莫开伟：加强科技金融领域数据开发利用是金融高质量发展的现实需要

　　文/莫开伟

　　近日，央行、国家金监总局等九部门联合印发了《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》（简称《通知》），协同推进科技金融领域数据开发利用；同时发布了《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》（简称《目录》）。

　　《目录》涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等八大类、26个数据指标。《通知》支持各地形成具有区域特色的科技金融数据开发利用清单，建设省级科技金融领域数据开发利用配套信息设施，加强现有信息系统资源互联互通，促进数据信息归集共享；坚持统筹发展与安全，规范科技公共数据开发利用，加强全过程安全管理，切实防范各种数据风险。

　　九部门发布《通知》旨在‌破解科技金融数据领域长期存在的“信息不对称”与“数据孤岛”难题‌；主要表现是我国科技金融数据分散在科技、海关、税务、知识产权等部门，缺乏统一目录和共享机制，缺乏统一归集平台，跨部门、跨区域共享机制不健全，导致金融机构难以获取企业全维度画像；数据资产法律权属界定模糊，缺乏全国统一的确权登记体系；价值评估缺乏科学标准，难以作为抵押品被金融机构认可，阻碍数据资产化融资；缺乏有效的利益分配与补偿机制，跨主体协作动力不足；‌标准不统一与质量参差不齐等，迫使金融机构在面对科创企业轻资产、高成长特性无奈采用传统风控手段无法有效防范风险，形成产业发展痛点和堵点，致使金融机构因缺乏科创属性、研发投入、知识产权等关键数据而采取“不敢贷、不愿贷”消极办法应对，严重影响了实体企业融资可获得性。为此，亟需通过‌打通公共数据、产业数据与金融数据的壁垒‌，构建标准化数据服务体系，提升金融机构对科创企业的‌风险识别与精准授信能力‌，从而落实国家科技金融战略，支撑高水平科技自立自强。同时，为深入执行《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》等文件要求，将数据要素转化为金融资源配置效率，需要破除科技金融领域数据破碎和割裂状态，形成完整、准确、系统的数据链，为金融业做好五篇金融大文章提供精准牢固的数据支撑。

　　显然，九部门发布《通知》具有重大现实意义，总体看，通过‌打破数据孤岛、统一数据标准、试点可信空间‌，从根本上解决科技金融长期存在的‌信息不对称‌难题，为“投早投小投科技”提供精准数据底座，加速科技—产业—金融良性循环。从一般意义说，将产生四方面积极作用：一是可有效破除“无标可依”困境‌。发布《全国科技金融领域数据开发利用目录 1.0》，确立‌8 大类 26 项统一指标‌，涵盖科创属性、知识产权、研发投入等，有效填补了行业数据标准空白，解决金融机构因数据口径不一导致的评估失效问题。二是‌可有效破除信息不对称壁垒‌。通过九部门协同政务与产业数据，推广‌授权查询、联合建模及可信数据空间试点‌，将企业“软信息”转化为可量化信用资产，显著提升风险识别精度。三是可有效‌重塑金融服务范式‌。引导银行金融机构从“看抵押”转向“看数据”，依托数字信用画像构建‌专属风控模型‌，实现“一链一策”精准滴灌，推动金融产品从同质化向细分场景定制化跃迁。四是可有效‌筑牢安全发展底座‌。在促进流通同时明确‌统筹发展与安全‌原则，规范公共数据使用边界，防范数据滥用风险，确保科技金融生态健康可持续。从深层意义上说，‌‌一则可打通政策落地“最后一公里”，将宏观战略转化为可执行的数据基础设施，使“全生命周期服务”具备实操抓手，避免政策空转；二则可成‌新质生产力助推器‌。通过数据要素赋能，降低科创融资成本，引导耐心资本投向关键核心技术攻关，直接服务于新质生产力培育；三则可成为‌制度型开放示范标杆。九部门联动机制标志着跨域数据治理进入深水区，为后续数据要素市场化配置提供“科技金融”先行样板。

　　由此，九部门发布《通知》，加强科技金融领域数据开发利用是金融高质量发展的现实需要，因为解决了“轻资产、无抵押、信息不对称”痛点，推动金融从“规模扩张”向“精准配置”转型的关键举措，直接支撑高水平科技自立自强与金融高质量发展。具体表现在七方面：

　　首先，破除传统信贷投放模式需真实准确科技金融数据做“利器”。银行业金融机构传统信贷投放模式依赖抵押物和财务报表，已难以适配科创企业“两高一轻”即高成长、高风险、轻资产特征，数据开发利用是补齐这一短板的唯一路径；如果没有科技金融数据来解开传统信贷模式的“死结”，不仅银行信贷投放处于雾里看花状态，更让银行业信贷发放缺乏足够胆量和底气，也让科创企业在信贷融资上始终难以摆脱“被怀疑”和“被排斥”状态，科创企业只能对银行贷款徒唤奈何！而科技金融数据统一收集与共享，就大大提高了银行与科创企业双方信息透明度，有利于消除银行信贷担忧，能促使银行及时改进信贷模式，极大地消除信贷障碍，顺利实现银行放贷与科创企业贷款信息的有效对接，提高科创企业贷款可获得性和效率性。

　　其次，消除信息不对称性需真实准确科技金融数据做“桥梁”。制约企业信贷成功率还有信息不对称这个障碍，而形成这个障碍的最大“绊脚石”就是企业信息残缺破碎地散落在各个部门，使银行机构难以全面把控，对企业申请贷款难以准确分析与判断，制约了银行信贷的成功率。而《通知》提出加强科技金融领域数据利用与共享，通过融合知识产权、创新积分、税务等“技术流”数据，等于在银行机构与实体企业之间架起了一座信息交流的“桥梁”；并可将实体企业不可见的创新能力转化为可量化的信用资产，最大限度地破除实体企业信贷融资瓶颈，能有效提升首贷、信用贷可得性。

