5月12日，由北京金融街服务局和北京立言金融与发展研究院联合主办，国家金融与发展实验室金融科技研究中心、金融科技50人论坛学术支持的金融街“数据治理与金融业数字化转型”系列论坛之“数据治理与银行业数字化转型”研讨会在京举办。

完善数据治理是金融机构数字化转型和高质量发展的坚实基础。随着时代的变迁，数据治理也从局部数据管理、统筹数据治理，发展到如今以释放数据价值为核心的数据资产运营，内涵和重要性在不断提升，也不断推动商业银行数据价值持续释放。随着“数据二十条”、“数字中国建设整体布局规划”、“组建国家数据局”等重要政策与改革的密集落地，进一步促进和提升了银行业数据治理的行动力。

数字经济时代,数据是新的生产要素,也是重要生产力。加强数据治理,释放数据要素与资产价值,促进数字化转型，是目前金融业亟待攻破的难点，也是金融街论坛关注的重点方向。为充分发挥好金融街论坛年会“四个平台”功能作用，深化金融街论坛“一主N分多沙龙”长效办会机制，北京立言金融与发展研究院联合北京金融街服务局针对“数据治理与金融业数字化转型”这一主题组织系列论坛活动。

首期，我们以“数据治理与银行业数字化转型”为主题，邀请来自政产学研的专家学者，围绕银行业应该如何更好地完善和健全数据治理的相关体系和机制，布局“数据要素和数据资产”的发展机遇，系统性培养符合转型需要的数据人才队伍等问题展开讨论。

开场致辞

首先是开场致辞环节，由北京金融街服务局局长卢五星、国家金融与发展实验室副主任杨涛作致辞发言。本次会议由北京立言金融与发展研究院副院长金巍主持。

主持人：金巍

北京立言金融与发展研究院副院长

卢五星

北京金融街服务局局长

卢五星介绍了北京金融街服务局主要在做的工作及其独特优势，并对未来发展提出建议。

首先，卢五星指出西城区和北京金融街服务局一直致力于在做好政府服务的基础上，为驻区机构提供专业支持服务。北京金融街服务局主要从两方面着手为金融机构提供全生命周期服务，一是专业研究服务，为金融发展提供政策、研究支撑；二是关系促进服务，为机构和政府、机构和监管部门、机构和行业协会搭建广泛的交流平台。

其次，卢五星指出北京金融街服务局正在大力支持驻区机构转型发展，主要推进绿色发展转型以及数字化和智能化转型发展，并介绍了北京金融街在金融科技创新发展上的独特优势。第一，监管资源。资本市场的金融科技监管试点、人民银行推出的中国版沙箱监管中多数试点项目落地在金融街和金科新区。第二，产业示范。西城区以“金融科技和专业服务示范区”为定位，在金融街附近开始建设金融街金科新区来作为金融街的延伸。第三，设立金融科技相关的产业基金支持产业数字化转型和智能化转型。第四，金融街大量聚集的金融基础设施，聚集的监管和协会，必然会形成数据、信息的聚集。第五，政策支持。中央、监管部门、北京市也出台了大量关于科技创新的政策，西城区也是最早关注数字经济的区级政府。第六，通过举办各类活动来支持机构转型发展。

最后，卢五星提出建议：希望加强区域内外的机构合作，用好金融街资源来促进数字化转型发展；希望机构数字化转型既要考虑着眼发展，还要兼顾转型当中的数字安全，走守正创新的数字化转型道路，让创新的成果更好地为中国式现代化贡献力量。

杨 涛

国家金融与发展实验室副主任

杨涛认为，银行业数字化转型是整个金融业数字化转型的核心，归根到底要处理好三方面的关系：第一，供给与需求。从需求侧看，适应经济社会数字化演变对金融带来的要求，构成了银行业数字化转型最核心的动力之一；从供给侧来说，金融业是一个特殊的信息处理行业，当信息技术发生重大的演变与迭代时，金融要素、功能、组织方式、业务边界都在发生深刻变化。第二，生存与发展。伴随着愈发突出的新技术挑战，银行业将面临前所未有的生存压力，如何拥抱数字化与新技术，从而维持基本的功能，是众多机构首先面临的挑战。在此基础上才是发展问题，即如何充分利用数字金融手段，找到新的增长点与新赛道。第三，创新与安全。一方面，金融只有通过不断的创新，才能提升服务效率、降低成本、拓展服务能力，从而更好地跟实体经济融合；另一方面，安全也是永恒的主题，金融业需要有效管理风险，而不是消灭风险，因为风险天然就是金融活动最重要的资源之一。因此，平衡创新与安全在数字化转型当中是始终绕不开的“跷跷板”。

