该报告聚焦金融数据可信流通，基于数据空间理念，分析全球及我国金融数据流通现状与挑战，提出包含典型场景、关键角色、流通模式及技术方案的可信流通框架，并通过中信银行、工银金租等多个实践案例验证其可行性。报告指出当前面临法规、技术标准及商业模式等挑战，建议加强数据分类分级、制定技术标准并推动行业试点，以释放金融数据要素价值，促进数字经济发展。。
详细总结
一、研究背景与目标
- 背景：数据成为金融行业核心生产要素，但数据安全与隐私保护问题突出。国际数据空间（IDS）和国内可信数据空间（TDM）提供新路径，欧盟通过《数字法案》推动数据主权，中国《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》提出建设 100 个以上可信数据空间。
- 目标：分析金融数据流通现状，探索数据空间技术应用，设计可行方案并验证，提出政策建议。
二、金融数据流通现状与挑战
- 全球趋势
- 美国：强化安全防护（零信任战略）、推动数据开放与商业化交易。
- 欧盟：构建统一数据市场，推进 Gaia-X 基础设施与行业数据空间（如健康、能源数据空间）。
- 日本：通过数据银行模式和分布式平台促进数据共享。
- 国内进展
- 政策：《数据安全法》《个人信息保护法》构建法律框架，金融行业推动数据空间建设（如《金融科技发展规划》）。
- 挑战：法规不明确导致 “不敢流通”，技术标准缺失（如连接器协议不统一），商业模式依赖产品销售、缺乏可持续性。
三、数据空间发展与实践
- 定义与架构
- 国际数据空间（IDS）：去中心化，强调数据主权，覆盖制造、健康等行业，成员超 180 家。
- 可信数据空间（TDM）：基于共识规则，实现 “可用不可见”，技术包括隐私计算、区块链存证、安全多方计算。
- 国内实践
- 区域试点：北京金融公共数据专区利用区块链技术实现数据可用不可见。
- 行业探索：工业数据空间生态链（TDMC）推动标准制定，中信银行通过可信数据空间实现总分行数据合规流通。
四、金融数据可信流通方案
- 典型场景
- 信贷风控：联合建模提升欺诈识别率（如工银金租反洗钱系统）。
- 精准营销：融合多源数据优化客户画像（如富数科技整合运营商、电力数据）
- 关键技术
| 技术名称 | 作用 |
| 隐私计算 | 实现数据 “可用不可见”，支持多方联合建模（如金智塔小微企业风控模型）。 |
| 安全多方计算（MPC） | 分布式计算保护原始数据隐私，适用于生物特征识别（如银联人脸支付场景）。 |
| 区块链存证 | 确保数据不可篡改，支持交易追溯（如工银金租数据交易平台）。 |
| 可信执行环境（TEE） | 硬件隔离保障数据处理安全，用于敏感数据实时分析（如中信银行数据使用控制）。 |
| 联邦学习 | 数据不出域前提下联合训练模型，提升风控效率（如蚂蚁科技三农普惠金融场景）。 |
- 流通模式
- 点对点：适用于单一供需场景（如银行与数据厂商直接对接）。
- 点对多：数据提供方标准化产品供多方使用（如多家机构共享客户数据样本）。
- 多点互联：通过数据市场实现多方交互（如金融机构、运营商、互联网企业跨域合作）。
五、典型场景应用与技术验证
- 中信银行总分行数据管控
- 需求：解决总分行数据流通中敏感数据使用策略缺失问题。
- 方案：部署可信数据空间连接器，实现数据分级分类管控、使用日志审计。
- 效果：数据使用可感知、可管控，提升合规性与风控效率。
- 工银金租数据流通
- 需求：合规整合内外部数据，优化反欺诈与风控模型。
- 方案：联邦学习 + 区块链，实现数据不出域联合建模与存证溯源。
- 效果：客户信息准确性提升，数据撞库成功率超 90%。
- 蚂蚁科技三农普惠金融
- 需求：破解农户缺乏抵押物导致的贷款难问题。
- 方案：密态计算融合卫星遥感与农业数据，联合建模评估授信额度。
- 效果：服务超 606 万农户，累计授信 964 亿元，80% 农户首次获贷。
六、总结与建议
- 主要结论
- 可信数据空间在金融领域已初步验证可行性，但法规、技术标准与商业模式仍需完善。
- 技术应用显著提升风控效率与普惠金融覆盖（如信贷审批效率提升 30%，违约风险降低 30% 以上）。
- 政策建议
- 明确数据分类分级：细化金融数据流通范围与授权规则，解决 “不敢流” 问题。
- 统一技术标准：制定连接器、身份认证等跨域互联标准，降低集成门槛。
- 推动行业试点：鼓励头部机构牵头建设跨机构数据空间，探索可持续商业模式（如数据资产定价、运营分成）。
核心价值
报告通过理论框架与实践案例结合，提出 “技术 + 制度” 双驱动的金融数据可信流通路径，为破解数据孤岛、释放数据要素价值提供了系统性解决方案，对推动金融数字化转型与全国统一数据市场建设具有参考意义。
