政务数据助力金融高质量发展的现状及思考

孙 晓 张 斌 梁 平

数据作为新型生产要素，是数字经济的基础，对构建新发展格局、推动高质量发展具有重要意义。2022年12月19日，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）对外公布，提出要激活数据要素潜能，充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利，为推动高质量发展等提供有力支撑。政务数据稳定性强、准确度高、覆盖面宽，可以更好地降低信息的不对称性，促进普惠金融发展，对促进数据要素价值实现的重要性不言而喻。从数据上看，我国政府数据开发利用相对不足，开放数据集规模仅为美国的九分之一，企业使用数据来自政府的比例仅占7%。对于金融领域而言，政务数据的应用已经有诸多探索，但仍处于初期发展阶段。

金融领域应用政务数据的必要性分析

当前，互联网行为数据等广泛应用服务于金融机构的信贷业务，其主要作用机理是通过衡量信息主体还款能力与还款意愿，进而对信息主体信用状况做出综合评价。该类数据的应用增加了长尾用户的信贷可得性，在一定程度上提升了信贷业务的触达能力及风控水平。除互联网行为数据外，政务数据作为信贷数据的重要补充，在助力金融高质量发展等方面有其必要性，应推动数据要素供给侧改革，互联互通下的政务数据可以助力金融机构更好降低信息的不对称性，助力提升金融服务深度、强化金融稳定、改善金融治理，主要体现在三个方面。

政务数据更具准确性、客观性。互联网行为数据等其他替代数据在处理过程中存在用户行为与机器学习偏差。一方面，用户行为表现中存在不准确、不完整、不一致的记录情况，同时存在伪造的可能性，经数据化后会进一步形成有偏差的用户行为数据；另一方面，机器学习算法构造在本质上是拟合逼近的模型，其输出结果难以避免地存在误差和不确定性。机器学习和用户行为中的偏差可以通过人机交互、数据采样等过程相互影响，导致偏差的持续扩散与放大。而政务数据一般不会存在伪造、偏差等现象，可以更加客观、精准地反映借款人状况。

政务数据助力金融机构提升风险识别能力。信贷数据更多体现的是借款人的借款情况，而政务数据则能更好地反映消费者的还款能力。通过识别个税、公积金、房产等信息，了解消费者工作及收入的稳定性，预测还款能力，从而可以帮助金融机构更好地区分优质客户和风险客户，规避道德风险，实现精准放贷。

政务数据助力优化金融治理及社会治理。政务数据在金融领域的应用可以更好地助力数据全面覆盖的社会信用体系建设。通过归集政务数据，加强信用数据应用，实现更有深度的政务数据挖掘，可以更好地助力各类数据的互联互通，更好地发挥信用信息价值，形成监管有力有效的社会信用体系，从而优化社会治理。

金融领域政务数据的开发利用产业链

政务数据助力金融信贷全生命周期，主要包括数据采集汇聚、共享开放、开发利用、数据消费等环节。基于高质量政务数据归集，在确保安全合规的前提下，实现政务数据跨部门、跨系统流通，促进要素价值最大化实现。

政务数据在金融领域的开发利用产业链呈现出“从群众中来，到群众中去”的基本特点，即政务数据来源于个人或企业，并在产业链的终端服务于个人或企业等主体的金融服务需求。政府在行使行政职能的过程中获取、创造了大量的政务数据，通过打造政府数据开放平台，政务数据实现归集、清洗、加工并形成政务数据产品，以产品的形态向征信机构、金融机构等数据使用方输送，并最终服务于数据消费者（见图1）。根据“数据二十条”，政务数据的开发利用全流程各参与方按贡献参与分配，这样有利于更为全面地调动社会主体的参与积极性，以实现政务数据价值的充分挖掘与释放。

