2023商业银行数据资产体系

商业银行数据资产体系2023CONTENTS目录第1章据资化与据要素场化辅相，相互进 1业据产方未，据素场起了化用 2据素场设切要业据产化 3业据产所具的件在熟 5第2章据资化是业数据理向演进必经之路 7行展据理企，据理作入水区 8前据理作局与境 10何到神兼” 10何免孤作” 11何现物所” 13据产理企数治向演的经路 14第3章据资体系展概述 17据产系展段 18据产关语 19据产理关语 21内数资标概述 23第4章“位一”数据产体的构思 25三一”据产系构与作制 26据产理 27据产营 28据产价 29商业银行数据资产体系白皮书据产系作制 29三一”据产系相作关系 29三一”据产系构建 31三一”据产系优势 33第5章业银数据产体系设实践 34业行展据产系设背和标 35部景 35部求 35践标 35业行据产系设工步骤 36定：清据产范围 36规：立据产系 37系：据产系实 37规：据产值现划 38海行据产系设践主成果 38据产系设 38三七一控数资目搭建 39据产点理 39据产透理 40据产务营化 40据产价估值 41第6章据要流通场赋能业数资产化 42国层数要市的设 43国层数要市结基概况 43国层数要市互互的本求 44海据易赋企数资化 46于联通场数资凭证 46商业银行数据资产体系白皮书海据易赋企数资估值 47海据易赋企数资入表 48据素通易场能业据产的望 52第7章来演与展望 54附件一：海银数据产价值估方与实践 56据产值估原理 56业行据产值估点索用方、辑实分享 56据产值估法应设想 57商业银行数据资产体系白皮书第1章 数据资产化与数据要素市场化相辅相成，相互促进1商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE10PAGEPAGE320222020年32022年4化作用20221572022年11数据要素供需矛盾企业数据资产化解决之道数据商品数量不足。发展多元化数据要素型企业；聚焦数据产线提升产能。数据商品可信度存在缺陷。企业增强数据管理能力，完善数据合规体系，企业数据管理能力评级与数据交易商评级挂钩。不同层级数据商品有所欠缺，如满足普适性需求的标准化数据商品和特定场景需求的非标准化数据商品。企业建立产品经理责任制，建立数据产品核心竞争力，从产品规划、产品形态、产品设计和产品规范四个维度打造数据产品。数据商品的行业属性较强，但缺少行业示范性应用而导致需求侧潜力未能充分挖掘。牵手行业头部企业建立示范数据产品应用案例；进行充分的市场/行业/用户调研；引入数据经纪人。数据商品价格不透明，未能充分发挥市场价格发现机制。企业数据资产化过程中，建立数据资产价值自我评估体系，并引入外部第三方独立开展数据资产价值评估；企业数据资产参与数据要素流通的定价可参与数据资产价值评估结果；发挥数据资产金融属性，为数据资产价值背书。图1数据要素供需矛盾与解决之道评估专家指引第9披露一直未有政策指导和具体行动。2023年8月，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规0到1商业银行数据资产体系白皮书第2章 数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路7商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE8PAGEPAGE11第一阶段为早期探索，早在1988年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），可以认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（国际数据管理组织协会）成立。时间一直走到2002年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为《数据仓库治理》的研究探讨了BlueCross和BlueShieldofNorthCarolina两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。2003年ISO2009DAMADMBOK”）2015上，2018年由国家标准化管理委员形成并发布了数据管理国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018)85展能力自我评估和第三方独立评估，2022年发布了国家标准《数据管理能力成熟度评估方法》（GB/T42129-2022）2023712018（一、数据治理与银行数字化转型战略紧密结合，数据治理的自我驱动力增加二、数据治理由面向数据对象转化为面向数据应用，数据治理的复杂度提升三、数据治理广度和深度增加，需要更加自动化和智能化的工具支持功能描述技术应用数据资源盘点将企业所有的元数据进行自动采集，形成完整的数据资源清单、分布以及关联关系，建立企业数据资源的知识图谱。