数据资产全生命周期管理体系建设白皮书

——数据资产如何成为企业新引擎？全生命周期管理是关键 2025年4月 目录 1全生命周期视域下企业数据战略体系的构建与演进2-4页2海量数据资源的高效盘点与多维分类体系构建5-7页3“业数技”三维协同驱动的数据资源治理8-10页4数据资产高效应用的三元驱动模式11-14页5超越成本视角的数据资产估值15-16页6数据资产全生命周期体系建设的战略选择17-19页 01 全生命周期视域下企业数据战略体系的构建与演进 自2020年4月9日中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据作为新型生产因素写入中央文件以来，我国数据要素市场化改革进程显著提速。同时，2025年3月5日，《关于做好金融“五大文章”的指导意见》的出台，进一步提出了在五大核心领域高效利用数据要素的新要求，旨在推动中国金融体系向更高效、更包容、更可持续的方向发展。这一系列的政策导向，不仅为金融行业带来新的挑战，也为其指明转型升级新路径。 随着数据确权、流通、交易等基础制度的持续完善，金融行业积极响应国家战略部署，通过构建数据治理体系、深化技术应用创新等举措，加速推动数据资产从"沉睡资源"向"核心资本"转化。这场由政策驱动与市场需求共同催生的"价值觉醒"，不仅重塑了金融行业的发展逻辑，更为其深度参与数字经济建设、抢占未来发展制高点奠定了坚实基础。 金融行业推动数据领域相关管理工作，其直接的驱动力主要表现在如下三大方面： ◼“厘清家底”——识别过往业务中已累积、多样化、高复杂度的数据特征，提高其被激发及再利用的水平。 ◼“明确价值”——推动数据管理工作向“高质量”转变，挖掘数据资产的潜在价值属性，提升其长期表现力。 ◼“创造财富”——促进数据在企业业务拓展、新业态开发过程中的核心决策力，促进企业数据产品的开发、内外部交易及交换，加速市场参与及财富创造进程。 总体而言，一系列积极的政策信号，为金融企业数据领域工作的正向发展带来核心动力的同时，也带来了新的蓝海和机遇。随着数据要素资源化、资产化、资本化发展的要求逐步明确，企业也积极以全面的数据资产管理视角重新布局其数据领域相关工作。 与此同时，众多金融企业在推动其数据资产管理工作时，意识到原先分散的数据质量、数据标准化、数据入表等相关工作并非孤立存在，把握各个工作子项的相关脉络是在这一轮数据经济发展中能够脱颖而出的关键因素。数据资产管理工作需要放入一个完整的数据资产生命周期闭环去思考，才能赢得效率及最终的成功。 为此，建议金融企业决策者们从数据资产全生命周期管理的视角，全面推动企业的数据资产管理工作，这就必须积极部署和推动数据资源盘点、数据资源治理、数据资源运营和数据资源估值四方面工作，同时由于上述工作需要在资源配备、组织和责权方面进行全局部署，因此也需要企业的决策者们深刻思考和制定企业的数据战略。 海量数据资源的高效盘点与多维分类体系构建 数据资源盘点是企业数据资产管理体系的基础，建立分类合理、语义清晰的数据资产目录体系，是数据资源治理、数据资产运营、估值和入表的先决条件。数据资源盘点作为基础性工作，其开展的必要性不言而喻，但存在两大挑战。 数量与质效之间的矛盾 挑战一 挑战一是数据资源数量巨大和高效、高质量完成盘点工作之间的矛盾。金融企业的IT系统数量多、数据资源丰富，最细粒度的字段数可以达到百万级别，同时系统大都也是由不同的IT公司历经多年建设而成，数量多、数据原始定义难以说清是数据资源盘点的核心挑战之一，这与企业想要高效率、高质量完成数据资源盘点工作的目标之间，存在显著的矛盾。 解决之道是构建一套数据资源盘点工艺加一套实施方法规范。数据资源盘点工艺的核心是对数据资源的属性以及填写要求提供一套详细的规范，从而可以发动和规范各系统开发设计人员，按照该工艺开展数据资源的盘点，实现大规模、并行开展数据资源盘点工作；数据资源实施方法规范的核心是采取“培训、初盘、评审”三步法，尤其是在评审环节，基于近50项评审规范，控制和提升数据资源初盘的质量，确保数据资源盘点结果的可理解、可使用。