要闻内容

• 金融监管总局最新部署：防风险、强监管、高质量发展
• 多国央行行长齐聚上海！潘功胜阐释中国金融市场机遇
• 中国人民银行拟出台大额存单管理办法
• 筑牢数据安全治理根基 引领金融信息服务规范发展
• 国家数据局发布六大行动支持构建行业高质量数据集

 

金融监管总局最新部署：防风险、强监管、高质量发展

记者6月8日从国家金融监督管理总局获悉，金融监管总局党委日前召开扩大会议，部署近期重点工作，要求切实增强防范化解金融风险的责任感紧迫感，坚定不移推进严监管强监管，着力推动行业高质量发展。

围绕防范化解金融风险，金融监管总局强调，要稳妥推进地方中小金融机构风险化解；进一步发挥“保交房”白名单制度作用，加快制定与房地产发展新模式相适应的融资制度；积极配合做好地方政府债务风险化解，支持融资平台退出转型；充分发挥部际联席会议综合平台作用，持续提升防非打非综合治理、系统治理效能。

立足推进严监管强监管，金融监管总局强调，要坚持“监管姓监”，严把准入关口，严格执法、敢于亮剑，严厉惩处违法违规行为，严肃监管问责，以有力问责倒逼责任落实；强化监管制度建设，全面推进监管规章制度“立改废释”。同时，强化监管能力提升，加快推进“金监工程”落地，稳步推进县域监管职责下放。

为推动行业高质量发展，金融监管总局要求，大力推动各类机构错位发展、优势互补、各展所长；坚定推进中小金融机构减量提质，因地制宜优化机构布局；深入整治金融领域无序竞争；推动多渠道补充资本，增强金融机构资本实力和可持续发展能力；引导做好金融“五篇大文章”，服务经济社会高质量发展。

来源：新华社

 

多国央行行长齐聚上海！潘功胜阐释中国金融市场机遇

6月10日，全球约30个国家和地区的中央银行行长或高级别代表齐聚上海，在国际清算银行（BIS）与中国人民银行共同主办的高级别会议上，围绕“应对全球金融不确定性——金融市场发展、投资策略与国际货币体系”展开对话。

会上，各方就全球宏观经济形势与金融市场发展、外汇市场走势与机构投资者资产配置策略、亚太地区金融市场机遇与新兴市场本币债券配置、全球外汇储备管理趋势与国际货币体系多元化等议题交换了意见。

中国人民银行行长潘功胜指出，近年来，中国金融市场持续稳定发展，对外开放成效显著。在全球经济面临地缘冲突和保护主义等多重挑战、国际货币体系多元化进程深化、全球金融市场波动加剧的背景下，中国金融市场的深度与广度为境外机构投资者提供了重要的多元化配置机遇。

人民币资产吸引力凸显，这一判断得到了扎实数据的支撑。央行上海总部数据显示，截至2026年4月末，境外机构持有银行间市场债券3.12万亿元，约占银行间债券市场总托管量的1.8%。分券种看，境外机构持有国债1.94万亿元、占比62.2%，政策性金融债0.75万亿元、占比24.0%，同业存单0.29万亿元、占比9.3%，其他品种债券0.14万亿元、占比4.5%。

与3月末3.19万亿元的持有规模相比，4月单月减持幅度较前期月均千亿元级别的降幅明显收窄。外资持债呈现“先压后稳、结构集中”的特征，国债与政策性金融债仍是配置核心。

配置渠道方面，截至4月末，共有1196家境外机构主体入市。其中，631家通过结算代理渠道入市，842家通过“债券通”渠道入市，277家同时通过两个渠道，呈现出多元化入市格局。

股市方面，外资回流A股的态势同样明显。国家外汇局数据显示，4月下旬外资投资境内股票转为净买入；当月企业、个人等非银行部门跨境资金净流入173亿美元，外资配置人民币资产意愿持续向好。债券方面，4月外资净增持境内债券109亿美元。

