TC601：金融机构外部数据管理实践白皮书（2024年）_52页_3mb

《金融机构外部数据管理实践白皮书（2024年）》总结

一、外部数据的概念与管理模式

外部数据指金融机构通过采购、合作或自主采集等方式从外部引入的业务数据，其管理需覆盖引入、应用、共享和退出全流程。当前金融机构主要采用三种管理模式：

• 自主分散模式：各业务部门自行管理数据，灵活性高但易导致重复建设。
• 统分结合模式：统一目录管理与基础平台，业务部门自主引入。
• 统一集中模式：由管理部门全流程管控，整合需求、规范流程，成为主流模式，具备整合需求、规范管理、促进共享、保障安全四大优势。

二、外部数据全流程管理

统一集中模式下，外部数据管理包含以下核心环节：

1. 引入流程：涵盖需求收集、评估、供方筛选、验证测试、预算审批和采购实施。
2. 应用管理：包括数据接入、传输、存储、共享、质量监测、效用评估及内外部数据融合。
   • 安全共享：遵循“最小必要”原则，利用接口和权限控制实现可控共享。
   • 质量监测：通过事前测试、事中监控与事后反馈，量化数据质量并关联业务效用。
3. 退出流程：分为正常退出（到期自然终止）和异常退出（合作中断）。

三、发展热点问题与实践案例

• 数据价值挖掘：金融机构通过自建数据产品（如“外数慧查”“兴易查”），聚合企业工商、司法等多源数据，减少外部采购成本，提升数据灵活性。
• 管理流程优化：建立平台化管理体系，支持低代码接入、自动化对账和智能风险管理（如重庆银行的供应商风险监控体系）。
• 成本控制与资产化：通过需求细分、费用分摊及数据资产入表，实现外部数据的降本增效和价值量化（如招商证券通过集中采购压降成本）。

四、未来发展趋势

1. 降本增效驱动：探索数据资产化、精细化使用策略及减少低效投入。
2. 采购模式转型：从延续性采购转向竞争性采购，提升议价能力与服务质量。
3. 成效评估与安全强化：建立数据价值量化体系，完善安全合规机制（如国金监会《数据安全管理办法》）。
4. 数据资产入表：试点数据资产化核算，将外部数据纳入无形资产管理，探索数据信贷与托管等新型业务。

五、实践案例

交通银行、重庆银行、工商银行等机构通过统一集中管理平台，实现数据全流程标准化，并在普惠金融、风险监控等场景中深度应用，显著提升数据使用效率与业务价值。

结语

本白皮书系统梳理了金融机构外部数据管理的现状、挑战与发展路径，强调标准化、集约化和价值化趋势，为推动数据要素市场的繁荣提供了重要参考。