元数据采集技术，知识图谱，自然语言处理技术、血缘分析等。数据资源信息补齐在数据字典缺失的情况下，借助预训练大语言模型，根据表和数据字段名自动生成中文字段名称和字段含义，并自动匹配数据标准。自然语言处理语义理解、相似度计算等。数据模型校准建立企业级数据模型库，在信息系统和数据应用的研发全过程，使用数据模型进行业务需求分析和系统设计，运用数据模型和数据标准对表结构进行一致性比对，识别系统实现态的数据与模型规范及设计态的偏离。元数据分析技术，数据模型分析、相似度计算等。数据变更协同数据链路上的任何一点发生数据结构的变化，自动评估对下游数据链路的影响，并通知受到影响的相关岗位。元数据动态捕获，消息队列，血缘分析等。数据自动分级分类根据数据分级分类标准和历史数据分级分类结果，借助预训练大语言模型，自动对存量或增加的数据资源标注分级分类标签。深度学习、自然语言处理等。数据需求智能匹配对文字描述的数据需求进行语义解析，提取数据需求列表，并与已实现的数据产品进行匹配，以减少数据需求的重复开发。自然语言处理语义理解，相似度计算等。图2数据管理自动化与智能化应用场景四、数据安全在数据治理中的比重增加（JR/T01972020）（JR/T–2021）（）如何做到“神形兼备”次展开，如图3图3时空全域数据治理SQL如何避免“孤军作战”(ExaminationandAnalysisSystemTechnology,EAST)4图4数据确权原则如何体现“物有所值”数据质量改善：数据研发效能提升：数据产品业务价值：2023年4公司IDCPerspective2023年8月，Gartner发布的《2023年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线》（来源：5“””（Gartner），在向“期望膨胀期”（Gartner2图52023年中国数据分析和人工智能技术成熟曲线如图635图6数据管理能力成熟度商业银行数据资产体系白皮书第3章 数据资产体系发展概述17商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE18PAGEPAGE19数据资源化时期：数据产品化时期：数据资产化时期：数据资本化时期：7银行业数据管理与经营发展时期什么是数据：·-·什么是数据资源：什么是数据产品：API什么是数据资产：叶雅珍刘国华朱扬权（2021）表达的资产’。”许宪春张钟文胡亚茹《数据资产统计与核算问题研究》（2022）中将“数据资产”定义为：“拥有应用场景且在生产过程中被反复或连续使用一年以上的数据。”。（图8数据资产VS矿泉水产品（5.0）（DataOps）数据资产盘点：数据资产分类：数据资产确权：数据资产认定：数据资产登记：数据资产运营：数据研发运维一体化（DataOps）：（DataOps）数据资产评价：（）数据资产价值评估：数据资产处置：2023年96图9所示。编号名称类别发布时间归口单位状态GB/T37550-2019电子商务数据资产评价指标体系国家标准2019.6全国资产管理标准化技术委员会实施DB52/T1468-2019基于区块链的数据资产交易实施指南贵州省地方标准2019.12贵州省市场监督管理局实施ITU-TF.743.21Frameworkdata management国际标准2020.8ITU-T发布GB/T40685-2021信息技术服务数据资产管理要求国家标准2021.10全国信息技术标准化技术委员会实施DB14/T2443—2022政务数据资产登记目录清单编制规范山西省地方标准2022.3山西省政务服务标准化技术委员会实施YD/T 4243-2023电信网和互联网数据资产识别与梳理技术实施指南通信行业标准2023.5中国通信标准化协会发布图9国内外已发布的数据资产标准（GB/T37550-2019）（DB52/T1468-2019）《Frameworkfordataassetmanagement》F.743.21）F.743.21（GB/T40685-2021）10（YD/T4243-2023）（20214285-T-469）ISO/TC25120235月在美国费城ASTM总部举行的第13ISO55013（《数据资产价值评价体系》（Dataassetvalueevaluationindexsystem）已推进至（DraftInternationalStandard）ISO5501355013用于各类资产和多种业务环境的数据要素范围，并为数据资产管理服务于组织目标提供支持。