全生命周期管理是關鍵2025年4月1全生命周期視域下企業數據戰略體系的構建與演進2-4頁2海量數據資源的高效盤點與多維分類體系構建5-7頁3“業數技”三維協同驅動的數據資源治理8-10頁4數據資產高效應用的三元驅動模式11-14頁5超越成本視角的數據資產估值15-16頁6數據資產全生命周期體系建設的戰略選擇17-19頁01自2020年4月9日中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，首次將數據作為新型生產因素寫入中央文件以來，我國數據要素市場化改革進程顯著提速。同時，2025年3月5日，《關于做好金融“五大文章”的指導意見》的出臺，進一步提出了在五大核心領域高效利用數據要素的新要求，旨在推動中國金融體系向更高效、更包容、更可持續的隨著數據確權、流通、交易等基礎制度的持續完善，金融行業積極響應國家戰略部署，通過構建數據治理體系、深化技術應用創新等舉措，加速推動數據資產從"沉睡資源"向"核心資本"轉化。這場由政策驅動與市場需求共同催生的"價值覺醒"，不僅重塑了金融行業的發展邏輯，更為其深度參與數字經濟建設、搶占未來發展制高點奠定了堅實基礎。n“厘清家底”——識別過往業務中已累積、多樣化、高復雜度的數據特征，提高其被激發及再利用的水平。n“明確價值”——推動數據管理工作向“高質量”轉變，挖掘數據資產的潛在價值屬性，提升其長期表現力。數據資產管理驅動力n“創造財富數據資產管理驅動力厘清家底厘清家底344總體而言，一系列積極的政策信號，為金融企業數據領域工作的正向發展帶來核心動力的同時，也帶來了新的藍海和機遇。隨著數據要素資源化、資產化、資本化發展的要求逐步明確，企業也積極以全面的數據資產管理視角重新布局其數據領域的相關工作。與此同時，眾多金融企業在推動其數據資產管理工作時，意識到原先分散的數據質量、數據標準化、數據入表等相關工作并非孤立存在，把握各個工作子項的相關脈絡是在這一輪數據經濟發展中能夠脫穎而出的關鍵因素。數據資產管理工作需要放入一個完整的數據資產生命周期閉環去思貫徹國家數字經濟發展規劃推動數據資源建設、發揮數據要素作用數據資源定義基礎數據資源數據資源定義基礎數據資源標準化指標數據資源標準化數據質量管理數據認責估值外部公允視角估值集團共享視角估值資產登記與質量評估數據資產定價與交易數據資產核算數據資產金融證券化數據資產稅務管理應用數據共享智能化應用數據資源目錄數據資源目錄數據資源展示大模型應用數據資源展示大模型應用數據安全生命周期管理數據安全生命周期管理數據安全分類分級數據安全運維檢測數據安全分類分級數據安全運維檢測支撐數據基礎平臺數據應用服務平臺數據資源管理平臺數據治理平臺支撐數據基礎平臺數據應用服務平臺數據資源管理平臺數據治理平臺組織定位組織架構崗位與流程制度保障已有基礎逐步建設最終目標為此，建議金融企業決策者們從數據資產全生命周期管理的視角，全面推動企業的數據資產管理工作，這就必須積極部署和推動數據資源盤點、數據資源治理、數據資源運營和數據資源估值四方面工作。同時，由于上述工作需要在資源配備、組織和責權方面進行全局部署，因此也需要企業的決策者們深刻思考和制定企業的數據戰略。02數據資源盤點是企業數據資產管理體系的基礎，建立分類合理、語義清晰的數據資產目錄體系，是數據資源治理、數據資產運營、估值和入表的先決條件。數據資源盤點作為基礎性工作，其開數量與質效之間的矛盾挑戰一是數據資源數量巨大和高效、高質量完成盤點工作之間的矛盾。