文 |《财经国家周刊》特约记者 张红军

当前，“数据”已被列为新型生产要素形态，数据要素市场化改革已上升至国家战略高度，并成为我国数字经济金融这一支柱产业发展的重要一环。

▲2020年8月18日，河南省郑州市郑东新区自动驾驶公交1号线车辆行驶在试运行的道路上。图/新华社发

2020年4月，党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，分类提出土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域的改革方向和具体举措，部署完善要素价格形成机制和市场运行机制。

布局至今，推进要素市场化配置改革、培育技术和数据市场、激活各类要素潜能已初显成效。今年全国两会期间，多位代表委员也将目光聚焦于此，针对数据确权、治理、立法等问题，提出意见建议。

站在“十四五”开局之年，数据已经深度融入了我国经济价值创造体系，并成为数字经济时代的基础性、战略性资源和重要生产力。如何加快推进数据要素市场化改革、挖掘和发挥数据价值潜力，特别是推进金融这一支柱产业的数字化、智能化转型步伐，极具战略意义。

数据要素改革的特殊所在

在新一轮科技革命迅猛发展，大数据、物联网、人工智能等正在成为国际竞争制高点的背景下，“加快培育技术和数据要素市场，对于增强我国国际竞争力和推动经济高质量发展都具有重要意义。”国务院发展研究中心原副主任王一鸣表示。

当前，数据资源要素的高效配置及价值的充分发挥，正在成为构建我国核心竞争力及推动数字经济成长的关键所在。其中，构建完善、健全的数据要素市场是重要的前提和基础，也是本次改革的重点方向。

值得注意的是，相较于土地、劳动力、资本、技术等其他生产要素，数据要素具有一定的特殊性——复制成本低，几乎可无限被复制；使用没有排他性，可同时被多方使用；可再生性强，在使用过程中会随时生产出新的数据。此外还具有多变性、外部性、非结构性、非标准化、边际成本递减、规模报酬递增等特征，这使得数据要素市场的构建更富有挑战性。

在此基础上，在推进数据要素市场化改革过程中，一方面，数据的互联互通、标准化规范化、安全保护就成为其充分参与价值分配和创造的重要基础设施。其中，前两者是数据市场化配置、产业化应用的前提，后者则是重要保障——大数据时代，数据要素对数据安全和隐私保护的要求远远高于其他传统要素。

▲2020年9月5日，在服贸会金融服务专题展区，参观者在体验银行智能机器人提供的金融服务。图/新华社发

另一方面，作为盘活数据资源、挖掘数据价值、协助多业态数字化转型的重要参与者，金融科技企业也起着不可替代的重要作用。作为专业的科技赋能者，他们不仅通过技术赋能协助金融机构利用大数据提升精准施策能力，更极大提升了金融服务实体经济的能力。

以推进金融机构线上业务和数据治理齐头并进为例，金融科技企业百融云创打造的“数据+模型+系统”一体化服务方式，将数据产品、专业模型和系统建设进行打通融合，并将“咨询、方案、产品、部署”能力贯穿信贷全生命周期，实现风控全流程的闭环服务。

金融业数字化转型任重道远

作为数据要素市场化改革的重要领域之一，我国金融业已经站上了数字化、智能化转型的重要关口。近年来，特别是新冠肺炎疫情以来，金融机构普遍加快了线上化、数字化、智能化转型进程。

在百融云创董事长、CEO张韶峰看来，金融业作为数字化转型的探路者，其进程大体可以分为三个阶段：最初从长尾用户切入，利用互联网优势逐步打开市场；随后新技术应用到更多金融场景之中，数据智能转型加速，主流金融业客群被覆盖，服务效率大大提升；最后全新金融生态系统形成，金融服务底层逻辑也发生根本变革。

“目前我国金融业数字化转型正发展至第二阶段，大数据和人工智能的结合打造了全新的信贷和风控模型，云计算的引入使金融机构实现快速业务开发集成，区块链等新技术也带来了更多新的可能。”他进一步说。

然而，部分金融机构却似乎仍未找对方法。一方面，传统金融机构各个业务部门独立建设风险管控系统，造成数据资源分散、浪费严重；另一方面，金融风险日趋线上化、多维化，传统的风控模式由于缺少统一的模型运行、监控平台，很难应对复杂多变的风险。此外，由于各个模块独立开发成本高、难集成、过程重复，无法形成合力，能力难以沉淀。

百融云创行业研究中心联合《中国经济周刊》杂志社、经济ke发布的《智能化进入下半场——银行数字化转型白皮书》显示，我国银行业正面临经济下行压力骤显、数字经济迅速渗透、金融科技突飞猛进、客户需求调整升级、互联网金融等五大挑战，同时也需应对不良率高企、利率市场化、行业变革等变局，加速数字化转型迫在眉睫。

