马德辉|深耕数据要素价值,开启邮储银行数据资产管理新篇章

 马德辉|深耕数据要素价值,开启邮储银行数据资产管理新篇章

数字经济背景下,“数字”与“金融”正在加速融合,数据作为关键生产要素的价值倍增趋势日益凸显。2023年10月召开的中央金融工作会议明确“要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。其中,数字金融承担着助力变革、深化服务、支持数字经济与实体经济融合发展的使命任务。邮储银行紧跟国家和监管政策要求,以新一轮大数据五年发展规划为指引,充分激活数据要素价值,全面推进数据资产管理,为业务应用提供场景化、智能化、平台化的数据服务。

一、以规划为引领,

构建全面有效的数据资产管理体系

邮储银行在2014年和2019年先后启动两轮大数据五年发展规划,科学规划全行大数据工作近远期发展路径,明确了“树立数据权威,成就数据驱动”的愿景,并以“数据资产”为核心,从数据治理、数据应用、技术体系、组织架构和人才管理五个方面推进整体能力建设,为释放数据要素价值搭好基座。

在规划的引领下,邮储银行围绕“治理即服务、数据即价值、可见即可得”的目标,构建了具有邮储银行特色的数据资产管理体系。该体系覆盖了“数据资产治理、数据资产溯源、数据资产运营、数据资产服务和数据价值创造”五大方面,是全行数据资产管理的统一指导与遵循。同时,邮储银行以高效的组织文化、健全的管理体系、先进的技术支撑、柔性的敏捷团队为保障,一体化推进全行数据资产管理工作。

二、开展“治理、溯源、运营”一体化实践活动,提升数据资产价值

1.提升数据资产质量,严守数据安全底线

邮储银行采取“以管促用、以用促管”相结合的方式,逐步强化数据资产管理基础能力建设,提升数据质量,加强数据安全管控。

一是增强数据资产治理能力,推动数据质量提升。邮储银行着力加强核心数据资产建设,推动数据资产的标准化管理:从业务价值和监管要求出发,识别需求最多、最基础、最核心的组织机构、渠道、员工、客户等八大类主数据,通过建立主数据信息规范,从企业级视角统一各类主数据的业务定义和业务分类;同时,开展数据质量专项治理,针对数据资产应用过程中反映出的跨业务领域、影响范围广、治理难度大的问题,从数据背后的业务管理有效性、系统架构合理性等方面深挖根源,通过建立统一的信息管理与架构规范、明确信息采集要求、推动系统改造等手段开展综合施治,持续提升数据资产质量。

二是构建全行数据安全管理体系,筑牢数据安全防线。邮储银行从数据安全治理、数据分类分级、数据安全技术、风险监测与处置等方面搭建全行数据安全管理框架,逐步推进数据安全管理工作:一方面,研发数据分类分级自动化工具,提高全行数据安全分类分级工作效率和准确性;搭建行内多方安全计算平台,实现认证、授权和审计服务细粒度的授权管理。另一方面,细化完善数据采集、传输、存储、使用、删除和销毁等环节的管控措施,以制度为纲,严守数据安全底线。

2.落实数据资产溯源,优化数据资产使用体验

邮储银行围绕“可见即可得”的目标,通过开展数据资产盘点、构建企业级数据资产目录、搭建业务领域专项视图等,不断拉近数据消费者与数据资产的距离,以快速响应数据需求的变化,优化数据资产的使用体验。

在数据资产盘点方面,邮储银行兼顾业务和技术视角,由业务部门与数据部门协作推进,在盘点过程中,建立协作机制,明确各方的职责和分工,在主管部门、业务管理部门、技术支撑部门各个层面形成合力,推动数据资产纳入统一管理流程,不断完善数据资产的属性信息。2023年,邮储银行依托数据资产管理平台,实现核心数据资产的自动化盘点、智能化挂载,新增盘点34万余项数据资产。目前,已盘点的数据资产通过企业级数据资产目录面向全行10万名用户开放查询和使用服务,有效支撑了数据分析建模、数据开发、数据治理等场景。

