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央行成都分行营管部:政务数据在金融领域的共享应用

2020-05-14 15:53 点击:14次 上海 接口 大数据 数据 mini 数据接口

政务数据在金融领域的共享应用

作者:中国人民银行成都分行营业管理部课题组

课题组成员:陈晋祥 叶兵 张云 赵银银 王明彬 从雅;执笔:赵银银 王明彬 宋从雅 

文章:《中国金融》2020年第9期

导读:政务数据作为一类高度有效的数据,在金融、医疗、教育等领域有丰富的应用场景,而金融科技的迅猛发展为政务数据在多领域的应用提供了广阔空间

政务数据作为一类高度有效的数据,在金融、医疗、教育等领域有丰富的应用场景。党的十九届四中全会明确指出,“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。推进数字政府建设,加强数据有序共享,依法保护个人信息”。从政务数据开放应用的历程来看,2011年,美国、英国、巴西等8个国家签署《开放数据声明》,成立以推动开放政府数据为主要目标的“开放政府合作组织”,掀起开放数据运动的高潮。中国从2002年开始推动政府信息公开工作,2015年国务院出台《促进大数据发展行动纲要》,明确加快政府数据开放共享的任务。2018年,政府数据开放应用开始朝精细化方向迈进,地方政府纷纷制定政府数据开放的目标规划,上海、贵州、四川等地还建设了以大数据中心为主导的政府数据开放平台。而金融科技的迅猛发展,为政务数据在普惠金融等领域的应用提供了广阔空间。

政务数据在业银行共享应用的现状

为进一步推动政务数据在金融领域共享应用,持续深化普惠金融发展,本文选取了成都市21家商业银行作为调查对象,对政务数据开放应用的种类、范围、模式进行深入分析。

  • 政务数据具有权威性,已成为授信决策的重要依据

政务数据具有高权威性、高准确率、高可信度,在授信决策中的可发挥重要的参考作用。将政务数据、征信报告、行为数据、交易数据四类数据进行比较,其重要性按1~10进行评分,政务数据的评分仅次于征信报告,其中工商、税务、不动产、司法类数据的重要性评分超过8分(见图1)。商业银行普遍反映,政务数据的重要性远高于已接近市场化运作的第三方数据。

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政务数据获取渠道不畅,来源仍以申请者自行提供为主。调查显示,除工商、不动产登记等基础数据应用较广泛外,其余八类政务数据使用率较低。其中,近40%的金融机构未获取利用社保、公积金、税务等数据,超65%的金融机构未获取利用海关等数据。从数据来源看,普遍以贷款申请者自行向银行提供为主,部分金融机构通过第三方公司或公开网站获得,官方数据直连调用的方式较少。金融机构表示迫切需要获取政务数据直连接口或者改进现有的政务数据获取方式。

政务数据共享有三种典型模式,但应用均有一定局限性。从现有实践来看,银政数据共享的模式可以归纳为商业银行与数据源部门直连(“点对点”模式)、银行同政府大数据中心接口连接(“中心化”模式)和第三方平台查询(“银政通”模式)三种,但应用均比较局限。

“点对点”模式。商业银行和政府部门达成“点对点”数据交换协议,经客户授权后,由商业银行发起查询申请,数据部门返回脱敏结果。“点对点”直连模式具备效率高、响应快、针对性强等优点,但单家金融机构多头协调数据政府部门难度较大,且数据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到专门的服务器,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。

“中心化”模式。“中心化”模式指政府大数据中心归集各部门数据后,根据需求向金融机构开放。“中心化”模式在银行端的应用比较局限,目前成都市仅有成都银行、四川新网银行接入,交换的数据包括“刑事处罚”“婚姻状况”“就业失业登记”“单位信息”“公积金缴存”等。目前,新网银行基于公民数据库数据开发了“好人贷”产品,截至2020年2月末,贷款余额301.3亿,累计授信额4499.3亿元,授信客户2486万人。

“银政通”模式。“银政通”模式以银协金融汇聚网络为通道,实现银政数据交换。银协汇聚网络是符合金融安全标准的一项基础设施,在银行端已介入50家银行、近6000家网点,但在数据端仅接入了市规资局、公积金中心两家部门。“银政通”具有以下特点。一是银协汇聚网络通过银联标准专线网络传输,无需新建数据库,实现高安全、零时差、低成本。二是数据不搬家,数据产生部门不会因共享丧失数据优势,且数据需求清晰明确,直接面向银行应用场景。如,光大银行成都分行公积金数据开发了“公积金信用消费贷款”,最快可实现40秒放贷,截至2020年2月末,累计发放贷款超8亿元,贷款余额1.5亿元。三是依托平台,可实现数据双向交换,同时将贷款抵押查询、预审、注销服务转移到线上办理,实现银政服务高效协同。

