金融データ運用（中国農業銀行蔡瑞：データ要素の乗数効果を十分に発揮し、金融データ要素の共有と応用を推進）

中国農業銀行の蔡睿氏：データ要素の乗数効果を最大限に発揮し、金融データ要素の共有と応用を推進する

デジタル経済の文脈において、データは金融業界の重要な生産要素となっています。データ能力の構築を強化し、秩序あるデータ共有を促進し、データの統合と応用を深め、データのセキュリティ保護を確保し、金融データ要素の潜在力を解放することは、金融業界のデジタル変革の重要な原動力と主要なサポートになりつつあります。

最近、国家データ管理局は中国人民銀行などの関連部門と共同で、「データ要素×」3カ年行動計画（2024～2026年）（以下、「行動計画」という）を発表し、データ要素のマルチシナリオとハイレベルの応用を推進し、データ要素が経済発展に及ぼす乗数効果を実現し、我が国のデータインフラ資源の優位性を経済発展の優位性に転換することを推進することを目指しています。

これに先立ち、中国人民銀行は「金融技術発展計画（2022～2025年）」を発表し、金融データ要素の価値を公開する必要性を明確に述べ、「金融データの管理と応用の強化に関する通知」を発行・実施し、金融機関がデータ業務を行うためのガイダンスを提供した。

これに関連して、北京ニュースシェルファイナンス記者は、データ要素の乗数効果をどのように発揮させ、金融データ要素の共有と応用を促進するかなどの問題について、中国農業銀行技術製品管理局副局長の蔡睿氏にインタビューした。

蔡睿氏は、行動計画の実施により、データの価値化やデータの因数分解など、金融業界に多くの機会と課題がもたらされると指摘した。金融機関は行動計画の任務と要求に積極的に対応し、デジタル変革の重点任務を実行し、データ要素の乗数効果を発揮し、データ要素の共有と応用を促進し、リスク管理能力と実体経済へのサービスレベルを向上させる必要があります。

データ資産管理能力を強化し、データ供給不足の問題を解決する

蔡睿氏は、金融機関は大量のデータ資源を蓄積しており、データの潜在的価値を十分に発揮できるように生データをデータ資産に変換する必要があると述べた。金融機関は、データ資産の品質を向上させ、データ資産の運用を拡大し、データ資産の評価と価格設定を改善することで、データ供給側とデータ消費側の間でデータ品質、データの適時性、データ価値のフィードバック ループを形成できます。データガバナンス能力の向上、データ資産管理の強化、デジタルビジネス能力の構築により、データの資産化、資産のビジネス化、ビジネス価値の転換を促進し、データ供給不足の問題を解決します。

ビッグデータレイクウェアハウスプラットフォームやデータミドルプラットフォームなどの基本プラットフォームを改善し、基本プラットフォームを通じてバッチデータ、リアルタイムデータ、外部データを集約し、データ品質、データ標準、データセキュリティ管理機能を向上させ、銀行全体のデータ標準化と標準化された組織化を実現し、データ資産サービスモデルを便利で使いやすいものにします。包括的なデータ資産システムを確立し、データ資産管理構築の考え方を明確にし、データ資産のインベントリと登録を実施し、実用的で使いやすいエンタープライズレベルのデータ資産カタログと資産マップを構築します。データ運用センターを構築し、データの閲覧、選択、使用、ガバナンス、評価の完全なプロセスを確立し、データ運用指標セットを充実させ、健全なデータ運用指標システムを確立します。財務データ運用を、ビジネス管理の提供とサポートからデータ価値運用およびデータトランザクション運用へと変革することを推進します。

複数のシナリオがデータ要素の価値を解放し、データエコロジーの構築を推進します

蔡睿氏は、金融業界は典型的なデータ駆動型業界であると考えています。金融ビッグデータは、取引詐欺の特定、精密マーケティング、ブラック産業の防止、消費者信用、信用リスク評価、サプライチェーンファイナンス、市場予測、スマート投資アドバイザー、保険詐欺の特定、リスク価格設定、銀行、証券、保険、決済、その他の分野に関わるその他の特定のビジネスで広く使用されています。オープンプラットフォームを構築し、複数のデジタルシナリオを接続し、オープンで協力的かつ双方に利益のあるデータエコシステムを構築することで、金融スマートサービスの再構築、データ要素の価値の解放、ユーザー、金融機関、パートナーの双方に利益のある発展の実現に役立ちます。

