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发布日期：2024-12-30 16:23 点击次数：66
◇ 作家：开拓银行数据管制部 何喆 黄根在 王东 李聪
◇ 本文原载《债券》2024年12月刊
摘 要
2024年国度数据局发布《“数据因素×”三年行动筹办（2024—2026年）》，冷落我国数据因素发展的总体宗旨和要点行动。金融行业属于数据密集型行业，具有自然的数据资质。金融机构通过构建数据管制底座、推动数据采集扩源、完善数据治理体系、加强多源数据和会、强化数据安全合规管制，以数据为核心驱能源，重塑金融行业业务模式。本文基于对金融行业数据发展近况的梳理和讲究，要点对数据因素在金融规模的应用要点进行了分析，并议论了数据因素与金融业务和会的机遇和挑战。
关键词
数据因素 金融行业 数据湖 数据仓库 数据和会
数据因素阛阓的发展配景
跟着新一轮科技改革和产业变革深入发展，数据算作关键坐蓐因素的价值日益突显。发挥数据因素范畴酬谢递加、低资本复用等特色，可优化资源设置，赋能实体经济，发展新质坐蓐力，推动坐蓐生存、经济发展和社会治理口头潜入变革，对推动我国经济高质料发展具有紧要道理。
进入数据期间，传统信息化对经济社会发展的支抓和引颈作用无法充分发挥，要紧需要冲破行业壁垒，促进互联互通、数据绽放、信息分享和业务协同，切实以数据流引颈技艺流、物资流、资金流、东说念主才流，强化统筹衔尾和条块攀附，已毕跨部门、跨区域、跨层级、跨系统数据交换与分享，构建全历程、全覆盖、全模式、全反应的信息化管制与工作体系。“十三五”盘算冷落，实施国度大数据计谋，把大数据算作基础性计谋资源，全面实施促进大数据发展行动，加速推动数据资源分享绽放和开发应用，促进大数据产业健康发展。“十四五”盘算指出，要加速数字化发展，开拓数字中国，招待数字期间，激活数据因素潜能，鼓励集中强国开拓，加速开拓数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型启动坐蓐口头、生存口头和治理口头变革。2022年末，中共中央、国务院印发《对于构建数据基础轨制更好发挥数据因素作用的意见》，树立了数据基础轨制体系的“四梁八柱”。2023年，我国冷落组开国度数据局，鼓励数据资源整合分享和开发利用，绚烂着我国数据因素阛阓培育进展加速，畅达数据资源大轮回的宗旨更加明确。2024年，国度数据局发布《“数据因素×”三年行动筹办（2024—2026年）》，冷落数据因素发展的总体宗旨和12项要点行动，旨在推动数据因素发挥乘数效应，赋能经济社会发展。
金融行业数据因素应用情况
把柄寰宇数据资源拜访使命组发布的《寰宇数据资源拜访说明（2023年）》，2023年，我国数据坐蓐总量达32.85泽字节（ZB），数据总流量同比增长7.6%，消耗规模数据交互活跃度较高。在全球数据方面，寰宇一体化政务数据分享关键接入53个国度部门、31个省（自治区、直辖市）和新疆坐蓐开拓兵团数据，全球数据绽放量同比增长跨越16%。18.6%的平台企业和51%的中央企业在数据开发利用过程中应用到政府绽放数据，数据因素资源阛阓日渐活跃。
在数据因素阛阓开拓体制机制不竭完善的进度中，具有自然数据资质的金融机构积极反应国度对于数据因素阛阓开拓的条目，进一步强化数据的创新利用，以数据为关键因素，以价值开释为核心，加速数据因素阛阓的流通和表里部数据和会应用。在中国东说念主民银行《金融科技发展盘算（2022—2025年）》等政策引颈下，在外部技艺变革和里面转型发展的启动下，各金融机构数字化转型不竭深入，业务范围基本从传统金融业扩展至多元化的数字金融工作，业务办理基本完成线下向线上的迁徙，数据因素不竭追求准确、实时、丰富、好用、安全、分享，金融工作更加追求高效、浅易、安全。
