张婷 焦梦甜 拜亚萌

（焦作大学信息工程学院, 河南 焦作 454000）

摘要：金融科技的蓬勃发展推动了金融行业的数字化转型，数据作为核心生产要素，在提升金融效率的同时，也带来诸多数据风险。从数据泄露、算法偏误到跨境合规冲突，多元风险形态对治理体系提出严峻挑战。本文系统梳理了金融科技数据风险的类型、治理困境及国内外治理策略，从技术加密防护、法律规制框架、管理机制优化等多维度分析现有研究成果，指出当前研究在风险量化模型、跨境数据治理协同机制等方面的不足，为构建技术-法律-管理深度融合、更具弹性的金融科技数据风险治理体系提供参考。

关键词：金融科技；数据风险；治理策略；协同治理；数据应用

一、引言

数字经济时代，数据已成为关键生产要素和战略性资源，深刻影响着经济社会的发展格局。金融业作为数据密集型行业，在数字化转型过程中，通过各类业务系统、移动终端和线上平台积累了海量的高价值数据资源，涵盖客户信息、交易记录、信用评级等多个维度。金融科技作为技术驱动的金融创新，依托大数据、人工智能、区块链等新兴技术的融合应用，不仅拓展了普惠金融、智能风控、数字支付等服务的深度和广度，也显著提升了金融体系的运行效率与服务能力^[1]。然而，金融科技的数据驱动特征也使其面临高度复杂且隐蔽的数据风险^[2-5]。数据滥用、泄露、算法偏误等问题日益凸显，不仅威胁个人隐私和金融消费者权益，还可能通过风险传导机制引发市场信任危机与系统性金融风险，甚至对国家金融安全构成潜在威胁^[6]。近年来，随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继出台，数据治理已成为金融监管的核心议题之一。

在此背景下，学术界对金融科技数据风险的研究已从早期的单一技术层面，逐步扩展至法律、管理、技术等多学科交叉的复合视角，聚焦于数据权属界定、算法伦理治理、跨境数据流动监管等前沿议题^[7-8]。本文旨在系统梳理国内外研究成果，厘清金融科技数据风险的本质特征与治理路径，为构建兼顾安全与发展的治理体系提供理论支撑。

二、金融科技数据风险的类型与特征

1.数据安全与合规风险

在金融科技快速发展的过程中，因数据流转频繁、业务模式创新等特点，数据安全与合规风险成为其面临的最直接风险。金融科技机构在支付结算、信贷风控、智能投顾等业务过程中，持续收集、处理和存储大量敏感数据，包括个人身份信息、生物特征、财务状况、交易记录乃至行为偏好数据。这些数据一旦因管理漏洞或外部攻击而泄露、篡改或滥用，不仅会直接侵害消费者隐私权与财产权，削弱市场信任基础，更可能通过风险传导与叠加效应威胁整个金融系统的稳定，甚至影响国家安全。

从外部环境来看，金融科技机构面临着日益严峻的网络攻击威胁。随着服务线上化、平台化程度不断加深，黑客攻击手段也持续升级，从传统的钓鱼邮件、恶意软件到高级持续性威胁（APT）、零日攻击等，防御难度显著增加。从内部管理来看，金融科技机构自身对数据的不当使用进一步加剧了信息不对称和操作风险^[9]。算法模型的“黑箱”特性使得数据主体难以理解个人数据如何被分析、使用和决策，知情同意原则在实际操作中往往流于形式，导致数据控制权实质上的旁落^[10]。

此外，在金融监管日益强化的大背景下，各类金融科技机构在开展业务的过程中还需应对来自央行、金融监管局、网信办以及跨境监管机构的多维度合规压力。这些要求基于《网络安全法》《数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》以及欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等国内外法律法规，覆盖了数据全生命周期的安全管理、消费者权益保障、算法伦理治理及业务操作规范等多个关键领域。尽管机构在合规体系建设、技术防护升级与审计评估方面投入持续增加，合规成本长期居高不下，但合规体系对数据安全事件的防控效能仍显不足，形成了“高投入、低回报”的资源配置困境，制约了金融科技在安全底线之上的可持续发展。

2.数据挖掘偏误风险

在金融科技业务实践中，对大数据分析和复杂算法模型的依赖日益加深，这些技术被广泛应用于风险评估、信贷决策及投资建议等核心环节。然而，数据挖掘过程中潜在的偏误与缺陷，却可能引发系统性的误判与风险。数据漂移（Data Drift）和数据偏误作为大数据环境中的固有问题，训练数据与实际数据分布的差异会导致模型预测不准确。例如，在信用评估模型中，若训练数据未能全面反映经济周期变化，可能在经济下行期高估借款人信用水平，增加违约风险^[11-12]。

