和数据格式多的特性。以招商银行APP为例，每天产生的数据其中就包括APP登录日志记录每日活跃用户数量、频率等行为数据，与支付宝/微信支付终端产生的交易详情，商品名称、付款金额等相关数据，用户的信用卡消费记录，包含消费场景、商户分类、交易金额等维度数据，用户在网络理财中公基/保险产品详情页点击量和浏览时间数据，客服中心的客户服务电话记录内容数据，客服聊天机器人对话记录数据以及APP个性化推荐点击率及转换率数据等，涵盖了内部各个业务系统和外部系统的多种数据来源。（二）数据规模大金融业是使用数据