2025年商业银行数据经营管理实践报告.pdf
本报告是上海浦东发展银行（浦发银行）发布的《商业银行数据经营管理实践报告》，旨在响应国家数据要素市场化政策，探索商业银行数据经营管理体系建设。报告的核心内容包括：
**1. 数据经营管理理念：**
* **背景与意义：** 强调数据作为新的生产要素，以及国家对数据要素价值的重视。
* **现状与挑战：** 商业银行数据应用面临数据分散、价值挖掘不足、长期价值评估机制薄弱、跨机构共享协同难等挑战。
* **定义与内涵：** 梳理了数据资源化、数据资产化、数据资本化的发展路径，并提出了数据经营管理框架。
**2. 数据经营主线：**
* **积累丰富数据资源：** 强调数据资源盘点、建立数据资源目录、登记数据资源信息、发布数据资源信息等活动，为数据经营奠定基础。浦发银行案例展示了如何通过数据盘点摸清家底，并通过发布数据资源目录提高数据资源查询使用效率。
* **激发数据资源价值：** 通过赋能金融“五篇大文章”，细分业务场景，丰富金融产品，以数据驱动为核心引擎。报告探讨了科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融等五大领域的数据应用案例。
* **外部数据管理：** 详细介绍了外部数据的管理范畴、管理活动，包括需求、调研、预算、采购和接入，以及外部数据在客户洞察、风险管理及决策支持等方面的应用。浦发银行案例分享了如何实现外部数据统一集中管理，提高管理效能。
* **数据经营模式：** 分析了金融产品创新模式、数据生态合作模式和数据交易流通模式，以及三类模式下生产要素的价值创造递进规律。
* **金融产品创新：** 强调数据驱动下的金融产品创新模式，例如数据驱动的金融业务和数据金融化。浦发银行分享了其“浦闪贷”的实践，通过数据驱动实现贷款流程的优化。
* **数据生态合作：** 强调通过共享、整合数据资源与技术能力，构建互利共赢的协作体系。
* **数据交易流通：** 强调企业将数据产品对外销售，企业作为数据供给方参与数据要素市场，推动数据要素流通。
* **数据资源估值：** 介绍了成本法、收益法和市场法三种数据资产估值方法，并探讨了浦发银行如何设计数据资源价值评估模型。
* **实现数据资源入表：** 介绍了数据资源入表的路径，包括合同履约成本的识别与确认、数据资产确认条件的判定、资产科目分类决策和研发阶段的精细化核算，以及入表的要点。
**3. 数据管理主线：**
* **高共享：打造数据智能平台：** 强调云原生架构和智能化融合。建设一体化的高效共享数智平台。
* **数智平台建设方案：** 从数据湖、AI中台、BI中台等方面，构建了云原生、一体化的数智平台体系。
* **高智能：布局“AI+”智能体系：** 强调人工智能技术对银行业务的重塑，以及人工智能体系的建设。
* **高质量：强化数据质量和安全：** 强调数据安全防护的重要性，以及数据安全防护体系的构建，包括数据分类分级、数据安全治理、数据安全技术与风险监测。
* **强化源头数据治理：** 强调数据质量管控，以及明确数据责任主体、执行企业级数据标准、加强数据质量监控等措施。浦发银行案例展示了如何以企业级数据标准为依据，落实数据质量监控。
* **高水平：建立数据人才队伍：** 强调数据人才队伍建设，包括制定人才培养规划、明确人才能力要求、打造能力培养体系和培育数据文化氛围。
**4. 结语与展望：**
* **更智能化的数据管理：** 强调数据平台和AI生态系统的整合，推动数据管理的自动化和智能化。
* **更多元化的金融产品：** 随着数据产业发展，商业银行将提供更多元化和差异化的金融产品。
* **更多样化的数据融合：** 商业银行将加强与各行业的合作，拓展数据应用场景，发挥数据要素的更大价值。
报告还附录了数据要素相关政策，并声明了版权。
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