关于金融企业数据生态建设的思考和探索

加快建设可信数据空间，是促进数据要素高效流通利用、培育全国一体化数据市场的重要举措。近日，国家数据局印发实施《可信数据空间发展行动计划（2024-2028）》（以下简称《行动计划》），为我国可信数据建设指明了发展方向和重点任务。《行动计划》提出，以深化数据要素市场化配置改革为主线、以推动数据要素畅通流动和数据资源高效配置为目标，以建设可信可管、互联互通、价值共创的数据空间为重点，分类施策推进企业、行业、城市、个人、跨境可信数据空间建设和应用。到2028年，基本建成广泛互联、资源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络，各领域数据开发开放和流通使用水平显著提升，初步形成与我国经济社会发展水平相适应的数据生态体系。《行动计划》作为推动我国数据高效流通和安全利用的重要顶层设计，为促进数据要素合规高效流通使用指明了方向，对构建全国一体化数据市场具有重要意义。

从金融行业数据流通利用的发展方向来看，国家金融行业主管部门鼓励探索金融行业数据空间建设。2024年11月中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》明确提出在夯实数字金融发展基础方面要“培育高质量金融数据市场”，加强金融领域数据资源开发利用，探索开展金融行业数据空间建设。金融行业数据市场建设将有助于做好数字金融大文章，加快建设金融强国，巩固和拓展我国数字经济优势。 

金融企业数据空间作为我国可信数据空间的重要组成部分，将在全国一体化数据市场中发挥重要牵引和带动作用。国家行业加快推进数据空间的建设为金融企业建设数据生态指明了方向，金融机构要充分把握我国可信数据空间的发展机遇，探索符合自身发展需要的金融企业数据生态发展目标、总体思路和推进策略，全力支撑我国数据市场建设和数字经济高质量发展。

金融企业数据生态是以推动数据要素畅通流动和数据资源高效配置为发展目标。数据共享流通是数据要素价值释放的关键核心，从数据流通整体生态看可分为三类范式，即金融企业内流通，金融企业间流通及社会化流通。金融企业内流通是指在企业内部实现数据采集、传输、管理、分析和应用的闭环管理。金融企业间流通是指金融企业借助外部流量，完成金融企业间实现流通协议达成、数据共享流通和数据分析应用的过程，持续释放数据价值。社会化流通是指数据要素在全社会范围内，实现开发利用、定价估值、交易流转、创新应用的过程，充分释放数据价值。金融企业数据生态建设是在实现金融企业内的数据共享流通的基础上，大力发展第二范式，并通过第三范式融入全国一体化数据市场，更好地推动数据要素畅通流动和数据资源高效配置。

金融企业数据生态需要促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”。供给层面，加大内外部数据要素的高质量供给，实现数据供得出。数据流通层面，不断强化数据流通基础设施的能力，提升数据跨域、跨空间的流通共享效率，确保数据流得动。市场层面，实现数据供给的上架、发现和使用，营造多方共赢的价值共创局面，确保数据用得好。运营层面，建立健全数据管理、授权、使用和监督的运营管理体系，确保数据活动有法可依、有章可循，确保数据安全。

首先，金融企业数据生态建设需要推进可信数据空间能力建设。金融企业数据生态需要通过构建可信管控能力、提高资源交互能力、强化价值共创能力，为数据提供方、数据使用方、数据空间运营方等各方主体打造可信数据空间的核心能力体系。

其次，金融企业数据生态建设需要开展可信数据空间的培育推广。一方面积极推广金融企业可信数据空间。构建多方互信的数据流通利用环境，协同上下游企业开放共享高质量数据资源，打造数字化供应链，提高计划、采购、生产、交付、运维等全流程协同效率。另一方面，培育金融行业可信数据空间。创新共建共治共享的数据使用、收益分配、协同治理等机制，促进产业链端到端数据流通共享利用，支撑人工智能行业模型跨域研发应用，推动产业链由链式关系向网状生态转变。 

首先，金融企业数据生态激发数据供给的内生动力。金融企业数据生态涵盖了企业内外部各来源的数据资源，通过运用Dataops、MLops等理念，形成端到端的一站式数据研发流水线，将原始数据高效地转化为具有高价值的数据资产，进而提升高质量数据供给能力。

其次，金融企业数据生态提升数据授权管控能力。金融企业数据生态通过精细化的数据使用控制模型和策略模板，满足精细化、场景化数据流通共享授权需求，有效解决数据归属部门不敢供、不愿供的痛点。

