金融机构外部数据管理实践指南（2025年）

2025年12月在数字经济蓬勃发展的时代浪潮中，数据已成为关键生产要素，深刻重塑各行各业的发展格局。自国家数据局成立以来，一系列数据相关政策与改革举措密集落地，我国数据要素发展路径愈发清晰、金融机构凭借自身的数据资源优势，积极投身于数据创新应用的实践中，不断探索内部数据与外部数据的融合路径，以提升数据的价值创造能力，为整个数据要素市场的繁荣贡献力量。在此过程中，外部数据管理的重要性日益凸显，不仅关系到金融机构自身的业务发展与风险防控，更对整个数据要素市场的健康、有序运行起2021年起，大数据技术标准推进委员会连续三年联合多家金融机构编制并发布金融机构外部数据管理实践系列指南，包括《金融机构外部数据管理实践指南（2022年）》《金融机构外部数据管理实践指南（2023年）》《金融机构外部数据管理实践指南（2024基础上更新完善，深入探讨新环境下金融机构在外部数据应用中的热点、难点和趋势问题，整合行业具有创新性和实效性的管理经验， 1（一）外部数据的概念 1 1 2 4 7 11（一）外部数据纳入外包风险管理的实践探索 （三）外部数据管理模式转型难点与破局路径 （四）公共数据开放提速下外数引入痛点待解 25（一）外部数据市价分化，采购策略适配趋紧 （二）监管新规落地，外部数据安全防控升级 （三）可信数据空间助力外数流通迎转型新机 32 图目录 3 181一、外部数据管理概述（一）外部数据的概念金融机构外部数据指为实现金融机构特定业务目标，通过采购、金融机构外部数据管理指金融机构通过构建组织架构、明确各部门职责要求、建立和实施系统化制度、流程和工具等方式，针对外部数据进行引入、应用、共享和退出的全流程管理，确保外部数据的合法引入、合规使用、充分共享和有序退出，并在经营管理中（二）外部数据的管理模式重塑外部数据管理流程，深耕外部数据应用，保障外部数据安全合规，促进外部数据降本增效已成为当前金融机构的热门话题。然而，外部数据在机构内部运用时，经常面临需求重复、标准不一、授权范围不规范、共享不充分、成效难评估等问题，加之外部监管对于数据安全的合规要求不断增加，构建具备安全屏障的外部数据目前，国内金融机构对于外部数据的管理主要分为自主分散、统分结合以及统一集中三种模式。自主分散模式指金融机构的外部数据由内部各业务部门自行管理。统分结合模式指金融机构对外部数据统一管理，包括维护和发布外部数据目录，管理基础平台工具等，业务部门在统一管理下根据各自需求引入并应用外部数据。统一集中模式指金融机构内部明确外部数据归口管理部门，并授权其2对金融机构所有外部数据进行全流程集中管理，包括需求、预算、为加强外部数据资源的集约化管理，实现外部数据的共享应用，进一步发挥外部数据的价值，统一集中模式已逐渐成为外部数据管理的主流模式，其优势主要包括：一是整合需求，避免重复。统一管理的模式下，机构可将所有外部数据需求进行整合论证，合并去重，最大限度地确保数据需求的合理性，避免重复引入造成不必要的资源浪费。二是规范流程，提高效率。统一管理的模式下，机构可从顶层出发对外部数据全流程进行规范管理，通过组建专业的外部数据管理团队使其专注于外部数据管理，提高外部数据引入和应用的效率。三是一点接入，充分共享。统一管理的模式下，机构通过建设配套的外部数据系统，实现外部数据在机构层面的统一接入，最大限度实现数据共享；同时，通过对外部数据进行调用情况的整体统计分析、系统对账、费用监测等，机构能够最大程度挖掘出外部数据的应用价值。四是双重约束，确保安全。统一管理的模式下，机构通过建立统一的管理制度、流程以及一体化的技术手段对外部数据管理全流程进行双重约束，进而确保数据引入的合法合规以及二、外部数据全流程管理本节在往年版本的基础上，结合近一年行业实践的变化和发展，对统一集中模式下的管理流程进行了调整与更新。需要注意的是，各机构由于业务模式和组织架构不同，统一集中模式下的管理流程34（一）外部数据的引入流程外部数据在引入阶段主要包括需求收集、需求评估、数据供方按照外部数据需求的获取方式，可将需求分为申请和征集两种。需求申请指各部门可以根据业务需要，收集部门内提出的外部数据需求，论证后提交至外部数据归口管理部门审核。需求征集指外部数据归口管理部门通过与行业间以及数据供应商的沟通交流，及时掌握市场动态，将时下高价值的数据和应用场景推荐给各业务部门，主动收集相关外部数据需求。之后，需求由归口管理部门汇总整合、各部门提交至外部数据归口管理部门的需求包括需求描述、应用场景描述、数据使用量预估、效益预估、业务可行性方案、安全保障措施和应急处置预案等内容，其中需求描述又包括数据字典、数据范围、更新频率、数据质量以及售后服务等内容。之后，外部数据归口管理部门将根据数据测试情况、初步询价结果、效益预估在确定外部数据需求后，由外部数据归口管理部门与业务部门以及其他相关部门联合执行参与评估，首先通过需求驱动完成数据市场调研，明确寻源渠道，制定筛选策略并建立合理的准入评估标5准，包括供应商的资质、经营情况、数据来源、数据授权、数据质量、数据供应能力、合同履约能力、数据价格与售后等方面。通过初步评估确定供应商候选列表，为进一步数据验证接入测试做好准备，同时，归口管理部门可以逐步建立并维护外部数据产品及供应商的资源库，以全面掌握当前外部数据供应商的状况以及数据市场在确定了外部数据需求和供应商后，可由业务部门按需对将要引入的数据进行验证测试。