新型冠状病毒肺炎疫情给国民经济运行，特别是线下微型商户的经营造成严重冲击，但由于数据缺失，相关定量评估分析比较困难。本文基于支付宝旗下支付工具“码商”的海量数据，利用机器学习方法推算了如果没有疫情发生，2020年春节后线下微型商户运行应该具有的“反事实结果”，进而定量估算了疫情造成的冲击。结果表明，2020年正月初七后的两周，线下微型商户活跃商户量与营业额较估算的没有疫情冲击的“反事实结果“，分别下降了约40.4%和52.4%。进一步分析显示数字金融发展可以缓解疫情对线下微型商户的冲击。本文的研究在结论上和方法论上，对当前其他国家应对疫情，以及我国未来可能发生的其他突发公共卫生事件，均具有非常好的借鉴价值。

近几年， 全球数字经济快速发展， 再加上新冠肺炎疫情的冲击， 金融机构的数字化转型已成为明显趋势。 数字经济的发展催生了海量数据需求， 促使数据行业快速成长。 而数据机构作为数据市场的重要参与者， 不断地渗入到金融服务领域之中， 改变了金融行业的结构， 推动了普惠金融的发展， 同时也产生了包括数据隐私泄露、 算法歧视、 数据垄断等在内的一系列风险。 如何做到既鼓励金融机构利用数据机构的服务实现产业赋能， 又有效规避双方合作过程中存在的风险， 成为了大数据时代金融监管的研究热点。 本文首先按照金融机构与数据机构合作的四大主要应用场景具体分析了数据机构在金融领域的功能， 以及双方在开放合作过程中存在的风险隐患。 其次， 本文选取美国、 欧盟、 英国、 新加坡、 中国香港五个代表性国家和地区详细梳理了国际上为了防范第三方数据公司为金融机构带来的风险相关的监管经验。 最后， 借鉴国际经验， 结合国内对于金融领域第三方数据公司的监管现状， 以及我国国情， 提出四点监管对策建议。