在中国境内，贷款数据的交易必须通过合法授权的数据交易平台进行，例如贵阳大数据交易所、上海数据交易所等持牌机构。这些平台严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规，确保数据来源合法、使用合规。金融机构若需获取贷款数据，应选择与具备征信业务资质的持牌机构合作，如百行征信、朴道征信等市场化征信机构，或通过金融基础设施如征信系统获取合规数据。

贷款数据作为金融核心敏感信息，其交易受到严格监管。根据中国互联网金融协会2024年发布的规范要求，金融机构与第三方平台合作时，必须建立数据安全评估机制，确保合作方具备电信业务经营许可等资质，且不得违规获取或使用。近期公布的"2025好品金融"典型案例显示，山东省通过隐私计算技术实现农业农村数据与遥感数据的合规融合，为普惠金融提供数据支撑，这种模式获得了监管部门的认可。在技术层面，当前主流做法是采用联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术，确保数据"可用不可见"。例如某银行通过建设隐私计算平台，将遥感数据与农户授权数据安全融合，既解决了小农户缺乏抵押物的融资难题，又完全符合数据合规要求。值得注意的是，2025年5月农商行系统因数据管理问题收到46张罚单，合计罚款2710万元，其中24家涉及反洗钱违规，这充分表明监管对数据滥用的零容忍态度。从行业实践看，合规的数据交易必须满足三个要件：一是数据来源获得用户明确授权，二是数据传输使用加密技术，三是数据应用限定于特定场景。金融机构若违反这些要求，不仅面临行政处罚，还可能损害品牌声誉。建议有数据需求机构优先考虑与持牌征信机构、官方数据交易所合作，同时引入区块链等技术实现全流程可追溯，这样才能在合规前提下充分发挥贷款数据的商业价值。