测试项目可包括外部数据的准确性、完备性、时效性以及业务适用性等。测试团队可包含外部数据管理人员、业务需求管理人员、数据分析人员，必要时也可包含采购人员与相关技术人员。需要注意的是，涉及个人信息，尤其是敏感个人信息的验证测试，需要在测试前与数据供应商签订保密协议或要求供应商出具保密承诺，规定其不留存、利用、转让、泄露金融机构提供的样本数据以及获得的查询结果，并要求供应商履行告知个人信息主体的义务。测试完成后，测试团队需提交测试报告并明确测预算申请可分为定期申请和随时申请两种模式。定期申请指财会部门约定本年度预算申请的时间和周期，外部数据预算在相应的时间内完成申请。随时申请指财会部门在每年初框定外部数据概算，在概算范围内，外部数据预算可以根据业务需要进行申请。相较而6言，随时申请的模式更灵活，也更有助于提高外部数据的引入效率。费用申请是指金融机构根据自身业务规划，匡算每笔业务的数据预计成本上限，并经有权人（组织）审批。审批通过后，使用部门在不高于每笔业务预计成本上限的情况下开展业务，最终投入成本为业务笔数乘以每笔业务的数据实际成本。这种模式有利于金融机构进行成本效益管理，可以实现数据成本的精细化测算与管控，另外，为加强外部数据精细化管理能力，确保外部数据切实应用到业务中，金融机构开始推行预算“分摊”机制，按照“谁使用，谁外部数据的采购需要严格按照各金融机构相关的采购制度和流程执行。采购流程主要包括采购申请、采购实施、合同管理、评估采购申请通常由业务部门向外部数据归口管理部门提出采购需求，再由归口管理部门统一进行整合、审核以及申请。采购实施环节，金融机构可根据实际情况设置集中采购限额，采购金额在限额以上的由外部数据归口管理部门统一向采购部门提出集中采购申请。合同起草可根据采购流程由外部数据归口管理部门牵头，相关部门协同完成，在经由法律、内控合规等部门审核后提请签署。服务验收可由归口管理部门组织业务部门开展，包括外部数据的效果评估和服务验收。费用结算通常由合同签署部门执行，并依照合同执行7（二）外部数据的应用管理统一集中管理模式下，外部数据将接入到外部数据管理系统，外部数据的引入在金融行业经历了从标准化到定制化的转变。初期，金融机构多依赖于统一标准的数据服务，随着数据市场的扩展，更多的金融机构开始追求更贴合业务需求和数据特性的定制化服务。联合建模等新型合作模式应运而生，促进了与政府部门及第正式接入外部数据前，金融机构需要做好全面的前期准备工作，包括获取详尽的数据字典，以深入了解数据本质；评估数据规模，确保基础设施能应对数据挑战；明确数据交付方式，无论是实时查询还是批量传输，都与内部团队紧密配合，确保技术可行。同时，金融机构还需要规划数据接入的时间表与优先级，有条不紊地推进工作。全量数据的质量探查更是不可或缺，可通过形成详尽报告，为后续的数据管理和应用提供坚实支撑。如涉及个人信息，应确保数据处理活动已告知个人信息主体并取得同意，明确金融机构与外部数据供应商的权利与义务。这些准备工作共同为金融机构顺利接随着各机构对于数据安全需求的增加，系统直连成为当前外部8数据传输的主要方式，一般分为网络专线和互联网传输两种。网络专线传输指金融机构与供应商之间通过运营商建立独立的网络连接通道，互联网传输指金融机构与供应商之间通过互联网建立网络连外部数据需要根据数据遭到破坏后的影响范围和影响程度来确统一集中管理模式下，外部数据通常进行集中存储。其中实时联机查询应统一由外部数据管理系统对外提供服务接口，并在合法合规的前提下留存查询结果；而批量数据传输应统一由外部数据管外部数据的共享指同一条数据在有效期内由不同部门进行二次及以上的查询。外部数据的共享通常由各业务部门发起，提交共享需求至外部数据归口管理部门进行审核，待审核通过后，数据由外部数据管理系统或其他相关系统提供，当数据共享内容以及数据共享范围发生变化时，需要业务部门再次提出申请。外部数据管理系统能够提供统计分析等功能辅助数据共享部门跟踪数据使用情况，外部数据的共享同样需要遵循“最小必要”原则，共享范围应限于用户授权范围与业务实现目的。个人类外部数据可通过“可用不可1接口控制：对接口上、下线的控制，即控制接9见”的方式进行共享，相关信息可嵌入到系统化的业务流程或模型中外部数据的质量指外部数据能够真实、完整地反映实际情况的程度。外部数据的质量监测指依据质量规则对外部数据质量进行检查、核对，量化外部数据质量水平并识别质量问题的过程。金融机构对于外部数据的质量要求较高，通常在事前、事中和事后三个阶段分别开展质量检测，事前通过验证测试评估数据质量，事中通过系统功能实时监测外部数据质量，事后可由外部数据归口管理部门汇总各业务部门在使用过程中发现的质量问题，形成数据质量监测报告。不同于内部数据对质量的控制和提升，外部数据的质量依赖外部数据效用评估指对数据使用效果进行深度分析，由外部数据归口管理部门牵头，使用部门参与评估。由各业务部门基于系统平台提供的统计结果以及业务成效评估方法进行分析，评估结果将汇总至外部数据归口管理部门，以此作为开展下一年度外部数据需求分析、费用申请和数据采购等多项工作的重要依据。由于金融机构降本增效的要求，外部数据预算及采购政策趋严，业内已经将外部数据效用评估工作提升到更高的层次，逐步由定性评估过渡到定内、外部数据的融合可以最大限度发挥数据本身的使用价值，数据融合可以进一步分为数据清洗、数据关联和数据融合等步骤。由于外部数据和内部已有数据的格式、标准、存储方式等存在一定差异，需要多平台、多技术配合对外部数据进行清洗和整理，包括统一标准的码值转换、合并同类型去重、剔除干扰项，数据标准化、格式化等操作。