今年以来，“可信数据空间”成为金融业的热议话题。通过这一创新机制，供应链金融的核心企业、供应商与银行能够共享订单合同、物流记录等关键数据，有效验证交易真实性并合理评估授信额度，为缓解中小企业融资难题提供了新路径。

　　5月7日，南开大学金融学教授田利辉在接受《华夏时报》采访时表示，传统供应链金融模式存在脆弱性，而新技术为解决这一问题带来了新希望。然而，政策引导和技术普惠同样重要，需降低数据门槛，防止“数字鸿沟”进一步扩大。同时，蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬也指出，可信数据空间能增强数据流通的安全性，行业对此充满期待。

　　在金融信贷领域，中小微企业面临数据难以直接利用的问题。数据持有方担心隐私泄露，核心企业害怕供应链数据暴露商业机密，导致“数据孤岛”现象加剧。韦韬表示，构建跨主体、跨行业、跨区域的技术信任体系，特别是密态计算支持下的可信数据空间，有望破解这一困境。

　　可信数据空间是一种便于数据流通利用的基础设施，实现不同机构间数据的安全共享。它就像一个“数据安全屋”，确保数据在共享过程中不会泄露、篡改或被偷看。韦韬认为，其核心在于构建技术信任体系，让数据源方、加工方、应用方高效协同，实现数据价值挖掘、验证与交付全链路贯通。

　　随着技术的发展，可信数据空间在金融领域的应用正从定制化场景升级为通用解决方案。在供应链金融场景中，银行、消费金融公司利用可信数据空间，整合加密后的供应链交易流水、物流信息、用户资产等数据，构建动态风险评估模型，实时调整授信额度与利率。

　　韦韬分析道，公共数据中的人社、住建、纳税等数据对提升个人信贷风控精度和中小微企业授信效率具有极大价值。然而，在传统模式下，由于数据安全和隐私风险，金融机构难以直接利用这些数据。密态计算支持下的可信数据空间为数据融合提供了安全环境，允许金融机构在加密状态下调用不同主体的接口，既合规又高效。

　　供应链金融高度依赖链主企业的信用背书，中小企业常因链主企业授信额度耗尽而面临融资困境。韦韬认为，通过可信数据空间和密态计算，可以整合上下游企业的多维度数据，构建基于真实经营能力的授信模型，实现“数据信用”融资。

　　田利辉表示，中小微企业数据分散、标准化低，导致数据获取成本高、技术门槛高和算法偏差风险。政策推动数据标准化、政府主导制定行业数据规范、降低数据处理门槛等举措是破局之道。同时，建设分层服务体系，为数据基础薄弱的企业提供“轻量化”评估工具。

　　2024年11月，国家数据局发布了《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，计划到2028年建成100个以上可信数据空间，促进数据要素流通共享。今年4月，国家数据局还发布了关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知，旨在通过试点培育形成一批资源丰富、应用创新的可信数据空间。

　　业内认为，可信数据空间将成为构建技术信任体系的重要途径，确保数据安全，推动数据流通利用。韦韬表示，未来城市数据空间、行业数据空间将是推动可信数据空间发展的主体，有望打破公共数据供给瓶颈，释放数据要素价值。

（文章来源：华夏时报）