FinTech Insights · 行业研究 | 金融数据综合应用试点 “数据确权”成最大挑战
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导言
Preface
近日，中国人民银行在北京、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、新疆组织商业银行、清算机构、非银行支付等开展金融数据综合应用试点。围绕数据规范应用与激发数据要素潜力，金融业界正率先行动。
此次试点旨在探索运用人工智能、大数据、物联网、隐私计算等新一代信息技术，在安全合规的前提下推进金融数据高效治理、安全共享，实现跨层级、跨机构、跨行业数据融合应用，充分激活数据要素潜能，着力提升金融核心竞争力和惠民利企能力。
这令金融机构规范使用分享数据变得有章可循，因为试点对金融机构数据能力建设、促进数据规范共享、深化数据融合应用、提升数字风控水准均提出明确要求。
目前，数据确权、数据定价、数据交易、数据安全、数据增值与协作等五大操作环节均存在操作痛点，需构建完善的规范操作流程。
其中最大的一项挑战，就是数据确权——当前部分第三方支付机构认为通过客户授权拿到的个人数据，所有权应属于机构；部分银行对此不认同，理由是有些个人数据存在过度采集，或涉及个人隐私，在数据归属方面应列为“个人与平台共有”。这意味着金融机构该选择哪些数据进行共享应用，存在着一定争议。
数据确权存在分歧，导致数据定价、据交易、数据增值与协作都将遇到一系列操作烦恼。此外，数据安全该如何得到保障，同样是各家试点金融机构高度关注的话题。
为了解决金融数据综合应用的操作痛点，越来越多金融机构开始引入区块链技术。
区块链具有不可篡改性、动态网络扩展、可扩展权限控制等优势，在数据应用与数据安全方面能实现数据分层及优化网络结构，即将数据写入和读取等权限规则记录到链上，对数据保管进行分层处理，通过其不可篡改和数据冗余等特性，确保数据不会丢失，且实现明确的责任划分，解决事后责任追溯难等问题。
工业和信息化电子第五研究所高级工程师、区块链创新团队负责人相里朋指出，针对数据真实性和数据确权溯源等问题，区块链技术可以凭借其最基本的不可篡改特性，为参与数据价值挖掘的各方消除信任壁垒。
但是，若要金融数据综合应用试点取得最大化效果，还需各个参与方都拥有相对完善的区块链技术储备与应用能力。
此次试点也鼓励商业银行等参与机构运用多方安全计算、联邦学习、联盟链等技术实现多主体间的数据规范共享，确保“数据可用不可见”“数据不动价值动”， 促进数据规范共享。
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数据流转应用痛点待解
相里朋指出，无论是数据确权、数据定价、数据交易、数据安全，还是数据增值与协作，每个领域都存在不少操作痛点，可能需要长期努力才能解决。
除了数据确权，数据定价也存在不少操作分歧，比如数据到底由谁定价，如何定价，谁有权定价，如何定价才算合理等。
在数据安全保障方面，监管尺度的松紧同样会带来截然不同的效果，若过分强调数据安全性，可能会给企业增加额外的成本负担与数据使用限制，难以实现数据应用的预期效果；反之数据可能被滥用，甚至存在数据泄露等风险事件。
围绕着这些操作痛点，部分金融科技机构正在探索基于新科技的解决方案。比如隐私计算开始流行。概括而言，隐私计算通过技术作为一个数据交融汇合的中心，让参与各方主体获得所需数据同时，可以令数据不出本地（依然掌握在金融机构与政府机构手里），如此对用户数据形成更强的保护。
此外，部分地方数据交易所做了大量探索，致力于提供完善的数据交易结算、数据交付安全保障、数据资产管理、投融资等综合服务。但是，目前国内多数数据交易所并未取得突破性进展。