数据在融合之前还应进行关联，例如，企业数据可通过企业名称和企业统一社会信用代码进行关联整合，并将其作为查询条件。基于业务需要，在实现外部数据与内部数据实体的关联外部数据的异议指数据主体在办理业务过程中认为金融机构使用的外部数据存在不准确、不一致或数据缺失而提出的更正要求，外部数据异议处理指受理异议申请、开展异议核查、异议更正并回复异议申请人的过程。每件异议从受理到处理结束的整个过程使用外部数据的各业务主管部门受理外部数据异议申请，对下级机构提出的异议申请进行审核，并将审核结果反馈至外部数据归口管理部门，归口管理部门应以审核结果作为依据受理、核查并回对于审核同意的异议处理申请，外部数据归口管理部门应协调数据供应商进一步核实、处理并将结果及时通知业务主管部门，由（三）外部数据的退出流程外部数据退出分为正常退出和异常退出。正常退出指与外部数据供应商合作到期且无相关数据需求的自然退出；异常退出指与外部数据供应商合作期间出现政策规制、供方履约异常、重大违法违金融机构需要针对外部数据建立统一的退出管理机制和流程，在每份外部数据采购合同到期前一段时间或使用监测异常时，外部数据归口管理部门应针对该数据再次征集需求，若无续期需求，则应协同相关业务部门开展数据停止供应影响性分析，根据分析结果协同相关部门在合同到期后下线相关数据服务。在异常退出的情况下，应立即启动风险管理和应急响应机制，同时为保障业务的连续性，金融机构应针对重要性及连续性要求高的数据建立主备数据机制，以便在主数据出现问题时能够快速切换到备用数据。此外，金融机构在与第三方签订数据采购合同时，应明确退出条款，包括正常退出和异常退出的具体流程、责任划分和违约处理。最后，金融机构需要完整记录退出流程中的决策、行动和分析结果，并更新相三、外部数据发展热点问题分析近年来，外部数据管理已从早期探索迈入规范发展新阶段，市场机制、安全保障与应用场景持续完善，为金融机构深化数据利用、释放要素价值奠定基础。当前，行业聚焦四类热点推动其升级：一是监管层面，数据管理政策相继发布，明确外部数据纳入外包风险管理以划定合规框架；二是技术应用层面，ChatGPT引AI浪潮，加速外部数据在AI智能体中渗透以释放价值；三是管理模式层面，随着金融机构数据驱动需求升级，“统分结合”向“统一集中”转型成为行业关注重点，以适配数据规模化管理与精细化应用的（一）外部数据纳入外包风险管理的实践探索数据安全管理办法》（金规〔2024〕24号办法中明确规定“银行保险机构应当制定外部数据采购、合作引入的集中审批管理制度，金融机构对于外部数据采购、合作引入的需求也日趋旺盛，上述监管规定的出台无疑对金融机构外部数据管理带来了新的要求。这种情况下，金融机构外部数据归口管理部门需对外包风险管理体系有更加全面的梳理，将外部数据纳入外包风险管理体系进行统筹管理，由于《银行业金融机构外包风险管理指引》（银监发〔2010〕44号）《银行保险机构信息科技外包风险监管办法》（银保监办发〔2021〕141号）等监管规定对于金融机构的外包风险管理提出了明确要求，金融机构内部已建立有相对完备的外包风险管理体系，金融机构的外包风险管理体系大致可以分为外包预算管理、外包准入审查、外包服务供应商管理、外包监控评价和风险管理。外部数据管理与传统外包存在较多相似点，例如，准入管理、供应商管理及应急管理等；同时也存在一些差异，例如，外部数据实质上是为金融机构获取外部供应商提供的信息，不涉及供应商人员在金融机构驻场服务事项，也不涉及向供应商提供金融机构自身系统的访问权限等外包风险管理的关注点。因此，在纳入外包风险管理中，外部数据归口管理部门需结合实际情况，协同外包风险归口管理部门或外包事项审查组做出适应性调整，以在加强安全管理的同时，为落实监管要求，交通银行围绕外部数据外包风险管理要求，一是开展外包准入评估及审查。在原来外部数据采购集中审批基础上，增加外包准入风险评估，从服务中断风险、信息泄露风险、声誉风险和国别风险等多维度评估外部数据引入可能存在的风险点，并根据风险评估结果针对性地制定风险管控或缓释措施。同时，在预算申请中，根据外包管理要求进行外包申请，包括提交外二是强化服务供应商安全管理。根据监管最新要求，在供应商尽职调查中，重点评估供应商数据安全保障能力、业务连续性保障能力、风险控制能力和应急处置能力，进一步加强对外部数据供应三是持续开展服务质效监控及评价。外部数据归口管理部门和使用部门加强外部数据供应商在合作期间的服务质效监控评价，对外部数据使用情况和数据质量进行持续监测，建立供应商数据安全事件报告机制并完善应急管理流程，特别是对于可能影响业务连续l增设供应商数据安全评估：结合监管数据安全要求与本行外部数据管理实际，制定《数据供应商数据安全评估标准》，对供应商进行深度审核并形成安全评估得分。重点考察数据来源合法性、安全管理体系完整性和应急能力有效性，可通过核查供应商数据来源授权文件、查看安全管理制度、现场考察等方式评估数据源l准入阶段全面识别供应商风险：在原有的外部数据供应商准入要求基础上，增加多维度风险识别，形成《数据供应商准入评估清单》。