淺談金融基礎數據深化融合

朱宇蕊 山西金融職業學院

金融行業屬于數據密集型行業，既能大量的生產數據，也能大量的使用數據。在合法合規的前提下，有效融合利用金融數據和充分挖掘數據資源價值，有利于增強宏觀金融監管決策，加速推進金融數字化轉型，提高金融服務實體能力，助力數字化經濟高質發展。

一、金融數據融合有助于挖掘數據價值

1.推動金融數據資源的融合共享。2019年由人民銀行支付結算司牽頭，清算總中心成立人民銀行聯網核查系統。通過與工信部、市場監管總局、稅務總局等系統對接，為金融機構提供企業手機號碼、工商業登記信息、企業納稅信息等聯網核查功能，有效實現各部委與金融機構之間的數據共享。2020年，清算總中心進一步建成人民銀行數據交換管理平臺。該平臺使得各訪問接口數據交換能夠更加快捷有效的進行數據安全傳輸和有序流轉。

2.提高運營效能。將基礎設施數據融入業務運營環節中，可以促進流程的優化和效率提升，實現勞動和資本等生產要素的多重利用。清算中心將數據挖掘、知識圖譜等技術和業務場景結合起來，實現了對業務運營的數據支持。既可以查詢相關指標數據，又可以幫助客戶分析了解支付體系運行狀況。

3.高效金融監管。依托金融數據深度融合技術，金融監管部門可以高效對金融數據進行風險監測分析，及時揭示和預測金融風險，為其非現場監管提供多維分析監測支持。近年來，生物識別技術、人工智能技術、大數據分析技術等應用的運用推動了金融機構的數字化轉型，該模型運用大數據技術對賬戶開立、變更等行為和數據進行實時的分析監測，為實施金融非現場監管和風險防范提供支持。

二、我國金融數據融合存在的問題

金融數據可以直接反映金融活動個體的資金流、授信等金融行為，但是，僅僅通過單一渠道獲得數據對主體評價往往具有一定的片面性，而通過新技術從電商平臺、政府公共數據平臺、金融平臺等渠道的巨量數據集中提取有價值的規律及趨勢信息，可以挖掘出金融大數據的集聚和增值潛力，大大降低市場運行過程中的信息不對稱。雖然金融數據融合前景廣闊，但在實踐過程中有諸多阻礙。

1.法律法規不明確。目前我國在金融數據交易流通的合法運作模式上還尚未形成明確的法律法規，尤其是在數據權屬上，存在很多爭議，因而金融機構和公共部門之間、金融機構與各市場主體之間很難形成明確的數據融合權益分配機制。而從數據采集的來源上來看，金融數據主要來自于微觀經濟主體金融行為的各個方面，金融機構和商業企業在日常合作中也會持續產生大量的業務數據，這其中既涉及到個人隱私權，也有大量市場競爭的重要商業機密。與此同時，金融基礎數據在很大程度上由海量用戶的金融數據匯總而成，具有一部門之間協同共進的局面也越來越好，但不可所產生的經濟價值也需要依據公共屬性來進行合理利用和分配。但是，我國目前還未形成完善的法律法規來規定金融數據融合所有權、分配的問題。

2.技術支持不足。在金融基礎數據深化融合的背景下，司法、稅務、征信、工商等諸多基礎數據深度融合，可以實現金融業服務的智能化、模型化和自動化。目前，我國人行的個人征信數據記錄僅覆蓋了我國人口總量的30%左右，傳統銀行業在金融服務上由于時空限制和資源有限，在多元化客戶的金融數據采集方面能力有限，在信用風險評級中對客戶征信評分的信息采集也受限?！皵祿聧u”現象普遍存在，使得金融大數據分析處理技術難以充分發揮作用。

3.金融改革進程緩慢。從目前金融體制保護數據安全和隱私的前提下，實現相互非互信數據源深度融合，且保障流程監管，是金融基礎數據深化融合的一大難題。由于我國商業銀行大都實行“分支行制”，導致金融數據的采集傳導都會受到很多人為因素的干擾。雖然隨著信息化技術的發展，金融各部門之間協同共進的局面也越來越好，但不可否認的是，由于時空及人為因素的阻礙，金融體制的改革進程緩慢。

