商业银行数据要素共享与流通研究报告

商业银行数据要素共享与流通研究报告| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 引 言 自 2019 年国家层面首次提出把数据作为一种新的生产要素，数据就不再仅仅是储存于数据库中冰冷的数字，而是一种具有无限潜力的生产要素。2023 年在“数据二十条”的政策推动下，数据要素顶层设计规划与配套措施日趋完善，这也将为数据要素产业带来蓬勃发展的机遇。“数据二十条”对数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面都提出了规范性要求，旨在充分发挥数据作为数字时代战略资源的突出优势，激活数据要素潜能，释放数据要素价值，构建数据要素生态，促进数据要素产业良性发展。 数据要素共享与流通是决定数据要素产业良性发展的关键因素。当数据能够广泛共享和自由流通时，其价值和对社会的贡献将扩大无数倍。主要体现在三方面：首先，数据的价值在于其能够为决策提供可靠的依据和深入的洞察，当数据能够共享与流通时，更多的人可以对数据进行挖掘分析，从中得到更多的收益；其次，数据自由共享与流通能够促进创新和发现新的商机，人们可以跨越行业和领域的壁垒，进行合作和协同创新，从而推动新的商业模式、产品和服务的发展；此外，数据是一种非常宝贵的社会资源，它不仅仅是企业的资产，也是整个社会的财富。数据能够广泛共享和自由流通时，不仅可以促进经济的繁荣和创新，还可以推动社会问题的解决和公共服务的改善。 商业银行作为金融服务的重要提供者，拥有大量涉及客户、交易、风险等方面的数据，这些数据已经成为商业银行的核心资源。然而，长期以来，由于竞争压力、安全隐患和法律法规等因素影响，数据要素共享与流通在商业银行领域一直面临着各种壁垒和挑战，阻碍了数据的充分利用。此外，商业银行与外部企业的数据流通也面临着信息不对称、合作机制缺失和数据壁垒等问题，限制了商业银行与外部企业之间的数据合作与创新。 本研究报告旨在探讨商业银行领域数据要素共享与流通问题的影响，深入剖析当前商业银行数据要素共享与流通所面临的挑战，通过理论研究、案例分析和经验总结并提出相关的实施建议和创新方案，以促进数据的合理利用和交互流通。 目 录 引 言 一、 浅谈和辨析数据资源、数据资产、数据要素 /01 （一） 数据要素相关概念的定义与内涵 /01（二） 数据要素市场化进程持续加快 /02（三） 数据要素化的实施路径 /05（四） 数据有序共享与流通是商业银行参与要素市场化的突破口 /06 二、 以赋能业务为导向，有序推动数据要素的共享与流通 /08 （一） 构建数据共享能力体系是商业银行解决数据内部共享的“作战图”/09（二） 构建数据要素经营体系是数据资产价值变现的破局关键17/12 三、 数据要素共享与流通体系的支撑与保障 /19 （一） 数据资产价值量化是衡量数据要素共享与流通的核心手段 /19（二） 数据质量管理是释放数据要素价值的关键环节 /23（三） 安全用数是数据要素共享与流通的底线 /25 四、 总结与展望 /29 （一） 资产确权难落实，有待健全数据产权制度体系 /29（二） 资产报价难共识，有待建设统一市场价格形成机制 /30（三） 资产核算难入表，有待明确资产入表会计计量 /31 图片目录 图 1. 数据要素相关政策法规 /03 图 2. 数据要素产业发展路径 /06 图 3. 商业银行数据驱动力视图 /08 图 4. 商业银行业务能力地图 /10 图 5. 商业银行数据应用能力地图（示例）/11 图 6. 商业银行数据要素经营体系 /13 图 7. 商业银行数字产业金融的价值 /15 图 8. 商业银行产业金融实践的三种模式 /16 图 9. 数字经济的核心在于与实体经济的融合 /18 图 10. 基于供需关系的数据资产价值桥梁 /20 图 11. 数据资产价值管理框架 /20 图 12. 数据资产成本构成 /21 图 13. 数据资产在业务赋能与交易流通中的货币化收益 /22 图 14. 