数据已成为数字经济时代的关键生产要素。相较于土地、劳动力、资本、技术等传统要素，数据具有非排他性、可复制性、强外部性及高度依赖制度与技术治理等特征，其价值释放不仅在于占有，更取决于数据的高质量供给、合规流通、融合开发与场景化应用能力。

随着人工智能技术的持续演进，给数据要素的价值逻辑加入了新的维度。大模型、机器学习、知识图谱等技术的广泛应用，推动金融数据从“报表原料”升级为智能决策的驱动要素。AI对数据质量存在高度依赖——模型越复杂、场景越精细，对高质量、结构化、可溯源数据的需求就越迫切。因此，建设金融数据专业市场，既是完善数据要素市场化配置的制度举措，更是夯实“人工智能+金融”基础的战略部署。

当前，金融机构积累了海量交易、支付、授信、风控及客户服务数据，公共部门也沉淀了丰富的企业和民生数据；产业链上下游则形成了订单、物流、仓储、结算等经营数据。一方面，这些数据在合法合规前提下实现融合开发，不仅能提升资源配置效率，也将为AI模型提供高价值训练素材；但另一方面，金融服务仍面临信息不对称、风险识别难、服务成本高等突出矛盾，在中小微企业、科技型企业、绿色项目及涉农主体等领域尤为明显。人工智能技术有望压缩这些矛盾的存在空间，但前提是具备充足的高质量数据支撑。打通公共数据、金融数据与产业数据之间的协同链路，是让AI真正“用得上、用得好”的基础条件。

从政策导向看，国家对金融数据要素市场建设给予了前所未有的重视。2024年11月，中国人民银行、国家发展改革委、工业和信息化部、金融监管总局、中国证监会、国家数据局、国家外汇局等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确提出“培育高质量金融数据市场”的重点任务。2025年3月，国务院办公厅印发《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》，进一步明确要依法合规推进金融数据共享和流通，加大公共信用信息对金融领域的开放共享力度。金融监管总局随后发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》则从金融机构视角，强调要“构建安全可信的数据生态”，鼓励金融机构积极参与国家“数据要素×”行动，融合利用各类跨行业数据，合理应用数据共享技术，依法合规稳妥推进数据要素有序共享、流通和开发利用。

从实践探索看，区域性金融数据流通试点正在稳步推进。在长三角地区，上海数据交易所已构建起较为成熟的金融数据产品交易生态，围绕信贷风险管理、市场营销、产业投资等领域上架了丰富的金融场景数据产品，并创新推出“数易贷”数据资产金融应用方案，授信金额总计超过1亿元。交通银行上海市分行联合香港分行已完成全国首个双向全场景验证，基于航贸链开展沪港数据互联互通，实现跨境数据的“可用不可见”与业务安全可信流通。这些先行实践表明，金融数据专业市场建设已具备一定的基础条件。

（一）金融数据专业市场的内涵特征

金融数据专业市场是数据要素市场体系的重要组成部分，是指以金融领域数据产品和服务为核心交易标的，通过专业化平台实现金融数据确权、登记、交易、结算等全流程规范运行的要素配置场所。与一般数据市场相比，金融数据专业市场不仅承载着数据交易撮合的基础功能，更承担着构建金融数据流通基础设施、推动数据与金融业务深度融合、促进数据价值安全释放的重要使命。与其他类型数据市场相比，金融数据专业市场呈现数据敏感度极高、隐私保护要求严苛、多头治理带来监管协调复杂、跨域协同需求突出、AI驱动智能应用场景丰富、风险传导性强等显著特点。

从功能定位看，金融数据专业市场的核心功能并非简单撮合数据交易，而是构建一套以统一标准为制度基石、以高质量金融数据集与AI训练语料为供给核心、以行业数据空间为流通载体、以重点场景为价值出口、以安全治理为底线保障的专业化要素配置体系。具体而言：一是制度标准功能，通过制定统一的金融数据分类分级、质量评估、定价交易、安全合规等标准规范，降低交易摩擦、提升市场效率；二是产品供给功能，汇聚和培育高质量的金融数据集产品，特别是面向AI应用场景的训练语料和标注数据；三是流通基础设施功能，建设金融行业数据空间，支持数据在不同主体间的可信流通和安全共享；四是场景应用功能，围绕普惠金融、科技金融、绿色金融等重点领域，推动数据价值落地；五是风险治理功能，建立健全的数据安全防护和算法审计机制，防范数据滥用和系统性风险。

（一）金融数据专业市场建设面临的突出问题

近年来，各地围绕数据交易流通、公共数据授权运营、行业数据开发利用开展了积极探索，在金融领域亦积累了一定基础。但总体看，金融数据专业市场仍处于起步阶段，距形成规则统一、供给优质、流通顺畅、应用高效的成熟市场体系尚存在明显差距。

一是数据标准不统一，跨机构流通基础薄弱。不同机构、区域、平台之间，在数据目录、元数据、字段口径、标签规则、接口规范等方面存在较大差异，导致数据难整合、难比较、难复用。该问题对AI应用的制约尤为直接——训练数据口径不一致，会导致模型性能下降、泛化能力不足，甚至产生系统性偏差。

二是高质量数据供给不足，数据资源优势尚未转化为应用能力。当前主要矛盾已从有没有数据转向有没有高质量、可应用、可转化的数据产品。大量数据分散在不同主体与系统中，存在碎片化、孤岛化、低标准化等问题，数据清洗、脱敏、标注、治理及动态更新能力不足，能直接服务于AI模型训练、授信决策、风险管理与产品创新的高质量金融数据集仍较为稀缺。

三是流通机制不健全，想流通但不敢流通现象普遍。金融数据涉及多方主体、多重权利与复杂责任边界，数据供给、授权、加工、经营的主体资格，以及责任划分与收益分配机制，往往缺乏清晰可操作的规则安排。供给方担忧安全与合规风险，需求方顾虑数据真实性与完整性，导致流通成本高、效率低的问题长期难以突破，也制约了AI应用所需的数据集聚与共享能力。

四是可信流通基础设施薄弱，行业数据空间建设亟待提速。当前金融数据流通多依赖线下撮合、点对点交换、项目式合作等方式，尚未形成适应高敏感行业特点的规模化、可信化流通利用体系。在数据不出域使用、动态授权控制、全链路审计、使用计量计费、风险预警等方面，还缺乏成熟的技术支撑和制度安排，也制约了联邦学习、多方安全计算等AI协同训练模式的推广应用。

五是数据价值评估与收益分配机制不完善，影响市场持续运行。金融数据价值高度依赖场景、时效、质量与应用效果，原始数据、加工数据、标签数据、模型服务与结果输出之间缺乏成熟的估值规则体系。同时缺乏合理的价值发现机制，难以形成稳定供给；也缺乏公平的收益分配机制，多方参与积极性亦难以持续。