2023金融数据要素流通技术与应用研究报告

金融数据要素流通技术与应用研究 北京金融科技产业联盟 2023年11月 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编委会成员： 何军聂丽琴高鸿升 编写组成员： 夏知渊 丁文定 郭相林 相妹 陈曦 杜妮娜 李如先 何东杰 张伊祎 徐静 汪小益 张延楠 昌文婷 彭晋 张晓蒙 李力 周蓓杰 唐仕豪 强锋 李茂 吴叶国 杨煜东 任妍 王超 倪壮 朱振超 李克鹏 王礼斌 刘站奇 陈鑫 蒋嘉琦 贾金龙 黄翠婷 陈涛 高强裔 吴紫园 窦永金 杨波 胡师阳 邱晓慧 聂春祺 夏斯媛 吴嫣雯 章立强 赵怀衡 程安明 李倩 崔如德 钱勇 范力欣 葛娴 黄安埠 王雪 李武璐 李原 曹雷 周奕希 雷武 李博 汪洋 郑华祥 陈嘉俊 张敬之 曹旭涛 时代 张嘉熙 董婉婷 黄淼 周岳骞 张亚申 王健宗 黄章成 李泽远 蒋美献 顾逸晖 张佳辰 于 博 夏家骏 高志民 李炳帅 编审： 黄本涛 郭栋 刘宝龙 参编单位： 北京金融科技产业联盟秘书处中国工商银行股份有限公司联易融数字科技集团有限公司 北京数牍科技有限公司杭州趣链科技有限公司 蚂蚁科技集团股份有限公司北京市竞天公诚律师事务所深圳微言科技有限责任公司阿里云计算有限公司 蓝象智联（杭州）科技有限公司腾讯云计算（北京）有限责任公司度小满科技（北京）有限公司 同盾科技有限公司 北京国家金融科技认证中心有限公司北京银联金卡科技有限公司 北京瑞莱智慧科技有限公司深圳致星科技有限公司 上海富数科技有限公司 深圳前海微众银行股份有限公司 建信金融科技有限责任公司平安银行股份有限公司 深圳市洞见智慧科技有限公司浙商银行股份有限公司 华控清交信息科技（北京）有限公司北京冲量在线科技有限公司 深圳壹账通智能科技有限公司神谱科技（上海）有限公司上海光之树科技有限公司 华为云计算技术有限公司 目录 前言1 一、概述3 （一）金融行业数据流通的意义3 （二）主要技术概述5 二、现状和痛点8 （一）现状分析8 （二）流通合法合规要点9 （三）流通技术难点15 三、体系框架18 （一）框架总述18 （二）规范体系19 （三）服务模式体系19 （四）规则机制体系20 （🖂）支撑能力体系23 四、流程与技术27 （一）数据要素流通主要业务流程27 （二）数据要素流通技术36 五、典型案例41 六、总结与展望50 附录：术语解释52 前言 数据作为基础资源和生产要素进入经济活动，已经获得广泛认可，并已被各类组织视为重要资产，而数据资产的价值倍增和数据要素市场化配置的关键在于安全高效的流通交易。我国数据要素流通交易的潜力巨大，每年全社会数据量增长约40%，但真正被利用数据的增长率只有5.4%1，主要囿于数据要素流通不畅，交易体系不健全，数据产权制度、交易定价制度、会计制度、收益分配制度、中介服务制度以及安全治理制度尚不完善等。因此，围绕“数据二十条”，为充分激活金融数据价值，在法律法规、金融监管等不断完善的基础上，亟须探索金融数据的流通体系、流通业务流程以及相关技术应用。 数据流通，泛指数据要素从一个主体或机构流转到另一个主体或机构的过程，流通对象可以是明文数据、脱敏数据、数据服务或数据价值。广义上，数据流通全过程覆盖数据全生命周期，涵盖数据治理、数据安全分类分级、数据资产化、数据开放共享、数据交易以及数据运营等。狭义上，数据流通指的是在符合法律 1.肖钢.加快构建数据要素流通交易制度[N].人民政协报,2022年5月18日（第3版） 法规要求前提下，运用流通技术按照一定的数据标准和市场流通模式实现数据从提供方传递到需求方的过程。 本报告从金融行业视角，聚焦狭义上的“数据流通”做出一系列积极有效的思考。梳理了我国金融数据流通的现状，分析了金融数据流通在合法合规方面的痛点以及流通技术方面的难点。