为何全球资本对人民币资产“情有独钟”？综合来看，资产属性、外部环境与制度红利三大因素的共振，构成了核心驱动力。

其一，中国债券资产在全球投资组合中提供了稀缺的分散风险价值。中国债券（特别是国债和政金债）具有低波动、回报稳定、二级市场流动性充裕、与全球主要资产（如美债、欧债）收益率相关性极低等特点，是分散风险的核心工具。中国债券与海外市场走势的弱相关性，使其成为对冲全球系统性风险的“稳定器”。

其二，多重外部利好因素正在共同修复外资持有人民币资产的吸引力。当前驱动人民币债券吸引力回升的核心因素，包括利差、汇率、政策与避险属性四重利好。随着中美利差逐步修复、人民币汇率企稳，外资配置意愿正在回升，外资持债有望重回稳步增长通道。

其三，制度型开放的政策红利正在持续释放。境外机构投资境内债市税收优惠延续，有助于降低持有成本。4月24日起，合格境外投资者（QFII和RQFII）获准参与国债期货交易，交易目的限于套期保值。此举精准回应了境外投资者的风险对冲诉求，帮助外资高效管理久期风险，在风险管理维度上初步形成“国债现货+期货”的完整投资链条，有助于吸引更多境外长期资本和配置型投资者参与中国资本市场。

从更宏阔的视角看，全球资本青睐中国资产的背后，是国际货币体系多元化与全球储备资产格局深度调整的大趋势。在这一轮全球资产再配置浪潮中，中国金融市场的深度开放与人民币国际化的纵深推进，正为全球投资者提供一个兼具规模、安全性与成长潜力的稀缺选项。

来源：21世纪经济报道

 

中国人民银行拟出台大额存单管理办法

新华社北京6月12日电（记者任军、吴雨）中国人民银行6月12日发布《大额存单管理办法（征求意见稿）》，以促进大额存单市场健康发展、加强金融监管。

记者从中国人民银行了解到，近年来大额存单市场迅速发展，2015年施行的《大额存单管理暂行办法》已不能完全适应当前或者将来市场发展和管理的新形势、新任务和新要求。为此，中国人民银行对暂行办法等进行修订，形成了《大额存单管理办法（征求意见稿）》。

征求意见稿共24条，具体规定了大额存单发行人与投资人范围、存单要素、发行准备、发行与存续期各环节管理、信息披露及监督管理等事项。

征求意见稿以制度形式确认大额存单市场管理要求，根据中国人民银行2016年发布的相关公告，将个人投资人认购大额存单起点金额降至不低于20万元人民币。同时根据实际需要，明确第三方平台和银行自有渠道均可开展大额存单的转让、提前支取和赎回等。

征求意见稿还明确了监督管理要求与措施。根据征求意见稿，大额存单各相关业务环节的定价应符合中国人民银行发布的计结息规则，并纳入自律管理。

中国人民银行表示，征求意见稿为后续大额存单发展预留政策空间，增加存款类金融机构债券回购利率（DR）或其他中国人民银行认可的利率作为浮动利率存单的参考计息基准，丰富大额存单定价参考指标。

来源：新华网

 

筑牢数据安全治理根基 引领金融信息服务规范发展

近日，国家网信办、中国人民银行、金融监管总局、中国证监会、国家统计局、‌国家外汇局联合发布了《金融信息服务数据分类分级指南》（以下简称《指南》）。该《指南》的发布，是贯彻落实《数据安全法》《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》《金融信息服务管理规定》等政策法规，在金融信息服务领域深化数据分类分级保护制度的关键举措，对于强化数据安全治理、筑牢金融风险防控底线、促进数据要素安全有序流通利用具有重要意义。

《指南》出台是顺应时代要求、筑牢金融安全防线的必然选择

当前，数据已成为基础性战略资源和关键生产要素。金融信息服务面向金融分析、交易、决策等活动提供可能影响金融市场的信息与数据，其数据处理活动关乎金融安全与市场稳定。《指南》致力于推动金融信息服务数据的精准分类与科学分级，是保障金融安全、维护公共利益、释放数据价值的基础性工作。

