某某工厂-专业生产加工、定做各种金属工艺品

　　安全审计区★：负责数据流转的全过程监控和审计。该区域作为数据共享和交换的总闸口★，通过构建“一中心”数据共享架构，解决数据跨网络、跨系统传输问题，并通过网络策略管理★★、数据分类分级、访问权限管控等手段，确保数据处理安全。

　　作为数字时代的新型生产要素★，数据要素在价值创造、资源配置★、创新驱动及社会治理等领域逐渐发挥关键作用★★，正成为数字经济深入发展的核心引擎，为金融强国建设提供了新动力★★。同时，数据要素为解决普惠金融的诸多难题提供了新思路和新方法，正深刻改变着普惠金融的发展方式。

　　最后是数据产权机制问题。数据作为一种新型生产要素★★★，其产权归属和使用权利的界定仍是一个复杂的问题。当前，数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的分置机制尚在建立中，亟需在法律和制度层面进行明确★★。只有在产权机制清晰、数据流通顺畅的前提下，数据要素才能真正发挥应有价值并推动普惠金融可持续发展。

　　中小微企业资金需求往往呈现★★“小★、频、急，缺抵押担保”等特点★★★，满足客户画像的数据不足，导致普惠金融扩面增量面临挑战，而数据要素则为突破瓶颈提供了可能。探索中小微企业的★★★“数据增信”方式，对优化信用评价体系★、提升金融服务可得性的意义重大★★。

　　产品应用区：面向客户进行数据采集和数据产品应用的业务区域。该区域通过金融网专线从外部获取数据★，并传输到数据原始区进行处理和分析。

　　2★★.“四层校验”★“四库融合”构建数据★★★“用得好”的技术逻辑。数据质量及模型效果是数据“用得好”的基本前提★，建立完整★★★、规范的数据校验模型及规则是确保数据质量的基础，建立有效的数据模型研发方案是保障模型效果的基础。

　　其次是数据可信度问题。数据可信度直接影响金融机构的风险评估和决策质量★★。数据的源头质量和加工过程的准确性至关重要，金融机构需要建立严格的数据校验和审核机制★★★，确保所使用的数据真实、准确、可靠。同时★，在数据处理过程中，金融机构还需考虑数据的时效性和完整性★★，避免因数据过时或不完整而导致的决策失误。

　　数据研究区：负责数据的深度挖掘和产品研发★★★。该区域分为开发区和生产区★★，开发区脱敏建立样本库、算法库★★、特征库和模型库★★，供研发人员开展数据特征工程、开发模型★、研发产品，生产区则将开发成果部署至实际应用。

　　数据原始区：负责存储原始数据并进行初步处理。该区域采用高安全等级存储方式，严格控制访问权限★★，限制操作方式并实施数据分类分级管理，确保原始数据安全★★。

　　二是★“四库融合”保证提供高价值数据★★。通过样本库★★、特征库、算法库和模型库的融合应用，提高了模型研发的效率和准确性★，促进了数据的共享和复用。各库之间的紧密协作能够快速开发出适应不同业务场景和需求的数据模型，为金融机构提供精准的风险评估和信用管理服务。

　　数据要素转换为生产力，基础是保证数据安全★★★，本质是高质量的数据经深度挖掘产生价值★，核心是形成可持续发展的商业模式★。湖南省征信有限公司（以下简称湖南征信）在主管部门的指导下进行了积极探索和实践★★★，从完善中小微企业信用体系角度★★，充分运用企业收支流水数据，创新提出了数据要素生产力范式★★“五四三★★★”。该范式包括五层系统架构、四层数据校验模型和四库融合数据模型研发方案、三权分置的共赢模式，旨在通过应用数据要素解决中小微企业融资难题。

　　未来，湖南征信将在推动金融数据与产业数据★、公共数据、商业数据的融合，研发科技★★、绿色流水贷产品等方面展开积极探索，推动数据要素市场化有效配置★★★，实现信用、信贷精准匹配，激活“长尾客户”，为解答普惠金融★★★“广覆盖、低成本、高效率”的世界性难题提供中国方案。

