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盤點 | 2024政府工作報告中的“數據要素”

發布時間:2024-03-07 09:30:00 人氣:447 來源:中國安全防范產品行業協會

  3月5日上午9時,十四屆全國人大二次會議在人民大會堂舉行開幕會。
  以下為2024年政府工作報告“數據要素”內容摘要。
   大力推進現代化產業體系建設
  加快發展新質生產力
  深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策,積極推進數字產業化、產業數字化,促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用,開展“人工智能+”行動,打造具有國際競爭力的數字產業集群。實施制造業數字化轉型行動,加快工業互聯網規?;瘧茫七M服務業數字化,建設智慧城市、數字鄉村。深入開展中小企業數字化賦能專項行動。支持平臺企業在促進創新、增加就業、國際競爭中大顯身手。健全數據基礎制度,大力推動數據開發開放和流通使用。適度超前建設數字基礎設施,加快形成全國一體化算力體系。我們要以廣泛深刻的數字變革,賦能經濟發展、豐富人民生活、提升社會治理現代化水平。
   擴大高水平對外開放
  促進互利共贏
  全面實施跨境服務貿易負面清單。出臺服務貿易、數字貿易創新發展政策。加快內外貿一體化發展。辦好進博會、廣交會、服貿會、數貿會等重大展會。加快國際物流體系建設,打造智慧海關,助力外貿企業降本提效。
  加大吸引外資力度。繼續縮減外資準入負面清單,全面取消制造業領域外資準入限制措施,放寬電信、醫療等服務業市場準入。擴大鼓勵外商投資產業目錄,鼓勵外資企業境內再投資。落實好外資企業國民待遇,保障依法平等參與政府采購、招標投標、標準制定,推動解決數據跨境流動等問題。加強外商投資服務保障,打造“投資中國”品牌。提升外籍人員來華工作、學習、旅游便利度。深入實施自貿試驗區提升戰略,賦予自貿試驗區、海南自由貿易港等更多自主權,推動開發區改革創新,打造對外開放新高地。
   更好統籌發展和安全
  有效防范化解重點領域風險
  加強重點領域安全能力建設。完善糧食生產收儲加工體系,全方位夯實糧食安全根基。推進國家水網建設。強化能源資源安全保障,加大油氣、戰略性礦產資源勘探開發力度。加快構建大國儲備體系,加強重點儲備設施建設。提高網絡、數據等安全保障能力。有效維護產業鏈供應鏈安全穩定,支撐國民經濟循環暢通。
   以下為人大代表和政協委員們積極建言獻策“數據要素”
  推動建設數據資產創新應用體系,探索設立數據法院
  全國政協委員、上海市政協副主席 邵志清
  邵志清認為,數據資產具備非實體性、依托性、可共享性、價值易變性等特征,但同時也具備較強的乘數效應,呈現規模報酬遞增、非競爭性、低成本復用等特點,導致目前在以數據資產開展創新應用方面存在幾個關鍵問題:
  一是對數據資產的合法合規性缺乏有效認定;二是對數據資產的資產處置缺少明確路徑;三是對數據資產的定價估值缺少市場參照;四是對數據資產的創新應用缺少協同治理;五是缺乏數據資產創新應用的人才支撐。為此,他提出如下建議:
  第一,完善國家數據資產創新應用的路徑體系。建議有關部門制定國家數據資產創新應用管理體系與實施辦法,形成包括數據資產質押融資、數據資產增信、數據資產保理、數據資產保險、數據資產信托、數據資產作價入股和數據資產證券化等路徑體系。同時根據我國數據要素市場化配置改革的總體要求,結合數據產業發展的階段性需要,在數據資產增信、數據資產信托、數據資產作價入股等領域率先開展探索,形成我國數據資產創新應用的路徑經驗。
  第二,構建國家數據資產創新應用的管理體系。數據資產創新應用是需要多個部門相互配合、協同治理的工作。建議由國家數據局統籌指導,信息化部門、金融部門、網絡安全部門等協同配合,發揮各自職能,穩步有序推動數據資產創新應用。在長三角、粵港澳、京津冀等數字經濟發達地區或自貿試驗區,建立國家級數據資產創新應用示范區,優化區域內數據資產管理體制和有關機制,依托可信數據基礎設施開展先行探索。