杨涛指出，数据治理是处理好上述三方面关系的核心抓手，即通过提升行业数据要素治理的综合能力，促进银行业投入产出模式的优化。银行业和其他实体企业一样，需要持续运营、不断发展，就要充分考虑投入与产出的匹配如何更加有效。众多研究表明，大中型银行因其规模比较大，资源比较多，组织方式比较完备，因此新技术对其全要素生产率的贡献度相对来说比较高一些；但是多数中小银行由于规模有限，人才不足，组织架构跟商业模式可能存在一些短板，使得数字化与新技术对其全要素生产率的提升似乎并不明显。数据治理事实上为改变整个银行业全要素生产率的不均衡带来了新机遇。未来对中小银行来说，可以通过数据治理变革，弥补发展中的短板和不足，优化自身的投入产出结构；对于大行来说，用数据治理把整个组织模式、流程进一步改良，也有助于改善投入产出的效率、效益与效果。因此，数据治理是解决整个银行业数字化转型效率的重要着眼点。

杨涛指出，数据要在银行业变革中真正发挥作用，需要实现数据要素链、数据资产链与数据价值链的三链融合。第一，数据要素链。要使数据真正成为要素，需要把数据产业的基础架构做好，意味着从整个行业角度，需把数据的采集、存储、处理、交易、保障等等这一系列环节做得更完备，更顺畅。第二，数据资产链。从数据到数据要素，从数据要素到数据资产，是不断升级的过程。数据资产体现了数据要素里面最有价值的部分，意味着更加标准化、更加可识别、更容易体现价值的那部分数据要素。如何通过价值评估和财务计量，真正把一部分数据要素提升到数据资产，对银行业的未来发展影响巨大。第三，数据价值链。数据价值链则是强调从数据要素到数据资产的演变，必须要对银行业务活动带来真正的价值，并且最终改善银行服务能力，真正助力于中央提出的科技、产业、金融良性互动与融合，这也给理论与实践都带来了极具价值的创新领域。

主题发言

第二部分是主题发言环节，邀请到了中国银保监会统信部信息安全处一级调研员夏国琼、中国银行业协会副秘书长周更强、中国建设银行数据管理部副总经理刘贤荣、神州信息董事长郭为、银联数据副总裁洪宇高围绕“数据治理与银行业数字化转型”进行分享。

夏国琼

中国银保监会统信部信息安全处一级调研员

夏国琼指出，与国有大行相比，中小银行机构由于战略选择、资源禀赋和能力储备等方面的短板，数字化转型面临许多困难和挑战：（1）战略挑战：数字化转型战略定位不清晰。（2）组织挑战：敏捷组织难以落地。（3）产品与服务挑战：差异化能力不足。（4）技术挑战：“拿来主义”不能满足技术需求。（5）数据挑战：信息难以转化为数据要素。（6）人才挑战：素质与结构难以满足转型需求。（7）风险挑战：数字化转型过程中的伴生风险。

针对中小银行数字化转型，夏国琼给出以下建议：

一是坚持顶层设计，明确数字化转型方向。银行机构要将数字化转型上升到全行战略层面，科学制定数字化转型发展战略，明确阶段目标，长期投入、持续推进。高级管理层要强化全局意识，统筹协调资源，构建与数字化转型相匹配的组织架构和流程机制，明确权责，建立评估考核机制，确保各项工作协同推进。

二是夯实数据治理基础，强化科技能力建设。要树立以数据为核心资产的经营理念，确立企业级的数据管理部门，制订大数据发展战略，建设具有高效数据服务能力的数据中台。积极稳妥推进技术架构转型，加快基础设施建设与资源供给，打造可扩展性强、处理效率高、容错能力强的技术中台。优化应用架构，打造企业级、平台化的业务中台，推进标准化、模块化的产品、业务、流程建设，为前台业务的灵活扩展和快速创新提供支持。