进而，重点提出推动金融数据流通的体系框架，并就金融数据要素流通的业务全流程做出详细介绍，旨在提出金融数据要素流通的整体解决方案，并通过金融行业先行先试形成数据流通领域的行业标杆，更好地激发数据要素市场新活力,释放数据要素新动能，创造我国数字经济时代新的竞争优势。报告关于“金融数据流通”的探讨具有重要的现实意义。 一、概述 （一）金融行业数据流通的意义 1.数据要素助力金融智能发展 2020年4月9日，中共中央、国务院发布《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》，指出数据成为继土地、劳动力、资本、技术后的第五大生产要素。2022年12月印发的《中共中央国务院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”），提出构建数据基础制度体系和多层次数据交易市场体系等战略性举措。 数据要素作为数据经济时代的全新生产要素，在推进经济高质量发展中具有显著的战略意义。在国家、行业等多层面获得了广泛重视，数据要素在社会经济及金融行业中的地位日益凸显，为大力推进产业数字化转型、加快推动数字产业化、更好地服务实体经济发展提供重要支撑。 金融是典型的数据密集型行业，数据要素正成为金融行业高质量发展的重要驱动力。2021年12月，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》，该规划依据《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》制定，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。同时明确 坚持“数字驱动”的发展原则，以加强金融数据要素应用为基础，加快金融机构数字化转型，注重金融创新的科技驱动和数据赋能。 为适应数据要素市场化发展战略，金融监管部门不断强化金融业数字化转型指导和规范，金融机构持续推进金融科技应用创新，通过数据驱动金融业务创新，提升企业级数据能力，实现金融数据价值的业务赋能，推动金融业数据要素市场建设。具体地，金融机构在长期业务发展中积累了海量数据基础，运用大数据、人工智能等技术，充分挖掘数据价值并应用在客户营销、智能风控、普惠金融、企业和个人征信、信用评级等各类业务场景。通过多维数据的分析挖掘，提升金融产品风险定价的有效性和精准度；将数据要素应用在各创新场景中，拓宽金融行业服务边界，捕捉个人和企业潜在需求，丰富金融服务内涵。 2.金融数据流通加速数字化转型 2022年3月25日，中共中央、国务院发布《中共中央、国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》，再次提到加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。对此，积极探索以更高效、更佳的组织方式、更安全的治理来破除数据壁垒、实现数据流通共享势在必行，要持续加大数据开放力度，努力推动数据 跨地区、跨行业的互联互通，有利于激发数据流通活力，培育更加完善、成熟的数据要素市场体系。 数据自主有序流通交易，是激发数据要素价值、扩大数据生产力乘数效应的重要途径，可以使沉淀的数据资产成为“活水”，以合法合规形式在不同行业、不同机构间进行流转、整合、共享，为推动实体经济发展发挥更加充分的作用。 为快速响应国家对数据要素市场建设的要求，承接数据要素流通交易的发展需求，金融机构在利用自身数据优势的同时，也不断加强内、外部数据的融合应用，在跨机构、跨行业之间进行数据流通共享能够形成更强有效的互补，发挥更加显著的作用。通过跨行业、跨机构的数据流通，金融机构可以全面掌握客户信息和需求，进而制定更优的智能风控、营销等策略，为企业最大限度降低风控成本、带来更大的经济效益，进一步加速金融数字化转型发展。 （二）主要技术概述 1.数据整合技术是流通的前提 数据整合技术是数据流通的基础和前提，为数据共享提供标准化、结构化的数据。数据整合技术通过脱敏、去标识化、匿名化、大数据技术与分析技术等确保数据的可用性、隐私性。