商业银行数据资产体系白皮书.pdf
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1、商业银行数据资产体系白皮书 商业银行数据资产体系白皮书 CONTENTS 目录目录 第第 1 1 章章 数据资产化与数据要素市场化相辅相成,相互促进数据资产化与数据要素市场化相辅相成,相互促进 .1 1 1.1 企业数据资产化方兴未艾,数据要素市场化起到了催化作用.2 1.2 数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化.3 1.3 企业数据资产化所需具备的条件正在成熟.5 第第 2 2 章章 数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路 .7 7 2.1 先行开展数据治理的企业,数据治理工作步入深水区.8 2.2 当前数据治理工作的局限与困境.10 如何做到
2、“神形兼备”.10 如何避免“孤军作战”.11 如何体现“物有所值”.13 2.3 数据资产管理是企业数据治理向上演进的必经之路.14 第第 3 3 章章 数据资产体系发展概述数据资产体系发展概述 .1717 3.1 数据资产体系发展阶段.18 3.2 数据资产相关术语.19 3.3 数据资产管理相关术语.21 3.4 国内外数据资产标准概述.23 第第 4 4 章章 “三位一体”数据资产体系的构思“三位一体”数据资产体系的构思 .2525 4.1“三位一体”数据资产体系的构成与工作机制.26 数据资产管理.27 数据资产运营.28 数据资产评价.29 商业银行数据资产体系白皮书 数据资产体系
3、工作机制.29 4.2“三位一体”数据资产体系的相互作用关系.29 4.3“三位一体”数据资产体系的构建.31 4.4“三位一体”数据资产体系的优势.33 第第 5 5 章章 商业银行数据资产商业银行数据资产体系建设体系建设实践实践 .3434 5.1 商业银行开展数据资产体系建设的背景和目标.35 外部背景.35 内部需求.35 实践目标.35 5.2 商业银行数据资产体系建设的工作步骤.36 明定义:厘清数据资产的范围.36 成规矩:建立数据资产体系.37 落系统:数据资产体系落实.37 展规划:数据资产价值实现规划.38 5.3 上海银行数据资产体系建设实践的主要成果.38 数据资产体系
4、建设.38 “三层七域一管控”数据资产目录搭建.39 数据资产盘点梳理.39 数据资产穿透管理.40 数据资产服务运营优化.40 数据资产评价及估值.41 第第 6 6 章章 数据要素流通市场赋能企业数据资产化数据要素流通市场赋能企业数据资产化 .4242 6.1 全国多层次数据要素市场的建设.43 全国多层次数据要素市场结构基本概况.43 全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求.44 6.2 上海数据交易所赋能企业数据资产化.46 基于互联互通市场的数据资产凭证.46 商业银行数据资产体系白皮书 上海数据交易所赋能企业数据资产估值.47 上海数据交易所赋能企业数据资产入表.48 6.3 数
5、据要素流通交易市场赋能企业数据资产化的展望.52 第第 7 7 章章 未来演进与展望未来演进与展望 .5454 附件一:上海银行数据资产价值评估方法与实践附件一:上海银行数据资产价值评估方法与实践 .5656 数据资产价值评估的原理.56 商业银行数据资产价值评估试点探索采用的方法、逻辑与实践分享.56 数据资产价值评估方法的应用设想.57 商业银行数据资产体系白皮书 声明声明 本白皮书由上海银行股份有限公司(“上海银行”)、上海数据交易所有限公司(“上海数交所”)、以及德勤企业咨询(上海)有限公司(“德勤企业咨询”)共同撰写,三方共同享有相关知识产权。关于上海银行的声明:本白皮书所作出的分析
6、与判断,仅代表编写者的观点,并不构成任何专业建议或服务。本白皮书受法律保护,转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书或者观点的,应注明来源。违反上述声明者,我行将追究其相关法律责任。关于上海数交所的声明:本白皮书版权受法律保护,转载、编撰或其他方式使用本白皮书或者观点的,应注明来源。违反上述声明者,将追究其相关法律责任。关于德勤企业咨询部分的声明:本白皮书中所含内容乃一般性信息,任何德勤有限公司、其全球成员所网络或它们的关联机构并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前,您应咨询符合资格的专业顾问。我们并未对本白皮书所含信息的准确性或完整性作出任
