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曾经，金融业流传着一种说法，金融机构之间的竞争越来越集中在数据上，即“数据为王”。但对于金融机构来说，该怎样才能把数据真正变成资产？
这方面，大型银行构建了强大的大数据平台，充分挖掘数据的价值，从而强化科技赋能与应用场景的紧密融合，推动全面的数字化转型。对于中小银行则不然，需要突破技术、人力与思维等难题，从而构建适合自身的数据治理路径。
在具体的实施路径上，中小银行该如何做好数据资产管理？
领先银行与第三方机构的探索为行业提供了更多启示。11月7日，南京银行与普华永道在第四届中国国际进口博览会联合发布了《从生产资料到生产力——商业银行数据资产及业务价值实现》白皮书。
这份报告全面分析了商业银行数据价值实现所面临的挑战，探索了应对策略与数据资产价值化建设的有效实施路径，并结合优秀银行的实践案例，为商业银行挖掘数据资产业务价值提供了行之有效的借鉴。
“世界最有价值的资源不再是石油，而是数据”。《经济学人》杂志曾提出过这一著名论断。
作为天然的大数据公司，银行拥有大量数据金矿，数据资产已经成为银行数字化变革背后最重要的纽带。然而，谈到银行业数据资产的现状时，不少银行从业者却表示，“数据宝藏就在那儿，但却不知道如何挖掘。”
这正是各类金融机构今天都面临的挑战：即怎样把数据真正变成资产，激活数据资产的价值，使得数据成为业务创新、场景建设的助推剂。可以说，加强数据资产管理、最大化挖掘数据资产的价值具有很强的急迫性。
2020年4月9日，中共中央、国务院公布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》就曾明确提出“加快培育数据要素市场”。数字经济的发展极大激发了数据资产作为生产要素的活力，银行需要如何将各类场景数据打通，如若不打通数据层，以后的发展必然各大场景割裂，难以增强协同效应。
对于中小银行来说更是如此，当下依然面临缺少统一的数据资产管理平台、缺乏对数据资产体系的整体规划、持续维护运营能力较弱、数据管理与业务流程融合不够等问题。
《2020中小银行金融科技发展研究报告》调查显示，在具体的数据治理应用方面，达到成熟应用的仅为10%；数据管理与业务流程融合度并不深入，前置数据人员覆盖到业务条线的广泛应用程度仅为8%；有2/3的银行还未设立首席数据官或成立数据中心。
更为关键的是，数据资产管理效率的提升有赖于银行信息化应用水平、人才体系、IT基础设施等能力的整体提升，通过大数据与各类创新技术的深度融合，从而提升金融机构的敏捷与创新能力。在这样的背景下，银行数据资产管理何去何从？
作为银行业数据资产管理的先行者，在中国互联网金融协会互联网银行专业委员会的指导下，普华永道联合南京银行，通过系列的研究、分析与实践，发布《从生产资料到生产力-商业银行数据资产及业务价值实现白皮书》。
《白皮书》一针见血地指出了银行业数据资产管理面临的挑战。比如数据资产管理文化与意识未能形成；数据平台建设未实现数据资产的统一存储和全视图；数据资产可见性、可用性差，数据应用的实现高度依赖技术开发；缺少对数据资产的价值衡量手段。
同时，这份报告对银行如何开展从数据资源的治理到数据资产的管理，最大化数据资产的业务价值给出了全新的解决方案，并给出了详尽的案例阐述与针对性建议，意在帮助银行构建全新数字化时代的数据资产管理能力。
一份好的研究报告，需要理论指导性与实践意义兼具，才能有更深远的价值，这份《白皮书》就做到了这一点。以此来看，这份报告的出炉恰逢其时。
总体来看，这份报告有如下几个特点：一是观点清晰、逻辑性强，给出了明确的数据资产管理实践框架，有很强的指导意义；二是接地气，报告结合了银行面临的背景、难题，在总结领先银行、互联网机构数据资产管理实践经验的基础上，给出了切实可行的建议。
具体而言，目前大型国有银行、股份制商业银行以及部分数据管理能力成熟的城商行正在迈入3.0数据资产化阶段。《白皮书》指出，这些银行在该阶段的重点实施举措包括以下几个。
