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《中国金融》|构建金融业数据融合应用新格局

2021-04-16 08:39:12


2019年8月,中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》明确提出,打通金融业数据融合应用通道,破除不同金融业态的数据壁垒,化解信息孤岛,制定数据融合应用标准规范,发挥金融大数据的集聚和增值作用,推动形


《中国金融》|构建金融业数据融合应用新格局

作者|杨农「中国互联网金融协会副秘书长」

文章|《中国金融》2021年第7期

《中国金融》|构建金融业数据融合应用新格局

近年来,新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字化浪潮蓬勃兴起,数据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。金融业作为数据密集型和科技驱动型行业,如何平衡好数据融合应用和安全保护,充分发挥金融业数据要素的经济社会价值,构建金融业数据融合应用新格局,已经成为摆在金融管理部门、行业协会、从业机构和广大金融消费者面前的一项重要而紧迫的课题。

金融业数据融合应用的时代背景

数字经济进入数据要素化新阶段。近年来,信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,在推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要等方面发挥着越来越重要的作用。同时,我国经济社会各领域产生的数据量快速增长,数据所蕴含的价值不断释放。党的十九届四中全会将数据列为生产要素参与分配,标志着我国以数据为关键要素的数字经济进入新阶段。中国信息通信研究院的数据显示,2019年,我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元,占GDP比重达36.2%,占比同比提升1.4个百分点。在此过程中,数据要素发挥了重要的促进作用。

现代金融业本身就是数据处理行业。在金融与科技深度融合过程中,数据的重要性日益提升。通过科技手段加强数据处理效能、提升数据安全一直是金融业的不懈追求。早在明朝,我国山西票号开展汇兑存放款等金融业务时,便通过收集分析数据以预测市场动向、确定资金计划,并借助水印、笔迹等密押制度识别汇票造假以确保数据传递的真实准确。上世纪80年代,我国金融业作为较早应用计算机技术的行业,开始用敲打“键盘”的电子化操作替代拨弄“算盘”的手工操作。此后,我国金融业先后经历了金融电子化、金融信息化阶段,目前正向数字化、移动化、智能化发展的新阶段迈进。经过长期的探索发展,金融业不仅成为计算机和网络设备的最大用户,也成为大数据存储和应用的重要行业。

金融业高质量发展对数据融合应用提出更高要求。依托先进技术推进金融业数据融合应用,既是落实国家数据要素市场化配置要求的有益举措,也是深化金融供给侧结构性改革的内在要求,在促进金融业数字化转型、落实金融消费者保护责任、提升穿透式金融监管效能等方面可以发挥积极作用。

当前,人工智能、云计算、大数据、区块链、物联网、5G等新一代信息技术正推动全球数字经济发展步入快车道,金融业数据密集特性更加显著,提升数据融合应用能力以实现效率叠加倍增,已成为提升金融服务质量的重要突破口。

所谓数据融合,是指在数据要素化背景下,对单一或多个数据源的数据进行关联和组合,从而获得更好的数据处理效果。传统的公开数据搜集、原始数据共享等都是广义上的数据融合方式,但它们在应用场景、隐私保护等方面存在一定的局限性。由于金融业产生和使用的各类数据与客户信用水平、资产财产状况以及其他隐私信息高度相关,如何在确保安全合规的前提下加强金融数据融合应用历来是一个两难问题。随着科技的进步,依托多方安全计算、联邦学习等新兴技术,探索实现数据“可用不可见”以及“定量定向使用”已成为金融业数据融合的新途径和新方向。

金融业数据融合应用不断加速

顶层设计基本成型。 2019年8月,中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》明确提出,打通金融业数据融合应用通道,破除不同金融业态的数据壁垒,化解信息孤岛,制定数据融合应用标准规范,发挥金融大数据的集聚和增值作用,推动形成金融业数据融合应用新格局。这为金融业加强数据融合应用提出了要求、明确了重点。

标准规则加快出台。 近年来,中国人民银行发布《个人金融信息保护技术规范》《金融数据安全数据安全分级指南》等基础通用标准以及《多方安全计算金融应用技术规范》等技术应用标准,为金融业数据融合应用奠定了坚实的标准基础。

规制思路逐步清晰。 现有相关制度规定既肯定数据融合应用在促进普惠金融发展和金融科技创新等方面发挥的积极作用,同时也强调必须坚持依法合规、安全可控的原则,不能因开展数据融合应用而突破现有法律法规与监管规则。

支撑技术多元发展。 金融业数据融合应用的支撑技术主要包括多方安全计算、联邦学习、数据脱敏、可信计算等。从保密性、可控性、高效性、通用性等维度综合比较,多方安全计算更适用于数据量适中但保密性要求较高的重要数据应用场景;联邦学习更适用于风险评估等模型的联合构建和训练场景;数据脱敏更适用于数据量较大、应用需求不依赖原始数据特定敏感信息的普通数据场景;可信计算更适用于数据资产使用约束条件较多的场景,如数字版权、移动支付等。各种技术都有自身的优势与不足,其使用并非相互排斥,而应对其进行科学组合、扬长避短。