7、何(明示或暗示)陈述、保证或承诺。任何德勤有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本白皮书而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体,相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为及遗漏承担责任,而对相互的行为及遗漏不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参 了解更多信息。商业银行数据资产体系白皮书 序言序言 从数字中国战略,到数据要素市场布局,再到企业数字化转型实践和数据资源“入表”探索,数字经济和数据要素驱动千行百业创造了新的业务
8、模式、新的产业生态和新的认知洞察。数据作为新型生产要素,是我国在数字经济时代一项重要的制度创新。2022 年中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(简称数据二十条),为深化数据要素市场化配置改革,释放数据要素价值,推动数字经济高质量发展提供了方向指引。中国人民银行发布金融科技发展规划(2022-2025 年)(银发2021335 号文印发),原中国银行保险监督管理委员会发布中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见为金融机构开展数字化转型、业务经营管理数字化和数据能力建设等五大领域提供了落地指导。近期,上海市印发的立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发
9、展行动方案(2023-2025 年)的通知,阐述了上海市数据要素产业发展的具体目标和策略,以及实现目标的关键行动领域。在顶层设计的框架和政策引领之下,数据要素流通交易的参与主体是企业,数据要素价值体现于企业生产经营活动之中,企业做好数据要素的管理和经营,创造数据要素的价值,成为数字经营时代赋予每个企业的使命。当前,企业数字化转型方兴未艾,如火如荼。企业通过数字化能力建设,可以实现更广泛业务流程的信息化覆盖,更通畅的产业链上下游连接,更具吸引力的客户服务体验,更敏捷的管理层级和业务条线间的融合协同。所有这些举措,都极大地丰富了企业数据资源的广度和深度,可以说企业的数字化转型之路,就是企业数据资源
10、丰产丰收之路。但是,数据资源丰富不是目标,也没有终点,企业成建制地将数据资源管好用好,形成可辨识、有边界、多形态、可使用的数据产品,在企业生产经营的过程中,通过人机交互或机机交互,持续使用数据产品,以实现预期的收益,进而形成可被认定的数据资产,这一围绕数据的“蒸馏提纯”过程以及配套的管理体系,就是企业的数据资产化过程。“春江水暖鸭先知”,金融业的信息化基础设施较为完备,数字化转型启动较早,每年投入较大,业务经营对数据依融程度较高,同时又有明确的数据治理与监管报送数据质量要求,所以金融业一直都高度关注并践行数据要素流通和企业资产化。2023 年IDC PeerScape:中国金融业数据治理实践与
11、案例研究报告中提到,中国金融业数据治理正在进入全新阶段,但是也伴随着困难,包括数据治理整体战略规划与项目落地之间的衔接、数据确责、数据的持续运营、数据治理工作的价值衡量、数据治理工作与业务应用的结合等难题。这其中,数据治理在完成铺底建设后,需要提升能级,通过数据资产化的建设和运营,着力解决上述大部分问题,例如数据确责、持续运营和价值衡量等。上海银行股份有限公司(以下简称“上海银行”)乘金融行业数字化转型的东风,于 2021 年将“数字化转型”写入行内的战略规划,并且成立了由董事长亲自挂帅的“战略推进领导小组”,成立了牵头全行数据管理和数据应用开发工作的一级部门“数据管理与应用部”(以下简称“数
12、管部”)。近几年,全行高度重视数据资产化建设与数据要素流通工作,2021 年成为上海市数商协会首批签约数商,2022 年与商业银行数据资产体系白皮书 上海数据交易所建立了战略合作伙伴关系,2023 年成为首家通过“数据管理能力成熟度(DCMM)”量化管理级(4 级)的城市商业银行。上海银行于 2013 年开始数据治理工作,并将数据管理贯穿数据平台建设与数据应用开发的全过程。在行领导的带领以及全行各业务部门、金融科技部、数据管理与应用部的齐心协力下,建成了“盘古”数据中台、“昆仑”AI 中台两大数智赋能体系,形成多层级、类型丰富的数据产品和数据服务,深入业务场景中为业务经营与管理决策提供数据洞察
