数字经济时代，金融数据治理面临创新激励与风险防范、数据流通与安全合规的双重张力。近年来，部分金融机构违规收集生物识别信息、未经授权向第三方传输敏感数据等事件频发。与此同时，人工智能大模型深度依赖个人隐私数据，而隐私计算技术使“数据集中—合规审查”的传统治理路径失效，技术迭代速度远超规则更新速度，形成“监管时差”。

　　面对这一困局，金融数据治理亟须从“包容审慎”转向“规范敏捷”，其核心在于以分类分级为制度起点、以全生命周期监管为程序保障、以多元协同与动态调适为能力支撑，构建安全与效率兼顾、秩序与活力并存的制度体系。

　　包容审慎面临困境

　　包容审慎监管曾是金融科技发展的“保护伞”。此前，在面对互联网支付、智能投顾等新业态时，基于鼓励发展的目的，监管采取“观察—评估—规制”的渐进逻辑，给予创新适度空间。这一策略在早期有效平衡了创新与风险，但伴随技术的快速迭代，金融数据治理的外部环境与内在逻辑发生根本性变革，风险与问题日渐复杂，包容审慎的理论根基亦显现出适用性危机。

　　从制度经济学视角看，包容审慎的困境可归结为三个层面。

　　其一，标准模糊导致信息不对称加剧。“包容”与“审慎”之间缺乏清晰边界，“先观察后规制”容易滑向“观望式监管”，部分机构利用模糊空间寻租。

　　其二，协同不足引发集体行动困境。金融数据治理涉及央行、金融监管总局、网信办、数据局等多个部门，造成政出多头，规则难以衔接。同一家金融机构面临多头报送要求，当出现跨平台违规行为时，却因“九龙治水”相互推诿、监管“碎片化”而难以发现。

　　其三，反应滞后暴露路径依赖效应。规则修订需经复杂行政程序，形成制度“锁定效应”，而数据要素的非竞争性、非排他性特征又使“渐进容忍”的社会成本急剧上升。

　　包容审慎的困境根源在于监管能力的结构性滞后。目前，我国金融数据管理体制存在数据资源开放范围过窄、数据要素流动成本过高、数据权益配置结构失衡等机制障碍，本质上都是监管能力与治理复杂性不匹配的表现。金融数据要素具有高度不确定性与强外部性，而包容审慎监管所依赖的渐进观察能力，也已无法应对数据跨域流动、算法黑箱等新特征。

　　规范敏捷地解决新问题

　　规范敏捷并非另起炉灶，而是对包容审慎核心矛盾的制度性回应，其将金融数据治理从“创新—安全”的二元取舍，转向“规范—敏捷”的动态均衡，旨在解决信息不对称与激励扭曲问题。

　　“规范”解决模糊性问题，意味着明确的规则基准、权责边界和程序约束，包括数据分类分级标准统一、监管主体职责边界清晰、数据全生命周期合规义务具体化。规范不是越多越好，而是越准越好，它降低了市场主体的合规成本预期，减少了寻租空间。

　　“敏捷”解决滞后性问题，要求规则体系能够快速响应技术迭代，包括建立规则快速修订通道、引入“监管沙盒”等试验性工具、利用监管科技实现实时监测。敏捷不是放松监管，而是提高适应性，使制度供给与市场创新同步。

　　规范与敏捷相互支撑。规范为敏捷提供制度基础，没有分类分级，差异化监管无从谈起；敏捷为规范注入动态能力，没有适时更新，再完善的规则也会过时。二者的统一，能够实现三重目标，即规则可预期、监管可迭代、风险可控制。

　　规范敏捷将治理逻辑从“事后容忍”转向“事前规范与动态调适并重”，从而降低整个社会的交易成本与制度摩擦。

　　相较于包容审慎范式，规范敏捷治理具备三重优势。一是平衡性更强，既坚守数据安全与合规底线，又避免过度监管抑制创新，实现秩序与活力、安全与效率的动态平衡；二是适配性更高，能够精准适配人工智能、隐私计算等新技术、新场景，破解传统治理模式与技术应用脱节的问题；三是治理效能更优，通过制度化规范与动态化调控相结合，实现风险前置防控、问题快速处置、规则动态优化，破解传统治理被动滞后、容错过度的困境。

　　构建规范敏捷的制度闭环

　　规范敏捷的实现需要四条相互支撑的路径，其中分类分级是前提，全生命周期是骨架，多元协同是保障，动态调适是能力支撑，共同构成规范敏捷的制度闭环。

　　一是以分类分级为制度起点。金融数据治理的规范与敏捷，都建立在科学分类分级之上。2026年初发布的《金融信息服务数据分类分级指南（征求意见稿）》确立了“三类四级”框架，应以此为基础推动跨部门统一标准，明确数据治理的权责边界、合规要求与管控标准。按照“最小必要、分级管控”原则，一般数据实行宽松流通，重要数据严格授权管理，核心数据坚持最小化访问。分类分级不是静态标签，应建立动态调整机制，明确“日落条款”或定期评估程序，使标准能够随技术演进及时更新。

　　二是以全生命周期监管为程序保障。规范敏捷要求监管嵌入数据流转全流程。事前，基于分类分级的差异化准入与合规自评估强制化，可借鉴欧盟数据保护影响评估思路；事中，利用大数据、异常预警等技术对数据访问日志、流转路径进行实时监控，重点监测超范围采集、未授权跨境传输等行为；事后，完善违规处罚与信用记录，建立修复机制，避免“一罚了之”。

　　三是以多元协同为组织保障。多元主体共同参与是治理有效性的关键，政府、企业、社会组织等应在治理过程中快速介入、渐进迭代。横向协同，建立跨部门数据治理协调机构，对接中央金融委员会，辐射相关部委机构；纵向协同，明确中央监管与地方试点的互动机制，如监管沙盒的央地分工；公私协同，配置金融机构、科技公司、行业协会在标准制定中的参与权，形成“组团队”“立标准”“建平台”的治理网络。

　　四是以动态调适为能力支撑。规范敏捷治理要求治理主体不能一劳永逸，而应持续关注技术发展态势，及时制定并调整新法律与新政策。建立规则快速修订通道，明确何种情形下可启动紧急修订程序；推广试验性规制工具，监管沙盒、试点豁免的适用条件与退出标准应清晰法定化；建立效能评估机制，构建规范敏捷监管的实施效果评估指标体系。

　　从包容审慎到规范敏捷，是从“事后容忍”走向“事前规范与动态调适并重”的底层逻辑重塑，是数字金融高质量发展的必然趋势，也是金融治理现代化的核心要义。这一跃迁的成功，取决于分类分级标准的统一、跨部门协同机制的实质运转以及规则迭代的制度化保障。在数据要素市场化改革向纵深推进的当下，规范敏捷为金融数据治理提供了一条兼顾安全与效率、秩序与活力的可行之路。规范敏捷范式的落地，既需要监管部门的规则供给，更需要多元市场主体的协同参与，形成政府监管与市场自律良性互动的治理生态。未来，随着人工智能大模型在金融领域的应用持续深化，规范敏捷框架还需进一步扩容，可纳入“算法治理”维度，以回应更为复杂的治理挑战。

　　（作者系安徽财经大学金融学院教授）