欧阳日辉： 目前，公共数据在金融行业的作用效果比较突出。金融行业属于数据密集型行业，从前期客户“画像”到后期管理，都需要大量数据支撑。其中最重要的征信数据，就属于公共数据范畴，还需要工商、税务、公安、海关、环保、社保、医疗、司法、气象、水电气等多个公共部门的数据，这对金融行业新产品的开发、新服务模式的打造都起到了重要作用。当前，我国金融行业已形成技术与数据双轮驱动发展的新局面。

宋鹭： 公共数据资源的开发利用对金融行业具有积极影响。我们的研究显示，银行机构特别是中小银行，在金融生态圈建设和合作方面，数据共享生态机制最为健全，而主要方式就是从政府部门获得公开数据以及从行业机构获取市场数据。公共数据的利用将进一步支持金融行业的数字化转型。

袁田： 《意见》的出台，让金融行业赋能公共数据开发利用的对象和方向更加明确。各类型金融机构能够充分立足不同金融工具的优势功能，丰富公共数据金融产品和服务供给。同时，围绕数据要素型企业和数据基础设施企业这两类主体，有效开发并满足其金融服务需求。

欧阳日辉： 金融机构拥有的原始数据主要是客户的数据，可以把拥有的客户数据加工成数据产品，为其他行业发展提供支撑。但是，金融机构的数据不是公共数据。公共数据主要是各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据。可以分为两类，一类是各级党政机关拥有的数据，一类是教育、卫生健康、供水、供电、供气、供热、环境保护、公共交通等领域的公共企事业单位的数据。

宋鹭： 金融机构可以发挥多重作用，促进高质量公共数据供给。一是结合自身业务需求，与政府部门之间形成良性互动，促使政府在数据收集和发布过程中更加注重数据的准确性、完整性和实用性。二是主动参与到公共数据的生成、管理和共享过程中，推动数据的开放和流通。但是，由于金融数据的特殊性，在提供公共数据时必须特别关注数据的安全性和风险防控。

袁田： 公共数据是国家重要的基础性战略资源，金融机构可以充分运用政务、税务、交通、电力等公共数据，切实提升自身数据治理能力和金融科技系统化建设能力，在客户“画像”数字化、管理流程数字化、风险控制数字化方面，优化业务判断依据、规范化业务流程、精细化智能风控，形成高质量的金融业务数据和管理数据，与被服务的实体企业形成新的产融结合数据资产，实现产融结合数据价值的叠加和倍增效应，从而丰富公共数据的资产属性和金融价值，拓展公共数据在金融领域的应用价值。

宋鹭： 一方面，作为数据的需求方，金融机构应当关注如何优化数据的采集、存储和分析流程，以提升数据的质量和可用性。另一方面，作为数据的供给方，可积极参与数据的共享与流通，促进信息的透明化和可获取性。同时，金融机构作为金融产品、信贷产品和征信产品的供给方，应更好地服务于数据产业的发展。建议金融机构加强与数据企业的合作，持续探索新的商业模式，以实现数据资源的有效配置和价值的最大化。

袁田： 建议公共数据主管机构和金融监管部门在协同指导和共同监督下，逐步完善公共数据资产登记制度、税收制度、财务处理制度，鼓励和包容金融服务模式和机制创新，允许包括信托公司在内的各类金融机构通过区域试点或场景试点小切口，在风险可控、监督有效、披露到位的前提下，开展公共数据资产的金融产品和服务创新，助力夯实公共数据基础设施建设，推进公共数据高效开发利用和安全授权经营，共建公共数据价值创造生态。

欧阳日辉： 接下来，金融机构要为打造公共数据应用场景、推进多元数据融合应用提供支撑；同时，要创新产品和服务，重点支持数据产业、数据要素型企业发展。

为此，有四条建议：一是制定数据战略，充分释放数据要素潜能，积极构建数字技术和数据要素双轮驱动的新引擎，稳妥推进业务由经验决策型向数据决策型转变。二是高度重视数据治理工作，完善治理规则、运用相关技术，建立协调一致、涵盖数据全生命周期的数据治理体系。三是创新数据汇聚、融合和应用模式，推动金融与公共服务领域系统互联和信息互通，推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据共享共用和高效流通，融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，深挖数据综合应用场景，提升金融服务实体经济的水平，提高金融抗风险能力。四是培育数据思维、数据文化，数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，包括收集数据、阅读数据、用数据开展工作、分析数据和用数据沟通，是数字经济时代的必备技能。数据文化是金融文化的重要组成部分，有助于推动金融机构与供应链、产业链上下游数据贯通、资源共享和业务协同，构建各方互促共进、互利共赢的网状数字生态。

内容来源：金融时报客户端

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