18新利luck体育:邮储银行数据管理部总经理马德辉：深耕数据要素价值开

　　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。

　　邮储银行在2014年和2019年先后启动两数据五年发展规划，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。

　　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.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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。（本文作者系中国邮政储蓄银行数据管理部总经理马德辉）