金融机构外部数据管理实践指南（2025年）_51页_2mb

金融机构外部数据管理实践指南（2025年）总结

核心内容概述

本指南由CCSA TC601大数据技术标准推进委员会发布，旨在指导金融机构在数据要素市场背景下，提升外部数据管理能力，实现数据的合法引入、合规使用、充分共享和有序退出。指南围绕外部数据管理的三大模式（自主分散、统分结合、统一集中），聚焦全流程管理、热点问题分析与发展趋势，为金融机构提供系统性、前沿性的管理框架与实践参考。

主要观点与关键信息

一、外部数据管理概述

• 外部数据定义：为实现特定业务目标，金融机构通过采购、合作、自主采集等方式引入的数据。
• 管理模式：目前主要分为自主分散、统分结合和统一集中三种模式，其中统一集中模式成为主流。
• 统一集中模式优势：
  • 整合需求，避免重复采购；
  • 规范流程，提升管理效率；
  • 一点接入，促进数据共享；
  • 双重约束，确保数据安全。

二、外部数据全流程管理

（一）引入流程

1. 需求收集：分为申请和征集两种方式，由归口管理部门统一整合。
2. 需求评估：包括需求描述、应用场景、数据使用量、效益预估、安全措施等。
3. 数据供方评估：从资质、数据来源、质量、价格等方面评估供应商。
4. 数据验证测试：测试数据准确性、完备性、时效性及业务适用性，涉及个人信息需签订保密协议。
5. 预算申请：分为定期申请与随时申请，逐步向“分摊”机制过渡。
6. 数据采购：包含申请、实施、合同管理、评估验收、费用结算等步骤。

（二）应用管理

1. 数据接入：从标准化到定制化转变，引入联合建模等新型合作模式。
2. 数据传输：采用网络专线和互联网传输，配合加密技术保障数据安全。
3. 数据存储：按数据影响范围确定安全等级，集中存储至数据仓库或数据湖。
4. 数据共享：遵循“最小必要”原则，通过系统提供统计分析、接口与权限控制实现共享可控可计量。
5. 质量监测：涵盖事前、事中、事后三个阶段，重点监测数据准确性与完整性。
6. 效用评估：由归口管理部门牵头，业务部门参与，评估数据使用效果，为后续采购提供依据。
7. 内外部数据融合：包括数据清洗、关联、整合，形成统一数据视图，支持业务决策。

（三）退出流程

• 退出类型：正常退出（合作到期无需求）与异常退出（政策、供方违约、舆情等）。
• 退出管理机制：建立统一流程，包括需求征集、影响性分析、下线处理、主备数据机制等。
• 退出条款：在合同中明确退出流程、责任划分与违约处理机制。

三、外部数据发展热点问题分析

（一）纳入外包风险管理

• 政策依据：国家金融监管总局与人民银行相继发布新规，要求将外部数据纳入外包风险管理体系。
• 管理要点：建立集中审批机制、完善供应商准入与监控体系、强化风险评估与应急响应。

（二）AI智能体应用

• 应用场景：分为管理类AI助手与业务创新类AI应用。
• 实践案例：
  • 交通银行推出“外数速查助手”“智能理财助手”等AI工具，提升数据使用效率。
  • 工商银行推出“DataOWL外部数据智能助手”，实现数据问答、智能分析、可视化呈现等功能。

（三）管理模式转型

• 转型动因：数据驱动成为核心竞争力，传统“统分结合”模式难以满足统一风控与敏捷决策需求。
• 转型难点：
  • 组织管理、技术架构、合规安全、流程机制等多方面挑战。
• 破局路径：
  • 强化顶层设计，制定战略蓝图与统一标准体系；
  • 夯实技术支撑，建设统一平台与引入隐私计算等技术；
  • 坚持风险为本，构建全生命周期安全防护体系。

（四）公共数据引入痛点

• 政策背景：国家加快公共数据开放，但引入机制不清晰、授权流程不完善、数据可用性受限。
• 挑战与应对：
  • 授权路径不明确，需推动制度优化；
  • 数据服务不足，需加强技术赋能与生态共建；
  • 接入机制分散，需建设统一平台与对接渠道。

四、外部数据管理的发展趋势

（一）市价分化与采购策略

• 价格分化：垄断性数据价格高，多替代性数据价格下行。
• 采购策略：金融机构需优化采购结构，优先保障核心数据，提升成本效益。

（二）监管新规推动安全防控升级

• 监管要求：金融监管总局与人民银行发布新规，明确数据安全责任与合规义务。
• 应对措施：
  • 健全制度体系；
  • 提升技术能力；
  • 强化人员管理与培训。

（三）可信数据空间助力流通转型

• 可信数据空间定义：基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享的基础设施。
• 三大核心能力：
  • 可信管控：支持身份、数据资源、服务的认证与动态管控；
  • 资源交互：支持数据发布、查询与跨主体互认；
  • 价值共创：支持多主体协同开发数据产品与服务。
• 行业应用挑战：
  • 结算方式与传统采购模式衔接困难；
  • 数据授权需嵌入可信空间机制。

附录：实践案例

中信银行

• 问题：金融终端品类繁杂、价格波动大、使用监督缺位。
• 解决方案：实施集中试用、功能重检、规范需求提报、严格审核、优化配置标准。
• 成效：实现金融终端的规范化与长效化管理。

南京银行

• 机制建设：构建集团共享机制，形成数据共享清单与资源池。
• 平台搭建：搭建数据交流平台，同步市场信息，支持集团化采购。
• 目标：提升数据共享水平与业务协同效应，实现降本增效与价值提升。

邮储银行

• 资源引入：构建统一目录体系，推进公共数据引入与使用。
• 系统能力：通过外部数据管理系统实现统一接入、合规使用与高效分发。
• 合作探索：试点联合建模产品，实现数据合规应用与价值释放。

工商银行

• 平台建设：推出“融安e信”平台，整合内外部风险数据与智能技术。
• 功能亮点：风险识别、预警、管控、评估，覆盖200余种风险类型。
• 成效：支持多领域业务，实现风险预警与拦截，提升风控效能。

平安产险

• 合规管理：构建“权限管控+分级授权+动态鉴权+全程存链”合规方案。
• 技术平台：自主研发蜂巢隐私计算平台，实现“数据可用不可见”。
• 数据应用：构建多维数据标签体系，支持风控、医疗、气象等场景应用。
• 生态布局：推动“数据+模型+场景”闭环，构建外部数据赋能生态。

中债估值中心

• 管理实践：
  • 建立统一数据标准，解决数据接入难题；
  • 构建全周期数据运营体系，实现自动化质检与预警；
  • 打造创新金融终端，实现数据价值转化。
• 成效：服务范围与业务效率领先，支撑债券估值与金融市场运行。

中信建投证券

• 数据管理：
  • 实施全生命周期管理，提升数据可用性与可靠性；
  • 建设“智研数仓”数据集，支持投资、投研等业务。
• 技术应用：融合AI与机器学习技术，提升研报生成效率与客户满意度。

总结

本指南系统梳理了金融机构在外部数据管理方面的实践路径与管理机制，重点强调统一集中管理模式的推广与实施，推动数据治理、安全防控与AI技术融合。同时，面对公共数据引入、外包风险管理、数据价格分化、可信数据空间等热点问题，提出系统性应对策略与实践案例，为金融机构在数据要素市场中的合规、安全与高效利用提供重要参考。