政务数据共享应用中存在的问题

政务数据是金融机构最迫切需要引入的信息来源,也是除中央银行征信以外在授信管理中最重要的决策依据。调查中,金融机构普遍反映,目前政务数据获取存在数据接口不规范、数据内容不完整、数据实时性较差,且数据来源五花八门、隐形中间商较多等问题,整个政务数据的产业链仍处于比较无序的状态。

一是数据治理机制缺失。政务数据的共享交换涉及多个部门,一些政府部门出于权力本位的思考不愿意共享,认为数据隐含部门权力,担心丧失自身的数据优势;一些政府部门由于“路径依赖”,固守原有的工作模式不愿共享,或是碍于行政命令只共享部分非核心数据。许多地区虽然在“中心化”模式下,设立了大数据中心作为数据共享的管理部门,但其更多扮演的是基础系统的建设部门,对于数据治理机制的重视不够,部门间数据共享的权责界定不清,缺乏有效的监督和激励,阻碍了政务数据共享的推动。

二是数据供需对接不畅。政府部门采集政务数据后,并没有面向需求、面向场景、面向应用,但商业银行对政务数据有迫切需求,这些数据一旦被获取和使用,将会极大提升金融服务实体经济能力,一边是“采而不用”“采而少用”,一边是“等米下锅”,供需两端矛盾长期难以解决。同时,双方对于数据的理解存在差异,对数据有效性和重要性的评判标准也有所不同。有些政务数据共享给商业银行,只是形成沉淀信息,并未产生价值。而商业银行无法及时有效地将数据使用情况和真实需求反馈到数据源部门,致使数据供应方在覆盖范围、口径和时效等影响数据应用的重要问题上因循一贯的工作模式,最终陷入“双向废弃”的困境。

三是数据共享规范性、兼容性不够。各类政务数据归属于不同的政府部门,部门间原有系统存在差异,接口不规范等问题阻碍系统互联,没有形成“统进统出”的制度性安排,“数据孤岛”“信息烟囱”等问题长期存在。我国目前尚未制定统一的政务数据标准,不同部门、地区在数据分类、采集、融合等方面的技术标准都不相同,数据异构问题加剧了部门系统间的数据兼容性欠缺,制约对外共享的数据质量和时效价值。

四是数据滥采滥用问题突出。数据在采集、传输、交换等各个环境都面临安全风险。在“中心化”模式下,各个政府部门的数据需要归集到统一的共享交换平台。海量结构化、非结构化的数据定期不定期地汇集到平台,整个过程涉及多个主体,责任权限划分不清,极易导致信息窃取、隐私泄露等问题。正因为如此,数据授权采集、使用作为一道重要关口,虽然在一定程度上会影响效率,但仍不容忽视。同时平台与各数据部门互联互通,各部门系统的安全防护能力参差不齐,任何一个系统发生故障或遭受攻击,都可能具有传染性,严重影响数据安全。

进一步推动银政信息共享互动的思考

针对上述问题,结合数据需求的紧迫性和现实条件,建议分阶段推动解决,循序渐进持续推动政务数据在金融领域的共享应用。

短期内依托“银政通”平台推动政务数据快速精准应用。目前,主要的商业银行都已接入银协汇聚网络。现有的网络和硬件设施完善,为政务数据快速安全接入应用提供了成熟条件。特别是税务、不动产、司法等具有高准确度和可信度的数据,一旦能够被金融机构运用,立刻能够产生极大的社会经济价值,我们将其看做“边际改进”较高的数据,但目前应用这些数据的金融机构相对较少。在多头协调政府部门难度较大、短期内难以实现数据大范围归集使用的情况下,如果能够通过“银政通”模式,零时差、高效率打通单类数据共享渠道,实现快速精准应用,不失为一种较优的解决方案。

中长期以“金融数据云”为载体实现政务数据规范高效共享。加强金融科技基础设施“顶层设计”,推动建设“金融数据云”。云平台主要有三大功能。一是作为政务数据在金融领域应用的统一接口,承担政务数据统进统出和制度化管理,避免金融机构与数据方单点直连造成的资源浪费、重复建设等问题。二是以平台为载体,叠加更多线上业务场景,以数据共享促进银政业务协同和双向互动。三是进一步整合金融大数据,研究部署各类金融数据计算引擎,推进建设金融数据计算中心。

探索应用金融科技手段进一步提升数据治理能力。探索应用金融科技手段深化数据,制定分类分级共享规范和制度,做好便捷性、安全性、私密性之间的平衡,保护应该保护的数据,运营应该开放的数据。一是实现模型前置部署,比如将金融机构算法模型前置部署到政府大数据平台,直接调用原始数据进行运算并返回结果,保证数据“脱敏”。二是利用区块链技术明确界定数据所有权、管理权、使用权,使链上各方基于算法互信进行数据交换。三是对于涉敏涉密技术可充分运用“联邦学习”“零知识证明”“同态加密”等技术,使各方在不共享原始数据的前提下,进行虚拟建模和协同训练,既充分发挥底层数据价值,又避免“数据搬家”“数据泄露”,有效解决跨部门数据交换中的安全问题和信任问题。

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