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金融業是數據密集型行業，既大量使用數據，也大量生產數據。在依法合規、保障安全的前提下，金融數據資源的融合利用與數據資源價值的充分挖掘，有利于增強宏觀分析和金融監管決策支撐，推動金融數字化轉型升級，提升金融服務實體經濟能力，助力數字經濟高質量發展。

金融數據利用取得初步成效

近年來，人民銀行重慶營業管理部積極運用大數據、可視化等技術手段，利用金融數據服務普惠金融、服務宏觀分析和金融監管，取得初步成效。數字央行建設成效顯現。一是持續開展數字央行大數據平臺建設，利用先進技術架構、建立統一數據標準、拓展數據覆蓋范圍、強化數據治理，實現主要業務應用數據的統一歸集、統一存儲、統一處理和統一展現，探索開展數據分析，初步形成大數據應用體系。二是搭建金融服務大數據平臺，提供標準化數據交換接口，實現一點對接重慶市大數據局、市場監管局、民政局等政府部門，降低金融機構獲取相關數據的門檻和成本，提升金融機構跨行業數據的應用能力。系統上線以來，已注冊市、區（縣）金融機構482家，為金融穩定重大事項報告、支付結算企業賬號管理等提供了有效手段。助力普惠金融發展。一是整合銀企供需數據建設“渝融通”民營小微企業首貸續貸中心，有效提升市場主體融資便利度和獲得感。系統上線以來，已覆蓋重慶各區縣，累計放貸超15億元。二是開發“長江綠融通”系統，實現金融、環保、財政、金科技、建設等綠色信息共享，精準識別、定期推送綠色項目，對接市、區兩級綠色重點項目和小微企業融資1000多億元。三是深化金融科技應用試點，推動重慶銀行等23家金融機構綜合運用大數據、人工智能等技術，開展小微普惠金融智能化服務，有效緩解中小微企業和三農融資難融資貴問題。輔助宏觀分析決策。一是運用大數據、可視化等技術手段建立“清算云”數據中心，開展支付清算數據的治理、挖掘和分析，將屬地明細數據轉化為統計分析數據，實時動態呈現轄區資金流量和流向，為區域經濟金融形勢研判提供有價值的金融數據服務。二是打造智慧國庫，建設國庫大數據可視化平臺，運用關聯、聚類、穿透等數據分析方法，對國庫海量數據進行快速分析處理，實現國庫資金流動情況的動態監測，提升了國庫資金運行數據利用率，有效提高財政收支預算分析效率。提升金融監管效能。一是建設基于人工智能技術的反洗錢智能檢查系統，以脫敏后的反洗錢數據以及反洗錢現場檢查數據為基礎，構建可疑交易識別模型，在現場檢查中實現高效、精準的可疑交易篩查和全量數據監管，大幅提升反洗錢現場檢查效能。二是基于跨行業數據建設賬戶事中事后監督管理系統，實現從事前向事中事后監管的轉變。系統依托重慶區塊鏈政務服務平臺，打破工商數據與銀行信息之間的數據壁壘，提供企業注冊開辦、預約開戶一站式服務，實現數據“一源多用，有源可循”，助力改善營商環境。三是基于國家外匯管理局應用服務平臺（ASone）監管數據，引入大數據、聚類分析、人工智能等技術，實現貨物貿易異常線索智能篩選，徹底解決貿易項下違規線索的識別效率難題。同時，通過整合外匯管理內外部數據，創新外匯管理事后綜合分析監測方式，強化實時監測，持續提升外匯管理監測分析水平和效率。