精密マーケティングの面では、ビッグデータ技術を活用することで、より正確に、リアルタイムかつ動的にユーザーの詳細を把握し、ユーザーポートレートを構築し、顧客セグメンテーションを通じて金融商品を推奨することで、精密マーケティングやリアルタイムマーケティングなどのパーソナライズされたスマートマーケティングを実現し、ユーザーに優れた金融サービスを提供できるようになります。リスクの予防と管理の面では、ビッグデータ技術を使用して、情報の内部関係を分析し、リスクの識別と管理能力を向上させ、さまざまな種類のリスクを識別および分類し、起こり得るリスク行動を予測し、金融リスクのインテリジェントでリアルタイムな制御と管理を実現します。サービスイノベーションの面では、さまざまな特性やニーズを持つ顧客にパーソナライズされたサービスを提供し、顧客とのオムニチャネルのオンライン・オフラインのインタラクションを構築し、顧客の定着率を高め、金融機関のコア競争力を強化します。デジタル金融エコシステムの構築においては、金融機関を主体として、政府機関、テクノロジー企業、各業態企業と幅広く連携し、オープンデータエコシステムを共同で構築していきます。

データ要素の流通と共有を促進し、セキュリティとコンプライアンスのメカニズムを模索する

蔡睿氏は、安全性とコンプライアンスを前提にデータをいかに有効活用し、データの流通、共有、開発、活用を促進し、データの価値を最大化するかが行動計画の重要な目標の一つであると指摘した。膨大なデータには大きな可能性がありますが、その自然な流動性と再現性により、セキュリティとプライバシー保護の問題も生じます。データが違法にコピーされ、転売されると、データの元の所有者は制御権と収入権を失います。同時に、データ流通チェーンの各リンクは、データ漏洩やプライバシー侵害などの一連のリスクに直面しています。したがって、データ要素の安全で準拠した効率的な共有は、データエンパワーメントの基本条件となり、データ要素の循環プロセス全体にわたって実行されます。

外部データの流通と共有を標準化し、内部データと外部データを統合し、情報の壁を打ち破ります。工商、農業、事業者、税務、保険、司法、公安、知的財産、電子商取引などのデータサービスにアクセスすることで、内部データとの接続と統合を強化し、顧客の多次元的かつ立体的な記述を形成し、金融機関の業務運営と顧客サービスのレベルを効果的に向上させます。同時に、外部データ流通・共有チャネルを標準化し、データ協力の安全性に対する監督・検査を強化し、暗号技術の応用に基づくデータ協力信頼システムの構築を模索し、データ協力の安全性と持続可能性を確保する必要がある。

データ プライバシー コンピューティング機能を構築し、プライバシー コンピューティングを通じてデータ価値を安全に公開できるようにし、データを利用可能でありながら非表示にする形式でデータ要素を増やします。プライバシー コンピューティング モデルとオペレーター ライブラリを確立し、プライバシー コンピューティングのクロスプラットフォーム相互運用性仕様を形成し、セキュリティの向上を目標にプラットフォームの進化を継続的に推進します。ビッグモデルなどの新技術の探索を強化します。大規模なモデルによる大量のデータのトレーニングにより、プライバシー コンピューティングの効率が向上します。準同型暗号化とデータの感度低下により、プライバシー コンピューティングのセキュリティを強化できます。また、プライバシー コンピューティングのためのより複雑なモデル構築機能を提供し、プライバシー コンピューティングのアプリケーション シナリオを革新することもできます。高性能な大規模モデルの導入により、データのプライバシー保護とアルゴリズムの効率向上に新たな道が開かれ、安全で秩序ある効率的なデータの循環と共有が可能になります。

北京ニュース シェル金融記者 張暁忠 編集者 陳立 校正者 劉宝青