收集供应商基础资质（营业执照、征信资质、财务报表、安全认证）、产品服务评估（服务列表、样例数据、金融行业案l新增外部数据安全相关合同条款：明确数据安全责任、合规义务、风险赔偿条款，同时，加入动态调整条款，允许银行根据监管政策变化、业务需求调整，要求供应商配合更新数据服务方案l实施供应商分级动态监测与专项评估：识别供应商重立差异化监测机制，针对重大供应商（如提供核心业务数据的合作方）建立年度专项评估机制，每年开展一次全面评估，包含基本情况、财务状况、资质认证、内部管理、社会（二）外部数据在AI智能体的具体应用与落地近年来，ChatGPT引发广泛关注，推动生成式人工智能（AI）成为社会热点，国内大模型技术也加速发展，“Deepseek”“盘古”“文心”等产品相继落地，标志着人工智能迈入全新发展阶段，在此背景下，AI在金融行业的应用场景持续拓展，逐步从传统业务支撑向创基础，其来源不仅包括机构自有数据，外部数据的战略价值也日益机构内部部署的通用大模型底座上，通过提示词工程、知识库等路径，打造外部数据管理智能体。通过人机交互模式，为业务人员提供外部数据资源查询指引，有效解决“数据有什么”“数据在哪里”“数第二类是业务创新场景。重点支撑智能投研、智能理财助手等业务模块建设。通过融合内部业务分析数据与外购的行业研究报告、证券价格、企业财务等外部数据，依托大模型技术，实现投向分析、产品研究、产品备选库等功能的自动化生成，大幅减少业务人员在数”“找数”，到场景化的“问数”“用数”多类型、多功能的智能体服务外数速查助手：基于已接入的企业工商、奖惩、舆情等公开数据资源，构建“外数速查”智能助手，通过人机自然语言交互模式，辅助业务人员定位行内外部数据情况、快速检索所需外部数据资源，以轻量化、便捷化服务提升基层用户对数据资源的洞察能力，同时整合多渠道多来源的外数资源，形成一览式的企业综合画像报告，以对话形式提供业务人员，大幅减少业务人员手工查询、整智能理财助手：根据基金产品信息、市场行情信息、基金公告文件、行业资讯等外部数据，对市场上出售的理财产品进行智能筛选和推荐，业务人员通过与智能体对话，即可轻松开展理财产品初筛，减少原先需业务人员手工进行的海量搜寻工作量，更为快速、授信智审助手：整合各来源的行业新闻、政策解读、产业链研究等行业资讯，借助大模型深度思考，形成行业智能分析及预警报CHATBI数据分析助手：为破解基层“不会用、不敢用、用不好”数据的核心难题，深度融合大模型、高质量数据与业务场景，面向全行各级业务人员提供场景化数据分析AI助手。数据分析助手具备需求智能解析、智能数据探源、自动化数据工程与深度数据洞察分析等核心能力，提供“听得懂、找得到、算得出、会分析”的全流程智能化支持，支持用户通过自然语言交互可实现数据查询计算、智能数据解读、可视化呈现、分析报告生成和定制化建议输出，实现从问到答的全程分析自动化，将传统“人找数、人分析”模（一）构建“一键式”数据接入与融合体系，破解“获取难、整合慢（一）构建“一键式”数据接入与融合体系，破解“获取难、整合慢”手具备智能接入、深度挖掘与分析应用三大核心功能，构建从外部数据源到商业决策全流程闭环，打通数据价值转化的“最后一公理平台的功能边界，创新构建包含数据问答层、产品应用层的数据在数据层，DataOWL提供“外数千问”“供需撮合大厅”“试数空间”等功能模块。业务人员无需掌握复杂查询语言，仅需通过自然语言输入业务需求，系统即可依托自然语言处理（NLP）技术精准识别用户意图，从深度融合的知识库中实时生成结构清晰、内容精准的反馈结果，并自动生成可视化图表，直观呈现数据关联关系与趋势向具体业务场景的服务模块。用户通过自然语言指令发起请求，系统可自动匹配对应数据资源并返回结构化结果，全程无需人工干预或中间转换环节，既大幅缩短业务办理时间，又有效降低因人工操值释放提供了更多实现方案，但外部数据通过A诸多挑战。其一，AI模型（尤其是生成式AI模型）的训练需以海量数据为支撑，且算法逻辑复杂、可解释性较弱，易引发用户对隐私保护、数据安全等合规问题的担忧；其二，当前部分外部数据供应商因担心其数据产品及衍生产品被用于生成式AI技术后，出替代或形成竞争的情况，会在合作中明确约定数据不可用于生成式AI技术，或限定AI输出结果仅可在金融机构内部使用，这在一定（三）外部数据管理模式转型难点与破局路径数据驱动日益成为金融机构核心竞争力，“统分结合”的外部数据管理模式，即集团统一框架下各分支机构独立运作，已无法满足敏捷决策、统一风控与精准营销的需求。“统分结合”模式逐步向集团层面统一采集、集中处理、共享应用的“统一集中”模式转型，成为金融机构提升数据价值的必然选择。然而，“统分结合”向“统一集中”模式转型，组织管理、技术架构、合规安全、流程机制等多组织架构适配困难。“统分结合”模式下，各分支机构外部数据拥有较高自主权，能够按需敏捷调用、组合与应用外部数据以支撑业务需求。但向“统一集中”模式转型时，不仅会直接削弱分支机构原有的数据应用灵活性，还将面临更突出的组织适配难题。一方面，需要打破壁垒、协调机构和部门间的组织惯性和利益，建立流畅的协作机制与清晰的数据权责体系；另一方面，需要解决外部供应商提供服务的兼容性差异问题，快速建立适配“统一集中”模式下的数数据孤岛现象突出。“统分结合”模式下，各分支机构长期独立开展外部数据引入与应用工作，导致数据来源差异显著、格式标准不统一、数据质量参差不齐。不同业务部门使用的数据库、数据工具与技术平台各自独立，形成大量分散的数据孤岛，将异构数据进行汇聚、清洗、整合，需投入大量资源解决数据兼容性与标准化问技术架构支撑不足。传统分散式技术架构难以承载“统一集中”模式下海量外部数据的存储、计算与共享需求。