一是落实上位法的具体实践。《指南》严格遵循《数据安全法》确立的国家数据分类分级保护制度，并将其在金融信息服务这一特定业态中进行了具象化、场景化落地，为《网络数据安全管理条例》等法规在该领域的实施提供了可操作的技术依据，标志着我国数据安全治理体系正朝着更精细、更垂直的方向深化。

二是应对数据安全风险的迫切需求。金融信息服务涉及海量、高敏、高价值数据，其泄露、篡改、滥用可能直接冲击金融市场秩序、损害公众利益、甚至危及国家安全。《指南》通过构建清晰的分类分级框架，旨在帮助从业机构精准识别核心、重要数据，实施差异化防护，有效防范和化解数据安全风险。

三是促进数据合规有序流通的制度保障。明确、统一的分类分级标准是数据合规共享、交易、跨境流动的“通用语言”。《指南》为金融信息服务数据的流通利用提供了基础性规则，有助于打破“数据孤岛”，在安全可控的前提下促进数据要素的高效配置和价值释放。

《指南》核心内容构建了科学严谨、操作性强的分类分级管理体系

《指南》全文逻辑严密，构建了一套从原则到方法、从分类到分级、从识别到管理的完整闭环体系，特色鲜明。

（一）确立了逻辑清晰的树状分类框架

《指南》从业务属性出发，将金融信息服务数据划分为“业务数据”、“用户数据”、“企业数据”三大一级类目，并进一步细分为9个二级类和67个三级类，形成了层次分明、覆盖全面的树状分类结构。这种设计便于金融信息服务提供者系统性地梳理自身数据资产，实现数据资源的目录化、资产化管理，为后续的安全管控、价值挖掘奠定了坚实基础。

（二）建立了基于危害程度的数据四级分级模型

《指南》严格遵循《数据安全法》及国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》，依据数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或非法使用可能的影响对象与影响程度，科学构建了“核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据”四级安全保护体系。该体系体现了显著的创新性与可操作性。

一是深化了国家标准的操作性指引。在金融信息服务领域首次系统引入了“覆盖度、时间跨度、精度、公开状态、地域”五要素作为分级判据，推动数据分级从定性判断向定性与定量相结合的规范评估转变。

二是精准落实了国家对核心与重要数据的管理要求。《指南》通过设定量化阈值与具体判据，细化并衔接了《数据安全法》中对“重要数据”的识别标准及其后续的目录管理与报送义务；同时，依据指南对“核心数据”的定义（即“对国家安全具有更高影响的重要数据”），并以其危害国家安全的具体程度作为识别标尺，从而在业务实践中明确了核心数据的管控底线，为筑牢金融安全屏障提供了清晰可操作的实施路径。

三是增强了行业实施的可操作性。《指南》设定了符合金融信息服务实际的量化阈值与场景化示例，例如明确了“1000万人及以上的个人用户基本信息数据”“100万人及以上的交易数据集”等属于重要数据，为数据处理者履行法定的数据安全保护义务，特别是识别、管理与保护核心与重要数据，提供了清晰、统一且权威的实施标尺。

（三）提供了翔实落地的分类分级实操指引

《指南》的附录A（分类分级示例）和附录B（重要数据目录报送模板）具有重要实践价值。附录A并非简单枚举，而是结合具体数据类型（如股票数据、债券数据、基金数据、宏观经济数据、个人信息等），清晰指明了其“参考最低级别”及关键判定条件，相当于为金融信息服务领域提供了一份详尽的“定级参考字典”。附录B则提供了重要数据目录的上报格式，确保了信息收集的规范统一。

充分发挥标准支撑作用，推动《指南》有效实施与落地

标准的生命在于实施。《指南》本身即是一项重要的技术标准，其有效落地需要标准体系、实施机制与能力建设的协同支撑。

一是以标准细化规则，推动精准治理。《指南》作为金融信息服务领域的垂直标准，可进一步衔接已有国家标准，并在证券、银行、保险等细分领域推动制定更具体的实施指引或团体标准，形成层次分明、相互支撑的标准体系。