金融企業的IT系統數量多、數據資源豐富，最細粒度的字段數可以達到百萬級別。同時，系統大多由不同的IT公司歷經多年建設而成。數量多、數據原始定義難以說清是數據資源盤點的核心挑戰之一，這與企業想要高解決之道是構建一套數據資源盤點工藝加一套實施方法規范。數據資源盤點工藝的核心是對數據資源的屬性以及填寫要求提供一套詳細的規范，從而可以發動和規范各系統開發設計人員，按照該工藝開展數據資源的盤點，實現大規模、并行開展數據資源盤點工作。數據資源實施方法規范提升數據資源初盤的質量，確保數據資源盤點結果的可理解、可使用。除了盤點工藝和實施規范,數據資源盤點可以進一步基于AIGC技術，在語義填寫、評審、分類等方面，顯著提升工作效率和質量。盤點規范盤點規范 6數據資產全生命周期體系建設白皮書6數據資產全生命周期體系建設白皮書數據分類單一與業務應用需求之間的矛盾挑戰二是數據資源分類體系單一和基于數據的業務應用視角需求之間的矛盾。數據資源的分類天然和IT系統/表的分類一致，但如果僅僅是按照系統、表的視角，對數人員、數據分析應用人員難以對數據資源進行有效的檢索和使用，企業耗費大量人力物力開展的因此在傳統的技術視角目錄外，必須還要構建基于數據視角、應用視角的數據資源目錄。在數據視角方面，基于金融行業數據模型，我們已經構建了一套包含大類-小類-子類-細目的四層分類體系。該分類體系基于對業務的總結和抽象，從數據的視角對數據資源進行了合理的分類，類目總數達到2000項左右。在應用視角方面，則需要基于金融機構對數據應用的場景分類體系進行構建。目前我們已經總結了銀行業金融機構典型的數據應用場景近200個，可以實現從應用視角對數據資源進行全面分類。7數據資產全生命周期體系建設白皮書03數據治理已然是金融機構的傳統命題，基于監管要求和內部經營管理需要，它也是一個剛性的命題。數據治理的核心目標，是為企業的數據應用提供高質量數據資產，進而提升入表數據資產的數據治理價值不顯著挑戰一是數據治理的價值不顯著，除了監管數據質量提升具備較為明確的價值外，數據治理在金融機構內部經營管理上的價值創造依然不充分，進而導致數據治理在企業內的重視程度、資源配備、協同推動等各方面都面臨較大挑戰，大量的數據治理工作停留在基礎數據標準制定和監管報解決之道是構建“以用促治”的數據治理推進策略，除了基礎數據標準、管理機制、治理平臺等數據治理的基礎性工作外，需要結合企業對數據的應用，并行推動數據治理工作。在金融機構常見的數據應用領域包括經營分析及其指標體系的建設、風控模型的建立、客戶標簽和畫像體系、業財一體化分析體系、產品精細化經營和分析等，在這些數據應用領域推進的過程中，隨著需求的明確、數據的探源和數據質量的分析，會發現大量底層明細數據的不標準、質量不高等問題，這些是數據治理以明確的業務價值為目標推進的場景和機會。除此之外，隨著大模型在金融企業的廣泛應用，大模型訓練和運行所需的非結構化數據的治理，也成為數據治理工作的下一步熱點。非結構化數據治理的基本邏輯依然需要遵循“以用促治”的原則，在非結構化數據資源目錄體數據應用數據應用治理平臺組織架構基礎數據標準組織架構基礎數據標準9數據資產全生命周期體系建設白皮書與數據應用并行推動數據治理工作，優點是具備明確的需求和業務價值，但隨之而來是第二個挑戰，“業數技”在這項工作中如何分工？金融機構傳統的數據治理特點是“業數技”分工明確，于傳統的IT系統建設體系如何和數據治理的各項要求高度融合；按照監管要求和行業通行做法，業務部門作為數據的所有者，對本部門所負責的數據承擔管理職責；數據團隊一般定位為數據治理的牽頭部門，履行建立數據治理各項規范、推動數據治理實施等職責。