三、深化金融基礎數據融合利用建設

1.建設金融基礎數據保護體系。在金融基礎數據融合利用的建設中，要嚴守安全底線，建設覆蓋數據采集、數據存儲、數據傳輸、數據處理等金融數據保護機制。對于敏感數據尤其是涉及個人隱私的金融數據，需要在采集、存儲及傳輸過程中加強加密處理和保密措施的實施。在數據分析和挖掘處理過程中，則需要對敏感數據進行脫敏處理。同時，需要對金融基礎數據訪問進行嚴格權限管理，金融數據的使用、金融數據分析結果的共享披露均需要提前獲得數據所有者的授權。

2.建設金融基礎數據平臺。金融數據資源的高效流動及快速獲得是金融數據利用的基礎。為了能夠更加有效的推動數據應用創新，將金融基礎數據轉化為生產力，清算中心承建了人民銀行金融大數據分析服務平臺。通過平臺，既可以實現金融數據資源統籌管理，又能進行內外部數據統一采集、統一處理、統一使用，能夠滿足統計分析、風險監測、智能運維等大數據集成和共享需求。

3.強化金融數據服務能力。從金融數據資源向數據服務能力轉化，是深化金融基礎數據融合利用的核心。將金融數據服務與智能技術深度融合，則是向金融數據智能化的重要舉措。清算中心需要不斷跟蹤研究大數據與人工智能相關領域，通過外部引入及自主研發相結合，提供基于金融數據庫的圖數據分析服務，為構建各類智能分析場景提供技術支持。

4.進一步進行數據治理框架建設。數據治理是傳統信息治理的延續和擴展，是數據科學和應用的橋梁。清算中心在建設金融數據融合基礎設施的初期就認識到了數據治理的重要性，也一直在持續探索適合關鍵金融基礎設施的數據治理體系。現階段的工作主要包括構建數據管控、數據標準管理、數據質量管理等領域的數據治理框架。

四、進一步深化金融數據融合利用

1.堅持數據安全的底線。為進一步推進金融數據資源融合應用利用必須堅持數據安全原則。對數據整個生命周期所采用的數據安全防護手段進行不斷完善，構建金融數據安全防護體系。嚴格加強數據采集、數據傳輸及數據存儲等環節的加密處理，控制數據使用環節的訪問權限，增強安全技術工具的應用，有助于保護數據所有者的權益。

2.擴大金融數據融合的范圍。實現跨機構跨部門間的金融基礎數據交換共享，可以擴大金融數據的廣度和深度，進一步釋放金融數據價值最大化。進一步完善與人民銀行內部、外部機構協調機制，探索更廣泛、更深層次的數據集合、互聯共享應用機制，深化跨區域、跨行業、跨部門的全方位金融數據融合應用，深度挖掘大數據背景下金融基礎數據的經濟價值和社會價值。

3.開放金融基礎數據的應用。金融數據平臺在確保數據安全的前提下，應充分利用標記化、多方安全技術等新型技術手段，有序的對外開放數據訪問接口，為社會其他機構及部門提供金融基礎數據支持，為我國大數據經濟發展及經濟社會數字化轉型提供數據基礎。

4.提高金融數據研發利用的能力。隨著信息技術的快速發展，在增加新技術研發及新技術實驗室的建設的同時，還應高標準培養一批既懂金融又懂技術的復合型高級人才。加強與科研院校、企業的合作，持續追蹤金融數據融合及相關領域的最新技術發展，開展金融基礎數據科學前瞻性、戰略性課題研究，不斷提升金融數據研發的應用能力。

綜上所述，進一步深化金融數據融合利用，需要從以下內容思考：加強頂層設計，統籌推動金融數據的綜合利用，開展試點，借助試點驗證數據資源的利用方法和利用價值，探索建立金融數據共享和綜合利用管理機制，廣泛推廣金融基礎數據利用。同時，還應加強金融數據的法律權益保護，建立數據利用核查機制，對侵害信息主體權益的行為進行嚴格處罰。務必將金融數據運用于宏觀分析及金融監管領域，嚴格限制金融數據適用范圍，明確金融數據使用責任，確保金融數據不泄露外用。建立專家團隊，建立動態評價機制，切實防范利用金融基礎數據可能存在的風險，務必在確保金融數據安全的前提下深化融合。