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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