随着数字技术的迅猛发展，数据要素已成为金融服务创新与转型的关键驱动力，其不仅被视为新型生产要素，更为提升金融服务效率和实现普惠金融目标提供了重要支撑。

本文围绕“数据要素×”金融服务的相关政策指引，重点探讨了数字信贷、精准风控和智能投顾如何助力提升实体经济金融服务水平和提高风险预警防范能力，揭示了数据要素在优化资源配置、增强普惠性及提升风险管理精度中的显著作用。

目前，金融行业在数据要素应用中仍面临数据隐私与安全、数据质量与标准化、技术瓶颈与基础设施不足等难题，本文对此提出完善政策与监管创新、推动数据标准化建设、加强金融科技创新与合作、加快大模型与金融服务融合等对策，旨在突破现有堵点，释放数据要素潜力。

一、引言

随着数字技术的不断发展，金融行业正经历着一场深刻的变革，尤其是在大数据、人工智能、区块链等金融科技核心技术的推动下，数字金融的内涵和边界不断扩展。传统金融服务模式正逐渐被新兴的数字化手段所颠覆，金融服务的数字化不仅涵盖了银行、证券、保险等传统领域，还延伸至支付、投资、融资、财富管理等多个金融环节。在这个过程中，数据要素作为数字金融的核心资源，已经成为推动金融服务创新与变革的关键力量。在数字经济的时代，数据不仅仅是技术支撑的基础，更被视为一种新的生产要素，和资本、劳动力、土地等传统生产要素具有同等重要的地位。随着互联网、大数据、云计算和人工智能等技术的广泛应用，数据已经成为金融服务中不可或缺的“核心资产”。如何有效地释放数据要素的潜力，使其更好地服务于金融业，是当前金融科技领域的重要议题。在这一过程中，数据要素与金融服务的深度融合，已经不再仅仅是一个技术问题，更是一个跨学科、跨领域的复杂课题，这要求金融业不仅要在技术层面进行深度探索，同时还需在制度、政策、治理等方面进行创新与完善。与此同时，国家围绕数据要素如何赋能包括金融行业在内的千行百业高质量发展出专家视角台了一系列指导政策，其中《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》和《推动数字金融高质量发展行动方案》是指导数据要素与金融服务融合发展的核心文件。政策文件指出，“数据要素×”金融服务应聚焦于提升实体经济金融服务水平和提高风险预警防范水平。据此，本文旨在分析“数据要素×”金融服务的核心应用现状，并探讨其如何助力实现上述政策目标，并针对存在的堵点提出改进建议。

二、“数据要素×”金融服务的现状　　对于数据要素的定义，目前的说法较为多元。国家数据局将数据要素界定为“投入生产经营活动、参与价值创造的资源”，但从其核心来说，数据要素指的是通过收集、处理和分析大量数据，形成的具有价值的资源，其可以作为生产要素参与经济活动，推动经济发展。而在金融领域，数据要素不仅仅是信息的集合体，更是推动金融创新、优化金融服务、提升效率和精准度的关键动力，在金融服务中发挥着极其重要的乘数效应。

参照欧阳日辉和孙翼的分析框架，“数据要素×”金融服务的内在逻辑可以综合为优化协同、复用增效、融合创新这三种路径的融合。

具体来说，首先，金融机构通过构建数字化平台，借助金融数据要素整合各类应用场景、业务和其他生产要素，使得金融数据要素加速各主体、各要素之间的协同发展，减少金融服务的交互摩擦，降低服务成本，提高金融服务的效率；

其次，金融数据要素在金融行业不同领域、不同部门之间进行流转复用，在不同实际场景中发挥着独特的价值和作用，比如风控部门利用金融数据完成风控模型的迭代更新，监管部门利用金融数据帮助发现业务潜在风险点，从而使得金融服务的模式获得创新性改进，为金融服务业创造新的业态；

最后，金融数据与其他行业数据不断融合，有助于充分发掘统一大数据下的新关系、新发现和新业态，使得金融数据不仅仅为金融行业创造了新的生产力，还可以更好地引导金融服务活动融入其他行业，从而更好地服务实体经济，实现经济社会的高质量发展。

