商業銀行數據經營管理現狀、挑戰、框架及展望分析

盡管商業銀行在數據經營管理方面取得了顯著進展，但仍面臨諸 多挑戰。

1.現狀與挑戰

在政策引導與市場需求的雙重驅動下，商業銀行正積極開展數據 管理與應用，加速構建數據價值釋放體系。一是加強夯實數據管理基 礎。銀行采集和存儲了海量的數據，積累了豐富的數據資源，通過構 建數據倉庫和數據湖，實現數據的匯聚和整合，并通過開展數據治理， 提升數據質量，為數據驅動決策奠定基礎。二是持續深化數據價值挖 掘應用。借助大數據分析、人工智能等技術手段，在客戶畫像構建、 風險精準評估、智能營銷推薦等領域取得初步成效，有效提升業務效 率和客戶體驗，數據在業務決策中的作用日益凸顯。三是開展數據資 源管理與入表的研究與實踐。多家銀行與行業機構在數據資源管理和 入表方面開展研究和實踐探索，發布了多份行業白皮書和研究報告，如《商業銀行數據資產估值白皮書》、《商業銀行數據資產管理體系 建設實踐報告》、《商業銀行數據資產估值研究與入表探索白皮書》、 《數據資產管理實踐白皮書》、《數據運營實踐白皮書》等，總結了 商業銀行在數據資源估值、數據資產管理體系建設、數據運營實踐和 數據資源入表方面的經驗與成果。這些研究成果為商業銀行提供了理 論指導和實踐參考，助力數據要素價值釋放。

盡管商業銀行在數據經營管理方面取得了顯著進展，但仍面臨諸 多挑戰。一是數據應用場景仍需深化拓展。目前商業銀行的數據應用 場景主要集中在風險控制、精準營銷和客戶服務等傳統領域，而在產 品創新、流程優化、戰略決策等更深層次的應用中，數據的潛力尚未 得到充分挖掘，此外跨部門、跨業務的數據協同應用較少，限制了數 據價值的全面釋放。二是數據資源的長期價值評估和動態管理機制研 究較為薄弱。數據資源的價值具有動態性和不確定性，目前商業銀行 往往難以評估數據資源在長期運營中的價值，缺乏一套科學、全面的 評估體系。尤其是在快速變化的市場環境中，如何動態調整數據資源 的價值評估模型和管理策略，仍需深入研究。三是數據資源的跨機構 共享與協同應用仍需提升。目前數據的法律屬性和權屬界定尚不清晰， 可能導致數據資源在交易和流通中的法律風險。如何在保護數據隱私 和安全的前提下實現數據的跨機構共享與協同應用，仍需進一步探索。 四是數據人才短缺。商業銀行普遍面臨“懂技術的不懂業務，懂業務 的不擅數據”的人才結構矛盾，傳統業務人員缺乏數據思維，技術部 門與業務部門協同效率較低。整體數據分析和應用能力不足，制約業務數智化創新。因此商業銀行亟需形成體系化的培訓機制，加快培養 兼具數據思維、技術能力和金融業務理解的復合型人才，加快推進數 智化轉型和提升市場競爭力。

2.數據經營管理框架

數字經濟時代，數據戰略已成為商業銀行開展數據經營管理的基 礎，需從戰略層面規劃數據從原始狀態轉化為數據資本的實施路徑， 包括夯實數據管理能力，深化數據應用場景，開拓數據經營模式，促 進數據價值釋放。

數據管理指通過規劃、控制和提供數據及信息資產，以實現數據 價值最大化的過程。數據管理是數據價值化進程的堅實保障，主要圍 繞數據本身展開工作，依托智能平臺、算力體系、知識庫等數據基礎 設施提供技術保障，通過數據質量、數據安全、數據標準、元數據、 數據模型等活動確保數據在各個階段的質量、安全和有序流轉，為數據價值化提供穩定、可靠的數據資源。 數據經營指將數據作為核心資產，通過數據驅動決策、數據驅動 創新和數據驅動運營等方式，實現企業商業模式創新和業務價值提升。