三是坚持以人为本，重视人才培养和引进。坚持“培养”与“引进”并举的人才队伍建设思路，锻造培养与数字化转型相匹配的具有互联网思维、掌握数字化技能、拥有金融知识和大数据分析能力的复合型人才。持续加大资金和人力资源投入，加强高端核心人才引进、培养和激励机制建设，强化对领军人才和核心专家的激励措施，加强科技人才梯队储备。

四是加强风险管理，坚守合规底线。数字化环境下，银行机构面临的信用风险、流动性风险、操作风险、创新业务合规风险等均发生了新的变化，网络安全、数据安全和个人信息保护等领域也出现新的挑战。银行机构要坚持依法合规、守正创新，严格落实重点风险防控要求，有效防范化解数字化条件下的各类风险，牢牢守住不发生系统性风险的底线。

周更强

中国银行业协会副秘书长

周更强介绍了数字经济和数据治理的发展情况，并提出了提升银行业数据治理能力的具体建议。

一方面，周更强介绍了数字经济和数据治理的发展状况。第一，数字经济蓬勃发展，构建了开放的金融新生态。据统计，数字经济规模已经达到50万亿，预计到2026年数据量将达到23.5ZB，位居全球第一。第二，加强数据治理工作势在必行。一方面，银行业通过加强数据应用和数据分析，为经营管理、客户营销、风险管理、合规以及精细化管理方面提供里重要的支撑和保障。另一方面，银行业以数字化手段快速迭代有助于契合市场需求和客户需求。第三，需进一步提高数据标准度。统一数据标准，建立数据控制和监测机制，保证数据真实、准确、连续。第四，需进一步加强数据应用、数据挖掘和数据利用力度，进一步打破与外部数据隔离造成的数据孤岛效应。第五，加强人才培养。要加强数据分析人才、管理人才、业务人才培养，围绕数据治理形成合力。

另一方面，周更强指出提升银行业的数据治理能力的几个方面。第一，逐步建立组织架构健全，职责边界清晰的数据治理架构。第二，制定统一明确的数据标准，提升数据质量。一是要做好行内数据标准制度建设，实现数据共享；二是要努力构建数字治理的保障机制，明确数据治理的内部权责，建立良好的沟通协调机制；三是要建立考核评价体系和相应的激励约束机制，对数据质量实施主动管控。第三，加强合规意识，完善客户个人隐私保护机制。银行业金融机构应该审时度势，依法合规的开展活动，切实维护好金融消费者的合法权益。

刘贤荣

中国建设银行数据管理部副总经理

刘贤荣从适应数字化经营的数据架构方向进行了探讨。

首先，刘贤荣指出银行数字化转型的三个趋势。第一，银行业数字化转型的必然结果是，数据在整个银行经营管理中的作用越来越大。第二，数据的治理和应用能力是核心能力，怎样发挥数据的应用价值会成为银行下一步数字化转型的基础能力所在。第三，由于数据要素在发挥价值过程中的指数加速作用，未来银行的数字化转型能力可能会产生更严重的分化。随后，刘贤荣指出银行数字化转型的核心是“用金融科技的力量、数据驱动、追求用户的机制体验”。怎样让数据的产生和数据的用户真正提升使用数据产品和适应数据服务的能力，是银行数据治理的核心关键所在。

其次，刘贤荣介绍了银行现有数据架构存在的挑战。第一，存在大量烟囱式项目，数据孤岛严重。第二，消费数据占用大量存储资源，数据的增长速度比建设数据中心的速度更快，未产生商业价值。第三，基础数据架构灵活性差，业务开发周期长。第四，业务主导功能停留在“功能”互联网，向“智能”互联网和"价值"互联网转变。

再次，刘贤荣提出了未来在银行业和数据治理领域可能要共同探讨的方向。第一，概念数据模型。通常包括产品主题域、采购主题域、库存主题域以及各主题域包含的数据实体，新型的银行业数据模型该是什么样子还需要更多讨论。第二，面向数字化经营需求的中台架构。中台的核心问题是怎样把数据治理和前台的数据应用有机融合。第三，数据能力的业务架构。未来更需要把业务架构和数据架构紧密融合在一起。