在上述職責分工體系下,“業務部門有職責、無數據專業能力”和“數據團隊想推動、有一定能力，但無法代行業務職責”是數據治理工作難以推動的核心矛盾。業務側數據治理職能的委托業務側數據治理職能的委托u業務部門把數據治理的業務側職能全權委托給數據團隊代理，全權委全權委托代理機制業務部門對數據治理的審閱與把關u數據治理工作可代理，但管理職責不可代理，因此，業務部門依然需要對各項數據治理工作進行審閱和把關，確保數據治理數據團隊的角色定位與實施數據團隊的角色定位與實施uu數據團隊在建立規范、協調推動職責之外，需要立足企業全局的視角，基于“以用促治”的基本思路，識別數據治理重點工作，并在接受業務部門全權委托后，以“運動員”而非“裁判加強數據團隊業務能力的策略加強數據團隊業務能力的策略uu上述機制要求數據團隊具備較強的業務知識和能力，這也是數據治理工作對能力的核心要求，因此管理決策層需要在資源配備上，逐步加強數據團隊的業務能力建設，具體手段包括從業務轉崗、大力吸引外部優秀人才、引入專業公司等方法?？傮w而言，“以用促治”的數據治理策略及“全權委托代理制”新模式，均要求“業數技”三10數據資產全生命周期體系建設白皮書04數據資產高效應用的三元驅動模式1212對于金融機構，數據應用是實現數據資產價值創造的有效手段。但金融機構的管理決策者普遍認為本企業的數據應用并未取得預期效果。同時，從AI推動數據資產的應用，需要回歸到數據資產對業務的本源價值，以經營統計、洞察分析和流程自動化三種形式開展。經營統計數據資產應用的第一種模式是經營統計，監管報送、績效考核、內部經營統計都屬于這種模式。經營統計的核心目標是描述業務當前的情況，助力企業的經營決策者“看清”企業真實的經營情況。對于金融機構，經營統計是一項長期開展的重要工作，雖然歷經多年推動，但普遍面一是經營統計的核心指標，面臨指二是即使有較為豐富和規范的指標標過多，從而各部門提供的指標沖突的問題；或者面臨指標過少，經營統計視角有限的問題。體系，但由于基礎數據治理開展不充分，大量指標依賴于手工統計，指標的準確性、及時性均有待提升。解決上述問題并無捷徑，需要從指標的體系化解決上述問題并無捷徑，需要從指標的體系化梳理，以及建立有效的基礎數據治理體系兩個方面入手；對于企業的經營決策者，在全局推動上述工作開展后,可以從指標數量、指標自動化率兩個角度，監測和推動經營統計數據應用能解決方法1313數據資產應用的第二種模式是洞察分析。洞察分析的核心是為企業的經營管理者提供“處方性分析”和“預測性分析”，不同于經營統計的“描述性分析”及其主要為報表的展現形式，洞察分析側重于發現產生業務經營現狀的根源（如：零售AUM近三個月持續快速提升的原因是什么,并進而去預測未來業務經營會向哪個方向演變（如：未來半年零售AUM會實現什么樣的增速？洞察分析有三個核心特點：n三是它需要并行采取多種技術，包括洞察所需的多維指標加工、歸因分析技相較于數據應用的其他模式，洞察分析在金融機構普遍開展不充分，這也是企業經營決策者對數據應用的獲得感不強的主要原因。要推動洞察分析在企業的廣泛開展，企業經要推動洞察分析在企業的廣泛開展，企業經營決策者一是需要加強洞察分析能力的建設，二是要開展洞察分析命題集的收集、梳理和有效實施。