浦发银行：数据驱动金融业务_新浪财经

　　上海浦东发展银行股份有限公司（简称浦发银行）以“促进数据共享，实现价值创造”为理念，聚焦两类管理对象，明确四项管理原则，建立三大运营机制，构建五维评估模型，完善四个保障机制，持续开展五项管理活动，探索以价值创造为导向的数据资产管理模式，驱动金融业务提质增效。

　　探索数据资产管理模式

　　浦发银行从商业银行业务价值链视角出发，将数据作为一种全新的资产形态，创新探索以价值创造为导向的数据资产管理模式（如图1所示）。

　　1.梳理两类数据资产，明确管理对象

　　管理对象是价值创造的核心。浦发银行结合中国资产评估协会《资产评估专家指引第9号――数据资产评估》《数据资产评估指导意见》关于数据资产的定义，结合自身业务特点，将数据资产梳理划分为基础型数据资产和服务型数据资产。

　　基础型数据资产指全行各类信息系统采集、沉淀、加工或通过第三方引入的数据资产。

　　服务型数据资产指将基础型数据资产加工分析，提炼形成可应用于具体业务场景、可度量价值的数据资产，即“数据+算法+场景”组合提炼产生的数据资产。其中，数据指该服务型数据资产中引用的基础型数据资产；算法指基于业务规则和大数据、人工智能技术构建的数据资产评估模型；场景指该服务型数据资产应用的业务场景。

　　2.围绕数据价值，开展五项管理活动

　　管理活动是数据价值传递的载体和工具。浦发银行通过开展数据资产认定、确权、价值评估、处置、保护五项管理活动，保障数据价值链顺利演化推进。

　　数据资产认定。数据资产认定可以帮助管理者明确数据资产管理对象和管理范围，具体包括数据资产盘点、审核、发布、维护等活动。浦发银行依据两类管理对象的定义，分别细化明确数据资产认定原则，以便从价值视角识别两类数据资产。

　　基础型数据资产认定原则：一是须合法拥有或控制，可以获取且被允许使用；二是须具有预期经济价值。

　　服务型数据资产认定原则：一是须具备“数据+算法+场景”的三个核心要素；二是可应用于具体业务场景、可度量价值。浦发银行依据数据资产认定原则，定期组织数据资产认定活动，盘点全行数据资产，建立数据资产台账，并通过数据资产管理平台向全行发布盘点结果。

　　数据资产确权。为保障数据资产有效运营，浦发银行在数据资产盘点阶段同步开展数据资产确权工作，包括控制权、使用权、收益权、处置权等。控制权指对数据资产享有的合法持有、管理、使用、处置等相关权利；使用权指在不改变控制权属性的前提下，享有对数据资产加工和使用的相关权利；收益权指享有所辖领域数据资产参与经济利益分配的相关权利；处置权指对数据资产实施下架退出和核销等处置权利。

　　数据资产价值评估。浦发银行采用成本法、收益法、市场法等评估方法，围绕数据资产的内在特性、费用成本、经济效益等维度，科学设计数据资产价值评估指标，构建数据资产价值评估体系。同时，在全行树立“促进数据共享，实现价值创造”的数据资产管理理念，鼓励管理和业务运营各个领域、各个环节挖掘数据资源，拓展数据应用场景，推动数据资产开发利用和价值实现。

　　数据资产处置。数据资产处置包括下架退出和销毁。当数据资产完成交易流通或不能满足使用需求、不符合监管要求时，浦发银行会对该数据资产进行下架退出或销毁处置，从而优化数据资产结构，降低无效数据资产占比，节约数据资产运营管理成本，满足数据安全合规管理要求。

　　数据资产保护。浦发银行依据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，加强数据资产保护工作，保障采集、传输、存储、使用、处置等环节的数据资产管理合法合规及安全性，同时依法依规保护用户金融数据信息，防止个人信息泄露和被滥用。

　　3.建立三大运营机制，提升管理效率

　　浦发银行建立三大运营机制，从用户运营、内容运营、活动运营三个方面提升数据资产管理效率。

　　用户运营机制。浦发银行积极响应用户诉求和期望，围绕数据消费群体开展形式多样的用户运营活动，吸引更多目标用户，更大范围地获取用户；从用户角度理解和呈现数据资产，让数据资产可见、可懂、可用，从而激活用户；鼓励并帮助用户总结提炼数据应用优秀实践案例，让用户持续使用其数据资产，实现用户留存。

　　内容运营机制。浦发银行通过数据资产内容运营，帮助用户快速定位与其相关的数据资产。

　　一是设计开放共享的数据资产内容目录化管理工具，从业务管理和技术视角，对数据资产进行分类分层管理。

　　二是明确数据资产属性，形成准确的数据资产基本信息和相关各方共同遵守的规则、流程，使相关各方达成对数据资产内容的共识。

　　三是挖掘数据资产血缘关系，形成从数据产生、加工融合、流转流通到最终消亡期间，数据表和数据字段从数据源到当前表的血缘路径，便于用户对数据资产追踪溯源。

　　活动运营机制。浦发银行将数据资产孵化和常态化运营模式相结合，规范数据资产孵化和运营流程，通过持续开展数据资产运营活动，孵化和运营多样化的数据产品，挖掘数据资产潜力，拓展数据资产应用场景，激发数据资产活力，提升数据资产使用效率；同时，建立并不断完善数据资产运营收益分配机制，促进相关各方主动参与数据资产化进程，提高数据资产运营效率和效益，持续提升和释放资产价值。

