央行等九部门联合发布科技金融数据开发利用目录

文件意在推动省级科技金融数据配套设施建设，对接现有公共信息系统，建立区域特色数据清单，完成公共数据跨部门归集。

为什么是9个部门协同？

这些8个大需求对应的场景“科技金融数据”分散在不同的行政管辖边界内。科技型企业的“数字信用画像”与“风控投研模型”需要跨领域的多维数据支撑，单一部门无法供给完整的数据链条。

这些部门分别有哪些数据与职能？

国家发展改革委，掌控宏观产业政策、国家重大科技基础设施建设、固定资产投资及重点项目数据，提供企业宏观立项与产业导向数据。

科技部，掌控科技型中小企业库、高新技术企业认定、国家科技计划项目及科研成果转化数据，提供企业“科创属性”与“研发能力”的核心验证数据。

工业和信息化部，掌控专精特新“小巨人”、制造业单项冠军企业名单，以及工业产业链、供应链上下游配套数据，支持“产业链资金流动分析”与“重点产业链图谱绘制”。

海关总署，掌控科技型企业的外贸进出口额、高新技术产品通关、跨境供应链流向数据，对应目录中的“进出口”数据指标，用于评估企业跨境经营与国际市场竞争力。

市场监管总局，掌控企业登记注册、股权结构、经营异常名录、行政处罚及质量认证数据，对应目录中的“经营”与基础身份数据，系底座合规与风控数据源。

国家知识产权局，掌控专利、商标、地理标志、软件著作权的申请、授权、质押及诉讼数据，对应目录中的“知识产权”指标，系评估企业技术壁垒与无形资产价值的关键依据。

而国家数据局，作为全国数据资源整合与数据基础设施建设的主管部门，统筹“省级科技金融数据配套设施建设”、“数据跨域共享”及“科技金融可信数据空间创新发展试点”，解决数据标准不一、接口不通与跨部门流通机制问题。

金融监管总局负责规范银行、保险等金融机构在数据对接过程中的应用合规性，引导机构依法合规利用数据打造风控模型、创新金融产品，防范金融风险与数据滥用风险。

该发文架构形成了“央行+金融监管局（金融应用侧） + 国家数据局（数据治理侧） + 6大行业主管部门（数据供给侧）”的协同机制。

可以有哪些应用场景？

推广公共数据信息查询与联合建模，试点建设科技金融可信数据空间，推进企业收支流水数据开放。可以支持市场化征信机构建设科技型企业数据库，增加征信产品与服务供给。金融机构整合多源数据构建企业数字信用画像，建立特定行业的风控与投研模型。基于交易集中度、交易对手分布及交易稳定性数据开展资金流分析，绘制产业链图谱，按产业链实施金融资源配置。

通过多部门协用，打破各部委间的数据壁垒，将分散在科研、生产、进出口、产权、工商及金融领域的“数据孤岛”整合为统一的数据开发利用目录，为科技金融赋能提供合规且高密度的底层数据支撑。（文/ResGov人工智能治理研究中心）

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