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文献来源：孟添、国旭.数据要素驱动下的金融服务模式重构与演进路径——基于多场景创新案例分析[J].科技与金融,2025(4):61-70.
孟添
博士，
上海科技金融研究中心
（上海市软科学研究基地）
执行主任、
上海大学上海科技金融研究所
执行所长
国旭
硕士研究生，
上海科技金融研究中心
（上海市软科学研究基地）
研究助理、
上海大学上海科技金融研究所
研究助理
本文旨在探究数据要素对金融服务模式的影响，剖析其在金融领域的应用、面临的挑战及应对策略。研究通过文献研究法和案例分析法，梳理数字经济、数据要素等相关内涵与理论，结合银行、证券、保险等多场景创新案例进行全面分析。
研究表明，数据要素能够驱动金融服务模式创新、增强金融的社会功能、拓展金融服务边界、推动区域金融优势重构。然而，数据要素在金融服务应用中仍面临伦理挑战与隐私保护难题、数据资产价值评估管理体制与运行机制不完善、数据质量与标准不统一、监管与创新难以平衡等问题，本文针对性提出了相关对策建议。综上所述，数据要素能够驱动金融服务模式的重构与演进，但应用中面临的挑战需各方共同应对。
1 引言
当前，数字经济正以前所未有的速度席卷全球，各国纷纷加快数字化转型步伐，数字金融成为推动经济发展和提升国际竞争力的关键领域。而随着信息技术的不断迭代，数据在金融行业的变革中发挥着核心作用，全方位重塑了金融服务模式。我国政府重视推动数字经济发展，强调数据的重要作用。纵观国家数据战略布局的发展历程：2014—2015年为国家数据战略的“酝酿阶段”。2014年3月，“大数据”被首次写入政府工作报告。2016—2019年进入“落地阶段”。2016年3月，我国“十三五”规划提出了“实施国家数据战略”，2019年10月，党的十九届四中全会提出将数据作为生产要素参与分配。2020年至今为“深化阶段”。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确将数据列为五大生产要素之一。
随后在2020年5月，《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》提出“加快培育发展数据要素市场”。2021年11月，《“十四五”大数据产业发展规划》提出“大数据产业高质量发展”。2022年6月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出“加快构建数据基础制度体系”。时至2024年1月4日，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）》，选取数据要素的重点应用领域，推动数据要素价值释放。
在国家政策引领下，我国数字经济发展势头强劲。据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024年）》数据，2023年，我国数字经济规模达53.9万亿元，同比名义增长7.39%，占GDP比重提升至42.8%。其中，上海作为国际金融中心，数字经济占GDP比重在2021年已超过50%，产业数字化增加值规模超1万亿元，这为数据要素在金融服务中的应用提供了广阔的空间和坚实的基础。
数据要素的介入，能够为金融服务模式带来全方位的变革。它打破了传统金融服务的时空限制，让金融服务更加便捷、高效。通过大数据分析和人工智能算法，金融机构能够更精准地评估客户的信用风险，为小微企业和个人提供更符合其需求的金融产品，极大地扩展了金融服务的覆盖范围，促进了普惠金融的发展。同时，这对于推动数字经济与实体经济的深度融合，实现经济的可持续发展也具有重要的现实意义。
2 数据要素与金融服务模式概述
2.1 数字经济的内涵与特征根据《“十四五”数字经济发展规划》所述，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。
