“东数西算”与金融高质量融合

边鹏（管理学博士）

2022年3月，十三届全国人大五次会议报告提出实施“东数西算”工程（以下简称东数西算），标志着东数西算正式全面启动。紧接着，4月26日，中央财经委员会第十一次会议研究全面加强基础设施建设问题，提出信息产业要升级基础设施建设，布局建设新一代云计算、宽带基础网络等设施，凸显东数西算的系统性抓手作用。东数西算是指通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

虽然社会层面对东数西算仍有顾虑，但东数西算具有产业、区域、结构、宏观等四方面重要价值，可以通过在现有基础上进一步深化产业布局，为金融加速科技发展创造条件。我们认为东数西算应重点服务边际价值高的中台数据，积极引导乡村基础设施建设，适当扩展数据中心的近程服务，破解数据卡脖子困境，实现东数西算与金融的高质量融合。

一、理顺东数西算的价值逻辑，为科技与金融高质量融合奠定基础

东数西算的发展需要全社会的支持，理顺其价值逻辑不仅可以凝聚方方面面的共识，更能为金融发挥加速作用提供投资逻辑。

（一）东西部比较优势明显，彰显东数西算的区域价值

东数西算是国家在发展数字经济中，面向全国一盘棋的顶层设计。如果说未来经济重要增长点是数字经济，那么国家考虑的是东西部区域协调发展的深层次问题：通过东数西算，将东部人口稠密、产业密集、能源紧张区域产生的数据，通过远距离传输到人口稀疏、产业零散、能源相对丰富的西部地区，用东数西算的产业链来打破历史上我国的“胡焕庸线”，提高西部地区的边际价值，在数字经济发展大潮中避免西部地区掉队，防范出现美国“锈带”现象出现。简单来讲，就是将数字经济的重要产业链外移到具有比较优势的西部地区，而这些地区具有东部地区稀缺的禀赋结构。

（二）东数西算的产业价值突出，主要国家加速布局数据中心

2022年3月31日，元宇宙产业委共同主席郑纬民院士提出元宇宙创新应用的基础是算力，IDC咨询联合浪潮集团、清华全球产业院在2022年3月发布的《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，全球算力竞争白热化，美国与中国作为领跑国家进一步扩大了与其他国家领先优势。美国作为发达国家，其数据中心的布局主要是全球选址。2022年3月18日，微软公告确认在芬兰建设一个新的数据中心区域。谷歌、脸书（现更名为META）正依托可持续数据中心服务商Verne Global在冰岛扩展数据中心规模，在冰岛电力和冷却条件支持下，使数据中心服务更有韧性，减少碳排放，实现长期经济和可持续稳定。另外，冰岛还在筹建20-28公顷的数据中心。2022年4月，脸书（现更名为META）宣布在德克萨斯州投资8亿美元建立一个超大规模数据中心，主要依赖于该公司已在当地投资的700兆瓦风能和太阳能等可再生能源。

（三）东数西算外溢效应有望改善乡村地区经济结构，提升乡村地区经济价值

我国乡村振兴战略面临一个突出问题就是产业效率，而且效率提升速度慢。虽然2022年2月中国信息通信研究院发布的东数西算布局主要分布在西部地区中小城市，但也具备带动周边乡村地区经济的条件，因为乡村地区具备绿色能源和适宜气温的自然禀赋结构。如果能够形成范式，向更多乡村节点扩展，将极大地改善乡村地区产业的投资回报率。

（四）东数西算具有宏观价值，为不发达地区金融深化创造新机遇

一方面，从宏观层面看，东数西算将生产部门利润转化为家庭部门收入，为生产部门进一步发展提供可持续的需求。另一方面，从金融资产视角出发，东数西算提升不发达地区的产业效率，降低西部能源向东部输送的成本，缓解东部地区人地紧张矛盾，提升西部地区基础设施建设的附加值，在降低东部地区金融资产风险的情况下，又能大幅破除西部地区金融需求侧抑制，有利于金融进一步发挥金融中介作用，实现经济与金融的良性循环。

