《银行业数据资产问题探究》11000字

银行业数据资产问题研究目录TOC\o"1-2"\h\u3458银行业数据资产问题研究 12636摘要 16778第一章绪论 2136321.1研究背景和意义 297761.2研究内容及方法 326120第二章银行业数据资产研究的基础理论 3110652.1数据资产的内涵概述 3223752.2数据资产的特点 44532.3国内外研究现状 520325第三章银行业数据资产发展现状 5133213.1银行业发展现状 6229303.2银行自有数据资产现状 6225113.3银行外部数据资产现状 714280第四章银行业数据资产存在的问题 8142424.1数据开发和资产沉淀的能力不足 823884.2缺乏对数据资产的统筹管理 9210354.3缺乏支持数据资产管理的复合型人才 9268284.4数据资产的流通环节受限 104264第五章促进银行业数据资产改进的建议 11226035.1具备结构健全、权责清晰的数据资产管理架构 11318535.2搭建完整的数据资产管理体系 11135215.3积极利用技术创新赋能数据资产管理 137034参考文献 14摘要银行业数据资产是一项系统性的工程，横向连接多个部门和业务线，纵向贯穿数据收集到资产应用的整个过程。数据资产与其他资产不同，当前银行非常重视数据资产的运用，如何将海量的信息数据转化成可以被利用的资源，正确的开发利用好数据资产，充分的发挥好数据资产的价值，实现数据资产的价值最大化，以此来促进银行业的健康发展，这是当前银行业面临的最重要的难题。同时，在银行业当中存在同时归属于银行和客户的数据，对于这部分数据的归属权应该如何划分，应该如何瓜分这部分数据的收益，现在国家并没有进行明确的规定。本文就从解决以上问题入手，主要研究银行业的数据资产，通过理论研究和发展现状研究，加深对银行业数据资产的了解和认识。最后，通过相关的分析和论证，指出银行业在数据资产方面存在的数据开发方面、管理方面、人才方面、流通方面的问题，并提出完善管理架构、管理体系、创新技术手段的建议，以期促进银行业的发展。关键词：数据资产银行业资产价值资产管理第一章绪论1.1研究背景和意义近年来，银行业金融机构发展迅速，数据逐渐成长为银行的重要资产和核心竞争力。在业务发展的过程中，银行也积累了大量的客户数据、交易数据、外部数据等。银行要想充分的发挥数据资产的价值，利用数据资产带动银行的发展，提高服务的质量和效率，就必须要利用好数据资源。当前数据资产虚拟性的特征和银行在数字转型时期的变化，银行想要更好的发展面临着严峻的挑战。如何很好的利用数据资源，将大量的数据转化成资产，在提高数据价值的同时，做好数据资产的管理工作，促进整体银行业的健康发展，是当前面临的最大的挑战。本文的目的是找出银行数据资产存在的问题并提供相应的解决方案，希望对银行业的发展有所帮助。随着网络的更新换代，数据成为各行各业发展的因素，国家也将数据作为生产要素写入国家文件，数据真的是涉及经济各个领域的一项重要因素。当前，数字经济成为带动我国经济发展的主力军，数字经济跃居我国经济发展首位。随着银行的不断发展，数字经济转型势在必得。银行业作为一个需要大数据来更有针对性、更高效的为客户服务的行业，银行必须好好利用数据资源，才能助推银行业的发展。因此，本文通过研究银行业在数据资产方面存在的问题，并提出相关的应对策略，以此来促进银行业的经济发展，希望确实能够对银行起到实质性的助推作用。1.2研究内容及方法1.2.1研究内容本文主要分为以下五个部分：第一章：绪论。主要是从银行数据资产日益重要，如何在做好银行数据资产管理的同时深入挖掘银行数据资产价值意义重大，以及银行数据资产研究相对较少，讲解课题研究的背景和意义，以及研究的内容和方法。第二章:数据资产化研究的基础理论。首先，对国内外学者的研究进行总结和评述，同时积极研究其研究的优点。其次，对银行数据资产的相关概念进行了界定，并对本文使用和引用的相关理论进行了说明。