金融是數據富集型行業，數據是金融高質量發展的關鍵要素。2025年“數據要素×”大賽金融服務賽道設置了“拓展公共數據應用”“提升科技、綠色、普惠、養老、數字金融服務水平”等六道賽題，旨在進一步釋放數據要素潛能，提高數據能力建設和數智化水平，強化科技和數據雙輪驅動，全面提升我國金融業綜合實力和核心競爭力，切實做好金融“五篇大文章”，加快建設金融強國。

來源｜國家數據局

作者｜歐陽日輝（中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長）

一、拓展公共數據應用，加快金融業數字化轉型

公共數據的融合應用，既是破解金融服務結構性矛盾的關鍵切口，更是金融服務實體經濟、助力產業升級的重要引擎。設置拓展公共數據應用賽題，目的是鼓勵金融機構利用公共數據，打破“數據孤島”，實現“數據+技術+場景”三維協同。

一是推動服務精準化。金融與公共服務領域系統互聯和信息互通，構建企業全景畫像，精準識別客戶需求，提升獲客、活客、留客能力，促進金融服務從“粗放型供給”轉向“靶向式滴灌”，實現畫像更精準、需求可識別、客戶可觸達。

二是提升風險防控能力。實現跨機構、跨地域、跨行業數據資源有序共享，推動金融機構風控數據共享，構建以客戶為中心的風險全景視圖，金融風險防控從“被動防御”轉為“智能研判”、從“事后響應”向“事前預警”轉型。

二、提升科技、綠色、普惠、養老、數字金融服務水平，支持因地制宜發展新質生產力

金融“五篇大文章”，既擘畫了金融高質量發展的宏偉藍圖，也是金融服務實體經濟高質量發展、支持因地制宜發展新質生產力的重要著力點。設置本賽題的目的是鼓勵金融機構將數字元素注入金融服務全流程，將數字思維貫穿于業務運營全鏈條，深挖數據綜合應用場景，實現數據綜合應用與多向賦能。

通過數據協同優化、復用增效、融合創新，推動科技金融從“抵押邏輯”轉變為“數字信用”、綠色金融從“模糊定性”轉變為“精準定量”、普惠金融從“數據荒漠”轉變為“信用綠洲”、養老金融從“產品本位”轉變為“需求本位”、數字金融為實體經濟、創新企業提供精準的金融服務對接。

三、提升人工智能條件下的資本市場輿論環境治理水平，培育科技向善和金融向善的中國特色金融文化

正確的輿論導向對引導和穩定市場預期、規范市場參與者行為、疏導社會情緒至關重要，是資本市場健康發展的重要力量。設置人工智能條件下的資本市場輿論環境治理的賽題，目的是營造良好的資本市場輿論生態環境。

一是輿論監控預警。結合資本市場輿論數據的特點與趨勢，構建資本市場網絡輿情監測、分析、預警系統，建立資本市場負面輿論監測預警及“信息繭房”防范機制。

二是輿情高效治理。充分發揮數據要素價值，運用數據技術、人工智能、區塊鏈、數據可視化等技術進行高效率、高質量的網絡輿情治理，強化資本市場預期管理。

四、融合多維數據發展綠色金融，為中國低碳轉型插上騰飛的翅膀

綠色金融堅持先立后破、分類施策，統籌對綠色發展和低碳轉型的支持。設置融合多維數據發展綠色金融，旨在為經濟社會發展全面綠色轉型和美麗中國建設提供高質量金融供給。

一是數據技術賦能。充分運用企業碳賬戶、個人碳賬戶等涉碳數據，積極運用大數據、區塊鏈、人工智能等科技手段，有序推進綠色低碳金融產品和服務開發，提升金融服務綠色產業的覆蓋面和精準度，提高綠色金融風險管理水平。

二是資本市場引導。穩步推進數據要素在資本市場的深度融合與創新應用，通過融合環保、氣象、金融等多維度數據，更好地發揮資本市場的樞紐作用，引導更多資源要素向綠色、低碳領域集聚，助力實體經濟的綠色轉型和低碳可持續發展。

五、提高金融服務領域的數據分析能力，提升我國金融業綜合實力和核心競爭力

提升數據開發利用水平，已成為金融機構競爭力的關鍵議題。設置提高金融服務領域的數據分析能力，目的是強化數據能力建設，深化數據綜合應用。

一是風險控制自動化。深入挖掘各類數據，加快建設證券期貨金融數據分析平臺，通過多維度立體化統計分析，提升事前、事中和事后全流程自動化風險監控水平，推動風險管理從“人防”向“技防”“智控”轉變。

二是監管智能化。匯聚“海量、多維、動態”的數據資源，加強數字化監管能力建設，提升金融監管效能、降低合規成本。

三是治理體系化。建立涵蓋數據全生命周期的數據治理體系，保障數據的一致性、準確性、完整性和安全性，提升數據有效性和易用性，并對數據治理的效果進行評估和持續改進。

六、強化期貨市場服務實體經濟能力與風險防控能力，增強市場深度和定價能力

提升重要大宗商品的價格影響力，需要提升商品期貨市場服務實體經濟質效，強化期貨市場風險防范。設置強化期貨市場服務實體經濟能力與風險防控能力的賽題，目的是解決期貨市場服務實體經濟質效和價格影響力不強、監管規則和風險防控體系適應性不足等問題，促進期貨市場平穩運行和高質量發展。

主要考察兩個方面：

一是期貨行業與實體經濟良性互動、協同發展。運用數字技術合理促進期現貨市場數據融合，豐富外部數據開發利用場景，打破“數據孤島”，優化期貨合約設計、風險管理工具及交易監管機制。

二是提升期貨行業監管的精準性與有效性。技術和數據深度融合提升風險防控能力，實現對風險的實時監測、精準預警與有效處置。