一个明显的现象是，目前我国不同类型、规模的银行对数字化的接受和理解能力、经营能力参差不齐，数字化转型的进度和水平差距正在加速拉大，“马太效应”显现。

例如，中小银行获取信息的能力普遍较弱，在大数据采集、挖掘及整合方面存在弱点。同时，线上业务客户群体数据信息关联性不强，数据完整性和真实性还有待提高。虽然建模是解决数据问题的有效途径之一，但中小银行缺少大数据建模方面的技术经验和人才，自行培养和从外部引进都存在一定的门槛和难度。

对此，百融云创作为国内较早专注于金融业务升级的AI和大数据应用企业，推出了智能中台解决方案，旨在通过智能中台的打造和全面输出，为金融机构的数字化转型提供全方位的数据赋能、风控赋能和营销赋能。

这一智能中台分为三个部分：数据中台打通内部数据壁垒，为业务优化与创新提供支持；算法中台根据不同业务需求，敏捷开发模型；风控中台面向业务，提供多种灵活的规则和数据配置方式，减少因业务对系统的重复开发，支持前台业务的快速创新。

在中台模式下，当金融机构需要开发新产品、新业务条线或调整原有老产品、老业务条线时，不需要从零开始，只需借助沉淀在中台的资源、能力、数据、技术、风控等能力，由中台配置和组装，即可统一对外输出定制化的产品服务和解决方案。

与此同时，在精准营销方面，百融云创通过存量客户标签体系、存量客户价值评分体系的搭建，能够协助金融机构实现精准分层。以信贷场景存量客户交叉营销为例，基于营销响应分、营销成单分，精准从沉睡客户/流失客户中找到贷款需求高的客户作为精准营销对象，通过对高响应客户利用短信、IVR、人工等手段进行营销，可提高营销响应率，有效节约成本。有需求的客户可及时找到合适产品，无需求的客户不会被营销打扰，提升用户体验。

智能风控方面，能够协助金融机构实现从贷前反欺诈、贷中预警到贷后管理的风控全生命周期管理。针对存量客户的潜在风险，根据强弱规则监控和评分监控自动将客户分成ABCD四个风险等级。针对中高风险的客户，进行号码状态核查并进行统计，对可联状态的客户减免部分息费，促进客户提前还款；对无法联系的客户采用IVR/短信/提醒式机器人，进行高频监控。对于低风险用户则自动转入低频监控处理，并根据客户授信额度使用情况采取提额措施或进行机构内其他产品交叉营销。

改革配套机制有待完善

去年以来，尽管国家层面不断强调要部署完善要素价格形成机制和市场运行机制、加快培育发展数据要素市场，“但由于产权制度不完善，特别是体制内职务科技成果的产权界定不清晰，以及数据的产权界定规则尚未建立，我国的技术和数据的要素市场发育迟缓。”王一鸣说。

例如，我国现阶段尚未对数据权属问题进行明确的法律规定，因此数据确权问题仍是行业无法避免的痛点，需针对数据的所有权和使用权进行分离，探索数据使用新范式。

同时，在传统数据流通过程中也较难对数据进行追溯，区块链、Handle等技术虽然在一定程度上可以解决数据溯源，但可用性与落地性仍有一定距离，存在数据被多次盗用的风险，需要加强信息安全和数据保护。

另外，数据只有聚集才能发挥价值，现阶段大企业数据虹吸效应明显，中小微企业数据孤岛问题依旧难解，亟需串联有效数据，鼓励数据共享汇集。

数据只有共享与融合才能实现价值的最大化。全国政协经济委员会副主任、中国发展研究基金会副理事长、国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，建设高标准市场体系，必须把要素市场作为深化供给侧结构性改革的重点加以推进，尽快补上这一短板，并使之成为市场体系上台阶、高标准的显著标志。

对此张韶峰建议，当前数据资源供给侧改革的突破口在于建立全社会数据流通的公共服务平台。从发展空间来看，未来十年随着5G、区块链等新技术加速推广，数据要素市场基础设施将会面临巨大瓶颈。因此，加快建设全国一体化国家大数据中心体系，建立完善“政-政”数据共享、“政-企”数据开放、“企-政”数据汇集和“企-企”数据互通四个方向的数据要素流通公共服务体系显得紧急而迫切。

▲在重庆举行的2020线上中国国际智能产业博览会上，工作人员演示“5G+AR远程运维技术”。图/新华社发

他进一步表示，市场要素的确立离不开法规政策的约束，大数据市场公平竞争的各项法律需要相互协调。一方面数据的权属界定是大数据市场有序竞争的前提，另一方面数据政策和立法需要与反垄断法、民法、隐私法、数据保护法、消费者权益保护法紧密结合。因此，应坚持审慎包容，对与数据要素流通相关的财政、税收、金融、投资等方面的政策进行适配优化，建立与数字化生产力相匹配的数据要素流通分配政策工具箱。

以金融业为例，为全面提升金融业数据管理和应用水平，中国人民银行近日印发《金融业数据能力建设指引》，旨在引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，充分释放数据要素价值，为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础，打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力。