　　尽管数据要素在普惠金融领域的应用前景广阔，但要真正转化为生产力，还需解决一系列问题。首先是数据安全问题。数据采集★★★、加工、传输和使用的各个环节★★★，都存在潜在的安全风险，尤其是普惠金融领域，涉及客户数量多★★、贷款额度小★、还款周期短★，金融产品往往需要实现线上化和规模化，这进一步加大了数据安全管理的难度。为此★★，金融机构需要建立健全数据安全保障机制，确保数据在整个生命周期中的安全性。

　　1.★★★“五层系统架构★★”搭建数据★“供得出”★★★“流得动★”“保安全★★”的物理逻辑★。此架构包括数据原始区★★、数据研究区★★★、产品组装区★★、安全审计区和产品应用区五个层次，通过各层次之间的协同工作，安全并高效地收集★★★、处理和分析中小微企业的各类数据，为金融机构提供全面、准确的信用评估和风险预警服务。

　　数据要素与金融服务紧密结合★★，已成为推动国家经济发展的重要引擎公海赌赌船官网。今年年初★★★，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）》，选取现代农业★★★、金融服务★、科技创新等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应★★★，释放数据要素价值，并从提升数据供给水平★★、优化数据流通环境、加强数据安全保障等三方面强化保障支撑。

　　产品组装区：负责数据特征★★★、模型评分和数据产品的组装。该区域根据业务需求将特征★★、模型和产品组装为完整的征信报告或精准画像★★★，满足个性化业务需求★★★。

　　一是★★★“四层校验”保证提供高质量数据★。应用数据合规性校验★★★、总对总校验、总分校验、跨时期连续性校验的四层数据校验模型★★★，能够有效提高金融数据的质量★★★，降低错误率和噪声水平，为后续的数据挖掘和模型研发提供可靠的数据基础。

　　中小微企业作为市场经济的重要组成部分★，担负着推动经济增长★★★、创造就业机会和促进技术创新的重要使命公海赌赌船官网。然而，由于银企之间长期存在的信息不对称，中小微企业在获取金融支持方面一直面临诸多挑战。现实中★★，金融机构大多难以全面掌握中小微企业的真实经营状况，导致其在评估贷款风险时采取保守策略，通常要求企业提供足额抵质押物或担保增信。但对于大多数中小微企业而言，缺乏足够的抵押物成为制约其获得资金的主要障碍，而信息不对称则是造成融资难、融资贵问题的主要原因。因此★★★，如何有效解决信息不对称问题，成为破解中小微企业融资困境的关键。

　　3.“三权分置”构建数据的★★★“可持续★★”价值逻辑★。可持续的商业模式是数据“用得好”的现实基础★，《中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出数据资源持有权、加工使用权和产品经营权★“三权分置★★★”的产权新机制意见★★。在此文件指导下★，我们通过★“三权分置”机制探索数据要素权属的具体实施路径★，构建征信数据的可信流通渠道，创新金融领域多元化场景。主管部门通过建立省级金融大数据中心，持有核心数据资源，确保数据的安全性和合规性。湖南征信对数据进行加工使用和开发经营，在主管部门的指导和监督下对数据进行深度价值挖掘，并转化为可商用的征信服务产品★★。湖南征信与金融机构成立联合创新实验室（征信实验室）进行联合建模，定制开发金融产品，实现金融数据的多次复用和场景应用，推动数据的流通和价值释放。

　　4.数据要素生产力★“五四三★”范式应用效果及展望★★★。在实践过程中★★★，湖南征信探索的数据归集★、公共治理★★、场景治理、产品研发和场景应用的数据全流程管理模式，在区域、场景和行业层面，具备可复制★★、可扩展和可升级的特性。其建设的湖南省企业收支流水征信平台（以下简称平台）自2023年11月6日上线家银行达成合作意向，其中14家银行已建立合作★。平台累计查询征信报告33.6万笔，涉及中小微企业11.6万户。通过“普惠流水贷”系列产品★，累计为4.2万户中小微企业授信391.7亿元，户均授信92★★★.6万元，累计为2.3万户中小微企业放款325.5亿元，户均放款140.2万元。依托平台，中小微企业获贷率提升超30%★★，户均贷款额度提升超50%，融资难题缓释效果显著。