第三章：银行数据资产发展现状分析。从内部和外部两个方面对现如今银行数据资产化现状进行陈述，通过对不同银行的分析，以期能够更好的理解银行数据资产后续研究。第四章:银行数据资产存在的问题。本章指出了现阶段数据资产存在的问题，如数据开发和资产沉淀能力不足，缺乏对数据资产的全面管理，缺乏支持数据资产管理的复合型人才，数据资产流通环节有限等。第五章：研究结论和建议。文章总结了银行数据资产的结论，并对如何实现银行数据资产提出了合理有效的建议，主要从权责划分、结构构建、技术创新等角度进行创新优化。1.2.2研究方法（1）文献综述。通过收集和阅读大量国内外学者关于银行数据资产的相关研究成果，并进行评论和分析，在总结分析结果的基础上，结合银行数据资产的现状和特点，提出了自己的观点，并构建了后续研究框架。（2）案例分析。本文通过分析不同情况下银行数据资产存在的问题，提出相应的改进对策。第二章银行业数据资产研究的基础理论2.1数据资产的内涵概述数据是一个虚拟的概念，通常来说，数据指的是一些通过各种手段被收集上来，但是没有经过任何的加工的资料，数据通常能够反应一定的情况，是用来调查了解相关信息的一个重要工具。随着互联网的不断发展，数据也有了一定的共性，一般来说数据的传播速度很快、种类很多、价值很高。数据资产是随着大数据的蓬勃发展而延申出来的，随着数据涉及范围越来越广泛，数据的所有权也成为人们的争议对象。《企业会计准则》中是这样定义资产所有权的，资产所有权就是企业的所有权或控制权。因此数据所有权可以定义为数据的所有权或控制权。我们通常在美团、淘宝、口碑等软件上购买商品时一般会产生两种数据，一方面是软件平台自身产生的各种买卖数据，另一方面是用户浏览商品、购买商品、评价商品时产生的各种数据。在这种情况下，用户产生的各种数据到底应该属于用户自身还是属于软件平台，其实软件平台就可以制定相关的用户须知，通过合同的形式告知用户。其次，资产被定义为通过过去的交易或事件形成的。对于通过交易不断变化的资产，资产的价值也在不断的改变。因此，数据资产不仅仅涉及现在，更重要的是在将来不断地进行更新。再次，资产被定义为能够在将来为企业带来经济效益，对于数据资产来说，数据只有进行深入的挖掘和分析才能在将来产生巨大的经济效益。但是对于我们的银行来说，银行要考虑成本效益，如果数据被挖掘处理后获得的价值低于银行投入的成本价值，那么这部分的数据没有任何的经济利益，也没有进行挖掘处理的必要。最后，在资产的定义中，“成本还是价值能够可靠地计量”是非常重要的，因为这涉及到能否进行确认。对于数据来说一共有两个产生成本的阶段，一个是在前期的数据收集过程当中，另一个是在后期的数据计算处理过程当中。在目前的情况下，比较容易的就是数据的加工处理和储存阶段，但是由于数据的所有权不好确定，并且数据不是实物，只是银行进行经营管理的工具，银行无法很好的计算出成本与效益。综上所诉，我们可以发现，我们对于数据资产的定义与《企业会计准则》对于资产的定义并不相符，所以我们的报表当中也没有将数据资产体现出来。但是随着我们经济的不断发展，数据资产也变的越来越重要，我们应该加强重视。2.2数据资产的特点银行每天都会产生大量的数据，但是银行在经营过程当中产生的数据并不可以直接说成数据资产，银行的数据资产是银行在经营管理过程当中产生的能够被有效利用的数据信息，是能够帮助企业开展经营管理、重大决策等的有价值的数据资源。数据资产与传统上的资产不同，数据资产具有一定的虚拟性，这也在一定程度上增加了企业进行数据资产管理的难度。首先，产权的复杂性。一方面，产权主体是多元的。在数据的收集、处理和加工过程当中，一方面是银行在交易过程当中产生的大量数据，另一方面是客户在与银行的交易过程当中产生的大量数据，这两部分数据存在交叉重叠的情况，有的数据既是客户交易产生的，也是银行系统产生的，对于这种产权交叉的情况，我们不能进行很好的界定。资产价值的动态性。