天天游戏在数据被广泛运用的时代，数据要素给各行各业带来的乘数效应日益显现。在金融领域，“数据要素×”金融服务方兴未艾，但从实际推进层面来看，又面临着数据确权困难、部分金融机构能力不足等问题。如何进一步推动“数据要素×”金融服务长足发展，实现数据要素在金融场景中“供得出、流得动、用得好、保安全”？

　　由于金融行业的特性，金融数据要素的“技术—经济”特征在一般数据要素的基础上具有其行业特殊性。

　　首先是广泛互联性。金融行业与各个行业都有所关联，并为各个行业提供资金支持。相应地，各种行业的数据都能为金融机构的金融活动赋能，从而使得金融业能够使用的数据范围较为广泛，并能够从各类数据中挖掘有利于金融活动的信息。

　　其次是动态高频性。金融市场变化迅速，各个行业的动态变化会对金融行业产生一定程度的影响，这就使得频率更高、维度更多的、更及时的动态数据对于金融业来说具有更大的价值。

　　最后是网络价值性。金融活动具有典型的网络外部性，客户数量越多、交易活动越频繁，其市场优势越大，这种优势通常通过数据规模体现天天游戏。数据规模会伴随业务规模增加而增加，金融机构的数据优势成为竞争力的重要表现。

　　金融业本身就是数据富集的行业，金融消费者日常的交易、存取款、信贷、保险等各类业务中产生了海量、高频、高维的数据。传统金融服务主要依赖纸质单据和人工处理，数据在其经营中发挥的作用有限。

　　随着互联网的普及，数字技术在金融业务中的应用向纵深发展，普惠金融、绿色金融、数字金融等模式相继出现，推动金融业数字化转型。近年来，我国金融机构全面加强数据能力建设，在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能，有力提升金融服务质效。

　　协同优化过程：金融机构针对具体场景天天游戏，搭建数字化平台，通过整合该场景业务相关的物资流、人才流、技术流、资金流等，以数据要素打通各主体、各要素之间壁垒，将金融服务和数字时代的产业新模式有机结合，从而降低金融服务成本、提高金融服务效率、拓展金融服务边界。

　　复用增效过程：银行、保险、证券、信托等各个领域之间存在诸多共性和密切联系，对客户、金融市场、舆情等数据的复用在不同场景中提供多样化价值天天游戏，加强对于数据要素的精细化分析，从而优化金融服务模型、改进金融服务决策。同时，金融服务数据反映金融行为，对于金融服务数据的复用有利于探索监控常见的违规行为模式、发现潜在的风险点，从而保障金融服务安全稳健。

　　融合创新过程：金融数据和其他行业数据的多源融合，以及数据要素的开放流通激发自身的金融属性，并通过金融市场形成新的生态。

　　一方面，金融机构运用人工智能、物联网、大数据等技术，融合利用科技、环保、工商、税务等数据，构建以用户、场景为中心的金融服务体系，提升实体经济金融服务水平。

　　另一方面，金融机构融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，提升反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。

　　在数字时代，金融机构风险控制的指标日益多元，向着动态管控、预先管控的方向发展，这种转变依赖于数据要素的充分复用，利用人工智能等技术识别隐藏的风险信息：

　　金融机构可以通过对宏观经济数据、金融市场数据的反复挖掘，分析掌握市场动态和风险趋势，提前做好对宏观风险和危机的预警。

　　金融机构可以与业务相关的具体行业机构合作，通过分析行业历史数据，判断产业政策调整的冲击。

　　金融机构可以复用业务历史数据和客户行为数据构建违约模型，分析形成违约风险的常见因素，优化风控模型，降低贷款等业务的不良风险，还能够构建风险预警模型，实时监测和分析动态数据，及时发现异常交易、投资项目风险暴露等情况，并采取处置措施，保障金融业务的正常开展。

　　要做好“数据要素×”金融服务，还需要从供给、流通、使用、安全四个层面发力：

　　让数据放心“供”出来，供得出的有价值的数据越多，通过数据的多源融合可以产生的效果越明显。

　　数据要素的流通能够促进数据金融价值发现和机构间共享，让金融服务数据更好地复用、融合。

　　各金融机构充分地用数据去决策、用数据去管理、用数据去创新，才能实现数据价值的几何级增长。

　　数据安全有赖于数据基础设施建设，保障数据安全是金融业高质量发展的要求，建立健全自主可控安全高效的金融基础设施体系，需要加快建设数据流通基础设施。

　　目前，上述方面都存在一些瓶颈与挑战，需要进一步突破。例如，数据确权尚存在困难，机构数据“不愿供”；数据要素市场待完善，数据产品“流不动”；金融机构数据能力存在差异，数据处理“用不好”；核心技术和关键资源不健全、不完备，数据安全保障不足。

　　金融机构要重视数据要素对于金融服务变革的价值，从自身场景出发，开发利用数据要素，发挥数据要素的协同、复用和融合作用。

　　通过建立完善数据要素市场，发挥市场的力量促进数据要素产品的流通，使得市场上有充足的数据产品供给，金融业能够基于数据要素开展金融业务创新，激发数据要素的金融属性，探索数据要素金融化，但要注意防范风险。

　　高度重视金融大模型发展和应用，金融企业所需的大模型包括通用大模型、知识处理大模型、工具大模型、决策大模型等类型，用高质量数据保证金融大模型训练效果，沿着“科技—产业—金融”的良性循环的路径，形成支撑数字经济创新发展和做好金融五篇大文章的生态体系。

　　全联征信分析师认为，在数据要素驱动的金融时代，数据的广泛互联性、动态高频性和网络价值性为金融行业提供了广泛的应用场景和发展潜力。未来，金融业应把握数据应用场景化、数据要素金融化和金融服务生态化三条路径，推动数据要素在金融领域的深度融合，助力金融服务的创新发展。

　　全联征信有限公司成立于2011年9月，是人民银行首批备案的企业征信机构。作为北京市高新技术企业的代表，公司专注于利用大数据、知识图谱、人工智能及区块链等技术，为各类机构提供创新型企业征信服务。

　　作为信用科技服务商，全联征信主要提供信用科技、风险决策和信用科技一体化等产品和服务。公司主要为银行业金融机构提供信贷场景下的企业征信报告、信贷风险决策系统和信贷一体化解决方案等信用科技产品和服务，助力银行打造纯信用、线上化、自动化、批量化和智能化的中小微企业信贷产品。

　　在数据资产领域，全联征信通过深化对数据资产管理的研究，引领企业实现数据资产价值最大化。依托政府授权的数据资源和大数据技术的应用，全联征信旨在帮助企业和政府深化对数据资产的认识和利用，提升生产效率和治理能力。

　　全联征信不仅关注数据资产的标准化登记和深度评估，还致力于提供数据资产证券化等创新服务天天游戏，推动数据资产入表进程。通过与行业内外的合作伙伴共同探索和实践，全联征信期待为企业提供更多创新天天游戏、有效的数据资产管理服务，共同开启数据驱动的新时代。返回搜狐，查看更多