12月27日，由贵阳大数据交易所主办、光大贵阳分行协办的“新要素 新资产 新发展——数据资产价值共创主题论坛”在贵阳举办，光大银行数据资产管理部副总经理黄登玺受邀出席论坛，并发表题为“加强数据资产管理 共创数据要素价值”的主旨演讲。

光大银行数据资产管理部副总经理 黄登玺

以下为现场发言实录：

很荣幸受邀参加贵州大数据交易所举办的“数据资产价值共创”主题论坛，贵阳是我国数据交易和运营领域的先行者，连续多年举办大数据产业博览会，数据已成为贵阳和贵州一张靓丽的名片，非常高兴能在贵阳向大家分享光大银行在数据资产管理和数据要素市场方面的一些思考和实践。

今天分享的题目是“加强数据资产管理，共创数据要素价值”。在具体分享之前，先跟大家辨析三个概念：数据资源、数据资产和数据要素。数据资源，在数据出现时数据资源已在物理数据库中实际存储，只是在认知层面未将其概念显性化。数据资产，从企业内部管理角度看，数据的发展经历了从资源到资产再到资本的一个从加速到乘法的过程，当前已进入数据资产发展阶段；从财务会计角度看，将不能入表的数据称之为资源，能入表的数据称之为资产。数据要素，是从社会生产角度考虑的概念，侧重的是数据要素和其他社会生产要素的联动效应。今年国家数据局出台“数据要素×”三年行动计划，会联动很多领域，金融服务领域也是我们正践行的重要方向。

第一部分：加强数据资产管理

光大银行数据管理发展阶段。光大银行数据工作分为三个阶段，第一阶段是数据管理，起步于2006年，标志是第一代数据仓库建设，通过技术驱动，数据从沉默的、未被挖掘的资源，开始被唤醒，应用于业务场景。第二阶段是数据治理，起步于2012年，伴随着移动互联网的蓬勃发展，“大数据”概念进入人们视野，大家对海量多元的数据治理愈发重视，希望通过综合、统筹的数据治理提升数据价值。第三阶段是数据资产运营，起步于2019年，当时光大银行展开了新一轮的思考，提出了“数据资产”的概念，我们国家数据要素的概念最早也是在2019年提出，数据能不能成为资产的核心是其价值能不能够通过一些运营的手段被更好地呈现。

让数据创造更多财富的数据战略。光大银行数据战略是“让数据创造更多财富”，与我们数据资产管理的核心理念一脉相承。在数据战略蓝图绘制中，我们特别强调数据发挥作用的势能和动能：数据势能包括数据资产可信化和数据构建敏捷化，其本质可以总结为治理和基础设施两方面，通过数据治理让资产更加可信，通过基础设施建设让数据资产加工链条更加敏捷。数据动能包括业务运营数智化和数据资产货币化，其本质可以总结为内部应用和外部应用，数据内部应用和外部应用是数据资产发挥价值的主要体现。

全面赋能业务发展的数据架构。光大银行数据架构由“三横两纵”组成，“三横”指的是数据底座、数据中台和数据运营，“两纵”指的是数据资产管理和数据安全管理。数据底座随着多年的发展，各家银行在数据底座技术上都取得了长足进步，当前差异已不太明显，更多聚焦于如何提升对业务支持的效率上。数据中台，当前业界对数据中台的概念定义和发展趋势存在不同的声音，我们认为数据中台不是一个系统、也不是一个具体的项目，应该是一系列数据系统和管理能力的集合。光大银行旗帜鲜明将数据中台层显性化，重点是要加强中台层数据资产中心和数据交付中心能力的建设，使命是要着力提升对业务的敏捷响应能力。

