很多大企业的金融行业服务平台除了为金融子公司提供实时、全方位的大数据风险预警服务外，另一个功能就是在实施的前提下，打通各个金融子公司的数据。数据合规性。跨越障碍，创造更强大的业务协同效应。

对于大型企业金融行业服务平台和金融管控平台，如何整合多方大数据帮助金融子公司提升风控能力和业务协同能力正在成为新的挑战。

某大型企业金融行业服务平台人士向记者透露，他们目前面临两大挑战。组合风险监控、投资决策辅助等。二是在数据合规的情况下，努力实现不同金融子公司的“数据互通共享”，实现更好的业务协同。

“不久前，公司总部设立了产业金融服务平台，除了积极推动各项金融业务协同发展外，另一个重要功能是解决金融子公司的风控数据需求。”他告诉记者。

但他发现很难做好这项工作。一方面，该金融行业服务平台需要大量采购外部数据，有效解决金融子公司普遍存在的数据不对称、采集数据不完整、舆情信息不及时等问题。一方面，要加快运用隐私计算技术，引导金融子公司在数据不可用、不可见的情况下，实现合规的数据交换和共享，避免违反“网络安全”等规定。​​​安全保护法”和“个人信息安全法”。

恒生电子数据风险业务负责人张福明表示，如今，越来越多的大型企业金融行业服务平台致力于利用大数据、人工智能、区块链等新兴技术加强风险管理和数据合规能力，但做好这件事的关键是建立数据资产和挖掘数据价值。

“与传统的风险合规实践相比，他们需要改进数据策略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量和数据应用大数据平台，以完成数字智能转型和合规使用风控数据。和数据生命周期管理，”他指出。

张福明告诉记者，对于大型企业金融行业服务平台所需要的数据赋能和风险管理预警能力，恒生电子目前正在尝试为他们提供风险合规数据解决方案，即从风险管理业务场景，整合金融机构内外部数据，建立统一的数据标准和风控模型，帮助后者的风险合规应用系统更便捷、更低成本地调用数据资产，持续加强数据服务管理能力。

上述大企业金融产业服务平台人士向记者透露，通过对金融子公司的调研，发现金融产业服务平台要全面构建风险管理仍面临5大痛点基于数据合规使用的系统：一是风险管理信息系统全覆盖仍存在盲点；二是业务风险识别和管理能力有待提高；三是风险检测和计量机制不够健全；四是境外金融子公司风险管控不到位；可以得到有效实施。

“这让企业总部深刻认识到，加快风险数据治理和风险数据集市体系建设与完善数据合规使用体系同等重要。但是，如何从源头解决数据资产的质量和完整性，在运营环节持续完善数据合规使用流程，从而输出更全面的风控预警服务和数据交互，仍是一个漫长的过程。金融子公司的能力。”他直言不讳。

构建统一的大数据风险预警体系

记者从多方了解到，随着部分大型企业涉足金融业务的日益广泛，如何搭建统一的数据服务平台，帮助各金融子公司完善风控预警机制，意义不小。

作为中化集团旗下的产业金融服务平台，中化资本的金融业务范围涵盖信托、融资租赁、财务公司、公募基金、人寿保险、产业基金、商业保理、保险经纪、期货等。

“我们的调查发现，不同的金融子公司有不同的数据风控需求。例如，保理公司需要大数据查询交易对手的融资担保、工商诉讼等信息，而产业基金则需要大量宏观经济数据进行投资。信托公司作为重要的决策辅助工具，需要房地产和工商企业的最新舆情，及时采取风险控制措施，规避潜在风险。”中化资本科技与数字化高级总监赵慧慧指出。过去，由于部分金融子公司主要采用人工筛选的方式收集交易对手的业务、财务、融资、诉讼、舆情等信息，不同金融子公司之间存在数据不对称，数据采集不完整，舆论信息不一致。时效性等问题不仅不能满足自身风险控制和预警的需要，也使总部难以及时掌握各金融子公司项目的潜在风险状况，并尽快采取措施化解相关风险尽可能。