一方面，需对现有基础设施进行全面升级，构建具备弹性扩展能力的企业级数据处理平台；另一方面，数据治理体系需进行升级或转型，技术改造与体安全防护体系需升级。传统分散式管理的安全防护机制难以适配集中化数据管理需求，需建立覆盖数据全生命周期的安全防护体系，包括数据分级分类保护、动态监控、应急响应、合规审计等机推动“统分结合”向“统一集中”模式转型，需要构建“顶层设计-技术赋能-风险防控”三位一体的实施路径，为转型破局提供系统性指l制定清晰的战略蓝图：组织内明确外部数据“统一集中”管理的战略目标，分阶段制定实施计划（如试点期、推广期、成熟期l建立统一的标准体系：构建覆盖外部数据分类、采集规范、接口标准、质量要求、安全合规的全流程标准体系，统一数据格式与技术规范，从源头解决数据孤岛问题；同时，成立跨部门的数据管理部门，清晰界定其在数据全生命周期管理中的核心职责（如政策制定、预算统筹、流程管控同时明确科技、业务、财务l建设统一技术架构：构建企业级外部数据接入平台、数据中台与数据湖，利用云计算、分布式存储、高效计算引擎等技术，打造的集中接入、清洗、整合与安全共享，打破技术工具不统一的壁现数据“可用不可见”，在保障数据安全与合规的前提下，挖掘跨l构建全生命周期安全防护体系：将隐私保护与数据安全需求嵌入外部数据统一接入平台的设计与管理环节，实施数据分级分类保l建立动态风险管控机制：搭建数据安全动态监控平台，实时监测数据采集、传输、使用中的异常行为；制定应急预案，明确数据泄露、合规风险等突发事件的处置流程，确保风险可防、可控、（四）公共数据开放提速下外数引入痛点待解公共数据资源是指各级党政机关、企事业单位依法履职或提供共中央办公厅、国务院办公厅正式印发《关于加快公共数据资源开数据资源登记管理暂行办法》、《公共数据资源授权运营实施规范一体化公共数据资源登记平台正式上线，标志着我国公共数据开发当前，公共数据主要集中于工商、司法、税务等重点领域，可广泛应用于金融机构经营辅助决策、信用风险防控、监管合规落实等管理环节。然而，公共数据的特殊性也给金融机构在外部数据的授权路径不清晰，合规基础薄弱。目前，公共数据授权机制仍处于发展初期，部分数据的授权路径不明确、不充分，从政务环境转向行业应用的授权环节存在缺陷，数据流通的合规基础较为薄弱。部分授权运营单位无法提供清晰、完整的授权文件，尤其在向下属机构转授权时，缺乏充分且明确的法律依据。金融机构在开展数据源合规评估过程中，一方面难以准确判定授权链条的合法性与有效性，另一方面无法充分核实数据供应商的业务资质及合规授权情况，数据服务能力不足，数据可用性受限。从服务支撑能力看，多数公共数据源单位受体制属性约束及人力资源配置有限等因素影响，内部缺乏专业团队与资源投入数据产品化运营，难以提供符合金融机构需求的标准化、定制化数据服务。从数据质量维度看，其输出的数据在格式标准、更新频率、字段定义等方面尚未形成统一规范，导致数据质量参差不齐，缺失值、噪声数据等问题普遍存在，大幅降低数据直接可用性，难以有效满足金融机构业务场景应用与模型多数公共数据源单位受体制属性特殊、职能定位限定等因素影响，且内部人员、资源配备难以支撑数据产品化服务，导致其难以配合金融机构完成定制化数据产品改造。同时，其提供的数据在格式标准、更新频率、字段定义等方面缺乏统一规范，数据质量参差不齐，普遍存在缺失值、噪声数据等问题，严重降低数据直接可用对接机制缺乏统一，运营成本居高不下。部分重要公共数据尚未建立国家级或省级统一接入平台，金融机构需逐一与各地市乃至区县数据源单位对接。这种分散对接模式不仅实施成本高、周期长，且在地方政府职能调整或信息系统升级时，需重复投入资源进行适为化解公共数据引入中的难题，金融机构期望监管层聚焦三大方向推进优化：制度层面，联动地方信用平台建设，出台金融领域专项细则，明确公共数据分类标准、资源目录、授权运营主体资质及数据授权链条要求，为定向采购与单一来源采购的提供合规论证依据；技术层面，加快搭建国家级或省级统一接入平台，重点对接国家数据基础设施，依托其既有标准化格式与规范，降低跨层级对接成本，进而推动金融场景与公共数据基础设施互联互通；应用层面，引导运营主体构建专业金融数商生态，结合信贷风控、客户画像等场景联合开发定制化产品，实现数据服务“开箱即用”。最终依托公共数据赋能金融“五篇大文章”，实现数据要素市场化的价值落l四、外部数据管理的发展趋势在数字经济与金融数字化转型推动下，外部数据管理正迎来多维度变革。监管端，多部门新规落地，推动外部数据安全管理从“被动合规”转“主动防控”；市场端，外部数据乙方价格两极分化加剧，对采购策略与成本管控提出更高要求；技术端，外部数据测试向“自动化+安全化”智能升级，可信数据空间成为流通新载体。这些趋势既为金融机构外部数据管理带来合规与实操挑战，也为外部数据高（一）外部数据市价分化，采购策略适配趋紧在金融行业数字化转型持续深化的背景下，外部数据已成为金融机构优化业务流程、强化风险防控、拓展服务场景的核心要素，其乙方市场的价格格局正呈现出显著的两级分化特征，对金融机构垄断性数据凭借资源独占属性，长期处于市场高价区间。这类数据的来源具有特殊性，多为特定监管机构授权的行业专属数据、需特殊资质方可获取的核心信用数据，或是经过长期积累形成的稀缺性数据，其不可替代性使金融机构在采购环节议价空间极小。从市场情况来看，垄断性数据是金融机构开展合规经营、精准风控的关键支撑：行业监管数据可助力机构实时掌握政策导向与行业风险动态，核心信用数据直接影响客户准入与信贷额度测算。