吕仲涛：数据要素的流通与共享

数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，它正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。在数字经济时代，数据成为继土地、劳动力、资本、技术之外的新兴生产要素，蕴含着巨大的经济和社会价值。数据日益成为国家和社会发展的重要基础，对推动我国经济社会的高质量发展、提升国家治理能力现代化水平具有重要意义。数据生态的蓬勃发展离不开数据要素的流动、共享，静态的、孤立的数据没有价值，数据只有在使用、共享中流转，才能实现数据要素的价值释放。因此，“如何推动数据要素流通共享，构建良好数据生态”成为金融行业面临的共同问题。

一、数据要素流通与共享的国家及行业背景

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局，准确把握中国经济发展的阶段性特征，深刻洞察数字经济发展趋势和规律，出台一系列重大政策、作出一系列战略部署，推动我国数字经济发展取得显著成就。国家和金融行业层面加快推进数据要素流通和共享工作，数据要素流通共享的外部环境日趋完善。

（一）国家加快推进数据要素市场建设

构建以数据为关键要素的数字经济成为国家战略。党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配。2020年3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》印发实施。作为中央层面第一份关于要素市场化配置的文件，该文件将数据与土地、劳动力、资本、技术等并列，提出要加快培育数据要素市场，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。

数据要素市场建设按下快进键。2022年6月召开的中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，对数据要素确权、流通、交易、安全等方面作出重要战略部署与引导方针。在数据要素流通方面，明确建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度。一方面，我国数据要素交易市场或将迎来加速发展时期，将建立多层次数据交易市场。另一方面，数据流通将来可能成为制度性的突破点，从之前的数据产权的权属规则转向数据交易的流通规则。同时，各地相继发布了政务数据资源共享开放条例、管理办法等政策，政务数据公开持续推进，多地成立数据交易所或数据交易中心。

数据流通是数据要素市场建设的关键，我国数据要素市场化配置改革进入新阶段。2021年12月国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，探索建立数据要素流通规则成为要素市场改革的重点任务，是我国数据要素市场化配置向纵深发展的重要基础性工作。方案中针对“探索建立数据要素流通规则”从数据流通规则、流通场景、安全保护等多个方面提出了明确的要求。（1）完善公共数据开放共享机制。建立健全高效的公共数据共享协调机制，支持打造公共数据基础支撑平台，推进公共数据归集整合、有序流通和共享。探索完善公共数据共享、开放、运营服务、安全保障的管理体制。优先推进企业登记监管、卫生健康、交通运输、气象等高价值数据集向社会开放。探索开展政府数据授权运营。（2）建立健全数据流通交易规则。探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。探索建立数据用途和用量控制制度，实现数据使用“可控可计量”。规范培育数据交易市场主体，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，稳妥探索开展数据资产化服务。（3）拓展规范化数据开发利用场景。发挥领军企业和行业组织作用，推动人工智能、区块链、车联网、物联网等领域数据采集标准化。深入推进人工智能社会实验，开展区块链创新应用试点。在金融、卫生健康、电力、物流等重点领域，探索以数据为核心的产品和服务创新，支持打造统一的技术标准和开放的创新生态，促进商业数据流通、跨区域数据互联、政企数据融合应用。（4）加强数据安全保护。强化网络安全等级保护要求，推动完善数据分级分类安全保护制度，运用技术手段构建数据安全风险防控体系。探索完善个人信息授权使用制度。探索建立数据安全使用承诺制度，探索制定大数据分析和交易禁止清单，强化事中事后监管。探索数据跨境流动管控方式，完善重要数据出境安全管理制度。

（二）金融行业高度重视数据要素流通共享工作

金融数据要素有序共享成为新时期金融科技发展规划的重点任务。中国人民银行发布了《金融科技发展规划（2022—2025年）》（以下简称《规划》），将充分释放数据要素潜能作为重点任务，明确提出从技术和管理两个方面推动数据有序共享。在技术方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。在管理方面，探索建立多元化数据共享和权属判定机制，明确数据的权属关系、使用条件、共享范围等，通过模型计算、模糊查询、智能核验等方式实现跨机构、跨地域、跨行业数据资源有序共享，在确保最小必要、专事专用前提下增强金融数据规模效应和正外部性，提升数据要素资源配置效率。

金融行业数据要素流通共享相关标准体系不断健全和完善。近年来金融行业围绕多方安全等数据要素流通技术、数据流通过程中的数据安全保护、个人信息安全保护相继发布了配套的标准和规范，比如人民银行印发了《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，明确具体的技术要求和内容，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。