依托 数据脱敏、去标识化、匿名化技术进行敏感信息处理，仅保留标准化的数据格式和属性；依托大数据技术与分析技术对需求匹配和运营环节进行分析，大幅提升了数据流通市场的要素流通效率。通过以上数据整合技术对来自金融行业不同应用场景的数据源进行数据整合，使之具备一致、标准的格式，从逻辑上实现数据的集中存储与处理。 2.开放共享技术促进价值流通 开放共享技术作为整个数据流通过程中的关键技术，可以有效促进价值流通。开放共享技术为各种数据源构建一套在安全网络中的数据表示、索引、定位、查询、交换和数据追溯审计等功能的统一标准，解决数据流通过程中非敏感数据的跨机构、跨部门、跨系统间的安全交换问题。此外，对于数据隐私性较高且无法直接共享的数据，可以使用隐私计算技术进行价值共享，保护数据内容不出库。 数据开放共享主要通过数据水印技术、API技术、数字证书、TLS、数据加密、量子传输及量子密钥分发等技术为参与共享的机构提供数据存储以及接入、数据安全传输、数据一致性校验、数据合规审计等功能，方便机构将已有数据快速接入到整个数据流通系统。依托数据水印技术对数据产品分级和数据权属登记等 环节进行隐藏信息嵌入，进一步加强数据流通应用的监管审查和权属鉴别能力；依托API技术，可以在数据要素流通中为不同平台提供低敏感数据的共享服务。 3.安全合规技术支撑可信流通 安全合规技术凭其技术特点，能够很好地满足金融数据流通的安全合规需求，支撑金融数据要素的可信流通。近年，在大环境发展过程中，金融机构对数据流通的安全合规要求越来越高，如何在安全合规的前提下充分挖掘数据资产价值成了金融机构关注的重点。密码技术、隐私计算和区块链技术凭其技术特点，为建设高效、安全的数据要素市场提供技术基础，能够很好地满足金融数据流通的安全合规需求，支撑金融数据要素的可信流通。 依托密码技术可以保障金融安全，同时，密码技术又是隐私计算和区块链技术的基础技术支撑；依托隐私计算技术，可以有效解决数据流通过程中数据隐私问题，借助可信硬件技术可以帮助机构和部门在保护数据隐私的前提下发挥数据的价值；依托区块链技术，可以在金融数据合规共享流通场景下，为数据真实性、数据确权等合规问题提供帮助，实现全流程可记录、可验证、可追溯、可审计。 二、现状和痛点 （一）现状分析 在我国，自2014年最早的3家数据交易机构（中关村数海大数据交易平台、北京大数据交易服务平台和香港大数据交易所）建立以来，在不断发展中形成了多种流通模式。 从流通交易场所角度来看，目前市场上既有数据交易所形式的场内交易，也有企业与企业之间直接发生数据交互的场外交易。场内交易一定程度上利于监管，但需付出额外成本；场外交易虽灵活多样，却易出现违规行为。 从市场主体关系角度来看，数据流通主要为两种模式，一是通过流通交易中介形成的撮合型模式，二是通过数据服务商进行的数据综合流通模式。其中，撮合型模式由各大数据交易机构作为中介提供撮合平台，匹配买卖双方的供给和需求促成数据流通交易；数据综合流通模式侧重于数据“采集-加工-销售”的服务流通交易，由数据服务商作为中间代理，与多家数据提供方合作采集数据，进行数据加工处理，面向市场中所有数据需求方提供数据服务，完成数据供需双方的流通交易业务。 从技术支撑角度来看，数据流通主要有如下三种模式：1.0模式是通过数据交易平台就数据所有权进行交易，但由于数据确权相关法律法规不明晰，该模式有较高的数据安全风险，因此近些年该模式增长逐渐放缓。2.0模式将加工处理完的单方结果数 据以API形式输出，该模式下按照数据分类沉淀的API接口日调用量达上亿次，满足较广的服务覆盖范围，且一定程度保护了用户隐私信息以及降低二次利用可能性，但同时降低了数据价值融合的可行性。隐私计算有望发展为数据服务3.0模式，直接作用于数据使用方面，能够通过协议或算法使得数据计算服务在不泄漏原始数据的前提下充分挖掘数据价值，如图1所示。 图1数据流通模式现状 综上，整体来看我国数据流通模式机制仍在不断发展完善，各数据