因此，即便采购成本较高，金融机构仍需优先保障此类数据采购。这与“降本增效”的经营目标存在矛盾，不仅挤占其他类型数据的采购资源，还可能导致中小金融机构因成本压力被迫缩减相关业务布局，在一定与垄断性数据形成鲜明对比的是，多替代性数据价格呈稳步下行趋势，且市场内提供此类数据的供应商数量持续增长，数据供给愈发充足。以工商基础数据、企业公开经营信息等为例，这类数据多源自公开信息的标准化整理与加工，同质化竞争特征显著，供应商需通过优化服务、降低价格以争夺市场份额。在此背景下，金融机构的数据采购模式也逐步从单一合作转向公开招标、集中采购等更具竞争性的方式，议价主动权显著提升。价格下行不仅帮助金融机构有效控制数据采购成本，还推动更多机构将此类数据应用于客户画像构建、企业风险初筛等业务场景，进一步释放数据要素对业从未来发展趋势来看，外部数据乙方市场的价格分化态势或将持续加剧。一方面，随着监管层面对数据安全、个人信息保护的要求不断升级，数据供应商在合规审查、安全技术投入、风险防控体系搭建等环节的成本持续增加；其中，垄断性数据供应商凭借市场地位优势，更易将新增成本转嫁至数据定价中，进一步巩固其高价格格局。另一方面，多替代性数据市场的竞争将愈发激烈，伴随公共数据平台建设逐步完善、数商服务能力同质化加深，此类数据价格仍有下行空间。在此背景下，数据供应商需聚焦差异化价值挖掘，通过数据深度加工、场景化解决方案开发提升竞争力；金融机构则需结合业务需求与数据价值，优化数据采购结构，在保障核心业务数据稳定供给的基础上，最大化数据采购效益，推动外部数据资源（二）监管新规落地，外部数据安全防控升级24号，以下简称“金融监管总局《办法》”）与《中国人民银行业务称“人民银行《办法》”）先后正式发布并实施。两部监管文件从不同维度进一步细化金融机构外部数据安全管理要求，标志我国金融行业外部数据安全监管进入“强标准、全流程、严问责”的新阶段，为金融机构规范外部数据采购、合作引入及全生命周期管理提供了金融监管总局《办法》着重指出，“银行保险机构应当制定外部数据采购、合作引入的集中审批管理制度，纳入外包风险管理体系进行统筹管理，统筹建立数据需求、安全评估、收集引入、数据运维、登记备案和监督评价管理机制，对数据来源的真实性、合法性进行调查，评估数据提供者的安全保障能力及其数据安全风险，明确双方数据安全责任及义务。”人民银行《办法》从数据处理者义务角度进一步细化业务数据收集与后续处理的合规要求，明确“数据处理者收集业务数据时，应当依法、依规取得个人同意或者组织授权，并落实相应告知义务；收集尚未公开的业务数据时，应当在合同或者协议中明确数据提供方保障业务数据来源合法性、真实性的义务；按照与数据提供方合同或者协议中约定的处理目的、方式、范围以及安全保护义务等开展收集和后续的业务数据处理活动。”两大监管新规的落地实施，推动金融机构将外部数据安全管理从“被动合规”转向“主动防控”，需通过三大核心举措确保监管要求一是健全制度体系。金融机构需结合自身业务特点，及时修订并完善本机构的外部数据管理体系。一方面，将金融监管总局、人民银行两部《办法》的最新要求融入制度条款，明确各部门、各环节的管理职责与操作标准；另一方面，针对外部数据审批、风险评估、监督评价等关键环节制定专项实施细则，强化制度的可操作性，二是提升技术技能。重点强化内部配套系统工具建设，建立并完善涵盖外部数据需求整合、安全评估、收集引入、数据运维、登记备案和监督评价等环节的系统化流程，确保每个环节都有相应的规范与标准。同时，在外部数据需求、开发、测试、投产、监测等各个阶段，嵌入数据安全与网络安全保护措施，完善授权管控、质三是强化人员管理。围绕“懂监管、会操作、能防控”的目标，加强监管要求的宣贯与人员培训。针对外部数据管理部门、业务部门等相关人员，开展监管新规专题解读培训，明确监管要求的核心要点与违规后果；并结合内部管理制度与操作流程，开展实操性培（三）可信数据空间助力外数流通迎转型新机间建设指明了发展方向和重点任务，明确了可信数据空间的概念、据空间为“基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。”并提出可信数据空间需具备可信管控、资源交互和价值共创三大核心能力：可信管控能力支持对空间内主体身份、数据资源、产品服务等开展可信认证，支持对数据流通利用全过程动态管控，支持实时存证和结果追溯。资源交互能力支持不同来源数据资源、产品和服务在可信数据空间的统一发布、高效查询、跨主体互认，实现跨空间的身份互认、资源共享和服务共用。价值共创能力支持多主体在可信数据空间规则约束下共同参与数据开发利用，推动数据资源向数据产品或服务转化，从能力特性与行业需求的适配性来看，可信数据空间的三大核心能力与金融业对数据“安全流通、合规共享、价值转化”的核心诉求高度契合。其一，依托可信管控与资源交互能力，可信数据空间可助力金融机构接入更多高质量外部数据，以实际业务场景为牵引，缓解数据“不愿供、不敢供、不能供”的核心难题，系统化满足多元数据需求；其二，借助价值共创能力，能重塑外部数据服务场景，改变传统单向、封闭的数据开发模式，形成面向具体场景的综合解决方案并深度嵌入金融业务环节，在身份认证、风险管理、反洗钱、供应链金融等关键领域发挥重要价值；其三，可信管控能力构建的安全流通底座，可依托完善的规则机制与技术支撑，保障外部数据与此同时，金融行业应用可信数据空间仍面临两大问题。