文 | 魏成龍 北京師范大學政府管理學院教授，中國資本研究院院長；魏榮桓 中國資本研究院研究員

國務院辦公廳印發(fā)的《關于做好金融“五篇大文章”的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）提出“依法合規(guī)推動公共數據向金融機構賦能應用”。筆者認為，其核心在于“制度+技術+場景”的三維協(xié)同，以政策為引導，以安全技術為基石，以實際需求為導向，逐步構建開放共享、權責分明、風險可控的數據生態(tài)體系，最終實現金融服務的提質增效與經濟高質量發(fā)展。

重要意義

推動公共數據向金融機構賦能，能提升金融行業(yè)的服務能力，促進經濟社會發(fā)展，是金融數字化轉型的重要路徑。其價值不僅在于提升行業(yè)效率與風控水平，更在于推動社會資源公平配置和經濟高質量發(fā)展。

一是提升金融服務效率。通過自動化流程，公共數據（如企業(yè)注冊、納稅、社保信息）的接入可減少金融機構人工審核環(huán)節(jié)，加速信貸審批、客戶身份驗證等流程；降低運營成本，通過數據共享替代傳統(tǒng)線下盡職調查，節(jié)省時間和資源成本。

二是強化風險管理能力。精準信用評估，整合公共數據（如行政處罰、司法記錄、經營狀況），幫助金融機構構建更全面的客戶畫像，識別潛在風險；動態(tài)監(jiān)控預警，實時更新數據，支持金融機構動態(tài)跟蹤企業(yè)或個人的信用變化，提前防范違約風險。

三是推動普惠金融發(fā)展。覆蓋長尾客戶，中小微企業(yè)和個人因缺乏抵押物或傳統(tǒng)信用記錄常被排斥在金融服務之外，公共數據（如水電繳費、供應鏈信息）可補充信用評估依據，擴大服務覆蓋范圍；支持鄉(xiāng)村振興，農業(yè)、農村相關數據（土地權屬、補貼發(fā)放）可助力金融機構設計適配的金融產品，促進農村經濟發(fā)展。

四是促進金融產品創(chuàng)新。數據驅動的定制服務，能基于公共數據分析客戶需求，開發(fā)個性化產品（如靈活還款貸款、動態(tài)保費保險）；場景化金融，結合政務、民生場景（如醫(yī)療、教育），嵌入金融服務，提升用戶體驗。

五是優(yōu)化監(jiān)管與合規(guī)。防范金融犯罪，以公共數據輔助反洗錢、反欺詐監(jiān)測，如通過工商信息核驗企業(yè)真實性；使監(jiān)管透明化，數據共享機制便于監(jiān)管部門追蹤資金流向，提升行業(yè)透明度。

六是提升社會與經濟價值。有利于支持實體經濟，通過精準信貸投放，助力中小微企業(yè)融資，穩(wěn)定就業(yè)與經濟增長；加快促進數據要素市場發(fā)展，推動數據資源向生產要素轉化，培育數字經濟新動能。

現狀分析

目前，公共數據向金融機構賦能仍存在一些障礙。具體來看，要加快破解數據權屬與權益分配難題。一是所有權模糊，公共數據通常由政府部門或公共機構管理，但數據所有權、使用權、收益權的界定尚不清晰，可能導致金融機構在獲取數據時面臨法律爭議。二是利益協(xié)調難，政府、數據提供方、金融機構和數據使用者之間的利益分配機制未完善，缺乏可持續(xù)的合作模式。

要有效管控數據安全與隱私保護合規(guī)風險。公共數據可能包含個人隱私（如社保、稅務信息）或企業(yè)商業(yè)機密，金融機構需嚴格遵循個人信息保護法、網絡安全法等法規(guī)，合規(guī)成本較高。此外，還面臨脫敏技術不足等現實課題。

要打破數據孤島，完善共享機制。譬如，部門間壁壘，政府部門間數據標準不統(tǒng)一、共享流程復雜，導致數據碎片化，金融機構難以整合多源數據。又如，市場化運營不足，公共數據開放多依賴行政指令，缺乏市場化運營主體，數據供需對接效率低。

