武汉大学法学院袁康在《法学杂志》2024年第3期上发表题为《金融数据治理的分层与耦合》的文章中指出：
金融数据的界定与识别应紧密围绕金融行业这一关键锚点，以鲜明的金融性特征区别于其他行业数据类型。一是数据功能的金融性，即金融数据是金融交易和金融监管所需或所产生，能够直接或间接用于金融活动的数据；二是控制主体的金融性，即金融数据是由金融机构或监管部门所控制的数据；三是流通场域的金融性，即金融数据是在金融体系内处理和流通的数据。个人身份数据、健康数据、企业登记数据等在金融体系内处理时自然属于金融数据，但当其被行政机关收集处理时则属于政务数据。只有同时满足上述特征，才属于真正意义上的金融数据。
金融数据在现代金融体系运行中发挥着重要作用。金融数据的功能凸显和规模增长，催生了日益紧迫的治理需求。金融数据治理，是指通过构建科学系统的制度、流程和方法，对金融数据资源及其处理进行有效管理的规范、机制和活动的总称，其是金融体系数字化转型和数字金融发展的关键环节。充分挖掘金融数据价值的同时，有效防范金融数据利用风险，是金融数据治理的核心任务和内在要求。
当前我国金融数据治理存在多元制度、多重目标和多样主体杂糅交错的格局，数据权利与数据价值的制度冲突、数据流通与数据安全的目标冲突、规则体系与治理实践的运行冲突制约着金融数据治理能力的提升。
为解决金融数据治理体系中的混乱与矛盾，只有充分厘清金融数据及其治理的层次脉络，区分公法治理与私法治理、金融数据与金融信息、数据管理与数据利用，有针对性地制定治理策略，才能克服现实障碍，真正实现金融数据的有效治理。
金融数据治理的外延极其丰富，涉及金融、技术、数据以及制度等多个方面，存在着不同治理立场、治理手段和治理路径的复杂交错。这也使得金融数据治理的模式选择面临内在的冲突和阻碍。因此，金融数据治理要充分结合金融数据的行业属性、技术特征以及主体结构进行系统性构建，探索金融监管与数据治理、法律治理与技术治理、外部约束与内部控制的有机耦合，提升金融数据治理效能，从而促进我国现代金融体系的高质量发展。