二、金融行业数据要素流通与共享现状

（一）金融行业数据要素流通共享的迫切需求

金融行业亟须通过数据要素流通共享盘活数据资产、释放资产红利。数据要素流通共享是金融机构开展跨行业、跨领域数据要素融合的重要契机。金融机构内部数据体量虽大，但维度有限，想要利用数据进行更加精细化的管理和决策，需要补充更多维的数据。金融机构应以数据要素流通新范式为契机，在依法合规、安全可控的前提下，主动探索与电力、通信、互联网电商等行业的数据流通和合作。此外，高质量、有价值的政务数据将对数据要素创新应用和价值挖掘产生极大的助推作用。数据要素流通共享是金融机构提升数据资产运营能力、打造面向数字经济时代的数据银行的重要支撑。金融机构应不断拓展数据融合与数据生态的边界，以数据要素利用推动价值创造，以降低数据要素流通信任成本为手段，打破现有的产业数据协作技术壁垒，帮助企业实现数据资产的有序、合规配置，达到供需关系的平衡。通过增加数据资产的可触达性，降低使用壁垒和门槛，确保数据资产的经济价值被有效释放。

金融行业亟须通过数据要素流通共享更好地服务实体经济、提升服务质效。数据要素流通新范式是商业银行服务实体经济方式变革的重要抓手。立足国家“十四五”规划纲要的“数字中国”远景目标，数据要素流通新范式将助力加快商业银行服务实体经济方式的变革，营造良好的数字生态。商业银行简单将线下业务迁移到线上所带来的红利正逐渐消失，竞争悄然从互联网时代的“流量之争”转变为“数据之争”。数据要素流通共享将助力金融机构把创新从前端销售、产品创新延伸到风险防控、内部运营、商业模式等全渠道、全客户、全场景的业务领域，通过差异化激发数据要素价值，从而全面提高服务覆盖率、创新服务模式、降低服务成本。数据要素流通共享是金融机构数字化转型升级的重要手段，将进一步推动客户服务、风险管控等业务领域向数字化、智能化转型升级。比如，在客户服务领域，数据要素流通共享有助于发掘客户实时需求，合理制定客户服务策略，及时响应客户个性化需求，达到“想客户之所想，荐客户之所需”的智能服务效果，实现客户极致体验。在风险管控领域，数据要素流通共享可以有效降低信息的不对称与不透明性，创新推出高效、便捷、智能的“自动化、直通式”融资服务模式，从而提高融资效率，降低融资成本，更优质地服务实体经济。

（二）金融行业数据要素流通共享实践

目前金融行业主要从数据要素流通共享基础设施布局和场景建设两个方面推进相关工作。

（1）推进数据要素流通基础设施布局和建设。金融机构积极引入多方安全计算、隐私计算、联邦学习等新技术，探索建立数据要素流通共享的平台，打造通用性强、可扩展性强、高可用等平台支撑能力，满足企业级、行业级、跨行业级三个层次的流通需求。

（2）推进数据要素流通共享的模式和场景。金融机构积极探索自身数据要素与工商、司法、税务、公安等外部生态合作方数据要素的融合，在反欺诈、风险防控、精准营销、普惠金融等业务场景和业务领域中进行尝试和探索，形成了一批可借鉴的模式和实践案例。

（三）数据要素流通共享的难点痛点

考虑到数据对企业的重要价值，并受限于行业相关要求，企业内部及企业之间往往存在“数据孤岛”“信任鸿沟”“数据安全”等难点痛点问题，高价值的数据分布在独立的区域中，数据的流通共享受到阻碍。如何在保证安全的前提下，充分实现数据要素的安全流动，解决数据使用、共享中存在的风险，是金融业面临的挑战之一。

（1）数据孤岛问题。当前较多金融机构或集团仍未实现数据集中，致使客户数据散落于不同系统、业务部门或法人机构，生态内外数据孤岛问题亟待破解。由于生态内外数据无法有效流通和共享，导致金融机构无法准确、全面、实时分析客户需求、行为偏好、潜在风险等情况，阻碍了金融产品的精准匹配、高效供给和创新，阻碍了客户服务的差异化、个性化、场景化，阻碍了金融风险的精准评价、动态监测和联防联控。

