金融数据共享现状与短板 - 金融是数据密集型行业，数据质量和数量决定金融深度智能化的实际能力 [2] - 公共数据存在局部行政分割，居民和企业财务及交易数据分散在不同局域系统 [2] - 数字化支付成为主要数据入口，但数据大户与金融机构间数据关联与共享模式尚未成熟 [2] - 行为数据集应用开发不足，用户行为数据分散且未形成关联数据集 [2] 可共享金融数据库建设维度 - 需要足够数量的公共数据和非公共数据 [2] - 需要结构完整的交易数据和行为数据 [2] - 需要质量达标的结构化数据和非结构化数据 [2] - 需要统计准确的周期性数据 [2] - 需要专业细分的多维度数据和多模态数据 [2] - 浙江和杭州打造全国领先数据环境具有全局性借鉴意义 [2] 智能化数字金融生态圈发展前景 - 未来五年将基本形成技术先进、功能完善、安全可信的智能化数字金融生态圈 [3] - 软算力方面将实现本土化金融模型和应用软件延伸至小型金融机构，全面采用自主可控操作系统和运营系统 [3] - 硬算力方面将建设国家级、企业级算力中心和数据中心，核心硬件满足本土需求 [3] - 金融智能体和智能金融APP将覆盖应用端和用户端，提供安全链接、合规代理、准确信息和体贴服务 [3]