數據作為當前新型生產要素，是金融機構數字化、智能化的基礎，現在已經快速融入金融業務的各個環節，深刻改變著生產方式和生活方式。

　　隨著數字經濟時代的到來，金融行業全面向數字化、智能化轉移，數據要素則成為金融行業高質量發展的重要驅動力。消費金融行業是較早實現數字化的，數據要素在持牌消費金融公司數字化進程中起到什么作用？又面臨哪些問題呢？

　　馬上消費作為一家科技驅動型金融機構，立足數字化，建立了較為完善的、以人工智能和大數據驅動的數字化零售金融體系，使得數據要素價值得以充分釋放。從自身經驗出發，馬上消費一一回答了上述的問題。

　　數據要素是高質量發展重要驅動力

　　金融業是數據密集型行業，其信息化程度一直居于各行業頭部位置。艾瑞咨詢數據顯示，中國銀行業在技術資金的投入方向上，AI、大數據與云計算合計占比超過研發總投入的80%；而從中國信通院調研的大數據產業收入分布反觀金融業的科技投入，其對大數據行業應用市場的貢獻度已然高達30%；上述情況表明，金融業已經將數據要素視為高質量發展的重要驅動力。

　　隨著2022年1月中國銀保監會印發《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》，數據要素作為金融業數字化轉型的基礎性、戰略性資源地位，被進一步強化。

　　對與消費金融行業來說，數據要素的核心在于提升資源配置效率：一方面，通過多維數據的分析挖掘，提升金融產品風險定價的有效性和精準度；另一方面，通過將數據要素應用于各種金融服務場景，捕捉金融消費者的潛在需求，實現個人消費信貸需求與金融產品的精準匹配。

　　在數字經濟步伐加快的情況下，如何更好地發揮數據要素的價值，是眾多金融機構面前的一道必答題。

　　消費金融運用數據要素仍然面臨問題

　　目前銀行、持牌消費金融公司等金融機構已經在數據要素的應用方面開展了大量實踐，且取得了一些相當可觀的成效，但存在的問題不容忽視。

　　首先，法律法規等制度落地還存在一些短板。在消費金融領域，由于涉及廣大的個人消費者群體，個人信息保護相關法律法規是否得到有效落地，還需要各方付出巨大的努力，并逐一解決執行層面的難題。比如：數據治理相關的標準還亟待統一，數據濫用等相關違法違規懲處措施的細則也有待完善。此外，金融機構的治理水平參差不齊，或多或少存在數據合規意識不足、數據治理體系不完善、數據安全管理存在疏漏等諸多現實問題。上述問題的解決，絕非一日之功，必將是一項長期性、持續性的工作。

　　其次，數據要素有不同于其他生產要素的特性。一是分散，往往由很多個人或者機構所擁有；二是價值需要通過數據聚合才能充分發揮；三是確權困難又易于復制。

　　針對這些特性，想要在消費金融領域進一步解放數據要素的生產力，亟待解決的問題相應集中在三個方面：一是數據確權，即數據源的歸屬主體究竟如何確定；二是數據標準，如何推動金融業務各類數據的標準化、制定行之有效的標準體系；三是數據流轉，如何使沉淀數據成為“活水”，以合法合規、安全可靠的方式進行流通、形成協同生產機制，從而為推動金融高質量發展、實體經濟發展發揮更大的作用。

　　著眼于數據資產化與數據資產管理

　　從數據管理、到數據治理、再到數據資產管理，在金融業數字化轉型中，金融機構所需要的不僅僅是數據技術應用水平的提升，更加需要數據理念與管理視角的轉變——從應用驅動、轉向問題驅動、并最終發展為價值驅動。

　　一方面，數據資產管理要更加著眼于數據價值。縱觀國內的數據資產管理實踐，政府、金融機構、互聯網企業都在開展數據管理、數據治理的基礎之上，積極探索數據資產化、價值評估、數據資產運營等工作。在消費金融領域，馬上消費也正扮演著行業排頭兵的角色，沿著上述路徑，不斷提升自身運用數據要素的能力：在建設數據中臺、建立數據治理體系的基礎上，積極開展數據資產管理實踐，迄今已形成近百項數據資產目錄、按照參與人等主題建立了十余個數據資產池、建立了清晰的數據資產管理權責體系。

　　值得一提的是，2022年5月1日，國家標準化管理委員會批準發布的《信息技術服務數據資產管理要求》（GB/T40685—2021）正式實施，對組織的數據資產管理活動提出了全面的規范性要求。包括：數據資產目錄管理，數據資產的識別、確權、應用等六大核心管理活動，以及數據資產的評估、審計和安全管理三大支撐。該項國家標準無疑將進一步推動數據資產管理在金融等行業的深化落地。

　　另一方面，數據資產化是數據要素價值釋放的關鍵引擎。在可見的未來，數據要素將是銀行、消費金融公司等金融機構必須正視的、最大最重要的新資產類別，也將成為實體經濟和金融業大多數客戶的核心資產。數據資產將具有以下特征：一是可增值。數據自身的價值具有很大的外部依賴性，實效性，數據資產的價值隨著應用場景、用戶數量和使用頻率的增加而增加。二是可共享。在權限可控的前提下，數據資產可以幾近于零的邊際成本進行復制，能被組織內外部多個主體共享和應用。三是可控制。為了滿足風險可控、運營合規的要求，數據資產需要滿足權限可控制、行為可追溯等要求。四是可量化。只有高質量的數據才能形成數據資產，而且其成本和價值也必須具備可計量、可評估的特征，才能成為真正可交易的資產。因此，并非所有的數據都可以成為數據資產。

　　未來金融科技的發展將從解決數據隱私安全的隱私計算技術，延伸到形成高價值數據資產的數據治理技術以及實現數據價值賦能的數據流通技術。

　　金融是數據密集型行業，隨著在數據要素方面的大量實踐，將為推動實體經濟發展發揮重要作用，同時為數字經濟高質量發展打下堅實的基礎。