登录指南

1.拓展公共数据创新应用

依法合规对接税务、社保、医疗、环保等公共数据资源，推动公共数据与金融机构自有数据协同分析与融合应用，挖掘其在客户画像、信贷评估、市场感知、风险防控等场景应用价值，培育基于公共数据的新型金融业务模式，助力金融高质量发展。

2.提升重点领域金融服务水平

聚焦科技、绿色、“三农”、民营、小微、养老、消费等重点领域，发挥“数据要素+数智技术”的双轮驱动作用，结合实际场景与需求，运用人工智能、区块链、大数据等技术，汇聚分析多元数据、创新优化服务模式，提升金融服务的精准性、便利性、可得性，推动做精做细金融“五篇大文章”，增强服务实体经济质效。

3.强化金融风险智能防控

探索构筑基于金融交易、网络舆情、物联网、供应链等多维度数据的智能化金融风险防控体系，强化数据实时采集、动态汇聚与深度分析能力，开发基于人工智能的风险识别预警模型，提升对信用、市场、操作等各类风险的响应效率与处置精准性，助力巩固金融安全防线。

4.基于多源数据要素融合的科技金融数智化风控

借助大数据、人工智能等新兴技术，提升科技型企业数智化风控能力，助力金融机构提升科技金融服务水平。重点方向是针对科技型企业轻资产、高成长、高风险、信息不对称的典型特征，突破传统风控依赖财务报表、抵押担保的局限，在依法安全合规前提下，充分利用金融信用数据、公共信用数据、商业信用等数据，挖掘政策、产业、科研、供应链、知识产权、企业行为等多维度数据要素价值，构建精准、高效、动态的数智化风控体系，实现科技型企业全生命周期风险识别、预警与处置，助力金融机构提升科技金融服务的普惠性与安全性，推动数据要素在科技金融风控领域的规模化、标准化应用。

5.提升中小微企业金融服务质效

深化数据创新运用，建设中小微企业金融服务解决方案，提升全场景服务质效。重点方向是借助政务、交易数据以及行为数据等，围绕中小微企业全场景金融服务，形成整体解决方案，实现精准定位金融服务需求、精确测算客户风险水平与融资额度、交易背景核实与资金流向监测和客户综合服务质效提升。

6.构建金融数据治理新范式，释放数据要素价值

通过系统性提升金融业务数据治理水平，夯实金融数智化发展的数据根基，释放数据要素价值。重点方向是借助数据全生命周期管理工作与产研全流程深度融合，构建机制健全、系统完备、运行高效的治理体系，建设高质量数据集，提升智能金融发展水平，推动数据要素在经营管理、市场化流通及生态协作中实现高效应用与价值释放。

7.提升区域性股权市场服务中小微企业的质效

推动地方涉企政务数据与区域性股权市场的开放共享，丰富完善企业数字档案，为企业融资对接、规范培育、辅导上市等多业务场景提供支持。

8.人工智能背景下资本市场风险防控的智能化升级与实践

聚焦资本市场业务场景，利用大数据、自然语言处理、人工智能等新型技术手段，构建多维度、全流程的金融风险识别、评估、预警和处置体系。深入挖掘各类数据，优化风险管理工具，提升自动化风险合规监控水平，解决重点风险领域监管难题，为监管部门、金融机构和市场参与者提供科学决策支持。

9.加强数据治理，打造行业高质量数据集、可信数据空间

遵循证券、银行、保险等领域法律法规、行业标准，建立行业数据标准、数据质量稽核规则、安全防控机制，打造行业高质量数据集、安全可信数据空间，提升数据质量、保障数据安全，促进行业数据流通，发挥数据价值。

10.提高金融服务领域的数据分析能力

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，深入挖掘各类数据，提升自动化风险监控水平。稳步推动金融行业的数字化转型，加强智能化的科技监管能力，防范化解金融风险，确保金融市场的稳健运行和健康发展。数据架构应能够支持多源异构数据的采集、存储和整合，并满足高并发和大数据量处理的需求；数据治理方案应能够保障数据的一致性、准确性、完整性和安全性，并对数据治理的效果进行评估和持续改进。

11.强化期货市场服务实体经济能力与风险防控能力

在确保市场合规与风险有效管理基础上，探索应用大数据、区块链、人工智能、物联网等技术，整合宏观经济、行业动态、供应链信息、政策导向、商品价格指数及市场情绪等多源异构数据，合理促进期现货市场数据融合，丰富外部数据应用场景，解决重点风险领域监管难题，优化期货合约设计、风险管理工具及交易监管机制。

12.隐私计算框架下的金融数据协同应用

基于隐私计算技术体系，建立“可用不可见”的数据共享模式，在保障重要、敏感数据安全的前提下，实现数据跨机构、跨市场、跨领域共享和协同应用，以高质量数据应用赋能高质量金融服务，构建开放、协同、智能的金融新生态。

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