IBM：商业银行数据资产管理体系建设实践报告_22页_9mb

商业银行数据资产管理体系建设实践报告总结

核心内容

本报告探讨了商业银行在数字经济时代背景下，如何通过数据资产管理体系建设实现数据价值的持续释放。报告指出，数据资产化是商业银行数字化转型的关键环节，需通过“数据 + 算法 + 场景”的三要素驱动，构建以价值创造为导向的数据管理体系。

主要观点

• 数据资产化是必经之路：数据资产化是实现数据从资源到产品再到市场流通的必要过程，是推动数据价值变现的关键。
• 服务型数据资产为核心：数据资产分为基础型和高价值的服务型数据资产，后者由“数据 + 算法 + 场景”驱动，具有更高的经济价值。
• 价值评估是核心支点：通过价值评估模型，可实现数据挖潜、促活和资源配置，是数据资产管理的起点和核心。
• 数据资产运营是生态机制：通过供需平衡、资源配置和收益分配，数据资产运营能有效提升经济效益和推动业务创新。
• 数据共享是价值释放的关键：数据共享有助于提升数据使用率和价值创造能力，是数据资产化的重要手段。
• 隐私保护是基础保障：在数据共享过程中，需严格遵循法律法规，保护用户隐私和数据安全。
• 数据资产化运营机制：包括运营模式、机制、能力与保障，构建闭环的资产化运营体系。

关键信息

数据资产分类

• 基础型数据资产：直接或间接采集、加工、存储的数据资源，如数据集、标签等。
• 服务型数据资产：经过加工、分析、模型驱动后，能够直接参与业务场景并创造经济价值的信息。

数据资产管理五大核心活动

1. 资产认定：明确数据资产范围，包括资产盘点、审核、发布、维护。
2. 资产确权：明确数据资产权属，包括所有权、控制权、使用权、收益权、处置权。
3. 价值评估：从内在价值、成本价值、业务价值、经济价值、市场价值五个维度进行评估。
4. 资产处置：根据使用情况，决定是否下架、销毁或更新数据资产。
5. 隐私保护：贯穿数据全生命周期，确保数据使用合法合规。

数据资产运营支撑体系

• 用户运营：围绕用户获取、激活、留存，推动数据资产的使用。
• 内容运营：通过统一的数据资产目录和标准语言，提升数据流转效率。
• 活动运营：构建数据资产化运营体系，包括常态运营模式和孵化模式。

数据资产价值评估框架

• 内在价值：信息量、覆盖度、可用性。
• 成本价值：采集、清洗、开发、运维、管理等环节的成本。
• 业务价值：通过关键绩效指标衡量数据对业务的贡献。
• 经济价值：数据资产带来的货币化收益。
• 市场价值：基于交易单价与交易量计算。

数据资产化运营模式

• 常态模式：满足日常流程管控，实现数据高效流转。
• 孵化模式：创新数据产品，推动数据赋能和商业化。

数据资产生态构建

• 生态圈战略：围绕客户需求，整合内外部数据资源，构建无断点的用户旅程。
• 数据资产品牌：如浦发银行的“Data Ocean”系列，是典型的数据资产生态圈案例。

数据资产化目标

• 实现数据资产的保值、增值和变现。
• 提升商业银行的数字化能力与业务创新水平。
• 推动数据要素市场化，助力数字经济成为国民经济新引擎。

衍生问题与思考

• 如何建立企业自身的数据资产认定标准？
• 如何保障数据资产的保值、增值和变现？
• 如何构建数据资产生态圈，实现数据共享与价值共创？

参考资料

1. 中国信息通信研究院. 《中国数字经济发展白皮书（2021年）》
2. 中国信息通信研究院. 《全球数字经济新图景（2020年）》
3. 希捷科技. 《数据新视界：从边缘到云，激活更多业务数据》
4. 王品芝. 《79.2%受访者觉得自己信息被过度收集》
5. 《中华人民共和国网络安全法》
6. 《个人信息安全规范》
7. 《中华人民共和国民法典》
8. 《个人信息保护法》
9. 《金融数据安全数据安全分级指南》
10. 《中华人民共和国数据安全法》
11. 《个人金融信息保护技术规范》
12. 吴韬. 《法学界四大主流数据权利与权属》

编者团队信息

本报告由上海浦东发展银行、IBM和中国信息通信研究院联合撰写，旨在推动商业银行数据资产管理体系建设，提升数据价值创造能力，为行业提供参考和借鉴。