从数据需求方到共享方金融机构如何完成身份转变?

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数据是金融机构展业最核心的要素之一,随着数据要素市场逐步建立,长期以来作为“数据需求方”的金融机构,开始逐步探索数据产品的开放与流通共享。

一方面,随着全国各地数据交易场所成立,提供了合规交易的平台,金融数据流通交易从场外走向场内,自去年成立以来,金融板块是数据产品流通最为活跃的行业,目前金融板块涵盖了20个类型近200个数据产品。

另一方面,相关法律法规对数据安全保护、个人隐私保护、商业银行信息风险外包管理等方面作出规范限制,边缘计算与联邦学习技术的发展推动隐私计算在近年来兴起,实现数据“可用不可见”,为机构间、集团内部打破“数据孤岛”提供了技术手段。

然而,商业银行等金融机构在数据开放方面的意愿始终不足。其背后是数据确权难题下的数据定价难,导致金融数据产品交易的价值难以评估。同时,隐私计算等技术的应用对机构传统IT架构提出更高内控要求和效率要求,在业务场景应用落地方面机构难以评估投入产出比,使得合规体系下的数据开放场景开拓较难。

在此背景下,金融机构如何实现从数据产品需求方走向数据产品共享方?

确权定价难,数据产权制度呼之欲出

“数据的估值定价是目前我们面临的最大难题。”某华东股份制银行数据管理部门领导表示,市场目前没有一套公开认可的数据资产估值体系,在数据产品经过加工后如何确权,确权后如何定价,如何建立估值体系,这是金融数据流通面临的一大挑战。

对于监管高度严格的金融行业而言,在立法尚未完全覆盖相关领域时,金融机构难以对外实现数据和数据产品共享。

“银行等金融机构在展业过程中需要用到大量的外部数据,如个人征信数据、产业链数据等等,但由银行加工后就成为了敏感的金融数据。在消费者权益保护和金融风险监管下,金融这一业态天生决定了机构通过数据反哺生态和行业较难。”金融机构从数据使用的“需方”向“供方”转变存在天然痛点。

“数据及数据产品在加工后,到底是银行的还是客户的?哪些产品机构有权对外开放使用?在当下数据权属尚未明确的情况下,金融机构不敢开放数据。”

《信息安全技术个人信息安全规范》为核心的一系列标准出台,基本确立了大数据生命周期各环节的行为准则,尽管《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《消费者权益保护法》等相关法律法规对数据应用中的安全与隐私保护进行规定,但对数据的对外开放存在空白,因此导致机构对开放尺度存有顾虑。

面对机构普遍存在的确权难题,多方了解到,未来有望出台数据产权制度,以厘清数据提供方、数据加工方、数据产品销售方的相关权属。

6月22日召开的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》,对数据确权、流通、交易、安全等方面做出部署。

“过去市场一提到数据,必定会谈到数据的所有权,导致数据确权流通很困难,但未来可能出台的相关制度,对数据要素的三种权属进行划分,保障数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权,为整个数据要素的流通奠定法律基础。”

事实上,早前地方立法已对数据交易中的权属问题进行探索。如《上海市数据条例》提到,依法保护自然人对其个人信息享有的人格权益,依法保护自然人、法人和非法人组织在使用、加工等数据处理活动中形成的法定或者约定的财产权益,以及在数字经济发展中有关数据创新活动取得的合法财产权益。

在近日召开的2022全球数商大会上,也有多位专家针对数据产权制度探索提出自己的观点。基于数据产权制度的数据要素市场,需要完善配套数商生态。

对内先试、对外赋能垂直行业生态

在法治层面之外,金融机构开放数据意愿不足的另一大原因在于“不会开放”“不想开放”。

基于联邦学习和边缘计算技术的隐私计算技术,已是金融行业在集团内部、机构之间、生态内部数据共享的一大选择。

王峰直言,在实务中第三方支付机构在数据共享方面内在驱动力不强,其中一大重要的原因是,各大支付机构原有的IT集成系统各不相同,有些还存在结构性不足,适应大数据技术的关键流程优化,只能以相对较慢的速度和较高的成本去实现,而个人金融数据经过治理后,需要开发一套与国家或地方标准相符的内部控制与保护框架,由此产生的成本或进一步加剧经营负担。

为探索隐私计算、人工智能计算技术,探索建设数据平台和数据建模相关能力,其培养了一支专业的数据人才队伍,仅数据建模分析师就有500人。“如何衡量这一投入产出比?相关数据产品的开放是否真正能赋能到业务侧?”这是大多数中小金融机构开放意愿不足的一大原因。

“隐私计算行业已经不再是单纯PK技术的时代,能够在全链路上把业务落地是目前行业追求的方向。”毛仁歆指出,目前金融业隐私计算生态的构成主要是金融机构、政务平台、三大运营服务商、银联等。

目前多家头部商业银行已探索集团内部的数据流通开放。

基于中银金科隐私计算的技术积累和AI模型经验,中国银行接入地方政府数据源,与行内数据相结合,在数据不出域的情况下训练其行为表现模型,搭建风控模型,此后对相关数据进行筛选,对存量客户进行再分析再营销,一方面激活中国银行的低活客户,另一方面将相关分析结果输出至集团内的综合经营公司,进一步服务下沉用户和普惠金融。

下一步,在产融结合的大背景下,探索金融与产业的互相赋能,或能成为金融数据交易流通的一大方式。

“机构要和产业形成互动,找到数据供需方的平衡。”他举例提到,在面向光伏产业的金融服务中,银行需要相关企业的发电数据、光照数据、气象数据等等,但同时光伏产业也需要银行对上下游产业链的金融数据服务,帮助机构拓展业务。

毛仁歆提到,供应链金融会成为隐私计算的一大应用场景。“对供应链上下游企业而言,如何构建一个信息对称共享、核心企业信用价值可传递、商票可拆分流程是一个挑战。”隐私计算厂商可以基于隐私计算技术,融合多方数据与金融机构进行联合数据应用,在后续的供应链金融落地场景中实现对各类重要信息的隐私保护。

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责任编辑:刘纪鹏_HN
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