商业银行的数据资产曲线是怎么跑出来的( 二 ) 来源|零壹财经作者|彭佳焱19

杜啸争认为，当前商业银行数据资产管理主要受四个方面驱动：
第一个是数据治理方面受监管驱动，这是最大的一个驱动力，而且是一个很好的抓手。
第二个是银行整体数字化转型的需求，尤其是从去年年底到今年年初，银行把数据管理部变成一级部门，和传统的公司部、零售部平级，银行第一次把数据管理部从科技里独立出来成为一级部，这是为了推进全行的数字化转型，而全行的数字化转型最大的一个驱动力，就是数据驱动，而数据驱动的基础，是数据质量和数据治理的问题。
第三个，是对于数据应用需求的急迫性。我们看到很多银行的数据资产管理的驱动是“拉式”的，用户有需求我再反推科技部门去做。但现在逐渐变成了“推式” ，由业务部门来主导为去推，同时业务部门建了很多的数据分析团队，要求数据快速接入，快速应用，这就要求科技部门能够实现DataOps这种理念，实现数据的快速迭代。
第四个，数据交易市场对于数据产品的要求是尽量标准化，商业银行要进入和运用数据交易市场，就要有高质量的数据资产管理。

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“大家都很清楚，靠传统的信贷或者利差的这种发展方式，其实银行已经有一定的瓶颈，到底如何能够去带来银行的第二发展曲线？”杜啸争说，各个银行今天之所以这么重视数据管理部，就是希望这么多年的数据积累能够变现，能够变成银行新的利润增长曲线。
从这个视角来看的话，数据资产管理能够给银行带来几个方面的业务价值：
一、一旦数据要素市场真正的形成交易规模，数据资产管理能够给银行带来直接收益。
二、银行的发展无非就是开源节流，节流方面，最重要的一个方式就是把银行所有的内容能够用数据的方式来表现，一切业务数据化，最终通过数据的方式能够很快找到业务中的问题，反向推进问题的解决。一切业务数据化，相当于建立数字原生企业，帮助银行实现业务的全流程监控，反向推动整个业务的提速。
三、银行现在主要有两个数据应用方向，营销和风控。通过底层的数据平台整合之后，通过AI算法，无论是在营销的准确度，还是在客户渠道推荐上都得到明显的提升，带来很大的收益。而数字化风控平台，可以减少从贷前、贷中、贷后整个过程中的风险，识别出优质客户和风险客户。
二、“四可”要求，四大痛点
从每时每刻都在生成海量数据，到形成可以便捷使用，到可以交易的数据资产，在当下依然殊非易事。
【商业银行的数据资产曲线是怎么跑出来的】虽然国家层面对数据资产还没有统一的定义，但是作为一种新兴的无形资产已经达成共识。中电金信认为，对数据资产的界定可以大致明确四个确认条件：外部变现或内部收益、可控制、可评估以及可计量。因此，对数据资产管理的要求可以总结为可看、可用、可管、可估。
可看：管理数据资产的先决条件是可以从海量的数据资源中识别出具有资产化价值的数据资源。只有能够为企业带来经济利益、具有交换价值和应用价值的数据资源才具备了确认为数据资产的条件。
可用：原始的数据资源仅是价值创造的“原材料” ，数据资产只有以数据产品或服务的形式被最大限度地不断使用，才能衍生或积聚更大的价值。通过提供涵盖数据集、API数据、加密数据、数据分析报告、数据应用程序等数据产品，和包含数据采集、数据分析、数据可视化、数据安全、数据咨询等数据服务来直接满足数据消费者的使用需求。