（2）信任鸿沟问题。信任是市场经济运行的基石，也是一个稀缺品。经济发展中的很多问题难以解决，很大程度上是因为缺少信任，交易成本高，违约风险大。中小企业融资难、融资贵的主要原因就是信任问题。当前银企信息不对称问题仍然比较突出，金融机构无法全面获取企业的税务、海关、市场监管、司法、水电气费以及社保、住房公积金缴纳等领域的信息，无法根据企业各方面的信息开展风险评估、授信额度管理、贷款发放、风险监测等各项业务。如何通过数据要素流通共享为企业“增信”，从而有效破解信息不对称问题，为企业提供更为便利和高效的金融服务，成为金融行业亟待破解的难题。

（3）数据安全问题。数据要素在流通共享过程中由于天然具有可复制性等特点，容易产生数据泄露、数据滥用等数据安全问题，损害企业和个人的利益，严重时甚至危及国家安全。所以亟须在数据流通共享的端到端全流程中，保证数据的完整性、保密性、可用性。

三、工商银行在推动数据要素流通与共享方面的探索

工商银行始终坚持发展和安全并重，积极落实国家法律法规及监管部门要求，推动数据要素的流通与共享，主要从深化行内外数据融合应用创新、积极参与数据要素市场建设、夯实数据要素流通的技术支撑、参与数据要素流通标准规范合作共建、推进数据要素流通生态场景建设等五个方面推动数据要素流通，助力构建良好数据生态。

（一）深化行内外数据融合应用创新

工商银行不断深化行内数据与教育、交通、旅游等行业数据的融合应用，推进智慧政务和便民金融服务建设；积极和政府相关部门、交易中心对接，引入政务公开数据，推出“政采贷”等创新融资产品。目前已与全国26个省市开展政务数据合作，落地300多个政务合作场景，不断释放数据资产潜能，做实、做活、做强数据资产，打造与数字中国、数字经济相呼应的数字化能力。工商银行与北京市经济和信息化局、大数据公司合作，基于社保缴纳信息、纳税信息等政务数据，研发推出了“普惠大数据信用贷款”产品，实现政府便民利民服务。工商银行作为唯一的商业银行与上海市政府11个部门签约，推出面向政府采购企业的一站式全流程信贷“政采贷”，解决小微供应商参与政府采购活动过程中融资难、融资贵等问题。该产品具备纯信用、无抵押、7×24小时自助提款、利率优惠、随借随还等特点，可助力普惠金融的发展。

（二）积极参与数据要素市场建设

工商银行发挥自身海量数据资源优势，积极参与上海数据交易所、北京国际大数据交易所、深圳数据交易所等数据要素市场建设，促进数据的可计量、可交易、市场化流通和配置，推动数据资源向数据资产转化。2021年11月25日上海数据交易所成立，工商银行成为上海数据交易所的首批签约“数商”，推动达成上数所首单交易，成功办理上数所首单基于数据资产凭证的融资，并积极推进结算支付系统对接工作。

（三）夯实数据要素流通的技术支撑

数据要素流通中主要涉及数据交换、数据集成、数据存储、数据安全、数据资产管理等方面技术支撑。隐私计算能够在保护数据不对外泄露的前提下，实现数据分析计算，避免数据被盗用、滥用等，帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和监管法规的要求下，实现数据流通和使用。工商银行坚持以发展促进安全、以安全保障发展的基本原则，针对数据流通共享中的数据孤岛、信任鸿沟等问题，引入同态加密、多方安全计算、联邦学习等隐私计算新技术，建设隐私计算平台。通过同步应用到金融业务场景中，实现数据可用不可见、开放不共享，保障了数据提供方的数据所有权，实现了数据要素的安全流动。

（四）参与数据要素流通标准规范合作共建

在数据交易所标准规范建设方面，工商银行与深圳、上海等数据交易所深入合作，聚焦数据确权、数据定价、数据质量评估、数据分级分类、数据资源管理等数据要素流通的关键环节和内容，开展前瞻政策研究和探索。工商银行借助在数据管理领域的丰富积累和领先优势，编写和制定多项国家、行业标准和方案，为数据要素合规有序交易提供支撑。在金融行业数据要素流通和共享标准规范建设方面，工商银行依托自身在数据管理能力领域丰富的实践经验，与人民银行、中国信通院、北京金融科技产业联盟等机构共同编写并发布包括《隐私计算推动金融业数据生态建设》等在内的标准、白皮书、研究报告，覆盖数据要素流通、数据安全等多个领域。

