肖钢：在保证金融数据安全底线前提下 促进数据高效流通与开放融合利用

源自：21世纪经济报道

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　　21世纪经济报道记者 王俊 朱英子 北京报道
　　7月29日，2022全球数字经济大会的数据要素峰会举行，全国政协委员、中国证监会原主席肖钢在主旨演讲中分享了对金融数据治理的观点。
　　在他看来，金融数据治理仍有短板，存在数据质量不高，内部数据不够用、外部数据不好用、海量数据不会用的困境；数据管理能力有待增强，存在数据泄露、数据垄断、隐私侵权和不当使用等隐患。
　　肖钢建议：把维护金融数据安全作为数据治理的首要任务，在明确底线的前提下，大力促进数据高效流通与开放融合利用；进一步完善金融数据协同共治框架，加强数据生态建设。

仍存在数据泄露、数据垄断、隐私侵权等隐患
　　6月22日，中央全面深化改革委员会第26次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。会议指出，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用，赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。
　　金融业天然就是一个经营数据的行业，也是计算机信息技术应用最早、最广泛的行业。
　　肖钢认为，当前金融数据治理已进入数据资产运营管理阶段，已由过去局部数据管理，发展到统筹数据整合、智能应用、数据驱动决策和数据开放融合。
　　这对金融数据治理提出了更高的要求，也带来新的挑战，一些金融机构仍存在一些短板：
　　一是数字化转型战略不清晰。对市场需求、客群定位与业务特色把握不准，对用数据驱动业务、促进创新转型尚未形成共识，缺乏变革的勇气与动力。
　　二是数据质量有待进一步提高。一些机构内部存在数据孤岛，业务部门和条线的数据分割，难以充分挖掘数据价值。外部多源数据碎片化，缺乏“数据工厂”加工能力。导致数据量很大但应用不理想，出现内部数据不够用、外部数据不好用、海量数据不会用的困境。
　　三是基础技术支撑不够。一些基础软硬件还存在一定差距，数据模型、数据布局、数据服务以及数据资产运营的数据架构不完善。金融机构传统业务运营大多是基于集中式架构开发的，虽有利于稳定、安全运行，但也存在扩展慢、弹性差等问题，难以适应日益复杂、频繁多变的业务场景和敏捷灵活、快速响应服务的需求。
　　四是数据管理能力有待增强。在数据采集、存储、加工、挖掘和使用各环节，仍存在数据泄露、数据垄断、隐私侵权和不当使用等隐患，数据安全防控和消费者合法权益保护不足，安全管理机制不健全。

加强数据伦理建设，促进数据治理与公平竞争
　　“健全金融数据治理体系，目的是要在数据质量、数据共享和数据安全方面迈上新的台阶，关键是要处理好数据治理中业务效率、业务安全和业务融合创新三者之间的关系，促进金融数据开放、共享、融合和安全的有机统一与协调发展。”肖钢指出。
　　为此，他提出了三个政策措施：
　　第一，坚持依法治理。我国已出台了一系列综合性与专门性法律，对数据的利用与保护作出了明确规范。肖钢指出，金融数据治理要按照各项法律的要求进行，并注意做好特别法与一般法、后法与前法相关条款的衔接落实。“根据数据安全法的规定，金融数据属于敏感数据，具有公共产品属性，加上金融业务风险具有外溢性与涉众性，因此，要把维护金融数据安全作为数据治理的首要任务，确保维护好国家安全、个人信息和商业秘密。在明确底线的前提下，大力促进数据高效流通与开放融合利用。”他指出。
　　第二，坚持协同共治。进一步完善金融数据协同共治框架，加强数据生态建设。
　　肖钢认为，在数字经济时代，竞争已从过去的企业之间的竞争、产业集群之间的竞争进入到数字生态建设的竞争。虽然各国金融发展阶段和监管制度有所不同，金融数据治理也有差异，但在促进金融数据治理生态建设上是趋同的。要进一步落实金融机构的职责，明晰数字化转型战略，加快数据中台建设，着力解决内部与外部交互和响应接口增多，与业务体系复杂安全的矛盾等难点痛点，切实搞好数据架构的规划与实施。进一步规范金融机构与互联网平台以及科技公司的合作，对主要服务金融机构与金融业务的科技企业（平台）加强市场准入管理，落实金融数据共治的责任与机制。
　　并且，要进一步提高实体企业和个人参与金融数据治理的积极性，增强参与主体信用，提高自我防范意识，维护消费者合法权益。进一步加强对金融数据利用与保护的监管，细化监管规则，发展监管科技，及时识别和防范新型数字金融风险。要充分发挥行业自律组织作用，加强数据伦理建设，促进数据治理与公平竞争。
　　第三，坚持科学治理。要进一步完善金融数据治理技术标准，优化数据分析处理系统、数据集市、数据仓库以及大数据存储与计算平台等数据基础设施与应用系统平台，借助隐私计算等技术，实现数据可用不可见，确保金融数据的授权使用、脱敏使用、机器使用。
　　肖钢强调，要针对金融行业数据管理标准化需求，研究制定金融数据管理能力成熟度评估模型，提升科学治理水平。要探索开展对金融机构智能风控体系和数字金融服务能力的评价体系建设，加强与国际同行的交流借鉴与合作，推动金融数据治理体系创新发展。
　　（作者：王俊，朱英子　编辑：吴立洋）