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    浦发银行发布数据经营管理报告,提出经营、管理双主线发展路径

    木子剑 来源:移动支付网 2025-04-11 09:51:34 数据 银行 银行动态
    木子剑     来源:移动支付网     2025-04-11 09:51:34

    核心提示数据作为生产要素,越发得到各方的重视。但是,数据的经营管理是一个难题。

    数据作为生产要素,越发得到各方的重视。但是,数据的经营管理是一个难题。

    就在4月8日,浦发银行透露,其近日联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、上海财经大学和上海数据交易所共同发布《商业银行数据经营管理实践报告》(以下简称“《报告》”),或能为其他银行提供相关参考。

    《报告》以数据要素为核心驱动力,提出“数据经营+数据管理”双主线发展路径。在数据经营方面,通过数据资源盘点、数据应用、价值评估、数据入表4大关键活动,激活数据要素对精准决策、产品创新的作用;在数据管理方面,以数智平台、AI+体系、数据安全体系、人才队伍4大能力为支撑,为数据经营加固基础底座。

    其中,《报告》提到,数据资产价值的评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。根据《银行业数据资产估值指南》,银行业已基于这三种基本方法开展数据资产估值。

    而在打造数智平台方面,《报告》指出,云原生架构和智能化融合已成为商业银行构建数智平台的主流趋势。基于云底座部署分布式数据库,支持弹性扩展和高并发处理。例如,招商银行目前已经实现全行系统的全量上云,采用分布式架构,部署基于云底座的数据平台。

    结合商业银行数智平台建设趋势,目前各大行及股份制商业银行都在构建混合型的数据湖仓,加速向湖、仓、流、AI、BI一体化演进,结合大数据+AI技术发展,构建湖仓智一体的数智平台。例如,工商银行已建设流批一体的数据湖平台,实现湖内建仓,建设数据和AI双中台,加速数智融合发展。

    在布局AI+体系方面,《报告》则指出,商业银行正加速构建以大模型为核心的全栈式人工智能技术体系,通过整合大模型、机器学习、深度学习、知识图谱、自然语言处理及智能体技术,形成从底层算法研发到场景化应用的完整能力闭环。技术布局呈现两大特征:一是以预训练模型为基座,结合行业数据优化形成垂类金融大模型,支撑复杂业务场景的智能化决策;二是通过算法创新与算力平台协同,实现风险识别、客户画像、流程自动化等关键领域的技术突破。

    据《银行科技研究社》了解,浦发银行也正推进“人工智能+”战略。前不久,该行透露,其依托DeepSeek、通义千问等开源大模型,加速推进知识资产规模化建设,以“业、技、数”融合模式构建企业级知识库,通过打造垂直领域知识智能化应用,赋能数智普惠、财富管理等数字金融服务场景。

    责任编辑:陈爱

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