13、。银行以“极客大赛”为主要载体,打造全行数据文化,培养数据人才。2022 年启动全行数据资产体系的建设升级工作,在第三方专业服务机构的配合下,提出“打造数字生态,价值共建共赢”的愿景,明确了“保障数据资产长效运营、提升数据资产活跃应用,推动数据资产价值评估”的三大目标,根据愿景和目标构建数据资产研发运营(以下简称“数据资产运营”)、数据资产全生命周期管理(以下简称“数据资产管理”)、数据资产价值评估(以下简称“数据资产价值”)三位一体的数据资产体系,明确实现以上内容所需的五大支撑组织团队、制度体系、平台工具、安全合规和文化建设。经过研讨辨析,明确了行内数据资产的定义,建立了数据资产分类体系,形
14、成了数据资产认定、确权、登记、使用和退出的全生命周期管理机制,厘清了专门的数据资产管理职责,并试点了数据资产价值评估。通过数据资产体系建设,数据治理的能级得以提升,数据资产管理工作真正走出了“数管部”,使用数据资产而受益的业务部门成了数据资产主人,以数据资产的管理与运营,实现业数融合,缩短数据需求的满足时长,提升数据服务的响应效率,提高数据产品使用的活跃度。通过数据资产体系建设工作的开展,银行也更深刻体会了数据作为生产要素对企业“把数据由生产资料转变为生产力”的推动作用。数据要素的生产力来自于对数据的创新性劳动,所带来的经济价值的创造,这也正是企业数据资产获得或者生产、管理并运营,其价值被识别
15、和计量的过程,也是数据要素在企业内外流通,为企业经营提质增效的应有之义。我们将开展数据资产体系建设升级工作以来所面临的困惑、遇到的挑战、进行的思考、引起的争论、设计的方案、开展的试点、形成的成果,以及上海数据交易所对我们提出的建议和帮助,汇聚成本白皮书。一方面是对前期工作进行归纳总结,提请业界同行批评指正,另一方面,希望能在欣欣向荣的数据要素市场化建设中,提供一些我们的管理经验和劳动成果,贡献一份绵薄之力。风云动,旌旗胜,数字中国展宏图,上海银行将在数据资产化的道路上,与各方数据生态伙伴携手并肩,孜“资”以求,耕耘不辍。商业银行数据资产体系白皮书 1 第第1 1章章 数据资产化与数据要素市场化
16、相辅相数据资产化与数据要素市场化相辅相成,相互促进成,相互促进 到 2025 年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通,数据资源规模和质量加快提升,数据要素价值有效释放,数字经济发展质量效益大幅增强.”“释放商业数据价值潜能,加快建立数据产权制度,开展数据资产计价研究,建立数据要素按价值贡献参与分配机制。”-中共中央 国务院数字中国建设整体布局规划,2023 年 2 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 2 数据天生具有很强的业务属性,企业的生产经营活动通过电子表单、信息系统、数字化连接以及数字孪生等技术手段,形成不同类
17、型、不同时效、不同价值密度的数据。数据是企业生产经营行业和外部竞争势态的刻画,包含了丰富的业务信息和价值。数据的价值蕴藏于业务经营与管理决策中通过数据分析与应用,对过往业务经营状况的准确反映,或是对未来趋势发展精确预测,以提升管理者的对业务经营的认知和决策的准确性,形成企业差异化以及可持续的竞争力。企业的数据资产化是通过信息化及数字化建设和技术应用,构建内外部数据生态,将内部生产运营数据、管理数据和生态圈数据,进行整合、加工和应用,为企业提供商业洞察、机会捕获、运营增效以实现商业价值的一系列技术和管理活动,最终实现以数据资产为主体的新型价值体系。我们认为,在数字化时代,数据资产在企业资产结构中
18、的比重将逐步提升。数据要素是对数据经济价值更社会化的表述,反映了数据作为社会化生产资料的特质。根据全国信标委大数据标准化工作组 2022 年发布的数据要素流通标准化白皮书中的定义,数据要素是指参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源。从实践来看,国外尚未把数据上升为数据要素,多是从产业本身出发,注重数据在企业转型升级和经营决策中的重要作用。把数据作为第五大生产要素,是我国的一项重要创新。党的十九届四中全会首次提出将数据纳入生产要素范畴,参与生产和分配。2020 年 3 月,中共中央、国务院印发的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见中,正式将数据列
19、入与土地、劳动力、资本和技术并列的生产要素。数据要素化特征体现在生产经营和服务提供过程中作为生产性资源投入,能够创造经济价值。因此,经济价值是数据资产化和数据要素化的共同且唯一的特征。数据要素市场化则进一步突出和彰显了数据作为生产资料在价值实现过程中的交易关系和市场属性。数据要素商品化、社会化后,通过数据要素市场进行货币化交易,实现数据商品权属的交换,进而实现价值置换。2022 年 4 月,中共中央、国务院印发的关于加快建设全国统一大市场意见中,明确提出加快培育数据要素市场,建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规划,深入开展数据资源调查,推动数
