数据资产全生命周期管理体系建设白皮书2025年4月
全生命周期视域下企业数据战略体系的构建与演进
- 政策背景：中央文件将数据作为新型生产要素，金融领域政策推动数据要素市场化改革，要求高效利用数据要素。
- 行业驱动力：金融行业推动数据管理的三大驱动力为“厘清家底”、“明确价值”和“创造财富”。
- 数据资产管理：建议金融企业从数据资产全生命周期管理视角推动数据管理工作，包括数据资源盘点、数据资源治理、数据资源运营和数据资源估值，并制定企业数据战略。
- 数据战略体系：贯彻国家数字经济发展规划，推动数据资源建设、发挥数据要素作用，实现“数据资源化”、“数据资产化”和“数据资本化”。
海量数据资源的高效盘点与多维分类体系构建
- 数据资源盘点：数据资源盘点是企业数据资产管理体系的基础，但面临数据资源数量巨大与高效盘点之间的矛盾，以及数据分类单一与业务应用需求之间的矛盾。
- 解决方案：构建数据资源盘点工艺和实施方法规范，采用“培训、初盘、评审”三步法，并利用AIGC技术提升效率和质量；建立基于数据视角和应用视角的多维分类体系，包括四层数据视角分类体系（大类-小类-子类-细目）和近200个数据应用场景分类体系。
“业数技”三维协同驱动的数据资源治理
- 数据治理挑战：数据治理价值不显著，业务部门缺乏数据专业能力，数据团队难以代行业务职责。
- 解决方案：构建“以用促治”的数据治理推进策略，推动数据治理与数据应用并行；采用“全权委托代理制”新模式，业务部门委托数据团队代理数据治理业务侧职能，数据团队以“运动员”身份开展实施，并加强数据团队业务能力建设。
数据资产高效应用的三元驱动模式
- 数据资产应用形式：数据资产应用以经营统计、洞察分析和流程自动化三种形式开展。
- 经营统计：解决指标冲突或不足问题，建立有效的基础数据治理体系，提升指标数量和自动化率。
- 洞察分析：以业务命题为驱动，强调结论明确性，并行采取多种技术，推动洞察分析能力建设和命题集实施，并利用大模型技术实现自动化指标加工和展现、自动化分析报告生成。
- 流程自动化：实现流程自动化以降低成本，采用“经营目的+客群+产品+渠道”四要素组合范式发掘应用场景。
超越成本视角的数据资产估值
- 数据资产估值与入表：数据资产估值与入表强相关但不同，估值更强调数据治理成果和业务价值创造，应用方向更广。
- 估值方法：采用成本法、收益法或市场法计量不同类型数据资产的价值。
数据资产全生命周期体系建设的战略选择
- 组织设立：数据团队设立在科技条线或业务条线，团队级别可采取一级部门、二级中心或小团队模式，领先金融机构倾向于一级部门模式。
- 资源配备：建立数据类预算机制，按照金融科技整体投入的一定比例进行资源投入测算。
- 建设重点：夯实基础性工作，围绕“以用促治”思路，开展专项数据应用和专题数据治理，优先考虑监管报送，重点方向包括客户洞察和经营、降本增效、产品洞察和优化。
