银行企业数据战略实施方案.docx

银行企业数据战略实施方案 银行企业数据战略实施方案是指在商业银行行业范围内及单个商业银行中，通过新建、梳理、优化新旧数据、数据载体、数据生产者（业务流程、交易行为等）、数据使用者（数据分析团队、业务人员等）、支持体系之间的关系，建立商业银行数据全景；继而通过全局统筹，协调商业银行数据工作，利用数据达成助力经营业绩，提高客服质量等经营目标，在行业内获得战略优势。 数据战略框架可以参考军事战略。军事战略需要师出有名，以便号召多方力量，为共同的战略目标努力。在战略愿景的大旗下，将军需要告诉他的军队，本次战役要实现哪几个目标，是要获取粮马、收复失地，还是要攻城掠池。有了清晰的战略目标，军队就有了行动纲领。 数据战略实施方案的主要内容包括： 1. 数据+创新：充分利用数据、标签、模型，结合业务场景，进行数据产品化模式的创新，同时，利用产品创新，牵引管理能力和技术能力的提升。 2. 数据+生态场景：围绕业务场景，构建数据驱动的客户管理、营销管理、运营管理、风险管理、财务管理等数字智能全景，充分赋能业务，兑现数据的业务价值和经济价值。 3. 数据+金融：基于数据四大赋能，依托数智化手段，通过数据资产估值体系，探索和建立包括数据银行、数据信托、数据证券、数据中介在内的创新商业模式或数据资产金融工具，催生新的银行业务模式，为银行自身开展创造新的动能，推动国家数字经济可持续开展。 数据组织方面，商业银行要适应性调整组织架构，加大资源投入，增加复合型人才比例，通过培训提升员工数据技能，支撑数据能力建设，形成数据与业务深度融合的数字化组织，构建数据能力中心。 数据文化方面，商业银行要构建数据文化，让数据成为商业银行的行为和信仰体系，逐渐培养员工的数据觉察力和敏感度，提升员工的数据素养，让数据真正成为商业银行文化的重要局部。 数据治理方面，商业银行要建立面向服务的主动型数据治理机制，提升治理效率和服务业务满意度，通过新技术丰富治理手段，提升自动化治理能力，建立大数据治理机制，丰富商业银行可用数据资源。 数据资产方面，商业银行以数据价值为导向，从资产登记、资产服务化、资产评价和估值等方面，构建数据资产运营管理体系，让数据资产可见、可懂、可信，建立业务与数据的桥梁。 数据合规方面，商业银行要围绕法律法规要求，加强个人隐私的数据保护，强化数据资源全生命周期平安保护，建立大数据环境下数据分类分级保护能力，加强数据平安评估，推动数据向外平安有序流动。 数据智商方面，商业银行通过引入数据编织、低代码工具和机器学习等技术，降低数据服务门槛，提高商业银行运营决策效率，丰富数据产品数量，让商业银行成为真正的数据驱动型组织。 数据战略制定的主要步骤包括： 一、数据战略现状分析：对现状进行分析，从自上而下及自下而上两个角度分别得出数据能力建设要求及数据能力主要差距。 二、制定数据战略愿景：主要有以下两点考虑因素。1. 商业银行的所有利益相关者。2. 商业银行的价值链及生产要素。 数据战略实施方案的优势包括： 1. 提高客服质量：通过数据驱动的客户管理，提高客服质量，提高用户体验。 2. 提高经营业绩：通过数据驱动的经营决策，提高经营业绩，提高商业银行的竞争力。 3. 实现数据价值：通过数据资产管理，实现数据的经济价值和社会价值。 4. 提高数据智商：通过数据编织、低代码工具和机器学习等技术，提高商业银行的数据智商。