政府公共数据赋能金融风控的合规路径：数据不出域的联合建模实践
发布日期：2026年05月14日
【摘要】 政府公共数据在赋能金融风控过程中，面临数据安全与隐私保护的合规挑战。本报告提出“数据不出域”的联合建模路径，作为平衡数据价值释放与合规要求的关键实践方案。该模式依托隐私计算等技术，在确保原始数据保留在政府侧的前提下，通过多方协同建模实现风险识别能力的提升，既满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对数据最小化、本地化处理的要求，又有效支持金融机构精准评估信用风险。实践中，该路径不仅强化了跨部门数据协作机制，还推动形成以场景为导向、权责清晰的数据使用规范。报告进一步指出，制度设计需与技术架构同步演进，通过明确数据权属、使用边界及审计机制，构建可持续、可复制的合规生态。这一模式为公共数据资源在金融领域的安全高效应用提供了可行范式，有助于提升整体金融系统的稳健性与包容性。
【概览】
关键发现：
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政府公共数据在金融风控中的价值释放受限于数据安全与隐私合规要求，传统数据共享模式难以兼顾效率与合法边界。
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“数据不出域”的联合建模通过隐私计算技术实现原始数据本地化处理，在满足最小必要原则的同时提升风险识别精度。
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有效的跨部门协作依赖于清晰的权责划分和场景导向的数据使用规范，而非单纯依赖技术手段。
核心建议：
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建立以“数据不出域”为原则的联合建模标准流程，明确政府与金融机构在模型训练、验证及部署各环节的职责分工。
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同步推进制度设计与技术架构迭代，制定涵盖数据权属界定、使用边界划定和全流程审计的配套规则体系。
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优先在高价值、低敏感度的金融风控场景开展试点，逐步形成可复制推广的合规应用范式。
【引言】 近年来，随着数字经济加速发展，金融行业对高质量数据的需求日益迫切，而政府掌握的公共数据因其权威性、全面性和稳定性，被视为提升风控能力的关键资源。然而，在数据安全与隐私保护监管趋严的背景下，如何在合规前提下有效利用公共数据成为行业痛点。《数据安全法》《个人信息保护法》等法规明确要求“数据最小化”和“不出域”原则，传统数据共享或集中建模模式难以为继。在此约束下，探索既能保障数据主权又可释放数据价值的新型协作机制，已成为政企协同数字化转型的核心议题。本报告聚焦“数据不出域”的联合建模实践，系统分析其在金融风控场景中的落地路径。我们认为，通过隐私计算、联邦学习等技术手段构建安全可信的数据协作框架，不仅可满足合规底线，还能实现跨域数据要素的高效融合。报告将从政策合规边界、技术实现逻辑与业务适配性三个维度展开，结合典型实践案例，提炼可复制、可推广的操作范式，为金融机构与政府部门提供兼具理论深度与实操价值的解决方案，推动公共数据从“静态资产”向“动态能力”转化。
一、政府公共数据赋能金融风控的现状与合规挑战 政府公共数据赋能金融风控的现实价值与应用瓶颈 近年来，政府掌握的工商注册、税务、社保、不动产、司法判决等公共数据，因其权威性、完整性与跨行业覆盖能力，成为金融机构提升风险识别精度的关键资源。在传统风控模型依赖内部交易数据和有限征信信息的背景下，引入公共数据可显著增强对小微企业、个体工商户及“信用白户”的风险画像能力。然而，当前实践普遍面临“数据可用不可见”与“模型可建不可移”的结构性矛盾：一方面，金融机构亟需外部数据提升模型效能；另一方面，公共数据涉及大量敏感个人信息和重要公共利益，受《数据安全法》《个人信息保护法》等法规严格约束，难以直接开放或传输至金融机构域内处理。这种供需错配导致数据价值释放受限，形成“有数难用、有用难合”的现实困境。
合规挑战的核心维度：法律、技术与治理的三重张力 从尚参科技的分析框架看，公共数据赋能金融风控的合规障碍并非单一技术问题，而是法律边界、技术实现与组织治理交织的系统性挑战： 法律层面，现行法规强调“最小必要”“目的限定”和“数据本地化”原则，要求数据处理活动不得超出授权范围，且原始数据原则上不得出境或跨域流动。这使得传统“数据搬家式”的建模方式难以合规。
技术层面，尽管隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）提供了“数据不动模型动”的技术路径，但其在异构数据对齐、模型性能损耗、算力成本及结果可解释性等方面仍存在工程化瓶颈，尚未形成标准化、可审计的落地范式。 治理层面，政府数据提供方、金融机构与技术平台之间缺乏统一的数据使用协议、权责划分机制和风险共担安排，导致各方在责任认定、审计追溯和应急响应上存在模糊地带，抑制了合作意愿。
破局关键：从“数据共享”转向“能力协同”的合规逻辑重构 基于业务本质，公共数据赋能金融风控不应聚焦于“获取数据”，而应转向“协同建模能力”的构建。这契合尚参科技倡导的“数据价值释放需以合规为前提、以场景为牵引、以技