（五）推进数据要素流通生态场景建设

一方面，工商银行积极应用隐私计算等数据要素流通技术，在客户营销和服务、风险管控、普惠金融和产品创新等领域，积极拓展集团内外数据生态场景试点和建设工作。在客户营销和服务领域，破解生态内外数据孤岛问题，实现集团生态协同。数据智能中心将借助数据要素流通新范式打通同一客户在集团内存款、按揭、基金理财、保险等多领域的数据，有效破解客户信息不对称问题，基于联邦学习等技术和平台安全有序融合集团内多方数据源，打造集团级客户全景画像体系，助力构建集团一体化客户营销和服务体系，实现母子公司、子子公司之间横向的业务联动和互相引流，提升集团整体客户营销和服务能力。在风险管控领域，提升贷前、贷中、贷后的全流程风险防控能力和效率。在客户准入等贷前阶段，在数据不出行、保障信息安全的情况下，利用中国银联等外部机构的支付交易特征信息，以及行内已有的征信、流水等信息，优化客户违约预测模型。在贷中阶段，加强客户贷中风险监控能力。引入北京金控等外部机构的不动产数据，融合不动产等特征，通过数据不出库的方式建立风险监控联合模型。在贷后阶段，提升工商银行贷后风险评估与防控效率。基于行内数据与外部企业水电使用数据，更全面、准确、及时、高效了解企业真实的生产运行情况。在普惠金融和产品创新领域，提升服务实体经济质效。推进绿色供应链融资、企业碳画像评价等业务场景建设，利用数据流通管理系统融合行内数据、行业数据和政务数据，为中小企业精准画像、有效增信，创新金融优惠服务产品和方案，打通资金流向中小企业的堵点、断点。

另一方面，工商银行积极对外输出数据流通能力。例如，工商银行联合珠海市政务服务数据管理局、珠海交警部门，依托多方安全计算平台，建设了安全便捷的珠海驾校资金托管系统。该系统实现了政务数据、金融数据与企业数据安全融合计算，首创性地探索了教育培训费用第三方监管模式，保障市民学车资金安全，有效支撑对驾校资金的监管。

四、推动数据要素流通与共享的建议

（1）促进公共数据安全合规使用，加快建立规范化的数据交易市场。以负面清单制度作为数据交易的原则之一，对于涉及国家安全、经济安全、社会稳定、公共健康的数据要禁止交易，或由特定主体交易，更好地促进公共数据安全合规使用。

（2）完善行业数据标准，夯实数据开放共享的基础。加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用，建立并不断完善行业的数据标准体系，形成数据生产要素市场的“车同轨、书同文”，促进数据价值的最大限度释放。

（3）积极推进新技术的研究和使用，加强数据使用过程中的安全保护。大力推进多方安全计算、联邦学习、同态加密等隐私计算技术的发展与应用，保障数据提供者的所有权，促进数据跨机构流通，解决数据孤岛、数据垄断等问题。

（4）拓展数据要素流通共享场景，全面释放数据要素价值。各金融机构在数据交易方面有较大投入，随着各金融机构数字化转型以及大数据技术应用，金融机构内部数据已经无法满足业务多样化应用场景，外部数据对银行等机构的重要性日益凸显，从客户画像到行为预测，从精准营销到风险防控，金融机构可以通过数据要素市场发展契机，借助数据要素流通新模式全面拓展和引入外部数据，扩展内外部数据要素融合应用场景，打破信息壁垒，发挥数据赋能，以数据要素驱动金融行业数字化转型。

（5）探索数据要素市场金融板块建设，构筑金融行业数据要素流通新生态。金融行业天然具有数字基因，是数据密集型行业，沉淀了大量的数据资产和服务，包含交易信息、客户信息等原始数据、聚合数据、指标数据、特征数据等，并拥有丰富的数据应用场景，经过标准化改造后可以输出多类数据产品、服务和解决方案等。金融行业可以积极探索和挖掘可对外输出的数据产品，以数据交易所金融板块作为样板，带动其他板块的建设和发展，为数字经济的发展贡献力量。

面对数字经济时代新的风险和挑战，商业银行应协同推进数据开放和共享，打造数据规范应用的良好金融生态，为经济社会高质量发展注入强劲动能。工商银行将充分挖掘数据价值，不断推动数据智能化应用，持续推进数据要素流通生态场景建设，加快打造“数字工行”，为金融行业数据要素的有序流通和价值释放贡献“工行智慧”。

吕仲涛：数据要素的流通与共享

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