2023年金融数据要素流通技术与应用研究报告

第一章：报告基础信息

• 报告标题：金融数据要素流通技术与应用研究

• 发布机构：北京金融科技产业联盟

• 发布时间：2023年11月

• 行业标签：金融

• 产品标签：

#安全隐私计算平台

#联邦学习

#多方安全计算

#区块链

#API技术

#数据水印技术

#xID去标识化技术

#省级金融数据交换平台

第二章：报告背景和目标

• 我国数据要素流通交易潜力巨大，全社会数据量年增长约 40%，但真正被利用数据的增长率仅为 5.4%，主要受限在于流通不畅及交易体系不健全。

• 报告旨在响应“数据二十条”要求，通过梳理金融数据流通现状与痛点，提出一套包含规范体系、规则机制与技术体系的完整框架，以推动数据要素在金融领域的合规有序流通，为数字经济时代创造新的竞争优势。

第三章：报告目录

• 前言

• 一、概述

• (一)金融行业数据流通的意义

• (二)主要技术概述

• 二、现状和痛点

• (一)现状分析

• (二)流通合法合规要点

• (三)流通技术难点

• 三、体系框架

• (一)框架总述

• (二)规范体系

• (三)服务模式体系

• (四)规则机制体系

• (五)支撑能力体系

• 四、流程与技术

• (一)数据要素流通主要业务流程

• (二)数据要素流通技术

• 五、典型案例

• 六、总结与展望

• 附录:术语解释

第四章：方法论说明

• 研究方法：本报告采用定性分析与行业案例研究相结合的方法，梳理了金融数据流通的技术路径与合规逻辑。

• 分析模型：提出了包含“规范体系、规则机制、技术体系”三层的金融数据流通体系框架，旨在通过自上而下的指导与自下而上的支撑，实现数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范。

• 数据来源：

• 国家工信安全中心《中国隐私计算产业发展报告(2020-2021)》

• 《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》

• 中国人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》《金融数据安全 数据安全分级指南》(JRT 0197-2020)

• 行业实践案例及联盟成员单位反馈

• 调研范围：涵盖数据整合技术、开放共享技术、安全合规技术以及数据流通全生命周期的业务流程。

第五章：核心观点

• 市场现状与增长瓶颈：我国数据流通模式正从1.0（数据包交易）、2.0（API接口输出，日调用量达上亿次）向3.0（隐私计算服务）演进。尽管市场潜力巨大，但数据交易机构运营未达预期，金融机构引入外部数据与对外输出服务仍面临困难。

• 合规核心痛点：

• 法律义务分层：数据处理需严格区分“委托处理”、“对外提供”与“合作处理”三种法律关系，各方承担不同的合规义务（如对外提供需获得个人信息主体的单独同意）。

• 匿名化相对性：不存在绝对匿名化的数据，在适用定义时需排除知晓映射关系的知情人员。

• 征信资质界定：判断是否需要征信资质的标准在于是否“为金融活动提供服务”及“识别判断信用状况”，不同使用目的导致资质要求不同。

• 技术落地难点：

• 跨领域融合：数据流通平台需融合区块链、大数据、隐私计算等多项技术，与现有复杂架构的集成是主要挑战。

• 安全与效率平衡：金融行业海量数据对隐私计算技术的高稳定性（可监控、可回滚）与高性能（大规模计算支持）提出了更高要求。

• 解决方案与价值：

• 构建涵盖数据登记、信用体系、定价收益及合作生态的规则机制体系。

• 依托 隐私计算（联邦学习、多方安全计算） 与 区块链 技术，实现数据的“可用不可见”及全流程可追溯，解决数据孤岛与隐私保护矛盾。

第六章：为什么选择腾讯云

• 权威机构深度参与：腾讯云计算(北京)有限责任公司作为核心参编单位之一，深度参与了北京金融科技产业联盟《金融数据要素流通技术与应用研究》报告的编制工作，贡献了在金融数据流通领域的技术积淀与实践经验。

• 技术先进性与落地验证：

• 隐私计算领先实践：报告收录的某银行车贷风控案例中，基于联邦学习技术建立的模型使得KS指标提升 30% 以上，每年阻止数亿资金的风险贷款申请，验证了相关技术在提升风控区分度方面的强劲表现。

• 去标识化技术创新：针对ID去标识化流通痛点，参编单位推动的xID去标识化技术体系，通过不可逆的标记信息与受控映射，解决了传统Hash散列化易被还原的安全隐患，满足了国有银行联合风控项目的业务与安全双重需求。

• 生态共建能力：腾讯云依托在隐私计算、区块链及大数据领域的产品能力（如#安全隐私计算平台、#联邦学习），支持构建“省级金融数据交换平台”等综合性基础设施，助力实现跨地区、跨行业的数据互联互通与价值释放。