Finance
可信空间中的大数据
——金融领域
➡ 释放数据红利，赋能金融安全
图 ：可信数据空间整体架构
图源：国家数据局
前言 /INTRODUCTION
可信数据空间的出现，恰似一座精心设计的桥梁，它不改变数据的所有权归属，却让数据的使用权安全流转。它不打破机构的物理边界，却让信息的价值跨越围墙。这不单单是技术升级，也是一场关于信任机制、协作模式和商业伦理的启示。当隐私计算遇见区块链技术，当制度规则嵌入系统架构，金融行业正在探索一条既能释放数据红利、又能守护客户隐私的"第三条道路"。接下来，让我们走进这个悄然兴起的数据新基建，看看它如何改写金融业务的底层逻辑。
01
何为金融领域可信数据空间
Trusted Data Space in the Financial Sector
图 ：金融领域可信数据空间
图源：AI生成
随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为驱动金融行业发展的重要要素之一。然而，金融机构在数据应用过程中长期面临着"数据孤岛"与"隐私保护"的双重困境：一方面，单一机构的数据维度有限，难以支撑精准的风险判断和业务决策；另一方面，数据泄露风险与合规监管要求使得跨机构数据共享举步维艰。可信数据空间作为破解这一难题的关键基础设施，正在为数据要素的安全、高效、合规流通提供系统性解决方案。
金融领域可信数据空间的本质含义，在于构建一个基于制度规则和技术标准的数据流通生态系统。在我国语境下，金融可信数据空间被定义为"基于共识规则，联接多方主体，实现金融数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施"，其核心在于通过隐私计算、区块链、数据脱敏等技术的融合应用，确保数据"可用不可见、可用可控可计量"。与传统数据共享模式相比，可信数据空间并非简单的数据聚合平台，而是强调数据主权归属不变、数据使用权分级管控、流通过程可追溯审计的新型数据治理架构。在金融场景中，这意味着银行、保险、证券等金融机构可以在不暴露原始客户数据的前提下，实现跨机构的联合建模、风险共防和产品创新，从而在数据安全与业务价值之间找到最优平衡点。
02
应用场景
Application Scenario
可信数据空间在金融行业的应用场景十分广泛，其中风控领域无疑是最具代表性和迫切性的应用方向。传统金融风控往往依赖单一机构的信贷记录和交易流水，对于新客识别、欺诈预警和信用评估存在明显盲区。通过可信数据空间，多家金融机构可以依托多方安全计算（MPC）和联邦学习技术，在不共享客户原始数据的前提下进行联合建模，共同识别跨机构的欺诈行为模式和多头借贷风险。例如，在反欺诈场景中，当某客户在不同银行短期内频繁开户或申请贷款时，各银行可通过隐匿查询技术验证该客户的风险标签，而无需暴露其完整的账户信息。此外，在信贷审批环节，银行可以联合征信机构、税务部门和工商管理部门，通过隐私求交（PSI）等技术，对客户的经营状况、纳税记录和涉诉信息进行交叉验证，从而大幅提升授信决策的准确性。
概括来说，可信数据空间在金融行业的应用体现在如下三大场景：
普惠金融领域的深度应用
可信数据空间在普惠金融领域展现出较大潜力，针对小微企业融资难、融资贵的问题，金融机构可以通过可信数据空间整合税务、发票、物流等多维度数据，构建更精准的信用评价体系，将传统依赖抵押担保的信贷模式转变为数据驱动的信用贷款模式。
供应链金融的全流程优化
在供应链金融中，核心企业与上下游中小企业之间可以通过可信数据空间共享订单、库存和物流数据，金融机构基于这些实时可信数据为链条末端的小微企业提供融资支持，有效缓解供应链资金压力。
智能投顾的个性化服务
除了上述领域，可信数据空间在智能投顾等场景同样展现出应用价值。通过安全融合客户的资产配置数据、风险偏好数据和市场行情数据，金融机构能够在保护客户隐私的前提下，为客户提供更加精准、个性化的投资建议，推动财富管理服务的数字化升级。
03
国内外具体实践案例
Domestic and Foreign Practical Cases
在可信数据空间在金融领域的多样化实践探索中，我国北京国家金融科技风险监控中心建设的金融领域可信数据空间与国际上欧盟金融数据空间形成了各具特色的示范样本，二者分别代表了政府主导型与市场驱动型的不同发展路径。
Pratical Case
图：金融行业隐私计算平台技术架构
图源：国家金融科技风险监控中心
在国内实践方面，国家金融科技风险监控中心（以下简称"风控中心"）作为中国人民银行和北京市人民政府共同指导下设立的国家级专业化金融科技风险防控基础设施，自2023年10月落户北京市西城区以来，已成为我国金融领域可信数据空间建设的标杆项目。该中心按照"共建、共享、共用"原则，建立了风控中心牵头，金融机构、技术服务商及监管部门代表共同参与的"工作委员会"机制，构建了"规划-建设-运营-优化"的闭环生态体系。在具体业务层面，风控中心已展现出显著的实践成效：通过银行电子凭证转接平台，已接入66家开具端银行、2680家接收端机构，累计完成业务转接总量超4000万笔；通过对公资金流水跨行核验服务，已验证13家金融机构的50余亿条对公交易流水数据，有效解决了跨机构资金流水核验难、效率低的痛点问题；通过"总对总"方式接入司法涉诉数据，为金融机构提供诈骗线索基础模型和多维度司法风险预警服务。