由于算法模型内部运作逻辑的不透明性所导致的“黑箱”问题，在数据收集、处理与分析的各个环节中，进一步加剧了因数据样本选择偏差、特征提取不合理或模型参数设置失衡等因素而产生的数据挖掘偏误风险，这种风险可能使得最终的分析结果偏离真实情况，进而对决策的科学性和准确性造成不利影响。例如，2020年新冠疫情期间，部分基于历史数据训练的风险模型未能有效预测疫情对小微企业的冲击，导致风险评估失真，反映出数据挖掘模型对突发事件的适应性不足。

3.数据壁垒与网络效应风险

随着行业集中度提升，部分大型金融科技平台凭借其庞大的用户基础和多维数据资源，逐步构建起较高的数据壁垒。这种壁垒不仅限制了中小机构在数据获取与模型训练方面的能力，造成其在客户画像、风险定价等环节处于竞争劣势，也加深了金融服务体系的结构性割裂，进一步拉大“数据鸿沟”，影响金融资源的合理配置^[13]。此外，数据垄断地位的滥用还可能诱发“大数据杀熟”、排他性协议等扭曲市场秩序的行为，直接侵害消费者公平交易权。

数据壁垒的存在与持续强化，显著增强了网络效应风险的传导性与系统性。随着平台用户规模扩大、交互频次提高，数据积累与业务优势之间形成正向循环，极易催生“赢家通吃”的竞争格局^[14]。这种高度集中的市场结构潜藏重大风险隐患：一旦主导平台因数据泄露、模型失控或运营失败等问题引发危机，风险将沿其网络节点迅速传导、叠加放大，威胁整个金融系统的稳定。

4.新技术应用带来的新兴风险

金融科技的快速发展带来了诸如数据跨境流动失控、算法歧视引发的数据滥用等新型数据风险。人工智能技术的“幻觉”问题可能导致模型生成错误结论，数据投毒攻击通过篡改训练数据误导模型决策。区块链技术虽然提升了数据不可篡改性，但其去中心化特性也增加了监管难度，虚拟货币交易平台的频繁黑客攻击事件凸显了这一风险。

云计算、物联网等技术的广泛应用，因连接设备增多、数据交互场景扩大而拓展了数据攻击面。金融机构将数据存储和处理迁移至云端，可能面临云服务提供商的安全漏洞风险；物联网设备的大量接入增加了数据采集环节的安全隐患，形成“攻击链”风险^[15]。

三、金融科技数据风险的治理困境

1.技术治理困境

在金融科技深化应用的背景下，数据安全技术虽持续演进，但在应对新型攻击手段和复杂场景时仍存在显著局限性，制约了数据风险防控的实际效果。传统加密技术在应对海量数据处理时效率不足，同态加密与联邦学习等新兴技术虽能实现“数据可用不可见”，但计算资源消耗大、部署成本高，中小型金融机构难以承担^[16]。《基于金融场景数据流通的安全技术研究》报告显示，多方安全计算技术在金融风控与联合建模场景中的实际应用率尚不足30%，主要受制于技术成熟度与业务适配性问题。

在数据采集、处理及存储等全生命周期环节中，数据质量管控仍缺乏一套行业统一且清晰可执行的标准规范^[17-18]。金融数据不仅来源多元、结构复杂，且非结构化数据占比已超过60%，清洗与标准化难度大。《金融数据治理体系建设》白皮书指出，由于各机构数据分类分级标准不统一，导致风险评估缺乏可比性与互认基础。例如，个人金融信息的敏感级别界定差异显著，不仅增加了数据融合使用的合规成本，更直接影响跨机构数据共享与风险联防联控机制的有效构建，制约了整体金融风险防控能力的提升。

2.法律与监管困境

当前针对新兴领域的监管体系，在不同部门权责划分上存在碎片化现象，同时在应对快速变化的市场动态时也显露出明显的滞后性问题。我国金融数据监管形成“一行两会”与行业主管部门多头管理格局，《金融数据治理的突出困境与创新策略》指出，这种模式导致监管标准不统一、协调成本高，如数据跨境流动需同时满足网信部门、金融监管部门及行业主管机构的多重要求，合规流程繁琐。此外，监管技术手段落后于技术创新速度，对算法歧视、数据滥用等新型风险缺乏有效监测工具，形成“监管科技(RegTech)应用缺口”，难以实时识别生成式AI训练数据中的偏见隐患。

在数据安全与权益纠纷等问题的解决过程中，现有的司法救济机制因流程繁琐、响应迟缓等问题而呈现出效率低下的特点。金融数据纠纷涉及复杂技术事实认定，现有司法体系在证据规则、损害认定等方面存在适配性不足问题。《金融数据安全的治理困境与法律对策研究》指出，在数据侵权案件中，原告举证难度大，因果关系认定模糊，赔偿标准缺乏科学依据，导致维权成本高、胜诉率低，客观上纵容了数据违规行为。