  第三,形成與數據資產創新應用相適應的制度體系。建議加快構建與數據資產創新應用相適應的制度體系。完善數據資產創新應用標準體系,在數據資產合法合規性認定、數據資產的資產處置、數據資產定價估值等領域建設國家級標準,推動標準體系互認。培育數據資產創新應用的市場體系,加強對數據資產主體、評估主體、專業服務機構的準入管理,培育龍頭型企業。推動建設數據資產創新應用的技術創新體系,圍繞創新應用技術難點集中開展技術攻關,形成可控可信技術規范。完善人才體系建設,開展數據資產創新應用人才資格認定。完善數據資產創新應用的金融體系,引導金融服務數據實體產業。
  第四,設立數據資產創新應用的專業服務機構。數據資產的創新應用對數據運營能力、交易流通基礎設施能力、數據資產價值發現能力、數據資產風險評估能力等方面都提出較高要求,建議成立若干專業專營機構,有針對性地開展數據資產創新應用工作。在數據資產信貸、數據資產信托、數據資產證券化等領域,鼓勵成立數據銀行、數據信托、數據券商等專營機構。支持有條件的數據交易所設立專業的數據資產交易板塊,建設數據資產流通、托管、處置有關基礎設施。探索設立數據法院,確保資產隔離和重組流通的有效性。
  第五,加快數據要素市場與金融、商品、資本市場互聯互通。建議穩妥推動數據交易所與證券交易所、期貨交易所、銀行間市場等成熟的資本、商品和金融市場實現連接,探索將數據資產創新應用有關工作與標準化金融工具相結合,充分發揮金融市場資源配置、價格發現、資金融通等功能,優化數據資產價值表達通道,推動數據要素市場化配置改革。
   盡快啟動全國性數據專項立法,探索建設“粵港澳大灣區數據特區”
  全國政協委員、深圳市政協主席 林潔
  林潔在提案中提出,當前,我國數據資源開發利用的頂層設計已初步建立,但仍面臨諸多法律和制度機制障礙,亟待加強數據資源開發利用的法律法規和制度機制建設。
   一、大數據的權屬亟須立法界定
  數據作為新型生產要素,成為推動經濟社會高質量發展的關鍵動力。只有明確數據權屬關系,才能在數字經濟與實體經濟深度融合過程中明確數據的所有、使用、管理、分配等權利,促進數字經濟健康、安全、可持續發展。
  當前,盡管有數據政策確認了數據權益,但是在全國性立法層面并沒有對數據確權作出規定,數據生產、流通、使用過程中各參與方的權利保障和責任承擔均缺少法律依據。
  林潔建議,全國人大盡快啟動數據專項立法,通過法律確立數據產權制度框架,明確數據產權的屬性、歸屬以及權利和義務,確保數據生產、流通、使用過程中各參與方依法享有權利、承擔義務。同時,制定國家數據要素登記制度,為各地開展數據要素登記工作提供指導。林潔認為,可依托深圳等國家數據要素流通樞紐節點,設立全國性數據登記機構,建設統一的數據要素登記平臺,打造全國一體化的數據要素登記體系。
   二、建立一體協同的交易市場體系
  雖然當前全國各地已經建設眾多的數據交易場所,但未形成一體協同、多級聯動的市場流通交易體系,特別是國家級數據交易所缺失,不利于大規模數據跨域流通,影響全國統一數據要素市場建設。
  針對這個問題,林潔建議,統籌推進全國數據交易場所布局建設,面向北京、上海、深圳等已成立的數據交易場所,遴選試點承擔國家級數據交易所職能。制定全國統一的數據交易場所建設相關制度,推動形成統一規劃、統一標準、互聯互通的交易市場體系。
  林潔還建議,探索開展央地數據融合應用創新,在國家數據局統籌下,推動有關部委與數字經濟基礎好、應用場景豐富、信息基礎設施完備的城市聯合開展公共數據授權運營試點。同時,加強對政府共享數據的規范管理,構建國家、地方、部門、企業等不同層面的數據協同共享機制。
   三、探索建設“粵港澳大灣區數據特區”
  暢通數據跨境流動是發展數字貿易的重要前提。當前,我國跨境數據流通規則機制仍不完善,缺乏成熟的數據跨境安全評估和重要數據認定機制。
  林潔建議,加快建立發展與安全相協調的跨境數據流動規則體系,積極探索建立跨境數據流通交易機制。同時,應充分發揮深圳毗鄰港澳的區位優勢,依托前海深港現代服務業合作區、河套深港科技創新合作區等重大合作平臺,加快試點數據跨境流動合作,探索建設“粵港澳大灣區數據特區”。此外,可發展數字貿易和國際數據產業,探索建設離岸數據中心和離岸數據交易平臺。
