金融机构外部数据管理实践指南（2025年）

一、概述 金融机构外部数据指通过采购、合作、自主采集等方式引入的数据，其管理包括引入、应用、共享和退出的全流程，确保合法合规使用并发挥价值。管理模式分为自主分散、统分结合和统一集中，其中统一集中模式逐渐成为主流，优势在于整合需求、规范流程、充分共享和双重约束。

二、全流程管理 统一集中模式下，外部数据管理流程包括：

• 引入流程：需求收集（申请/征集）、需求评估、数据供方评估、数据验证测试、预算/费用申请、数据采购。
• 应用管理：外部数据的接入（获取、传输、存储）、共享（遵循“最小必要”原则）、质量监测、效用评估、内外部数据融合、异议处理。
• 退出流程：正常退出和异常退出，需建立统一退出管理机制和流程，确保业务连续性。

三、热点问题分析

• 外部数据纳入外包风险管理：监管要求将其纳入外包风险管理体系，金融机构需梳理外包风险管理，寻找数据支持业务发展和保障数据安全的平衡。
• 外部数据在AI智能体的应用：可用于管理类AI助手和业务创新场景，但面临隐私保护、数据安全等合规问题和场景限制。
• 外部数据管理模式转型：“统分结合”向“统一集中”转型面临组织管理、技术架构、合规安全、流程机制等多维度挑战。
• 公共数据开放提速：公共数据开放加速，但授权路径不清晰、数据服务能力不足、对接机制缺乏统一等问题待解。

四、发展趋势

• 外部数据市价分化：垄断性数据价格高，多替代性数据价格下行，金融机构需优化数据采购策略。
• 监管新规落地：金融监管总局和人民银行发布新规，推动外部数据安全管理从“被动合规”转“主动防控”。
• 可信数据空间：可信数据空间与金融行业需求高度契合，成为驱动金融业数字化转型与创新突破的关键引擎。

五、案例 研报附录部分介绍了中信银行、南京银行、邮储银行、工商银行、平安产险、中债估值中心、中信建投证券等金融机构的外部数据管理实践案例。