释放数据要素价值的关键在于应用。《行动计划》的出发点，旨在通过强化场景需求牵引，推动数据要素高水平应用，从而带动数据要素高质量供给、合规高效流通。概言之，通过让数据要素“用起来”，带动数据要素“供出来”“活起来”，充分释放数据要素价值。

金融行业在现代经济体系中发挥着促进要素自由流动、引导资源优化配置的重要功能，与数据要素存在天然的耦合关系，在推动数据要素高水平应用、发挥数据要素乘数效应、充分释放数据要素价值方面具有先发优势。

一是金融行业数字化成熟度高，数据资源基础好。从我国情况来看，金融行业数字化转型已成为大势所趋，数字化投入规模逐年递增。数字技术的广泛应用驱动金融业成为数据密集型行业，拥有海量的高价值数据资源，为推动数据要素高质量应用奠定了良好的基础。

二是金融行业数据应用场景多，数据要素需求旺盛。金融行业是较早探索数据应用的行业之一，金融行业以数据为支撑培育了众多新产品、新模式和新业态。通过丰富的场景需求牵引科技、环保、养老、医疗、社保等领域数据复用，金融行业数据需求旺盛、数据交易活跃。

三是金融行业具有较好监管基础，在统筹发展与安全方面具有独特优势。一方面，金融监管部门在制度设计、技术支撑等方面已经有了较长时间的探索；另一方面，金融行业的从业主体具有较强的合规意识，企业建立合规体系和合规机制始于金融业，系统的合规风险管理体系能够保障金融企业更快适应数据要素的特点，在数据要素应用中更好地平衡好创新与规范之间的关系。

未来，推动数据要素在金融行业高质量应用，可从以下几个方面着手：

一是要发挥数据要素的协同效应，赋能实体经济、促进普惠金融发展。《行动计划》进一步落实了中央金融工作会议精神，引导数据要素驱动的金融创新发展聚焦赋能实体经济和促进包容普惠两条主线。

二是要畅通数据要素的复用渠道，破解金融行业的“数据孤岛”。金融行业要推动数据要素多场景应用、多主体复用。一方面，积极开展研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措；另一方面，建立健全金融行业数据标准体系，加强数据采集、管理、安全等通用标准建设，协同推进金融行业标准制定。

三是完善多元数据要素的融合创新机制，培育金融行业发展新动能。金融机构应加快建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，建立自上而下、协调一致的数据治理体系，充实满足数据治理工作需要的专业队伍，实现内部数据的统一管理、高效运行，保障数据要素在金融经营管理中充分发挥融合创新效能。

（作者系中国科学院大学经济与管理学院教授）