数据服务能力水平评估维度 /23 一、浅谈和辨析数据资源、数据资产、数据要素 （一）数据要素相关概念的定义与内涵 1、数据要素相关的概念 数据资源（Data Resource） 数据资源是指为以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。区别数据与数据资源的依据主要在于数据是否具有使用价值。具体而言，经过收集、存储、运维后形成的电子化、规模化、能够为组织（政府机构、企事业单位等）产生一定价值的数据被视作数据资源。 数据资产（Data Asset） 数据资产是指由组织合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录的结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中，并非所有的数据资源都构成数据资产，需要通过对数据资源进行主动管理，才能形成能够被识别和广泛应用的具备经济意义的数据资产。 数据要素（Data Capital as Factor of Production） 数据要素是指为根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态。依据十九届四中全会提出的“将数据列为生产要素”与生产要素的定义，数据要素是参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资产。因此，“数据要素”一词是面向数字经济、在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进价值生产的强调。 数据要素市场化（Market-based allocation of factors） 数据要素市场化是指将数据作为一种要素资源，通过市场机制进行交易、流通和配置。数据要素市场化配置的关键在于通过市场化的流通手段，让数据向最需要的地方流转聚集，让不同来源的优质数据在新的业务需求和场景中汇聚融合，在跨领域数据融合中产生更大效益，实现双赢、多赢的价值利用。 2、数据要素的内涵 数据作为生产要素指的是在现代经济中我们将数据视为一种重要的资源，类似与劳动力、资本和土地。核心内涵可以从三个方面概述： 数据是一种新的生产力：随着人类社会的不断发展，生产要素也在不断变化。最初 的生产要素包括劳动力、土地和资本。然而，随着科技的进步和工业革命的到来，新的生产要素不断涌现，如技术、知识和创新等。这些新生产要素的引入和应用推动了生产力的提升和社会经济的发展。数据作为一种新兴的生产要素，它不仅是一种资源，而且是一种能够被收集、存储、分析和应用的信息形式。能够作为独立的维度使得它能够为生产和决策提供更加精确、实时和全面的支持。 数据驱动的生产方式：数据的引入还促使形成了一种新的生产方式，即数据驱动的生产方式。在这种方式下，数据成为了决策制定和创新的重要依据，数据挖掘分析成为了生产的关键环节。数据驱动的生产方式能够更加灵活、快速的响应市场变化和需求变化，提高决策效果和创新效果。 创造价值和满足需求：数据作为生产要素的出现实质上指向了生产的本质，生产的本质在于创造价值和满足需求。通过数据的挖掘分析，我们可以更好的了解市场需求、消费者行为、产品性能等信息，从而更加准确地预测和满足需求。 数据作为生产要素的出现不仅丰富了生产要素的含义，而且指向了生产的本质。因此，我们需要不断关注和探索数据的应用，以推动生产力的提升和社会经济的进一步发展。 （二）数据要素市场化进程持续加快 随着数据要素产业经济的兴起，国家对数据要素的重视程度不断提升。国家在制定相关政策法规、推动数据开放共享和促进数据产业发展等方面采取了积极的措施，鼓励和支持数据要素的收集、整合、管理和应用，为数据要素创造了良好的政策环境和发展条件。 