数据资产管理的总体目标。光大银行以“全面、权威、智能、敏捷、生态”作为数据资产管理的总体目标。全面，光大银行在2020年上线了数据资产管理平台，对行内所有系统的数据全部进行了梳理和登记，实现对资产的全面管理。权威，我们将数据治理体系迭代升级到“2.0”阶段，更加强调两个一体化，一方面是标准质量一体化，另一方面是建标落标一体化，提升资产的权威性；智能，通过智能化的技术，实现对庞大体量数据的智能化管理和应用，方便用户更好更快找到可用的数据；敏捷，依托数据中台能力建设，提升数据服务的敏捷响应能力，有效促进数据服务的效能；生态，数据资产管理生态构建的核心逻辑，是“业务+技术+数据”三位一体的融合生态，并且这个生态是迭代闭环、不断循环的。

数据资产管理平台。光大银行数据资产管理平台包括魔数和魔豆两个部分，经过3年的建设，已经在行内得到了非常广泛和深入的应用。魔数平台通过采用人工智能、自然语言处理等智能化的技术，实现智能搜索、智能导航、智能推荐、智能评价、智能落标、智能开发、智能盘点，全面提升了平台的使用友好性。魔豆是数据模型设计工具，将其嵌入到应用系统开发过程中，保障了数据标准和模型设计规范的落地。

数据安全治理机制。随着数字化和数字技术的深入发展，社会各界对数据安全的重视程度不断加强。传统的概念中，数据安全是一个交叉领域，均存在于数据治理和信息安全管理领域中。我们认为，未来数据安全会愈加贴近业务，最终会沉入业务并与业务实现融合，数据安全会成为与数据治理和信息安全并列的一个独立管理体系。光大银行数据安全管理体系的核心变化就是加强与业务的融合，在业务的全生命周期过程中考虑数据安全管理要求落地。今年，光大银行通过建设数据安全保障机制，全面打通了全行内部数据的共享应用。

统一外部数据管理。外部数据是当前商业银行数据应用的重要补充，但在引入过程中仍存在周期长、效率低等困难。去年光大银行研究发布的《商业银行数据要素市场生态研究报告》，对数据要素市场中的“场内交易”模式进行了探索研究，相信通过不断完善的“场内交易”，可以大大提升银行对外部数据的引入和使用效率。

第二部分：共创数据要素价值

光大银行在数据要素领域积极探索研究与实践。国家相继出台了多项法规文件促进数据要素的发展，光大银行也积极开展了探索研究和实践。我们认为数据要素化的核心内容主要包含六个方面：确权、估值、入表、流通、治理、基础设施，其中治理和基础设施已在上面详细阐述。在确权方面，数据权属到底属于谁，当前法律还没有权威的答案，但是数据二十条给出了崭新的思路，就是采用三权分置的方法予以解决。在估值方面，需对企业数据资产的底层价值收益开展系列运算和量化估值，光大银行已实现了在自研系统上开展估值。在入表方面，光大银行连续两年开展了理论研究，并提出了具体的实践方案。在流通方面，光大银行在去年市场生态研究的基础上，今年开展了数据要素金融产品和服务的研究，我们相信未来银行应在数据要素金融产品上更多发力，向数据要素市场贡献更多力量。

推进数据资源入表。光大银行2022年开展商业银行数据资产会计核算研究，论证数据资源入表可行性；2023年，基于财政部《暂行规定》相关要求，研究数据资源入表实施方案，并从实践角度对实施方案进行验证与优化，提出企业开展数据资源会计核算实施工作的思考和建议。入表的工作并非一蹴而就，需要有一个逐步推进过程，我们建议采用先易后难的方式逐步计算。

探索金融产品与服务新模式。光大银行今年主要从数据托管、数据资产信贷、数据要素证券化三个方向开展研究。在信贷领域，包括光大在内的很多交易所和银行机构，都开展了一些探索和试点。如何利用数据资产对传统的贷前贷中贷后的流程带来支持和帮助，我们认为应聚焦差异化场景，更多地采用自动化的方式去推动。

最后，数据要素化的发展，需要政府、市场、行业、企业等多方面协同发力，政府统筹协调，社会各行各业深入研究实践，共同促进数据要素市场繁荣有序发展。光大银行也将持续开展数据要素创新与实践，为数据市场发展贡献“光大所能”。

责任编辑：韩希宇