编者按：2022年3月，欧洲银行业研究所发布研究报告《金融数据治理——金融业数据化与数据集中治理模式的变革》（以下简称《报告》）。《报告》指出，金融是数字化、全球化和受监管程度最高的经济领域之一。2008年金融危机后，金融与新技术融合，进一步推动了金融数字化进程，并呈现出从数字化到数据化的趋势。《报告》认为，金融监管需要适应金融业数字化发展的要求。《报告》从不同国家的相关监管制度入手，分析了金融数据治理面临的挑战，并提出了应对措施。现对《报告》主要内容进行摘编，供参考。

观点研究

金融数据治理——金融业数据化与数据集中治理模式的变革

一、金融业数据化趋势

(相关资料图)

（一）金融业的数字化与数据化。科技推动了金融数字化进程，正在加快重构金融业务流程、重塑金融业务模式。金融和数据的融合改变了金融活动的性质，数据不仅是金融信息的载体，更成为了金融的组成部分，甚至金融就是数据。 （二）金融数据治理现状。随着数据日益成为战略资产，各国加强了对数字世界的监管，形成多样的数据治理框架，深刻影响了金融数据治理规则。金融数据治理规则包含金融数据管理、数据主权管控和金融数字化应对三类举措，它们相互融合正形成新的治理框架。 （三）金融数据化的监管需求。金融数据受到金融监管和通用数据治理规则的双重影响。例如，由于开放银行的核心战略是数据可移植性，各国对开放银行的管理政策是衡量金融数据治理策略的重要指标。与开放银行相关的监管政策主要是平衡金融数据持有者、数据聚合机构和用户之间的关系。

二、金融数据治理策略

（一）基于市场的模式。数据被视为可自由转让的财产，数据治理的主要目的是增强市场信心，保护金融体系完整性和稳定性。该模式既有利于金融生态系统多样化，又有利于数据经济和互联网的发展，美国是采取该模式的典型国家。 （二）基于个人权利的模式。数据被视为个人权利，而不是可自由转让的财产，数据的收集、使用和传输都受到监管。数据治理的目的是在保护个人隐私和权利的前提下，防止数据垄断，促进内部数据市场发展，欧盟是采取该模式的典型地区。

（三）混合模式。当金融数据治理框架中市场、个体和公共利益没有明确的优先级时，即为混合模式，其数据的控制权在个人和国家之间进行分配。该模式目的是通过提供技术基础设施，实现数据的聚合和使用，增加金融和公共服务的包容性，印度是采取该模式的典型国家。

三、金融全球化带来的数据治理挑战及其应对

（一）金融全球化带来的挑战。一是不同监管主体的监管目标和原则不同，导致金融数据监管碎片化。二是出于金融稳定和国家安全的考虑，金融数据呈属地化管理趋势，不利于跨境金融机构监管与风险管理。三是金融服务数据化可能引发数字鸿沟，或通过限制数据访问权产生监管盲区，进而产生监管套利与系统性风险。

（二）运用技术应对挑战。最根本的目标是实现金融数据去中心化存储和非直接访问。一方面，采取分布式技术存储数据，使各国在不损害数据提供者利益的前提下，安全地共享数据。另一方面，通过联邦学习、零知识系统等数据分析方式，最大限度地提高数据对监管、商业机构和个人的价值。

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下期预告：金融科技对女性就业和性别平等的影响

本文来源：发展研究部

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关键词： 金融全球化 混合模式