2025年数据资产全生命周期管理体系建设白皮书_23页_3mb

报告摘要

数据资产全生命周期管理体系构建白皮书总结

核心内容概述

本白皮书围绕数据资产全生命周期管理体系的构建与演进，探讨了金融企业在数字化转型过程中如何通过系统化管理实现数据价值的最大化。核心内容涵盖数据战略体系构建、数据资源高效盘点、数据资源治理、数据资产应用模式、数据资产估值方法以及战略路径选择等多个方面，旨在为企业提供一套完整的数据资产管理框架。

主要观点与关键信息

1. 数据战略体系构建

政策背景：自2020年起，数据被明确列为新型生产要素，政策推动数据要素市场化改革，金融行业成为重点。
战略意义：数据资产从“沉睡资源”向“核心资本”转化，是金融企业转型升级的关键。
驱动力：数据资产管理工作需从“厘清家底”“明确价值”“创造财富”三方面推进。

2. 海量数据资源的高效盘点与分类

盘点挑战：
- 数量庞大与质量控制之间的矛盾；
- 分类单一与业务应用需求之间的矛盾。
解决策略：
- 构建数据资源盘点工艺与实施方法规范，采用“培训、初盘、评审”三步法；
- 引入AIGC技术提升盘点效率和质量；
- 构建多维分类体系，包括数据视角和应用视角，覆盖2000项数据类目和200个应用场景。

3. “业数技”三维协同驱动的数据资源治理

治理挑战：
- 数据治理价值不显著，仅停留在基础数据质量提升；
- “业数技”职责分工不清，业务部门缺乏数据能力，数据团队无法代行业务职责。
解决策略：
- 推行“以用促治”的治理模式，结合数据应用推动治理工作；
- 建立“全权委托代理机制”，实现“业数技”协同推进；
- 重点治理非结构化数据，为大模型应用提供支撑。

4. 数据资产高效应用的三元驱动模式

三种应用形式：
- 经营统计：用于描述业务现状，如监管报送、绩效考核等；
  - 痛点：指标过多或过少、依赖手工统计。
  - 解决：建立指标体系并推动自动化。
- 洞察分析：用于分析业务根源和预测趋势；
  - 特点：以业务命题驱动、结论明确、多技术融合；
  - 应用方向：大模型技术助力自动化指标加工与分析报告生成。
- 流程自动化：实现业务流程的智能化与高效化；
  - 应用场景：如自动化审批、精准营销；
  - 推进方式：“经营目的+客群+产品+渠道”四要素组合。

5. 超越成本视角的数据资产估值

估值与入表的区别：
- 数据资产入表是会计学范畴，强调成本度量；
- 数据资产估值是经济学范畴，采用成本法、收益法、市场法进行价值评估。
估值意义：
- 促进数据治理和数据应用，为数据资产交易和融资提供依据；
- 成本法为数据入表提供参考，收益法强调业务价值创造。

6. 数据资产全生命周期体系建设的战略选择

战略核心：选择合适的组织形式、资源配置策略和建设重点。
组织形式：
- 数据团队设立在科技条线或业务条线，需结合企业实际情况；
- 一级部门模式逐渐成为主流，部分企业采用二级中心作为过渡。
资源配置：
- 建议将数据体系纳入金融科技预算机制；
- 数据类预算可占金融科技整体投入的一定比例。
建设重点：
- 基础性工作：数据资源盘点、数据标准规范、组织与制度建设、数据安全；
- 应用导向：以数据应用为核心，推动专项治理；
- 优先方向：客户洞察、降本增效、产品优化等。

总结

数据资产全生命周期管理体系的建设，是金融企业实现数字化转型、提升竞争力的重要路径。通过构建系统化的数据战略、高效的资源盘点与分类、协同的“业数技”治理模式、多样化的数据应用形式以及科学的估值方法，企业可以更好地激活数据资产价值，推动其从资源向资本转化。战略路径的选择需综合考虑组织结构、资源配置与建设重点，确保数据管理工作的可持续性和有效性。

联系信息

张超：安永（中国）企业咨询有限公司大中华区金融服务中国咨询主管合伙人
邮箱：Jason-c.zhang@cn.ey.com
阮祺康：安永（中国）企业咨询有限公司大中华区金融服务科技咨询主管合伙人
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王朝辉、汪洋泽、朱汉乐、李凯奇、岑学锋、李颖、李博阳：金融服务科技咨询合伙人及高级经理
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