图1 政务数据开发利用产业链

目前，很难对金融机构应用政务数据的规模进行较准确的综合测算，主要原因有二：首先，各金融机构分支行应用政务数据情况不一，很难统一测算。以笔者调研的某国有大行情况为例，该行各地分支机构使用政务数据类型、政务数据产品、政务数据定价等均有不同，因此很难进行集中统计。其次，各机构获取政务数据的形式不一。调研过程中发现，有些地方政府为促进地方经济发展，将政务数据免费供金融机构调用；有些政府部门仅向金融机构收取基本运维费用，金融机构按年度用量支付相应的运营维护基础费用；有些金融机构按市场价格采购所需政务数据。因此，很难对金融机构应用政务数据规模进行估算，预计在未来政务数据开发利用制度完善、规则细化的基础上，金融领域应用政务数据规模会有大幅提升。

金融领域应用政务数据的基本模式

从具体实践来看，政务数据在金融机构的应用模式主要可以归纳为金融机构与政务数据源部门直连（单点直连模式）、金融机构与政府大数据中心或授权机构接口连接（区域中心化模式）、金融机构同持牌征信机构政务产品对接模式（见表1）。

表1 金融机构对接政务数据不同模式比较

单点直连模式。该模式指的是金融机构与政务数据源部门直接对接。金融机构和政府相关部门达成点对点的数据交换协议，经客户授权后，由金融机构发起查询申请，政务数据源头部门返回脱敏结果。在具体应用方面，区域银行尤其是地方农商行应用较多。如某市农商行直接对接当地人社部门，以当地的公积金、社保等政务数据为基础，研发“社保e贷”“公积金e贷”等产品，更好降低信息的不对称性。单点直连模式具备效率高、响应快、针对性强等优点，尤其是对当地小微企业、信用白户等有针对性关注，但单家金融机构多头协调政务数据难度较大，总行无法协调多地市统一政务数据，因此地域局限性较大。此外，政务数据源部门出于数据安全考虑，往往不会直接开放系统接口，而是定期将数据上传至专门的服务器，实现物理隔离，这对金融机构基础硬件设施提出了较高要求，也在一定程度上降低了数据的准确性和实时性。

区域中心化模式。该模式是指政府大数据中心或国家部委归集各部门数据后，直接向金融机构开放或授权其他机构向金融机构开放。区域中心化模式在部分省市已有试水，目前北京、成都、贵州、海南等都已开展政务数据授权运营。例如，北京市政府在2020年9月授权北京金融大数据公司运营金融公共数据专区，并对公共数据授权运营做出详细规定，金融机构通过北京金融大数据公司采购所需的政务数据。不应忽视的是，该模式下大数据中心或授权机构的金融专业性较弱，金融机构与其沟通协调困难；同时，区域中心化模式目前只能实现省级、市级或单个部委的数据汇聚，实际仍存在“数据割据”现象。

持牌征信机构模式。该模式从理论上实现了政务数据在金融领域应用的信息共享及互联互通。当前我国已形成双轮驱动、双重发展的具有中国特色的个人征信体系，这对于政务数据归集有积极作用。我国政务数据散落在各部委、省市，金融机构尝试以持牌征信机构作为政务数据的集中对接出口，来提升政务数据对接效率，减少与各部委、省市的政策协调时间。目前，公共征信机构及市场化征信机构均已对接部分部委、省市的政务数据，但数量、品类仍较少，暂时没有形成规模优势，只能对个人、企业信用状况进行局部性验证，因此调用量较低。预计未来持牌征信机构在归集达到一定规模后，政务数据服务于信贷的优势会逐渐显现。

综上，对各省政务数据使用而言，单点直连模式及区域中心化模式均是在省内完成，根据各地方政府不同政务数据归集现状及政务数据分享理念，由地方各具体业务部门分别向当地金融机构输送数据产品，接口建设、授权协议等也较为分散，因此，金融机构对地方政务数据的应用程序较为繁琐，基础设施建设成本、金融机构与相关部门的对接成本均比较高。目前，持牌征信机构模式从理论上来讲可以实现政务数据的互联互通，对助力金融高质量发展有重要作用及意义，然而，囿于制度困境，与相关政府部门开展信息共享存在难度。