为进一步搭建业务与技术的桥梁,邮储银行在企业级数据资产目录的基础上,基于业务视角构建了业务领域的数据资产专项视图,明确了业务场景中数据资产的类型及分布情况。以风险管理专项视图为例,邮储银行通过梳理零售风控、非零售风控、智能合规等风险领域数据应用的业务场景,展示对应业务场景下100余张数据库表的元数据信息、从数据仓库到风险数据集市应用层的数据流转关系等信息,形成风险领域的数据资产清单,并提供数据资产搜索与推荐功能,为风险管理领域人员提供了便捷、清晰的数据查询服务。

3.细化数据资产运营,激活数据资产服务效能

以数据资产盘点为基础,邮储银行根据不同数据资产特点及使用场景,建立差异化数据资产运营与服务机制,促进数据资产的沉淀与复用,并不断进行迭代优化,持续释放数据价值。

一是统筹全行数据分析项目的应用需求,加速数据资产服务输出。目前,邮储银行已形成“数据需求受理—分析项目研发与分析成果梳理—数据资产盘点—分析成果推广复用”的闭环管理流程,并在数据需求受理阶段构建了涵盖“受理—评估—评价”的需求全生命周期管理流程,提升了数据需求的流转效率。在分析项目研发完成后,邮储银行结合数据资产认定条件,梳理研发过程中产生的关键指标及其属性信息,并将其沉淀为全行通用的数据资产。2023年,邮储银行重点梳理了21个分析项目的指标、标签、特征等各类数据资产,覆盖个人客户、对公客户和关系网络领域。这些资产通过数据中台、分行集市、邮储大脑等渠道,供数据分析人员直接取用,实现数据来源、定义和加工口径的一致,提升了数据资产的应用效率。

二是深化数据分析模型管理,推动模型资产复用共享。邮储银行以“建立规范化强、集中度高、可靠性高、价值度高的数据分析模型管理体系”为目标,沉淀数据分析模型资产,从业务和技术视角出发,协调行内各部门,共同盘点了包括反欺诈监测规则、反洗钱监测规则、风险计量模型、图像识别模型、财务估值模型等在内的规则类模型和算法类模型近万个。同时,邮储银行加强了模型管理的制度建设,明确模型全生命周期各关键环节的管理要求,并建立模型管理服务队伍,支撑各部门开展模型管理工作,推动模型相关资源共享与应用,提升模型资产价值。

4.增强平台支撑能力,打造数据应用智能化环境

为全面支撑数据资产工作,邮储银行自2021年起启动企业级数据资产管理平台建设。该平台定位于数据资产管理与运营的统一平台,在数据资产管理方面,将数据作为资产进行全面管理;在数据资产运营方面,以释放数据价值为目标进行运营。

邮储银行数据资产管理平台采用主流技术路线,采用微服务架构设计,整合Spring和SpringBoot框架体系,引入SpringCloud的微服务组件开发,以高内聚低耦合原则合理拆分服务粒度,降低了服务升级维护的难度,具有良好的可扩展性,充分满足中长期数据资产管理相关需求,具有一定的技术优势。当前,该平台已具备数据资产管理、数据资产治理、数据安全管理、数据需求与服务管理、数据资产运营、数据产品服务等相关功能,有效支撑了数据研发、分析建模和数据治理等场景。

5.建立健全制度体系,为数据资产管理保驾护航

数据资产管理是一项复杂、长期的探索性工作。为保证各项管理活动有效开展,邮储银行持续完善数据资产管理和运营的制度体系,积极开展数据资产管理、数据安全管控等管理办法及实施细则的编制工作;同时,结合工作实际,进行数据分析模型管理、数据质量管理等制度的修订工作,为数据资产管理和运营的各项活动提供制度依据和工作遵循。

