近日，中国人民银行、发改委等七部门联合发布了《推动数字金融高质量发展行动方案》（简称《方案》），旨在促进数字金融更好地服务于经济发展。

《方案》强调，金融机构需加强数据质量管控与治理，全面整合内外部数据资源，实现全域数据的统一管理和融合共享。这一举措被视为金融机构未来发展的重要方向。

据《中国经营报》记者采访了解，兴业研究金融监管高级研究员任图南指出，到2025年，我国银行业将面临由公共数据资源开发带来的重大机遇。公共数据资源的有效开发将成为银行展业的新动力。

《方案》明确提出，到2027年底，将基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系。苏商银行金融科技实验室认为，《方案》的实施为金融行业注入了新的发展动能，推动了金融机构在市场响应能力和客户服务能力上的质的飞跃，提升了整体竞争力。

前沿技术的应用不仅推动了金融产品的更新迭代，也带来了全新的服务模式，激发了行业创新潜力。同时，基于数据驱动的智能风控体系将使风险管理更加精准、及时，为金融机构的稳健运营提供坚实保障。

任图南进一步指出，2024年9月至10月，我国密集发布多项政策，旨在破解公共数据资源开发中存在的机制性障碍，预计2025年将迎来公共数据资源开发的大潮。在数字金融的三个层次中，公共数据资源的开发将成为银行业的重要机遇。

全球网络安全领导企业Palo Alto Networks发布的一项预测显示，到2025年，拥有大量客户和数据资源的大型企业将在网络安全领域占据明显优势。这些企业可以获取大量高质量数据，并利用这些数据提高AI模型的性能，实现竞争优势。

毕马威银行业的一项调研发现，81%的受访首席执行官表示，生成式人工智能仍是其最优先的投资选择。大多数受访者预计，此项投资将在三到五年内获得回报，并对此类技术在改善欺诈识别和网络安全功能、数据分析、运营效率和客户服务个性化方面的潜力充满期待。

交通银行相关人士表示，在数据要素成为生产要素的背景下，以及生成式人工智能带来的颠覆性变革下，商业银行的数据治理工作需要顺应要素化、智能化的趋势，持续把握数据治理的服务目标要求和工作主线。

在深挖数据价值的同时，数据安全与合规性也日益受到重视。多家银行提出强化数据安全管理，提升数据安全防护能力，降低数据安全风险。

苏商银行金融科技实验室分析指出，《方案》要求金融机构完善数据质量管控和治理体系，深化“数据要素×”应用模式，借助大数据、隐私计算等技术优化风控模型和金融产品设计。同时，《方案》提出利用全国信用信息共享平台和公益性融资信用服务平台，帮助金融机构获取高质量数据，降低数据使用门槛和成本。

然而，数据价值的提升也带来了数据安全和数据治理方面的挑战。Commvault亚太地区副总裁Martin Creighan指出，在云计算时代，数据孤岛问题更加严重。企业需要认识到，在数据治理方面，尤其是管理数据孤岛方面，需要一个统一的平台来全面掌握本地、私有云和公有云的整体数据情况。

交通银行相关人士也表示，商业银行丰富的金融服务场景需要多领域数据的融合，但如何在现有数据要素市场规范和交易机制下，规避供需双方沟通成本高、信任度不够、交易成本高等问题，拓展数据融合的安全边界，仍需要各方持续探索与共建。

交通银行通过构建纵跨“数据、模型、知识”三个层次的数据供给能力，来应对这些挑战。在数据层面，该行构建全覆盖的底层数据资产目录，拓展非结构化数据版图，支撑人工智能应用的精准定位与前置转化。在模型层面，该行搭建企业级模型特征库，实现模型及模型特征数据的“一次治理、多场景复用”。在知识层面，该行建立企业级知识沉淀与运营机制，构建高效合规的数据标注体系，推动企业内部“隐性知识”向“显性知识”转变。