其内涵丰富且多元：在生产要素上，数据价值化至关重要，从数据资源化的采集汇聚等，到数据资产化的确权定价，再到数据要素化形成数据产品并通过交易流通实现价值，自2020年数据正式被纳入生产要素范围后，数据价值化进程不断加速。
在生产力层面，数字产业化和产业数字化共同发力。数字产业化作为数字经济的核心产业，为产业数字化提供全方位的技术、产品和服务支持，通过创新不断催生新产业、新业态、新模式，形成完整的数字产业链和产业集群。
产业数字化则聚焦于利用数字技术对传统产业进行全方位升级，例如数字乡村为解决“三农”问题提供了新思路，工业互联网推动了制造业转型。生产关系方面，数字化治理借助数字技术提升治理效能。
我国数字政府建设进展显著，服务效能大幅提升，政务服务更加精准化、一体化。同时，新型智慧城市建设稳步推进，数字化治理呈现出信息精准化、治理高效化、治理智能化的特点，能精准分析和预测社会问题，优化管理流程，实现智能化决策。
2.2 数据要素的内涵与特征数据
要素是指经过采集、整理、存储和分析，能够为经济活动创造价值的数据资源。在金融领域，数据要素涵盖了金融交易记录、客户基本信息、市场行情数据、宏观经济数据等多种类型，广泛存在于金融机构内部系统、互联网平台以及第三方数据供应商等渠道。
与传统生产要素相比，数据要素具有独特的性质。
其一，非竞争性特征显著，即数据在被使用的过程中，不会因为一方的使用而减少另一方对其的利用价值，同一组数据可以同时被多个主体用于不同的金融服务场景。
其二，数据具有可复制性，这使得数据能够在不同的业务环节和金融机构之间快速传播和共享，极大地提高了数据的利用效率。
其三，数据的边际成本递减，随着数据量的增加，获取和处理额外数据的成本逐渐降低，规模效应明显。
2.3 传统金融服务模式及其局限
传统金融服务模式以线下网点为核心，依赖人工操作和有限的静态数据，其局限性在数字经济时代愈发明显，具体表现为以下四个方面：
（1）信息不对称与风险评估滞后。传统金融服务在开展业务时，主要依据财务报表、抵押物等结构化数据。这些数据信息维度较为单一，且更新速度迟缓。以银行信贷审批流程为例，其高度依赖企业历史财务数据，在实时捕捉企业经营动态方面存在较大困难，诸如企业现金流的波动情况、供应链的稳定性等关键信息，难以做到及时且精准地掌握。
胡伟指出，传统企业在数据资源化方面程度较低，像用户行为、社交媒体信息这类非结构化数据，未能得到有效整合。这一现状致使金融机构所构建的风险评估模型缺乏前瞻性，对违约风险的预测能力明显不足。与之形成鲜明对比的是，大数据技术与数据要素的快速发展，使得金融机构能够整合多源数据，涵盖物流数据、社交数据以及物联网数据等。借助这些多源数据，金融机构可以构建起动态风险评估模型，从而显著改善风险评估滞后与信息不对称的状况，更及时、准确地把控风险。
（2）服务覆盖范围有限与普惠性缺失。传统金融服务模式高度依赖物理网点开展业务，服务覆盖范围有限且缺少普惠性。对于偏远地区企业而言，由于设立物理网点成本高昂，使得他们难以获得相应的金融服务。
陈德球等的研究发现，在传统模式下，金融机构与客户之间的互动频率较低，同时缺乏场景化数据的有力支持，这就导致金融机构难以精准识别长尾客户的个性化需求。以农村地区为例，其地域分散、交通不便等客观因素，大幅增加了金融机构的运营成本。并且，农村客户和个体工商户通常缺乏规范的财务报表，也难以提供符合要求的抵押物，金融机构在为其提供服务时面临的风险相对较高。基于成本与风险的双重考量，金融机构在服务长尾市场时积极性普遍不高，进而导致这些市场的金融服务需求难以得到有效满足。而数据要素的广泛应用，借助先进的技术手段成功突破了物理限制。数据驱动的移动支付和网络信贷业务的兴起，打破了地域隔阂，让金融服务能够顺利渗透至长尾客户群体，有效提升了金融服务的普惠性。
（3）流程烦琐与效率低下。传统金融服务流程烦琐复杂，涉及多个环节的人工审核，这使得业务办理耗时较长。以跨境支付业务为例，其需要通过代理行进行层层清算，不仅手续费高昂，而且到账周期漫长。在工业经济思维影响下的企业会计体系中，往往将数据支出费用化，导致数据资产价值未能得到显性化体现，进一步造成资源配置僵化，无法为企业实时决策提供有力支持。随着数字经济的迅猛发展，数据与技术深度融合，共同推动了金融服务流程的自动化进程。例如，区块链技术的应用，可将跨境支付时间大幅缩短至秒级。此外，数据资产化通过智能合约实现了交易自动化，有效减少了中间环节，极大地提升了金融服务的效率。