要完善法律法規(guī)，進一步強化監(jiān)管。譬如，要完善頂層設計，數據要素流通的法律體系尚不完善，公共數據開放的范圍、條件和程序需要統(tǒng)一規(guī)范。又如，要有效應對動態(tài)監(jiān)管挑戰(zhàn)，金融業(yè)務創(chuàng)新速度快，現有法規(guī)難以覆蓋新興場景（如人工智能風控的數據使用邊界）。數據濫用或誤用的追責機制不健全，金融機構可能因第三方數據問題承擔連帶責任。

要打破技術與基礎設施瓶頸。由于數據處理能力不足，公共數據體量大、結構多樣，金融機構需投入高額成本建設數據清洗、分析和應用平臺。要加強標準化建設，數據格式、接口、質量標準尚待統(tǒng)一，影響數據互聯(lián)互通和高效利用；信任機制欠缺，需要構建可信的數據交換平臺（如區(qū)塊鏈存證、聯(lián)邦學習），以確保數據在多方協(xié)作中的真實性和不可篡改性。

要不斷提升金融機構內生動力。由于風險偏好保守，金融機構對數據安全風險的擔憂可能抑制其創(chuàng)新意愿。面臨業(yè)務適配性挑戰(zhàn)，要長期探索公共數據與金融機構業(yè)務場景的結合。

實踐途徑

推動公共數據向金融機構賦能應用，需兼顧法律合規(guī)性與創(chuàng)新價值，需要多維度協(xié)同推進。

完善頂層設計與制度建設。明確法律框架與權責劃分，依據數據安全法、個人信息保護法、網絡數據安全管理條例等法律法規(guī)，細化公共數據分類分級標準，明確個人隱私與公共數據的界限。構建授權運營機制，通過部省協(xié)同或跨區(qū)域協(xié)同機制，推動公共數據統(tǒng)一授權運營。統(tǒng)一交易定價與收益分配，制定市場化定價規(guī)則，初期可采用按年計費或一攬子協(xié)議，逐步過渡到按數據使用量付費模式，并通過公證機構驗證數據交易合法性。

強化技術保障與安全合規(guī)。構建可信數據操作環(huán)境，采用隱私計算技術（如聯(lián)邦學習、同態(tài)加密、可信執(zhí)行環(huán)境），確保數據“可用不可見”。數據全生命周期管理，從采集、存儲、傳輸到銷毀，建立全流程加密與審計機制，確保數據調用可追溯。同時，利用區(qū)塊鏈技術記錄數據使用權限和操作日志，防止篡改。實現動態(tài)風險監(jiān)測與應急響應，部署AI驅動的反欺詐模型和實時監(jiān)測系統(tǒng)。

深化應用場景與行業(yè)協(xié)同。在精準風控與信貸服務方面，整合工商、稅務、社保等公共數據，優(yōu)化貸前風險評估模型。在普惠金融與中小微企業(yè)融資方面，利用公共數據構建企業(yè)信用評分模型（如ESG評價、融資需求感知），破解信息不對稱問題。在反欺詐與合規(guī)監(jiān)管方面，聯(lián)合公安、司法部門共享黑灰名單數據，構建跨機構聯(lián)防聯(lián)控體系。

推動試點與政策支持。開展區(qū)域試點與經驗推廣，《指導意見》提出深入推進現有科創(chuàng)金融、普惠金融、綠色金融等改革試驗區(qū)建設，支持地方依法合規(guī)先行先試。有關財政與金融政策協(xié)同，財政部鼓勵金融機構和社會資本投向數據資產領域，通過政府性融資擔保、專項再貸款等工具降低融資成本。培育復合型人才，建立政企校聯(lián)合培養(yǎng)機制，提升從業(yè)者在金融、數據合規(guī)、隱私計算等領域的綜合能力。

平衡創(chuàng)新與風險防控。嚴格數據分類與權限管理，明確公共數據的開放邊界，禁止包含個人隱私的數據直接流通。例如，金融機構調用公共數據時需通過脫敏處理，確保匿名化。建立應急響應與問責機制，針對數據泄露事件，制定快速溯源與處置預案，并強化金融機構在數據調用中的主體責任。

【作者魏成龍系北京師范大學政府管理學院教授，中國資本研究院院長；魏榮桓系該研究院研究員；本文是國家社科基金項目“中國機構投資者異化行為與監(jiān)管政策研究”（19AGL012）成果之一】