　　4.明确四项管理原则，确保合法合规

　　政策、监管和市场环境的复杂性，使得数据资产管理和运营受到多重因素制约和影响。为此，浦发银行数据资产管理体系明确了采集、价值、使用、流通四项管理原则，确保数据采集、价值评估、使用、流通等资产化全过程合法合规。

　　采集原则：从数据资产化场景出发，遵循“合理合法、按需采集”的原则，在采集用户个人数据信息和非公开的企业信用数据信息时，须征得用户个人或企业同意，并告知其数据采集目的、来源、采集范围等，切实保护数据采集对象的合法权益。

　　价值原则：从数据价值管理出发，遵循“发掘、促活、变现”的原则，发掘高质量、高潜力数据集，作为加工、治理、共享、流通、使用乃至产品化、资产化的基础数据原料；对数据资产开展针对性的运营促活，识别其适合的应用场景，并通过价值评估获得公允的货币化计量结果，作为数据资产/产品交易定价、收益核算的依据。

　　使用原则：从数据安全共享目标出发，在落实数据资产安全保护措施的前提下，遵循“数尽其用”的原则，打破数据资产相关方之间的数据壁垒，充分释放数据资产的使用价值。对于基础型数据资产，推动各领域数据开放共享和融合应用，实现对用户需求及时、全面感知响应，以统一标准促进数据资产各相关方的应用服务协同；对于服务型数据资产，则针对各类业务、管理领域中高频或相似的应用场景，规划数据资产应用共享模式和方案，避免重复“造轮子”导致的资源浪费。

　　流通原则：从数据要素市场化出发，对企业因自身经营需要形成的内部数据资产进行产品化包装，通过数据要素市场实现交易流通，既可以为同行业初创企业或小规模企业提供可复用的成熟数据产品，也可以寻求跨行业、跨领域的数据交换等合作，促进数据融合应用，实现数据资产价值的倍增效应。

　　5.四个保障，夯实管理体系底座

　　数据资产管理是一项长期性、体系化的工作，为保障数据资产管理体系高效运行和数据资产管理活动有效开展，浦发银行从组织架构、管理制度、流程规范、平台工具四个方面建立健全保障机制。

　　组织架构方面，浦发银行从总行到分行、从业务领域到技术领域建立自上而下、业技数融合的数据资产管理团队，确保数据资产管理工作落到实处；管理制度方面，遵循“总体规划、逐步实施”原则，制定数据资产管理规则、方案、办法、细则等相关制度，明确管理范围、工作任务、目标和职责划分；流程规范方面，明确数据资产管理活动的步骤流程，规范各类数据资产管理活动。平台工具方面，搭建数据资产运营管理平台，面向全行员工和用户发布数据资产目录，建立完善数据资产盘点、发布、评估、使用、流通、下架退出、销毁等全生命周期管理机制，定期发布《数据资产经营报表》，提高数据资产运营管理效率。

　　五大维度评估数据资产价值

　　价值是资产的核心属性，数据资产价值评估是量化数据资产价值的有效方式。浦发银行依据相关法律法规和指导性文件，参考高德纳（Gartner）公司数据资产价值评估模型，结合商业银行业务特点，构建涵盖内在价值、成本价值，业务价值、经济价值、市场价值五个维度的数据资产价值评估模型（如图2所示），对基础型数据资产和服务型数据资产进行价值评估。

　　1.内在价值维度

　　内在价值是数据本身固有的价值，适用于基础型数据资产价值评估，评估计算公式为：内在价值=（数据质量评分+服务质量评分+使用频度评分）÷3×数据规模。

　　其中，数据质量评分是对数据总体质量的统计评估；服务质量评分是对数据资产定义信息总体质量的统计评估，包括完整性、及时性、准确性、规范性等；使用频度评分是对数据资产近一年来使用频度的统计评估；数据规模是对数据资产总量的统计评估。

　　2.成本价值维度

　　成本价值指数据资产获取、加工、维护、管理运营、风险防控等所需的财务费用成本，适用于基础型和服务型数据资产价值评估，评估计算公式为：成本价值=获取成本+加工成本+管理成本+运维成本+风险成本。

　　其中，获取成本指原始数据采集的人工成本、采集终端设备成本及外部数据采购等成本；加工成本指数据清洗、校验、整合等过程的成本；管理成本指数据治理、数据安全保护、数据资产运营管理等方面的投入成本；运维成本指数据存储、备份、迁移成本及数据库设施设备折旧成本、数据维护的人力成本等；风险成本指因数据获取和使用不合规导致的监管处罚、赔偿等成本。

