《金融业数据要素融合应用研究》重磅发布：金融业数据要素融合应用总体处于加速探索阶段

11月17日讯 今日，金融业数据要素融合应用与治理研讨会暨《金融业数据要素融合应用研究》发布会在北京召开，由中国互联网金融协会金融科技发展与研究专委会组织撰写的《金融业数据要素融合应用研究》(以下简称《报告》)正式发布。中国互联网金融协会会长李东荣出席会议并致辞。来自中国人民银行、国务院参事室金融研究中心、北京大学、中国政法大学、对外经贸大学、中国银行、中国光大银行、中国信通院、腾讯、华控清交、旷视科技、金杜律师事务所、德勤华永会计师事务所等单位的专家学者参会，围绕“金融业数据要素融合应用与治理”主题进行了深入讨论。会议点评和研讨环节分别由中国互联网金融协会副秘书长杨农以及协会金融科技发展与研究专委会主任委员、北京大学数字金融研究中心主任黄益平主持。中国互联网金融协会战略研究部主任肖翔对《报告》进行详细发布。

推动金融业数据要素融合应用意义重大

《报告》提出，数据要素融合是指在数据要素化背景下，对单一或多个数据源的数据进行关联、组合等操作，从而获得更好的数据处理效果。传统的公开数据搜集、原始数据共享等融合方式存在一定局限性，依托先进技术探索数据“可用不可见”“定量定向使用”的创新解决方案是当前金融业数据要素融合的新途径、新方向。

李东荣会长在致辞中指出，当前新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化浪潮蓬勃兴起，数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素的地位日益凸显。金融业作为数据密集型和科技驱动型行业，如何平衡好数据要素融合应用和安全保护，充分发挥金融业数据要素的经济社会价值，已经成为摆在金融管理部门、行业协会、从业机构和广大金融消费者等面前的一项重要而紧迫的课题。

为全面深入了解我国金融业数据要素融合应用有关情况，中国互联网金融协会金融科技发展与研究专委会组建专项研究小组，对金融机构、技术公司、律师事务所等有关各方在推进金融业数据要素融合应用过程中的需求、问题和挑战开展重点访谈调研，由华控清交、金杜律师事务所、美团金服、陆金所、中国光大银行、阳光金科、德勤华永会计师事务所等单位提供撰写支持，最终形成7万余字的研究报告。《报告》共五章，聚焦中外法律制度、主要支撑技术和典型应用场景，探索在现有法律制度框架下，依托多方计算、联邦学习等支撑技术，助力实现金融业数据融合应用与安全保护的更优平衡，并结合风险挑战提出针对性政策建议。

《报告》认为，运用多方计算(业界亦称多方安全计算或安全多方计算)、联邦学习等技术，推动金融业数据要素在确保安全合规前提下实现融合应用创新，在促进金融业数字化转型、增强数字普惠金融水平、落实金融消费者保护要求、提升金融穿透式监管效能等方面具有重要意义。

金融业数据要素融合应用总体处于加速探索阶段

顶层设计方面，2019年8月，中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年》明确提出，打通金融业数据融合应用通道，破除不同金融业态的数据壁垒，化解信息孤岛，制定数据融合应用标准规范，发挥金融大数据的集聚和增值作用，推动形成金融业数据融合应用新格局。这为金融业加强数据要素融合应用提出了要求、指明了方向。

标准规则方面，《个人金融信息保护技术规范》《金融数据安全 数据安全分级指南》等金融行业标准相继出台，多方计算金融应用等标准研制有序推进，金融业数据要素融合应用相关标准体系不断健全。

应用实践方面，金融业数据要素融合应用重要性日益成为行业共识，基于多方计算、联邦学习等技术的数据融合解决方案在合格投资者认定、信用评估、监管科技等领域已有初步探索，尽管尚未形成规模化应用，但具有广阔的市场需求和应用前景。

国际比较方面，欧盟在个人数据方面强调有前提的融合，非个人数据方面则鼓励加强流通。美国目前尚未从联邦政府层面推出普遍适用的数据要素融合相关制度和政策，但已有多项专门领域的联邦法律、政策以及州法对其进行规制。我国既注重肯定金融业数据要素融合应用在普惠金融、金融科技创新等方面的积极作用，也强调数据要素融合应坚持依法合规、安全可控原则，不能突破现有法律法规与监管规则。

多种技术可支撑不同金融场景下数据要素融合应用

《报告》着重介绍了多方计算、联邦学习、数据脱敏、差分隐私、可信计算等金融业数据要素融合应用的支撑技术，从保密性、可控性、准确性、高效性、通用性、适用性等维度比较相关技术的原理，分析其技术特点，构建了包含目标需求属性、原始数据属性、标准规范要求等维度的技术选型分析框架，为行业应用实践提供研究参考。

《报告》认为，多方计算更适用于数据量适中但保密性要求较高的重要数据应用场景；联邦学习更适用于企业联合分散在用户终端的数据进行与需求相关的模型训练场景；数据脱敏更适用于数据量较大、泄露后风险或影响较小的普通数据场景；差分隐私更适用于统计分析场景，但不适合需要精准结果的场景；可信计算更适用于限制数据资产使用的场景，如数字版权保护、移动支付等。

《报告》强调，各项技术的应用并非互相排斥，实践中应注重综合运用、扬长避短。《报告》选择理财合格投资者认证、互联网贷款风控、健康险理赔、证券投资者风险测评、穿透式监管等多个金融场景，深入分析各场景业务流程和数据要素融合应用痛点，研究提出具有探索价值的解决方案设想，旨在为行业实践探索提供前瞻性和针对性的参考借鉴。

金融业数据要素融合应用仍面临一些问题和挑战

《报告》基于对各代表性场景和重点机构的调研分析发现，我国金融业数据要素融合应用仍面临从业机构数据治理能力、法律法规、技术探索、市场接受度等方面的现实挑战。

一是从业机构数据治理能力有待进一步提高。以商业银行为例，根据前期中国互联网金融协会联合新华社