金融业是数据密集型行业，既大量使用数据，也大量生产数据。在依法合规、保障安全的前提下，金融数据资源的融合利用与数据资源价值的充分挖掘，有利于增强宏观分析和金融监管决策支撑，推动金融数字化转型升级，提升金融服务实体经济能力，助力数字经济高质量发展。
金融数据利用取得初步成效
近年来，人民银行重庆营业管理部积极运用大数据、可视化等技术手段，利用金融数据服务普惠金融、服务宏观分析和金融监管，取得初步成效。数字央行建设成效显现。一是持续开展数字央行大数据平台建设，利用先进技术架构、建立统一数据标准、拓展数据覆盖范围、强化数据治理，实现主要业务应用数据的统一归集、统一存储、统一处理和统一展现，探索开展数据分析，初步形成大数据应用体系。二是搭建金融服务大数据平台，提供标准化数据交换接口，实现一点对接重庆市大数据局、市场监管局、民政局等政府部门，降低金融机构获取相关数据的门槛和成本，提升金融机构跨行业数据的应用能力。系统上线以来，已注册市、区（县）金融机构482家，为金融稳定重大事项报告、支付结算企业账号管理等提供了有效手段。助力普惠金融发展。一是整合银企供需数据建设“渝融通”民营小微企业首贷续贷中心，有效提升市场主体融资便利度和获得感。系统上线以来，已覆盖重庆各区县，累计放贷超15亿元。二是开发“长江绿融通”系统，实现金融、环保、财政、金科技、建设等绿色信息共享，精准识别、定期推送绿色项目，对接市、区两级绿色重点项目和小微企业融资1000多亿元。三是深化金融科技应用试点，推动重庆银行等23家金融机构综合运用大数据、人工智能等技术，开展小微普惠金融智能化服务，有效缓解中小微企业和三农融资难融资贵问题。辅助宏观分析决策。一是运用大数据、可视化等技术手段建立“清算云”数据中心，开展支付清算数据的治理、挖掘和分析，将属地明细数据转化为统计分析数据，实时动态呈现辖区资金流量和流向，为区域经济金融形势研判提供有价值的金融数据服务。二是打造智慧国库，建设国库大数据可视化平台，运用关联、聚类、穿透等数据分析方法，对国库海量数据进行快速分析处理，实现国库资金流动情况的动态监测，提升了国库资金运行数据利用率，有效提高财政收支预算分析效率。提升金融监管效能。一是建设基于人工智能技术的反洗钱智能检查系统，以脱敏后的反洗钱数据以及反洗钱现场检查数据为基础，构建可疑交易识别模型，在现场检查中实现高效、精准的可疑交易筛查和全量数据监管，大幅提升反洗钱现场检查效能。二是基于跨行业数据建设账户事中事后监督管理系统，实现从事前向事中事后监管的转变。系统依托重庆区块链政务服务平台，打破工商数据与银行信息之间的数据壁垒，提供企业注册开办、预约开户一站式服务，实现数据“一源多用，有源可循”，助力改善营商环境。三是基于国家外汇管理局应用服务平台（ASone）监管数据，引入大数据、聚类分析、人工智能等技术，实现货物贸易异常线索智能筛选，彻底解决贸易项下违规线索的识别效率难题。同时，通过整合外汇管理内外部数据，创新外汇管理事后综合分析监测方式，强化实时监测，持续提升外汇管理监测分析水平和效率。
深化金融数据综合利用前景广阔
深化金融基础设施数据利用，支持普惠金融发展。目前，金融基础设施数据包含大量关键支付交易和金融市场交易等数据。这些数据由交易主体发起，实时动态呈现企业和个人交易主体的跨行、跨境资金流动以及票据等金融市场工具信用状况，与银行行内支付结算数据、企业工商注册数据、征信数据等多个来源的数据进行交叉验证和相互匹配，可以完整地反映企业日常现金流量、经营状况以及企业经营业主和个人的消费状况，有利于增强数据的穿透性，厘清企业境内、境外上下游关系网络，避免依靠单一数据来源建模可能面临的欺诈风险，从而建立更加科学精准的信用评估模型。贷款投放前，这些数据可以帮助金融机构完善对小微企业客户经营稳定性、还款能力的评估，提高贷前审核的有效性和准确性，并弥补小微企业缺乏征信记录的“信用白户”问题，提高普惠小微首次贷款和信用贷款的可得性。贷款投放后，金融机构利用实时跨行支付交易、转账流向等数据，可以及时掌握客户信贷资金用途和还款意愿变化，有效缓解资金空转、资金流向不明、资金难以收回等贷后监控难题。金融基础设施数据资源通过适度开放，允许金融机构进行依法合规、科学合理的利用，有利于打破目前在互联网领域和金融领域存在的数据垄断和“数据烟囱”等问题，充分挖掘数据资源价值，降低数据获取和利用成本，缓解银企信息不对称矛盾，打造更多“可交互、有温度”的智能普惠金融产品。