   構建全國性數據交易市場,充分發揮數據要素的作用
  全國政協委員、北京國家會計學院教授 秦榮生
  數據作為一種新型生產要素,是提高新質生產力的基礎和保障。構建統一規范的數據交易市場,能夠充分挖掘和釋放數據要素的價值,促進數字經濟的高質量發展。2022年12月,中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度 更好發展數據要素作用的意見》(以下簡稱《數據二十條》),要求“建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度”。目前,從全國范圍看,制約數據交易市場功能有效發揮的障礙和問題還較多,亟需構建全國統一規范高效的數據交易市場和法規制度體系。
   一、現行數據交易市場存在問題的剖析
  當前,我國數據交易市場處于初始發展階段,面臨數據交易市場分割、交易規模不大、數據安全合規、場內場外交易等難點問題,圍繞數據交易產生的爭議也日漸增多。
  1.數據交易市場各自為政。時至今日,全國各地根據自身需要自發性建立了數據交易場所,尚未建立全國性的數據交易市場。2015年,貴陽大數據交易所掛牌運營;2021年,北京國際大數據交易所和上海數據交易中心相繼成立。據統計,截至2023年年底,全國各地由政府發起、主導或批復的數據交易場所已有40多家,但數據交易呈現場內外“冰火兩重天”現象。而且,全國各地數據交易場所根據本地的情況制定自己的交易規則和制度,形成了各自為政的局面,同一批數據在不同的數據交易市場中交易價格天差地別。
  2.數據交易確權困難重重。為了使數據能夠像其他生產要素一樣在市場上進行便捷自由的交易,需要確立明確的權屬關系。由于數據交易權益歸屬認定的復雜性,數據交易確權面臨著困境。數據本身具有可復制性、多歸屬性、非競爭性、可共享性等特征,相同的數據可能同時被消費者、經營者、政府等多元主體持有,難以明確數據交易權益的實際歸屬者。盡管《數據二十條》提出對數據產權進行結構性分置處理的原則,但在實踐中仍然困難重重。數據交易確權作為數據交易的基石,如果權屬不明將制約數據交易市場的建立和發展。
  3.數據交易合規難以保障。隨著數據交易的不斷發展,數據交易的合規性日益凸顯,數據交易的主體、數據產品、數據交易過程等各個環節都需要符合合規性要求。但是,數據交易的購買方往往缺乏足夠的技術水平和專業能力對數據是否合規進行審查,而使用不合規的數據可能會給購買方埋下隱患。在實踐中,涉及到個人數據、隱私相關數據的數據交易,大多數交易尤其是場外一對一數據交易,在缺少平臺或第三方監督的情況下,極易產生黑市數據交易等不合規交易的情況,也會給數據交易帶來風險和挑戰。
  4.數據交易質量參差不齊。隨著數據交易的發展,隨之而來的是大量且混亂、無序的數據,特別是數據普遍缺乏有效治理,不能提供持續、多源的、標準化的數據,妨礙數據正常交易。同時,現行數據交易中執行的標準不一致,導致數據格式混亂、數據質量較低,阻礙數據在市場上的流通。數據交易質量存在的現實問題有:一是數據交易質量保障機制缺位,導致數據質量參差不齊,數據購買方試錯成本高、交易風險大;二是不同數據交易機構的交易方式和程序不同,對數據質量要求不同,增加了數據交易成本,制約了數據流通的交易。
  5.數據交易監管政出多門。目前,對數據交易的監管主要是通過多政府部門條塊監管,力量薄弱、職能分散。政府各監管部門之間互動不順,存在管辦不分、各自為政、重復監管等問題,對發生在數據交易環節中的機制不暢、政出多門、腐敗頻發等現象難以實施有效監管。政府監管部門對數據產品是否涉及隱私、國家安全、商業機密等監管不到位,對數據交易的安全性監管薄弱;對各地區數據交易市場規則、機制監管缺乏,致使不同交易所的規則不同,數據交易成本較大;對數據的跨境、跨地區跨行業交易的監管缺乏依據。
   二、構建全國性統一數據交易市場的建議
  當前,加快構建數據交易市場對于打造具有中國特色的數據交易新生態,形成以數據要素為主要驅動力的社會經濟高質量發展體系,全面建設中國特色社會主義現代化國家具有重大的現實和戰略意義。
