资源开放、万物互联将让数据越来越有价值,以数据互联来支持业务经营将成为必然,数字化技术和数据资产价值挖掘将驱动新的业务模式,创新更多的业务应用场景。

  银行等金融机构及其服务的实体企业对于数据要素的需求与日俱增,数据要素的应用逐渐深入,急需规范的数据要素市场给予支持。

  然而数据要素市场的建成和运营并非一日之功,想要形成较为成熟的数据资产市场,形成数据从采集、存储、加工、到管理、使用、交易、监督的全生命周期、全链条规范运作,需要数据的生产者、所有者、管理者、出售者、购买者、监督者等各个角色的共同努力,才能确保市场在健康的轨道上快速发展。

  这期间,需要政府“看得见的手”与市场“看不见的手”形成合力并实现平衡,稳妥、有效的促进数据要素市场的长远发展。

  市场需求旺盛,应用场景广泛

  当前,企业对于数据要素顺畅流通的需求有增无减。

  数据是实体活动的反映和映射,过去通过客户经理、销售网点等传统方式来获取的数据,已很难全面了解各类服务对象的经营活动和日常的消费行为。通过大数据分析客户的需求所在,才能够更好地为客户提供体验更好、更有价值的产品和服务。

  就银行来说,产品创新、流程优化、风险识别和防范等工作的开展都离不开数据的支持,比如:

  大数据可帮助构建统一的地图信息服务,快速响应商户、用户服务等需求,提升应用地理信息相关工作的业务效率及线上线下融合的用户体验,促进业务创新;

  与政府合作运用公共数据,可围绕当地重点扶持的企业共建生态圈,通过创新金融场景,可保障国有资产服务于当地重点扶持的产业链和生态圈;

  通过使用政府公共数据,可在各类个人业务场景中减少客户需要录入的信息,同时提升业务审批、客户级别识别、客户隐私保护、伪冒欺诈、审批等各个环节,提升业务办理效率和客户体验。

  同时,企业还可以利用多方数据要素,通过大数据分析挖掘来评估企业或者个人的生产经营情况及服务需求,据此推出定制化的产品。以建设银行为例:通过与地方政府合作,利用政务数据为小微企业提供“云企贷”服务,助力政府扶持小微企业发展;通过与地方花卉交易市场合作,利用花卉交易数据为花农提供“云花贷”服务,促进花卉产业的发展;通过与卫星遥感企业合作,探索利用卫星遥感数据对农作物的相关情况进行评估,为农户提供方便及时的农业贷款服务,从而有力地支持农户的生产经营活动。

  通过综合运用大数据形成的普惠金融服务能力,使得建设银行成为全国首家普惠型小微企业贷款余额突破万亿元的银行,服务的普惠客户超过一百万个。

  大数据为银行业务带来了革命性的变化:在实体经济的支持上,银行可以应用大数据分析,打造普惠金融新模式;通过大数据分析,可以有效破解信息不对称难题;聚焦场景应用,可以构建丰富的信贷产品体系;运用数字技术赋能扶贫,可以构建新型农业主体与贫困户利益联结机制,助力贫困地区产业发展等等。

  能否及时掌握并创新应用数字化手段将迅速拉开各个企业的差距,智能化程度的高低将决定企业的竞争优势。因此,一个有序、高效、规范的数据要素市场已经成为各方所需。

  明确各方责任,规范市场行为

  如果把数据要素市场作为一个成熟市场来运作,就要规范市场里各类角色的行为,明确各个环节的权利和责任,减少信任成本。

  比如对数据提供者有一定的资质要求,并对经营相关业务的企业发放牌照,以减少购买者对数据的来源、数据可信程度、是否涉及敏感信息和是否存在法律纠纷等问题的疑虑,使他们可以放心使用和购买数据。再比如在数据的使用上,要求企业对所获取的各类数据进行安全管理,对外防窃取、涉密,对内防操作泄露,以降低数据提供者对数据的安全使用和数据泄露问题的担忧。