數據經營作為發掘數據價值的最終路徑,不限于企業內部，應聯合產 業上下游，讓數據資源在企業或組織間進行共享、交易、合作等，讓 數據資源良性流動。主要活動包括數據資源盤點、數據賦能業務應用、 監管報送應用、數據資源價值評估、數據資源入表等。數據經營以數 據管理為基礎，側重于數據的業務應用和價值創造，將數據轉化為實 際的經濟效益和競爭優勢。通過數據管理與數據經營的相互配合、協 同發展，共同推動著數據在商業銀行中沿著資源化、資產化、資本化 的路徑不斷釋放價值，賦能業務高質量發展。

數據戰略指銀行為實現業務目標，系統性規劃數據資產管理與價 值轉化的高階行動框架。商業銀行應根據國家發展戰略和行業發展趨 勢，聚焦全行業務發展訴求，從數據戰略愿景、戰略目標、基本能力、 關鍵舉措等方面，體系性規劃 3 至 5 年數據戰略，形成以數據為中心 的規劃藍圖，引導并賦能數據經營與管理，從而釋放數據要素生產力、 打造商業銀行核心競爭力。為保證數據戰略的有效落地，每年通過對 戰略規劃進行拆解，制定階段性提升計劃與實施路線，并根據實際執 行情況及時調整短期戰略規劃。同時，定期通過目標完成率、價值收 益率、成本合理性等維度評估戰略任務執行進展和成效，確保數據戰 略與商業銀行業務發展戰略保持一致。

3.結語與展望

更智能化的數據管理

在2024年12月的中央經濟工作會議上，國家明確提出開展“人工 智能+”行動， AI大模型引發的技術變革也將帶動金融數據管理領域 “AI+DATA”的創新。數據平臺方面，根據Gartner發布中國數據分析 和人工智能技術成熟度曲線，建設以數據、分析和 AI 生態作為部署 模式的數智基建，成為數據、分析和 AI 應用的可復用底座。各銀行 將圍繞數據平臺與AI生態系統的整合，通過云服務集成和復合型AI， 全面升級基礎設施，并提供強大的智算能力。數據管理方面，各銀行 結合機器學習、大模型等技術，提升數據管理的自動化和智能化水平， 將AI技術運用于數據安全技術保護、數據質量清洗和監控、數據資源 管理及入表等場景，大大降低人工數據治理的成本，為數據全生命周 期管理提供保障。各銀行結合數據管理領域經驗和優勢，積極參與國 家數據標準體系建設，助力國家數據流通基礎設施建設和數據基礎制 度完善。

 更多元化的金融產品

2025年1月，全國數據工作會議上提到, 北京、上海、浙江、廣 州、深圳、海南、貴陽等地重點數據交易機構上架產品1.6萬多個。截 至2024年底，上海數據交易所累計掛牌數據產品數超5000個，全年數 據產品交易額突破50億元，實現快速增長。2024年12月，國家發展改革委等部門發布《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》，目標 到2029年，數據技術創新能力躋身世界先進行列，數據產品和服務供 給能力大幅提升，催生一批數智應用新產品新服務新業態，涌現一批 具有國際競爭力的數據企業。隨著數據產業蓬勃發展，數據交易市場 活躍，面向科技型、數據型等企業，商業銀行提供多元化、差異化的 金融業務產品，降低企業融資難度，賦能實體經濟發展，為促進金融 高質量發展注入新動力。

更多樣化的數據融合

金融機構隨著數據生態合作的深入發展，數據來源更加多元化。 除了對接公共數據資源等渠道，銀行數據生態合作的范圍將進一步擴 大至供應鏈管理、智慧城市、交通物流、醫療健康、農業科技等多個 行業。同時，結合數據交易市場成熟化發展，銀行將獲取更多高價值 數據資源。通過與更多行業主體和數據交易機構建立緊密合作關系， 推動數據共享與協同應用，促進各類信息的深度融合應用，激發出更 多的“數據要素×金融服務”應用場景，為社會提供更精準、更便捷 的金融服務，數據要素在金融服務體系中發揮更大價值。