中国金融业数据资产管理攻坚蓄势

Original IDC中国 IDC咨询

2024-09-16

北京，2024年2月28日——

随着数据要素市场建设的快速推进，数据资产管理进入快速发展阶段。2023年12月31日，国家数据局等17个部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确提出到2026年底数据要素应用总体目标。同一天，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，针对数据资产开发利用、价值评估、收益分配、信息披露等方面作出了明确规定，目的是促进数据资产合规高效流通使用，更好释放数据资产价值，提高全要素生产率。

金融业是《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》所聚焦的十二个行业和领域之一。金融业数据资产管理正处于攻坚阶段，同时也面临诸多挑战。其中包括核心数据模型的梳理难题、数据资产目录与底层数据的打通问题、海量数据资产的高效管理难题、业务人员的用数难题等。

基于此，IDC对中国金融业数据资产管理市场进行研究，并发布《IDC PeerScape: 中国金融业数据资产管理实践与案例，2024：盘点快速落地，运营需求上升》（Doc#CHC51851724，2024年2月）报告。

数据资产管理在中国金融业的发展最早萌芽于 2019 年前后，但是其在中国金融业的蓬勃发展是从 2022 年下半年开始的。原因是经过前期的摸索之后，2021 年业内几个标杆案例落地，如南京银行、渤海银行等。从 2022 年下半年开始，落地数据资产管理平台的机构看到了该平台对于业务的真正价值——可以实现数据资产的可见、可用。

当前，金融业数据资产管理实践重点在数据资产的盘点、使用阶段。在大多数金融机构，数据资产目录与底层数据的打通正在攻坚。数据资产的入表、价值评估、流通、交易等方面也已经开始了前沿性研究。对于数据资产管理中面临的棘手问题，越来越多的探索正在获得成功经验。

IDC预测，2024年金融业数据资产管理有如下几方面发展趋势：

数据资产入表成为推动数据资产管理市场加速发展的重要因素。2024年1月1日起，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施。数据资产入表，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。从行业层面来看，以数据资产入表为起点，数据资产化的价值可以通过数据资产的交易、金融创新应用等各种方式助力企业实现可持续发展。从企业层面来看，数据资产入表的价值将体现为企业估值的重构，特别是对于上市公司而言，估值的改变未来也将对其股价表现、融资等有较大影响。因此，一方面，上市公司的数据资产入表、价值评估相关技术与解决方案将在2024年迎来市场机会；另一方面，数据资产的入表，也会进一步推动金融机构进行数据治理、数据资产管理。
业务部门用数门槛不断降低。目前，数据资产管理已经跳出过去数据治理的范畴，开始从业务视角对数据进行盘点，这使得数据不是按照其所归属的系统、归属的部门进行分类展示，而是根据其在业务流程当中的位置和价值进行展示，并且展示在统一的数据门户当中。这会使得业务人员使用数据越来越方便。
关于数据资产入表、数据交易的探索已经初步开始。数据资产入表、数据交易当中，都需要相应的技术支持。例如，数据资产入表过程中，需要确定数据资产业务归属部门、进行成本评估分拆等，这其中需要技术支持。数据交易当中，需要联邦学习等隐私计算技术的支持。
数据资产运营的需求正在逐步上升。数据资产管理的目的是促进数据的使用，从而使其对业务产生价值。数据资产盘点完成之后，业务人员能够真正将数据用起来才算成功。因此，前期数据资产盘点逐步完成之后，金融机构需要开启“以用促管”的良性循环。数据资产运营需求的上升，已经是看得见的市场机会，并且该领域的实践创新已经开启。
金融业数据安全、数据确权会迎来新的市场机会。数据安全的保障、数据确权问题的解决，是数据资产流通的前提，因此金融业数据安全市场与数据资产管理市场的发展会相伴前行。
人工智能技术可以帮助数据资产管理多个环节提升效率。例如，人工智能技术可以应用在数据资产盘点阶段，提升盘点的自动化程度。另外，在数据分析应用环节，大模型将可以提供对话式分析，业务人员用语言表达来获得分析结果，这可以大幅提升数据分析工具的易用性，促进数据在业务当中的应用。