  1.構建全國統一規范的數據交易市場體系。目前,在全國范圍內已經建立了一些區域性的數據交易場所,但至今未建立全國性的數據交易市場,不利于數據要素在全國范圍內實現充分流通交易。因此,建議基于已有的數據交易平臺建設經驗,構建全國統一規范的3個左右國家級數據交易所,便于數據要素在全國范圍內自由流動和交易。首先,中央政府應加強頂層設計,制定全國數據交易市場總體建設規劃,明確數據交易主管部門的職責,以避免“政出多門”情況的發生。其次,需要構建更加多元化和靈活的數據交易市場體系,促進數據要素在境內外的流動和配置,更好地滿足不同對象的數據交易需求,提升數據交易的效率、安全性和合規性。最后,中央和地方政府應加強對數據交易活動的監管,及時發現和處理違法違規行為,并追究相關單位和人員的責任。
  2.利用法律和技術手段不斷推進數據確權。我國個人信息保護法、數據安全法等對數據確權在一定范圍內進行了規范,但是較難以覆蓋當前廣泛的數據應用場景。整體來看,目前國內還在積極探索適合的數據確權方式,《數據二十條》從頂層設計角度提出在建立數據分類分級授權的基礎之上,構建數據產權結構性分置制度。所以,建議數據交易的政府主管部門制定數據交易管理條例和規則,細化數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的內容和范圍,明確各自的權利和職責。堅持分業施策,根據不同行業特點,制定行業數據確權制度細則。在技術手段上,可考慮使用區塊鏈、人工智能等技術,通過安全隱私計算、加注數字水印、加密計算、協同計算等手段為數據確權提供保障。數據權屬明確才能保護數據交易權益人的權利,更好地激發數據交易的活力。
  3.構建數據交易市場的法規和制度體系。推動數據交易市場的不斷發展,激發數據交易市場主體活力,需要構建數據交易市場的法規和制度體系。因此,在國內外數據交易相關探索和實踐基礎上,結合數據交易的特征和場內外交易情況,政府主管部門應從法規、制度規則、交易市場、交易生態、跨境交易等方面構建數據交易的法規和制度體系。一是構建嚴格的數據交易市場準入制度,對數據交易參與方進行資質審核,確保參與方具備合法合規的資質和能力。二是構建統一規范的數據交易定價制度,建立在使用中流通、場內場外相結合的數據交易制度體系,規范引導場外交易,培育壯大場內交易,有序發展跨境交易。三是構建包括數據交易撮合、交易公開、交易定價、交易爭議仲裁在內的全流程數據交易制度體系,建立全社會數據交易質量評估和信用評級體系。
  4.構建數據資產登記體系,供給高質量數據。主管數據資產的政府部門應建立全國統一的數據資產登記體系,確保數據資產的準確登記和全面記錄,以便交易各方能夠方便地獲取和利用數據資產,促進高質量數據供給。一是實行在全國范圍內數據資產統一登記標準、登記機構、登記系統、登記程序、登記規則和登記時效,以確保全國數據資產登記的一體化。二是明確數據資產登記的具體內容,包括各類數據資產的所有者、來源、類別、質量、隱私、安全和可用性等,通過準確登記和記錄數據資產的信息,促進不同數據資產之間的融合和協同。三是建立數據資產標準和分類體系,利用技術手段提高數據的可搜索性和可訪問性,促進數據的高質量供給,滿足交易各方需要。四是建立全國數據資產登記服務平臺,促進數據資產的全面有效登記,從而推動數據資產的有效管理和交易。
  5.構建具有中國特色的數據交易市場監管體系。政府相關部門應積極探索走出一條具有中國特色的數據交易市場監管之路,應采取的具體措施有:一是構建并實施及時的數據交易信息披露制度,充分披露交易數據的權屬、來源、質量和數據交易主體資質,還包括披露數據交易違法違規行為的信息,減少數據交易中的信息不對稱,營造公開透明的數據交易生態。二是構建并實施數據交易的按約交付和合規使用監管制度,監督數據供應方按合同約定以及市場標準交付數據,監督購買方在約定的時間、范圍內合規使用數據,形成數據交易全方位的監督機制,保障數據交易各方的權益。三是構建并實施數據交易合規和風險控制制度,嚴格防范數據交易過程中對個人隱私、企業商業秘密甚至國家安全造成的侵害,建立事前、事中和事后監督檢查的保障機制,確保合法合規進行數據交易。