深化金融数据综合利用，优化宏观分析决策。运用经济金融交易实时全量数据，可提高宏观经济金融分析的前瞻性和准确性。目前，人民银行正在建设符合大数据发展方向的国家金融基础数据库，建立覆盖所有金融机构、金融基础设施和金融活动的金融业综合统计体系。借助金融基础设施系统的实时全量支付交易数据和金融市场交易数据，加上对工商、税务等政务大数据融合利用和深度挖掘，金融业综合统计体系可以为央行决策提供一个更加科学高效的宏观经济金融大数据监测预测平台，为货币政策调控和宏观审慎管理决策提供更有力的支撑。深化金融数据综合利用，强化金融风险防控。金融监管部门和金融机构通过掌握全量、实时的金融交易数据和工商、税务、海关等政务数据，有助于掌握微观主体完整的资金链条和关系网络，大幅度提高对各种异常交易和违法违规风险的快速精准识别和防控能力，有效提升反欺诈、反洗钱、反逃税、反恐怖、反腐败等工作水平。同时，基于跨行业数据可以加强对交叉金融产品在跨行业、跨市场、跨机构交易的风险监测，强化对重点领域、重点机构的风险预警，增强穿透性金融监管能力，防范金融风险交叉传染。技术发展为金融数据的安全利用提供了条件。个人隐私安全和商业秘密保护是数据治理的关键。目前，联邦学习、差分隐私和多方安全计算等主流隐私保护技术能够在不接触明细数据、不传输非加密数据的前提下进行数据的利用和共享。近年来，金融业积极利用新兴技术促进数据资源融合利用，极大地提升了金融服务的智能化、精准化水平。比如，招商银行信用卡中心与中国银联合作，在银联智慧平台基于脱敏后的银联跨行交易商户数据、本行数据构建套现评分模型，精准识别信用卡套现行为，增强支付风控能力。
进一步提升金融数据综合利用效果
加强顶层设计，统筹推动金融数据综合利用。金融数据综合利用是一项复杂的系统工程，建议由人民银行等金融管理部门统筹协调，建立完善金融数据综合利用的制度保障和基础架构支撑，促进金融基础设施数据、金融监管数据和金融统计数据的融合使用。建立与工商、税务等政务信息的共享和身份识别验证机制，加强数据治理和科技支撑，平衡数据保护与数据利用的关系，推动数据规范共享和高效应用，助力提升宏观调控和金融监管的科学性、前瞻性和精准性。开展应用试点，探索金融数据综合利用的可行路径。建议选择部分省市、部分金融机构开展金融数据综合应用试点，搭建安全可控的测试环境，稳慎适度地向金融机构开放支付清算、金融市场等金融基础设施交易数据，重点支持普惠小微企业及乡村振兴金融服务。同时，赋予人民银行分支行在数据获取等方面的便利，通过金融数据综合利用赋能宏观决策、金融监管和金融服务。借助试点验证数据资源利用方法和利用价值，识别和防范数据利用风险，探索建立金融数据共享和综合利用的管理机制，形成可复制可推广的经验。加强数据权益保护，依法保障信息主体合法权益。按照“依法合规、客户授权，最小够用、全程防护”原则，确保金融数据在依法合规的前提下安全使用。严格遵循《民法典》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国金融消费者权益保护实施办法》等现有法律法规和部门规章制度，确保金融数据资源对金融机构开放的各个环节获得信息主体授权，明确数据资源使用规则、目的、方式以及范围，严格保障金融消费者合法权益。建立数据利用核查机制，对侵害信息主体合法权益的违法违规行为严格处罚。将金融数据运用于宏观分析及金融监管领域，严格遵循分级授权、专事专用、安全可控等规定，严格限定数据使用范围，明确使用责任，确保数据不泄露外用。加强数据资源技术防护，筑牢数据安全底线。建立统一的数据质量、数据安全、数据共享等方面的数据管理制度、协议和标准体系，实现对数据采集、传输、存储、处理、分析等全生命周期的安全防护。采用数字证书、身份验证等手段加强信息主体授权真实性的技术管控。运用数据脱敏、安全隔离等方法，严控访问权限，严防金融数据泄露、篡改、毁损和不当使用的风险。利用多方安全计算、联邦机器学习等隐私保护技术，确保共享金融数据可用不可见、按规定用途和用量使用，在充分保障客户隐私和商业秘密、不传输非加密数据的前提下，推进金融大数据的安全利用。建立专家团队，并借助第三方专业技术评估，切实防范利用金融基础设施数据可能存在的风险。建立动态评价机制，适时新增、更新、废止相关数据服务模型，确保数据资源在安全保护前提下充分利用。
作者：王江渝