高效融通的数据应用需求对传统的数据管制模式冷落更高圭臬。在传统金融机构数据管制中，数据孤岛骄横严重，部门间、机构间、不同地域间的数据分享辛勤，数据应用效率较低。因此，各金融机构在加强数据治理、尽力夯实数据因素基础、扩大数据采集范围、教唆数据质料的同期，积极应用生成式大模子、遁入盘算等技艺，在数据采集和应用过程中效能教唆金融工作智商和风险管明智商。金融机构也积极构建数据中台，开展数据整合与分享，教唆数据可用性。
数据因素×金融工作的关键要点
金融机构以业务数据化、数据金钱化、金钱价值化、价值可视化、数据业务化为主纲，通过构建数据管制底座、推动数据采集扩源、完善数据治理体系、加强多源数据和会、强化数据安全合规管制，以数据为核心驱能源，重塑金融行业业务模式。
这部由真实历史事件改编的电影，为何具有如此大的影响力？
（一）构建数据管制底座
各金融机构尤其所以银步履代表的大型金融机构积极健全金融科技治理体系，打造新式数字基础范例，通过完善当代化的数据治理架构开拓数据中心和金融集中，新建以数据中台为代表的业务中台、科技中台等一体化运营平台，开拓数据湖仓（包括数据湖），加强表里部数据集成整合，全面塑造数据智能核心和管制底座。以开拓银步履例，经过近20年的尽力，已已毕数据启动的数据湖仓管制策略和外部数据支援管制模式，形成了数据湖和数据仓库一体化的数据基础底座，并将抓续教唆湖仓数据供给得志度、实时性和易用性，依托数据金钱管制平台强化数据资源的清点和展示。
（二）推动数据采集扩源
在一定程度上，数据越丰富，数据潜在价值就越大。跟着数字化转型的深入鼓励，金融机构对数据的明锐度远超其他行业。为充分利用数据因素，各金融机构自2014年就冉冉探索丰富数据采集渠说念、采集口头和采集内容，不竭推论数据开始。一方面，在建立数据仓库、已毕行内数据采集分享的基础上，不竭扩大数据采集范围，除批量数据除外，逐步增多实时数据、图谱数据和非结构化数据的采集。另一方面，加大外部数据引入力度，通过采购与合营等口头，从政府机构、功绩单元、国有企业和征信公司多数引入外部数据，尤其是包括政务数据在内的各项全球数据。如开拓银行已建成集实时数据、准实时数据和流批于一体的实时数据智商，日均采集数据超100亿条。此外，开拓银行2018年对全行外部数据进行陆续管制，以正当合规和全行分享为宗旨，共引入超150项外部数据，极大丰富了数据资源。
（三）完善数据治理体系
高水平的数据治理是数据因素养量的紧要保障。在智能化期间，“好”的数据输入才调有“好”的决策产出。跟着数据因素与金融业务深度和会，金融业务对数据质料明锐度极高，对于数据的准确性、范例性、实时性和陆续性齐冷落更高的条目，一个数据乌有或数据安全毛病就有可能带来径直的资金耗损。同期，监管机构在数据质料、数据安全和数据遁入保护等方面均对金融机构有严格条目。为此，金融机构高度爱好数据治理体系开拓，对数据治理的参预逐年增多。各金融机构通过细则数据治理宗旨、完善数据圭臬范例、加强质料监测和整改等举措，冉冉教唆自己治明智商。举例，比年来，开拓银行抓续完善数据治理体系，探索建立数据与业务、技艺深度和会的模式，将数据治理条目融入业务管制历程，镶嵌技艺开发过程，形成数据、业务、技艺共管共治的神色；发挥数据质料全历程秩序体系的作用，通过数据质料需求、查验、分析、教唆的管制闭环，压实数据质料问题的协查分析和整改教唆机制，保证数据的实在性、准确性。
（四）加强多源数据和会
为发挥数据因素价值，金融机构横向寻求数据扩源，从表里部采集更丰富的数据；纵向鼓励多源数据和会，挖掘数据因素潜在价值。金融机构通过冲破数据孤岛，整合来自不同渠说念、不同体式和不同类型的数据，包括里面交游数据、客户信息、阛阓数据及外部数据，更加全面、准确地了解客户需乞降阛阓动态，教唆风险评估的准确性和前瞻性。