从次，刘贤荣介绍了银行数据架构的六大关注点。分别是：数据汇聚、数据开发、数据体系、数据资产管理、数据服务体系、运营体系和安全管理。

最后，刘贤荣提到银行数据能力的技术框架。数据管理模型的底层都是数据技术的支持，数据治理离不开技术。他认为，银行的数据治理未来需要做到同向发力，一是争取技术资源，二是要让数据治理的能力真正落地在业务治理里面。

郭 为

神州信息董事长

郭为围绕数据主权是数据治理的重要议题，探讨了数据主权、数据为什么有价值两个问题。

一方面，郭为探讨了数据主权的问题。他认为数据确权实际是一系列的经济活动或技术活动的过程。他以中国农耕文明的24节气为例，说明了数据与农耕文明其实是一种系统化思维，讲究的是一种关系；此外，他还认为数据还是一个事物的本质。他指出，如今提到的数字文明阶段，其实是把农业文明的成果和农耕文明的成果融合在一起，我们对世界顶层逻辑的认知发生的一次跃迁。

另一方面，郭为探讨了另一个与数据治理关系密切的问题——数据为什么有价值。郭为的核心观点是，数据具有知识密度。从银行或者企业的角度来看，业务和数据是一个硬币的两面，过去是基于银行内部体系生成数据，现在银行还有另一组数据，即征信数据。现在又有了新的技术AIGC，随时可以进行内容生成，知识密度极高。于是迎来了大的挑战——数据治理该怎么做？这些数据的主权又该是谁？

郭为指出，过去所有的数据技术并没有把数据作为一种价值来考虑，而只是把它作为一种信号或者作为一种信息的管理。除了传统的工业化网络，信息化网络是机器连接机器，互联网是人连接人，而今天的网络——数联网，是数据连接数据，背后就是价值与价值的连接。价值网络的生成必然会带来价值或者价格定价的时间性和不确定性，因此要从数据治理和数据价值的角度重新审视如何管理数据的价值，而不仅仅是管理数据本身。管理数据价值对整个中国在数字经济，数字文明时代来临的时候也许会起到重要作用。

洪宇高

银联数据副总裁

洪宇高以数字化转型如何在场景端和应用端落地，体现在具体业务表现方面为重点，结合银联数据在科技创新、数据治理、模型建设、场景建设，以及助力金融机构落实互联网贷款合规整改，分享了银联数据在金融数字化转型方面的相关实践。

首先，洪宇高介绍了银联数据在信用卡系统外包模式(SAAS模式)20年的发展历程，从最初的不够接受到现在广受金融机构的欢迎。介绍了银联数据如何构建科技+数据+场景的数字化运营生态，洪宇高认为数字化转型要体现在具体业务表现上，数字化转型落地要结合场景端和应用端。银行业近几年在数据治理、数据中台建设等方面做了大量工作，在客户分层、客户标签体系建设、模型建设等方面取得了显著成绩，洪宇高结合银联数据的实践，从信用卡业务数字化场景获客和数字化客户经营等方面向大家做了分享。银联数据在20年的科技、数据治理、模型开发等方面不断创新的基础上，着力帮助外包客户银行构建场景和生态，加快数字化转型落地。在信用卡场景数字化获客实践方面，银联数据构建了统一的场景端进行对接，促成吃、穿、住、行等20个生活场景联名卡，覆盖各类发卡引流渠道合作方226个，这其中最核心的内容是数据和风控模型。在信用卡业务数字化客户经营实践，银联数据主要在两个方面进行，一是基于私域，基于银行自身的微信、APP打造生活服务平台，二是基于公域，如美团、爱奇艺、抖音场景等。

洪宇高分享了银联数据助力金融机构落实互联网贷款合规整改的实践，金融机构在搭建互联网消费信贷核心系统方面存在技术复杂、投资大、投资风险大的特点，类似20年前各银行搭建信用卡核心发卡系统面临同样的问题，银联数据在中小金融机构的建议和启发下，基于互联网场景方如蚂蚁、美团等成熟系统，定制适用于多机构、数据隔离的互联网消费信贷外包系统（SAAS系统），同时，完全参照银联数据信用卡成熟的外包模式，即数据、业务权限归属金融机构，并在研发、运维、数据安全管控上接受金融机构科技管理以及监管机构、金融机构现场检查，采用外包模式为金融机构提供外包服务（SAAS模式）；银联数据互联网消费信贷外包系统，实现互联网贷款核心系统回归金融机构，实现客户、账户、放还款、计息、合同、数据等全流程回归金融机构。