一是数据流通机制层面，可信数据空间内的新型结算方式与金融机构传统公开招标采购模式难以有效衔接，如何在保障交易安全高效的同时符合采购合规要求，成为亟待解决的关键问题；二是数据授权层面，金融行业数据敏感性高，数据共享需充分获取客户授权，如何将金融行业的授权要求嵌入到可信数据空间的运营机制流程中，成作为释放数据要素价值的核心基础设施，可信数据空间正成为驱动金融业数字化转型与创新突破的关键引擎。其通过构建安全、合规、高效的数据共享与协作环境，精准解决金融机构在数据流通中的痛点，为业务创新与生态建设提供坚实技术支撑。展望未来，金融机构或将进一步加大可信数据空间的技术研发投入与场景渗透力度：一方面，推动可信数据空间向生态化、规模化方向演进，实现政务数据、产业数据与金融数据的深度协同；另一方面，明确空间内的数据流通规则，打造垂直场景下的示范应用，助力数据要素市场规范发展，为数字经济时代下金融业的高质量发展注入持久动附录：外部数据管理的实践与案例中信银行：压实金融终端需求管控强化全流程统筹管理一、金融终端使用与管理现存两大核心问题问题一是终端品类繁杂，价格波动大，采购标准化难度高。国内金融终端市场品类丰富且功能各有侧重，但各使用部门提报需求时，多直接指定终端品牌，未明确业务场景对应的核心功能需求，导致需求难以统一整合；另外，终端价格差异大，且部分终端频繁涨价，增加了“功能标准化-采购定价”的匹配难度，导致金融终端长期难以形成可落地的招标技术标准，采购方式选择陷入困境。问题二是需求差异大，使用监督缺位，资源利用效率难评。首先是区域配置分化明显。受各区域经营策略、核心业务类型差异影响，终端配置需求呈现显著地域差异，例如北方某分行各业务条线普遍使用次是使用效率监测难。当前主流终端厂商大都无法提供精准的用户使用频次数据，通过商务渠道获取的信息也难以验证真实性，终端使用情况统计分析受阻，无法判断资源是否闲置；然后是惯性使用思维固化。部分使用部门长期依赖某一品牌终端，形成使用习惯后二、金融终端管理五大优化实施路径一是组织主流终端集中试用，精准识别功能匹配度。由归口管理部门牵头，针对国内主流金融终端开展集中试用。有终端需求的部门可申请多品类终端试用，通过实际操作对比不同终端的功能差异，重点识别“专属功能需求”和“通用功能需求”，为后续需求整合奠定基础。二是开展已购终端功能重检，挖掘替代优化空间。对已采购终端的使用情况进行全面复盘：使用部门结合实际工作场景，自查终端核心功能的必要性与使用频率，同时对照试用阶段的其他终端功能，判断现有终端是否存在可替代方案，避免因“惯性使用”造成的资源冗余。三是规范需求提报标准，锚定功能而非品牌。通过“试用+重检”，明确需求提报规则：使用部门提报终端需求时，须以“某功能需应用于某业务场景”为标准表述，严禁仅指定终端品牌的“一句话需求”。归口管理部门对功能需求进行归集整理，提炼终端必备功能清单，编制标准化需求文件，据此选择适配的采购方式。四是严格框架下单审核，保障资源合理分配。建立分级审核机制，签署终端采购框架协议后，部门申请下单时，须提交详细材料（含功能需求匹配说明、账号配置数量及使用规则报归口管理部门审核。审核环节重点考量“功能必要性”与“终端单价合理性”，通过审核的申请方可执行下单，避免盲目采购与资源浪费。五是优化成本与配置标准，形成长效管理机制。基于前期需求梳理、试用对比与下单数据统计分析，系统整合各部门的终端功能需求：在满足同等功能的前提下，优先选择单价更低的终端产品，压缩采购成本；同时，建立终端使用跟踪评价机制（如定期统计功能使用率、成本效益比最终形成各经营单位的“终端品类+数量”配置标准，实现国南京银行：外部数据集团共享机制探索为充分挖掘全集团外部数据价值，提升数据共享水平，强化业一、数据共享：以清单为核心，构建全周期共享体系前期调研与清单搭建。启动外部数据集团内共享专项调研，全面收集各集团成员的外部数据项目信息，结合成员采购与使用实际情况开展多维度分析。将数据项目梳理划分为“拟引入”“推广项目”“拟下线”三类，最终形成《南京银行外部数据集团内共享该清单为集团成员及业务部门开展数据产品全生命周期管理提供全共享方式与范围界定。依据调研结果与数据协议使用范围，从数据、价格两个维度为集团成员及业务部门赋能，扩大共享范围：数据方面，按产品类型将加工后的数据库或文件类数据，通过合规交换方式共享；价格方面，对单价计费项目，依托集团谈判优势与落地保障机制建设。按季度常态化开展集团外部数据项目的收集、更新及发布数据共享清单，构建外部数据资源池；逐步拓展外部数据共享范围，依托数据服务平台，迅速响应集团数据需求；积二、数据交流：以平台为载体，挖掘数据价值与市场动态集团内部交流平台搭建。搭建集团内外部数据交流平台，组织活动聚焦数据价值挖掘。一方面分享优秀数据源特性、优势及应用场景，助力成员了解资源、提升应用认知；另一方面针对优秀数据源或典型场景开展专题研讨，共探共享价值项目，为数据共享与集数据市场信息同步机制。组织集团成员开展优秀数据服务商交流活动，及时掌握市场产品更新、价格波动、技术趋势等信息，既为集团化采购策略制定提供参考，也推动采购产品体系更新，确保三、集团采购：以需求为导向，实现降本增效与价值提升以集团成员及业务部门的共享诉求为核心导向，结合紧急程度与覆盖范围，优先将通用且高价值数据产品纳入集团化采购范围。避免重复采购，减少谈判成本和资金浪费，并通过集中采购增强议价能力，进一步降低集团整体采购成本，实现采购资源的优化配置。