近日，德勤中国金融服务业研究中心发布《韶光新启，自更奋蹄：中国银行业2020年发展回顾及2021年展望》报告，以8家国内商业银行为样本，以6家境外系统重要性银行为对标，系统分析了中国上市银行的盈利能力、资产状况、负债情况和资本实力，对绿色金融、资管理财、金融科技监管、数据赋能、资本补充与低碳转型等重点和热点话题进行了深度解析，揭示了它们在2020年取得的成就和未来提升的方向。

其中，数据治理方向，报告 “强化数据治理，力促价值实现”版块指出，2020年，数据在国家、监管和各家银行管理体系的重要作用凸显。新冠疫情加速了“数字化”过程，疫情之下，网络消费、远程办公、线上风控、数字化监管等对于数据的质量与安全提出了更高的要求，并在未来趋势方面，主要集中于以下四个方向：

数据资产管理正成为数据管理工作的转型方向

随着国家层面定义了数据是五大生产要素之一，部分上市银行提出了数据资产化与数据资产管理的概念，进一步促进过去的数据管理工作向数据价值转化。

数据资产的定义

根据DAMA协会对数据资产管理的定义，数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

在各家年报中，招商银行提到全行数据资产的管理水平大幅提高，推出了可以为全行提供可视化数据产品的商业智能平台，以及可以让取数人员对数据进行自助分析的人工智能平台，同时进一步净化数据资产，数据使用更加便捷高效。同时依托数据资产的智能搜索、智能导航和智能推荐功能，提供一站式数据服务体验，有效降低数据资产的使用门槛，赋能业务数字化转型。

交通银行则以“金融资产+数据资产”双轮驱动，启动企业级数据中台建设，持续提升数据资产管理能力，建立企业级数据标准，强化数据质量控制。

宁波银行通过完善数据资产化管理体系，不断挖掘数据资产的价值功效；通过客户数据标准化、标签化、颗粒化以及大数据分析促进营销商机系统化，持续提升客户经营的效能。

可以看到以数据资产为导向的数据管理工作可以串联数据标准、质量、安全、数据模型及元数据的各项管理工作，引导数据价值在业务端的发挥，将是金融机构未来数据管理的主要工作思路。

零售金融业务正成为各家银行数据应用发力的重点领域

2020年各家金融机构发力零售金融业务，随着线上消费与线上贷款的普及，零售金融业务也逐渐成为各家银行数据应用发力的重点领域。

多家银行依托数据治理体系搭建零售客户标签，积极运用大数据和移动互联网技术，勾勒立体客户画像，搭建和优化零售移动营销平台，提升团队管理和客户服务效率，通过客户数据挖掘和行为分析，满足客户多样化需求。例如：

招商银行在年报中提到该行以金融科技为手段，以大数据为驱动，以MAU为“北极星”指标，构建线上用户获取与经营新模式，深入推进零售金融3.0数字化转型，智图、智网、智策、先机、神笔等客户数据分析产品帮助分行提升精准营销能力。

交通银行在年报中提到该行持续优化零售整合营销平台，丰富数据模型与数据资产，迭代优化客户全生命周期经营策略，发挥双线协同作用，完善财富管理服务体系。

可以看到，基于零售客户视角的结算、信贷与财富类交易与行为数据的整合，对于商业银行零售业务转型拥有积极的意义，未来应以客户为中心，不断提升零售金融业务端的数据资产质量，打通集团获客入口，提供客户全生周期最佳旅程体验。

数字化风控正提升各家银行风险管理的前置能力

数字化风控成为2020年各家银行的主旋律。多家银行已打通底层系统数据，基于内外部风险大数据，建设了多样化的智能风控系统和数据应用。

可以看到，数字化风控正在改变金融机构传统的风险管理模式，基于内外部的数据整合与分析提升了风险的前置管理能力，未来需要不断完善风险数据集市的数据标准建设，打造统一客户统一风险、集团穿透式的风险管理、实时风险预警与智慧风控决策。

数据平台优化升级持续改善各家银行数据基础设施

2020年各家银行进一步夯实数据和科技设施，持续深化云计算、大数据、人工智能三大新技术平台建设。

工商银行构建起“深度感知、开放应用”的大数据与人工智能服务平台。大数据体系率先实现国家大数据标准推进委员会制定的“六大融合”标准。全面建成自主可控、同业领先的企业级人工智能技术体系，打造“看、听、想、说、做”五大人工智能核心能力，建成一站式AI建模工作站，利用人脸、声纹、虹膜等多种生物特征识别能力，实现机器学习、光学字符识别（OCR）、机器人流程自动化（RPA）、知识图谱等主流人工智能技术的广泛应用。

农业银行加快引入工商、保险、电信等外部数据，大力推进内部数据整合共享。大数据技术应用方面，完成大数据平台升级扩容。全行推广应用数据分析挖掘平台和分行数据集市。上线管理驾驶舱系统，以可视化核心指标辅助各级管理人员经营决策。

交通银行启动企业级数据中台建设，搭建全行统一的大数据底座，持续提升数据存储和计算能力。

兴业银行积极打造强有力的业务、数据和技术中台，提炼共享复用能力、增强数据应用能力、提升支持保障能力。

可以看到，数据平台能力的升级仍是各家银行数据基础设施的保障。自主可控、数据平台架构的规划、数据模型的建设是数据平台能力升级中的必答题，未来应积极关注量子计算、多方安全计算技术等技术发展趋势，同时打造高效的数据平台运营能力。