（4）创新动力不足与竞争同质化。受监管政策和运营成本的双重约束，金融机构在主动创新方面缺乏内在激励，导致市场上的金融产品同质化现象严重。一方面，金融机构在推出新的金融产品和服务时，需要遵循烦琐的审批流程，这意味着要承担较高的合规成本。同时，开发新的金融产品需要投入大量的人力、物力和财力用于市场调研、产品设计以及系统开发等前期工作。而在激烈的市场竞争环境下，新的金融产品很容易被竞争对手模仿，使得金融机构的创新收益难以得到有效保障。
因此，许多金融机构更倾向于跟随市场主流，推出同质化的金融产品和服务，缺乏主动创新的内在动力。另一方面，传统治理模式通常以股东利益为核心，管理层由于激励不足，往往倾向于规避创新风险，对于金融机构的创新模式与产品存在抵触心理，这进一步抑制了金融机构在服务创新与变革方面的积极性，阻碍了金融行业的创新发展。
2.4 数据要素重塑金融服务模式的理论基础
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据要素对金融服务模式的重塑有着深厚且坚实的理论根基。这不仅体现在数据作为新型生产要素对传统要素理论的突破，还反映在其对信息不对称理论、交易成本理论以及公司治理理论在金融领域应用的深刻影响上。这些理论层面的变革，全方位地推动着金融服务模式向更高效、更智能、更普惠的方向演进。
（1）基于传统要素理论，重构价值创造路径。在传统经济学的漫长发展历程中，生产要素理论占据着极为关键的地位。古典经济学派认为，生产要素主要包含劳动、土地、资本和技术这四大类。然而，这些传统生产要素受限于自身的物理特性，具有显著的稀缺性。例如，土地资源在一定地域范围内是有限的，劳动力的供给在特定时期也存在上限，资本的积累同样需要时间和资源的投入。在这种情况下，传统生产要素的投入产出遵循边际收益递减规律。
19世纪末，英国经济学家阿尔弗雷德·马歇尔（Alfred Marshall）在其经典著作《经济学原理》中，对传统生产要素理论进行了系统且全面的阐述。他的理论体系成为古典经济学分析生产过程以及经济增长机制的重要基石，深刻影响了后续经济学理论的发展与实践应用。
随着数字经济时代的来临，数据要素异军突起。党的十九届四中全会高瞻远瞩地将数据正式列为生产要素，这一举措具有划时代的意义。与传统生产要素截然不同，数据要素具有非竞争性、可复制性以及边际成本递减等独特特征。这些特性彻底颠覆了传统要素稀缺性的假设，数据要素不仅作为特殊的“资本”能够促进经济增长，且与其他生产要素结合的过程中也会创造更大的价值。数据要素如同桥梁一般，将劳动、资本、技术等传统生产要素紧密串联起来，进而产生强大的协同效应。在金融领域，数据要素通过乘数效应和网络效应，有力地重构了金融价值创造路径，其正外部性特征还能够助推新质生产力提升。
例如，金融机构通过对海量用户数据的深度挖掘与精准分析形成数据画像，能够更清晰地描绘出用户的风险偏好、消费习惯等特征，从而显著提升信贷渗透率。同时，在平台生态中，随着用户数量的增加以及数据的不断积累，数据的价值呈指数级增长，这便是网络效应的生动体现。
（2）基于信息不对称理论，赋能金融机构转型。在复杂的金融市场环境中，信息不对称现象广泛存在。这一现象指的是在金融交易过程中，交易双方所掌握的信息存在显著差异。这种差异会对资源配置产生深远影响，往往导致资源配置的低效率。乔治·阿克洛夫（George A.Akerlof）、迈克尔·斯宾塞（A.Michael Spence）和约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph E.Stiglitz）三位杰出经济学家提出的信息不对称理论，为深入理解这一经济现象提供了有力的理论工具。该理论指出，在市场经济活动的各个环节中，不同人员对相关信息的了解程度参差不齐。那些掌握信息较为充分的人员，在交易中往往能够占据更为有利的地位，而信息相对匮乏的人员，则可能处于不利的境地。
