国家数据局：深化数据要素市场化配置改革，健全数字中国建设指标体系｜金融与科技

文/《清华金融评论》丁开艳

5月24日—25日，第七届数字中国峰会召开，国家数据局局长刘烈宏主持峰会时表示，全面深化数据要素市场化配置改革，不断繁荣数据产业生态，在推进数据领域关键核心技术攻关中发挥更大的作用，在打造具有国际竞争力的数字产业集群中发挥更大的作用，在培育和发展新质生产力中发挥更大的作用。

全面重塑数据产业生态，不断繁荣数据产业生态

刘烈宏表示，要全面加强统筹推进，提升数字中国建设质效。要继续加强统筹协调和政策协同，加快推进数据基础设施和基础制度建设，大力发展数字经济，提升数字化公共服务水平，全面统筹数字化发展和安全创新体制机制，完善数字中国建设推进工作机制，健全数字中国建设指标体系，强化常态化监测评估，全面提升数字中国建设的整体性、系统性、协同性。

刘烈宏表示，要全面深化智慧城市建设，夯实数字中国建设底座。城市是数字中国建设的综合载体，是反映数字中国建设成效的重要窗口。要全力推进城市数字化转型，在城市经济产业、产城融合、城市治理、公共服务、宜居环境、韧性安全等重点领域，形成一批“社会有感、企业有感、群众有感”的应用，提升数字化转型质效，全方位增强城市数字化转型支撑，推进公共设施数字化改造、智能化运营，大力推进数据治理和开放开发，构建数据要素赋能体系，全过程优化城市数字化转型生态，持续创新智慧城市运营运维模式，在更大范围更深层次推动数字化协同发展。

刘烈宏表示，要全面重塑数据产业生态，优化数字中国建设环境，充分发挥各地区首创精神，用好试点试验工具手段，鼓励有条件的地区积极探索，大胆实践，打造具有特色充满活力的生态，充分激发各类市场经营主体的能动性和创造力。全面深化数据要素市场化配置改革，不断繁荣数据产业生态，在推进数据领域关键核心技术攻关中发挥更大的作用，在打造具有国际竞争力的数字产业集群中发挥更大的作用，在培育和发展新质生产力中发挥更大的作用。

《清华金融评论》建言数据要素发展，推动金融服务乘“数”而上

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据成为新型生产要素和国家基础性战略资源。数据要素因其在价值创造、资源配置、创新驱动以及社会治理中的关键作用被提到了空前重要的高度，为金融强国的建设提供了新的动力。在我国“数据要素×”行动规划公布后，金融业深入推进数字化建设，加快数字化转型，围绕“有数、治数、用数”的目标，积极拥抱大模型等前沿技术，探索其落地应用，以充分激活数据要素潜能，推动金融服务乘“数”而上。

《清华金融评论》2024年5月刊就围绕“数据要素×金融服务：大模型的作用”，讨论了激活数据要素潜能、高质量数据能力建设对于增强国家金融实力的重要性，同时探索了大模型在提升金融服务效率方面的关键作用，以及所面临的挑战和未来发展潜力。本期封面专题建议，将数据和前沿科技有机结合，通过数据驱动决策和科技创新，为金融行业提供更加智能化、高效化的服务支撑。

本期专题中，清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕在《数智融合：大模型赋能金融服务》的卷首语中指出，随着人工智能技术的不断突破，数智融合实现了技术与数据的高效链接、融合和共享，为金融业带来新的发展机遇，特别是以大模型为代表的数据驱动模型，推动了金融机构实现技术创新和业务升级。大模型作为人工智能模型，其数据处理能力不仅体现在对大量文本、 图像或语音数据的训练和理解上，更在于其能够从海量数据中提炼出有价值的信息，为金融服务提供支持。

中国国际经济交流中心副理事长、国际货币基金组织原副总裁、中国人民银行原副行长朱民在《迎接数据资本大时代的到来》的文章中指出，当今时代数据资本非常关键，数据资本促使数据成为生产力和财富。我们正在离开信息时代，进入智能时代，整个物理世界、经济和社会生活都在被数字化，以数据和AI为基础的第四产业正在崛起。中国是数据大国，中国需要推动数据资本化，让数据成为资本和财富，助力中国经济走向高收入发展阶段，走向新世界的前沿。

中国工程院院士柴洪峰、中国金融电子化集团副总经理潘润红、中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛、金融信息化研究所副总经理黄程林撰写的《大模型在金融领域的应用探索、挑战与发展建议》的文章指出，当前，以生成式人工智能为代表的关键技术取得重大突破，正引领新一轮智能化发展的热潮，为各行业技术革新、提质增效注入新动能。调研显示，目前金融大模型还处于起步阶段，面临诸多问题挑战，需要多方持续发力。金融业作为数字化、智能化的先行者，在大模型应用实践方面取得重要进展，有望成为大模型技术落地的最佳领域之一。