对于银行来说，数据资产需要被运用到与客户的业务办理过程当中，需要帮助银行进行选择筛选，不能单独独自存在。在不同的业务办理过程当中，数据资产发挥的作用也有所不同，数据资产的价值也不能被固定。第三，数据资产的无限性。数据资产不同于天然气等不可再生资源，数据资产可以长期存在，数据资产在某种意义上是可以永远存在的，并且是可以进行共享，可以一直被扩充延伸，被多方运用的。2.3国内外研究现状“数据资产”的概念最早是由理查德·彼得斯提出的，随着互联网的不断发展，数据资产的含义也在不断变化。随着“大数据”概念的兴起，对数据资产的研究开始了。通过在维普期刊上以“数据资产”查询，共搜到相关期刊667篇，其中最近的一篇研究为2021年\o"崔恒志"崔恒志、\o"王翀"王翀、\o"吴健"吴健在\o"计算机系统应用"\t":8118/Qikan/Search/_blank"《计算机系统应用》中发表的\t":8118/Qikan/Search/_blank"基于数据中台的数据资产管理体系，本文从数据质量改进和优化、数据资产管理和数据共享服务建设三个方面探讨了如何进行数据资产管理；最早的一篇研究为2004年\o"李健"李健在\o"中国信息化"\t":8118/Qikan/Search/_blank"《中国信息化》中发表的\t":8118/Qikan/Search/_blank"广州本田为数据资产上保险，该文章通过广州本田的案例叙述了数据资产的重要性。以“银行业数据资产”查询，共搜索到相关期刊0篇，这说明我国缺乏对于银行业数据资产的研究，我们应该系统的对银行业数据资产进行研究，以此来提高银行对于数据资源的利用率。银行业数据资产发展现状表3-1银行业金融机构1月2月3月4月总资产3153178317256732236843216382比上年同期增长率9.8%10.1%9.4%8.3%总负债2883349290120529497512939225比上年同期增长率9.8%10.2%9.5%8.3%表3-2商业银行合计1月2月3月4月总资产2623222264647726898412680494比上年同期增长率10.5%11.3%10.1%8.8%占银行业金融机构比例83.2%83.4%83.4%83.3%总负债24077042429770524708322458469比上年同期增长率10.5%11.5%10.2%8.9%占银行业金融机构比例83.5%83.7%83.8%83.6%3.1银行业发展现状随着当前我国银行业的不断改革发展，银行的发展体系不断的完善，各大银行之间的竞争也逐渐激烈。由于银行之间激烈的内部竞争和外部竞争，各个银行都在不断的创新自己的经营理念，争取为客户们提供更加周到的服务，吸引更多的客户前来办理各项业务。随着互联网的不断发展，银行也利用互联网进行改革创新，他们利用互联网进行沟通联系，进行各大银行之间的业务交流。银行业的经济发展与社会整体的经济环境有很大的关系，近年来我国的经济发展一直保持的很好。虽然在2020年，我国的经济在一开始受到了新冠疫情的影响，但是在我国全国上下齐心协力抗击疫情、恢复经济的大背景下，我国的经济在全球取得了很好的成绩。在2021年前四个月，虽然疫情在国外仍然很严重，但我国的经济总体保持着稳定的增长态势，经济形势很稳定，这与我国银行业数据资产的正确管理密不可分。当前，随着我国出台的各项扶持小微企业的政策。银行也努力的跟上国家发展的步伐，他们不断的拓展融资渠道，利用大数据，通过数据贷款等方式，不断优化服务手段，帮助那些按照之前贷款流程无法贷款的商家提供贷款，帮助他们解决燃眉之急。3.2银行自有数据资产现状当前，我国银行最主要的数据资源来源于来银行办理业务的企业和个人，银行最核心的数据就是商业客户和个人客户的数据。银行利用这些办理业务过程当中收集到的数据来进行决策的分析和管理、服务水平的提高。当前我国银行的数据主要是由各部门独立创造，不同的部门根据各自的需要进行数据的收集和处理，各部门之间缺乏沟通联系，数据都是独立存在的，分散在银行的各个部门。