   全國政協常委、中國工程院院士、中國科學院大連化學物理研究所所長  劉中民
  推進數據確權,做好數據要素市場化配置改革工作
  盡管數據要素市場建設取得明顯成效,但我國數據要素探索處于起步階段,數據要素市場培育的基礎尚不堅實,制約數據要素市場化配置的一些關鍵性難題仍有待破解。
  “首先是數據確權問題尚未解決?!眲⒅忻癖硎荆壳皣疑形疵鞔_數據確權規則,數據產權法律界定存在空白,授權后的數據法律糾紛隱患較大,如姓名、身份證號、手機號碼等個人信息,既是政府履職需要而采集的政務信息,又是個人隱私信息,權屬不明;不同部門對同一數據的多次采集問題,邊界不清。
  同時,數據定價缺少統一標準?!皣疑形闯雠_公共數據交易指導價格,各先行先試地區主要以成本法、收益法、市場法三種方式探索數據產品定價,但都需要對數據本身進行合理估值?!眲⒅忻癖硎?,在國家確權、定價等問題尚未解決前,進行原始數據的交易和全面授權風險極大。
  此外,民間數據交易尚不規范。劉中民表示,市場交易機制不完善,非正規交易場所交易缺乏第三方鑒證、商業糾紛多,容易造成社會風險隱患,大量場外交易的數據流動和交易安全風險大。
  為進一步做好數據要素市場化配置改革工作,劉中民提出五點建議:
  一是推進數據確權。建議國家數據局出臺數據確權方面的制度辦法,劃清國家與地方之間、政府部門之間、政府與個人之間的數據權屬邊界,明確政府對企業和個人數據的權利范圍和利益返還機制。
  二是推動數據定價。建議國家發改委出臺數據定價標準指導意見。按照分類分級的原則,綜合考慮產生數據的系統建設成本、數據的質量和治理成本等因素,合理確定各類各級數據價格區間。
  三是規范交易場所。建議國家數據局出臺數據交易場所管理辦法,規范數據交易場所,引導場外交易向場內交易轉化,加強交易場所準入資格的把關,阻止個別擾亂正常市場秩序的不誠信企業進場,凈化市場環境。
  四是增設算力樞紐。建議國家數據局在東北布局算力樞紐節點,完善國家算力網絡。目前,國家“東數西算”工程布局了8個樞紐共10個集群,東北三省尚無一地入選。希望國家數據局增設數據樞紐節點,依托東北豐富的電力、土地資源優勢及產業人才基礎,支持遼寧開展算力集群建設。
  五是統籌宏觀布局。建議國家數據局按領域布局全國性數據交易所,按地區布局區域性數據交易所,支持大連商品交易所成為全國性金融領域數據交易所。
   目前尤為缺乏高質量再分析科學數據集,急需強化數據分析人才培養力度
  全國政協委員、中國科學院院士 陳松蹊
  作為數學家、統計學家,陳松蹊對數據要素領域有深入的探索,對數據領域的科研和應用方面的痛點難點有著深刻的理解。今年全國兩會期間,關于數據方面,陳松蹊委員帶來了關于“共享公共數據 實現科學數據自立自強”和“加強數據分析人才培養力度”兩份提案。
  陳松蹊指出:首先,我國公共數據獲取渠道不暢。近十年來,我國一些公共數據的可獲取性得到了提升,一些數據的實時播報為通過網絡實時下載數據提供了可能。但是網絡下載數據的通道并不穩定,數據發布格式時有變化,易造成數據缺失。一般科技工作者仍缺乏國內歷史公共數據的有效獲取途徑,而提供公開的數據來源是科研發表的基本要求。
  其次,科學研究過度依賴國外公共數據集。由于國內公共數據獲取困難,中國科學家大量使用國外的公開數據集進行科學研究。經常使用的數據集有英國生物銀行基于大樣本人群的遺傳、生活環境和健康數據;歐洲中期天氣預報中心發布的自 1951 年的高分辨率全球氣象再分析數據;美、歐、日本等機構發布的涵蓋大氣污染物、二氧化碳、沙塵、燈光等高分辨衛星數據;世界衛生組織發布的各國流行病數據等。過度依賴外部數據,不利于我國科學技術自立自強,可能會限制研究人員的自主性和創新性;不利于掌握科技資源的主動權,存在關鍵時刻數據獲取中斷的風險;也不利于我國科技工作者講好中國故事。
  最后,中國目前尤為缺乏高質量的再分析科學數據集。再分析數據是融合機理模型和觀察數據的高質量數據集,能有效填補缺失數據、降低原始數據的噪音,是人工智能算法訓練和一般科學研究的基礎。例如,華為盤古氣象大模型就是基于歐洲氣象中心公開的再分析數據集訓練的。
