商业银行数据经营管理实践报告

编制说明 本报告的撰写得到了多家机构专家的支持和帮助，主要参编单位与人员如下。 编制单位： 上海浦东发展银行 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 上海财经大学 上海数据交易所 参编人员： 丁蔚、刘刚、黄炜、周骏、陆燕、谢华雯、展小军、宋军、冯云青、朱颖、徐宏杰、李佳妮、马滢、徐可、陆秋怡、金雅婷、周晨婕、叶甜甜、徐景蕴、陶丹丹、姜春宇、王妙琼、李雨霏、叶建芳、黄俊、汪苇杭、于百程、金溪 前言 2023年，国家数据局等十七个部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》，提出发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，以数据要素高水平应用为主线，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。2024年，中国人民银行等七个部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，夯实数字金融发展基础，完善数字金融治理体系，支持金融机构以数字技术赋能提升金融“五篇大文章”服务质效，推动我国数字经济高质量发展。银行业作为金融体系的中流砥柱，依托庞大的客户群体和海量的交易数据，具备数字化转型天然优势。通过开展数据经营管理研究和实践，推进数据应用和产品创新，对加快银行业数字化转型具有重要意义。 上海浦东发展银行是国内第一批启动数据管理体系建设的金融企业之一，积极响应国家数据要素市场化政策，探索数据资产管理体系。2021年，联合IBM和中国信息通信研究院发布《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》，规划了数据价值演进路线，在业内率先提出了数据资产管理体系框架，填补了商业银行数据资产管理领域的空白。2025年，在此基础上，浦发银行联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、上海财经大学和上海数据交易所联合发布《商业银行数据经营管理实践报告》，以数据要素为核心驱动，体系化阐述数据经营管理的关键活动和建设目标，提出浦发银行的创新思路和方法，希望本报告为商业银行探索数据经营管理体系建设提供借鉴和参考指导，为推动数据要素价值充分释放、数字经济建设贡献力量。 目录 第1章数据经营管理理念........................................................................1 1.1背景与意义........................................................................................11.2现状与挑战........................................................................................21.3定义与内涵........................................................................................4 第2章数据经营主线.................................................................................7 2.1积累丰富数据资源...........................................................................72.2激发数据资源价值.........................................................................152.3开展数据资源估值.........................................................................332.4实现数据资源入表.........................................................................37 第3章数据管理主线...............................................................................44 3.1高共享：打造数据智能平台.......................................................443.2高智能：布局“AI+”智能体系................................................473.3高质量：强化数据质量和安全..................................................503.4高水平：建立数据人才队伍.......................................................58 第4章结语与展望...................................................................................65 4.1更智能化的数据管理....................................................................654.2更多元化的金融产品....................................................................654.3更多样化的数据融合....................................................................66 附录：数据要素相关政策........................................................................67 参考文献.....................................................................................................69 第1章数据经营管理理念 1.1背景与意义 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据作为新的生产要素，已成为国家基础性战略资源，对社会经济发展的支撑和引领作用愈发凸显。 我国高度重视发挥数据要素价值。近年来，为更好地推动数据要素的合理利用与发展，助力数字经济加快发展，国家陆续出台了一系列相关政策。2022年，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》系统性布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”。2023年，国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》，明确以场景为牵引推动数据要素供给和流通使用,充分发挥数据要素乘数效应，赋能实体经济发展。2024年10月，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于加快公共数据资源开发利用的意见》,首次在中央层面对公共数据资源进行体系化部署，为公共数据资源开发利用提供了明确的政策指引。2024年11月，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，为我国可信数据空间建设指明了发展方向和重点任务。2024年12月，国家发展改革委等六部门发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，从加强数据产业规划布局、提高数据资源开发利用水平、发展数据流通交易等八个方面部署了系列政策举措。这些政策相互衔接，指导各行业深入挖掘数据潜能，积极探索数据资产化的有效路径，为数据经 营奠定政策基石。 构建以数据为关键要素的数字经济，释放数据价值的关键动力。随着各行业数字化转型的深入推进，我国数据生产总量持续增大。国家互联网信息办公室发布的《国家信息化发展报告（2023年）》显示，2023年我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，累计数据存储总量1.73ZB，我国大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。中国信息通信研究院的数据显示，2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重达到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，助力发展新质生产力。 1.2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。 1.3定义与内涵 1基本概念 数据价值释放分为资源化、资产化和资本化三个阶段，在价值演变的路径中，将原始数据依次转化为数据资源、数据资产、数据资本，厘清这些概念的关系，有助于精准地把握数据价值化的核心逻辑，为商业银行有效利用数据资源提供坚实的理论支撑。 原始数据，指初次产生或源头收集的、未经加工处理的数据。 数据资源，指具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。 数据资产，指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据资源。 数据资本，指通过资本化运作将数据资源转化为可增值的资本形 态，包括数据资产证券化、数据信托、数据质押融资等金融工具。 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，共同构成了商业银行数据价值化的完整链条。 2管理理念 数字经济时代，数据战略已成为商业银行开展数据经营管