传统金融服务在解决信息不对称问题时，主要侧重于依赖制度设计来降低信息差距。然而，随着数据技术的飞速发展，情况发生了根本性的转变。数据技术凭借其强大的信息整合能力，能够实现全息化的信息采集与处理，直接且有效地压缩信息差距，有助于促进企业间信息共享，进一步提升供应链韧性。在大数据时代，金融机构能够实时获取来自物流、社交、物联网等多个领域的海量数据。基于这些丰富的数据资源，金融机构能够构建起动态风险评估模型。
例如，通过分析物流数据，金融机构可以实时跟踪企业的货物运输情况，了解企业的供应链稳定性；借助社交数据，能够洞察企业和个人的声誉以及信用状况。数据要素的引入，使得金融机构在获取信息方面的能力得到极大提升，有效降低了信息不对称程度。这不仅有助于金融机构更准确地评估风险，还赋能金融机构实现从传统的“规模经济”向“范围经济”的转型，能够为更多不同类型的客户提供多样化的金融服务。
（3）基于交易成本理论，简化金融交易流程。
1937年，罗纳德·科斯（Ronald H.Coase）首次系统地提出了交易成本理论。该理论指出，在市场交易过程中，并非如传统经济学所假设的那样是无摩擦的，而是存在着实实在在的成本。这些成本涵盖了搜寻成本，即交易双方为寻找合适的交易对象所耗费的时间和资源；谈判成本，包括在协商交易条款过程中产生的费用；监督履约成本，用于确保交易双方按照约定履行各自义务的成本等。科斯认为，企业之所以存在，其根本原因是因为企业能够通过内部组织协调，节约市场交易成本。
在当下的金融服务领域，交易成本理论同样具有重要的指导意义。随着区块链、智能合约等新兴技术的兴起与应用，金融交易的模式正在发生深刻变革。这些技术通过去中介化和自动化执行的特性，显著降低了金融交易成本。
例如，在跨境支付领域，传统的SWIFT（环球同业银行金融电信协会）系统在处理跨境支付业务时，平均耗时需要两三天，而且手续费高昂。而基于区块链技术的Ripple系统，能够实现秒级到账，同时手续费降低70%。此外，数据资产化通过对数据产权进行清晰界定，成功解决了数据流通中的信任问题。在传统金融交易中，交易双方往往依赖于对金融机构等中介的信任来完成交易，而数据资产化使得金融交易逐渐从“机构信任”模式转向“算法信任”模式。数据要素的广泛应用，有力地推动了金融交易流程的简化，减少了中间环节，降低了交易成本，提升了金融交易的效率和透明度。
（4）基于委托代理理论，推动治理模式创新。在公司治理相关理论的发展进程中，美国经济学家伯利（Adolf A.Berle）和米恩斯（Gardiner C.Means）于1932年提出的委托代理理论具有重要的影响力。该理论主要聚焦于在所有权和经营权分离的现代企业制度下，委托人（股东）如何设计一套行之有效的激励约束机制，促使代理人（管理层）以委托人利益最大化为目标开展经营活动。然而，在传统的公司治理模式下，委托代理关系往往面临诸多挑战。
数据要素在金融领域的深度应用，为改善委托代理关系提供了强有力的支撑。一方面，数据技术具备强大的信息采集与传递能力，能够实现信息的实时、全面采集与精准传递。金融机构的股东可以借助大数据平台，实时、有效地监督代理人的行为，打破了以往信息滞后和不全面的困境。另一方面，基于数据构建的科学绩效评估体系，能够更准确地衡量代理人的工作成效。例如，蚂蚁集团通过开放平台，将存款、理财、保险等多种金融场景进行聚合。在这一过程中，利用数据反馈不断优化产品设计，实现了“需求侧驱动供给侧”的治理模式创新。这种转变不仅契合了利益相关者理论，强调在公司治理过程中要平衡多方利益，还凸显了数据在平衡效率与公平中的关键作用。数据要素推动企业构建数字化动态能力，包括数据资源整合能力、分析洞察能力以及敏捷响应能力。谢康等提出的链式中介模型表明，大数据资源通过组织学习与惯例更新，能够有效地转化为创新绩效，进一步推动金融机构在公司治理层面实现创新与变革。（未完，完整内容，请订阅杂志。）
责任编辑 | 余健仪
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