金融科技与区块链领域团体标准汇总（2025）：大模型金融应用、数字金融、区块链存证全览

导语

'我们银行正在引入大模型技术，金融AI应用有团体标准可以参照吗？'

'区块链在金融领域的应用越来越广，存证、溯源这些方向有标准了吗？'

'金融科技领域的团体标准现在发展到什么程度了？我们想参与该从哪入手？'

在专知智库的标准化咨询中，来自金融机构和金融科技企业的这类问题呈现出快速增长态势。金融科技作为技术和金融深度融合的领域，对标准的需求尤为迫切——既需要规范的约束以防范风险，又需要标准的引导以促进创新。

从全国团体标准信息平台的数据来看，金融科技与区块链领域的团体标准近年来增长迅速，中国互联网金融协会、中国银行业协会、北京金融科技产业联盟、中国信息通信研究院等是主要的标准推动机构。本文将为您系统梳理该领域已发布的主要团体标准，按细分方向分类呈现，并分析发展趋势与参与机会。

一、金融科技领域团体标准发布概况

金融科技领域的团体标准制定，呈现出'政策敏感度高、合规要求严、行业自律性强'的显著特征。金融行业是强监管行业，标准在金融科技领域扮演的角色更为特殊——它不仅是技术规范，更是监管合规的重要参考依据和行业自律的重要工具。

从标准发布机构来看，中国互联网金融协会作为国家级行业自律组织，是金融科技团体标准最主要的发布机构之一，其发布的标准在金融科技行业具有较强的约束力和影响力。中国银行业协会聚焦银行业数字化转型的相关标准。北京金融科技产业联盟依托北京作为全国金融科技高地的区位优势，在金融科技标准制定方面表现活跃。中国信息通信研究院则在金融与通信技术融合的标准领域发挥重要作用。

从标准覆盖方向来看，金融科技团体标准已覆盖金融大模型应用、数字金融基础设施、金融数据治理、区块链技术应用、金融信息安全、移动金融等多个方向，初步形成了覆盖'技术应用、数据治理、安全保障、业务规范'的多层次标准体系。

二、金融大模型与AI应用类标准

大模型技术在金融行业的应用是当前金融科技领域最受关注的方向，相关团体标准正在密集出台。

在基础应用框架方面，《大语言模型金融应用技术要求》（T/BFIA 055—2025）由北京金融科技产业联盟发布，对金融机构引入大语言模型时的技术架构、数据处理、模型训练与部署、系统集成、性能要求等提出了系统化的技术规范。该标准为大语言模型在金融场景中的落地提供了'从0到1'的技术参照。

在效果评估方面，《大语言模型金融应用评测规范》作为配套标准，对金融大语言模型应用的效果评估建立了系统的评测体系，涵盖模型精度、响应速度、稳定性、安全性、可解释性等多个评测维度。该标准为金融机构在选择和评估大模型产品时提供了可量化的评价依据。

在风险治理方面，《金融大模型应用风险治理指南》已由中国互联网金融协会正式立项。金融大模型应用面临着数据隐私泄露风险、模型偏见与歧视风险、生成内容不可控风险、'AI幻觉'风险等一系列新型风险。该指南将对这些风险进行分类分级，并提出系统化的治理框架和应对措施。这一标准的制定具有重要的现实紧迫性，也将为金融监管提供重要的技术参考。

在银行业应用方面，《大语言模型在银行业应用的基础能力评测方法》（TR/CBA 228—2025）由中国银行业协会发布，作为团体标准性质的参考文件，为银行机构评估大语言模型的基础能力提供了统一的评测方法论，涵盖语言理解、逻辑推理、知识问答、代码生成等基础能力维度。

三、数字金融与基础设施类标准

数字金融基础设施的标准化是金融科技发展的制度性保障。

在金融信息系统韧性方面，《金融信息系统数字韧性能力建设指南》（T/BFIA 057—2025）对金融信息系统的数字韧性能力提出了系统化的建设要求。随着金融业务全面数字化，信息系统的稳定性和抗风险能力直接关系到金融安全和用户权益。该标准涵盖系统容灾备份、故障恢复、业务连续性保障、压力测试等韧性能力维度，为金融机构提升系统韧性提供了标准化的建设路径。

在人工智能算力基础设施方面，《金融数据中心人工智能算力建设要求》（T/BFIA 058—2025）对金融数据中心面向AI应用场景的算力基础设施建设提出了技术要求，涵盖AI算力集群的架构设计、硬件选型、资源调度、能效管理等方面。随着金融大模型等AI应用的普及，金融数据中心的算力需求正在爆发式增长，该标准为金融机构的算力基础设施规划提供了重要参考。

