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文 | 北京软件和信息服务业协会
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国家数据局会同有关部门研究编制了《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》（以下简称《指引》）。《指引》梳理形成金融服务业11大重点方向49个重点领域共115个典型场景。这既是对《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的落地深化，也是明晰构建起了“数据打通金融堵点、服务实体经济”的实践路径。<br>
在数字经济成为全球竞争新赛道的背景下，数据要素价值在赋能实体经济、驱动产业变革等方面的作用持续显现，成为推动经济社会高质量发展的新引擎。在金融领域，围绕数据要素价值展开的诸多探索，不但有效破解了中小微企业融资难、信用评估难等传统痛点，让金融服务更精准地触达实体经济的薄弱环节，同时加速金融业态的创新迭代，催生出“数据驱动风控、数字赋能服务”的新型模式，助力构建更高效、更安全、更普惠的现代金融生态，为金融领域高质量发展注入可持续动能。<br>
《指引》系统性地勾勒出数据要素赋能金融服务的完整图谱，这49个领域不仅覆盖了国民经济的关键环节，也集中体现了数据要素破解传统金融难点的创新路径。<br>
从宏观经济视角看，数据要素赋能金融服务是构建新发展格局的关键支点。当前我国经济正从高速增长阶段转向高质量发展阶段，亟需通过数据要素的乘数效应提升全要素生产率。金融作为现代经济的核心，通过数据要素与其他产业的交叉融合，能够有效降低信息不对称，优化资源配置效率。例如，在乡村振兴领域，涉农数据的整合应用使得金融机构能够精准识别农户信用状况，将金融“活水”精准滴灌至农村经济最需要的环节。<br>
从行业变革角度看，数据要素正在重构金融服务的基本逻辑。传统金融服务模式受限于信息获取成本高、风险评估不精准等问题，难以有效覆盖长尾客户。《指引》中提炼的“活体智慧贷”等创新场景，通过物联网设备实时采集牲畜生长数据，结合企业经营信息构建动态风险评估模型，将生物资产转化为可融资的信用资产。这种数据驱动的服务模式打破了传统依赖固定资产抵押的信贷逻辑，使金融机构服务半径扩展至80%以上原先无法获得贷款的中小微农业经营主体。<br>
从技术演进维度观察，数据要素与金融服务的融合代表了金融科技发展的新阶段。过去十年间，金融科技经历了从“金融+科技”到“科技+金融”的范式转变，而数据要素的深度应用正在催生“数据×金融”的新范式。《指引》中特别强调联邦学习、多方安全计算等隐私保护计算技术的应用，在保障数据安全的前提下实现“数据可用不可见”，为金融数据要素流通提供了技术保障。<br>
数据要素的价值释放不仅体现在微观业务层面，更在宏观上推动着金融体系的结构性变革。《指引》中列举的跨境数据流动、绿色金融数字化等场景，直接服务于“双循环”、“双碳”等国家战略。以绿色保险为例，通过整合碳排放监测数据、环境气象数据和保险业务数据，保险公司能够开发出更精准的环境风险定价模型。<br>
值得注意的是，数据要素赋能金融服务并非单纯的技术升级，而是涉及业务模式、组织架构和监管框架的系统性变革。《指引》中强调的“数据要素×”，突出体现了乘数效应和融合创新的重要性。金融机构需要超越传统思维，将数据要素作为核心战略资产，构建覆盖数据采集、治理、分析、应用的全生命周期管理体系，才能真正释放数据要素的潜在价值，在数字经济时代赢得竞争优势。<br>
结语<br>
115个典型场景清晰展现数据要素的“乘数效应”：从农村金融的“数据信用替代传统抵押”，到中小微企业的“数据增信打破融资壁垒”，再到保险领域的“数据驱动风险减量”，数据正重塑金融服务的底层逻辑。未来，随着数据共享机制的完善、安全技术的成熟，数据要素将进一步推动金融资源向实体经济重点领域、薄弱环节倾斜，为构建高质量金融体系、服务中国式现代化提供坚实支撑。<br>
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