20、据资源开发利用。近几年,多个省市陆续出台数据要素市场化促进文件,推动了我国数据要素市场的蓬勃发展。企业的数据资产化与数据要素市场化相辅相成,相互促进。企业数据资产化是数据要素市场的前提,为数据要素市场提供充分的产品供给。数据要素市场化为数据产品流通变现、价值实现提供了规范合规的市场条件和交易环境,进一步激发企业数据资产化的意愿和活力。1.11.1 企业数据资产化企业数据资产化方兴未艾,数据要素市场化起到了催方兴未艾,数据要素市场化起到了催化作用化作用 企业数据资产化自有其内生动力。数据资产化其本质是企业数字化战略的迭代升级,是基于数字技术、数据技术和数据管理,与业务经营全面融合,对企业的业务边
21、界、竞争能力和资产价值进行重构的过程。首先,通过数据资产化,企业可以将数据资源转化为有价值的资产,可以为企业提供更准确、更全面商业银行数据资产体系白皮书 3 的商业洞察。通过对数据资源的深度分析和挖掘,企业可以发现潜在的市场机会、了解客户需求、优化产品和服务,从而提升竞争力。其次,数据资产化可以优化企业的运营效率。通过对数据的实时监控和分析,企业可以及时识别风险并调整策略。最后,数据资产化可以促进企业的创新和业务模式的转型,发现新的商业模式、创新产品和服务,从而在市场中获得竞争优势。根据2022 年全国数商产业发展报告中介绍的数据要素全链路 15 类数商,数据产品供应商、数据资源集成商、数据加
22、工服务商、数据分析技术服务商、数据治理服务商是围绕数据要素开展加工、治理、应用使其产品化的服务商,其中自身拥有数据资源,并能形成数据产品,进而资产化的企业主要是数据产品供应商,在该报告中定义为数据要素型企业,指自身拥有大量数据且能够提供自身数据给第三方数据处理商、存储商、分析商的企业,通常这些企业来自于数据密集型行业,如金融、互联网、交运、医药健康、能源、工业制造和通信运营 7 大行业。截止 2022 年 11 月,数据产品供应商样本占比为 5.11%,与其它类型数商相比,占比偏低。以银行为例,银行通过长期多轮信息化和数字化建设,从业务经营、客户服务、生态伙伴中积累了海量数据,数据技术储备充分
23、,并较早开展了数据治理工作,形成了一批用于企业经营分析、营销获客、风险评估、运营提效等数据应用。虽然大部分银行参与数据要素生态是以数据需求方的角色出现,较少作为数据产品供应商,但在数字化转型过程中,银行的数据搜集和应用能力得到进一步提升。随着银行金融科技能力的提升和数据资产化进程的深入,银行与专门的金融科技公司、或是与第三方金融科技公司联合,在安全合规的框架下,将有场景需求的行业级数据产品通过数据要素市场挂牌,以数据产品供应商的角色参与数据要素市场,探索并引领金融数据产品创新。当然,银行作为金融机构,还可以通过数据交易清结算、数据资产抵质押融资、数据资源受托开发、数据咨询服务等多种角色,借助金
24、融资源和专业服务参与数据要素市场,护航数据要素的金融属性发展。数据要素市场化是企业数据资产化的“催化剂”。数据要素市场提供了数据生态体系中各类企业发挥优势的场所,供需匹配、合规流通和价值发现的优势,会进一步激发企业数据资产化的意愿和动力,同时数据要素市场也是顺应数据要素发展趋势、创新型业务模式和提升自身数据研发能力的实践平台。1.21.2 数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化 任何要素市场的主体都是企业,数据要素市场也不例外。数据要素市场主体包含供给主体、需求主体和中介服务主体,数据商品是交易标的,通过场内或场外开展流通交易。数据商品供给是市场建设与运行
25、的基础原料,数据商品的生产过程,同频同步就是企业数据资产化的过程。供给主体企业建立数据商品生产体系,同时配套建立完善的数据治理体系,严格管控数据商品生产全过程的质量,及时收集要素市场和需求主体的数据商品的反馈,迭代优化产品,不断创新升级,保持自身商品在数据要素市场的活跃度和认可度。数据需求是数据要素市场价值实现的来源。需求主体通过要素市场交易获得数据资产后,作为生产资产投入企业内部数据资产研发工序,与企业内部业务场景数据分析需求相结合,通过创新性加工和实质性商业银行数据资产体系白皮书 4 劳动,以管理认知的价值或是业务创新迭代的价值,达到数据再次资产化的条件。由数据供需双方的数据资产化,形成了
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