清華大學五道口金融學院教授張健華：金融行業采集個人信息應同時遵循三項原則

新華財經北京3月31日電（康耕甫） 日前發布的《中國財富管理能力評價報告（2022）》顯示，目前中國財富管理行業中金融機構還是以銀行業為主，但近年來金融業結構也在悄然發生變化，尤其是數字化發展過程中基金業的變化巨大。

此外，第三方機構的作用逐漸凸顯。平臺經濟憑借強大的技術實力、數據能力以及龐大的客戶群和數據優勢，在財富管理市場上為整個金融市場的發展，尤其是數字化轉型發揮了相當大的作用。

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清華大學五道口金融學院教授、中國數字金融合作論壇秘書長張健華表示，金融行業的數據需求量是最大的，對第三方數據的使用也最多，在金融數據的采集方面，個人信息采集處理需同時遵循“充分授權”“最少”“必要”三項原則，此外，數據主體的二次授權原則也需要引起重視，防止“一次授權多次使用”以及“鏈式使用”所引發的風險。

財富管理數字化轉型核心是數據

近年來，整個財富管理行業的數字化進程正在加快，為財富管理提供了一些堅實的技術支撐。各行各業都在進行數字化或者金融科技的技術運用，包括云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術，運用最多的就是金融領域。數字化助力財富管理業務轉型一般可體現在以下三方面：

首先是營銷方面，有助于實現客戶分類的精準化。可以通過對客戶畫像進行深入分析，把合適的產品賣給合適的對象，對客戶有一個準確的定價，在數字化時代是可以做到個性化的，可以做到“一人一策”，甚至是為每個人進行單獨定價。

其次是智能投顧，投顧分工實現精準化營銷。如何實現“精準化”呢？為了給大家在投資理財時提供比較安全可靠的收益，并且實現風險收益更精準的匹配，這其實需要有很好的投顧做支撐，這也是財富管理的核心競爭力所在。

第三，產品多元化也是實現精準化營銷的重要抓手，通過市場分析和對大數據的深度挖掘，可以開發出不同的理財產品，提供更多的服務品類，從而滿足更多客戶的需求。

實際上，商業銀行近年來一直在進行數字化轉型。而真正的數字化轉型其實不在于硬件和所謂的模型，而在于數據。硬件可以外購，軟件也可以外購或自行研發，但數據還是要靠自身積累，因此數據是核心。

“作為銀行，重點發力的環節主要是業務數據化、數據場景化、場景智能化。銀行所有業務最后一定要數字化，而數據來自于場景，數字經濟一個特別典型的特征就是很多時候全部進行了數據場景化。然后通過大量的后臺分析技術和人工智能算法把這些數據價值真正地挖掘出來。”張健華表示。

數據是財富管理數字化轉型的基礎，只有不斷地提高大數據分析能力才能精準地構建客戶的標簽，客戶的畫像，完善客戶的信息等等。借助大數據分析技術，可以挖掘到客戶的偏好，包括投資偏好、風險偏好，增加客戶黏性，防止異常交易，提升銷售的精準度等。

金融數據采集要遵循三項原則

與傳統生產要素不同，數據要素具備不被消耗、依賴傳統要素、具有滲透性和合作性、較強的正外部性和規模經濟性等特點。

不過，數據的使用也存在一定約束，因為數據在使用過程中的核心問題就是確定數據的產權。在解決數據確權問題后，下一個環節就是數據的流動問題。“沒有流通就沒有市場，沒有市場數據的要素價值就沒辦法實現，沒有辦法實現數據的要素價值數據流動的市場就無法建立。流通是數據成為生產要素的充分必要條件。”張健華表示。

而金融行業的數據需求量是最大的，對第三方數據的使用最多，也最容易觸雷。對數據安全的保護以及對消費者的隱私保護尤為重要，張健華認為，金融信息采集時要遵循“充分授權”“最少”和“必要”三項原則，當前“最少”和“必要”在數據采集的過程中比較難遵循。

“央行出臺的征信業務管理辦法中明確了征信采集信息的要求，但這些要求還延伸不到信息收集環節。另外要納入的征信信息范圍過大，金融機構和科技機構在合作的時候，第三方數據如何交付以及征信范圍如何界定等，都是目前亟需討論的問題。”張健華說。

此外，個人信息保護法中也對金融信息的采集有一些基本要求，尤其是對處理目的、處理方式以及處理信息的種類。當個人信息發生變化時，數據的采集要重新取得個人同意。“比如，平臺在第一次使用用戶的數據后，如果再拿著數據要與金融機構合作，這個環節就存在‘二次授權’的問題。對于征信機構而言，如果征信機構再與金融機構合作，又將面臨一個‘二次授權’的問題。是否每一次都要進行必要的授權？”張健華舉例說。

“我認為，從保護消費者的角度而言，只要是變更了使用用途，個人信息保護法規定每一次都應該進行授權。此外，我們要防止一些APP在采集用戶信息時通過所謂的格式化條款將用戶信息進行‘一次授權多次使用’以及‘鏈式使用’。因此，目前仍有很多問題亟待解決。”張健華表示。

編輯：翟卓

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