银行数据应用进入可信治理阶段，天阳科技如何连接征信、监管与AI合规

当人工智能开始进入银行信贷、风控、营销和运营流程，金融机构对数据的关注重点也在发生变化。

过去，银行数据建设首先解决的是“有没有数据”“能不能把数据汇集起来”。如今，随着资金流、公共信用、企业经营等更多类型的数据进入金融业务，同时大模型和智能体开始参与分析与决策，新的问题变得更加重要：数据从哪里来、是否经过授权、质量是否可靠、能否被追溯，以及模型使用这些数据之后，怎样保证结果安全、合规并受到有效监督。

这种变化意味着，银行数据竞争正在从“数据丰富度”进一步走向“可信治理能力”。

2026年6月，金融监管总局发布银行业保险业人工智能安全开发应用相关指导意见，将AI风险进一步纳入金融机构全面风险管理体系，并对数据质量、应用分类分级、人工监督、模型退出和安全管理等提出要求。与此同时，中小微企业资金流信用信息共享平台等新型信用基础设施持续扩大覆盖范围。

当信用数据与人工智能同时深入金融生产体系，银行面对的已经不只是技术升级，而是一套从数据授权、治理、使用到AI监管的完整链条。

从信用历史到经营数据，银行正在获得更完整的企业视角

企业信用评价正在发生一个明显变化。

传统征信体系的重要价值，在于记录企业过去的信贷行为，包括获得过多少融资、是否正常还款以及是否出现逾期等信用历史。但对于部分中小微企业、科技企业以及成立时间较短的经营主体而言，仅依赖传统信贷记录，并不一定能够完整反映其真实经营状态。

资金流数据提供了另一个观察维度。

中国人民银行征信中心披露，截至2026年6月末，全国中小微企业资金流信用信息共享平台已经为6645万户企业和1889万户个体工商户建立资金流信用档案，撬动企业融资规模超过6.5万亿元。

这组数据反映出的不只是融资规模扩大。

当银行能够在合规授权条件下进一步观察企业账户收支、资金往来和实际经营情况，企业信用评价就开始由单纯观察“过去有没有借贷记录”，逐渐增加对“企业现在是否真实经营、经营状态如何”的判断。

对于一些缺乏充分传统信贷记录、但经营活动持续稳定的企业而言，这类数据尤其有助于减少信息不对称。

但数据来源增加以后，新的问题也随之出现。

金融机构不能因为一种数据具有业务价值，就直接将其纳入授信模型。数据是否经过信息主体授权、来源是否明确、格式是否统一、质量是否满足业务要求以及出现异议之后如何处理，都成为数据真正进入金融业务之前必须解决的问题。

因此，数据基础设施建设的重点正在从“把数据接进来”，进一步转向“让数据可以被可信地使用”。

超过35家金融客户背后，是一条从接入到应用的数据治理链

这一变化也体现在天阳科技近年来的监管征信业务中。

天阳科技2026年半年度报告显示，截至报告期末，公司围绕全国中小微企业资金流信用信息共享平台的相关产品累计合作金融客户已突破35家，仅2026年上半年新增合作机构就达到十余家。

与此同时，基于相关数据底座形成的中小微企业数据分析挖掘方案，也已在多家银行落地。

如果只从系统建设角度看，这类项目似乎只是增加了一个新的外部数据接口。但真正进入银行业务体系之后，其复杂程度远高于简单的数据查询。

一笔外部信用数据进入银行，通常需要经历主体授权、数据调用、质量校验、标准转换和业务使用等多个环节。不同来源的数据还需要解决字段定义、数据口径和更新频率等问题，在发生数据异议时，也需要具备相应的处理和反馈机制。

因此，资金流信用信息真正形成业务价值的前提，是先建立一套可信的数据流转机制。

这也是天阳科技相关业务从“数据接入”进一步向数据应用延伸的重要背景。

当数据经过授权、标准化和质量治理之后，银行才可能将其进一步用于客户识别、授信分析、风险判断以及贷后管理。换句话说，数据只有具备进入业务流程的条件，才能真正由“外部信息”转变成金融机构能够持续使用的数据资产。

“替代数据通”进一步扩展企业信用信息边界

除了资金流信息，银行正在接触更多传统征信报告之外的数据。

天阳科技2025年年度报告披露，公司入选人民银行“替代数据通”接口查询第一批试点机构。到2026年上半年，公司已经完成首批试点相关技术对接与业务验证，并进入正式上线运行阶段。

从“进入试点”到“完成验证并上线”，这一状态变化值得关注。

所谓替代数据，其核心意义并不是取代传统征信，而是在传统信用信息之外，补充观察企业真实经营状态的其他数据维度。

对于银行而言，一些企业可能缺乏长期、充分的信贷记录，但其科技研发、招投标、进出口以及其他经营活动，本身能够形成新的信用判断依据。

这使企业信用评价开始拥有更加丰富的信息来源。

但替代数据越丰富，对治理能力的要求也越高。

不同类型的数据来源不同、结构不同、更新周期不同，甚至涉及不同的信息授权和使用规则。如果缺乏统一的数据标准和质量治理机制，数据数量增加并不一定意味着风险识别能力同步提高。