清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕、清华大学五道口金融学院博士后吴辉航撰写的《大语言模型在金融领域的应用》的文章指出，作为人工智能在文本处理领域的最前沿的技术，大语言模型历史性地站在了时代的风口，并为金融行业带来重大改变，未来还将继续渗透金融工作者决策的方方面面，并帮助广大投资者分析和理解金融市场。持续发展大语言模型应用，加强其监管，引导金融大语言模型开发，中国金融市场将能在数字化、智能化方向得到进步，为投资者带来福祉。

清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许、中国国际金融股份有限公司投资银行部分析员沈乐阳、清华大学金融科技研究院金融安全研究中心初级研究员陈放的《数字经济下的财务革新：构建企业数据资产负债表》的文章指出，随着对数据价值认识的深化，社会各界开始意识到数据不仅仅是一种资源，更是一种可以带来经济利益的资产。数据资源的合理利用和管理，可以为企业带来新的增长点和竞争优势。因此，将数据资源作为资产纳入财务报表，有助于更准确地反映企业的财务状况和市场价值。数据资源入表不仅是对数据价值认识的深化，也是企业适应数字经济发展的必然要求。

中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛、中国社会科学院大学应用经济学院硕士研究生魏冕的《数据资产定价与“数据要素x金融服务”行动》文章指出，数据资产的定价机制是数据资产治理的重要内容，公允、合理的数据资产定价能够加速数据流通、释放数据价值，进而推动金融服务转型升级。鼓励金融机构、独立数据供应商、数据需求方以及监管机构等各方面的利益相关者共同参与到数据定价过程中，共同构建一个公允、透明的数据定价体系。

山东大学管理学院助理教授程雨涵、清华大学社科学院经济所所长、教授汤珂撰写的《金融科技的新浪潮：探索大语言模型的潜力与挑战》的文章指出，随着大语言模型技术的不断成熟和金融行业需求的日益增长，大语言模型在金融领域的应用已经成为推动行业创新和转型的重要力量。从自动化报告编写到市场分析，从风险评估到客户服务，大语言模型作为金融代理的潜力和价值已充分体现。通过构建全自动化的人工智能团队，我们可以预见一个更加高效、智能和个性化的金融服务未来。

国泰君安证券股份有限公司首席信息官俞枫的《充分激活数据要素潜能推动金融服务乘“数”而上》的文章指出，证券业尤其是头部证券公司深入推进数字化建设，加快数字化转型，越来越重视数据要素在高质量发展中的基础性作用，围绕“有数、治数、用数”目标，积极拥抱大模型探索落地应用，充分激活数据要素潜能，推动金融服务乘“数”而上。

中国建设银行业务处理中心成都分中心研发支持二处副处长张伟、中国建设银行业务处理中心成都分中心研发支持二处高级经济师、需求团队负责人李沛钊，中国建设银行业务处理中心大数据工作室专家、研发支持二处业务经理李轩轩撰写的《以高质量数据能力助力实现金融强国》文章指出，要以数据为要素通过做好“五篇大文章”达到支持实体经济和有效降低社会综合融资成本等目标，通过数字化提高金融服务质量，实现以数据为要素、以数智化为特征、以人民性为理念的高质量金融强国。

百望股份副总裁、数字经济与金融科技研究院院长李国平的《激活发票交易大数据赋能做好金融“五篇大文章”》指出，发票大数据，为金融业务数字化（纯线上审批的金融信贷）提供了数字化基础设施与金融风控的数据基础。

北京大成律师事务所高级合伙人、大成合规与风险控制专业委员会牵头人闫丽萍、北京大成律师事务所高级合伙人、大成合规与风险控制专业委员会秘书长、大成能源自然资源与环境行业委员会理事联合牵头人徐文萍、北京大成律师事务所合伙人、大成合规与风险控制专业委员会副秘书长、大成房地产行业委员会副秘书长陈运娜撰写的《数据资产入表:合规赋能“数据要素x金融服务”积极落地》指出，作为新生事物，数据资产入表的相关实践是在政策助推背景下探索前进的，而在数据资产“治理、确权、定价、入表、交易、金融化”的全流程过程中，企业开展数据资产入表时可能面临民事、刑事、行政等方面的多类法律风险，因此为确保数据资产的合法性与安全性，顺利实现数据资产入表以及后续的交易，首先须做好合规工作。

责编丨丁开艳、兰银帆

初审丨徐兰英

终审丨张伟

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