除了盘点工艺和实施规范，数据资源盘点可以进一步基于AIGC技术，在语义填写、评审、分类等方面，显著提升工作效率和质量。 数据分类单一与业务应用需求之间的矛盾 挑战二 挑战二是数据资源分类体系单一和基于数据的业务应用视角需求之间的矛盾。数据资源的分类天然和IT系统/表的分类一致，但如果仅仅是按照系统、表的视角，对数据资源进行分类，数据治理人员、数据分析应用人员难以对数据资源进行有效的检索和使用，企业耗费大量人力物力开展的数据资源盘点成果，难以最大化发挥其价值。 因此在传统的技术视角目录外，必须还要构建基于数据视角、应用视角的数据资源目录。在数据视角方面，基于金融行业数据模型，我们已经构建了一套包含大类-小类-子类-细目的四层分类体系，该分类体系基于对业务的总结和抽象，从数据的视角对数据资源进行了合理的分类，类目总数达到2000项左右；在应用视角方面，则需要基于金融机构对数据应用的场景分类体系进行构建，目前我们已经总结了银行业金融机构典型的数据应用场景近200个，可以实现从应用视角对数据资源进行全面分类。 03 “业数技”三维协同驱动的数据资源治理 数据治理已然是金融机构的传统命题，基于监管要求和内部经营管理需要，它也是一个刚性的命题。数据治理的核心目标，是为企业的数据应用提供高质量数据资产，进而提升入表数据资产的价值。但金融机构在多年推动数据治理工作过程中，同样面临两大挑战。 数据治理价值不显著 挑战一 挑战一是数据治理的价值不显著，除了监管数据质量提升具备较为明确的价值外，数据治理在金融机构内部经营管理上的价值创造依然不充分，进而导致数据治理在企业内的重视程度、资源配备、协同推动等各方面都面临较大挑战，大量的数据治理工作停留在基础数据标准制定和监管报送数据质量问题解决上，导致数据治理的业务价值无法得到释放。 解决之道是构建“以用促治”的数据治理推进策略，除了基础数据标准、管理机制、治理平台等数据治理的基础性工作外，需要结合企业对数据的应用，并行推动数据治理工作。在金融机构常见的数据应用领域包括经营分析及其指标体系的建设、风控模型的建立、客户标签和画像体系、业财一体化分析体系、产品精细化经营和分析等，在这些数据应用领域推进的过程中，随着需求的明确、数据的探源和数据质量的分析，会发现大量底层明细数据的不标准、质量不高等问题，这些是数据治理以明确的业务价值为目标推进的场景和机会。除此之外，随着大模型在金融企业的广泛应用，大模型训练和运行所需的非结构化数据的治理，也成为数据治理工作的下一步热点，非结构化数据治理的基本逻辑依然需要遵循“以用促治”的原则，在非结构化数据资源目录体系构建、非结构化数据特征集构建等方面，开展治理工作。 “业数技”职责分工 挑战二 与数据应用并行推动数据治理工作，优点是具备明确的需求和业务价值，但随之而来是第二个挑战，“业数技”在这项工作中如何分工？金融机构传统的数据治理特点是“业数技”分工明确，其中IT技术团队主要负责数据治理各项工作在IT系统中的落地实施，责任相对明确，其挑战主要在于传统的IT系统建设体系如何和数据治理的各项要求高度融合；按照监管要求和行业通行做法，业务部门作为数据的所有者，对本部门所负责的数据承担管理职责；数据团队一般定位为数据治理的牵头部门，履行建立数据治理各项规范、推动数据治理实施等职责。在上述职责分工体系下，“业务部门有职责、无数据专业能力”和“数据团队想推动、有一定能力，但无法代行业务职责”是数据治理工作难以推动的核心矛盾。 针对上述情况，采取“全权委托代理机制”是一项可行的策略，该机制的核心思路包括： 总体而言，“以用促治”的数据治理策略及“全权委托代理制”新模式，均要求“业数技”三方高度协同，从企业全局视角出发，以业务价值创造为导向，共同开展数据治理工作。 