在“数据要素×”金融服务欣欣向荣的大背景下，无论是传统金融机构还是新兴的金融科技公司，都在积极利用数据技术推动金融服务、金融业务的创新和转型，进一步提升市场竞争力。从当前实践来看，“数据要素×”金融服务主要可以分成资源化、资产化和资本化这三个方面，而数字信贷、精准风控、智能投顾则是“数据要素×”金融服务的三大具体应用。

（一）数字信贷

数字信贷是数据要素在金融服务领域最具代表性的应用之一，也是数据要素促进金融更好地服务实体经济、实现普惠目标的核心应用。传统信贷业务依赖于人工审批和固定的信用评估标准，往往存在效率低、审批时间长、覆盖面窄等问题。而数据驱动的数字信贷通过大数据、机器学习等技术，打破了传统信贷模式的瓶颈，使得信贷服务能够覆盖到更多未被传统银行体系覆盖的群体，尤其是小微企业和多层次个人消费者。

数字信贷的核心优势在于通过对客户的多维度数据（如交易数据、社交数据、消费行为数据等）进行深度挖掘，精准评估其信用风险。金融机构不再单纯依赖传统的信用评分系统，而是通过构建动态、实时的数据模型，实现对客户信用风险的全面评估，这不仅提高了信贷审批效率，还大大降低了风控成本，提升了金融服务的普惠性。

在数字信贷领域，我国的数字信贷规模全球最高，大幅领先欧美国家。国际清算银行（BIS）的研究报告显示，全球数字信贷在2013年仅为180亿美元，而在2019年已达到7955亿美元，年均复合增长为88.0%。在这段时期，中国数字信贷规模年均复合增长125.1%，其中2019年中国数字信贷规模达到6267亿美元，占到全球数字信贷总量的78.8%，而美国占比为9.9%，英国占比为1.5%。

数字信贷还在提高金融可得性方面发挥了重要作用，尤其是对那些传统银行无法触及的群体（如信用记录不足的新用户、长期无银行账户的消费者等），数字信贷服务通过移动互联网平台向广大未被银行覆盖的人群提供了信贷产品，促进了普惠金融的发展。

例如，据国家数据局会同多部门公布的数据，网商银行和蚂蚁集团融合农田遥感、农业生产、农户授权数据，优化授信评估模型，自2023年以来，累计为260万农户提供授信638.8亿元，其中53万农户首次获得银行贷款，这不仅推动了普惠金融的发展，还为实体经济注入了活力。

直观来看，数字信贷的应用直接响应了政策文件“提升实体经济金融服务水平”的主要方向，通过数据驱动的信用评估，金融机构能够更精准地识别和服务于传统金融体系难以覆盖的群体，如小微企业和农户，从而推动金融资源的优化配置，促进实体经济的可持续发展；同时，数字信贷中的实时信用评估模型可以动态监测借款人信用状况，提前识别违约风险，增强金融机构的风险管理能力，从而提升金融服务风险预警和防范水平。

（二）精准风控

精准风控是数据要素在金融风险管理中的核心应用，充分体现了政策文件中利用数据技术提高风险预警和防范水平的指导要求。传统的金融风险管理通常依赖于固定的信贷评分模型和人工审查，难以应对日益复杂的市场环境和变化莫测的客户行为。而借助大数据、人工智能、区块链等技术，精准风控能够基于海量数据源进行动态、实时的风险监控和评估。通过机器学习模型，金融机构可以对客户的还款行为、交易模式等进行预测，准确识别潜在的违约风险。此外，精准风控不仅限于对信贷风险的防控，还包括了对市场风险、操作风险、法律风险等各类风险的综合管理。

例如，通过分析客户的历史交易数据，金融机构可以预测客户未来的信用变化趋势，及时采取相应的风险管控措施，避免潜在的信贷风险，有效提升了对实体经济的服务质量。

在保险领域，精准风控同样发挥着重要作用。保险公司通过对客户行为的跟踪和分析，能够实现更精准的保险定价，优化保险产品的设计，提高理赔效率。比如，通过分析客户的健康数据、驾驶行为数据等，保险公司能够为不同风险级别的客户定制个性化保险方案，在提升客户满意度的同时，也提高了风险定价的准确性和公正性。由此可见，精准风控不仅降低了金融风险产生的可能性，增强了金融体系的稳定性，还通过数据驱动的方式助力政策目标的实现。