　　再次，填补风控不到位漏洞需真实准确科技金融数据做“火眼金睛”。之前因为科技金融数据无法统一共享，让银行金融机构信贷投放始终感到云山雾罩，也存在不少盲区和暗区，给信贷风控留下死角。而《通知》要求摒弃单一财务与抵押物依赖，强制纳入‌研发投入、知识产权‌等 8 大类 26 项指标，构建“技术流”量化评分体系；并依托统一数据库生成‌企业数字信用画像‌，将风险识别从单体企业扩展至全‌产业链企业资金流动稳定性‌分析，实现“一链一策”精准风控；而且，通过‌可信数据空间试点‌与‌联合建模‌模式，合规获取企业收支流水等深层经营数据，解决轻资产科创企业“信息不对称”痛点，实现风险前置识别。尤其，引导机构开发‌细分行业专属风控投研模型‌，利用交易集中度等数据绘制产业链图谱，从被动应对逾期转向主动预测技术迭代与供应链断裂风险。总之，银行金融机构可重塑‌‌风控逻辑‌，从依赖历史财务数据转向基于实时经营与创新数据的动态评估，构建适配科创周期的智能风控模型，降低银行金融机构不良信贷率。

　　第四，‌优化金融资源配置需真实准确科技金融数据做“筛选机”。优化金融资源配置需精准科技金融数据支撑，进行全产业链分析和判断，确定信贷资金投向。在提倡做好金融五篇大文章的今天，科技金融数据共享让优化金融资源配置如虎添翼，发布的《全国科技金融领域数据开发利用目录 1.0》，能打破部门间“数据孤岛”，让金融机构能低成本获取企业真实创新画像，解决“不敢贷、不会贷”导致的资源错配。而且，可引导银行金融机构依托多源数据构建‌科技型企业数字信用画像‌与特色风控投研模型，替代传统依赖抵押物的审批逻辑，使资金能精准流向轻资产、高成长的优质科创主体。尤其，可利用交易流与产业链图谱数据开展资金流动分析，绘制重点产业链图谱，推动金融资源按‌产业链图谱“一链一策”‌ 定向投放，避免资金空转或盲目分散，提升资本配置效率。

　　第五，‌激发产品创新需真实准确科技金融数据做“导航仪”。信贷产品创新需准确科技金融数据进行提示，减少盲目和失败，提高金融产品创新的适应性和成功率，使金融产品创新事半功倍。《通知》要求通过‌释放高价值科创数据要素、构建数字信用画像底座、推动“一链一策”场景化建模‌，引导金融机构从“看抵押”转向“看数据、看技术”，直接催生适配科技企业全生命周期的定制化金融产品。而且， 数据要素的融合应用可催生知识产权证券化、研发失败险等差异化产品，催生供应链金融及集群授信产品，实现资源精准匹配；尤其，鼓励融合收支流水、知识产权及公共数据，试点可信数据空间，加速‌数据资产质押、研发贷、科技保险‌等无形资产融资产品落地，满足实体企业多样化金融服务产品的需要。‌‌

　　第六，实施保障与安全底线需真实准确科技金融数据做“治安员”。无论银行金融机构还是实体企业，共享科技金融数据共享都需安全底线作保障，这是确保金融运行安全与实体企业持续发展的根本保障。而《通知》要求明确规范科技公共数据开发利用，将安全可控贯穿数据归集、共享、应用全链条，切实防范各类数据风险；要求建立覆盖数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁的全生命周期安全管控体系，确保数据流转可追溯、可审计；并鼓励采用‌信息查询、联合建模‌等“数据可用不可见”方式，支持开展‌科技金融可信数据空间‌创新发展试点，在隔离环境中实现跨域高效对接。尤其，引导银行金融机构依托数据库构建数字信用画像时，必须同步完善智能风控模型与合规管理机制，严防数据滥用与泄露，这一切能确保释放数据价值的同时强化全过程管理，并采用隐私计算等技术防范数据泄露与滥用风险，解决“不敢共享、不敢用”的顾虑，在银行金融机构与实体企业以及所有提供数据组织机构之间构筑起一道安全屏障。

　　最后，营造‌多方合作的生态协同需准确科技金融数据做“黏合剂”。科技金融数据利用共享，产生更多的社会协同效应，并形成各方配合与信任的合作关系，需准确科技金融数据来黏合。而发布的《通知》要求联动供给数据、统一目录标准、建设可信空间试点和行业研究平台，能有效打破行政壁垒形成数据合力。同时，支持各地建设‌省级配套信息设施‌，鼓励区域特色清单开发，强化现有系统对接，实现公共数据归集共享与跨部门流转；开展‌科技金融可信数据空间试点‌，推广“授权查询 + 联合建模”机制，在保障安全前提下开放企业收支流水等关键数据，支持市场化征信机构建库丰富产品供给；引导银行金融机构依托多源数据构建‌企业数字信用画像‌与风控投研模型，打通融资对接全链条，推动跨域建模与产业链图谱应用‌，构建“政 - 银 - 企 - 数”多方协同的科技金融数据生态，产生科技金融数据共享互动效应，最大限度地提高科技金融数据利用的整体社会效率。

　　(本文作者介绍：知名财经评论人、独立经济学者)