首先是规划数据资产管理体系，从商业银行顶层数字化转型、数据战略出发，自上而下规划全行的数据资产管理体系与解决方案；其次是建立数据资产运营能力；此外，还包括实施数据资产管理平台，不断优化数据资产管理与应用机制，逐步实现数据资产对业务的全面赋能，从而使商业银行从数据资产中获取最大化收益。
对行业而言，有了《白皮书》的这套实践出来的方法论，有助于帮助更多银行在数据资产管理建设与创新上少走弯路，实现更快的突破。
在银行业加强数据资产管理的过程中，领先机构在实践层面的案例至关重要。《白皮书》就对建设银行、平安集团、光大银行、阿里巴巴、华为、南京银行等机构在数据资产管理方面的实践案例进行了分析。
大型银行的启示是，借助数据资产管理转型，一方面通过全面推进数据治理，打通底层数据为业务赋能，提升全行数据分析及用数能力，另一方面，推动金融科技应用呈现全面化、精细化，业务条线和管理流程都在加快智慧转型。
而如何通过提高数据的管理与治理能力构建数字化经营能力，对于中小银行数字化转型升级和构建有别于传统银行模式的运营体系，具有极其重要的意义。
作为较早布局数据资产管理的城商行之一，南京银行早在2014年就开始深入开展数据治理工作；2018年起，南京银行在国内城商行中较早建立了完整的数据治理体系和数据架构体系，并积极开展了一系列数字化应用实践，实现由“业务数据化”向“数据资产化”的转变。
随着自身数字化建设的深入，南京银行发现新的数字化应用痛点逐步显现，如缺乏体系化的数据资产管理能力，缺乏数据资产与业务使用的联动性等。
为解决这些痛点，南京银行于2020年启动数据资产管理体系规划与数据资产平台设计工作，制定全行数据资产管理体系规划建设蓝图。南京银行通过开展数据资产管理体系建设，提升了开放共享的中台能力和稳定可靠的底层基础能力，通过持续丰富数字化产品功能，目前已实现大数据用例几百个场景。
在实践之外，此次南京银行从理论层面率先行动，《白皮书》也为全行业进行数据资产管理创新提供了理论性的指引。
相比过去，数据在金融行业的角色已经发生了明显的改变，从过去的被动对内协助管理，变为现在的主动对外支持业务决策。随着商业银行积累的数据资产规模越来越大，对于数据资产的有效管理存在巨大的挑战。
这需要银行不仅要把数据治理上升到战略层面，使其成为业务部门的工具，让数据快速给业务带来价值。在银行经营的所有关键环节都离不开数据，大数据基础设施承载了大量核心业务如精准风控、精准营销、反欺诈等，运用科技提升金融业基础设施的数字化能力成为必然选择。
从根本上来看，商业银行面临的数据治理、流程重塑、系统与技术应用等方面的挑战，源于数字化转型存在数字思维不统一、人才稀缺、成本投入高等瓶颈问题。因为数据资产管理不是割裂的，而是要银行数字化转型这盘整棋中的关键角色，考验数据架构的更新迭代是否可以跟上数字化转型的步伐。
无论是核心系统还是大数据系统，抑或是新型的业务系统，数据都已经成为银行运营的核心资产，大数据技术加人工智能等技术的应用，正在让银行的数据变成银行高价值资产，推动科技赋和场景应用创新，进而推动内部IT系统的重构和银行的组织架构变革。
南京银行的做法已经为中小银行提供了可借鉴的案例。其解决方案是从顶层设计开始构建数字化转型的战略，自上而下推动制度流程和资源保障落地，强调围绕一个“数据湖”架构体系，两个中台服务的数字化转型战略方针，持续调整和优化整体数据架构。
在具体的数字化落地举措上，南京银行除了较早启动全行数据治理工作，还积极制定金融科技规划，明确敏前台、厚中台、稳后台三层架构，持续搭建数字化产品服务体系，提升全行上下的数据分析决策能力。
在当前南京银行的数字化转型中，已经将数据资产管理打造成为了差异化特色。未来，南京银行将持续推进数字银行建设，不断加强数据治理顶层设计，推进数据架构与应用体系建设与推广，丰富数据资产内容，挖掘数据价值。
在南京银行之后，必将有越来越多中小银行认识到数据资产管理的重要性。只有根据自身优势做深做透差异化场景生态，从而沉淀更多数据，给客户提供更优质的产品与服务体验，才能实现彻底的数字化转型。
文章来源：李静瑕
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