完善數據資產管理，充分釋放銀行業(yè)數據價值

銀行應從整體的價值鏈視角出發(fā)，根據自身發(fā)展戰(zhàn)略，

制定全行級數據資產管理的整體目標和要求，同時形成體系

化的數據資產管理機制和流程，配套相應的資源支持。在此

基礎上，搭建結構健全、權責清晰的數據資產管理架構和完

整的數據資產管理體系。

一、數據資產具有不同于傳統(tǒng)資產的特征

產權歸屬的復雜性。一方面，從數據收集、流轉.到加工

并沉淀為數據資產的過程中，會產生大量衍生數據.而衍生

數據資產的主體往往與原始數據主體不一致，造成數據產

權邊界不明。另一方面，數據資產存在產權交叉情況。以銀

行交易數據為例.數據既來源于客戶的交易行為.又由銀行

的信息系統(tǒng)產生.產權交叉增加了數據確權的難度。

資產價值的動態(tài)性。對銀行而言，數據資產的價值體現

在與業(yè)務場景的結合.不能獨立于場景而產生價值。數據資

產的價值取決于特定場景，在不同場景下，數據資產所貢獻

的價值也不同，且多場景、多維度的數據結合可產生

“1+1>2”的價值。因此，數據資產不存在統(tǒng)一或具有普適

性的定價依據。

數據資產的無限性。首先.數據資產可長期存在。數據

資產作為一種人為創(chuàng)造的資源.不同于石油等不可再生資

源.某種意義上會永續(xù)存在于數據資產體系中，是取之不盡

用之不竭的。其次，數據資源可無限共享.同一數據資源可

以同時被多方使用，且邊際成本幾乎為零。最后.數據資產

的價值不僅取決于現有的數據，更取決于持續(xù)更新和擴充的

能力，數據資產的鏈條越長、數據維度越廣.其價值可能越

大。

二、銀行業(yè)數據資產管理存在明顯瓶頸

數據規(guī)模激增、結構更為復雜。在數字化轉型的背景

下.銀行業(yè)務向全面線上化發(fā)展.數據規(guī)模也隨之呈現幾何

級增長，數據類型多樣.數據關系復雜.既有傳統(tǒng)的客戶信

息數據、交易及資產數據.也有用戶行為和場景數據，既有

原始數據，也有衍生和加工數據。此外，隨著業(yè)務類型的

豐富，非結構化數據在整體數據資源中的占比顯著提升.傳

統(tǒng)數據存儲、清洗和挖掘技術的局限性逐步顯現.大雖非結

構化數據得不到充分的整合和應用，難以釋放其潛在的數

據價值。

數據呈零散式分布，“數據煙囪”林立。商業(yè)銀行的數

據治理多數從搭建數據集市開始，但是數據集市的創(chuàng)建一

般由銀行內各部門自行主導，不同部門創(chuàng)建不同的數據集

市各為所用，如零售部門基于其零售方面的數據創(chuàng)建零售

數據集市，信用卡部門創(chuàng)建信用卡集市以整合信用卡業(yè)務

的相關數據。系統(tǒng)建設獨自為戰(zhàn).數據分散在幾十甚至上百

個業(yè)務系統(tǒng)中.且系統(tǒng)間缺乏橫向溝通和整體統(tǒng)籌.形成一

個個“數據煙囪”。由此導致銀行內部數據質量不佳，完

整性、準確性和一致性難以保證.數據挖掘分析和應用效果

也會大打折扣。

數據安全問題日益嚴峻。第一，銀行數據中包含大量的

個人隱私和商業(yè)機密，數據規(guī)模和種類的激增給銀行數據

存儲和安全防護能力帶來極大的挑戰(zhàn).如果銀行自身的數據

安全管理能力跟不上，就可能增加數據丟失、泄露或被竊的

風險。第二，開放銀行發(fā)展是銀行數字化轉型的方向之一，

銀行逐步融入互聯網開放生態(tài).與外部機構的溝通日益緊

