商业银行数据经营管理现状、挑战、框架及展望分析

尽管商业银行在数据经营管理方面取得了显著进展，但仍面临诸 多挑战。

1.现状与挑战

在政策引导与市场需求的双重驱动下，商业银行正积极开展数据 管理与应用，加速构建数据价值释放体系。一是加强夯实数据管理基 础。银行采集和存储了海量的数据，积累了丰富的数据资源，通过构 建数据仓库和数据湖，实现数据的汇聚和整合，并通过开展数据治理， 提升数据质量，为数据驱动决策奠定基础。二是持续深化数据价值挖 掘应用。借助大数据分析、人工智能等技术手段，在客户画像构建、 风险精准评估、智能营销推荐等领域取得初步成效，有效提升业务效 率和客户体验，数据在业务决策中的作用日益凸显。三是开展数据资 源管理与入表的研究与实践。多家银行与行业机构在数据资源管理和 入表方面开展研究和实践探索，发布了多份行业白皮书和研究报告，如《商业银行数据资产估值白皮书》、《商业银行数据资产管理体系 建设实践报告》、《商业银行数据资产估值研究与入表探索白皮书》、 《数据资产管理实践白皮书》、《数据运营实践白皮书》等，总结了 商业银行在数据资源估值、数据资产管理体系建设、数据运营实践和 数据资源入表方面的经验与成果。这些研究成果为商业银行提供了理 论指导和实践参考，助力数据要素价值释放。

尽管商业银行在数据经营管理方面取得了显著进展，但仍面临诸 多挑战。一是数据应用场景仍需深化拓展。目前商业银行的数据应用 场景主要集中在风险控制、精准营销和客户服务等传统领域，而在产 品创新、流程优化、战略决策等更深层次的应用中，数据的潜力尚未 得到充分挖掘，此外跨部门、跨业务的数据协同应用较少，限制了数 据价值的全面释放。二是数据资源的长期价值评估和动态管理机制研 究较为薄弱。数据资源的价值具有动态性和不确定性，目前商业银行 往往难以评估数据资源在长期运营中的价值，缺乏一套科学、全面的 评估体系。尤其是在快速变化的市场环境中，如何动态调整数据资源 的价值评估模型和管理策略，仍需深入研究。三是数据资源的跨机构 共享与协同应用仍需提升。目前数据的法律属性和权属界定尚不清晰， 可能导致数据资源在交易和流通中的法律风险。如何在保护数据隐私 和安全的前提下实现数据的跨机构共享与协同应用，仍需进一步探索。 四是数据人才短缺。商业银行普遍面临“懂技术的不懂业务，懂业务 的不擅数据”的人才结构矛盾，传统业务人员缺乏数据思维，技术部 门与业务部门协同效率较低。整体数据分析和应用能力不足，制约业务数智化创新。因此商业银行亟需形成体系化的培训机制，加快培养 兼具数据思维、技术能力和金融业务理解的复合型人才，加快推进数 智化转型和提升市场竞争力。

2.数据经营管理框架

数字经济时代，数据战略已成为商业银行开展数据经营管理的基 础，需从战略层面规划数据从原始状态转化为数据资本的实施路径， 包括夯实数据管理能力，深化数据应用场景，开拓数据经营模式，促 进数据价值释放。

数据管理指通过规划、控制和提供数据及信息资产，以实现数据 价值最大化的过程。数据管理是数据价值化进程的坚实保障，主要围 绕数据本身展开工作，依托智能平台、算力体系、知识库等数据基础 设施提供技术保障，通过数据质量、数据安全、数据标准、元数据、 数据模型等活动确保数据在各个阶段的质量、安全和有序流转，为数据价值化提供稳定、可靠的数据资源。 数据经营指将数据作为核心资产，通过数据驱动决策、数据驱动 创新和数据驱动运营等方式，实现企业商业模式创新和业务价值提升。

数据经营作为发掘数据价值的最终路径,不限于企业内部，应联合产 业上下游，让数据资源在企业或组织间进行共享、交易、合作等，让 数据资源良性流动。主要活动包括数据资源盘点、数据赋能业务应用、 监管报送应用、数据资源价值评估、数据资源入表等。数据经营以数 据管理为基础，侧重于数据的业务应用和价值创造，将数据转化为实 际的经济效益和竞争优势。通过数据管理与数据经营的相互配合、协 同发展，共同推动着数据在商业银行中沿着资源化、资产化、资本化 的路径不断释放价值，赋能业务高质量发展。

数据战略指银行为实现业务目标，系统性规划数据资产管理与价 值转化的高阶行动框架。商业银行应根据国家发展战略和行业发展趋 势，聚焦全行业务发展诉求，从数据战略愿景、战略目标、基本能力、 关键举措等方面，体系性规划 3 至 5 年数据战略，形成以数据为中心 的规划蓝图，引导并赋能数据经营与管理，从而释放数据要素生产力、 打造商业银行核心竞争力。为保证数据战略的有效落地，每年通过对 战略规划进行拆解，制定阶段性提升计划与实施路线，并根据实际执 行情况及时调整短期战略规划。同时，定期通过目标完成率、价值收 益率、成本合理性等维度评估战略任务执行进展和成效，确保数据战 略与商业银行业务发展战略保持一致。

3.结语与展望

更智能化的数据管理

在2024年12月的中央经济工作会议上，国家明确提出开展“人工 智能+”行动， AI大模型引发的技术变革也将带动金融数据管理领域 “AI+DATA”的创新。数据平台方面，根据Gartner发布中国数据分析 和人工智能技术成熟度曲线，建设以数据、分析和 AI 生态作为部署 模式的数智基建，成为数据、分析和 AI 应用的可复用底座。各银行 将围绕数据平台与AI生态系统的整合，通过云服务集成和复合型AI， 全面升级基础设施，并提供强大的智算能力。数据管理方面，各银行 结合机器学习、大模型等技术，提升数据管理的自动化和智能化水平， 将AI技术运用于数据安全技术保护、数据质量清洗和监控、数据资源 管理及入表等场景，大大降低人工数据治理的成本，为数据全生命周 期管理提供保障。各银行结合数据管理领域经验和优势，积极参与国 家数据标准体系建设，助力国家数据流通基础设施建设和数据基础制 度完善。

 更多元化的金融产品

2025年1月，全国数据工作会议上提到, 北京、上海、浙江、广 州、深圳、海南、贵阳等地重点数据交易机构上架产品1.6万多个。截 至2024年底，上海数据交易所累计挂牌数据产品数超5000个，全年数 据产品交易额突破50亿元，实现快速增长。2024年12月，国家发展改革委等部门发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，目标 到2029年，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供 给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批 具有国际竞争力的数据企业。随着数据产业蓬勃发展，数据交易市场 活跃，面向科技型、数据型等企业，商业银行提供多元化、差异化的 金融业务产品，降低企业融资难度，赋能实体经济发展，为促进金融 高质量发展注入新动力。

更多样化的数据融合

金融机构随着数据生态合作的深入发展，数据来源更加多元化。 除了对接公共数据资源等渠道，银行数据生态合作的范围将进一步扩 大至供应链管理、智慧城市、交通物流、医疗健康、农业科技等多个 行业。同时，结合数据交易市场成熟化发展，银行将获取更多高价值 数据资源。通过与更多行业主体和数据交易机构建立紧密合作关系， 推动数据共享与协同应用，促进各类信息的深度融合应用，激发出更 多的“数据要素×金融服务”应用场景，为社会提供更精准、更便捷 的金融服务，数据要素在金融服务体系中发挥更大价值。