究其原因，数字交易所存在三大发展瓶颈。就政策层面而言，数据作为一种资产，如何界定、如何定义，均缺乏必要的评判标准、政策规划与法律支持；就技术层面而言，当前行业尚未构建一整套行之有效的技术体系，支持数据确权，数据定价、数据交易、数据协同等业务；就业务层面而言，由于数据确权、定价、安全保障均存在操作痛点，数据流转与数据应用生态培育难以开展，其结果是令数据交易应用成功落地的场景不够丰富。
此次试点，有可能为金融数据综合应用开启新的发展空间。毕竟，金融产业不缺数据综合应用场景，无论是个人金融业务（消费贷款与财富管理）、小微企业金融服务、贸易融资、供应链金融等业务场景，都需要海量多元数据的分享与深入分析。目前金融机构缺乏的，恰恰是数据共享、交易、应用、安全保障、协同增值的具体规范操作准则。
对于银行而言，他们特别期望通过试点，能与政府部门实现某些个人数据的“共享”。目前，银行只能借助个人金融数据判断他的消费贷款授信额度，若能获得借款人的公积金缴纳、社保缴纳、个人缴税等数据，银行面向个人、个体户（小微企业）的贷款授信额度与贷款利率定价变得更精准，在更有效控制风险同时更好地服务实体经济发展。
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区块链技术的新使命
随着金融数据综合应用试点推进，越来越多金融机构对区块链技术应用有着较高的期望值。
以往，业界普遍担心区块链的吞吐量制约，令其难以胜任大数据处理，目前这个问题已得到妥善解决。具体而言，区块数据层仅保存少量信息，通过密码学技术获得数据摘要，反向保证上层数据不会被二次篡改。运行数据层则通过写到链上的计算逻辑，保存运行时所需要的数据。当计算逻辑固定且入参相同，运行结果自然相同，如此操作可以将数据计算结果摘要写到底层，从而大幅度降低网络传输压力，且脱链数据层与传统系统进行对接，快速将需要计算的核心数据推到运行层。
此外，区块链技术在数据定价，数据协同增值等方面正发挥新的效果。
在数据交易层面，由数据资产供应方在基于区块链的数据资产交易平台发布数据资产并创建智能合约，通过求购方触发智能合约，购买支付完成数据交易；且在数据资产交易过程，对数据资产信息上链、数据资产交易用户上链、数据资产交易信息上链，以及分布式存储，可以实时将数据同步到各个端点。
在数据增值与协作层面，数据流通市场可借助基于区块链的通证协同机制，包括发行价值通证，撮合权益通证等，相关通证都将作为价值载体助力各数据权益方高效协作，发掘其价值。
当数据价值在数据生产、流转使用、收益分配的三大流程得到真正释放，将很大程度推动金融机构、个人与政府部门愿意推进数据流动，从而形成更大范畴的数据综合应用效果。
此外，部分银行则正在区块链技术平台尝试创建智能合约，通过智能合约触发数据交易并实现动态监管，以及采取数据资产上链、分布式存储等方式，进一步提升数据交易效率与降低操作成本。
未来银行面临的较大挑战，是如何进一步提升数字风控水准。此次试点明确提出，金融机构应有效运用跨领域数据丰富风险特征维度、进一步优化风险评价模型并增强风险多渠道态势感知、综合性分析评估和差异化处置能力。
以往，银行内部主要侧重数据安全保障，包括建立机制防范数据泄露，规范业务流程避免过度采集用户数据，构建智能化操作系统按不同业务特点设定差异化的用户数据使用权限，但在如何应用海量数据防范金融业务风险方面，显得相对落后。究其原因，一是银行缺乏足够丰富的数据，导致风险评价模型优化难度加大，二是银行对机器学习等AI技术的投入相当有限，令风控模型效能提升速度趋缓。通过此次试点，银行将加大在数据综合应用方面投入，在合规合法情况下尽可能全地获取相应数据，为业务风险防范构筑更强防火墙。
来源：21世纪经济报道、银行科技研究社
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