行业实践稳健起步,基于多方安全计算、联邦学习等技术的数据融合解决方案在合格投资者认定、风险建模、监管科技等领域已有初步探索,尽管尚未形成规模化应用,但具有广阔的市场需求和应用前景。在目前已纳入人民银行金融科技创新监管工具的创新项目中,已有多个涉及小微企业融资、涉农信贷、跨境结算等场景的项目应用了多方安全计算和联邦学习等数据融合支撑技术。

金融业数据融合应用面临的现实挑战

尽管有着广阔的市场空间和良好的发展机遇,但同时也要看到,我国金融业数据融合应用是一项全新课题,仍面临从业机构数据治理能力、法律法规、技术选择、市场接受度等方面的现实挑战。

从业机构数据治理能力亟待提升。 以商业银行为例,根据中国互联网金融协会联合新华社瞭望智库开展的商业银行数字化转型调研数据,半数以上(53%)调研对象认为数据治理很重要;约80%的调研对象已采取加大外部数据源引入力度、探索建立全行统一的大数据平台等措施。同时,被调研银行数据治理能力的自评估总体得分为3.03分(满分为5分),地方中小银行得分为2.80分,均有很大提升空间。其中,71%的被调研银行认为自身在规范和提升数据质量方面存在挑战,认为自身数据价值挖掘能力欠缺、数据孤岛较为严重的银行占比分别为59%、55%。

对技术安全性的认识需要深化。 虽然多方安全计算、联邦学习等支撑技术在促进金融业数据融合应用方面具有很大潜力,但作为新事物,此类技术的市场接受度尚有待提升。特别是在强监管的形势下,各方仍需进一步加深认识、增强互信,完善风险管理措施,确保技术在风险可控前提下得到合理应用。

相关制度规范的针对性有待进一步加强。 当前,我国在金融业数据融合应用方面已有较好的法制基础。许多法律法规和行业标准中都有关于数据安全保护和融合应用的规定,但不同规定对安全保护和融合应用的侧重程度存在一定差异,在制度规范的统筹和统一方面仍待加强。

跨行业跨领域协调难度依然较大。 金融业数据融合应用涉及银证保等不同细分行业以及工商、税务、海关、电力、医疗等不同领域的数据,面临兼顾不同行业和领域数据管理差异性的挑战。有关管理部门需进一步增强数据管理规定的协调性,促进数据跨行业跨领域安全合规融合应用。

市场经营环境有待持续优化。 近年来,部分从业机构通过违规留存、购买、出售数据不当牟利,间接增大了守法合规机构的竞争压力和生存压力,甚至导致逆向淘汰。因此,仍需进一步加大对违法违规用数行为的打击惩处力度,推动行业经营环境持续净化。

推进金融业数据融合应用的对策建议

制度规范方面, 建议加快出台《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全等级保护条例》等法律规范,持续健全数据要素管理制度体系,全方位护航数据要素依法合规融合应用。进一步明确同意形式、免责规定等金融业数据融合应用关键节点的规则要求,加强对金融机构、金融科技公司等数据使用方行为的约束,推动数据融合应用活力有序释放。

科学监管方面, 建议加强监管政策的统筹协调,出台用户授权、最小够用、专事专用、全程防护等重要原则的监管落地措施。加大对侵犯隐私、违规采数、非法数据买卖等违法违规行为的惩处力度。优先支持普惠金融、绿色金融、科创金融、养老金融等领域的金融业数据融合应用创新纳入金融科技创新监管工具,继续适时出台金融业数据融合应用相关监管规则和配套标准规范。

行业自律方面, 金融领域行业协会应在金融管理部门指导下,聚焦数据要素确权、交易、融合、保护等重点难点问题,推动政产学各方加强研究和交流,促进数据融合应用方面的信息和能力共享。应行业共性需求牵头搭建金融业数据融合应用基础平台,推进数据格式、数据授权协议、有关支撑技术应用等方面的标准规范研制。

市场实践方面, 从业机构应严格遵守法律法规和监管规则,尊重客户隐私等各项权利,杜绝违规采集、留存、泄露客户数据等行为。持续夯实数据治理基础,提升数据质量,增强数据安全保障能力。坚持需求和问题导向,加强多方安全计算、联邦学习等技术应用探索,选择权威可信数据源开展融合应用创新,稳步提高金融业数据融合应用能力。

公众参与方面, 应鼓励和引导广大金融消费者进一步提升个人数字金融素养,增强数据风险意识和自我保护的能力,选择已在有关管理部门、行业自律组织完成准入或备案程序的正规渠道获取金融服务,支持正规机构在依法合规办理金融业务过程中开展必要的数据采集活动。■

(责任编辑 张林)