3.国际治理协同困境

不同国家和地区在跨境数据流动的管理规则、合规要求等方面存在的差异，导致跨境数据流动治理存在显著的制度冲突。全球数据治理呈现区域化、碎片化特征，欧盟GDPR的严格属地管辖与美国倡导的数据自由流动原则形成对立，中国《数据安全法》与各国制度的衔接机制尚未完善，导致金融机构跨境业务面临“合规悖论”。《金融数据治理的国际经验》提到，APEC跨境隐私规则体系(APR)与欧盟标准的互认障碍，增加了跨国金融机构的合规成本，也阻碍了全球数据要素的高效配置。

各国在监管标准、执法力度等方面的差异，使得现有的国际监管合作机制在应对跨境问题时缺乏实际有效性。金融稳定委员会(FSB)与巴塞尔委员会等国际组织虽推动了部分数据治理共识，但缺乏具有法律约束力的执行机制。《数字经济时代金融数据风险及应对策略》指出，在数据跨境执法协作方面，司法协助条约签订进度滞后于数据流动速度，跨国数据安全事件调查往往因管辖权争议久拖不决，如Facebook数据泄露事件的跨国调查耗时数年，凸显治理协同效率不足，亟需建立更具强制性的国际协作框架。

四、金融科技数据风险的治理策略

1.完善治理框架，强化监管协同

鉴于金融科技具有技术迭代快、业务跨界性强等特点，构建与之相适应的监管框架对于防范风险、保障行业健康发展至关重要。首先，应明确监管原则，将“穿透式监管”与“数据赋能监管”相结合，透过技术创新表象，识别业务本质和数据风险。其次，优化监管分工，建立"牵头部门+专项小组"的协调机制，避免监管重叠与真空。可考虑在金融稳定发展委员会下设金融数据治理专门机构，统筹政策制定与跨部门协作。

面对金融科技等领域的新型风险与复杂场景，传统监管工具已显不足，监管工具需要在技术应用与机制设计上进行创新。完善监管沙盒机制，将数据风险纳入测试范围；探索“监管科技”应用，利用大数据、人工智能提升监管效能；建立数据风险预警指标体系，实现风险早识别、早处置，动态调整监管策略。

在规范金融科技发展、防范数据风险等诸多领域，完善的立法保障对于明确权责边界、提供行为指引而言不可或缺。加快制定《金融数据安全管理条例》，细化数据分类分级、跨境流动、安全评估等要求，针对金融数据特性设定差异化保护标准；推动《个人信息保护法》在金融领域的落地实施，明确“知情-同意”规则的具体适用标准。

2.促进数据共享，打破流通壁垒

为推动数据要素在市场中高效流转与合理利用，其市场化配置离不开完善的制度提供规则支撑与权益保障。首先，推进数据确权，明确数据所有权、使用权、收益权的归属和边界。可借鉴“数据产权登记”制度，为数据交易奠定基础。其次，完善数据定价机制，建立评估标准和交易平台，促进数据资源合理流动。

在推动金融科技生态优化与数据价值释放的进程中，“开放银行”作为打破数据壁垒、促进资源共享的模式创新，是重要突破口。制定API技术规范，统一数据接口标准；建立第三方认证制度，确保服务提供商合规性；完善争议解决机制，保护消费者权益。英国、澳大利亚等国的开放银行实践提供了有益参考。

在推动数据高效流通、促进跨领域协同以及保障系统稳定运行等方面，基础设施的互联互通是确保各项工作顺利开展的关键。推动金融行业数据中台建设，实现内部数据整合；参与跨行业数据交换平台，促进政务数据与金融数据融合应用。例如，深圳区块链贸易融资平台连接了海关、税务等多方数据源，为中小企业融资提供便利。

3.强化技术赋能，提升防护能力

在提升数据安全防护能力、优化治理效率及应对新型数据风险等方面，技术创新是数据治理的重要支撑。隐私计算技术能在不共享原始数据的情况下实现价值挖掘：联邦学习支持机构间联合建模；安全多方计算实现数据“可用不可见”；同态加密允许对加密数据直接计算。这些技术已在反洗钱、信贷风控等领域得到应用。

面对数据攻击手段的不断翻新与风险复杂度的提升，安全防护体系在技术应用与机制构建上需要升级。从单点防护转向系统防御，构建覆盖数据全生命周期的安全屏障；推广“零信任”架构，实行最小权限原则；建立数据安全态势感知平台，实现威胁实时监测和响应。