因此，替代数据真正进入金融业务的关键，并不是“能够找到多少数据”，而是能否回答几个基础问题：

数据来源是否可靠，使用是否经过授权，数据含义是否明确，质量能否验证，以及最终应用是否符合既定业务和监管边界。

从这个角度看，银行信用体系正在由“增加更多数据源”，进一步走向“建设更加可信的数据应用体系”。

当数据进入AI，合规问题也从数据治理升级为模型治理

如果数据只用于传统报表和人工分析，治理重点主要集中在数据本身。

但当这些数据进一步进入大模型、机器学习模型和智能体，问题就变得更加复杂。

模型可能同时使用多种内部和外部数据完成风险分析、客户判断甚至辅助业务决策。这时，银行不仅需要知道“数据能不能使用”，还需要进一步回答：模型为什么使用这些数据、输出结果是否稳定、高风险业务是否需要人工复核，以及当模型出现异常时怎样暂停或退出。

2026年银行业保险业人工智能安全开发应用相关监管要求进一步强化了这一趋势。

金融机构需要建立覆盖人工智能开发和应用全生命周期的治理体系，根据应用场景和风险程度进行分类分级，对重要和高风险应用强化准入与管理，同时建立人工监督、干预以及必要情况下的紧急停用和退出机制。

数据本身同样被纳入这一治理链条。

用于AI的数据需要满足准确性、一致性、完整性等质量要求，同时还涉及数据安全、个人信息保护以及模型训练和调用过程中的权限管理。

这意味着，当AI真正进入信贷、风控等金融生产流程之后，技术系统之外还必须同步建立相应的管理制度和风险机制。

天阳科技2026年半年度报告显示，公司正在持续沉淀金融AI监管合规实践，并迭代相关安全治理框架，目前已经为多家区域性银行提供AI合规咨询服务。

从业务逻辑看，这类工作解决的并不是“如何再部署一个大模型”，而是银行如何把人工智能纳入既有风险管理和治理体系。

这与AI进入金融生产环境之后的新需求高度相关。

从“数据能不能用”到“AI应该怎样用”

银行数据和AI治理之间实际上存在一条非常清晰的递进关系。

第一步是数据来源。

金融机构需要确认数据来自哪里，是否经过合法授权，以及是否具备明确的数据使用边界。

第二步是数据质量。

同一企业、同一指标可能来自多个系统或外部平台，银行必须保证数据定义明确、口径一致，并能够持续校验。

第三步才是业务应用。

数据进入信贷、风险、营销等场景之后，还需要根据业务规则进行加工和解释，并留下相应的数据使用和决策链路。

AI加入以后，又进一步增加了模型这一层。

银行需要知道模型使用了什么数据，在什么场景下发挥作用，重要决策是否有人参与监督，以及模型失效或环境变化之后怎样进行调整。

因此，AI合规并不是传统数据合规之外突然增加的一项独立工作。

它实际上建立在数据治理、权限管理、风险管理和业务流程之上，是金融数据治理向智能化阶段自然延伸的结果。

这也解释了为什么银行AI进入生产之后，“可信”正在成为比单纯模型能力更重要的评价维度之一。

银行数据竞争，正在从“掌握多少”走向“可信使用”

金融行业从来不缺数据。

真正困难的是如何在严格监管和风险约束下，把分散的数据变成可以稳定服务于真实业务的生产要素。

随着资金流信用信息、替代数据等新型信用资源不断丰富，银行获得了观察企业经营状态的新视角；随着AI进一步进入金融流程，这些数据又开始成为模型和智能体的重要输入。

因此，金融机构的数据能力正在形成三个越来越紧密的层次：

首先是可信的数据来源和授权机制；

其次是数据进入授信、风险和经营流程之后的标准化应用；

再往后，则是AI使用这些数据时所需要的风险治理、人工监督和全过程管理。

从累计服务超过35家金融客户的资金流信用信息相关业务，到“替代数据通”首批试点完成技术对接和业务验证并上线运行，再到为多家区域性银行提供AI合规咨询服务，天阳科技正在参与这三个层次的金融数据建设。

这种变化也代表着银行数据智能进入下一阶段后的一个重要方向。

数据越丰富，治理的重要性反而越高；AI越深入生产流程，对可信、合规和可追溯的要求也越严格。

未来银行数据能力的差异，可能不再简单体现为“拥有多少数据”，而会更多体现为能否让这些数据在授权明确、质量可靠、过程可控的前提下持续进入业务与模型，并最终转化为可以被金融机构长期使用的可信决策能力。