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银行业数据采购规模逐年大幅增加,数据要素如何赋能银行数字化发展
蓝鲸银行 占健宇  ·  22-11-26 18:42  · 阅 41.7w
此前上海数据交易所发布“一站通金融数据交易板块”。上海数据交易所研究院院长、复旦大学教授黄丽华向蓝鲸财经记者透露,目前至少有20家银行机构加入,包括国有大行、股份行以及城商行等,参与度高。

“未来10年,金融业将是促成不同行业数据协同发挥作用的最佳领域,也将是数据融合规模最大、需求最强、基础最佳的战略高地。”11月25日,工商银行上海市分行副行长张晓琪在2022全球数商大会上说道。

金融业是数据覆盖纬度最广、服务社会主体最多、应用场景最丰富、联系实体最密切的行业。上海市经济与信息化委员会副主任张英在会上指出,上海数据交易所从去年成立以来,已挂牌数据产品301个,其中金融板块248个,是数据产品流通最为活跃的行业。

值得关注的是,细分金融行业来看,银行业的数据需求最为旺盛。根据《金融业数据流通交易市场研究报告》,近五年来,金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达40%。其中,银行业数据采购项目数量占主导地位,约占整个金融业七成。

为支持各类金融数据要素对接,推进实现金融板块银行领域数据全品类覆盖,今年9月,上海数据交易所发布“一站通金融数据交易板块”。上海数据交易所研究院院长、复旦大学教授黄丽华向蓝鲸财经记者透露,目前至少有20家银行机构加入,包括国有大行、股份行以及城商行等,参与度高。

从实践看,数据是支撑银行数字化转型的关键要素。但不容忽视的是,银行在数据要素应用中仍面临不少困难和问题。围绕数据要素如何赋能银行业务发展、金融数据要素价值等话题,数商大会上多位业内人士展开了探讨。

数据要素赋能银行数字化发展

“作为金融服务企业,银行天然地在和数据、信息打交道。”中国工商银行软件开发中心高级专家刘承岩在“数据要素赋能金融携手共创数字生态”分论坛上表示,整个银行的数字化发展经历过两个阶段:一是以电子化和信息化为特征的数字银行的1.0阶段;二是以智能化和开放化为特征的数字银行2.0阶段。

其指出,进入数字银行2.0阶段,银行整个模式发生了非常大的变化:一是API化、金融生态云化、开放化,使得银行作为一个金融服务企业已经嵌入到数字经济生活的各个领域和各个层面;二是人工智能技术的快速成熟和整个社会面的数据要素极大地丰富,使得银行总体上能够利用人工智能技术实现决策数字化。“这是数字银行2.0阶段最重要的点,即数据作为新要素驱动业务经营和决策。”

交通银行数据管理与应用部副总经理张静表示,从银行实践看,数据的共享应用正在银行的转型发展中发挥着重要作用。以服务实体经济、发展普惠金融为重点,银行应用数据进行了许多有益的实践。

“过去5年,银行越来越重视数据价值的发挥,开展数据治理、引用各类外部数据、推进内外部数据的融合应用为银行服务实体经济,实施数字化转型提供了非常好的支撑。特别是在发展普惠金融以智慧化、便捷化的产品服务和渠道触达,提升大众对金融服务的获得感方面,数据应用发挥了非常重要的作用。”张静指出。

上海银行数据管理与应用部总经理助理刘训艳指出,对于银行来说,数据要素的使用较为充分。数据要素对银行内部的经营管理,包括营销、风控等领域发挥了较大的价值。

不过,张静坦言,在数据要素应用的过程中亦存在一些困难。一是数据共享渠道不通畅。在数据合作中,双方的信息沟通、实施运作方面目前存在着较多的条件限制,无法顺畅或高效开展。二是数据交易模式不规范。当前数据交易合作更多的是采用自行磋商的方式,因此所提供的数据产品大多为定制化非公开的,形成了整个数据市场的不透明和无序拓展。三是数据要素不充分,“一对一”的交易模式使得数据供求双方缺少一个渠道了解整个市场情况,难以针对差异化的数据需求形成有效的数据供给,给数据要素的高效流动带来了较大的阻碍。