随着人工智能技术的广泛应用及其带来的伦理、安全等问题日益凸显，对其进行有效治理不容忽视。建立AI模型审计机制，评估算法公平性和可解释性；设置人工复核环节，防止自动化决策偏差；加强对抗样本检测，防范数据投毒攻击。欧盟《人工智能法案》的分类监管思路值得借鉴。

4.健全内生机制，培育安全文化

为有效防范金融风险、提升运营效率并适应行业变革，金融机构应进一步完善自身的内部治理结构。设立首席数据官（CDO），统筹数据战略与管理；建立跨部门数据治理委员会，协调业务与技术部门；明确岗位责任，将数据安全纳入绩效考核。

面对日益复杂的风险环境与多样化的风险类型，现有的风险管理流程在响应速度与应对精准度上有待优化。实施数据安全影响评估（DPIA），识别处理活动中的风险点；建立数据安全事件应急响应预案，定期演练；参与行业信息共享机制，共同应对新型威胁。

在数据安全防护与风险防范的长期实践中，对个人与组织安全意识的持续培养是保障系统稳定与数据安全的长效机制。开展分层培训：高管侧重治理理念，技术人员专注防护技能，全员普及基本规范；创新教育形式，通过模拟攻击、案例研讨提升实战能力；建立举报奖励制度，鼓励员工参与监督。

五、研究评述与未来展望

1.现有研究贡献与不足

当前，学界与业界已从多维度深入剖析金融科技数据风险的本质，并探索出一系列治理路径，在风险类型划分、技术解决方案、法律规制框架等领域取得了丰硕成果。例如，通过构建分类体系，明确数据泄露、滥用、偏误等风险类型，为精准防控提供依据；借助加密技术、访问控制等手段强化安全防护，筑牢技术防线；依托《数据安全法》等法律法规完善监管框架，实现制度约束与技术防护的协同。

然而，相关研究仍存在亟待填补的空白。其一，数据风险量化模型的研究相对匮乏，多数成果局限于定性分析，缺乏能够精准评估数据泄露概率、影响范围及潜在损失的量化工具，导致风险评估难以满足精细化管理需求。其二，跨境数据治理的协同机制研究尚不够深入，尤其在应对“监管套利”问题上，缺乏系统性、可操作性的解决方案，难以保障跨境数据流动的安全性与合规性。其三，面对生成式人工智能等新兴技术的快速发展，现有研究对其引发的数据风险缺乏前瞻性分析，难以有效应对动态变化的风险场景，无法为金融科技的稳健发展提供及时、有效的理论支撑。

2.未来研究方向

在数字化浪潮下，数据安全与治理面临复杂挑战，需要多维度、系统性的策略升级。具体可从以下四方面着手：

（1）跨学科融合研究：打破学科壁垒，将法学的合规框架、管理学的风险管控思维与计算机科学的数据处理技术深度融合。通过构建包含法律合规性、管理可行性、技术安全性等维度的数据风险评估模型，探索数据价值释放与风险防控间的量化平衡机制，为数据全生命周期管理提供科学依据。

（2）跨境治理机制创新：在全球化背景下，构建基于国际规则互认的数据跨境流动安全通道迫在眉睫。通过推动“监管沙盒”等创新机制的跨国协同，允许金融机构在可控环境下开展跨境数据业务试点，既保障数据安全，又降低全球金融机构因各国监管差异产生的合规成本，促进跨境数据安全有序流动。

（3）新兴技术风险应对：生成式AI、量子计算等新技术在带来机遇的同时，也对数据安全构成新威胁。需深入剖析其潜在风险，如AI数据偏见、量子计算对现有加密体系的破解风险等。提前布局风险防控体系，建立算法伦理审查机制规范AI应用，研发抗量子攻击的加密技术，筑牢数据安全防线。

（4）治理效能评估体系：建立科学全面的治理效果评估指标体系，从数据安全事件发生率、企业合规成本降低幅度、数据创新应用促进度等多维度，量化评估治理措施的实际成效，为政策制定与优化提供精准的数据支撑，实现数据治理效能的持续提升。

六、结论

金融科技数据风险治理是一项系统性工程，需要技术创新、监管优化、制度完善与国际合作的多维度协同。当前研究已在风险识别与治理策略上取得显著进展，但面对快速演进的技术环境与复杂的国际治理格局，仍需进一步深化跨学科研究，构建融合动态风险评估、跨境规则互认、技术伦理审查等更具弹性与前瞻性的治理体系，以实现金融数据价值释放与风险防控的平衡，推动数字金融的可持续发展，助力构建安全有序的数字经济新生态。

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资助基金：2025年度河南省高等学校重点科研项目计划（25A790013）；2025年度河南省科技攻关计划项目（252102320051）。