（原标题：大咖TALK | 欧阳日辉：推动数据成为做好金融“五篇大文章”的关键要素）
金融是数据富集型行业，数据是金融高质量发展的关键要素。2025年“数据要素×”大赛金融服务赛道设置了“拓展公共数据应用”“提升科技、绿色、普惠、养老、数字金融服务水平”等六道赛题，旨在进一步释放数据要素潜能，提高数据能力建设和数智化水平，强化科技和数据双轮驱动，全面提升我国金融业综合实力和核心竞争力，切实做好金融“五篇大文章”，加快建设金融强国。
来源｜国家数据局
作者｜欧阳日辉（中央财经大学中国互联网经济研究院副院长）
一、拓展公共数据应用，加快金融业数字化转型
公共数据的融合应用，既是破解金融服务结构性矛盾的关键切口，更是金融服务实体经济、助力产业升级的重要引擎。设置拓展公共数据应用赛题，目的是鼓励金融机构利用公共数据，打破“数据孤岛”，实现“数据+技术+场景”三维协同。
一是推动服务精准化。金融与公共服务领域系统互联和信息互通，构建企业全景画像，精准识别客户需求，提升获客、活客、留客能力，促进金融服务从“粗放型供给”转向“靶向式滴灌”，实现画像更精准、需求可识别、客户可触达。
二是提升风险防控能力。实现跨机构、跨地域、跨行业数据资源有序共享，推动金融机构风控数据共享，构建以客户为中心的风险全景视图，金融风险防控从“被动防御”转为“智能研判”、从“事后响应”向“事前预警”转型。
二、提升科技、绿色、普惠、养老、数字金融服务水平，支持因地制宜发展新质生产力
金融“五篇大文章”，既擘画了金融高质量发展的宏伟蓝图，也是金融服务实体经济高质量发展、支持因地制宜发展新质生产力的重要着力点。设置本赛题的目的是鼓励金融机构将数字元素注入金融服务全流程，将数字思维贯穿于业务运营全链条，深挖数据综合应用场景，实现数据综合应用与多向赋能。
通过数据协同优化、复用增效、融合创新，推动科技金融从“抵押逻辑”转变为“数字信用”、绿色金融从“模糊定性”转变为“精准定量”、普惠金融从“数据荒漠”转变为“信用绿洲”、养老金融从“产品本位”转变为“需求本位”、数字金融为实体经济、创新企业提供精准的金融服务对接。
三、提升人工智能条件下的资本市场舆论环境治理水平，培育科技向善和金融向善的中国特色金融文化
正确的舆论导向对引导和稳定市场预期、规范市场参与者行为、疏导社会情绪至关重要，是资本市场健康发展的重要力量。设置人工智能条件下的资本市场舆论环境治理的赛题，目的是营造良好的资本市场舆论生态环境。
一是舆论监控预警。结合资本市场舆论数据的特点与趋势，构建资本市场网络舆情监测、分析、预警系统，建立资本市场负面舆论监测预警及“信息茧房”防范机制。
二是舆情高效治理。充分发挥数据要素价值，运用数据技术、人工智能、区块链、数据可视化等技术进行高效率、高质量的网络舆情治理，强化资本市场预期管理。
四、融合多维数据发展绿色金融，为中国低碳转型插上腾飞的翅膀
绿色金融坚持先立后破、分类施策，统筹对绿色发展和低碳转型的支持。设置融合多维数据发展绿色金融，旨在为经济社会发展全面绿色转型和美丽中国建设提供高质量金融供给。
一是数据技术赋能。充分运用企业碳账户、个人碳账户等涉碳数据，积极运用大数据、区块链、人工智能等科技手段，有序推进绿色低碳金融产品和服务开发，提升金融服务绿色产业的覆盖面和精准度，提高绿色金融风险管理水平。
二是资本市场引导。稳步推进数据要素在资本市场的深度融合与创新应用，通过融合环保、气象、金融等多维度数据，更好地发挥资本市场的枢纽作用，引导更多资源要素向绿色、低碳领域集聚，助力实体经济的绿色转型和低碳可持续发展。
五、提高金融服务领域的数据分析能力，提升我国金融业综合实力和核心竞争力
提升数据开发利用水平，已成为金融机构竞争力的关键议题。设置提高金融服务领域的数据分析能力，目的是强化数据能力建设，深化数据综合应用。
一是风险控制自动化。深入挖掘各类数据，加快建设证券期货金融数据分析平台，通过多维度立体化统计分析，提升事前、事中和事后全流程自动化风险监控水平，推动风险管理从“人防”向“技防”“智控”转变。
二是监管智能化。汇聚“海量、多维、动态”的数据资源，加强数字化监管能力建设，提升金融监管效能、降低合规成本。
三是治理体系化。建立涵盖数据全生命周期的数据治理体系，保障数据的一致性、准确性、完整性和安全性，提升数据有效性和易用性，并对数据治理的效果进行评估和持续改进。
六、强化期货市场服务实体经济能力与风险防控能力，增强市场深度和定价能力
提升重要大宗商品的价格影响力，需要提升商品期货市场服务实体经济质效，强化期货市场风险防范。设置强化期货市场服务实体经济能力与风险防控能力的赛题，目的是解决期货市场服务实体经济质效和价格影响力不强、监管规则和风险防控体系适应性不足等问题，促进期货市场平稳运行和高质量发展。
主要考察两个方面：
一是期货行业与实体经济良性互动、协同发展。运用数字技术合理促进期现货市场数据融合，丰富外部数据开发利用场景，打破“数据孤岛”，优化期货合约设计、风险管理工具及交易监管机制。
二是提升期货行业监管的精准性与有效性。技术和数据深度融合提升风险防控能力，实现对风险的实时监测、精准预警与有效处置。
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