着导致银行的自有数据资产质量并不高，数据并不完整，有很多有价值的数据由于缺乏利用性就被放在一边，数据不能够被充分的分析和挖掘。银行用来分析数据的模型非常依赖数据，一旦数据不精准，那么可能就会得到错误的答案，影响决策的正确实施。因此，数据的质量非常重要，这直接决定了银行业的发展。当前，我国在银行进行数据统计过程有着非常严格的标准，但很多银行的数据资产虽然相对准确，但是经常又数据错误、数据缺失、数据受损的情况发生，很多银行的数据处在标准和不标准之间，有很大的提高空间。所以，现在有很多银行开始重视提高数据资产的质量，想要更好的利用数据资产带动整个行业发展。当前随着互联网的不断发展，信息已经进入了透明化时代，这些海量的信息在给银行带来利益的同时，也给银行带来了很多的挑战。当然，银行的内部数据当中含有很多客户的商业机密，这些数据需要被保护，不能够轻易的泄露客户的商业数据。这确实十分考验银行的能力，一旦银行的管理能力不行，造成客户的数据信息被泄露、被剽窃，那么就会造成其他客户对于银行的信任危机，这不利于银行业的整体发展。当前数据资产的作用主要是筛选进行决策和预测发展趋势。当前也有很多的银行利用数据资产在风险管理、客户管理、精准营销等方面的作用取得了意想不到的收获。例如浙商银行就利用数据建模分析客户流失量进行预警防范，通过这种方法来降低客户的流失量，也确实产生了显著的成效，浙商银行的客户流失量确实少了很多。3.3银行外部数据资产现状外部数据指的是与银行经营管理没有直接联系的其他方面的数据。当前银行虽然处于数据资产化、产业化的初始阶段，但是银行不断地利用大数据进行产业创新，提高了产品和服务的质量，银行对于外部潜在数据的重视程度也在不断地提高。银行外部数据的来源非常的广泛，并且随着互联网的不断创新发展，外部数据的重要性不断显现，外部数据逐渐发展成为银行进行决策分析的重要依据，不断助推银行业的经济发展。第一，银行通过分析客户的经营流水数据获得外部数据。银行以商业客户的经营流水数据作为分析对象进行分析处理，以此来创新贷款服务模式，更有针对性的为客户提供贷款服务。例如华夏银行杭州分行利用数据分析了解杭州马凯奴户外用品有限公司在淘宝、京东等平台的销售额很高，但缺乏固定资产，他如果通过传统的抵押质押方式很难获得银行融资的情况下，华夏银行杭州分行出台了针对电商企业的电商贷产品，银行通过电商企业的数据平台获取企业的经营数据，以此对电商的数据进行分析，发放贷款。这种创新形式也受到了很多电商的喜爱，很多银行通过推出这类产品帮助电商企业度过难关的同时，促进了银行本身的发展。虽然电商刚刚发展，但是电商贷的出现可以代表大数据信贷的缩影，大数据的运用越来越广泛。第二，银行通过接受商业客户数据资产进行质押贷款。当贵阳数海科技有限公司了解很多企业无法进行贷款时，他联系贵阳银行为很多企业进行数据资产质押贷款。这代表着数据已经成为能够被评估价值进行贷款的资产，数据资产逐渐的进入到产业化的阶段。第四章银行业数据资产存在的问题4.1数据开发和资产沉淀的能力不足银行本身就是一个每天输入输出很多数据的行业，传统的银行管理理念已经不能适应当前数字经济时代的发展。数字经济时代具有智能性、开放性、利他性的特征，银行必须要对传统的经营管理理念进行转变和调整。银行在传统的业务办理和数字转型过程当中积累了丰富的数据资源。银行在面对大量数据的情况下，缺乏数据分析的工具，不能很好的开发利用数据资源，能力普遍跟不上时代的发展。首先，银行在技术能力和设施建设方面方面没有跟上数字化转型的步伐，有的银行没有投入人力、资金和技术，科技研发水平不足导致银行不能充分的利用数据资源，数据资源不能得到有效的开发。同时，银行没有对数据资源进行系统的开发管理，数据资产不能被很好的沉淀下来。目前银行利用数据资产时往往是业务需要时就进行数据的建模分析，得到想要的结果后就没有后续的留存和研究了，数据没有得到最大的开发利用，不利于数据资产的进一步质量改进和价值挖掘。