成本管控优化：通过推进集团化采购整合重点项目的集团采购需求，降低单次采购的谈判成本、资金占用成本及管理成本，提升数据价值挖掘：结合数据交流机制中挖掘的有共享价值的项目，开展针对性集团化采购，确保采购的数据源能够支撑多业务场景应采购清单动态调整：依据数据市场行情追踪结果调整采购清单，淘汰低效、过时的数据产品，引入符合业务新需求的优质数据资源，实现采购产品动态优化，保障外部数据对集团业务发展的持续赋能。邮储银行：公共数据引入及使用的探索实践随着“数据要素×”行动计划实施以及《政务数据共享条例》公布，公共数据开发利用进入加速期，金融机构需加强公共数据合作利用，并保障数据引入安全有序。邮储银行从资源整合、流程规范和技术保障等多方面入手，确保公共数据合规高效引一、资源全行共享，统一承接高效引入构建全行统一的外部数据资源目录体系，组织各分行全面盘点区域内公共类外部数据资源，构建全行公共数据资源“一本公积金、保险等四十余类子产品。目录下发至各分行推进对接落地，为分行公共数据资源引入拓展提供标杆经验。公共数据资源引入采取“业务发起技术支持”的双轮驱动模式，通过科技数智化中台、外部数据管理系统统一承接全行外部数据业务需求，系统化支撑规范高效引入，快速研判需求实现集约化管理。二、系统能力提升，高效接入合规稳定使用邮储银行外部数据管理系统作为统一的接入与输出平台，集中整合API、批量文件等多源异构数据，并通过企业数据总线与服务总线进行桥接，实现全行外部数据的统一纳管与高效分发。通过构建外部数据接入管控体系，对加密认证、传输通道、文件标准等核心环节实施标准化管理，明确规范端到端安全协议、异构系统对接方式及数据格式的标准化校验要求，保实现了对数据流转全过程的可视、可控与可管，保障了接入过程的稳定可靠。同时系统管理端以供应商产品或服务为核心，构建系统“五位一体”实体关系，帮助外部数据使用人员利用系统快速定位数据服务，解决使用人员“有什么”“怎么用等用数三、探索公共数据深度合作，数据价值合规释放随着公共数据开发利用进入加速期，公共数据开放的广度和深度加强，简单的标准化接口服务无法完全发挥公共数据价值，邮储银行试点“联合定制化建模产品”深入探索数据共享合作新路径。试点公共数据机构合作联合开发定制化建模产品，相较过往公共数据机构提供的标准化核验服务，减少金融机构数据出域的同时，结合更多公共数据资源信息，更加精准地满足金融机构用数需求。在优化客户体验的同时，实现安全合规工商银行：融安e信整合外部数据打造智能风控新生态融安e信是工商银行通过外部数据、人工智能技术，针对金融同业及企业风控需求自主研发的银行业首款风险信息服务平台。平台以使用外部数据为核心，整合社会公信与行内权威信息，集风险识别、预警、管控、评估功能于一体，推出九条产品线，提供全渠道智能风控支持，服务金融、物流、制造、教育等多领域。工行通过整合内外部风险数据、融合智能技术升级平台，打造开放协同的一、强化数据治理与融合，筑牢风控数据基础融安e信在外部数据闭环管理上，依托于总行外部数据平台，以价值为导向，建立涵盖引入、评估、使用到退出的全生命周期管理机制。通过多种接入形式，拓宽数据源与应用模式，释放数据要素价值。数据质量严控方面，通过建立统一标准和覆盖全流程的质量管控体系，从规范性、准确性等维度评价，具备预警纠错能力，保障数据可用性与识别准确性。内外部深度整合方面，依托外部数据平台、企业级数据中台，建成领先风险信息库。汇聚公检法、同业、境内外权威部门及行内数据，涵盖企业工商、司法、财务等关二、深化智能技术应用，提升风控智能化水平融安e信综合运用机器学习、知识图谱、自然语言处理与大模型技术，构建企业综合风险评分模型；利用知识图谱构建企业案件关联图谱，深度探查涉诉风险；通过自然语言处理提取非结构化数据、刻画企业股权与担保等复杂关系形成全方位风险画像；同时引入大模型理解用户意图，提供风险概述、智能问答功能，进一步优三、凸显成效与社会价值，释放风控生态效能），与社会诚信建设。平安产险在国家鼓励数据要素市场健康发展的政策指导下，持续推进数字化转型，充分发挥数据指导经营和数据驱动企业变革，积极拓展外部数据，在风控定价、医疗、气象预警服务等领域，积累了丰富的外部数据管理经验，为了安全、合规、快捷的接入外部数据，平安产险自研了蜂巢隐私计算可信空间底座，依托可信数据空间的基础设施能力，广泛接入外部的多源异构数据，来源包括主机厂、互联网、银行、运营商等各类数据，具有行业纵深，也具有一、外部数据合规管理创新在外部数据数据流通过程中必须确保安全与可控，特别是在涉及个人信息的场景中，需严格遵守相关法律法规及监管要求，筑牢合规底线。为履行上述义务，平安产险联合社科院创新性地提出了一套“权限管控+分级授权+动态鉴权+全程存链”的合规方案，构建了行业领先的数据合规流通管理模式。通过“机制+策略+工具”构建了全面、高效的安全管理体系，确保流通数据的合规性、安全性和高效利用，并制定了完善的安全事件应急响应机制，包括分级响应预案、责任划分流程、用户通知机制等，确保一旦发生安全事件能快速定位、隔离、修复并及时通报，最大限度降二、外部数据交换平台建设平安产险为支撑外部数据对接、流通自主研发了全域数据授权平台和基于蜂巢隐私计算平台的可信数据空间，聚焦保险业务场景下的数据安全共享需求，平台自主研发基于格上计算困难问题的高性能加密算法，设计了加密自动适配机制，同时建设高保密可审计的梯度采集与参数更新机制，大幅提升密文同态计算性能，在不解密客户隐私数据的情况下，完成客户特征分析