赵璐

中国移动通信有限公司研究院

项目经理、工程师

信伦

中国移动通信有限公司研究院

高级项目经理、正高级工程师

郭漫雪

中国移动通信有限公司研究院

技术经理、高级工程师

图 | 由作者提供

在数字经济蓬勃发展的背景下，数据要素成为金融行业变革的关键力量。本研究融合学术理论与产业实践，构建了涵盖用数层、治数层、供数层和底座支撑层的总体架构。通过深入分析信贷、风险管理等金融服务场景，探讨网络化隐私计算等关键技术路线，并结合保险、涉农信贷等案例，揭示数据要素在金融领域的应用模式与成效。基于以上讨论，最后从各架构层提出政策建议，旨在完善数据要素基础设施建设，激发金融数据要素市场活力，推动数字金融高质量发展。

一、研究背景

在当今数字经济的蓬勃发展进程中，数据要素已稳固地确立其作为关键生产要素的核心地位，正以前所未有的深度和广度重塑着金融行业的整体格局。

在学术研究领域，学界针对数据要素基础设施展开了多维度、深层次的研讨。在理论架构层面，诸多学者聚焦于其分层架构设计及经济效能评估模型的构建，其中部分研究精心构建了包含数据汇聚层、处理层与流通层的分层模型，系统解析各层级间的内在逻辑关联，并运用计量经济学方法量化其对金融创新活力激发及效率提升的经济贡献，诸如显著降低金融机构信息搜寻成本、优化金融资源配置效率等方面的积极作用；在技术演进维度，研究者们着力钻研隐私计算、区块链等前沿技术在数据要素基础设施中的融合应用路径，深度探索保障数据安全与可信流通的多元技术组合策略，如基于同态加密的隐私计算优化方案、区块链与智能合约协同的数据溯源与共享机制等。

在产业实践前沿，业界积极投身于数据要素基础设施的建设与应用探索。大型金融机构与领先科技企业携手合作，打造融合云计算弹性扩展能力与分布式存储高效管理优势的混合架构数据平台，部分机构已率先试点基于区块链的金融数据溯源与加密共享机制，在提升数据可信度与协同效率方面取得了显著成效。当前，对于数据要素基础设施的研究展现了几大前沿方向。

在研究视角上，突破传统孤立分析的局限，将数据要素全生命周期与金融业务流程予以整合，系统剖析二者之间双向动态影响的内在机制；

在研究方法层面，采用跨学科融合的研究范式，有机融合经济学理论、信息科学前沿技术与金融工程专业方法，构建综合评估模型，精准量化数据要素基础设施建设对数字金融高质量发展的影响；

在实践应用维度，紧密追踪最新政策法规动态与前沿技术发展趋势，提出涵盖技术创新驱动、政策协同保障、专业人才培养与产业生态协同构建的全方位发展策略，为数据要素驱动数字金融高质量发展提供具有创新性的研究思路与切实可行的实践指南。

二、发展现状

（一）数据基础设施建设的政策背景

2023年，国家数据局在第二届全球数字贸易博览会上明确给出了“数据基础设施”的定义，即数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发，在网络、算力等设施的支持下，面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的一类新型基础设施。

2024年7月18日，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》共19次提到“数据”“数字”等数据要素关键词，并且提出了建设和运营国家数据基础设施等重要改革举措。

2024年8月底，国家数据局在全国18个省市启动了数据流通利用基础设施工程项目试点，开展基于不同技术路线建设数据基础设施的探索和验证。

2024年11月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，首次针对可信数据空间进行系统性布局，推进企业、行业、城市、个人、跨境5类可信数据空间建设和应用。

2024年底，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，提出促进产业链协同发展，鼓励有条件的企业设立数据业务独立经营主体，构建大中小企业融通发展、产业链上下游协同创新的生态体系。同时，国家数据局等部门印发的《关于促进企业数据资源开发利用的意见》在企业数据权益形成、保护、收益分配等方面作出明确规定。

