中国信通院浦发银行2025商业银行数据经营管理实践报告74页_3mb

上海浦东发展银行发布的《商业银行数据经营管理实践报告》系统阐述了数据要素在金融行业中的关键作用及实践路径，内容涵盖数据经营管理理念、经营主线、管理主线及未来展望。以下为要点总结：

背景与意义
数据作为新型生产要素，已成为推动数字经济和高质量发展的核心驱动力。国家出台多项政策，如《“数据要素×”三年行动计划》《推动数字金融高质量发展行动方案》等，明确数据要素的价值释放路径，助力金融业数字化转型。商业银行需通过数据资源整合与创新应用，提升业务质效，增强核心竞争力。

数据经营主线

1. 数据资源积累：通过数据资源盘点，梳理内部与外部数据，建立分类目录（如基础类、应用类、管理类），并推动外部数据引入，构建统一集中管理模式，确保数据合规与高效利用。
2. 数据价值激发：围绕“金融五篇大文章”推动场景化应用，如科技金融通过企业画像与AI模型赋能信贷审批，绿色金融整合环境数据支持可持续发展，普惠金融利用多源数据实现精准信用评估，养老金融构建多维度客户画像，数字金融深化“数据+AI”技术应用。
3. 数据经营模式：探索金融产品创新、数据生态合作与数据交易流通三类模式。金融产品创新模式以数据驱动为核心，开发个性化服务；数据生态合作通过联合建模、隐私计算等技术实现数据共享；数据交易流通依托数据资产证券化、数据信托等工具，推动数据市场化。浦发银行实践案例包括“科技雷达”客户评价体系、数据资产质押贷款产品及“数易贷”创新模式。

数据管理主线

1. 高共享：数智平台建设：商业银行向云原生架构转型，构建数据湖仓一体化平台，提升数据处理效率；通过统一调度和研发体系实现数据资产高效共享与应用。
2. 高智能：AI技术融合：布局“AI+”体系，运用大模型、联邦学习、区块链等技术优化风控、客户服务与业务流程，推动从传统数据管理向智能决策升级。浦发银行已建成600余个AI模型，覆盖400多个场景。
3. 高质量：数据治理与安全：强化源头数据治理，明确责任主体与技术标准；通过数据分类分级、异常监测、脱敏处理等手段提升数据质量与安全，构建企业级数据治理框架。
4. 高水平：人才体系培养：打造复合型数据人才队伍，注重“懂业务、懂技术、懂数据”的能力培养，通过内部培训、外部引进及跨领域合作解决人才缺口，推动组织数字化转型。

挑战与方向
当前银行业面临数据应用场景不足、估值体系不完善、跨机构共享风险及人才结构性矛盾等问题。未来需深化数据资本化探索，完善数据入表制度，构建智能化治理机制；同时推动数据与场景、生态的深度融合，促进金融产品创新与市场价值释放，助力数字经济高质量发展。

政策与实践联动
报告参考多项国家政策，如《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《银行保险机构数据安全管理办法》等，结合浦发银行实际案例，提出数据资源入表的五步法及数据资产估值模型，强调合规、精准化与可持续性。

结语
数据经营管理是银行业转型的关键路径，需通过政策引导、技术创新与生态协同，实现从资源到资本的转化，构建以数据为核心驱动的新型金融体系。