21世紀經濟報道記者李覽青 上海報道

數據是金融機構展業最核心的要素之一，隨着數據要素市場逐步建立，長期以來作爲“數據需求方”的金融機構，開始逐步探索數據產品的開放與流通共享。

一方面，隨着全國各地數據交易場所成立，供了合規交易的平臺，金融數據流通交易從場外走向場內，21世紀經濟報道記者從上海數據交易所瞭解到，自去年成立以來，金融板塊是數據產品流通最爲活躍的行業，目前金融板塊涵蓋了20個類型近200個數據產品。

另一方面，相關法律法規對數據安全保護、個人隱私保護、商業銀行信息風險外包管理等方面作出規範限制，邊緣計算與聯邦學習技術的發展推動隱私計算在近年來興起，實現數據“可用不可見”，爲機構間、集團內部打破“數據孤島”提供了技術手段。

然而，商業銀行等金融機構在數據開放方面的意願始終不足。記者經過多方調研、採訪瞭解到，其背後是數據確權難題下的數據定價難，導致金融數據產品交易的價值難以評估。同時，隱私計算等技術的應用對機構傳統IT架構提出更高內控要求和效率要求，在業務場景應用落地方面機構難以評估投入產出比，使得合規體系下的數據開放場景開拓較難。

在此背景下，金融機構如何實現從數據產品需求方走向數據產品共享方？

確權定價難，數據產權制度呼之欲出

“數據的估值定價是目前我們面臨的最大難題。”某華東股份制銀行數據管理部門領導表示，市場目前沒有一套公開認可的數據資產估值體系，在數據產品經過加工後如何確權，確權後如何定價，如何建立估值體系，這是金融數據流通面臨的一大挑戰。

對於監管高度嚴格的金融行業而言，在立法尚未完全覆蓋相關領域時，金融機構難以對外實現數據和數據產品共享。

“銀行等金融機構在展業過程中需要用到大量的外部數據，如個人徵信數據、產業鏈數據等等，但由銀行加工後就成爲了敏感的金融數據。在消費者權益保護和金融風險監管下，金融這一業態天生決定了機構通過數據反哺生態和行業較難。” 普華永道中國金融業管理諮詢主管合夥人王建平在接受記者採訪時指出，金融機構從數據使用的“需方”向“供方”轉變存在天然痛點。

“數據及數據產品在加工後，到底是銀行的還是客戶的？哪些產品機構有權對外開放使用？在當下數據權屬尚未明確的情況下，金融機構不敢開放數據。”IBM金融核心睿變服務數據轉型與創新業務副合夥人張玉明向記者直言。

寶付支付技術研發中心副總經理王峯向記者表示，《信息安全技術個人信息安全規範》爲核心的一系列標準出臺，基本確立了大數據生命週期各環節的行爲準則，儘管《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》、《消費者權益保護法》等相關法律法規對數據應用中的安全與隱私保護進行規定，但對數據的對外開放存在空白，因此導致機構對開放尺度存有顧慮。

面對機構普遍存在的確權難題，記者多方瞭解到，未來有望出臺數據產權制度，以釐清數據提供方、數據加工方、數據產品銷售方的相關權屬。

6月22日召開的中央全面深化改革委員會第26次會議，審議通過了《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，對數據確權、流通、交易、安全等方面做出部署。

某深度參與數字經濟立法的專家向記者表示：“過去市場一提到數據，必定會談到數據的所有權，導致數據確權流通很困難，但未來可能出臺的相關制度，對數據要素的三種權屬進行劃分，保障數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權，爲整個數據要素的流通奠定法律基礎。”

事實上，早前地方立法已對數據交易中的權屬問題進行探索。如《上海市數據條例》提到，依法保護自然人對其個人信息享有的人格權益，依法保護自然人、法人和非法人組織在使用、加工等數據處理活動中形成的法定或者約定的財產權益，以及在數字經濟發展中有關數據創新活動取得的合法財產權益。

