2025年中国商业银行数据要素价值释放分析：数字经济规模将突破80万亿元

数字经济时代，数据已成为关键生产要素和战略资源。根据国家互联网信息办公室发布的《国家信息化发展报告(2023年)》，2023年我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。中国信息通信研究院数据显示，2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重42.8%，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%，预计到2030年，我国数字经济规模将超过80万亿元。在这一背景下，商业银行作为金融业数字化转型的先行者，正积极探索数据要素价值释放路径，从数据管理、数据经营到数据资源入表，构建完整的数据价值化链条。本文将深入分析商业银行数据要素价值释放的现状、挑战及未来发展趋势。

一、商业银行数据要素价值释放的现状与挑战

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。一方面，商业银行通过构建数据仓库和数据湖实现数据的汇聚和整合，并借助大数据分析、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。另一方面，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《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》等多份行业研究报告，为商业银行提供了理论指导和实践参考。

然而，商业银行在数据经营管理方面仍面临诸多挑战。首先，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。其次，数据资源的长期价值评估和动态管理机制研究较为薄弱，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。第三，数据资源的跨机构共享与协同应用仍需提升，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。最后，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。

从数据价值释放的路径来看，商业银行正经历从资源化、资产化到资本化的演进过程。原始数据是整个数据价值化进程的基石，数据资源是初步加工后的形态，数据资产是价值提升后的关键载体，数据资本是价值变现的最终形式。在这一过程中，商业银行需要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；数据经营则是发掘数据价值的最终路径，侧重于数据的业务应用和价值创造。通过数据管理与数据经营的相互配合、协同发展，商业银行正推动着数据沿着资源化、资产化、资本化的路径不断释放价值。

二、商业银行数据经营的核心路径与实践

商业银行数据经营的核心路径包括积累丰富数据资源、激发数据资源价值和开展数据资源估值三大方面。在积累数据资源方面，商业银行通过数据资源盘点和外部数据引入构建完整的数据资源体系。以上海浦东发展银行为例，该行将数据资源分为基础类、应用类和管理类三大类，按月组织总分行、集团子公司通过自动化和手工结合方式开展数据资源盘点，并创新设计《数据资产经营报表》，全面度量企业数据资产的规模、价值、运营能力和管理水平。

在外部数据引入方面，金融行业数据交易市场预计将从2023年的535.6亿元快速增长至2030年的2,440.2亿元，其中银行业数据采购项目数量约占整个金融业七成。商业银行外部数据主要包括个人信息类、公司信息类、金融市场类、宏观经济类和公共查询类五大类，通过统一集中管理模式实现全流程管理。浦发银行采用"统一集中管理模式"开展外部数据管理，建立配套的组织架构、管理制度和支撑工具，形成需求管理、采购管理、共享应用、价值评估、数据退出的全流程闭环管理机制。

在激发数据资源价值方面，商业银行围绕"科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融"五篇大文章精准发力。在科技金融领域，浦发银行创新研发了科技型企业科技创新力评价体系"科技雷达"，为项目库中的210万家企业建立企业级标签；在绿色金融领域，该行推动"上海首笔转型金融贷款"、"全国首单'双挂钩'绿色结构性存款业务"等创新落地；在普惠金融领域，构建"智惠数"普惠金融服务体系；在养老金融领域，构建"一体两核三翼"的养老金融服务体系；在数字金融领域，提出"数智化"战略，加快推进数智化战略实施。

在开拓数据经营模式方面，商业银行数据经营模式可归纳为金融产品创新模式、数据生态合作模式和数据交易流通模式三类。金融产品创新模式方面，商业银行主要通过数据信贷开展实践，包括数据资产质押贷款和数据资产无质押增信贷款等产品。截至2024年底，上海数交所为企业对接数据资产贷款服务授信额度已超过7亿元。数据生态合作模式主要包括直接数据共享、数据联合建模、开放银行与API对接、隐私计算与区块链合作四种类型。数据交易流通模式方面，虽然商业银行尚未开展以盈利为目的的数据交易模式，但部分商业银行集团辖下科技公司已经开始探索。

在数据资源估值方面，商业银行基于成本法、收益法和市场法三种基本方法开展数据资产估值。浦发银行对Gartner信息资产评估模型进行改良设计，结合商业银行业务特征，设计数据资源价值评估模型，该模型覆盖内在价值、成本价值、业务价值、经济价值和市场价值5个价值维度、70组估值公式和130余个指标口径。按月开展数据资源价值测算和评估，发布《数据资产经营报表》，推进数据资源入表，盘活沉睡资产。

三、商业银行数据管理的体系构建与创新

商业银行数据管理体系的构建主要包括打造数据智能平台、布局"AI+"智能体系、强化数据质量和安全以及建立数据人才队伍四大方面。在数据平台建设方面，云原生架构和智能化融合已经成为商业银行构建数智平台的主流趋势。工商银行和建设银行基于混合云架构，构建了弹性伸缩的算力池；招商银行实现全行系统的全量上云；浦发银行基于DataOps数据研发运营一体化理念，构建统一研发、统一调度、统一运营的数据平台管理体系。

在人工智能体系建设方面，商业银行正加速构建以大模型为核心的全栈式人工智能技术体系。截至2024年底，浦发银行已建成人工智能模型600余个，支撑全行400多个业务场景，人工智能模型年累计调用数十亿次。该行持续推进"人工智能+"战略，以AI与数据管理深度融合为核心，构建企业级知识库，实现了对多源异构数据的智能整合与知识赋能。

在数据质量与安全管理方面，商业银行建立数据安全管理框架，包括建立健全数据安全治理体系，构建数据安全管理体系，提升数据安全技术能力。浦发银行以企业级数据标准为依据，数据质量监控为抓手，数据质量考核为导向，落实"事前预防、事中控制、事后整改"的全链路数据质量管控机制，截至2024年底，已累计部署3万余条监控规则。

在数据人才队伍建设方面，商业银行最紧缺的是横跨业务、技术、数据的"复合型人才"。浦发银行围绕数据人才队伍建设，重点打造一支高质量数据分析师队伍，形成了"基础能力+专业能力"的双轮驱动培养体系，覆盖数据治理及安全、统计分析、人工智能三大核心领域。目前该体系已培养超7000名数据分析师队伍，覆盖总分行各业务条线。

四、商业银行数据要素发展的未来趋势

展望未来，商业银行数据要素发展将呈现三大趋势。首先，数据管理将更加智能化。AI大模型引发的技术变革将带动金融数据管理领域"AI+DATA"的创新，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。其次，金融产品将更加多元化。随着数据产业蓬勃发展，数据交易市场活跃，商业银行将面向科技型、数据型等企业提供多元化、差异化的金融业务产品。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。最后，数据融合将更加多样化。金融机构随着数据生态合作的深入发展，数据来源将更加多元化，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。

以上就是关于2025年中国商业银行数据要素价值释放的分析。在数字经济规模将突破80万亿元的背景下，商业银行正通过构建完整的数据价值化链条，从数据管理、数据经营到数据资源入表，全面释放数据要素价值。未来，随着智能化、多元化和多样化趋势的深入发展，商业银行数据要素的价值释放将进入新阶段，为金融业高质量发展注入新动力。在这一过程中，商业银行需要持续优化数据管理体系，创新数据经营模式，培养复合型数据人才，才能在数字经济时代保持竞争优势。