　　3.业务价值维度

　　业务价值指数据资产对业务指标的赋能效果，适用于服务型数据资产，评估计算公式为：业务价值=业务优化指标。业务优化指标分为直接业务指标和间接业务指标，直接业务指标指数据资产直接赋能主营业务的显性价值，如净增零售中高端用户数、净增有价值用户数、不良贷款控制率等；间接业务指标指数据资产服务主营业务的隐性价值，如服务人次等。

　　4.经济价值维度

　　经济价值指数据资产通过货币化计算方式得出的数据驱动带来的业务效益、运营效益和风险防控效益，适用于服务型数据资产，评估计算公式为：经济价值=总收益×数据驱动的贡献比例。其中，总收益指业务收入增长额及降低运营成本和风险损失成本带来的效益；数据驱动的贡献比例基于分解测算法和业务协商法两种方式评估计算。

　　分解测算法：通过设置参照组，计算出使用服务型数据资产带来的总收益和不使用服务型数据资产的初始场景带来的总收益，两者相减得出使用服务型数据资产带来的收益增量，以此确认经济价值。

　　业务协商法：通过层次分析，构建数据资产各类应用场景价值驱动因子，由专家进行因子权重评分并计算贡献比例，将总收益与数据资产贡献比例相乘，确认经济价值。

　　5.市场价值维度

　　市场价值指在数据要素市场出售数据产品所产生的经济效益，适用于服务型数据资产，评估计算公式为：市场价值=数据资产/产品在交易流通中产生的总收益=数据产品销售价格×交易量，即由市场决定数据资产价值。

　　“五数经营”释放

　　“数据要素×金融服务”效应

　　浦发银行将数据资产管理作为运营管理和金融业务数字化转型战略的重点内容和切入点，围绕科技金融、供应链金融、普惠金融、跨境金融、财资金融“五大赛道”，加快构建数字基建、数字产品、数字运营、数字风控、数字生态“五数经营”格局，充分释放“数据要素×金融服务”效应，持续提升金融服务实体经济的质效。

　　1.建章立制，规范数据资产管理

　　浦发银行通过建章立制和运营团队建设，规范全行数据资产运营管理。制定《数据资产管理办法》，明确管理原则、管理对象、管理范围、管理流程、任务目标和职责划分，将数据资产管理融入运营管理和业务流程，规范各类数据资产管理活动；组建数据资产运营团队，制定《数据资产盘点模板》《数据资产认定标准》《数据资产价值评估标准》，指导总行和各分行合规有序开展数据资产运营，并依托数据资产运营管理平台，实现数据资产运营管理线上化、智能化。

　　2.常态化开展数据资产运营，数据驱动价值创造

　　浦发银行数据资产运营团队按月组织全行开展数据资产识别、认定、盘点、确权、价值评估等工作。融合应用大数据、云计算、人工智能等技术，挖掘出以“数据+算法+场景”组合的百余个服务型数据资产，如手机银行产品推荐、电信诈骗转账场景侦测、反洗钱可疑交易识别等，赋能新客获取、产品营销、风险管控、合规运营等业务场景；以数据资产价值评估五维模型量化数据资产带来的货币化价值，2023年服务型数据资产运营产生的业务收益价值增量超100亿元；基于全行数据资产运营情况，创新设计并按月发布包含数据资产规模、数据资产价值、数据资产应用场景及用户数、数据资产信息访问量等指标的《数据资产经营报表》，全面度量数据资产规模、价值、运营能力和管理水平，营造数据应用氛围，帮助总行和各分行及时掌握、客观评估自身数字化转型进度和数据资产运营管理水平，形成数据驱动价值创造的良性循环。

　　3.输出数据资产管理经验，引领金融行业数字化转型

　　在不断完善自身数据资产管理、加快数字化转型的同时，浦发银行持续向业界输出数据资产管理成果和实践经验，引领金融行业数字化转型。

　　2021年10月29日，浦发银行联合IBM、中国信息通信研究院共同编写并发布《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》，系统阐释数据资产的概念及数据资产管理体系的内涵与外延、体系框架、管理规则等，为商业银行数据资产化提供了参考，为深化数据要素市场化配置改革、促进数据要素有序流通贡献力量；由中国信息通信研究院牵头、浦发银行等单位参与编制的《数据资产管理实践白皮书（5.0）》《数据资产管理实践白皮书（6.0）》，分别于第四届、第五届数据资产管理大会正式发布，持续分享了浦发银行数据资产管理的创新探索和实践经验；2023年11月10日，由中国互联网金融协会牵头组织、浦发银行作为主要起草单位编制的团体标准《金融数据资产管理指南》正式发布，该标准对金融数据资产管理的框架、原则、对象、活动、运营支撑与保障等进行了系统阐释，提供了金融数据资产分类、盘点和估值方法；2024年3月1日，浦发银行参与编制的团体标准《银行业数据资产估值指南》由中国银行业协会正式发布，该标准界定了银行业数据资产估值涉及的术语及定义，涵盖数据资产识别、价值评估、运营管理等关键环节，为商业银行数据资产价值量化、数据资产精细化管理提供了参考。