文｜欧阳日辉

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、

中国市场学会副会长，教授、博士生导师

图 | 由作者提供

近年来，为了激活数据要素潜能，根据“数据二十条”的部署，我国政府推动数据工作有两种做法。一种工作思路是推动数据开发利用，简称为“数用”。

比如，中共中央办公厅、国务院办公厅发布了《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，国家数据局等十七部门实施“数据要素×”行动，以推动数据要素高水平应用为主线，核心是激发数据价值创造，充分实现数据要素价值。

另一种做法是推动数据资产化，简称为“数资”。为了促进数据资产合规高效流通使用，财政部为企业数据资产的会计核算提供了操作指引，推动将符合条件的数据资源以资产的形式纳入财务报表中进行管理和计量，规范和加强数据资产管理。

突破数据要素市场化价值化的难点堵点痛点问题，两种思路要合二为一、互促互进。数据金融化有助于将两种工作思路形成合力，促进合规流通，释放价值红利。

一、深化认识“数据要素×”金融服务

数据要素是指能够作为生产要素的数据资源，与传统生产要素（如土地、资本、劳动力等）相比，数据要素具有广泛易得、虚拟存在、大规模、易复制等特点，这些特点在经济活动中进一步表现为四个核心的“技术—经济”特征：非排他性、无限增长性、支撑融合性和经济规模性。

在金融领域，数据要素的特征又衍生出三个突出表现：

首先是广泛关联性，金融业与各行业存在密切联系，能够整合跨领域数据资源并提取有价值信息；

其次是动态高频性，金融市场变化快速，高频多维的动态数据对金融决策更具价值；

最后是网络价值性，金融业务的网络外部性特征使其客户规模和交易频次成为竞争优势，这种优势往往通过数据积累转化为规模经济效益。

当数据要素渗透到生产、流通、消费和社会治理各环节时，通过上述机制，能够产生显著的扩张效应和乘数效应，不仅提升了经济运行效率，还能创造新价值、激发创新活力，最终形成数字化时代的新质生产力，为数字经济发展提供核心驱动力。这就是“数据要素×”的内在逻辑基础。

2024年底，中国人民银行等七部门联合印发的《推动数字金融高质量发展行动方案》（以下简称《行动方案》）要求，推进金融领域“数据要素×”试点，运用大数据、隐私计算等科技手段，融合应用多维数据，优化金融产品和风控模型，提升金融服务和风险管控质效。《行动方案》与《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《行动计划》）对“数据要素×”金融服务保持了政策一致性，强调提升实体经济金融服务水平、提高风险预警和防范水平两个方面。

关于金融领域“数据要素×”试点，《行动计划》在现代农业、医疗健康、气象服务、交通运输、绿色低碳等行业领域也有相应的金融服务部署：一方面，打通了产业链、公共数据与金融数据之间的壁垒；另一方面，基于数据驱动优化风险评估、产品设计和精准服务（例如供应链金融、公共数据衍生品、绿色信贷等），实现产融深度结合，提升金融对实体经济的场景化、差异化支持能力。

在“数据要素×”战略驱动下，金融服务正经历效率提升与模式重构的双重变革，但在应用层面，数据要素协同、复用和融合不充分等问题仍然显著，在基础数据要素供给和数据流通层面同样存在挑战。据全国数据资源调查工作组发布的《全国数据资源调查报告（2023年）》统计，2023年，我国数据生产总量达32.85ZB（泽字节），但存储数据总量为1.73ZB，产存转化率仅为2.9%。而在存储数据中，企业未使用数据占比达38.93%，复用增值水平也较低，这显示出数据在生产存储、流通交易、开发利用各个过程中降幅较大。从金融行业本身来看，金融行业与各行业联系密切，但在数据“供给—流通—应用”环节面临共性挑战：数据要素跨场景复用率低、流通交易机制不健全、安全与效率难以平衡等问题交织，制约着数据价值的释放。

金融机构作为“数据要素×”金融服务的核心实践主体，既要应对数据量级激增与多源异构带来的技术挑战，又需直面数字化转型中的系统性短板。人工智能、区块链等技术在加速数据流动的同时，也衍生出智能合约漏洞、新型网络攻击等安全风险，而复合型人才匮乏与企业数据管理意识薄弱进一步加剧了数据安全体系的脆弱性。分规模来看，大型金融机构凭借数据资产与技术储备构建竞争壁垒，形成“数据虹吸”效应；中小型金融机构则因治数能力不足，在数据要素的应用和创新方面处在不利地位。在数据要素开放程度不足的情况下，长此以往，这种发展不平衡可能导致“马太效应”的出现，抑制“数据要素×”金融服务的创新活力。

二、顶层设计与摸着石头过河相结合

随着数字技术、数字经济加速发展，数据加快融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，成为金融业发展的新型生产要素。“数据要素×”实现从连接到协同、使用到复用、叠加到融合的转变，降低金融服务成本、提高金融服务效率、拓展金融服务边界、创新智能化的金融服务产品和场景、打造金融新生态，为金融业注入新的增长动力。

金融行业本质上是一个高度依赖数据的领域。金融服务是指由银行、保险公司、投资公司等金融机构提供的，帮助客户进行资金管理、风险管理和投资的一系列服务。

侯永砥等认为，“数据要素×金融服务”是将计算机数据及其衍生形态融入金融产品和服务的提供、生产、交易、分配等全环节的过程。

“数据要素×金融服务”的发展分三阶段递进：

• 第一阶段通过整合金融、政务、行业等多源数据实现业务协同；

• 第二阶段通过数据复用与协同优化提升服务效率；

• 第三阶段通过跨行业数据融合推动产品创新，不断推动金融服务领域的创新。

“数据要素×”融合创新生态是由业务贯通、智能化决策、流通赋能、协同优化和复用增效等多个方面共同构成的。一方面是和其他行业数据的多元融合，可以引导金融活动嵌入更广泛的行业生态；另一方面是通过多方融合和协作，形成全新的金融生态。

从当前实践来看，“数据要素×”金融服务表现为数据要素金融化，数字信贷、精准风控、智能投顾则是“数据要素×”金融服务的三大具体应用。

比如，网商银行和蚂蚁集团融合农田遥感、农业生产、农户授权数据，优化授信评估模型，自2023年以来，累计为260万农户提供授信638.8亿元，其中53万农户首次获得银行贷款。保险公司通过分析客户的健康数据、驾驶行为数据等，能够为不同风险级别的客户定制个性化保险方案。

智能投顾利用数据分析和自动化技术为用户提供量身定制的投资组合，“蚂蚁财富”基于支付宝生态中的海量用户数据为更多用户提供动态调整的投资建议。

未来，金融业高质量发展离不开数据要素和数字技术的双轮驱动作用，汪勇和王振提出，通过加强政策和监管的创新、推动数据标准化建设、加强金融科技的创新与合作，加快大模型与金融服务的融合，将是未来金融服务智能化、精细化、个性化的重要路径。（未完，完整内容，请订阅杂志。）

编辑｜吴政希 校对｜余健仪

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