ISO商业银行数据资产体系白皮书第4章 “三位一体”数据资产体系的构思25商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE26PAGEPAGE2710图10“三位一体”数据资产体系数据资产管理11/+图11数据资产管理生命周期数据资产运营12图12数据资产运营数据资产评价如图13理和运营的ROI图13数据资产评价数据资产体系工作机制14图14“三位一体”数据资产体系的相互作用运营融合管理：价值驱动运营：15图15数据资产体系与5大支撑组织团队：作。制度流程：平台工具：安全合规：文化建设：况。“三位一体”数据资产体系能够做到平衡管理、运营和评价三者之间的关系。在数据资产化过程商业银行数据资产体系白皮书第5章 商业银行数据资产体系建设实践34商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE35PAGEPAGE36外部背景内部需求实践目标如图16所示，行内最终形成以数据资产为依托，数据价值文化为导向的数字生态，实现数据推动业务，业务反哺数据的良性运作体系。图16上海银行数据资产体系建设实践目标明定义：厘清数据资产的范围API（成规矩：建立数据资产体系数据资产管理：（）数据资产运营：数据资产评价：落系统：数据资产体系落实2.0资产门户2.0展规划：数据资产价值实现规划提高数据资产体系的全员参与程度：优化数据资产全生命周期管理能力：提升数据资产在不同分析场景的业务服务能力：推广数据资产价值评估体系：与数据资源会计处理的关系：数据资产体系建设“三层七域一管控”数据资产目录搭建17图17“三层七域一管控”数据资产目录分类API数据资产盘点梳理具体的盘点路径优先从面客的视角，对各类数据服务的内容进行识别，按照图18所示的步骤，结合数据资产的范围、血缘追溯的内容、资产要素信息的补全等，纳入到全行的数据资产管理工作中。图18上海银行数据资产盘点实施步骤数据资产穿透管理数据资产穿透管理：数据资产盘点与血缘穿透：4534数据资产服务运营优化服务运营优化：数据资产门户2.02.0数据资产门户2.0将承接多个上游系统，整合数据属性目录、评价体系和数据血缘三大数据资产关键信息，将全生命周期管理流程中前序的数据资产识别、确权、登记工作结果充分展示。同时，门户2.0将支撑数据资产的使用、评价和处置流程，实现闭环管理。2.02.02.02.0数据资产评价及估值数据资产评价（API）上海银行在实践过程中主要选取了“基金销售”与“反电诈”两个场景作为数据资产价值评估试点1。在本次数据资产价值试点评估实践中，除了对两个应用场景进行了探索性评估，在应用层面还凝结形WACC1试点详情请参见附件一：上海银行数据资产评估方法与实践商业银行数据资产体系白皮书第6章 数据要素流通市场赋能企业数据资产化42商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书商业银行数据资产体系白皮书PAGEPAGE43PAGEPAGE442022年12论。全国多层次数据要素市场结构基本概况20142023年644呈现爆发式增长趋势，如图19所示。以上海数据交易所为例，目前场内挂牌产品1500个左右，这些产品呈现行业多元化、主体多元化、交易方式多元化的特点。图19我国数据要素市场建设情况20图20我国主要数据交易机构的实践进展全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求统筹建设国家级数据交易所：合理布局区域性数据交易场所：有组织有计划发展行业性数据交易平台：21图21展数据要素交易市场建设的四类主体基于互联互通市场的数据资产凭证2。上海数据交易所赋能企业数据资产估值资料来源：黄丽华,杜万里,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置[J].大数据,20233。上海数据交易所赋能企业数据资产入表数据资产入表路径（22图22数据资产入表一般路径资料来源：包晓丽,杜万里.数据可信交易体系的制度构建——基于场内交易视角[J].电子政务,2023(06):38-50.企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称“无形资产准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，以下简称“存货准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准