（三）智能投顾

智能投顾作为“数据要素×”金融服务模式下的创新应用，是依托大数据、算法模型和机器学习技术，为用户提供个性化投资建议和资产配置方案的智能化财富管理工具。它通过深度挖掘用户数据（如风险偏好、投资目标、收入水平）和市场动态数据，生成高效、低成本的投资方案，体现了金融科技在提升服务效率和普惠性方面的独特优势。

在提升实体经济金融服务水平方面，智能投顾通过技术手段显著降低了财富管理的准入门槛，使得更多中小投资者和企业能够以较低成本获取专业的金融服务，优化了金融资源的配置效率，间接地推动了实体经济的增长。传统的财富管理主要服务于高净值客户，普通个人和中小企业因资金规模有限或缺乏专业知识往往难以享受同等服务，而智能投顾利用数据分析和自动化技术为用户提供量身定制的投资组合，填补了这一空白。

例如，美国的智能投顾平台Wealthfront和Betterment通过分析用户财务状况和市场趋势，帮助中低收入群体和小微企业主实现资产增值；在我国，“蚂蚁财富”基于支付宝生态中的海量用户数据为更多用户提供动态调整的投资建议。

智能投顾通过普惠化的服务模式，增强了个人和中小企业的融资能力与财富积累能力。此外，智能投顾还能通过精准的数据分析提高投资决策的科学性，帮助用户优化资产配置，实现更高的投资回报率。这种回报的增加不仅提升了居民的消费能力，还为中小企业提供了更多的流动资金支持，间接促进了实体经济的持续发展。

在提高风险预警防范水平方面，智能投顾凭借其实时监控和动态调整功能，为金融市场的稳定性提供了重要保障。智能投顾系统能够整合多维度数据，包括市场行情、宏观经济指标和用户投资组合表现，通过算法模型实时分析潜在风险并自动优化资产配置。这种能力在市场剧烈波动时尤为关键，不仅能够保护个人投资者的资产安全，还通过降低系统性风险的累积，提升了金融市场的整体抗风险能力。此外，智能投顾还能利用大数据和机器学习技术预测市场趋势，提前识别风险点。通过分析历史数据和实时新闻舆情，智能投顾系统可以在市场出现异常波动前发出预警，并建议用户调整投资策略。

智能投顾通过数据驱动的个性化服务和高效率的风险管理，不仅大幅提升了金融服务的普惠性和精准性，支持了实体经济的发展，还通过实时监控和动态调整机制增强了金融市场的抗风险能力，充分响应了政策文件中“提升实体经济金融服务水平”和“提高风险预警防范水平”的指导要求。无论是从降低投资门槛、优化资源配置，还是从风险预警和市场稳定性的角度来看，智能投顾都展现了其在现代金融体系中的核心价值。

三、“数据要素×”金融服务存在的堵点

尽管数据要素在金融服务中已经展现出了巨大的潜力，并不断推动着金融行业的创新和转型，但在实际应用过程中，仍然面临着诸多挑战和堵点，这些挑战不仅限制了数据要素在金融领域的深度融合，也影响了其乘数效应的充分释放。

（一）数据隐私与数据安全

数据隐私与数据安全是“数据要素×”金融服务模式中的核心议题，其重要性不仅体现在保护用户的合法权益上，更直接关系到提升实体经济金融服务水平和增强风险预警防范能力两大政策目标。在金融行业加速迈向数字化、智能化的背景下，大数据和人工智能技术的广泛应用推动了金融服务的创新，但同时也使得数据隐私保护和安全管理面临前所未有的挑战。

近年来，随着《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国数据安全法》等法律法规的实施，我国对数据合规性的要求日益严格，金融机构必须在数据应用与隐私保护之间找到平衡点。如果过于倾向隐私保护，可能限制了数据的流动性和利用效率，从而削弱金融服务的创新能力与风险管理水平；反之，若数据使用缺乏约束，则可能引发隐私泄露、用户信任危机，甚至诱发系统性金融风险。

以2015年宜信公司事件为例，其因内部数据管理漏洞导致用户敏感信息大规模泄露，不仅造成了严重的法律后果和经济损失，还引发了公众对金融行业数据安全的广泛质疑。因此，数据隐私与数据安全不仅是技术层面的难题，更是金融服务创新和政策目标实现的关键制约因素。