此外,普华永道中国区域经济主管合伙人张立钧在接受蓝鲸财经记者采访时表示,在数据要素领域,银行的机遇与挑战并存。相比其他行业,其产生数据资源产品相对更容易,但与此同时,银行的数据较为敏感,安全问题亦不容忽视,因此银行机构需要更严谨地去衡量是否应变现数据资产。

中国信息通信研究院大数据研究所副所长魏凯指出,金融机构除了要看到数据应用价值的发挥、数据流通效能的提升,还需要注重数据文化的建设,数据管理和开发组织架构的建设,数据内部管理制度的建设以及相关工作流程规范和技术能力建设。其表示,金融机构构建现代化数据管理能力是首要任务,是构建数据能力的基础,也是夯实数据资产化和数据应用的关键。

银行业数据采购项目数量约占金融业七成

金融业的天然属性决定了其是数据密集型投入行业。近年来,金融业数据交易市场规模发展极为迅速。

在2022全球数商大会上,“6+6”成果全球首发,《金融业数据流通交易市场研究报告》为成果之一。该报告显示,“近五年来,金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达40%,远超金融业采购总项目数量复合年均增长率26%,显示出金融业数据交易市场规模发展迅速。”

从金融业细分行业看,银行业数据采购项目数量占主导地位,约占整个金融业七成,排名二、三的分别是保险与证券,分别占比15%与8%,剩余的金融机构,如消费金融、小额贷款公司等,加总份额大致与证券相当。2016年开始,银行业进行数据采购的规模逐年大幅增加,保险业、证券业及其他行业进行数据采购的规模也在不断增加,但总体还是呈现银行业数据采购规模大大领先,保险业和证券业次之的格局。

金融业数据交易产品情况如何?报告显示,金融业交易的数据产品可以分为个人信息类、企业信息类与其它信息。以个人征信、身份认证、不动产数据为代表的个人信息类数据产品交易占据主导地位,市场份额约占整个金融业数据交易的七成。根据综合测算,金融业交易的数据产品中,公共数据约占90%。

在数据要素市场建设、引导数据交易由场外转向场内以及相关制度建设等方面,报告提出了相应政策建议。一是鼓励金融业公共数据进入场内交易,公共数据占金融业交易数据的90%,如何合规、有效使用这类数据一直是困扰金融业数据交易的最大难题。鼓励引导金融业公共数据进入数据交易所内交易,不仅可以保证交易的合规性,更有利于金融业公共数据的价值发现,充分发挥数据对金融业发展的放大、倍增、叠加效应。

二是构建数商生态,积极发展数据要素型企业数商生态的构建,不仅明确了各类数据交易主体的行业定位与市场功能,确定数据供应商“数据要素型企业”地位,更有利于培育新生数据供应商,在增量市场中做大做强数字经济。

三是加快推动金融业数据资产化与入表工作。目前,金融业对数据要素的认知更多停留在辅助营销与风控业务,对金融业数据资产化以及数据资产价值重要性认知不足,这也是目前阻碍数据交易流通的不利因素。推动金融业数据资产化与入表工作,有利于整合金融企业内部数据资源、确认数据产品价值、形成更多可交易的数据产品,从而提高金融数据交易规模,提升流通效率。

四是完善金融业数据采购制度,加强信息披露。金融业数据采购信息披露明显存在不足,以银行业为例,6大行均有数据交易信息披露,但披露额与实际交易额相差较大,14家全国股份制商业银行与128家城商行,存在信息披露的银行仅占60%。现阶段应将数据采购纳入金融业采购目录,方便信息披露与采购管理。