在银行业数字化转型方面，《银行业金融机构数字化转型能力评估模型》（T/CBA 226—2025）由中国银行业协会发布，为银行机构评估自身的数字化转型能力提供了系统的评估框架，涵盖战略规划、组织变革、技术架构、数据能力、业务创新、风险管控等多个维度。该评估模型既是银行自我诊断的工具，也是行业对标的基础。

在数据标准化方面，《银行企业级数据字典编制指南》（T/CBA 225—2025）对银行机构编制企业级数据字典提出了方法论和操作指南。数据字典是数据治理的基础工具，统一的数据字典是数据互联互通和数据价值挖掘的前提。该标准为银行机构建立统一的数据语言提供了重要支撑。

在数据中台建设方面，《金融数据中台建设指南》已由中国互联网金融协会正式立项。数据中台是金融机构实现数据汇聚、加工、服务化的核心平台，该指南将为金融数据中台的规划、建设、运营提供系统化的指引。

四、区块链与数据存证类标准

区块链技术在金融领域的应用日益广泛，相关团体标准覆盖多个应用场景。

在区块链基础设施方面，《城市级区块链基础设施建设指南》（T/CESA 1424-2025）由中国电子工业标准化技术协会发布，对城市级区块链基础设施的架构设计、节点部署、跨链互通、安全机制等提出了建设指引。随着多地政府推进区块链基础设施建设，该标准为城市级区块链平台的统一规划和互联互通提供了重要参考。

在区块链与元宇宙融合方面，《基于区块链的元宇宙 第1部分：账号安全技术要求》（T/ZGTXXH 109-2025）由中国通信学会发布，将区块链技术与元宇宙账号安全相结合，对基于区块链的元宇宙账号认证、权限管理、隐私保护、资产安全等提出了技术要求。这是区块链技术在数字空间身份管理领域的创新性标准探索。

在数据存证方面，《数据流通区块链存证技术规范》对数据要素流通过程中利用区块链技术进行存证的技术要求进行了规范，涵盖存证数据的格式、存证流程、验证方法、司法效力参考等。数据存证是数据要素可信流通的关键环节，区块链的不可篡改特性使其成为理想的技术支撑手段。

在金融监管方面，《区块链异常金融交易行为分类及特征指标》（T/GZDFA 001-2025）将区块链技术应用于金融监管场景，对基于区块链的异常金融交易行为建立了分类体系和特征指标体系。该标准为金融机构和监管部门利用区块链技术进行反洗钱、反欺诈、反恐怖融资提供了标准化的监测工具。

在数字版权保护方面，《区块链数字版权保护技术规范》对利用区块链技术进行数字版权登记、版权交易、侵权监测、取证维权等提出了技术规范，为文化创意产业和数字内容产业的版权保护提供了标准化的技术方案。

五、金融数据安全与合规类标准

金融数据是金融机构的核心资产，数据安全与合规是金融科技标准化的基础领域。

在数据分类分级方面，金融数据分类分级的标准是金融数据安全治理的基础。虽然当前以行业标准和金融行业标准为主，但团体标准在细分场景的安全规范方面正在发挥补充作用。

在数据跨境流动方面，随着金融业务的国际化发展，金融数据跨境流动的安全合规需求日益凸显。相关团体标准对金融数据跨境流动的安全评估、合规审查、技术保障等提出了规范要求。

在个人金融信息保护方面，个人金融信息的采集、存储、使用、共享等环节的安全规范是金融科技标准化的持续重点。团体标准在新技术应用场景下的个人金融信息保护方面发挥着灵活的补充作用。

六、金融科技领域团体标准发展趋势分析

从目前的标准发布态势来看，金融科技与区块链领域团体标准呈现以下四个趋势。

趋势一：金融大模型标准成为'最热板块'。大模型技术在金融行业的快速渗透，带动了从技术要求到评测规范到风险治理的全链条标准化需求。预计2026年，金融大模型应用的相关标准将持续密集出台，覆盖更多细分金融场景。

趋势二：标准与监管的联动更加紧密。金融科技团体标准的一个显著特征是'监管参考价值高'。中国互联网金融协会等自律组织发布的标准，往往直接为监管部门制定政策提供技术参考，部分标准甚至被监管文件引用。这种'标准先行、监管跟进'的模式，使得金融科技团体标准具有了超越一般团体标准的实践影响力。