2025年1月6日，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部三部门对外发布《国家数据基础设施建设指引》，对我国未来5年的国家数据基础设施建设作出明确规划，分阶段推进路径和多个重点方向，其中指出，我国数据基础设施发展处于起步建设阶段，按照“三步走”战略，目前重点支持先行先试，加快技术路径验证和收敛，逐步推动技术规模化部署和系统化应用，到2029年实现国家数据基础设施建设和运营体制机制的基本建立。

（二）数字金融发展对数据要素基础设施的需求

首先，在数据存储与管理方面，数字金融业务产生海量数据，需要强大的数据存储设施来承载，其不仅要满足当下数据量的存储需求，还要具备应对数据快速增长的扩展能力。同时，需要高效的数据管理系统，实现对数据的分类、索引、备份与恢复等操作，确保数据的完整性、准确性和可用性，为后续的数据分析和应用奠定基础。

其次，从数据处理与分析角度来看，数字金融依赖复杂的算法和模型进行风险评估、投资决策等。这就要求数据要素基础设施提供强大的算力支持，无论是传统的CPU计算，还是针对人工智能算法的GPU、FPGA等专用计算芯片，都需要具备足够的运算能力来快速处理和分析数据。此外，还需要先进的数据处理软件和工具，能够对多源、异构数据进行清洗、转换和融合，挖掘数据背后的价值，为金融业务提供精准的决策依据。

再者，数据安全与隐私保护是数字金融发展的重要基石。数据要素基础设施必须构建全方位的安全防护体系，包括网络安全防护、数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，防止数据泄露、篡改和恶意攻击。同时，要建立完善的隐私保护机制，在数据采集、使用、共享等环节，确保用户的个人信息和商业秘密得到严格保护，符合相关法律法规的要求。另外，数据共享与流通也是数字金融发展的关键需求。数字金融的创新往往需要跨机构、跨行业的数据合作，因此需要建立安全、高效的数据共享平台和流通机制，打破数据孤岛，实现数据的合法、有序流动。这涉及数据确权、数据交易规则、数据质量评估等多方面的基础设施建设，以促进数据资源的优化配置和价值最大化。

最后，数字金融的快速发展要求数据要素基础设施具备高度的灵活性和可扩展性，能够快速响应市场变化和业务创新的需求。基础设施应采用先进的技术架构，如云计算、微服务等，实现资源的弹性分配和快速部署，支持新的数据应用和业务模式的探索与实践。总之，数据要素基础设施是数字金融发展的底层支撑，只有不断完善和优化数据要素基础设施，才能推动数字金融实现高质量、可持续发展。

三、“数据要素×”金融服务

总体架构

在推动数字金融高质量发展的背景下，“数据要素×”金融服务发展前景广阔，但要实现长足发展，还需要从供给、流通、使用、安全四个层面发力，突破现有瓶颈，金融机构也应积极响应政策，强化数据能力建设，在保障安全和隐私的前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能，提升金融服务质效。

对此，本研究提出了“数据要素×”金融服务总体架构，作为服务于数字金融的数据要素基础设施架构，从上到下由用数层、治数层、供数层以及底座支撑层组成：用数层是数据在金融领域应用的直接体现层；治数层是保障数据资产化与安全规范使用的关键层；供数层是金融数据的源头供给层；底座支撑层是整个架构的底层保障。

“数据要素×”金融服务总体架构各层协同运作，形成一个有机整体，促进数据要素在金融服务领域的深度融合与高效应用，为数字金融的稳健发展筑牢根基，未来也将随技术与市场变化不断演进完善。（未完，完整内容，请订阅杂志。）

编辑｜吴政希 校对｜余健仪

文献来源：吕海洋、孙奇正、赵璐、信伦、郭漫雪.数据要素驱动下数字化基础设施建设对数字金融高质量发展的影响研究[J].科技与金融,2025(1):22-29.

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