深化金融數據綜合利用前景廣闊

深化金融基礎設施數據利用，支持普惠金融發展。目前，金融基礎設施數據包含大量關鍵支付交易和金融市場交易等數據。這些數據由交易主體發起，實時動態呈現企業和個人交易主體的跨行、跨境資金流動以及票據等金融市場工具信用狀況，與銀行行內支付結算數據、企業工商注冊數據、征信數據等多個來源的數據進行交叉驗證和相互匹配，可以完整地反映企業日常現金流量、經營狀況以及企業經營業主和個人的消費狀況，有利于增強數據的穿透性，厘清企業境內、境外上下游關系網絡，避免依靠單一數據來源建模可能面臨的欺詐風險，從而建立更加科學精準的信用評估模型。貸款投放前，這些數據可以幫助金融機構完善對小微企業客戶經營穩定性、還款能力的評估，提高貸前審核的有效性和準確性，并彌補小微企業缺乏征信記錄的“信用白戶”問題，提高普惠小微首次貸款和信用貸款的可得性。貸款投放后，金融機構利用實時跨行支付交易、轉賬流向等數據，可以及時掌握客戶信貸資金用途和還款意愿變化，有效緩解資金空轉、資金流向不明、資金難以收回等貸后監控難題。金融基礎設施數據資源通過適度開放，允許金融機構進行依法合規、科學合理的利用，有利于打破目前在互聯網領域和金融領域存在的數據壟斷和“數據煙囪”等問題，充分挖掘數據資源價值，降低數據獲取和利用成本，緩解銀企信息不對稱矛盾，打造更多“可交互、有溫度”的智能普惠金融產品。深化金融數據綜合利用，優化宏觀分析決策。運用經濟金融交易實時全量數據，可提高宏觀經濟金融分析的前瞻性和準確性。目前，人民銀行正在建設符合大數據發展方向的國家金融基礎數據庫，建立覆蓋所有金融機構、金融基礎設施和金融活動的金融業綜合統計體系。借助金融基礎設施系統的實時全量支付交易數據和金融市場交易數據，加上對工商、稅務等政務大數據融合利用和深度挖掘，金融業綜合統計體系可以為央行決策提供一個更加科學高效的宏觀經濟金融大數據監測預測平臺，為貨幣政策調控和宏觀審慎管理決策提供更有力的支撐。深化金融數據綜合利用，強化金融風險防控。金融監管部門和金融機構通過掌握全量、實時的金融交易數據和工商、稅務、海關等政務數據，有助于掌握微觀主體完整的資金鏈條和關系網絡，大幅度提高對各種異常交易和違法違規風險的快速精準識別和防控能力，有效提升反欺詐、反洗錢、反逃稅、反恐怖、反腐敗等工作水平。同時，基于跨行業數據可以加強對交叉金融產品在跨行業、跨市場、跨機構交易的風險監測，強化對重點領域、重點機構的風險預警，增強穿透性金融監管能力，防范金融風險交叉傳染。技術發展為金融數據的安全利用提供了條件。個人隱私安全和商業秘密保護是數據治理的關鍵。目前，聯邦學習、差分隱私和多方安全計算等主流隱私保護技術能夠在不接觸明細數據、不傳輸非加密數據的前提下進行數據的利用和共享。近年來，金融業積極利用新興技術促進數據資源融合利用，極大地提升了金融服務的智能化、精準化水平。比如，招商銀行信用卡中心與中國銀聯合作，在銀聯智慧平臺基于脫敏后的銀聯跨行交易商戶數據、本行數據構建套現評分模型，精準識別信用卡套現行為，增強支付風控能力。

進一步提升金融數據綜合利用效果

加強頂層設計，統籌推動金融數據綜合利用。金融數據綜合利用是一項復雜的系統工程，建議由人民銀行等金融管理部門統籌協調，建立完善金融數據綜合利用的制度保障和基礎架構支撐，促進金融基礎設施數據、金融監管數據和金融統計數據的融合使用。建立與工商、稅務等政務信息的共享和身份識別驗證機制，加強數據治理和科技支撐，平衡數據保護與數據利用的關系，推動數據規范共享和高效應用，助力提升宏觀調控和金融監管的科學性、前瞻性和精準性。開展應用試點，探索金融數據綜合利用的可行路徑。建議選擇部分省市、部分金融機構開展金融數據綜合應用試點，搭建安全可控的測試環境，穩慎適度地向金融機構開放支付清算、金融市場等金融基礎設施交易數據，重點支持普惠小微企業及鄉村振興金融服務。同時，賦予人民銀行分支行在數據獲取等方面的便利，通過金融數據綜合利用賦能宏觀決策、金融監管和金融服務。借助試點驗證數據資源利用方法和利用價值，識別和防范數據利用風險，探索建立金融數據共享和綜合利用的管理機制，形成可復制可推廣的經驗。加強數據權益保護，依法保障信息主體合法權益。按照“依法合規、客戶授權，最小夠用、全程防護”原則，確保金融數據在依法合規的前提下安全使用。嚴格遵循《民法典》《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國金融消費者權益保護實施辦法》等現有法律法規和部門規章制度，確保金融數據資源對金融機構開放的各個環節獲得信息主體授權，明確數據資源使用規則、目的、方式以及范圍，嚴格保障金融消費者合法權益。建立數據利用核查機制，對侵害信息主體合法權益的違法違規行為嚴格處罰。將金融數據運用于宏觀分析及金融監管領域，嚴格遵循分級授權、專事專用、安全可控等規定，嚴格限定數據使用范圍，明確使用責任，確保數據不泄露外用。加強數據資源技術防護，筑牢數據安全底線。建立統一的數據質量、數據安全、數據共享等方面的數據管理制度、協議和標準體系，實現對數據采集、傳輸、存儲、處理、分析等全生命周期的安全防護。采用數字證書、身份驗證等手段加強信息主體授權真實性的技術管控。運用數據脫敏、安全隔離等方法，嚴控訪問權限，嚴防金融數據泄露、篡改、毀損和不當使用的風險。利用多方安全計算、聯邦機器學習等隱私保護技術，確保共享金融數據可用不可見、按規定用途和用量使用，在充分保障客戶隱私和商業秘密、不傳輸非加密數據的前提下，推進金融大數據的安全利用。建立專家團隊，并借助第三方專業技術評估，切實防范利用金融基礎設施數據可能存在的風險。建立動態評價機制，適時新增、更新、廢止相關數據服務模型，確保數據資源在安全保護前提下充分利用。

作者：王江渝