首先，金融企业数据生态构建数据供需对接平台。企业数据生态为企业内部的数据提供方和需求方提供了一个高效的对接平台，通过数据目录等工具，数据需求方可以快速找到所需地数据资产，数据供给方也能够更精准地了解市场需求，从而实现数据的精准发现、匹配和供给。

其次，金融企业数据生态促进数据共享和协同创新。金融企业基于数据供需对接平台上架发布数据服务、数据模型等数智产品，进一步促进普惠化用数、协同化创新的良好氛围，更好促进以数据驱动的业务模式变革，实现数据价值最大化。

首先，金融企业数据生态推动供需动态平衡和优化配置。金融企业数据生态能够动态监测数据的供需状况，通过可量化的运营数据和指标，准确感知并及时调整供给的策略和计划，从而实现动态平衡。

其次，金融企业数据生态增强数据安全监测管控能力。良好的金融企业数据生态通过建立完善的数据使用监测模型等措施强化韧性和适应性，进一步加强数据共享流通过程中的数据安全，有效精准识别和应对各类数据使用场景中的潜在数据安全风险，全面落实各方的数据安全管控职责。

首先，金融企业数据生态为企业与外部数据空间的连接提供了桥梁和纽带，使企业能够更广泛地获取外部数据资源。金融企业可以通过与数商、数据交易所等建立合作关系，通过标准统一的互联互通规范和接口接入外部数据资源，降低数据流通门槛和成本，为金融业务模式创新和变革提供有力的数据支持。

其次，金融企业数据生态促进数据的跨界融合。借助金融企业数据生态，金融企业可以将内部数据和外部数据进行标准化集成和共享，支撑在经营决策、客户服务、风险防控等领域更好地发挥数据乘数价值，助力金融企业打造数据驱动的第二增长曲线。 

工商银行软件开发中心以国家可信数据空间发展规划为指导，以构建安全、高效、开放、协同（SEOC）的企业数据生态体系（D-ECOS )为目标，不断推进工商银行企业数据空间建设，并探索布局金融产业数据空间，充分释放数据要素价值，赋能我行业务高质量发展。

一是打造企业数据空间，畅通行内数据流通生态。对内以打造“可控、可供、可证”的企业数据生态为目标，实现数据供得出、流得动、用得好、保安全，支撑企业内数据权属方、数据使用方和数据管理方的职责落实。对外以促进企业间数据流通为目标，加大与各类数商等各类数据产业主体的合作，加快推进各类高价值的商用和公共数据产品的引入，创新金融产品和服务，赋能普惠金融、科技金融等重点领域高质量发展。同时，积极探索基于数据空间、隐私计算等数据流通技术，实现密文计算、明文交换、明文可控和密文可控等数据流通模式，满足企业间不同密集数据的安全高效流通。

二是探索布局金融产业数据空间，链接国家社会化数据流通生态，实现企业数据生态与国家数据生态的“互联、互通、互认”。金融产业数据空间通过打通与各地数据交易所、数据集团等主体的数据流通通路，实现企业数据空间与城市、行业等数据空间的联通，推动金融产业数据信息安全高效共享交换，为“产业+金融+科技”的全面新金融模式转型提供坚实的技术支撑和科技赋能。

一是基于用数赋智工作台打造数据工厂，提升数据供给的整体效率。面向数据工程师建成以低代码理念形成9大建数流水线，包括贴源数据、主题聚合、共享指标、客户标签、知识图谱、数据产品等全品类数据资产形态，建立从项目管理、资产探查到资产研发的一站式建数能力，实现数据价值快速交付与规模化输出。同时，提供全链路数据影响性分析、SQL语句复杂度模型与性能预测模型等服务，增强智能化研发测试服务能力。目前用数赋智工作台已推广至境内38家分行，整体数据加工链路缩短50%，整体研发效率提升约50%。

二是完善数据使用控制能力，打通数据授权“最后一公里”。建立面向不同使用场景、不同使用需求的精细化数据使用控制策略模型，满足总行统一数据管控策略要求，通过统一安全隐私策略管控，全面落实数据分级分类要求，确保数据在流通使用过程中做到最小必要、可感知、可管控。同时，加强数据使用过程的全过程留痕，保障数据在共享和利用过程中的安全性和合规性。