  高質量再分析科學數據集的短缺一定程度上限制了人工智能技術的發展進程,為解決相關問題,陳松蹊建議:
  要集中力量打造高質量再分析數據集,建議組建由領域與數據科學家組成的數據融合團隊,發揮我國在數據同化方面的統計學基礎優勢,在一些關鍵科學領域構建高質量的再分析數據集,解決我國科研人員的數據需求,降低對外部數據的依賴,實現科學數據自立自強。并建議按照數據風險等級,有序開放共享公共數據,使國內科研人員、企業及時獲取長時期歷史數據,提高我國大數據分析和數據賦能能力。我們建議,高分辨率氣象、大氣、環保、生態、經濟社會等不涉及國家安全的數據應優先考慮公開。對一些敏感數據,可以簽署標準化協議,對數據的使用進行不同程度的規范,之后再對國內學者和企業開放。
  中國數據分析人才仍存在較大缺口。無論政府部門還是企業都需要建立用數據說話、決策、管理、創新、賦能的數據文化。企業構建數據文化需要有數據科學團隊,提供從數據采集、分析、到管理決策的全流程服務,讓統計師、數據分析師從始至終介入數據價值挖掘。數據分析人才是數據文化建設的主力軍,構建企業數據文化必須從加強數據分析人才培養入手。
  因此,建議盡快優化有關政策,切實加強我國數據分析人才培養的能力基礎,夯實數字中國建設所需要的人才根基。具體可以從以下三個方面入手:
  第一,盡快將統計學納入“強基計劃”和“基礎學科拔尖學生培養計劃” 。一是明確將統計學納入現有強基計劃試點高校強基招生專業中,加大對統計學基礎研究人才培養的支持力度;二是明確將統計學納入“基礎學科拔尖學生培養計劃”,盡快在全國高校中遴選補充一批統計學基礎學科拔尖學生培養基地,補齊統計學基礎研究創新拔尖人才培養短板。
  第二,加強統計與數據科學課程體系與教材體系建設。為了培養高水平數據分析人才,將統計學納入國家“101 計劃”,集中全國優勢力量,系統性建設統計學教材體系,加快形成適應數字中國建設的統計與數據科學核心課程體系,并在全國高校中逐步推廣。
  第三,加大統計學一流學科建設的支持力度。一是增加統計學雙一流建設學科點;二是在經費投入、招生名額、推免比例、長江學者和教學名師評審等方面給予統計學以其他基礎學科同樣的政策傾斜;三是布局建設若干統計學前沿科學中心、教育部重點實驗室。
   防止信息源單位與金融機構商業化數據合作,逃避征信數據安全監控和監管
  全國政協委員、中國人民銀行陜西省分行黨委書記、行長 魏革軍
  魏革軍表示,中央金融工作會議提出,金融要為經濟社會發展提供高質量服務,明確提出要做好普惠金融等五篇大文章,健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系。加強涉企信用信息共享是助力普惠金融發展的關鍵環節。
  魏革軍指出,當前涉企信用信息共享仍然面臨一些制約。如信用信息權屬不清、質量不高、標準化程度不一等。建議,信用信息責任權屬方面,出臺《社會信用體系建設法》或在相關法律中明確信用信息權屬,推動信用信息資產化,賦予市場化征信機構信用信息使用權;明確信用信息使用、交流、質量保證等相關內容,提升數據質量和安全性,為相關工作的開展提供法律保障。
  信用信息歸集共享方面,堅持統籌協調,共建共享,發揮政府部門、企業征信機構、金融機構等多方合力。出臺信用信息相關的標準規范政策,提高政府部門在信息資源共享和使用上的匹配度。建立數據質量標準,制定數據接口、信息分類等行業標準,推進各類政務數據源的有序開放共享,形成政務數據向市場化征信機構開放的機制;通過市場化征信機構強化信用信息應用能力,不斷創新和打造優質的征信產品服務,滿足互聯網金融、消費金融等金融需求。
  信用信息高效流通方面,發揮大數據中心的作用,做好信用信息確權和交易流通;支持征信機構等第三方專業機構發展,完善市場化征信機構獲取企業信用信息的流程,以企業征信機構作為金融機構接入信用信息的主渠道,防止信息源單位與金融機構開展商業化數據合作,逃避征信數據安全監控和監管;不斷開拓合作模式,做好信用信息整合利用,賦能普惠金融和新質生產力發展。
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