国家层面对数据要素市场化的政策导向主要强调在处理数据的合法合规，保护数据不会被非法获取、篡改或滥用，数据的存储、传输和处理过程中采用了安全的技术和加密手段，以保障数据的完整性和机密性，推崇数据的共享和开放，以促进创新和经济发展，倡导建立健全的数据治理机制，通过明确的政策和规范，对数据的收集、存储、使用和共享进行规范管理。 各地方政府贯彻落实中央政策，探索数据要素流通顶层设计并陆续出台了地方相关数据条例和公共数据管理办法。 地方政府陆续出台政策的主要导向包括数据共享与开放、数据安全与保护、数据质量与准确性、数据治理与责任以及数据应用与创新。导向旨在促进数据的合理利用、保护和管理，为政府决策和公众服务提供有效支持。 在政策的引导和推动下，数据要素市场化进程加速，有助于实现数据要素的价值最大化和流动性提升，推动数据产业链的发展和创新。为了有效实现数据要素市场化，相应的市场定价和交易模式得以建立，以确保数据要素的价值更加透明和公正，并促进数据要素市场的健康发展。这些举措都为国家经济和社会发展带来了重要的意义和影响，并为企业提供了更多的商机和合作空间。 （三）数据要素化的实施路径 基于大量的理论研究和应用实践，我们认为商业银行要实现数据要素化且最终参与到数据要素产业生态中，需要经历以下三个阶段： 业务数据化：业务数据化是指将各项业务活动和过程转化为可量化、可记录和可分析的数据形式。商业银行涉及广泛的业务领域，包括存款、贷款、投资、交易等。业务数据化的第一步是通过系统和技术手段收集和整合各项业务的数据。这些数据可以来自于客户交易、业务操作、市场行情、风险评估等多个来源。通过对这些数据进行治理和管理，保证数据的源头质量，未来可以帮助银行更好地理解和分析业务运营状况，支持决策制定、风险管理和客户服务等方面。 数据资产化：数据资产化是指将数据视为一种重要的资产，并将其管理、促进利用和价值最大化的过程，通过对数据进行识别、分类和标记，以确定不同数据的价值和用途。数据资产可以包括客户数据、交易数据、风险数据、市场数据等。不同类型的数据资产基于数据应用目标进行相应的成本与价值计量，并进行有效的管理和利用，帮助银行提高数据价值和运营效率。 资产要素化：资产要素化则是通过要素化识别出有“活性”的数据资产，在分析和挖掘中发现有价值的信息和洞察，支持决策制定和业务创新，实现客户洞察、风险管理、营销策略优化等方面的增值。同时，也能为银行带来商业机会，例如数据交易、数据合作等，进一步增强银行的竞争力和盈利能力。 以交通银行为例，经过多年实践，交通银行已逐步积累了丰富的数据治理和数据资产管理的实践经验，建立统一的数据采集、计算、服务区域，保证“数出同源”；建立健全企业数据标准体系和企业级数据架构管控机制，明确权威数据来源，建立企业级数据资产目录，形成企业级数据字典规范和统一指标库；按照“可度量、闭环管理、质量前置”的工作思路，形成并完善了标准的质量管理体系，从而在授权可控的情况下开放共享，实现数据信息的可见、可查、可溯，达成数据资产“可信、好用、可得”的目标，为参与数据要素市场建设奠定基础。 （四）数据有序共享与流通是商业银行参与要素市场化的突破口 数据要素相关政策带来了巨大的红利，领先银行已经开始探索相关领域，数据要素市场化有望取得突破。然而，从商业银行的角度来看，参与数据要素市场并推动数据要素在内部共享和外部流通仍然存在一些难点。 1. 业数融合“不深”，如何深入了解业务的痛点和堵点，实现数据反哺、赋能业务 对于商业银行数据内部共享而言，存在供给和需求两方面的难点。在供给方面，由于数据人员对业务不够了解，同时业务侧对个性化高、变化快的需求，导致供给方无法及时响应，投入产出比低。多数数据部门疲于应付业务部门的数据服务需求，停滞于被动的服务模式。在需求方面，商业银行业务部门和分支机构的数据需求已经超越了基本的数据提取和报表开发，对数据统计分析和应用场景挖掘的需求越来越多。然而，由于 数据分析应用的门槛较高，业务人员对数据了解不足，导致数据需求无法得到满足，未能充分发挥数据要素的价值。因此，建立企业数据文化，构建数据驱动型组织是推动商业银行内部数据共享的关键。 同时，商业银行的数据外部流通受到行业