一是打造百余款数据产品，面向专业领域，围绕营销拓户、客户服务、风险防控和运营管理等应用场景扩大产品供给。创新孵化智慧地图、基金透视和客户灵犀等数据产品，为用户提供随时、随地、随需的数字化服务能力。基金透视直观展示客户基金持仓信息，提供交易穿透分析能力，支持客户经理随时通过移动设备掌握客户基金持仓收益信息。安徽分行客户经理通过该产品及时发现客户持仓亏损，及时为客户调整资产配置方案，使客户收益明显提升，获得客户认可并顺利签约私人银行客户。基金透视数据产品荣获第四届“金信通”金融科技创新应用典型案例。

二是打造数智产品市场门户，促进供需连接。围绕数据普惠化建设，坚持围绕全量用户，为行内数据使用方、研发方、运营方、供给方、和外部数据产品供应商等市场参与方营造包容、共建、共赢的数据供需连接市场，助力数据产品的价值发现、供需协商和融合应用，推动用数赋智成果在全行共享和规模化应用，促进数据要素价值流通，赋能我行普惠用数新生态。

三是完善数据目录可信、数据来源可信、数据口径可信能力，促进按需快速触达。按照基层业务人员、业务管理人员、数据分析师等不同用户类型形成适配的目录和用数指引，帮助用户快速找到所需数据。面向数据使用用户展现数据资产的血缘关系链路图，确保数据来源可信、可懂，并展现描述完整、逻辑清晰的数据加工口径，确保数据敢用、能用。

一是构建形成工行数据发展指数体系，形成以数据驱动的闭环运营机制。从大数据建设、大数据用数两个角度，综合、科学评价我行大数据建数与用数发展水平。大数据建设指数是以“全、准、快、易”为建数目标，从数据规模、基础设施、研发投入、数据质量、数据安全等综合描述大数据建设发展水平。大数据用数指数是以“数据可用、服务可复用、基层可触达、数据智能用”为目标，从数据资产、数据服务、数据产品以及模型用数、用数生态等综合描述大数据用数的发展水平。数据发展指数一方面可以为全行提供数据发展风向标参考，另一方面也可为管理者、建数与用数的运营者相关经营决策以及运营分析奠定基础数据底座。

二是完善数据安全风险监测和处置能力，确保企业数据生态安全可管。首先，根据我行《数据安全管理办法》中明确提出的与数据使用相关的监测要求，建立配套的监测模型，明确风险等级、监测规则、处置策略，实现监测模型全覆盖，从而实现主动识别和处置风险。其次，面向数据使用部门提供低门槛的监测模型配置化部署能力，实现各数据使用部门按照“专事专用、最小必要”原则做好数据使用监测，落实数据安全分类分级保护要求。

一是标准化引数能力支撑，赋能总分行引数提质增效。面向全行提供覆盖外部数据统一接入、统一入湖、统一元数据信息标准、统一共享管控等标准化能力支撑分行平台化开发，支持外部数据一站式、配置化、流程化接入到企业数据生态，助力总分行与外部开展数据采购合作。

二是沉淀外部数据目录标准、主题模型，促进场景创新。在调研梳理各地公共数据开放共享范围和内容基础上，建立公共数据的统一目录和数据标准，充分掌握国家公共数据授权运营最新数据资源动态，全面展现外部数据分类版图。同时，围绕风险、普惠、个贷、经营分析、监管报送等领域，做好外部数据梳理、盘点和主题模型建设，强化各业务领域对外部数据的场景创新能力。

三是加大外部数据运营投入，促进外部数据价值闭环。加大外部数据运营的人员投入，明确外部数据运营团队的职责要求，推进高价值公共数据的挖掘引入。同时，建立外部数据的价值评估模型，以数据驱动形成价值闭环的运营能力。 

在国家可信数据空间发展规划的引领和指导下，金融企业数据生态将构建起更高效、安全、可信的数据流通与共享机制，实现数据的标准化建设、处理、流通和共享，进一步打破数据孤岛，促进金融企业内部、金融企业间以及社会化数据互联互通，促进数据在更广泛范围内流通和共享，为金融企业创造更多的商业价值和机会。同时，金融企业数据生态作为我国一体化数据市场的重要组成部分，将进一步推动我国数据产业的快速发展，促进数据产业与实体经济的深度融合，催生一批新的数据驱动的商业模式和业态，为我国数字经济的高质量发展提供有力支撑。 

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