洪宇高介绍了银联数据互联网消费信贷系统外包模式在助力金融机构落实合规整改方面取得几个主要成果。第一，银联数据的外包模式实现了金融机构“三个自主”：自主发起放款指令、自主管理贷款合同、自主掌握信息数据。第二，类似银联数据信用卡外包模式，金融机构会和银联数据签署系统外包合同，数据、业务设置和操作等权限都归金融机构，从业务的角度等同于金融机构自己的系统。第三，银联数据的外包模式实现了消贷客户、账户、交易处理等核心处理完整回归金融机构，通过账户核心回归，将账务处理回归给金融机构；以个人贷款账户为基础，围绕消费信贷关键业务要素，落实贷款管理主体责任回归。

最后，洪宇高认为银联数据构建的互联网消费信贷系统外包模式，是助力金融机构落实合规改造过程中兼顾合规与效率的助贷整改有益探索和实践。

圆桌交流

第三部分是圆桌交流环节，邀请到了平安银行零售信贷部副总经理周东晓，徽商银行大数据部总经理徐春，中国信通院产业与规划研究所人工智能与数据治理中心副主任王强，中电金信商业分析事业部总经理、数据研发管理委员会主席杜啸争共同围绕会议主题进行讨论。北京立言金融与发展研究院研究员崔红蕊主持本环节。

主持人：崔红蕊

北京立言金融与发展研究院研究员

周东晓

平安银行零售信贷部副总经理

周东晓首先分享了平安银行数字化实践的两个方面。第一，零售经营模式的升级。平安银行从传统的以产品为中心，先后开启了智能银行1.0、智能银行2.0模式，现在提出持续升级的“打破产品壁垒以客户为中心”的智能银行3.0模式。周东晓指出，平安银行会坚持两个中心，两个基础和一个方法论。即以客户为中心，以数据驱动为中心；打造智能化决策大脑，以应用数据和应用策略为基础；坚持KYC、KYP、KYATO的3K方法论。第二，升级对公零售融合的开放银行，以数字化、生态化、物联网驱动。平安银行目前已经联合发布了三个卫星，超过2000万个物联网终端，通过物联网终端在企业授权前提下，高效、合法收集数据，通过卫星为物联网提供更加全面及时的数据支持，帮助中小微企业提高数字化经营能力，提升非核心企业融资可获得性和便利性，为整个全产业链提高抗风险和抵御经济周期的能力。

其次，周东晓介绍了平安银行在数据治理、科技能力建设方面的实践。第一，监管政策引领。坚持在监管体系下不断地加强数据的安全和应用，在安全、可信、公平的前提下，快速与各个合作伙伴在监管体系下升级数据共享模式。第二，融入场景、敏捷创新。企业和客户授权前提下，深入了解运营模式、以及每个流程节点背后的潜在金融需求，以更多地敏捷开发、不断迭代上线的方式，更好地服务企业与客户，达到高敏捷性、强安全性、广覆盖性的金融服务。第三，开放共赢。一方面是引进来，向优秀的企业和平台学习，积极借鉴，提升合作共赢模式。另一方面是走出去，为中小微企业的数字化转型提供升级服务，帮助它们加强数字化经营和金融的抗经济周期能力，也为提高整体产业链韧性做出贡献。

最后，周东晓指出，希望和所有的优秀合作伙伴和平台，实现一体化的开放互联模式，实现包括平台、用户、银行的共生、共建、共融，携手并进、共赢未来。

徐 春

徽商银行大数据部总经理

徐春首先介绍了徽商银行数字化转型及数据治理的实践。第一，顶层设计。依据徽商银行业务发展五年规划，借助行业先进理念，制定了金融科技三年规划，力争构建企业级的业务架构、应用架构、数据架构、科技架构，并在个人业务领域开展实践。第二，数据治理。徽商银行数据治理的重点已经转向源头治理，落实数据标准、开展元数据管理，为业务转型提供规范的数据。第三，数据中台。开展湖仓一体建设把数据底座建好，搭建数据集市，实现数据的共享与复用。第四，数据应用。以AI、BI,、API等方式为业务部门提供标准化的数据产品，业务部门根据不同的产品、风险控制需要以及业务流程实施个性化的调整。