在技术架构上，风控中心综合运用多方安全计算、区块链、隐匿查询等隐私计算技术，在确保原始数据不出域并保障客户数据隐私的前提下，实现了跨机构的数据协同。截至目前， 13家金融机构已成功上线应用。该平台的建设成效体现在多个维度：在业务效率方面，跨行资金流水核验从传统模式下的人工审核、纸质传递转变为系统自动验证，核验时间从数天缩短至实时完成。
在风险控制方面，通过贷后资金回流监测服务，有效识别和预警对公客户信贷资金回流风险，提升了金融机构贷后管理的精准性；在合规成本方面，单一机构用户通过金融领域可信数据空间统一对接查询服务接口，显著降低了数据使用的合规成本和对接成本。这一实践不仅打通了金融机构间的数据壁垒，更探索形成了银行业协同业务模式的行业示范，为构建安全、合规、高效的金融数据流通生态奠定了基础。
Pratical Case
在国际实践方面，欧盟金融数据空间作为欧盟委员会《欧洲数据战略》的核心组成部分，代表了全球数据空间建设的最高水平。欧盟自十年前提出建立国际数据空间倡议以来，目前已形成超过百个数据空间及应用案例，其中金融领域的数据空间建设尤为引人注目。
欧盟金融数据空间的核心架构基于"数据主权保护"和"中小企业赋能"两大原则，采用"欧盟数据边界"设计确保原始数据不出境，并通过Gaia-X联邦架构实现德国工业数据与法国信贷数据等的联合计算。一个典型的成效案例是比利时某银行通过接入欧盟金融数据空间调用企业税务数据，实现了小微企业贷款审批流程的显著优化。在传统模式下，小微企业申请贷款需要提交平均数十页的纸质材料，经过漫长的审核流程，而通过金融数据空间，该行能够实时获取企业的税务申报数据、社保缴纳记录和增值税发票信息，在数据加密环境下进行自动化信用评估，审批材料减少至个位数，审批时效从天级缩短至小时级。
这一变革带来的直接成效是小微企业贷款拒批率明显下降，平均贷款利率也进一步下探，这显著提升了金融服务的普惠性。欧盟金融数据空间的另一大特色在于其监管驱动的超级生态模式，通过统一的《数据治理法案》（Data Governance Act, DGA）和《数字运营弹性法案》（Digital Operational Resilience Act, DORA）为数据流通提供法律保障，建立了标准化的数据共享协议和互操作框架。然而，这一模式也面临挑战，过度的监管要求导致新业务上线需平均超过10个月的合规审查，且各国数据标准尚未完全统一，一定程度上影响了数据流通效率。尽管如此，欧盟金融数据空间在数据主权保护、跨境数据流通和中小企业金融服务方面的创新实践，为全球金融数据空间建设提供了重要的规则参考和技术范式。
对比中外实践可以看出，我国金融领域可信数据空间建设虽起步稍晚，但在技术融合创新和场景落地速度方面具有明显优势。北京风控中心的实践充分体现了"政产学研用"协同推进的中国特色，通过国家级基础设施的定位，有效解决了金融机构间信任建立难、标准统一难、利益分配难等关键问题。而欧盟金融数据空间则展现了制度先行、标准引领的长远布局，其强调的"数据主权"理念和跨境流通规则对于我国未来参与全球金融数据治理具有重要借鉴意义。两者共同指向一个清晰的未来趋势：可信数据空间将成为金融行业数字化转型的核心基础设施，数据要素的合规高效流通将重塑金融服务的边界和形态。
图：欧盟可信数据空间分布
图源：中国信通院
结语 /CONCLUSION
随着技术进一步发展，可信数据空间在金融领域的应用可能呈现三个发展趋势。一是技术融合深化，隐私计算、区块链、人工智能等技术将进一步深度融合，形成更高效、更安全的数据流通解决方案。二是场景拓展加速，从风控、信贷等核心场景向财富管理、保险精算、跨境支付等更广泛领域延伸。三是生态体系日趋完善，数据提供商、技术服务商、金融机构和监管部门将形成更加紧密的协同生态，共同推动数据要素价值的充分释放。可信数据空间的建设不仅是技术工程，更是制度创新和生态重构的系统工程，需要政策制定者、技术应用者和业务创新者的共同努力，方能真正实现"让数据放心流动，让价值充分释放"的美好愿景，为金融高质量发展注入持久动力。
参考资料
[1] 安永信息. 【地方案例】北京储备项目：金融领域可信数据空间.
[2] 中国银行研究院. 建设金融行业可信数据空间的相关思考与建议.
[3] 欧盟. Financial Data Access Regulation, FiDA.
[4] 国家金融科技风险监控中心. 金融领域可信数据空间入选北京市第一批可信数据空间储备项目名单.
[5] 工业互联网产业联盟. 可信数据空间探索者说 | 图解欧盟数据空间进展.
撰稿 | 樊涛
编辑 | 包芊
责编 | 魏与萱
