“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济。
一、行动计划要求
提升金融服务水平，支持金融机构融合利用科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗、社保、农业农村、水电气等数据，加强主体识别，依法合规优化信贷业务管理和保险产品设计及承保理赔服务，提升实体经济金融服务水平。提高金融抗风险能力，推进数字金融发展，在依法安全合规前提下，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，支持金融机构间共享风控类数据，融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，发挥金融科技和数据要素的驱动作用，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。
二、提升实体经济服务水平
数据要素赋能金融服务，显著提升实体经济的服务水平。金融机构通过有效融合并利用多元化的数据资源，如科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗、社保、农业农村、水电气等领域的数据，能够构建更为立体、精准的客户画像，从而实现对各类市场主体的深度洞察与精准识别。以小微企业为例，金融机构可结合企业工商注册信息、纳税记录、用电量、供应链关系等多维度数据，对其经营状况、偿债能力、发展前景进行全方位评估，进而提供更贴合实际需求、更具定制化特征的信贷产品。此外，数据要素亦能助力金融机构优化保险产品设计及承保理赔服务。例如，通过分析医疗健康数据、天气数据、灾害预警信息等，保险公司可研发出更符合市场需求的健康险、农业险、财产险等产品，并在理赔环节实现快速响应与精确赔付，切实提升客户体验。
三、提高抗风险能力
数据要素的应用有助于提高金融系统的抗风险能力，推动数字金融稳健发展。在依法安全合规的前提下，推动金融信用数据、公共信用数据以及商业信用数据的共享共用与高效流通，是构筑金融风险防控体系的重要基石。金融机构间的数据共享，特别是风控类数据的交流，能够打破信息孤岛，形成覆盖广泛、实时更新的风险全景图。通过融合分析金融市场动态、信贷资产质量、风险核查报告等多种数据源，金融机构能够实现对潜在风险的早发现、早预警、早处置，有效防范系统性风险的发生。同时，数据要素驱动的金融科技，如人工智能、区块链、云计算等，为反欺诈、反洗钱工作提供了强大的工具支持。例如，运用AI算法识别交易异常模式，利用区块链技术确保交易数据的完整性和不可篡改性，借助云计算平台实现大规模数据的高效处理与分析，这些都显著提升了金融机构在反欺诈、反洗钱领域的主动防御能力，有力维护了金融市场的公平、透明与稳定。
四、强化合规与监管
在数据要素与金融服务深度交融的过程中，合规与监管的重要性不言而喻。面对海量数据的汇聚、流转与应用，金融机构必须严格遵守相关法律法规，尊重数据主体权益，确保数据处理活动合法合规。行动计划强调，在依法安全合规的前提下推动数据共享和流通，这就要求金融机构建立健全内部数据管理制度，明确数据采集、存储、使用、共享、销毁等各环节的责任主体和操作规范，强化数据全生命周期管理。同时，金融机构还需与监管机构密切配合，主动接受监管，定期报送数据处理情况，及时响应监管要求，确保数据要素在金融领域的应用始终处于监管视线之内。
监管层面，金融监管部门应积极探索适应数据要素时代特点的新型监管方式，利用监管科技手段提升监管效能。例如，运用大数据分析技术监控金融市场运行态势，通过机器学习算法识别风险信号，借助区块链技术实现监管数据的可信共享与追溯，构建智能化、精准化的监管体系。此外，监管部门还应推动制定和完善数据要素在金融领域应用的相关法规政策，明确数据权属、使用边界、责任划分等问题，为数据要素与金融服务的融合发展提供清晰的法律指引。
五、促进数据价值转化与市场建设
数据要素的价值在于其能够被有效利用并转化为生产力。行动计划鼓励金融机构通过创新合作模式，与科技公司、数据服务商、行业协会等多方主体共同探索数据要素市场化配置的新机制、新路径。例如，通过设立数据交易平台，推动金融数据、行业数据、社会数据等各类数据资源的安全、有序流通，实现数据价值的市场化定价与交易。同时，金融机构可以积极参与数据要素市场的规则制定，推动建立统一的数据标准、接口规范、权责划分等制度框架，促进数据要素市场的规范化、规模化发展。
此外，金融机构还应积极探索数据资产化运营模式，将数据作为一种核心资产进行管理和增值。这包括但不限于：开展数据资产评估，明确数据资产的价值构成与估值方法；构建数据资产管理平台，实现数据资产的集中管理、分类存储、权限控制、价值挖掘等功能；推动数据资产的跨部门、跨机构、跨行业的共享与合作，通过数据融合、开放、共创等方式释放数据资产的潜在价值。
六、培养数据要素人才与文化
数据要素与金融服务的深度融合，离不开具备数据素养的专业人才队伍与数据驱动的企业文化的支撑。金融机构应加大人才培养力度，构建涵盖数据分析、数据工程、数据科学、数据治理等领域的多层次人才梯队，通过内部培训、外部引进、校企合作等方式，提升全员的数据意识与技能水平。同时，金融机构还应塑造以数据为决策依据、以创新驱动发展的企业文化，倡导数据开放、共享、协作的理念，鼓励员工利用数据进行创新思考与实践，将数据要素真正融入到金融服务的各个环节，实现数据要素与金融服务的深度融合与创新发展。
总结来说，数据要素与金融服务的深度融合是一项系统工程，需要金融机构在合规与监管、数据价值转化与市场建设、人才培养与文化建设等多个层面同步推进，以期在保障数据安全、尊重数据权益的基础上，充分发挥数据要素对金融服务的赋能作用，推动金融业数字化转型，更好地服务于经济社会高质量发展。
