在《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，国家明确数据是一种新型生产要素，并提出加快培育数据要素市场，部署了“推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护”三项任务。在《“十四五”规划和二〇三五年远景目标的建议》中又进一步提出推进数据要素市场化改革。在此背景下，推动数据要素市场化配置已成为一个重要议题。

去年，国务院在全国深化“放管服”改革优化营商环境电视电话会议中，对小微企业贷款与开展普惠金融服务作出重要部署，要求将数据作为信贷审批与发放的主要依据，加强政务数据的归集共享，为增加普惠金融服务创造条件。通过政务数据与小微企业经营数据的组合运用，利用大数据等技术建立风险定价和管控模型，解决居民、农户、中小微企业等弱势群体“融资难、融资贵”问题，全面提供普惠金融创新服务。

【传统方式的困境】

抵质押物不足，基础信息缺乏

工信部数据显示，中国中小企业数量超过3000万家，个体工商户数量超过7000万户，他们贡献全国50%以上的税收、60%以上的GDP、70%以上的技术创新成果和80%以上的劳动力就业。但是，这些企业总是难以获得有效的金融服务，融资难、融资贵的症结长期存在，主要原因就是抵质押物不足、基础信息数据缺乏，银行不敢贷、不愿贷。

数据维度不足，公共、政务数据欠缺

银行发放一笔贷款，通常有贷前、贷中、贷后三个环节。以前，客户经理要上门对企业进行尽职调查，需耗费大量时间精力了解企业经营、财务等信息。近些年，在大数据等技术的助攻下，银行信贷技术得以优化，通过采集企业财务、征信等数据，对企业进行“画像”，评估信用风险，大大提高了信贷效率。但在普惠金融业务推进中，银行面临的共同困难之一就是数据维度不够丰富，特别是与企业相关的政务数据欠缺，难以对企业精准“画像”，很多中小微企业由于数据不足，被挡在了银行大门外。

【系统如何解决？】

基于金融场景的政务数据分析模型

政府部门恰好掌握了企业的“底细”，在获得企业授权的前提下，这些高价值的政务数据便能为企业精准画像，帮助小微企业获得贷款。

首先，充分发挥政务数据精度高、权威性强等优势，利用政务内网汇集的政务大数据，根据金融机构具体业务场景对于政务数据的应用需求，建立政务数据分析模型，在保证原始数据不出政务内网的基础上，经企业主体授权后，将分析结果脱密脱敏后提供给金融机构，从而帮助金融机构评估企业信用。

烽火基于拥有自主知识产权的AI+隐私计算工具，对政务数据进行加密、脱敏，并利用多方安全计算、联邦学习、同态加密、数据沙箱等核心技术，使各方在不共享原始数据的前提下，进行虚拟建模和协同训练，既充分发挥政务数据价值，又避免“数据搬家”与“数据泄露”，有效解决数据要素应用中的安全问题和信任问题，确保个人隐私及数据安全，实现“数据不出门、可用不可见”。

全面评估信用，发展信用贷款产品

金融机构利用人工智能、大数据等前沿技术，基于政务数据、金融数据、互联网数据等多维度数据，建立客户立体画像，全面分析客户信用情况。

金融机构设计基于客户信用的贷款产品，做到发放贷款时有的放矢，形成良好的企业守信用、银行敢放贷、信贷无坏账的良性循环，破解融资难、融资贵的痛点，实现全程在线办理，试点打造301模式——“三分钟申贷、零工人干预、一秒钟放款（或授信）”。

金融科技的迅猛发展，为政务数据在普惠金融等领域的应用提供了广阔空间，烽火将协助政府部门持续推进政务数据共享开放，挖掘政务数据价值，释放政务数据红利，并加强与中诚信等金融服务机构深入合作，共同为金融机构提供精准营销、准入、反欺诈、信用评级、风险定价、贷后监控、贷后催收等全流程数据服务。