04 数据资产高效应用的三元驱动模式 对于金融机构，数据应用是实现数据资产价值创造的有效手段。但金融机构的管理决策者，普遍认为本企业的数据应用并未取得预期效果，同时从AI到GAI等新技术层出不穷，数据的应用场景也在持续丰富，如何有效推动数据资产的高效应用，是企业管理决策者的普遍困惑。 推动数据资产的应用，需要回归到数据资产对业务的本源价值，以经营统计、洞察分析和流程自动化三种形式开展。 经营统计 形式一 数据资产应用的第一种模式是经营统计，监管报送、绩效考核、内部经营统计都属于这种模式。经营统计的核心目标是描述业务当前的情况，助力企业的经营决策者“看清”企业真实的经营情况。对于金融机构，经营统计是一项长期开展的重要工作，虽然历经多年推动，但普遍面临两大痛点。 二是即使有较为丰富和规范的指标体系，但由于基础数据治理开展不充分，大量指标依赖于手工统计，指标的准确性、及时性均有待提升。 一是经营统计的核心指标，面临指标过多，从而各部门提供的指标冲突的问题；或者面临指标过少，经营统计视角有限的问题。 解决上述问题并无捷径，需要从指标的体系化梳理，以及建立有效的基础数据治理体系两个方面入手；对于企业的经营决策者，在全局推动上述工作开展后，可以从指标数量、指标自动化率两个角度，监测和推动经营统计数据应用能力的持续提升。 解决方法 形式二 洞察分析 数据资产应用的第二种模式是洞察分析，洞察分析的核心，是为企业的经营管理者提供“处方性分析”和“预测性分析”，不同于经营统计的“描述性分析”及其主要为报表的展现形式，洞察分析侧重于发现产生业务经营现状的根源（如：零售AUM近三个月持续快速提升的原因是什么？），并进而去预测未来业务经营会向哪个方向演变（如：未来半年零售AUM会实现什么样的增速？），并且主要以分析报告的形式，提供多样的图标展现以及明确的分析结论。洞察分析有三个核心特点： ◼一是它以“业务命题为驱动”，如前所述，“零售AUM提升的原因”“零售AUM未来增速如何”都属于业务命题。 ◼二是它强调“结论的明确性”，无论是“处方性分析”还是“预测性分析”，必须以明确的分析结论，为管理决策者提供决策参考。◼三是它需要并行采取多种技术，包括洞察所需的多维指标加工、归因分析技术、建模预测技术等。 洞察分析在数据应用的三种模式中，在金融机构普遍开展不充分，这也是企业经营决策者对数据应用的获得感不强的主要原因。 要推动洞察分析在企业的广泛开展，企业经营决策者一是需要加强洞察分析能力的建设，二是要开展洞察分析命题集的收集、梳理和有效实施。同时，洞察分析最适合大模型技术的应用，其应用方向主要分两个阶段，一是基于语音、文本多模态识别的自动化指标加工和展现，二是基于文本生成的自动化分析报告生成。 形式三 流程自动化 数据资产应用的第三种模式是流程自动化数据应用，无论是基于风险评分的自动化审批，还是基于客户画像和洞察的自动化营销，其核心都是实现企业的流程自动化，从而在大规模、批量化的业务模式中，能够在确保营销精准性、风控有效性等方面，实现低成本作业。 流程自动化应用是金融机构在过去多年推动AI技术的主要应用方向，领先金融机构已经开展得较为充分，零售、线上、风险等领域是AI技术应用的主要领域，近几年对公领域也逐步开展AI技术的应用。 流程自动化应用的核心是发掘应用场景，为此我们建议采取“经营目的+客群+产品+渠道”四要素组合的标准范式，构建和识别流程自动化应用的场景。 解决方法 典型的“经营目的”如新客挖掘、防止流程、提升价值等，“客群”“产品”和“渠道”根据金融机构自身的定义进行分类，它们和“经营目的”相结合，从而产生一个具象的应用场景，如“信用卡客户线上理财产品推荐场景”。 总体而言，三种数据应用形式的目的不同、服务对象不同、采取的技术不同，对于企业的经营决策者，需要结合企业自身数据应用的发展阶段和目标，分别推动三种数据应用。 05 超越成本视角的数据资产估值 数据资产估值和数据资产入表，是既强相关、又