随后，从数据治理角度谈了对于SaaS服务的认识。第一，科技外包管理方面。SaaS服务是科技外包的一种方式，数据安全是重中之重，需要从登录管理、数据加密、访问控制、日志管理等方面加强管理。同时，数据权属归于银行，必须承担数据治理的责任。第二，科技自主可控方面。徽商银行通过自主可控能力的提升，助力业务架构、应用架构、数据架构及技术架构的统一。

最后徐春指出，虽然存在许多难点和不确定性，但仍希望在社会各界的共同努力下，能够顺利推进数字化转型工作，结出符合预期的硕果。

王 强

中国信通院产业与规划研究所人工智能与数据治理中心副主任

王强首先围绕“从数据治理到数据要素资产”进行分享。他认为，将数据资源形成高质量、标准化、可交易的数据要素是数据治理的核心目标，继而实现激活数据要素的潜能，从而释放价值。

他指出，大数据技术创新对于数据要素的作用可以分为三个方面：第一，提升数据要素系统性。基于大数据的采集、存储、处理的相关技术提升数据资源维度的丰富性。第二，提升数据资源融合性。通过大数据的相关流通、交易、共享技术，实现数据资源在更多主体间的流动，融合多元异构数据。第三，提升数据资源先进性。基于AI、大数据智能分析技术，能够从数据资源中提炼更深层次的内涵及价值。

其次，王强介绍了中国信通院数据治理方面的实践。一方面，中国信通院牵头中国通信标准化协会大数据技术标准委员会的工作，围绕大数据技术、数据资产管理、数据共享流通相关技术推进标准的研制，在此基础上推进面向企业和相关产品的评测。另一方面，部门团队围绕数据要素研究，目前主要是推进数据资源调查的工作，以数据资源调查为基础，同时推进数据应用方面的创新研究。

再次，王强分享了SaaS系统在数据治理中应用的适用性与合规性。第一，适用性。SaaS系统在各行业的应用是IT系统架构发展的大趋势，SaaS系统能够将上层的业务应用模块跟中台以及底层的平台相剥离，助力于实现更加专注的数据治理。第二，合规性。一方面，SaaS平台可以内置一些行业特有的数据清晰方面的规则，从而满足所融入的行业需求。另一方面，SaaS平台与行业数据进行融合，可以通过包括隐私计算、多方安全计算等技术方式，实现行业的数据不出域，依托于第三方的SaaS平台来推动相关应用。

最后，王强指出，从数据到数据要素，最后成为数据资产是数据成为生产要素的重要形式，未来数据资产一定是社会化大生产的进程，非常期待银行业能够成为引领数据资产化进程的重要领域。

杜啸争

中电金信商业分析事业部总经理、数据研发管理委员会主席

杜啸争认为，数据管理方面的趋势主要是“快、惠、智”。首先是快，数据加工和处理速度越来越快，从需求、开发到运维的一体化快速迭代，数据管理迭代速度非常快。其次是惠，一方面是数据管理前置，业务和数据一体化，另一方面数据要变成普惠型的资源，数据分析和管理分布在各个业务团队，数据的普惠性特征越来越明显。最后是智，数据管理过程中需要把智能化增加进去。针对以上三个趋势，中电金信发布了源启数据资产平台产品：第一是源启数据资产管理平台，从数据接入、处理、加工、服务、管控等方面解决数据资源化的过程。第二是数据资产运营平台，重点解决数据资产化过程，解决数据资产供给方和需求方两边匹配的问题。第三是数据智能平台，一方面我们研究院成立AI实验室自研数据智能类产品，另一方面与高校成立联合实验室，解决在数字孪生、海量数据的特征提取方面的技术难题，我们会把这些技术成果融合到智能产品里。我们通过上述产品全面帮助客户实现数据资源化、数据资产化、数据智能化（陈玉荣）。

会议现场