2021-11-02-IBM-商业银行数据资产管理体系建设实践报告_22页_9mb

报告核心观点：

• 数据资产管理目标：商业银行数据资产管理旨在实现数据资产保值增值，通过数据价值链演化，激活数据价值，促进业务发展。
• 数据资产分类：分为基础型数据资产（如简单数据集、标签）和服务型数据资产（由“数据+算法+场景”驱动，如手机银行推荐、风控、反洗钱），前者强调可复用性，后者强调可创造经济效益。
• 数据资产价值评估：依据内在价值（数据质量、规模、使用频度、服务覆盖度）、成本价值、业务价值、经济价值和市场价值五大维度进行评估，为数据挖潜、资源配置与交易定价提供依据。
• 数据资产管理活动：包括资产认定、确权、价值评估、处置及隐私保护，遵循价值思维与效益导向原则，保障数据资产合法合规使用。
• 数据资产运营机制：结合“用户运营、内容运营和活动运营”三管齐下，围绕供需平衡，推动数据资产在企业内部和外部的流通共享，实现数据要素价值最大化。
• 服务型数据资产构建：通过“数据+算法+场景”的闭环，让数据资产具备商业运营潜力，成为新利润增长点，并支持创新的业务模式。
• 数据要素与数字经济背景：报告指出，数字经济的发展正在加速数据要素化进程，数据作为核心生产要素，将推动商业银行全面走向智慧化、智能化。

总结内容：

• 商业银行需构建基于“数据+算法+场景”的服务型数据资产管理体系，推动数据资产价值释放。
• 数据资产运营应围绕供需平衡，通过用户运营、资产内容运营和运营活动建设形成完整闭环。
• 多维度评估数据资产价值（内在、成本、业务、经济、市场），提供资源配置、交易定价和经营决策依据。
• 四大管理法则（采集、价值、使用、流通）指导数据资产全生命周期管理，符合数字经济发展趋势和国家战略。
• 深度洞察：数据不仅是技术工具，是驱动商业银行新业务模式创新（业务赋能、价值变现、生态经营）的核心力量。