政务数据助力金融高质量发展面临的问题

政务数据助力普惠金融精准性高但辐射范围有限。政务数据可以更客观精准地反映借款人的信用状况，但覆盖人群与互联网行为数据等相比较为有限。普惠金融重点服务的对象是缺乏信贷记录甚至是没有信贷记录的“白户”，而这些信用“白户”本身便缺少政务数据相关记录。例如，截至2022年末，人社部及住建部数据显示，全国失业保险参保人数为2.4亿人、缴纳公积金总人数是1.64亿人，分别仅占全国总人口的17%和11%。客观来讲，拥有相关政务数据的消费者本身就是金融机构的优质客户。因此，为提高金融服务的覆盖率、可得性，可通过互联网行为数据叠加政务数据的应用，提高普惠金融的覆盖率和准确性。

政务数据在金融领域的应用政策有待完善。近年来，我国对数据要素尤其是政务数据价值的认识逐步深入，呈现出“政务信息公开——政务数据开放——政务数据开发利用”的基本政策及理念走向。虽然相关政策频出，但仍缺乏明确的、全国统一的政务数据应用制度设计。2022年的《中华人民共和国社会信用体系建设法（向社会公开征求意见稿）》提出要建立全国公共信用信息中心，促进公共信用信息的共享。该建设理念更集中于社会信用角度，可以部分服务于金融机构的数据需求。而且，实施层面需要更多具体指引。

随着国家有关政务数据开发利用一系列政策的颁布，许多地方性政务数据开发利用政策也开始出现。但总体而言，当前，国家层面仍缺乏明确的政务数据应用顶层设计，各地政策的碎片化复杂化等也使政务数据的应用陷入“九龙治水”的政策困境。

金融机构获取政务数据难，应用不便捷。政务数据平台建设的最初目的是服务政府或公共部门自身工作，通过政务大数据来驱动公共事务更高效地运转和支持部门相关决策，而非直接面向开发利用需求，这也导致政务数据的采集、整理、加工存在与金融机构需求脱节的现实问题。此外，个人信息相关的授权机制落地难也是重要制约因素。现有政务数据授权相互独立且手续繁琐，缺乏部门间公认的可信、可流转、便捷的授权机制，这些问题均增大了政务数据服务金融高质量发展的难度。

政务数据助力金融高质量发展的政策建议

打破规则及数据的地方壁垒，推动高质量顶层制度设计。习近平总书记指出，要继续深化供给侧结构性改革，持续推动科技创新、制度创新，突破供给约束堵点、卡点、脆弱点。政务数据供给侧改革需要持续推动制度创新。在制度设计层面，目前各地已出台多项措施推进政务数据应用、政务数据安全管理、政务数据开发利用标准制定等，推动省内、市内政务数据流通，但此举对政务大数据的全国互联互通有一定的负面作用。未来，建议在国家数据局的统一指导下，制定细化政务数据应用的全国统一架构，包括政务数据开发利用标准、安全规范等，从而打破规则壁垒，改变当前数据割据的现状。

探索建立适当的政务数据共享激励机制，助力高质量数据开放。当前政务数据开发利用的问题之一是相关部门缺乏数据共享意愿。因此，建议建立适当的政务数据共享激励机制，应明确政务数据开放的正面清单和负面清单，给工作人员履职提供统一指引，破解视野封闭和各自为政的难题。可尝试探索政务数据开发利用各链条的合理收入分配制度，并将政务数据开发利用纳入地方绩效考核。

探索政务数据可信安全试点流通，打造高质量应用案例。“数据二十条”提出要“支持有条件的部门、行业加快突破数据可信流通、安全治理等关键技术，建立创新容错机制，探索完善数据要素产权、定价、流通、交易、使用、分配、治理、安全的政策标准和体制机制，更好发挥数据要素的积极作用”。可尝试打造并推广相关企业与地方大数据平台合作典范，双方致力于技术创新、制度创新、模式创新，形成先行示范，带动其他省市、部委政务数据的开放，以点带面推动数据基础制度构建的新突破。征信机构是信用信息互联互通的中心化机构，引入政务数据可以进一步丰富征信产品的信息基础，减少信息不对称。建议积极推动政务数据在征信业务场景应用的先行先试，探索并推广政务数据应用及价值实现的新模式，助力政务数据可信安全试点流通。