当前银行利用数据进行问题分析的时候通常都是需要什么数据就收集调取什么数据，海量的数据被收集以后一般都会被放到数据库当中，数据不能及时的被分析和利用，这很容易造成数据过时，银行耗费人、财、物收集到的数据没有任何的利用价值。银行要想长久的发展，不能像现在一样缺乏数据开发和数据沉淀能力，这样只会降低数据资产的质量，不利于银行最大化的利用好我们的数据资产。4.2缺乏对数据资产的统筹管理随着互联网的不断发展，大数据、云计算、5G等技术得到了大规模的运用，互联网推动着银行业的数字化转型发展。第一，全时间、全维度的生态场景已经成为银行经营的核心，银行需要多方合作，延长现代运营体系的链条。第二，数据资产现在已经成为银行发展的助推剂，必须要用好内部和外部数据资源，以此来推进银行全面步入数据转型期。第三，银行应该创新发展，拓宽业务渠道，通过管理数据资源来分析了解企业和个人的所需，以此来有针对性地提供各项服务。当前，银行的数据资产一般由专门的部门来进行收集、分析和处理，但是数据资源的开发者和用户之间却存在缺乏沟通交流机制的问题。数据开发和平台建设由技术部门负责，而数据资产是业务部门在使用。技术人员和业务人员之间缺少沟通交流的机制就会导致数据不能得到好的利用，造成资源的浪费。但是业务人员由于不懂专业技术和职责划分，他们不能亲自的处理数据，而技术人员也不了解业务人员的想法，这就导致了数据资源的利用率不高。银行缺乏一个统筹的部门来帮助各个部门之间进行沟通联系。4.3缺乏支持数据资产管理的复合型人才我们在面对大数据带来的好处之外，我们也要面对大数据带给我们的挑战。首先，我们必须打破逻辑的陷阱。银行现在正在作出改变，正在从之前聚焦高收入人群和商业客户转向各类人群。其次是打破安全陷阱。现代科技是一把“双刃剑”，我们要用好现代科技。如果用的好，数据可以助推数据资产的发展；如果用的不好，那么会带来数据泄露、数据中断等问题，影响行业的发展。再次是打破数据陷阱。数字经济时代不仅需要大量的数据，还需要丰富的数据类型和广泛的数据源。而传统银行的数据主要沉淀在交易过程中，类型和结构单一，难以准确的满足客户的需要。同时，银行内负责数据的部门可能无法实现数据的收集、分析和共享。与传统的数据资产相比，现在的数据资产具有数量广泛、价值高的特点。首先，数据资产涉及金融、会计、计算机等多门学科。其次，数据资产的收集和运用涉及到银行的多个部门，例如营收部门等。这就要求我们参与数据资产的人员具有多方面的能力，要懂得收集数据和分析数据。当前，银行当中的管理层大多数来自于基层，他们了解数据资产各个方面的步骤，但是如何更好的利用数据，如何让数据最大化的发挥价值，他们可能了解的不是很多，也没有受过专业的培训。这就导致银行的管理层不能更好的带动整个银行更好的发展，在正确决策和经营管理方面存在一定的问题。4.4数据资产的流通环节受限当前我国在数据资产方面相关的法律制度和营商环境并不完善，阻碍着银行的发展。首先，当前我国的资产管理正处于初级探索阶段，很多相关的法律制度并不是特别完善。第一，数据确认。在银行产生的各种数据当中，有一部分数据是银行产生的，用户发生的，对于这部分数据到底是属于银行还是客户，我国并没有进行明确的规定，存在数据归属权不确定的情况，这部分数据产生的价值到底应该归属于银行还是客户也没有明确的规定，这也阻止着这部分数据资产的流通与交易。同时，对于这部分缺乏明确归属的数据资产，也可能会存在信息滥用和不注重个人隐私的问题。第二，数据资产流通交易的合法性。当前我国的法律没有明确规定如何进行数据资产的流通与交易，对于限制和禁止的数据资产也没有进行详细的规定，这导致我们的银行在数据资产流通当中可能不被客户所信任，客户可能会对数据的合法性存在一些顾虑而放弃对于一些银行业务的办理，这可能会不利于银行业的发展。其次，数据资产的交易规则和场所尚未建立。