趋势三：标准从'业务规范'向'技术基础设施'延伸。早期的金融科技标准主要聚焦于业务层面的规范，如移动支付规范、网络借贷信息披露等。近年来的标准越来越关注底层技术基础设施——AI算力、数据中台、区块链基础设施、数字韧性能力等。这反映了金融科技从'业务模式创新'走向'技术能力建设'的深层转变。

趋势四：'数据要素加金融'的交叉标准成为新方向。随着数据要素市场化配置改革的推进，金融数据作为数据要素的核心类型，其确权、定价、交易、保护等环节的标准化需求正在快速增长。金融数据与数据知识产权的交叉领域，将成为标准化工作的新增长点。

七、专知智库在金融科技标准领域的服务能力

作为一家专注于数据和知识产权领域的特色专业智库，专知智库在金融科技标准化领域构建了'数据要素理解加深金融行业洞察加标准制定方法'的复合型服务能力。

在金融数据标准化方面，专知智库将'数据零件化'方法应用于金融数据标准的技术内容设计。金融数据类型多样、关系复杂，通过原子化拆解和标准化封装，可以将复杂的金融数据体系转化为可标准化、可验证、可组合的规范单元，降低标准制定的复杂度和实施的难度。

在金融数据知识产权方面，专知智库在数据知识产权领域的深厚积累，可以直接服务于金融数据的确权、登记、价值评估等标准化需求。专知智库深度参与的《高价值数据知识产权培育》《数据知识产权人员能力基本要求》等标准，为金融数据知识产权的标准化管理提供了方法论和实操参照。

在金融标准与专利融合方面，金融科技领域涉及大量算法专利、数据处理专利、区块链专利等，专知智库协助金融机构和金融科技企业在标准制定中合规地融入核心专利，构建'技术加标准'的双重壁垒，同时确保符合金融监管的公平竞争要求。

对于希望在金融科技与区块链领域参与团体标准制定的企业，专知智库提供以下具体服务：标准监管价值评估，基于对金融监管政策的持续跟踪，评估特定标准方向被监管采信的可能性，帮助企业优先布局'监管价值高'的标准方向；金融数据标准架构设计，运用'数据零件化'方法，协助企业将金融数据类标准设计为模块化、可扩展的架构；起草单位组建与协调，基于专知智库覆盖金融机构、金融科技企业、科研院所、检测机构的合作网络，帮助企业快速组建具有行业代表性的起草组；金融标准合规审查，确保标准中的专利处置、数据合规、反垄断等事项符合金融监管的特殊要求。

八、给金融科技领域企业的三点建议

第一，优先关注'监管需求驱动'的标准方向。金融科技领域的标准与其他行业不同，其监管参考价值往往决定了标准的行业影响力。建议企业重点关注中国互联网金融协会等自律组织发布的标准立项计划，优先参与那些解决监管关注问题的标准方向，如金融大模型风险治理、金融数据安全合规等。

第二，将标准参与与合规能力建设协同推进。金融科技标准的合规参考价值，意味着参与标准制定的企业可以更早地理解合规要求的内涵和方向。建议金融机构将标准参与视为'合规前置'的重要途径，让标准制定团队与合规管理团队密切协作，在标准制定过程中同步规划内部合规能力建设。

第三，关注'数据要素加金融'的交叉标准机会。金融数据是数据要素中最具价值密度的类型之一，但金融数据的确权、估值、交易等环节的标准化仍处于早期阶段。在这一交叉方向提前布局，有助于在金融数据要素市场化配置的浪潮中占据规则制定的先机。

结语

金融科技与区块链是技术驱动的产业，但技术不能在没有规范的环境中健康发展。团体标准在金融科技领域扮演的角色尤为特殊——它既是技术共识的载体，也是行业自律的工具，更是监管合规的参考。

专知智库始终秉持'让方法论成为行业语言，让标准成为行业基础设施'的理念，以专业的方法论和对金融科技行业的深度理解，助力金融机构和金融科技企业在标准化的竞争中找准定位、赢得先机。

标准之争即市场之争。在金融科技这个定义未来金融形态的领域，参与标准制定，就是参与未来金融规则的定义。

本文由专知智库依据全国团体标准信息平台公开数据及金融科技行业研究撰写，欢迎转载，请注明出处。如需了解更多关于金融科技与区块链领域团体标准的详细信息或参与机会，可通过官方渠道联系专知智库标准化服务中心。

关键词：金融科技团体标准、区块链标准、金融大模型标准、数字金融标准、金融数据安全、区块链存证、中国互联网金融协会标准、专知智库