在线资本分配杠杆

在数字化浪潮的推动下，大数据、云计算、人工智能等前沿技术正以前所未有的速度重塑着金融行业的未来。数据不再仅仅是记录过往交易的静态符号。通过有效的数据管理，银行能够深入挖掘数据背后的价值，将海量、复杂的数据转化为可指导决策、优化运营、创新产品的宝贵资源。

近日，某银行总行数字金融资深专家魏生同51CTO分享了银行要如何更加精准地把握数据的力量，实现从数据资产到业务价值的高效转化。

银行数据管理难在哪儿？

“雇主在招聘时更加挑剔，不太可能扩大劳动力”。劳动力市场表现不佳是美联储官员从鹰派发言转变为鸽派发言的主要原因，考虑到美国的失业率数据仍在大幅走高，美国的劳动力市场很难在短期内有所改善。

“银行的数据基础较为薄弱，所以系统往往难以适应迅速发展的科技环境。”魏生坦言，像微服务、去耦合化等技术在应用过程中都存在系统容量、性能和用户体验的瓶颈。

数据治理不足也是银行数据管理中的一大难题。银行内部缺乏统一的规范和治理体系，导致数据分割严重，数据质量参差不齐。

在数据的管理和应用过程中，数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。银行在确保数据合规的同时，还需要防止数据泄露、篡改和窃取。如何在严格的监管要求下实现数据价值的挖掘和应用，是银行面临的重大挑战。

此外，银行在数据管理方面还面临着技术人才短缺的问题。“传统银行与互联网公司相比，既懂业务、又懂科技和数据分析的复合型人才非常欠缺。”魏生强调，建立专业团队应对数据人才的稀缺，并实现业务数据价值的最大化，对银行而言是一个挑战。

同时，银行的各个业务系统往往是独立运行的，难以实现系统间的数据共享和复用。不同数据源之间的整合难度大。而数据整合的困难又会对后续数据运用带来阻碍。

外部环境的快速变化也是银行数据管理面临的重要挑战。第三方支付和新兴技术的迅猛发展，对银行系统的处理能力提出了更高的要求。

最后，数据资产化的管理难度比较大。“银行数据归属的管理职责是分散于各业务线、各部门的。“魏生介绍，受限于部门职责边界，对行内的数据进行全口径、全周期的有效管理挑战重重。目前，银行的数据管理存在数据重复采购、多次加工和数据歧义等问题。

总的来说，银行在数据管理中面临的数据基础薄弱、数据治理不足、数据安全隐私、技术人才短缺、数据整合困难、外部环境变化带来的挑战以及数据资产化管理难度大等诸多问题，这些问题影响了银行的数据利用效率。

数据管理难题如何解？

面对银行在数据管理中的诸多挑战，魏生认为应当从管理、安全、能力提升和数据挖掘与应用四个层面来应对。

在管理层面，魏生介绍，银行通常的做法是建立统一的数据治理体系，来满足监管的要求，并提升数据的质量。从2018年开始，人民银行和银保监会相继出台了一系列关于数据治理的指引和通知，要求银行机构提升数据质量以满足监管标准。可以说，银行金融机构数据治理体系的建设提升受到监管机构与市场的双重督促。

在安全层面，魏生提到，银行在确保数据安全和合规方面，需要采取多层次的保障措施。通过先进的技术手段如加密存储和匿名化处理，强化内控制度，确保数据共享合规性，并建立风控模型以降低风险。同时，银行注重客户信息透明度和参与权，尊重客户数据删除权。此外，监管外包和第三方合作，需确保合规性，并设立消保部门以保护消费者权益。

在能力提升方面，银行正在通过升级技术架构、实施全生命周期数据管理流程，并采用先进的数据挖掘与大数据分析工具，来提高数据的精准应用能力。同时，通过实施数据中台策略，银行能够整合分散在多个系统中的数据，打破信息孤岛，实现数据的共享和复用，还能支持数据的全生命周期管理。

在数据挖掘与应用层面，魏生介绍，银行也正在积极利用数据技术在精准营销、风险防控和运营优化等多个业务场景中发挥作用。

随着数据量的不断增长和数据分析技术的进步，银行在内部对于“数据消费”的需求也日益凸显。数据消费是指将数据作为一种重要资源，它不仅仅是对数据的简单使用，更是通过深入的数据分析和挖掘，获取有价值的信息和洞见，从而实现业务的优化和创新。通过全面、深入地挖掘和应用数据，银行可以更好地应对市场变化和客户需求，推动业务的持续创新和发展。

数据的价值如何释放？

如何能让业务真正用起来数据，实现数据驱动业务发展呢？

几年前，这个问题的答案是“数据中台”。在当时数字化的热潮之下，国内诸多企业花费百万乃至千万元开始“大建数据中台”。但实际落地后，中台在很多企业中却并没有奏效。尽管数据中台帮助整合了不同来源的数据，提供了统一的数据视角和管理，但很多企业在数据的应用上还远远不够，没能让这种生产要素的价值充分发挥出来。

在这种趋势之下，“数据飞轮”的概念也随之兴起。这一新兴概念强调数据和业务双向的良性驱动，充分考虑数据在业务中的应用，让数据资产与业务应用形成闭环。

在魏生看来，与传统数据中台相比，实现数据飞轮有几个关键要素。首先，高质量数据的获取和精准标注是基础，确保数据的准确性和直接应用性。其次，自动化标注减少人工介入，提高效率，尤其在处理复杂数据时显得尤为重要。第三，基于云基础设施的构建是避免数据孤岛、实现数据无缝自动处理的关键。此外，数据资产管理与挖掘、以客户为中心的应用、技术驱动的产品创新，以及全生命周期的数据管理，都是数据飞轮成功运转不可或缺的部分。

“数据飞轮是数据中台发展到更高阶段的呈现形式。”魏生强调，数字化转型是每个企业的必经之路，但如何支撑数据应用并发掘其价值，才是企业应当持续关注的核心，企业需要的是基于自身的资源禀赋、能力基础和实际需求，选择最适合自己的解决方案。

• 数据
• 银行
• 释放
• 在线资本分配杠杆
• 要素