当前，我国没有在市场上形成统一的数据资产交易场所，没有统一的交易机制和定价机制。同时，我国也没有制定统一的行业标准。当前我国制定的行业标准多为技术标准，对于特定业务缺乏统一的行业标准，各个银行之间的数据统计标准也各不相同，导致各个地方的差别都比较大。第五章促进银行业数据资产改进的建议5.1具备结构健全、权责清晰的数据资产管理架构当前随着互联网的不断发展，科技不断的进行发展，信息的传播速度加快，银行的各种信息都可以通过互联网达到互联互通。银行要想提高服务质量就必须协同发展，在内部各个部门当中建立沟通交流机制，让大家能够互联互通，了解具体情况；在外部各个银行之间也要利用科技的便利性实现互联互通，强化总行与分行、银行与银行之间的联系，构建数字化生态服务体系，并持续的进行更新换代。银行要想利用好数据资产，银行就一定要建立一个清晰的管理构架，实现各部门之间的统筹协调管理。银行可以专门的设立一个管理部门，负责收集各个部门需要的数据信息，记录他们的要求和期望，并把他们的要求和期望告诉技术部门。对于各个部门都没有涉及到的信息，管理部门要负责挖掘这部分信息的价值，提高数据资产的利用率。为了银行整体的发展，银行要根据自己的发展方向制定合适的发展战略，确定整体的目标和要求。数据资产的管理涉及到数据收集、数据处理等多个方面，涉及到银行的多个部门。银行的数据资产管理工作需要派遣专门的人员进行工作，给予他们相关的配套设施支持，并按时进行相关的培训，以此来提高数据资产的专业性和体系性。在银行负责数据资产的各个部门大致可以分为数据资产决策、数据资产管理部门，数据资产决策部门负责数据资产的决策工作，负责制定各种的决策制度；数据资产管理部门负责数据资产的管理工作，负责各项数据资产的流通和管理工作。5.2搭建完整的数据资产管理体系为了让银行更好的进行数据资产管理，银行需要搭建一个完整的数据资产管理体系。在数据资产的统计阶段，银行需要建立统一的标准，尽可能准确的收集各项数据，实现数据可控；在数据资产的管理阶段，银行要建立会计的资产目录，将资产正确的记录下来；在数据资产的运用和流通阶段，银行要提高数据的利用率，发挥数据资产的价值。为了提高数据资产的质量，银行也要实现资产可用，保障数据的准确性。（1）数据可控——数据标准管理和元数据管理银行要想实现数据资产的可利用性，银行就必须做到数据标准的统一。银行要根据市场的发展情况，更新数据资产方面的标准，以此来保证数据资产在格式、标准方面的统一。元数据是银行用来描述数据的数据，是对数据的系统性描述。当前，随着科技的发展，我们收集数据的方面也在不断地创新更新当中。银行要想在不移动储存数据的情况下，在储存好数据后实现数据的共享，实现数据在各个部门和银行之间的共享，银行就要加强元数据的管理能力。（2）资产可见——建立数据资产目录银行的数据资产目录对于记录全银行数据资产意义重大。数据资产目录在记录全部数据资产，实现资产全覆盖的同时，还应该具有差异性，能够满足不同使用者的需要。数据资产的管理人员能够借助数据资产目录来了解数据整体的收集；数据资产的使用者能够借助数据资产目录了解数据资产的整体数目、分布情况以及使用情况，以此来方便使用者通过数据资产目录进行数据资产的评估和分析、数据资产的决策。建立数据资产目录可以在实现数据资产管理的同时方便数据资产使用者，帮助银行更好的处理好数据资产。（3）资产可信——数据资产安全保护和风险管理银行也是一个数据输入输出非常多的行业，在平常的工作当中，数据不能出任何的差错。银行为了保证数据的安全就必须明确管理流程和进行数据信息安全的保护。第一，保证数据和信息的安全。银行对于收集到的涉及客户私密的数据要进行加密，通过加密的方式来防止数据被篡改、被窃取。当然，为了更好的保障数据安全，银行最好能做好数据的备份，防止数据的丢失。对于那些非常重要的数据，银行要采取更加严密的防范措施，例如对数据进行安全等级的划分，安全等级越高的数据使用越高级的安全防范系统；完善数据的风险预警，对于有问题的数据进行预警，并采取相关的措施进行应急处理，将损失降到最低。