◇ 作家：建立银行数据料理部 何喆 黄根在 王东 李聪彩娱乐官网
◇ 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×”三年行动计算（2024—2026年）》，提倡我国数据因素发展的总体方针和重心行动。金融行业属于数据密集型行业，具有自然的数据天资。金融机构通过构建数据料理底座、推动数据采集扩源、完善数据治理体系、加强多源数据交融、强化数据安全合规料理，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追念，重心对数据因素在金融规模的应用要点进行了分析，并谈判了数据因素与金融业务交融的机遇和挑战。
关键词
数据因素 金融行业 数据湖 数据仓库 数据交融
数据因素阛阓的发展配景
跟着新一轮科技创新和产业变革深入发展，数据行动关键坐褥因素的价值日益突显。发挥数据因素范围薪金递加、低资本复用等性格，可优化资源确立，赋能实体经济，发展新质坐褥力，推动坐褥生存、经济发展和社会治理方式真切变革，对推动我国经济高质地发展具有首要意旨。
进入数据时期，传统信息化对经济社会发展的撑合手和引颈作用无法充分发挥，进军需要突破行业壁垒，促进互联互通、数据绽开、信息分享和业务协同，切实以数据流引颈期间流、物资流、资金流、东说念主才流，强化统筹连结和条块王人集，罢了跨部门、跨区域、跨层级、跨系统数据交换与分享，构建全进程、全掩饰、全模式、全反映的信息化料理与工作体系。“十三五”权谋提倡，实施国度大数据政策，把大数据行动基础性政策资源，全面实施促进大数据发展行动，加速推动数据资源分享绽开和开荒应用，促进大数据产业健康发展。“十四五”权谋指出，要加速数字化发展，建立数字中国，接待数字时期，激活数据因素潜能，激动汇集强国建立，加速建立数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型启动坐褥方式、生存方式和治理方式变革。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倡导》，设立了数据基础轨制体系的“四梁八柱”。2023年，我国提倡组开国度数据局，激动数据资源整合分享和开荒利用，标识着我国数据因素阛阓种植进展加速，流畅数据资源大轮回的方针更加明确。2024年，国度数据局发布《“数据因素×”三年行动计算（2024—2026年）》，提倡数据因素发展的总体方针和12项重心行动，旨在推动数据因素发挥乘数效应，赋能经济社会发展。
以行走的列车为奖牌外形，龙型2024与蛇型2025展现出赛事的跨年主题，卡通化的蛇造型为赛事与新年增添了可爱俏皮的氛围，烤漆与浮雕工艺打造经典红配金，贵气感十足。
1月1日上午，在雨碌乡小米村大地缝活动现场，来自全国各地的参赛选手、当地民众、赛事工作人员全部齐聚雨碌地缝。作为一名体验者，我也加入到了个人组的参赛队伍当中。我和同行的参赛队友经过了报到、检录、领取物资、签署免责协议等流程。启动仪式后，中午13：30分，随着裁判员的发令枪声，选手们像离弦的箭一般迈开大步向前开跑，我跟随着个人组的参赛队伍一起出发，开跑一小段路程后，由于体力不支，我从开始的奔跑，变成了后来的徒步，不一会儿，我就被参赛选手远远抛在了后面。
金融行业数据因素应用情况
笔据寰宇数据资源访问责任组发布的《寰宇数据资源访问融会（2023年）》，2023年，我国数据坐褥总量达32.85泽字节（ZB），数据总流量同比增长7.6%，铺张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过失接入53个国度部门、31个省（自治区、直辖市）和新疆坐褥建立兵团数据，全球数据绽开量同比增长杰出16%。18.6%的平台企业和51%的中央企业在数据开荒利用过程中应用到政府绽开数据，数据因素资源阛阓日渐活跃。
在数据因素阛阓建立体制机制束缚完善的程度中，具有自然数据天资的金融机构积极反映国度对于数据因素阛阓建立的条款，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交融应用。在中国东说念主民银行《金融科技发展权谋（2022—2025年）》等政策引颈下，在外部期间变革和里面转型发展的启动下，各金融机构数字化转型束缚深入，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移动，数据因素束缚追求准确、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料理模式提倡更高尺度。在传统金融机构数据料理中，数据孤岛振作严重，部门间、机构间、不同地域间的数据分享疼痛，数据应用效率较低。因此，各金融机构在加强数据治理、接力夯实数据因素基础、扩大数据采集范围、擢升数据质地的同期，积极应用生成式大模子、阴事缠绵等期间，在数据采集和应用过程中效用擢升金融工作才和谐风险料理才调。金融机构也积极构建数据中台，开展数据整合与分享，擢升数据可用性。
数据因素×金融工作的关键要点彩娱乐官网
金融机构以业务数据化、数据财富化、财富价值化、价值可视化、数据业务化为主纲，通过构建数据料理底座、推动数据采集扩源、完善数据治理体系、加强多源数据交融、强化数据安全合规料理，以数据为核心驱能源，重塑金融行业业务模式。
（一）构建数据料理底座