同時，洞察分析是適合運用大模型技術的應用，其應用方向主要分兩個階段，一是基于語音、文本多模態識別的自動化指標加工和展現，二是基于文本生成的自動化分解決方法1414數據資產應用的第三種模式是流程自動化數據應用，無論是基于風險評分的自動化審批，還是基于客戶畫像和洞察的自動化營銷，其核心都是實現企業的流程自動化，從而在大規模、批量化的流程自動化應用是金融機構在過去多年推動AI技術的主要應用方向，領先金融機構已經開展得較為充分，零售、線上、風險等領域是AI技術應用的主要領域，近幾年對公領域也逐步開展AI技術流程自動化應用的核心是發掘應用場景，為此我們建議采取“經營目的流程自動化應用的核心是發掘應用場景，為此我們建議采取“經營目的+客群+產品+渠道”四要素組合的標準范式，構建和識別流程自動化應用的場景。經營目的流程自動化應用發掘四要素產品典型的“經營目的”如新客挖掘、防止流程、提升價值等，“客群”“產品”和“渠道”根據金融機構自身的定義進行分類，它們和“經營目的”相結合，從而產生一個具象的應用場景，如“信用卡客戶線上理財產品推薦場景”。解決方法渠道客群總體而言，三種數據應用形式的目的不同、服務對象不同、采取的技術不同，對于企業的經營決05超越成本視角的數據資產估值數據資產估值和數據資產入表，是既強相關、又顯著不同的兩個領域。數據資產入表主要強調對于有明確收益的數據資產，準確度量其成本，并在財務的資產類科目上予以體現，屬于會計學范疇?？傮w而言，數據資產入表對數據治理和數據應用的有效性，并無顯性要求。收益法或者市場法，從經濟學范疇計量其價值。更廣，包括數據資產定價和交易、數據資產融資等；為強調數據治理成果與估值結果呈現強正相關性，二是數據應用的業務價值創造是收益法估值的核心思路，因此數據資產估因此，對于企業的數據管理部門，如果希望能夠量化評價和數據資產應用，為未來的數據資產經營和交易打下基礎，開展數據資產估值可以作為優選路徑16數據資產全生命周期體系建設白皮書06數據資產全生命周期體系建設的和數據體系，是企業數字化轉型的兩大基礎能力體系。因此，企業的決策者需要為數據資產全生命周期建設制定戰略。戰略的核心是選擇正確的方向和合適的路徑，在方向上，全面推動數據資產體系建設已經成為金融企業的共識，同時也是國家和行業各類政策的明確要求，因此關鍵是制在數據體系的組織建設上，核心是數據團隊的設立模式。其主要需要考慮兩個因素，一是設立在科技條線，還是業務條線，二是團隊級別采取一級部門、二級中心以及小團隊的哪種模式。對于設立在科技條線還是業務條線，各有優缺點，不同類型的金融機構選擇各異，需要綜合團隊的歷史沿革、數據團隊能力的特點等多方面因素進行考慮。對于團隊級別，越來越多較為領先的金融機構傾向于采取一級部門模式，也有較多金融機構采取二級中心作為過渡模式，并穩步向一級部門模式推進。業務部門一級部門業務部門一級部門+二級部門+二級部門技術部門小團隊小團隊18數據資產全生命周期體系建設白皮書在數據領域的資源配備策略上，相較于金融機構在科技資源配備方面已具備較為明確的預算機制,其金融科技團隊規模穩步增長，預算投入也會按照營收占比進行披露和對標，數據領域的資源配備則缺少明確的預算機制和測算方法。在預算機制方面，如果把數據體系作為金融科技體系的重要組成部分，可以復用金融科技的預算機制，并在其中顯性體現數據類預算；在資源投入測算在建設重點上，首先需要夯實基礎性工作，包括數據資源盤點、基礎數據標準規范、組織和制度體系建設、數據安全體系建設等；其次圍繞“以用促治”的核心思路，以數據應用為核心，開展專項數據應用和專題數據治理并行推動的工作。對于數據基礎較為薄弱的金融企業，監管報送是優先選擇。進一步