来源:中国银行保险报时间:2024-02-28 08:58
编者按:
2024年1月,国家数据局等17个部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,其中提到了金融服务。对于金融机构来说,如何做好数据要素管理工作?本专题特邀参与该计划起草的专家一起探讨。
不同金融主体应“量体裁衣”管理数据
□王博
由国家数据局等17个部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》明确赋予了金融行业融合和利用跨行业数据的重要任务,要求金融机构通过优化信贷业务管理和保险产品设计,探索开发基于数据资产的金融产品和服务,提升金融服务实体经济水平。这一行动计划对金融机构提出了新的机遇和挑战。为此,不同的金融主体机构应如何应对?
对银行和信贷机构而言,需要更加注重数据的整合和分析。从个人层面看,这主要涉及将消费、税务和社保等数据与传统信贷评估模型相结合,以更全面地评估借款人的信用状况和还款能力。从企业层面看,涉及融合企业财务报表、信用记录、市场地位及管理层信息等数据,以更高效地评估企业信用资质。同时,银行和信贷机构应积极探索利用大数据、人工智能等数字化科技手段来提升服务效率和质量,评估风险并消除信息不对称。例如,通过机器学习和数据挖掘方法,金融机构可以更准确地识别企业和外部风险,提升服务效率,并打造数字化服务平台。通过这种方式,可以优化信贷资产的质量,降低不良贷款率,同时也为优质企业提供更有效的融资支持。
对保险公司而言,需要利用科技、医疗、气象等数据优化风险管理和保险产品的设计。例如,通过大数据分析,保险公司能够进行风险预测和管理,从而更有效地控制理赔成本,提升公司的盈利能力。同时,保险的设计也应尽可能对接客户需求,可以利用智能化手段提供个性化、便捷的客户服务。再如,大语言模型这类新兴的人工智能技术,可以作为保险公司与客户有效沟通的桥梁,为客户普及保险知识,也能更好地了解客户投保需求,辅助保险公司设计更符合市场和客户需求的保险产品,提高保险产品的吸引力和竞争力。
对证券和基金公司而言,可结合多渠道数据优化产品服务与投资决策。证券公司可利用市场数据和交易数据,捕捉市场趋势和客户行为,辅助公司上市、估值与定价,并提供个性化的投资建议和定制化的资产管理服务。此外,证券公司还可以通过数据分析监控市场风险,为投资者提供风险预警。基金公司可结合宏观经济数据、行业数据和公司财务数据,优化基金的持仓管理,并向投资者展示多维度的基金表现和风险信息。
对于金融科技公司而言,应合理开发和提供数据安全、数据分析、风险管理等技术服务,支持金融机构的数据要素管理,创新金融产品和服务,如移动支付、在线贷款、智能投顾等,同时可结合用户的交互数据,为用户创造更好的数字产品体验。此外,金融科技公司应参与数据要素市场建设,通过数据交易平台,实现数据的合规流通和价值最大化,并为推动金融科技与实体经济的深度融合提供更加便捷的金融服务。
对监管类机构而言,也是数据要素使用链中的重要一环。监管机构应关注数据使用的合规性与安全性,在鼓励金融机构进行数据创新的同时,应加强对金融机构数据获取与使用的监管,确保数据使用安全合规,将数据使用安全列为金融机构信息安全的一大评估指标。此外,监管机构也应推动建立统一的数据标准和数据治理框架,促进数据要素市场健康发展,防范数据滥用和泄露风险。
当下,金融机构的数据要素化过程仍面临一定的技术挑战,存在数据产权确权、数据资产定价、数据算法的使用与监管等问题。有效解决上述问题,更有助于发挥数据要素服务实体经济的作用,值得金融从业者关注。
综上,《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》对金融行业提出了更高的要求。不同金融机构应根据自身特点和业务需求,合理管理并利用数据要素,创新服务模式和管理方法,以数据为支撑,推动金融服务升级和优化,坚持金融服务实体经济的宗旨,提升科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等服务水平。
(作者系南开大学金融学院数字金融研究所所长、教授)
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