在近日召開的2022全球數商大會上，也有多位專家針對數據產權制度探索提出自己的觀點。全國人大代表、上海市數據交易專家委員會副主任邵志清在接受記者採訪時表示，基於數據產權制度的數據要素市場，需要完善配套數商生態。他向記者舉了幾個數商企業的需求方向：在實現公允定價方面，需要引入第三方機構，具有中立性與專業性，對數據資產進行確權定價；數據交易撮合方面，需要對數據供需雙方的瞭解的第三方機構在合規前提下提供中介服務；在法治基礎方面，未來還有可能參考知識產權法院，設立數據產權法院，對數據交易領域創新實踐中存在的法律問題進行仲裁、判決等等。

對內先試、對外賦能垂直行業生態

在法治層面之外，金融機構開放數據意願不足的另一大原因在於“不會開放”、“不想開放”。

基於聯邦學習和邊緣計算技術的隱私計算技術，已是金融行業在集團內部、機構之間、生態內部數據共享的一大選擇。

然而，在記者的採訪過程中，多位採訪對象提到相應技術存在一定使用門檻。

王峯直言，在實務中第三方支付機構在數據共享方面內在驅動力不強，其中一大重要的原因是，各大支付機構原有的IT集成系統各不相同，有些還存在結構性不足，適應大數據技術的關鍵流程優化，只能以相對較慢的速度和較高的成本去實現，而個人金融數據經過治理後，需要開發一套與國家或地方標準相符的內部控制與保護框架，由此產生的成本或進一步加劇經營負擔。

某大行信息科技部門相關領導向記者透露，爲探索隱私計算、人工智能計算技術，探索建設數據平臺和數據建模相關能力，其培養了一支專業的數據人才隊伍，僅數據建模分析師就有500人。“如何衡量這一投入產出比？相關數據產品的開放是否真正能賦能到業務側？”他向記者表示，這是大多數中小金融機構開放意願不足的一大原因。

“隱私計算行業已經不再是單純PK技術的時代，能夠在全鏈路上把業務落地是目前行業追求的方向。”隱私計算服務商藍象智聯（杭州）科技有限公司合夥人、算法科學家毛仁歆在接受記者採訪時表示。毛仁歆指出，目前金融業隱私計算生態的構成主要是金融機構、政務平臺、三大運營服務商、銀聯等。

目前多家頭部商業銀行已探索集團內部的數據流通開放。

中銀金科總經理唐嘯向記者分享了其通過隱私計算技術對銀行、政府、企業三方數據流通的案例。基於中銀金科隱私計算的技術積累和AI模型經驗，中國銀行接入地方政府數據源，與行內數據相結合，在數據不出域的情況下訓練其行爲表現模型，搭建風控模型，此後對相關數據進行篩選，對存量客戶進行再分析再營銷，一方面激活中國銀行的低活客戶，另一方面將相關分析結果輸出至集團內的綜合經營公司，進一步服務下沉用戶和普惠金融。

下一步，在產融結合的大背景下，探索金融與產業的互相賦能，或能成爲金融數據交易流通的一大方式。

王建平向記者表示：“機構要和產業形成互動，找到數據供需方的平衡。”他舉例提到，在面向光伏產業的金融服務中，銀行需要相關企業的發電數據、光照數據、氣象數據等等，但同時光伏產業也需要銀行對上下游產業鏈的金融數據服務，幫助機構拓展業務。

毛仁歆提到，供應鏈金融會成爲隱私計算的一大應用場景。“對供應鏈上下游企業而言，如何構建一個信息對稱共享、核心企業信用價值可傳遞、商票可拆分流程是一個挑戰。”隱私計算廠商可以基於隱私計算技術，融合多方數據與金融機構進行聯合數據應用，在後續的供應鏈金融落地場景中實現對各類重要信息的隱私保護。

（作者：李覽青 編輯：曾芳）