数据资产全生命周期管理体系建设白皮书_23页_3mb

数据资产全生命周期管理体系建设白皮书总结

核心内容概述

本白皮书聚焦于数据资产全生命周期管理体系的构建与实施，旨在帮助金融企业实现数据资源从“沉睡资源”向“核心资本”的转化。白皮书从政策背景、数据战略构建、数据资源盘点、数据治理、数据资产应用、数据资产估值及战略选择等维度，系统阐述了数据资产管理的路径和方法，强调了“以用促治”和“全权委托代理机制”等关键策略。

主要观点

1. 数据资产的战略意义

• 数据作为新型生产要素，已成为推动企业转型和发展的核心资源。
• 金融行业在政策引导下，正加速推进数据资产从资源化、资产化到资本化的进程。
• 数据资产全生命周期管理是企业实现数据价值最大化、提升竞争力的关键。

2. 数据资源盘点的挑战与对策

• 挑战一：数据资源数量庞大与高效、高质量盘点之间的矛盾。
• 解决之道：构建“数据资源盘点工艺”与“实施方法规范”，并引入AIGC技术提升效率与质量。
• 三步法：培训、初盘、评审，确保盘点工作的系统性和规范性。

3. 数据分类体系的构建

• 传统分类体系（基于系统/表）无法满足业务应用需求。
• 建议构建基于数据视角和应用视角的多维分类体系。
• 数据视角：采用四层分类体系（大类-小类-子类-细目），涵盖约2000项类目。
• 应用视角：梳理典型数据应用场景，如近200个银行业应用场景。

4. 数据资源治理的“业数技”协同

• 数据治理面临价值不显著和职责分工不清两大挑战。
• 解决策略：
  • 推行“以用促治”策略，将数据治理与业务需求结合。
  • 引入“全权委托代理机制”，明确“业务部门有职责、数据团队有推动”的协作模式。
• 数据治理需结合大模型等新技术，推动非结构化数据治理。

5. 数据资产高效应用的三元驱动模式

• 经营统计：用于描述业务现状，服务于监管报送、绩效考核等场景。
• 洞察分析：用于发现业务根源和预测趋势，需结合多维指标、归因分析、建模预测等技术。
• 流程自动化：实现业务流程的智能化，如自动化审批、营销等，需构建“经营目的+客群+产品+渠道”的四要素标准范式。

6. 数据资产估值的经济意义

• 数据资产估值不同于数据入表，它强调从经济学角度对数据资产进行价值计量。
• 估值方法包括成本法、收益法和市场法，有助于数据资产定价、融资和交易。
• 数据资产估值可正向促进数据治理和应用，是企业构建数据资产经营能力的重要手段。

关键信息

• 政策驱动：自2020年数据作为生产要素被写入中央文件以来，金融行业加速数据资产化进程。
• 数据治理挑战：当前数据治理工作多停留在基础层面，需结合业务应用推动价值创造。
• 数据应用模式：数据资产应用需通过经营统计、洞察分析和流程自动化三种形式实现。
• 战略选择要素：
  • 组织设立：建议设立一级部门，推动数据体系建设。
  • 资源配置：可复用金融科技预算机制，将数据类预算显性化。
  • 建设重点：优先夯实基础，如数据资源盘点、标准规范、数据安全等；再推进客户洞察、降本增效、产品优化等数据应用方向。

结语

数据资产全生命周期管理体系建设是金融企业数字化转型的重要组成部分，需从战略、组织、资源、应用等多方面进行系统性规划与实施。企业应以数据价值创造为导向，推动数据治理与应用的深度融合，为未来的数据资产经营和交易奠定基础。

联系我们

• 张超
  邮箱：Jason-c.zhang@cn.ey.com

• 阮祺康
  邮箱：Keith.yuen@cn.ey.com

• 王朝辉
  邮箱：Bruce.zh.wang@cn.ey.com

• 汪洋泽
  邮箱：Rostine.wang@cn.ey.com

• 朱汉乐
  邮箱：Hanle.zhu@cn.ey.com

• 李凯奇
  邮箱：Cage.li@cn.ey.com

• 岑学锋
  邮箱：Kenneth.cen@cn.ey.com

• 李颖
  邮箱：Yolanda-LY.Li@cn.ey.com

• 李博阳
  邮箱：Sky.li@cn.ey.com

安永（中国）企业咨询有限公司
致力于建设更美好的商业世界，提供全方位专业服务，包括审计、咨询、税务、战略与交易等领域。