密。開放銀行帶來利好的同時，也在一定程度上加劇了數據

安全隱患。一方面.第三方機構和互聯網等外部渠道數據的

來源合法性難以準確甄別：另一方面.開放模式下的數據流

轉路徑更加復雜和難以控制.銀行對數據管理邊界的界定難

度增加。此外，在開放的網絡環(huán)境中進行數據共享交互，外

部合作機構自身的數據安全問題也可能傳染至銀行.增加數

據安全的連帶風險。

然而，面對變化的數據特征，銀行的數據資產管理卻存

在的明顯的瓶頸，主要表現為：

數據開發(fā)和資產沉淀的能力不足。首先.技術能力和設

施建設相對滯后，部分銀行對科技研發(fā)的資金和人力投入不

足，導致對數據資源的開發(fā)力度不足.數據應用領域相對狹

窄，數據資產潛力無法得到充分釋放。其次，缺乏體系化的

開發(fā)流程.數據資產難以沉淀。目前銀行利用數據分析解決

實際問題時往往是“指哪打哪”.有業(yè)務需求就針對性的進

行建模分析，給出一次性的模型和策略，但后續(xù)的策略留存

和持續(xù)跟進優(yōu)化環(huán)節(jié)往往是缺失的，導致數據資產難以形成

和沉淀，阻斷了數據資產質量改進和價值持續(xù)挖掘的空間。

缺乏對數據資產的統(tǒng)籌管理。數據資產管理橫向連接銀

行多個部門及業(yè)務條線，縱向貫穿數據采集、處理到數據資

產應用全生命周期的各個環(huán)節(jié)。但目前商業(yè)銀行的數據資產

管理工作多由信息科技部或數字金融部負責，受部門權責邊

界制約，單個部門難以對全行數據資產進行全口徑和全生命

周期的管理.阻礙數據資產的應用管理和價值實現。

此外，數據資產開發(fā)者和使用者溝通和協同上也存在

障礙。通常情況下.數據開發(fā)和平臺建設在技術部門.數據

資產使用在業(yè)務部門。業(yè)務人員和技術人員缺乏有效的溝

通平臺和機制。業(yè)務人員由于技術壁壘和職責劃分問題，無

法直接主導平臺建設，而技術人員在進行數據管理和系統(tǒng)

建設時不了解業(yè)務的訴求.導致數據和平臺資源的實用性

和使用率不高。

缺乏游數據資產管理的復合型人才。相較傳統(tǒng)資產.數

據資產的經營管理工作流程更復雜、對技術要求更高。首先.

數據資產管理涉及金融學、計算機科學、密碼學等多門學

科；其次，數據資產的產生和應用涉及銀行的零售對公、融

資中收等各個業(yè)務部門和條線。這要求數據資產管理工作

者是既懂技術又懂業(yè)務的復合型人才。目前銀行數據管理

人員多來自技術條線，對于銀行基礎數據和系統(tǒng)建構比較熟

悉，但對于數據如何支撐業(yè)務發(fā)展.數據資源應轉化為何種

數據資產、又如何讓數據資產發(fā)揮更大的使用價值等問題缺

乏清晰的認識和規(guī)劃，這導致銀行在數據資產的定位、經營

管理和價值創(chuàng)造方面存在著不同程度的瓶頸。

數據資產的流通環(huán)節(jié)受限。首先.缺乏相關的法律制度

保障。一是數據確權問題。數據資產的產權邊界不明晰.阻

礙了數據資產的定價和流通交易的推進，數據資產的非競

爭性和非排他性也使其確權問題變得更加復雜。由于缺乏明

確的數據權屬范圍，侵犯個人隱私和濫用數據的狀況時有發(fā)

生。二是數據資產流通交易的合法性問題。目前我國尚未明

確數據資產交易和流通的合法性.對于限制和禁止流通交易

的數據類型也沒有清晰的界定，由此導致交易主體出于合法

性顧慮而降低對數據資產流通交易的動力。

其次，數據資產交易規(guī)則和場所尚未建立。在市場層面.

