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完善数据资产管理 充分释放银行业数据价值.docx
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完善数据资产管理 充分释放银行业数据价
值
导语:银行应从整体的价值链视角出发,根据自身发展
战略,制定全行级数据资产管理的整体目标和要求,同时形
成体系化的数据资产管理机制和流程,配套相应的资源支持。
在此基础上,搭建结构健全、权责清晰的数据资产管理架构
和完整的数据资产管理体系。
数据资产具有不同于传统资产的特征
产权归属的复杂性。一方面,从数据收集、流转,到加
工并沉淀为数据资产的过程中,会产生大量衍生数据,而衍
生数据资产的主体往往与原始数据主体不一致,造成数据产
权边界不明。另一方面,数据资产存在产权交叉情况。以银
行交易数据为例,数据既来源于客户的交易行为,又由银行
的信息系统产生,产权交叉增加了数据确权的难度。资产价
值的动态性。对银行而言,数据资产的价值体现在与业务场
景的结合,不能独立于场景而产生价值。数据资产的价值取
决于特定场景,在不同场景下,数据资产所贡献的价值也不
同,且多场景、多维度的数据结合可产生“1+1>2”的价值。
因此,数据资产不存在统一或具有普适性的定价依据。数据
1

资产的无限性。首先,数据资产可长期存在。数据资产作为
一种人为创造的资源,不同于石油等不可再生资源,某种意
义上会永续存在于数据资产体系中,是取之不尽用之不竭的。
其次,数据资源可无限共享,同一数据资源可以同时被多方
使用,且边际成本几乎为零。最后,数据资产的价值不仅取
决于现有的数据,更取决于持续更新和扩充的能力,数据资
产的链条越长、数据维度越广,其价值可能越大。
银行业数据资产管理存在明显瓶颈
数据规模激增、结构更为复杂。在数字化转型的背景下,
银行业务向全面线上化发展,数据规模也随之呈现几何级增
长,数据类型多样,数据关系复杂,既有传统的客户信息数
据、交易及资产数据,也有用户行为和场景数据,既有原始
数据,也有衍生和加工数据。此外,随着业务类型的丰富,
非结构化数据在整体数据资源中的占比显著提升,传统数据
存储、清洗和挖掘技术的局限性逐步显现,大量非结构化数
据得不到充分的整合和应用,难以释放其潜在的数据价值。
数据呈零散式分布,“数据烟囱”林立。商业银行的数据治理
多数从搭建数据集市开始,但是数据集市的创建一般由银行
内各部门自行主导,不同部门创建不同的数据集市各为所用,
如零售部门基于其零售方面的数据创建零售数据集市,信用
卡部门创建信用卡集市以整合信用卡业务的相关数据。系统
建设独自为战,数据分散在几十甚至上百个业务系统中,且
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系统间缺乏横向沟通和整体统筹,形成一个个“数据烟囱”。
由此导致银行内部数据质量不佳,完整性、准确性和一致性
难以保证,数据挖掘分析和应用效果也会大打折扣。数据安
全问题日益严峻。第一,银行数据中包含大量的个人隐私和
商业机密,数据规模和种类的激增给银行数据存储和安全防
护能力带来极大的挑战,如果银行自身的数据安全管理能力
跟不上,就可能增加数据丢失、泄露或被窃的风险。第二,
开放银行发展是银行数字化转型的方向之一,银行逐步融入
互联网开放生态,与外部机构的沟通日益紧密。开放银行带
来利好的同时,也在一定程度上加剧了数据安全隐患。一方
面,第三方机构和互联网等外部渠道数据的来源合法性难以
准确甄别;另一方面,开放模式下的数据流转路径更加复杂
和难以控制,银行对数据管理边界的界定难度增加。此外,
在开放的网络环境中进行数据共享交互,外部合作机构自身
的数据安全问题也可能传染至银行,增加数据安全的连带风
险。然而,面对变化的数据特征,银行的数据资产管理却存
在的明显的瓶颈,主要表现为:数据开发和资产沉淀的能力
不足。首先,技术能力和设施建设相对滞后,部分银行对科
技研发的资金和人力投入不足,导致对数据资源的开发力度
不足,数据应用领域相对狭窄,数据资产潜力无法得到充分
释放。其次,缺乏体系化的开发流程,数据资产难以沉淀。
目前银行利用数据分析解决实际问题时往往是“指哪打哪”,
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