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两会建言|全国人大代表程蓓:大力开展“数据要素×金融服务”行动 打造全国数字金融先行区

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2024-05-07 【 字体:

  2023年召开的中央金融工作会议明确提出,要“以金融强国为目标,做好数字金融大文章”。2024年1月,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,吹响了开展“数据要素×金融服务”行动的号角。

  然而,由于数据基础制度不健全等原因,信息孤岛、数据烟囱等现象依然存在,数据供给能力与快速增长的数据需求不匹配,制约了数字金融应用场景的构建和数据要素乘数效应的发挥。

  为此,全国人大代表、湖南财信金控集团党委书记、董事长程蓓在今年全国两会上建议,以国家“数据要素×”行动计划实施为契机,以场景落地为根本,在湖南打造全国数字金融先行区,加快数字金融创新探索,发挥试点示范效应,推动金融高质量发展,助力金融强国建设。

  据悉,这是她继去年两会提出建设普惠金融大数据中心,破解中小微企业融资难题之后,结合最新实践情况,进一步围绕推动数据要素和科技手段在金融服务领域发挥作用进行建言献策。“推动数据要素与金融服务深度融合,将有力促进金融领域的产品和服务创新,助力加快形成新质生产力,更好赋能高质量发展。”她表示。

  湖南数字金融生态正加速形成

  当前,湖南数据聚集高地与数字金融生态正加速形成,数字金融发展空间巨大。

  据程蓓介绍,湖南数字经济发展来势喜人。去年,湖南数字经济增长15%,工业企业数字化研发设计工具普及率提升至81.1%,高于全国2.1个百分点,国家新型工业化产业示范基地达19个,居中部地区首位。同时,湖南的“四算”(算力、算法、算据、算网)基础较好。湖南算力规模超5200 PFLOPS,增长30%,其中智能算力1200 PFLOPS,超算算力200 PFLOPS,排全国第三位;全球第一台“视频超算”在长沙马栏山建成。湖南还拥有一批创新平台,聚集了黎湘等人工智能领域的两院院士,“算力网络构建关键技术”取得重大成果。

  在数字金融应用场景探索方面,程蓓表示,湖南也走在全国前列、具备先发优势。比如,在“金融数据×金融服务”方面,湖南省利用企业收支流水大数据建立中小微企业信用风险评估模型,推出纯信用、纯线上的流水贷产品,融资成本较同期全省普惠金融贷款还低75个BP。在“产业数据×金融服务”方面,湖南省用数字信用大幅降低工程机械厂家销售担保比例,为产业链上下游企业提供免担保融资服务26.04亿元。在数字人民币方面,长沙作为第二批数字人民币试点城市,截至2023年年底,累计交易金额逾189亿元,总消费业务笔数等4项主要指标在同批试点地区排名第一。在资本市场方面,湖南股权交易所积极推进“区块链+数据可信共享”的创新探索,搭建四板市场企业数字档案,极大地提高了资本市场信息披露质量,在中国证监会组织的区域性股权市场区块链试点评估中连续两年获全国第一。

  建议在湖南打造全国数字金融先行区

  基于湖南数字经济的发展态势和数字金融生态的发展基础,程蓓建议,在湖南打造全国数字金融先行区,通过夯实基础,打造数字金融智能服务平台,大力开展“数据要素×金融服务”行动,不断增强数字金融赋能产业、普惠包容、服务政府的能效,为全国数字金融发展先行探路。

  那么,数字金融先行区具体可先在哪些重点领域开始探索?

  程蓓认为,首先要“夯实基础”,在先行区内探索数据要素市场化配置的体制机制。在数字基础设施方面,推动金融城域网、政务网和互联网等网络基础设施的互联互通,构建一体化算力服务网络,并与国家算力枢纽高速直连;在数据基础制度方面,逐步开展数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面的制度建设和立法实践;在数据资源共享方面,通过建立多维数据共享机制、组建跨省数据共享联盟等方式,开展公共数据授权运营和企业数据授权使用试点,逐步实现金融数据、公共数据、市场数据、企业数据和个人数据“五数”聚合。

  其次,要“赋能产业”,打造数字金融智能服务平台。在区域协同方面,整合先行区产业数据,建设金融服务、企业培育、创新创业、乡村振兴等功能模块,打造数字金融智能服务平台;在服务智能化方面,依托多模态人工智能通用大模型的技术能力,通过建立先行区领域专业知识数据库,对通用大模型进行细分场景调优,实现大模型场景落地,推动金融服务的全面智能化;在赋能现代化产业体系建设方面,通过区域数据共享助力产业链发展,降低链上企业融资难度;通过数字金融智能服务平台,推动大众创业、鼓励万众创新,以金融数据为核心,不断探索“金融数据+公共数据+商业数据”的场景开发,助力创新驱动、乡村振兴等战略实施,加快形成新质生产力,赋能现代化产业体系建设。

  再次,健全社会信用体系,提高人民群众金融服务可得性,做到“普惠包容”。具体而言,要不断深化金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据的共享共用和创新应用,逐步推广数字征信产品在金融、公共服务等多场景中的应用。在服务广度上,依托大数据和人工智能技术,深度分析客户的账户状态、银行流水等数据,实现精准的客户画像和信用打分,提高信用贷款比例,拓宽金融服务群体,提高人民群众金融服务可得性。在服务质量上,借助大数据和人工智能技术,为客户建立个性化的金融服务模型,提供定制化的产品和服务,提升金融服务质量。在服务效率上,实现金融服务智能化,快速响应与处理客户需求,为客户提供高效金融服务。

  最后,数字金融先行区还要着重在“服务政府”上发力,夯实区域金融风险监测预警平台的数据底座,提升平台的智能化水平,赋能政府治理现代化。这包括强化多源数据共享,逐步实现“五数融合”,夯实平台的数据底座。运用人工智能技术加强风险计量、模型研发、特征提取等能力建设,通过智能化评价策略、多维度关系图谱等厘清风险关联关系、研判风险变化趋势,实现对高风险交易、异常可疑交易等业务的动态捕捉和智能预警,提升平台的智能化水平。通过先行区金融风险智能监测预警平台,构建先行区金融风险防范的天网工程,基于大数据和人工智能技术,构建包括多行业多领域的风险智能监测预警模型,实现区域金融风险的早识别、早预警、早处置,有效防范区域金融风险。

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