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，打造新式数字基础智商，通过完善当代化的数据治理架构建立数据中心和金融汇集，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，建立数据湖仓（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料理底座。以建立银步履例，经过近20年的接力，已罢了数据启动的数据湖仓料理策略和外部数据和谐料理模式，形成了数据湖和数据仓库一体化的数据基础底座，并将合手续擢升湖仓数据供给知足度、实时性和易用性，依托数据财富料理平台强化数据资源的盘货和展示。
（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激动，金融机构对数据的敏锐度远超其他行业。为充分利用数据因素，各金融机构自2014年就缓缓探索丰富数据采集渠说念、采集方式和采集内容，束缚扩凑数据着手。一方面，在建立数据仓库、罢了行内数据采集分享的基础上，束缚扩大数据采集范围，除批量数据以外，缓缓加多实时数据、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，通过采购与协调等方式，从政府机构、行状单元、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。如建立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才调，日均采集数据超100亿条。此外，建立银行2018年对全行外部数据进行麇集料理，以正当合规和全行分享为方针，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修养量的首要保障。在智能化时期，“好”的数据输入才能有“好”的决策产出。跟着数据因素与金融业务深度交融，金融业务对数据质地敏锐度极高，对于数据的准确性、步伐性、实时性和通顺性都提倡更高的条款，一个数据造作或数据安全罅隙就有可能带来径直的资金蚀本。同期，监管机构在数据质地、数据安全和数据阴事保护等方面均对金融机构有严格条款。为此，金融机构高度心疼数据治理体系建立，对数据治理的干涉逐年加多。各金融机构通过详情数据治理方针、完善数据尺度步伐、加强质地监测和整改等举措，缓缓擢升自己治理才调。举例，比年来，建立银行合手续完善数据治理体系，探索建立数据与业务、期间深度交融的模式，将数据治理条款融入业务料理进程，镶嵌期间开荒过程，形成数据、业务、期间共管共治的场面；发挥数据质地全进程收尾体系的作用，通过数据质地需求、查验、分析、擢升的料理闭环，压实数据质地问题的协查分析和整改擢升机制，保证数据的确切性、准确性。
（四）加强多源数据交融
为发挥数据因素价值，金融机构横向寻求数据扩源，彩娱乐官网从表里部采集更丰富的数据；纵向激动多源数据交融，挖掘数据因素潜在价值。金融机构通过突破数据孤岛，整合来自不同渠说念、不同形式和不同类型的数据，包括里面往返数据、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，擢升风险评估的准确性和前瞻性。
多源数据交融的核心才调包括丰富的数据采集方式、和谐数据采集尺度、和谐的数据整合模子和万般化的数据工作模式。如建立银行已建成以湖仓为基础的多源数据交融体系，支合手结构化数据、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才调，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。通过湖仓建立，建立银行步伐数据采集加工应用尺度，保障数据质地，扫除数据应用流通抑遏。同期，笔据所在细分行业的业务性格，王人集自己业务发展和政策权谋，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、和谐的企业级数据视图，尽量靠近业务应用和最终用户的使用习尚，擢升非专科科技东说念主员数据应用的便利性。
（五）强化数据安全合规料理
《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》）等法律律例和《征信业务料理办法》《银行保障机构数据安全料理办法》等政策文献，均对各金融机构采集、应用、存储、分享数据提倡了明确的安全合规条款。各金融机构效用从数据的采集方式、权限料理、数据授权等多方面对数据应用的料理进程、系统建立进行擢升和优化。如建立银行建立了客户阴事授权料理平台，通过麇集料理客户授权信息，提供客户授权核验工作，知足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万般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，其价值独一与业务交融才能体现。比年来，金融机构推动数字化转型，其根底要义等于强化数据念念维、擢升创新签订，探索以数据为坐褥因素、以期间为坐褥器具的金融新业态、更生态和新模式。同期，伴跟着国度谋划政策的出台，金融机构围绕国度重心规模、重心行业、重心群体及重心企业掀翻一轮创新飞腾。如在2018年，建立银行创新推出以企业税务数据为基础的纯线上金融产物“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
在目下数字化波澜彭湃彭湃的时期配景下，数据已无可争议地成为启动经济发展和创新的关键坐褥因素。金融机构充分挖掘和高效哄骗数据因素的乘数效应，不错灵验擢升风险防控才调、金融工作才和谐推动数字化转型。