二是开展试点验证，培育最佳实践。可在条件成熟的地区或机构开展《指南》应用试点，验证方法的科学性与流程的合理性，及时总结推广数据资产地图绘制、重要数据动态识别与管理、差异化防护策略等方面的优秀实践。

三是健全配套机制，强化能力保障。推动从业机构建立健全内部数据分类分级管理制度与流程，鼓励第三方专业机构提供合规评估与安全风险评估服务，并加强《指南》及配套标准的宣贯培训，提升从业人员专业能力。

《指南》的发布，是我国金融信息服务数据安全治理迈向精细化、标准化、实操化的重要一步。它以清晰的框架、科学的规则和翔实的指引，回应了行业长期以来的实践困惑，为金融信息服务提供者履行数据安全保护义务提供了明确路径，也为监管部门开展精准化、差异化监管提供了技术依据。随着《指南》的深入实施，必将有力筑牢金融信息服务领域的数据安全底座，护航数字经济健康、高质量发展。（作者：杨建军，工业和信息化部电子第五研究所所长）

来源：中国网信网

 

国家数据局发布六大行动支持构建行业高质量数据集

日前，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《实施方案》），围绕行业高质量数据集供给、流通、应用等关键环节，部署强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六个专项行动，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”，加快构建数据要素与人工智能协同演进的共生生态。

《实施方案》提出，到2028年底，建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集，打造一批数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，培育一批具备领先优势的创新型数据企业和专业人才，形成一批行业高质量数据集建设工具和标准。数据从供给到价值释放的良性循环基本形成，数据赋能人工智能创新发展的作用更加凸显，数据产业与人工智能深度融合，持续催生智能经济新增长点。

一是实施强基扩容行动。顺应人工智能加速向行业渗透，从对话向多模态生成、决策执行、具身智能、物理交互等范式跃迁的趋势，拓宽数据供给渠道，丰富数据供给类型，加快建设行业高质量数据集，为人工智能发展和应用提供充足“燃料”。要聚焦行业领域推进高质量数据集建设，夯实行业高质量数据集建设基础路径，面向人工智能应用需求丰富行业高质量数据集建设形态，强化与数据基础设施建设有机联动。

二是实施标注攻坚行动。数据标注是将知识和经验注入训练数据的过程，是行业高质量数据集建设不可或缺的关键环节。引导数据标注从“以人为主”向“人机协同、专家深度参与”的多层次标注模式转变，推动数据标注向专业化、智能化跃升。要推动数据标注转型升级，持续推动数据标注先行先试，扩大数据标注人才供给。

三是实施提质增效行动。推动构建符合结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性等质量标准，满足人工智能就绪（AI-Ready）的高质量数据集，降低训练推理成本，有效提升模型性能。要提升行业高质量数据集建设质效，推动高质量数据集标准体系建设和应用落地，强化高质量数据集质量测评和结果互认。

四是实施应用赋能行动。坚持行业高质量数据集建设与实际应用深度融合，以模引数、用数赋模，促进高质量数据集建设与“数据要素×”“人工智能+”同频共振，全面赋能产业数智化转型。打造“数据飞轮”应用闭环，打造行业应用标杆和典型案例，繁荣数据集协同发展生态。

五是实施管理服务行动。加强数据集管理，完善数据伦理和治理机制，推动落实数据权益相关制度，推进数据集建设体系更加规范有序。构建数据集全生命周期的管理体系，探索面向人工智能发展的数据相关制度，坚持伦理先行与公平普惠。

六是实施价值释放行动。发挥数据集的应用价值，以行业高质量数据集赋能人工智能发展。释放数据要素价值，推动数据集商业化、资产化，培育为数据付费的市场共识，探索以词元（Token）为基础的价值体系。发挥行业高质量数据集的应用价值，创新行业高质量数据集商业模式，探索行业高质量数据集资产化创新路径，培育为高质量数据付费的市场共识。

来源：人民邮电报