多源数据和会的核心智商包括丰富的数据采集口头、支援数据采集圭臬、支援的数据整合模子和千般化的数据工作模式。如开拓银行已建成以湖仓为基础的多源数据和会体系，支抓结构化数据、非结构化数据、实时数据、批量数据、图谱数据等多种数据采集智商，可提供账号查询、联机工作、批量传输、页面镶嵌、自助查询等多种工作。通过湖仓开拓，开拓银行范例数据采集加工应用圭臬，保障数据质料，扫除数据应用流通壅塞。同期，把柄所在细分行业的业务特色，攀附自己业务发展和计谋盘算，各金融机构构建具有自己特色的数据模子，在维度模子和范式模子的基础上，探索以粒度建模为代表的整合模子建模法，形成体系化、支援的企业级数据视图，尽量靠近业务应用和最终用户的使用民俗，教唆非专科科技东说念主员数据应用的便利性。
（五）强化数据安全合规管制
《中华东说念主民共和国民法典》《中华东说念主民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）、《中华东说念主民共和国个东说念主信息保护法》（以下简称《个东说念主信息保护法》）等法律法例和《征信业务管制办法》《银行保障机构数据安全管制办法》等政策文献，均对各金融机构采集、应用、存储、分享数据冷落了明确的安全合规条目。各金融机构效能从数据的采集口头、权限管制、数据授权等多方面对数据应用的管制历程、系统开拓进行教唆和优化。如开拓银行开拓了客户遁入授权管制平台，通过陆续管制客户授权信息，提供客户授权核验工作，得志多个前端场景对不同内容进行授权的需求，同期对不同应用场景在数据使用时各样信息是否取得客户授权进行核验。
（六）重塑业务模式
数据因素重在应用，其价值惟有与业务和会才调体现。比年来，金融机构推动数字化转型，其根蒂要义便是强化数据想维、教唆创新强硬，探索以数据为坐蓐因素、以技艺为坐蓐器用的金融新业态、重生态和新模式。同期，伴跟着国度关联政策的出台，金融机构围绕国度要点规模、要点行业、要点群体及要点企业掀翻一轮创新高涨。如在2018年，开拓银行创新推出以企业税务数据为基础的纯线上金融家具“云税贷”，自此开启金融机构金融业务线上化、数据化和智能化的新篇章。
数据因素×金融工作的机遇
在现时数字化波浪倾盆汹涌的期间配景下，数据已无可争议地成为启动经济发展和创新的关键坐蓐因素。金融机构充分挖掘和高效哄骗数据因素的乘数效应，不错灵验教唆风险防控智商、金融工作智商和推动数字化转型。
第一，金融机构自然便是风险筹办机构，教唆风险防控智商是其不灭的主题，而数据是教唆风险防控智商的关键物料。金融机构濒临着各样各样复杂且袒护的风险，如信用风险、阛阓风险、操格调险等。而丰富且全面的数据粗略为其提供详备、准确的信息来洞悉问题。金融机构的数据涵盖客户的基础信息、交游活水、金钱欠债景色、外交集中行径、宏不雅经济目的、行业动态等，通过整合这些数据，金融机构得以构建高度精致化和智能化的风险评估模子。这些模子不再局限于传统的财务报表分析，而是粗略深入挖掘客户步履背后的潜在风险模式。举例，借助机器学习和大数据分析技艺，金融机构粗略实时监测至极交游步履，精确识别诈骗行径的蛛丝马迹，在风险尚未形成履行性耗损之前就赐与化解。况兼，跟着数据的抓续积聚和更新，风险评估模子粗略不竭自我学习和优化，合乎阛阓环境的动态变化，从而更蛮横地捕捉新出现的风险信号，为金融机构筑起坚实且生动的风险防地。
第二，数据成为得志客户个性化需求的“关键钥匙”。客户的需求日益千般化和个性化，金融机构惟有深入了解客户的特有偏好、消耗民俗、投资宗旨和财务盘算，才调提供实在贴合客户盼望的金融家具和工作。通过对海量数据的深度分析，金融机构粗略对客户进行精确画像，细分客户群体，从而定制具有针对性的金融处罚决策。比如，为年青的创业者提供生动的小额信贷家具，为有子女诠释盘算需求的家庭联想成心的诠释储蓄筹办。同期，数据还能优化工作历程，已毕工作的智能化和自动化。借助数字化渠说念，客户不错遍地随时取得金融工作，简化手续历程，减少恭候时期，享受浅易、高效且贴心的工作体验，进而增强客户对金融机构的信任和依赖。