當前我國尚未形成統(tǒng)一的數據資產交易場所，對數據資產

流通交易模式和定價機制的探索也處于起步階段。在技術

層面，行業(yè)內缺乏支撐數據資產共享交易的標準。目前國

家和行業(yè)標準成果多為技術標準，針對定義特定業(yè)務和通

用數據結構的標準較少.導致各方數據在統(tǒng)計口徑、顆粒

度、業(yè)務內涵上存在較大差異。數據資產大多只能在機構

內部發(fā)揮作用，市場參與者在進行數據資產交易時面臨較

高的交易風險和交易成本，不同機構間的數據資產共享和

交易受限.形成“數據孤島”，影響數據資產的有效流通和

價值再造。

三、銀行業(yè)數據資產管理的路徑

搭建結構健全、權責清晰的數據資產管理架構。銀行應

從整體的價值鏈視角出發(fā)，根據自身發(fā)展戰(zhàn)略，制定全行級

數據資產管理的整體目標和要求.同時形成體系化的數據資

產管理機制和流程，配套相應的資源支持。在此基礎上.搭

建結構健全、權責清晰的數據資產管理架構。數據管理部門

應獨立連通相關業(yè)務部門和條線，從全局統(tǒng)籌規(guī)劃數據資產

的經營管理工作。在組織構成上，可分成數據資產決策委

員會、數據資產管理中心和各業(yè)務部門三級。數據資產決策

委員會仇責制定數據資產經營管理規(guī)范，設計數據資產價值

創(chuàng)造的分配激勵機制和監(jiān)督考核方案。數據資產管理中心負

責數據資產管理的具體執(zhí)行和監(jiān)督工作。各業(yè)務部門是數

據資產的提供者和使用者，在深入參與數據資產流通和使用

的同時.也應對數據資產管理進行維護和反饋。

搭建完整的數據資產管理體系。一是在基礎數據治理階

段，通過數據標準管理和元數據管理.實現“數據可控”。數

據標準統(tǒng)一是實現數據治理的基礎.銀行應制定全行級的

完整數據字典，做到數據定義、口徑、格式、分類等方面標

準的統(tǒng)一，保證數據內涵、提取和加工邏輯的可查驗，同時.

明確標準管理和維護工作的責任主體.保障數據標準執(zhí)行

的跟進和更新。元數據是描述數據的數據.是未來數據管理

的核心。隨著云計算、邊緣計算等技術的興起.分布式數據

存儲將是必然趨勢，如何在不移動數據存儲位置的條件下.

將數據關聯起來進行統(tǒng)一的管理.并實現數據聯動和上下

游分析.就需要加強元數據管理能力。

二是在數據資產管理階段，通過建立數據資產目錄.實

現“資產可見”。數據資產目錄用于對全行數據資產的全

面盤點和展示。在實現全行數據資產全覆蓋的基礎上，數

據資產目錄還應具備差異化的展示形式，即針對不同使用

者的需求.呈現不同的展示界面和功能。數據資產的開發(fā)者

可通過數據資產目錄將自己開發(fā)的數據資產準確發(fā)布到所

屬的分類科目項下。數據資產的管理者借助數據資產目錄.

