在數字化浪潮的推動下，大數據、云計算、人工智能等前沿技術正以前所未有的速度重塑著金融行業的未來。數據不再僅僅是記錄過往交易的靜態符號。通過有效的數據管理，銀行能夠深入挖掘數據背后的價值，將海量、復雜的數據轉化為可指導決策、優化運營、創新產品的寶貴資源。

近日，某銀行總行數字金融資深專家魏生同51CTO分享了銀行要如何更加精準地把握數據的力量，實現從數據資產到業務價值的高效轉化。

銀行數據管理難在哪兒？

“銀行的數據基礎較為薄弱，所以系統往往難以適應迅速發展的科技環境。”魏生坦言，像微服務、去耦合化等技術在應用過程中都存在系統容量、性能和用戶體驗的瓶頸。

數據治理不足也是銀行數據管理中的一大難題。銀行內部缺乏統一的規范和治理體系，導致數據分割嚴重，數據質量參差不齊。

在數據的管理和應用過程中，數據安全和隱私保護是不可忽視的問題。銀行在確保數據合規的同時，還需要防止數據泄露、篡改和竊取。如何在嚴格的監管要求下實現數據價值的挖掘和應用，是銀行面臨的重大挑戰。

此外，銀行在數據管理方面還面臨著技術人才短缺的問題。“傳統銀行與互聯網公司相比，既懂業務、又懂科技和數據分析的復合型人才非常欠缺。”魏生強調，建立專業團隊應對數據人才的稀缺，并實現業務數據價值的最大化，對銀行而言是一個挑戰。

同時，銀行的各個業務系統往往是獨立運行的，難以實現系統間的數據共享和復用。不同數據源之間的整合難度大。而數據整合的困難又會對后續數據運用帶來阻礙。

外部環境的快速變化也是銀行數據管理面臨的重要挑戰。第三方支付和新興技術的迅猛發展，對銀行系統的處理能力提出了更高的要求。

最后，數據資產化的管理難度比較大。“銀行數據歸屬的管理職責是分散于各業務線、各部門的。“魏生介紹，受限于部門職責邊界，對行內的數據進行全口徑、全周期的有效管理挑戰重重。目前，銀行的數據管理存在數據重復采購、多次加工和數據歧義等問題。

總的來說，銀行在數據管理中面臨的數據基礎薄弱、數據治理不足、數據安全隱私、技術人才短缺、數據整合困難、外部環境變化帶來的挑戰以及數據資產化管理難度大等諸多問題，這些問題影響了銀行的數據利用效率。

數據管理難題如何解？

面對銀行在數據管理中的諸多挑戰，魏生認為應當從管理、安全、能力提升和數據挖掘與應用四個層面來應對。

在管理層面，魏生介紹，銀行通常的做法是建立統一的數據治理體系，來滿足監管的要求，并提升數據的質量。從2018年開始，人民銀行和銀保監會相繼出臺了一系列關于數據治理的指引和通知，要求銀行機構提升數據質量以滿足監管標準。可以說，銀行金融機構數據治理體系的建設提升受到監管機構與市場的雙重督促。

在安全層面，魏生提到，銀行在確保數據安全和合規方面，需要采取多層次的保障措施。通過先進的技術手段如加密存儲和匿名化處理，強化內控制度，確保數據共享合規性，并建立風控模型以降低風險。同時，銀行注重客戶信息透明度和參與權，尊重客戶數據刪除權。此外，監管外包和第三方合作，需確保合規性，并設立消保部門以保護消費者權益。

在能力提升方面，銀行正在通過升級技術架構、實施全生命周期數據管理流程，并采用先進的數據挖掘與大數據分析工具，來提高數據的精準應用能力。同時，通過實施數據中臺策略，銀行能夠整合分散在多個系統中的數據，打破信息孤島，實現數據的共享和復用，還能支持數據的全生命周期管理。

在數據挖掘與應用層面，魏生介紹，銀行也正在積極利用數據技術在精準營銷、風險防控和運營優化等多個業務場景中發揮作用。

隨著數據量的不斷增長和數據分析技術的進步，銀行在內部對于“數據消費”的需求也日益凸顯。數據消費是指將數據作為一種重要資源，它不僅僅是對數據的簡單使用，更是通過深入的數據分析和挖掘，獲取有價值的信息和洞見，從而實現業務的優化和創新。通過全面、深入地挖掘和應用數據，銀行可以更好地應對市場變化和客戶需求，推動業務的持續創新和發展。

數據的價值如何釋放？

如何能讓業務真正用起來數據，實現數據驅動業務發展呢？

幾年前，這個問題的答案是“數據中臺”。在當時數字化的熱潮之下，國內諸多企業花費百萬乃至千萬元開始“大建數據中臺”。但實際落地后，中臺在很多企業中卻并沒有奏效。盡管數據中臺幫助整合了不同來源的數據，提供了統一的數據視角和管理，但很多企業在數據的應用上還遠遠不夠，沒能讓這種生產要素的價值充分發揮出來。

在這種趨勢之下，“數據飛輪”的概念也隨之興起。這一新興概念強調數據和業務雙向的良性驅動，充分考慮數據在業務中的應用，讓數據資產與業務應用形成閉環。

在魏生看來，與傳統數據中臺相比，實現數據飛輪有幾個關鍵要素。首先，高質量數據的獲取和精準標注是基礎，確保數據的準確性和直接應用性。其次，自動化標注減少人工介入，提高效率，尤其在處理復雜數據時顯得尤為重要。第三，基于云基礎設施的構建是避免數據孤島、實現數據無縫自動處理的關鍵。此外，數據資產管理與挖掘、以客戶為中心的應用、技術驅動的產品創新，以及全生命周期的數據管理，都是數據飛輪成功運轉不可或缺的部分。

“數據飛輪是數據中臺發展到更高階段的呈現形式。”魏生強調，數字化轉型是每個企業的必經之路，但如何支撐數據應用并發掘其價值，才是企業應當持續關注的核心，企業需要的是基于自身的資源稟賦、能力基礎和實際需求，選擇最適合自己的解決方案。