二、当前社会层面对东数西算的主要顾虑

东数西算是我国发展数字经济的重大举措之一，具有全局性、系统性，但无论是从信息行业自身发展经验出发，还是从更宏观的经济拉动视角出发，社会各方面还是存在一定隐忧。

（一）产能过剩导致恶性价格竞争

信息产业内的很多细分领域都经历过多轮产能过剩，紧接着就是价格竞争导致市场无利可图，企业投资无法盈利，甚至导致破产，金融业也对此记忆犹新。当前，数据中心的利润不高，而电力等能源成本在中长期具有上升的确定性，如果数据中心建设迅速提速，势必会导致价格战，可能会在部分市场领域形成“面粉比面包贵”的尴尬局面。

（二）性能无法支撑需求

为了保障现在的数据中心建设能够满足未来的计算需求，东数西算要求数据中心集群端到端单向网络时延原则上在20毫秒以内，城市内部数据中心端到端单向网络时延原则上在10毫秒以内。站在远程数据服务的需求角度，这个性能要求是有合理性的，但是目前技术上尚存在无法克服的障碍，即便是单一运营商网络的超远距离传输也会有时延，而如果是跨不同运营商网络的传输，时延更加难以控制。

（三）对区域辐射作用差，容易形成数据中心孤岛

东数西算的初衷之一就是平衡东西部发展，但如果将数据中心建在一些新的产业园，甚至是荒郊野岭，像某些地区的保障房一样，无法形成经济辐射作用的同时，反而会影响当地水、电等基础设施的管道铺设，可能会引起资源浪费。

（四）数据规则的卡脖子困境

东数西算涉及数据的传输与处理，而这两项都属于《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》覆盖领域，而数据中心在处理数据时又常常使用到人工智能算法，因为这些算法是最耗算力、也最有市场需求的业务。但是这些人工智能算法却受到当前数据规则的强约束：2021年8月，全国人大法工委通过的《个人信息保护法》要求自动化决策透明和结果公平合理，限制了数据中心处理数据的方式；2021年9月，工信部发布的《数据安全管理办法（征求意见稿）》明确非授权禁用人工智能算法种类，其中规定“数据挖掘、关联分析、精准画像、数据复原等”不论是否可解释，这些数据处理算法都必须得到用户授权才能使用，导致数据中心的算力可能遇到数据规则这个“拦路虎”。

三、深化东数西算的布局，为金融支持数字经济协调发展创造条件

我国已经正式启动东数西算工程，明确八大枢纽建设计划，除了稳步推进相关工作以外，还有必要适度前瞻性地思考东数西算的未来布局，为金融更好地支持数字经济发展创造条件，解除东数西算中金融抑制，通过金融深化实现科技与金融的良性循环。

（一）从需求侧防范产能过剩，培育增量市场，探索东数西存

为了解除数据中心的产能过剩隐忧，算力产业需要开展需求侧管理，通过挖掘市场的新需求，向更广阔的产业领域去布局。像微软在芬兰的数据中心重点利用了当地的数据存储优势——土地、能源、年平均气温。建议东数西算在提供服务器集群的算力服务的同时，也提供数据存储服务，降低东部地区大规模数据存储在物理空间和能源方面的边际成本。

（二）解除供给侧抑制，适度降低性能标准，将近程服务与非实时远程服务相结合

在超远距离传输技术提升有限的约束下，建议适当降低行业标准，对超远距离传输的性能指标只明确平均时延标准。在算力服务标准下降的同时，一方面，从算力服务的供给侧着手，适当扩展数据中心的近程服务，替代超远距离算力需求，夯实数据中心业务、人才和服务，为数据中心性能提升争取时间；另一方面，建议算力产业梳理产业互联网的业务架构，将目标市场重点转向时效性要求不高的非实时人工智能建模运算服务，规避超远距离传输可能出现的时延问题。

（三）发挥东数西算的外溢效应，提高乡村地区产业价值，为金融支持乡村基础设施建设提供投资逻辑

数据中心虽然耗电，但就其自身而言排放少、污染少、噪音也小，可以向乡村地区的小城镇靠拢。而小城镇在风能、太阳能乃至氢能等可再生能源方面具备土地、风力、光照等生产要素禀赋优势，这样，东数西算作为重要的数字基础设施之一，就可以提升乡村地区水、能源、通讯等基础设施建设的投资回报率，便于乡村基础设施建设的投资转化为PPP、REITs等金融产品。

