近年来，数字金融市场发生的风险事件，表明与大数据相关的金融基础设施不足，是新金融业态存在新风险隐患的主要原因之一。对模型算法讨论的缺失，导致在数字金融发展过程中存在一些认识上的误区，这种误区可能带来治理偏误。本文旨在从对模型算法治理的角度来讨论数字金融发展中需要应对的大数据治理挑战，并针对数据治理提出了相关政策建议。

随着互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等技术在金融业的广泛应用，我国数字金融市场蓬勃发展。根据银保监会和中国人民银行发布的《2019年中国普惠金融发展报告》，2019年全国使用电子支付的成年人比例达82.39%。在新冠肺炎疫情冲击中，我国互联网银行对小微企业发放的贷款及时帮助小微企业摆脱困境，发挥了灾害情况下的经济稳定器作用。我国数字金融的一些业务模式也已经走在世界前列。根据国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF）的测算，我国数字金融公司估值已经超过全球总估值的70%，其中2016年中国个人移动支付总额达7900亿美元，是美国的11倍;中国最大的移动支付提供商的处理能力大约是美国同行的3倍。总体来看，我国对数字金融助力普惠金融、促进经济高质量增长方面，寄予厚望。

但要促进数字金融市场进一步健康发展，就不能忽视金融基础设施中的短板。近年来，数字金融市场发生的风险事件，表明与大数据相关的金融基础设施不足，是新金融业态存在新风险隐患的主要原因之一。……