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體系，最終實現金融服務的提質增效與經濟高質量發展。

重要意義

推動公共數據向金融機構賦能，能提升金融行業的服務能力，促進經濟社會發展，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（如企業注冊、納稅、社保信息）的接入可減少金融機構人工審核環節，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線下盡職調查，節省時間和資源成本。

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；動態監控預警，實時更新數據，支持金融機構動態跟蹤企業或個人的信用變化，提前防范違約風險。

三是推動普惠金融發展。覆蓋長尾客戶，中小微企業和個人因缺乏抵押物或傳統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；支持鄉村振興，農業、農村相關數據（土地權屬、補貼發放）可助力金融機構設計適配的金融產品，促進農村經濟發展。

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

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

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，助力中小微企業融資，穩定就業與經濟增長；加快促進數據要素市場發展，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，缺乏可持續的合作模式。

要有效管控數據安全與隱私保護合規風險。公共數據可能包含個人隱私（如社保、稅務信息）或企業商業機密，金融機構需嚴格遵循個人信息保護法、網絡安全法等法規，合規成本較高。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，進一步強化監管。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、條件和程序需要統一規范。又如，要有效應對動態監管挑戰，金融業務創新速度快，現有法規難以覆蓋新興場景（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、質量標準尚待統一，影響數據互聯互通和高效利用；信任機制欠缺，需要構建可信的數據交換平臺（如區塊鏈存證、聯邦學習），以確保數據在多方協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新意愿。面臨業務適配性挑戰，要長期探索公共數據與金融機構業務場景的結合。

實踐途徑

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

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，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，通過部省協同或跨區域協同機制，推動公共數據統一授權運營。統一交易定價與收益分配，制定市場化定價規則，初期可采用按年計費或一攬子協議，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。構建可信數據操作環境，采用隱私計算技術（如聯邦學習、同態加密、可信執行環境），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。實現動態風險監測與應急響應，部署AI驅動的反欺詐模型和實時監測系統。

深化應用場景與行業協同。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，優化貸前風險評估模型。在普惠金融與中小微企業融資方面，利用公共數據構建企業信用評分模型（如ESG評價、融資需求感知），破解信息不對稱問題。在反欺詐與合規監管方面，聯合公安、司法部門共享黑灰名單數據，構建跨機構聯防聯控體系。

推動試點與政策支持。開展區域試點與經驗推廣，《指導意見》提出深入推進現有科創金融、普惠金融、綠色金融等改革試驗區建設，支持地方依法合規先行先試。有關財政與金融政策協同，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，建立政企校聯合培養機制，提升從業者在金融、數據合規、隱私計算等領域的綜合能力。

平衡創新與風險防控。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管政策研究”（19AGL012）成果之一】