第一，金融机构自然等于风险谋划机构，擢升风险防控才调是其不灭的主题，而数据是擢升风险防控才调的关键物料。金融机构濒临着万般各样复杂且躲藏的风险，如信用风险、阛阓风险、操气派险等。而丰富且全面的数据大约为其提供顾惜、准确的信息来知悉问题。金融机构的数据涵盖客户的基础信息、往返活水、财富欠债情状、酬酢汇集行为、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缜密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，而是大约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期间，金融机构大约实时监测相配往返步履，精确识别讹诈行为的蛛丝马迹，在风险尚未形成骨子性蚀本之前就赐与化解。而况，跟着数据的合手续蕴蓄和更新，风险评估模子大约束缚自我学习和优化，符合阛阓环境的动态变化，从而更明锐地捕捉新出现的风险信号，为金融机构筑起坚实且纯确实风险防地。
第二，数据成为知足客户个性化需求的“关键钥匙”。客户的需求日益万般化和个性化，金融机构独一深入了解客户的私有偏好、铺张习尚、投资方针和财务权谋，才能提供确切贴合客户盼愿的金融产物和工作。通过对海量数据的深度分析，金融机构大约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惩办决议。比如，为年青的创业者提供纯确实小额信贷产物，为有子女涵养权谋需求的家庭遐想有益的涵养储蓄计算。同期，数据还能优化工作进程，罢了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，简化手续进程，减少恭候时候，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大约促使金融机构束缚探索和应用前沿数字期间。举例，云缠绵提供了精深的缠绵和存储才调，使金融机构大约处理海量数据；东说念主工智能带来智能风控和智能客服等应用场景，擢升了工作效率和质地；区块链期间保证了数据的不能删改和可追想性，增强了往返信任。通过将数据与这些先进期间深度交融，金融机构大约罢了业务进程的数字化重塑，从产物研发、阛阓营销、客户工作到风险料理，罢了全场地的数字化运营和料理，从而擢升合座运营效率，裁汰资本，增强阛阓竞争力，在热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正经前行、创新发展，擢升风险防控才调、金融工作才和谐数字化水平，从而罢了可合手续的高质地发展，具有首要的政策意旨。
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种植
金融行业数据范围的指数级推广，需要从业东说念主员通过较永劫候学习了解谋划数据的含义、结构及数据和数据之间的关联关系。同期，跨部门、跨机构致使跨行业的业务交融，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意会才和谐分析才调都提倡较高条款。跟着先进算法的束缚迭代和在金融规模的束缚应用，从业东说念主员需要束缚学习新的算法旨趣和应用方法，具备一定的算法编译和应用才调。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谋划业务有饱和的了解，对行业内的新式业务和创新业务有一定的敏锐性。
目下，金融行业急需以数据分析才调为核心、具备金融学问和科技学问的复合型东说念主才，然则由于数学专科和缠绵机专科壁垒较高，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衰败。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才调的支合手和培养，收受以干代训、边干边学的方式，在金融机构构建数据分析念念维体系，达到数据应用的最大后果，以数据不异业务和期间。
（二）数据尺度存在互异，建议加速行业尺度制定
金融行业属于资金密集型行业，对数据准确性的条款极高，数据极小的错误都容易形成较大金融蚀本。因此，金融行业应用数据的前提是数据因素阛阓上的数据知足步伐、准确、一致的条款，即数据应有和谐、步伐、可模样的数据尺度、数据模子、业务规矩，各个采集端和供给端的数据应知够数据尺度和步伐的条款，正确提供谋划数据。同期，不同数据着手提供的合并数据应保合手一致，不存在相互矛盾的情况。
目下，国度层面高度心疼数据尺度制定和数据治理责任，然则在各地方、各部门落地过程中存在一定的互异，容易形成不同地区的数据尺度不和谐、不同业业的数据同名不同义等情况出现，给金融行业数据交融应用带来较大疼痛。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，制定和谐的数据采集尺度。各行业在采集或应用谋划数据时，应严格扩充尺度。通过和谐的数据尺度达到数据可跨行业、跨地域交融，从而更好地赋能金融业务。
（三）数据安全合规监管趋严，加强数据安全合规料理
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《征信业务料理办法》，围绕外部数据的监管政策缓缓了了明确，数据安全流通激发平凡宥恕。
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故人融应用，又要保证安全合规。正当合规的数据应用成为责任重心。具体来看，金融机构要深入学习国度法律律例以及料理部门的政策文献，作念到“外规内化”，完善数据安全合规料理轨制和进程。同期，要充分借助金融科技力量，建立数据安全期间管控机制，完善数据安全合规期间技巧，包括数据授权、身份认证、审计与监控等。终末，要加强监督和落实，详情济急预案并如期考证济急预案的灵验性。
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