“这推动了我们建立统一的大数据风险预警和监测体系，集中采购和汇总各种数据，帮助金融子公司更及时、更全面地掌握交易对手的最新经营情况，包括是否有新的法律诉讼、实际控制人高管人员变动等，帮助他们有效解决数据采集不完整、不及时等痛点。一方面，通过收集化工等与公司主营业务相关领域的市场信息，为金融子公司提供更全面的投资决策依据。 ’他直截了当地说。

记者了解到，在大数据风险预警监测体系建设初期，中化资本也遇到了诸多挑战。一是各金融子公司对大数据风控的需求不同。差异化风控合规数据需求，构建定制化数据服务体系；二是大数据风险预警监测系统采集的风控数据比较分散，这些数据必须集中“转化”为金融子公司所需的数据。风控数据同样难；三是近两年金融市场和监管政策变化较大，大数据风险预警监测体系需要继续加大数据服务迭代和数据源补充投入，进一步满足新数据需求合规使用要求。

“我们主要采用渐进迭代和快速滚动的方式，根据金融子公司的业务需求，不断提升数据服务能力。目前，我们已经完成了5次系统更新迭代，基本可以满足业务需求” .

在他看来，这个数据风险预警和监控体系越来越完善。不仅为主要金融子公司提供及时、全面的风险预警服务，还使总部能够及时了解主要金融子公司的潜在业务风险。及时调动各类资源落实风险缓释措施。

某第三方数据服务机构负责人表示，随着越来越多的大型企业金融行业服务平台向金融控制公司发展，他们意识到需要积极引入各种风控合规数据服务技术 一方面，更加清晰地整合各金融子公司的业务数据并报送金融监管部门，积极拥抱监管。另一方面，继续加强风险数据治理和风险数据集市建设。金融业务的风险监测、预警和风险估值计量能力。

引入隐私计算打通财务子公司数据

很多大企业的金融行业服务平台除了为金融子公司提供实时、全方位的大数据风险预警服务外，另一个功能就是在实施的前提下，打通各个金融子公司的数据。数据合规性。跨越障碍，创造更强大的业务协同效应。

上述大企业金融行业服务平台人士向记者透露，他们目前正在尝试整合各金融子公司的多种业务数据，打造“一个客户，多种金融服务”的全新运营体系。然而，摆在他们面前的一大挑战是如何让金融子公司在合规经营的情况下实现数据交换和共享，围绕单一客户提供多元化的金融服务。

“做好这件事难度很大。尤其是在《网络安全保护法》、《个人信息安全法》等法律法规的要求下，金融子公司不能随意交换和使用客户未经授权的个人数据信息极大地限制了数据共享和业务协作。”他指出。因此，他们积极引入隐私计算技术，在数据“可用、不可见”的环境下实现内部共享和交互，为增强金融子公司的业务协同创造新的运营空间。

中信证券信息技术中心数据平台组执行总经理岳峰表示，随着中信金控各项金融业务的协同发展，隐私计算技术的应用场景越来越广泛。例如，当他们需要邀请多个客户参加会议时，难免不同的财务子公司或业务部门会反复邀请同一个客户。在这种情况下，隐私计算技术可以让总部在不暴露客户隐私数据的情况下，及时掌握客户重复邀请的状态，并采取必要措施避免业务部门之间的“尴尬”；此外，中信金控在数据渗透共享、联合反洗钱等方面，积极利用隐私计算和多方安全计算技术，在最大程度保护客户数据安全的同时，实现理想的数据管理目标。可能。

某金融控股公司IT部门人士告诉记者，他们目前正在尝试利用隐私计算技术，有效防止敏感客户数据泄露，实现金融子公司之间的客户转介。具体而言，信托公司的高净值客户如需购买关联证券公司、公募基金机构发行的资产管理产品，可通过隐私计算技术及时了解客户是否符合合格投资者的资金要求，让后者无需担心个人财富信息泄露的风险。

此外，针对金融诈骗风险，他们正在通过多方安全计算技术实现黑名单共享，帮助金融子公司在保证数据合规使用的同时，不断提升风控能力.

他直言，如果隐私计算技术能有效保护金融子公司的客户数据，未来总部将更大规模地使用该技术，推动金融子公司在数据合规的情况下取得更多成就共享互动 协同发展业务。