可了解整體的資產分布情況、把控數據資產的使用.實現對

數據資產的全局把控；數據資產的使用者通過數據資產目

錄和合理授權，可快速定位和獲取所需的資產.并對數據資

產進行評估和反饋。

三是強化數據資產安全保護和風險管理，實現“資產可

信”。第一，保證數據信息安全。采取加密技術和數據備份

等方式.保障數據資產在存儲和流通過程中不被篡改或損

毀；建立安全審查機制并嚴控訪問授權環(huán)節(jié)，防止數據資產

在使用過程中發(fā)生泄密或侵權。在系統(tǒng)安全保障方面，對數

據資產進行安全等級劃分并分布存儲，對于具有強關聯性的

敏感數據進行安全隔離：同時應具備完善的風險預警和應急

預案，在系統(tǒng)運行發(fā)生異常時保障數據資產的安全。第二，

保證數據資產管理過程依法合規(guī)。首先，強化對消費者權益

的保護.將保障個人隱私信息安全作為數據資產管理的必要

前提。其次，建立全流程的業(yè)務規(guī)范，保障數據采集、存儲

和應用環(huán)節(jié)的合規(guī)性：對外部數據的采購、接入、登記、存

儲和共享環(huán)節(jié)應進行統(tǒng)一管控。在數據處理過程中保持客

觀、全面和公正，在數據資產的流通環(huán)節(jié)，明確交易流程和

規(guī)范，做好輸出數據脫敏和交易行為監(jiān)控。

四是做好數據資產質量管理.實現“資產可用”。高質

量的數據是銀行利用數據進行經營分析、決策制定的基

礎。對于數據質量的管理.首先，要明確數據資產質量管理

的要求和制度規(guī)范.從各維度定義數據質鼠的衡量標準，并

細化流程管理。將對數據質量的把控落實到各環(huán)節(jié)，包括

數據收集過程的準確性、完整性和統(tǒng)一性，處理和加工過

程的客觀性和延續(xù)性.數據資產應用過程的時效性和可獲

得性。其次，根據制定好的數據質量標準.建設閉環(huán)管理體

系，依托系統(tǒng)實現對數據資產質量的全流程實時監(jiān)測和及

時調整。

五是通過數據資產運營和流通，盤活數據資產價值。首

先，強化數據資產運營的理念和能力，制定有針對性的數

據資產經營機制及估值體系。明確自身數據資產的定位及

優(yōu)勢.增強數據資產的品牌意識，打造數字化名品，同時改

變傳統(tǒng)觀念，強化主動管理和營銷能力.逐步將數據資產從

對內使用向對外營銷轉化。其次，提供相應技術和系統(tǒng)支

撐.提升數據資產開放輸出能力。將涉及各業(yè)務的數據資產

進行標準化封裝.建立統(tǒng)一的數據對接系統(tǒng)并明確數據交

換規(guī)則，在提升數據資產共享時效性的同時，更加準確地

掌握和記錄數據資產的流向。

積極利用技術創(chuàng)新賦能數據資產管理。首先，通過技術

提升數據存儲和處理分析能力。探索分布式數據存儲體系

建設，實現對數據資產的高效存儲和靈活拓展：利用云計算

等技術低成本、高性能的特點，提升對海鼠數據的分析處

理能力.同時基于深度學習、神經網絡等技術賦能數據洞察

和挖掘能力。比如.在數據資產應用方面，利用區(qū)塊鏈和多

方安全計算.在保障數據安全和隱私保護的前提下，更大程

度地發(fā)揮數據資產效用并實現價值再生。銀行間的數據資

產交易可嘗試利用區(qū)塊鏈技術.鏈上和鏈下相結合，數據本

身存放在本地數據庫，交易雙方僅將數據簽名、交易摘要

數據和智能合約邏輯傳輸上鏈。這樣既保證了本地數據的

安全，又實現借助區(qū)塊鏈技術賦能數據資產交易流通的目

標。多方安全計算用于解決數據安全共享和可信計算的問

題.即在不共享原始數據條件下滿足多方數據協同處理的

需求，實現數據“可用不可見”。

四、有的放矢完善銀行業(yè)數據資產管理

從國家層面健全數據資產相關的法律制度。一是解決

數據資產確權問題。數據確權是保護消費者權益、保障數據

資產合規(guī)交易、實現數據資產價值提升和再造的必要前提.

需要盡快立法.明確數據資產包括所有權、使用權、知情

權、經營權、修改及刪除權在內的相關權利范圍及使用邊

界。二是明確數據資產交易雙方的權責義務。對數據資產

的管理和交易環(huán)節(jié)給予法律層面的約束與指引，守住保護

消費者隱私和敏感數據保護的紅線，避免對個人數據的過

度采集和不當加工。

構建行業(yè)數據標準體系和多方數據共享平臺。建議行

業(yè)主管部門和行業(yè)協會牽頭構建涵蓋數據收集、處理和應

用全生命周期的標準體系，規(guī)范數據接口.打造數據共享交

換的“通用語言”，同時對數據質最管理的標準和規(guī)范做

出明確要求，并制定相關考核評估機制。以此來保障數據

資產的互聯互通，促進行業(yè)協同發(fā)展。

推動跨行業(yè)數據共享和政府數據開放。銀行內部數據

體量雖大.但維度有限，想要利用數據進行更加精細化的管

理和決策，需要補充更多維的數據，如來自互聯網電商、

通信等行業(yè)的數據，推動跨業(yè)數據的依法合規(guī)共享是大勢

所趨。此外，高質雖、有價值的政務數據將對于行業(yè)數據治

理和價值挖掘會產生極大的助推作用，應加大對政務數據

的開放力度，探索政企數據的開放共享模式。

建立數據資產交易市場，鼓勵先行先試。由于數據資

產的特殊性，建設數據資產交易中心可采取線上化的模式.

對數據資產的登記、掛牌、轉移、托管等交易環(huán)節(jié)