随着互联网和科技的不断发展，有很多的黑客喜欢入侵我们的银行的系统来窃取客户的信息，银行要紧跟时代发展的潮流，不断的更新银行的安全防卫系统，以此来保证客户信息的安全。第二，保证数据资产整个过程符合法律规定。当前，我国法律明文规定要做好个人信息的保护。对于银行来说，一方面要保证不泄露客户的数据信息，加强对于客户信息的保护，不让其他的组织获取客户的信息骚扰客户。另一方面要明确整个数据资产管理的流程，保证收集、加工、处理过程没有任何的差错，提高数据的质量和利用率。最后要做好整个过程的监控工作，派专门的人对各个环节各个部门的工作人员进行监督监控，保证整个过程都是在合法合规的过程中进行的。（4）资产可用——数据资产质量管理银行进行数据资产管理要保证好数据的质量，只有保证了数据的质量，银行在进行分析时才能够得到正确的结果，作出正确的决策。银行要做好数据资产质量管理，首先要明确数据资产管理的要求和规则，并细化各项标准，保证我们的银行操作人员能够真正的按照标准实施下去；其次要根据制定的各项标准进行监管，对于不符合规定的工作人员要进行处罚，保证我们在整个过程中的工作人员不敢违反相关的规定。（5）价值实现——数据资产运营和流通银行收集数据资产的价值就是为了能够利用到之后的运营和流通过程当中，银行要想实现数据价值的最大化就要做好运营和流通过程。首先银行要提高数据资产运营的理念和能力，可以到其他经营好的银行中参观学习，参观他们的工作流程和工作理念；可以邀请专家进行专门的培训来提高工作人员的运营能力，转变他们传统的工作思想；其次银行要不断地创新技术，提高运营的技术水平，提高工作效率；最后银行要掌握和记录好数据资产的流向，以便将来利用到涉及的各个方面。5.3积极利用技术创新赋能数据资产管理针对银行业的数据资产，在做好以上各方面的同时，银行也要不断的利用新技术进行创新赋能。首先，银行可以利用新技术创新数据的收集工作，提高收集的效率；其次，银行可以利用新技术提高数据的储存能力，实现海量数据的储存；再次，银行可以利用智能化设备进行数据资产的收集和处理工作，帮助我们的工作人员降低工作压力；最后银行可以利用新技术提高分析能力，运用计算机低成本和高性能的特点，高效的开展数据的分析工作。当前，智能技术也成为各个银行吸引客户的闪光点。智能服务人员为客户提供服务，帮助客户解决问题；智能办理服务终端，让客户能够自己办理想要办理的业务，能够大量的节省客户的时间。随着科技的不断发展，智能技术也在不断的发展进步，银行可以加大对于智能技术的研发力度，研发出更符合大众需求，更有利于收集客户数据，更好的服务客户的智能化产品。随着大数据的不断发展，银行作为一个拥有海量数据资产的地方，数据资产对于银行越来越重要，在当前开放、合作、共赢的社会环境中，银行一定要发挥好数据资产的优势，利用数据资产进行相关的决策。当前银行非常重视数据资产的运用，只有将海量的信息数据转化成可以被利用的资源，正确的开发利用好数据资产，充分的发挥好数据资产的价值，才能实现数据资产的价值最大化，以此来促进银行业的健康发展。相信通过以上各个方面的努力，如果银行能够改正以上各方面的问题，接受以上各方面的改进措施，银行中不可确定归属权的数据资产一定能够有效的利用。参考文献[1]张平.大数据时代个人信息保护的立法选择［J］.北京大学学报（哲学社会科学版），2017（3）：143-151.[2]李东静，刘永春.网络中民事权利的法律保护［M］.北京：金城出版社，2015：67.[3]张里安，韩旭至.大数据时代下个人信息权的私法属性［J］.法学论坛，2016（3）：119-129.[4]杨张博，王新雷.大数据交易中的数据所有权研究［J］.情报理论与实践，2018（6）：52-57.[5]汤琪.大数据交易中的产权问题研究［J］.图书与情报，2016（4）：38-45.[6]张建文.俄罗斯个人资料法研究［J］.重庆大学学报（社会科学版），