第三，数据因素是启动金融机构全面数字化转型的核心引擎。数据启动的创新文化粗略促使金融机构不竭探索和应用前沿数字技艺。举例，云盘算提供了普遍的盘算和存储智商，使金融机构粗略处理海量数据；东说念主工智能带来智能风控和智能客服等应用场景，教唆了工作效率和质料；区块链技艺保证了数据的不行改削和可追思性，增强了交游信任。通过将数据与这些先进技艺深度和会，金融机构粗略已毕业务历程的数字化重塑，从家具研发、阛阓营销、客户工作到风险管制，已毕全地点的数字化运营和管制，从而教唆举座运营效率，缩小资本，增强阛阓竞争力，在强烈的阛阓竞争中脱颖而出。
充分发挥数据因素的乘数效应，对于金融机构在复杂多变的阛阓环境中慎重前行、创新发展，教唆风险防控智商、金融工作智商和数字化水平，从良友毕可抓续的高质料发展，具有紧要的计谋道理。
数据因素×金融工作濒临的挑战和建议
（一）专科壁垒较高，建议加速复合型东说念主才培育
金融行业数据范畴的指数级推广，需要从业东说念主员通过较万古期学习了解关联数据的含义、结构及数据和数据之间的关联陆续。同期，跨部门、跨机构以致跨行业的业务和会，也需要从业东说念主员破耗多数元气心灵来了解金融行业外的第三方数据，对从业东说念主员的融会智商和分析智商齐冷落较高条目。跟着先进算法的不竭迭代和在金融规模的不竭应用，从业东说念主员需要不竭学习新的算法道理和应用方法，具备一定的算法编译和应用智商。同期，为买通业务与数据的壁垒，从业东说念主员需要对金融关联业务有豪阔的了解，对行业内的新式业务和创新业务有一定的明锐性。
现时，金融行业急需以数据分析智商为核心、具备金融学问和科技学问的复合型东说念主才，然而由于数学专科和盘算机专科壁垒较高，金融从业东说念主员以金融、科技专才为主，复合型东说念主才较为短少。建议各金融机构加强数据分析团队的组建，加强对金融从业东说念主员和金融科技团队数据分析智商的支抓和培养，给与以干代训、边干边学的口头，在金融机构构建数据分析想维体系，达到数据应用的最大效率，以数据相似业务和技艺。
（二）数据圭臬存在各异，建议加速行业圭臬制定
金融行业属于资金密集型行业，对数据准确性的条目极高，数据极小的非常齐容易酿成较大金融耗损。因此，金融行业应用数据的前提是数据因素阛阓上的数据得志范例、准确、一致的条目，即数据应有支援、范例、可神色的数据圭臬、数据模子、业务规则，各个采集端和供给端的数据应得志数据圭臬和范例的条目，正确提供关联数据。同期，不同数据开始提供的归拢数据应保抓一致，不存在互相矛盾的情况。
现时，国度层面高度爱好数据圭臬制定和数据治理使命，然而在各地方、各部门落地过程中存在一定的各异，容易酿成不同地区的数据圭臬不支援、不同业业的数据同名不同义等情况出现，给金融行业数据和会应用带来较大辛勤。建议政府和监管机构牵头，对寰宇各个行业包括金融行业的数据，制定支援的数据采集圭臬。各行业在采集或应用关联数据时，应严格实行圭臬。通过支援的数据圭臬达到数据可跨行业、跨地域和会，从而更好地赋能金融业务。
（三）数据安全合规监管趋严，加强数据安全合规管制
2021年以来，我国先后出台《数据安全法》《个东说念主信息保护法》，中国东说念主民银行发布《征信业务管制办法》，围绕外部数据的监管政策冉冉显着明确，数据安全流通激勉粗拙珍爱。
金融行业是强监管行业。比年来，监管机构加大了对数据安全合规规模的查验和处罚力度。金融机构既要加强数据因素和会应用，又要保证安全合规。正当合规的数据应用成为使命要点。具体来看，金融机构要深入学习国度法律法例以及管制部门的政策文献，作念到“外规内化”，完善数据安全合规管制轨制和历程。同期，要充分借助金融科技力量，开拓数据安全技艺管控机制，完善数据安全合规技艺技巧，包括数据授权、身份认证、审计与监控等。临了，要加强监督和落实，细则救急预案并依期考据救急预案的灵验性。
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