（四）破解数据卡脖子困境，避免数据规制抑制东数西算市场，在存量上做增量

2022年3月，欧盟与美国宣布原则上对新的跨大西洋数据隐私框架达成一致，这标志欧盟与美国同时以部分违背国内法的方式向对方妥协，充分说明数据隐私的边界是由人为划定的，并不存在天然的、不可逾越的界线。当前我国数据治理取得显著成效，但不应随意强化规则约束，要解除数据要素市场化的抑制，以数据要素市场化为目标重新梳理数据法律法规。建议立法机构对既有数据进行豁免，新的数据规制重点对新增数据生效，否则我国数字经济难得的领跑地位恐被人赶超；待时机成熟，建议重新考虑民法典对数据生产权的终生确权，以使数据真正具备成为生产要素的条件。

四、创新发展数字金融，与东数西算深度融合

金融业要迎接东数西算带来的重大发展机遇，创新优化金融监管、金融科技、风险管理和技术研发，将数字金融与东数西算深度融合，推动金融业高质量发展。

（一）动态完善隐私保护规则，激活金融机构参与数据要素市场

东数西算为我国数据产业注入全新动能，但数据要实现金融价值还需要可持续的商业模式出现，当前还面临。2022年3月，欧盟与美国宣布原则上对新的跨大西洋数据隐私框架达成一致，这标志数据隐私保护最严格的欧盟对自己国内法进行司法豁免，充分说明数据隐私的边界是由人定的，并不存在天然的、不可逾越的界线。2022年8月，韩国金融服务委员会（FSC）为了消除人工智能在金融领域应用障碍，对金融机构参与特定数据使用给予法规豁免，摆脱现有法律框架对创新的束缚。我国可以比照第三方支付模式，借鉴国际司法领先实践，对第三方数据平台公司发放专有牌照并豁免部分法律条款，以促进数据跨平台合规流通为目标，以“动态同意”规则为模式，建设基于数据库模式的数据共享市场，激活数据要素市场，为发展产业互联网提供新的数据动力。

（二）深耕金融科技，锤炼数据处理、分析与建模能力，迎接数字金融新机遇

在东数西算工程的支持下，我们有理由相信海量数据会不断涌现，哪家金融机构利用数据利用得好，就会获得比较优势，对海量数据的处理能力将成为金融机构不断深化技术与业务融合的核心竞争力。国际大型银行的底层技术搭建都是由业务人员深度参与编码过程，我国金融机构在技术与业务深度融合方面还有较大潜力可挖，需要在大数据、机器学习等数据分析建模技术方面培养和发展一批深刻理解建行金融业务的专业型人才，持续提升算法技术的核心竞争力。

（三）以新型数据赋能风险定价能力，将数据内化为金融核心竞争力

工业互联网产生的数据规模大，产生数据频率可能极高，最终导致传输延迟或者根本无法被金融机构处理，但东数西算正好是以提升数据处理能力和传输效率为目标，为金融机构利用工业互联网数据提供了契机。但这还需要金融机构与自身风险定价模型结合，通过历史数据积累与回归分析，发现预期违约损失率，才能不断提升对信用风险的识别能力。国内某银行已经使用工业互联网数据开展贷后管理后，降低了银行客户经理80%工作量。建议金融机构加强对工业互联网等新型数据的纵深分析，以银行贷后智能监管切入，增强对企业真实经营情况的洞察，减少银行客户经理贷后管理的人力成本，提高贷后管理效率，防范贷后风险。

（四）大力推广隐私保护技术在金融领域的应用，争取在数据技术的边际上做出新的贡献

当前，我国金融业已经在隐私技术方面开展了广泛的探索，多方安全计算（MPC）、同态加密、可信执行环境（TEE）等隐私保护技术迅速发展，工程化逐步提速，这些隐私保护技术也符合我国数据治理的长期趋势，但其存在“安全、效率、准确”的不可能三角问题，尚不足以大规模应用。东数西算为我国隐私保护技术走在国际前列提供了新的数据训练资源。建议金融机构将隐私保护技术作为“破坏性技术”，保持长期投入。以人行金融数据综合应用试点为契机，持续跟踪并研发隐私保护技术，加快解决隐私保护技术中“安全、效率、准确”的不可能三角问题，积极研究并与监管沟通，不断提升金融机构对数据风险的把控能力。（本文部分发表于《中国银行业》2022年第10期）