三、聚焦重点业务领域,

以经营为导向,向数据要效益

邮储银行在重点业务领域先行先试,通过多元化数据资产组合、探索建设场景金融生态等手段,持续完善数据资产价值发挥机制,在信用体系建设、开放银行建设、公司金融服务等重点业务领域取得显著成效。

一是整合数据资产试点主动预授信,提升资产规模。为打造丰富全面的农业、农村、农户信息数据体系,邮储银行在梳理全行存量信贷、存款、理财等客户数据的基础上,以信用村建设等措施为抓手,通过外部接入、线下采集、内部挖掘等方式,整合数据资源,提取优质客户白名单,建立覆盖大部分行政村和农户的数据集成平台,构建行政村和农户的多维度数据画像,为主动授信、业务营销提供数据支撑。

二是探索“场景+金融”,打造跨领域数据资产生态。邮储银行不断升级开放服务模式,通过“结网、强链、拓圈”,打造“场景+”开放银行:通过建设服务开放平台,探索数据共享机制,赋能场景金融和实体经济发展;以用户为中心,以“场景+金融”为载体,开放无实体介质账户、信用卡、数字人民币、支付结算、信贷和积分权益等业务领域相关产品和服务,将金融能力嵌入外部合作方和分行的自有应用,使用户可以在众多应用场景中无缝获取邮储银行的金融服务。

三是线上线下协同,提升公司金融业务渠道质效。邮储银行在公司金融板块开展“线上+线下”立体式营销触客探索,形成速赢项目范式:通过打通数据传输通路,以数据分析为基础,结合业务产品特点与客户画像,形成金融云平台、小微易贷、公司理财等业务的“线上+线下”立体式营销模式;针对小微易贷产品,形成“线上渠道智能营销+远程银行外呼营销+线下网点地推营销”的立体式营销模式。

四、2024年数据资产管理

发展趋势展望

当前,数据要素的作用逐渐显现,数据作为数字金融发展的基本要素,其重要性与日俱增。与此同时,数据也是金融机构新的生产力增长点,价值开发潜力巨大。展望2024年数据资产的发展趋势,或将出现以下几个显著的变化和趋势:

一是数据驱动业务模式创新逐渐成为金融机构发展的重要方向。数据成为金融机构核心资产之一已是共识,金融机构逐渐将大数据工作方向转变为“以经营为导向,向数据要效益”,围绕技术创新、场景创新、服务创新、管理创新,盘活数据应用全流程,全面赋能营销、风控、运营、管理效益的提升。这将要求金融机构具备敏捷、高效、系统的数据资产管理能力,以支撑企业业务模式的创新与发展。

二是数据安全保护与发挥数据价值的平衡关系愈发重要。金融机构需要以数据应用为导向,前瞻性管好数据安全,综合运用多方安全计算、联邦学习等创新技术构建数据隐私计算能力,实现“数据可用不可见、数据不动价值动”;坚持“管”“用”结合,让数据应用在安全可控的前提下合规、高效开展。同时,金融机构之间的数据共享与协作的协同效益将愈加凸显,金融机构应积极探索企业间数据的共享互通。

三是数据资产计量计价将成为金融机构主要探索方向之一。2024年是数据资产入表的第一年,对于金融机构而言,数据资产入表在优化业务流程、促进数据流通和培育数据产业生态等方面具有积极作用。因此,结合本企业发展实际,积极开展数据资产计量计价的探索和实践,为数据资产的会计核算奠定基础,也将是2024年的一大趋势。

尽管当前金融机构的数据资产管理仍面临着数据产权不清晰、数据资产入表尚处于探索阶段、数据要素的价值贡献度难以准确计量等诸多挑战,良好的数据资产管理仍是金融机构在竞争中制胜的关键之一。未来,邮储银行将坚持以数据资产为“纽带”,不断深挖数据资产价值,推动数据资产流通共享,探索数据资产与业务发展的融合方案,为提供更加便捷、高效的金融服务而不懈奋斗,砥砺前行。

本文刊于《中国金融电脑》2024年第3期

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