  数据安全是数据市场化流通的重要前提。因此,数据使用者尤其要加强对数据的安全管理。

  以建设银行为例,在数据的管理对象上,除了常规的企业、个人信息和业务明细信息以外,经营管理数据、外部数据和其他可能危害国家安全、公众权益、个人隐私或企业合法权益的其他各类数据也明确纳入了数据安全管理的范畴。

  从信息技术上,利用新技术加强数据隐私保护,提升数据防泄露能力。搭建抵御外部攻击和防范内部操作双向防控的安全保障体系,建立安全便捷的数据安全专用环境,提升内部数据使用体验。

  从管理方式上,针对使用数据的岗位角色、场景、隐私授权情况等设置相应的数据授权流程。严控终端和网络边界的数据泄露途径,及时阻断员工的数据违规操作行为。

  在数据的内部管理上,企业可分为三步走:

  第一、启动数据集中建设,解决跨部门、跨业务、跨时间和跨平台的数据整合,逐步寻求服务变革。

  第二、构建统一的数据管理体系,对数据标准、数据架构规范、数据管理体系进行统一建设。同时让数据从后端走到前端,发掘数据的应用价值,为下一步数据的输出打下基础。

  第三阶段,成立专职科技公司或部门,并对外输出数据服务。数据要素的价值创造在于通过深度加工,与产业结合,在产业互联网的应用中产生价值增量。企业可根据使用效能和财务价值,对基础数据、集成整合数据、标签和报表模型等应用类数据资产的价值进行梳理和盘点。在使用效能上,可以根据业务场景价值、相关度、场景贡献度、连接度、使用频率、时效性、外部价值、成本等维度来进行评估;在财务价值上,可以从数据资产产品化之后成本、市场股价、实际收入测算等维度来进行数据资产本身的财务价值评估。之后再使用合法合规的途径服务社会公众群体和机构单位。

  政府主导规则制定,政府公共服务平台和企业商业化平台共存

  数据市场的发展涉及到数据所有权和使用权的明确、敏感信息和隐私保护等数据安全问题以及复杂的利益分配问题,既要建立和完善相关的法律法规和标准规范,又要形成有效运作的商业模式,还要配套建设和运营高效规范的市场平台。企业虽然对于获取数据的需求普遍比较强烈,但是对于开放数据却存在各种担心和疑虑,在实际运作中也缺乏一些必要的基础、条件和保障,这些都影响和制约了数据市场的发展。因此在这种复杂的环境下,需要由政府来主导制定规则,解决好各方在数据共享和数据使用上的利益冲突,设计好利益格局和利益结构,让各方能够在合理有效的规则下运转,形成合力,共同从数据当中获益,促进数据市场良性和快速地发展。

  政府是最大的数据生产者和拥有者,政府基础数据率先作为公共资源让各方共享,同时政府作为连接各方的纽带和平台,就能带动更多企业、团队、组织加入到数据要素市场化配置的大潮中。

  当前,全国各地的政府基本都已实现政务数据的上收,但是数字政府的建设只是开始,核心在于运营。未来数据要素市场探索的核心要点,是建设大数据服务体系,以产品化方式提供数据服务,并监控和保证数据使用方合法合规的使用数据。

  政府可加大数据归集扩展,深化数据资产库建设,形成涵盖公共数据全生命周期的数据服务目录。在此基础上,明确运营目标,以绩效为导向,以运营为核心,设计平台商业模式及组织架构,探索构建产品化+场景化的数据产品体系,以专业的运营团队展开平台运营工作。按照不同下游用户需求,逐步分批搭建金融服务、政务服务、消费者服务、监管平台等上层应用。

  在政府公共服务平台的基础上,还可由企业按照统一规范的市场规则来建设商业化的数据市场服务平台,根据定位面向不同领域、不同需求提供不同的数据服务,与政府公共服务平台形成互补,共同组成完善的数据要素市场服务平台。

  数据市场的建设和发展是一项复杂的系统工程,可能会遇到前所未见的问题和风险。可以优选具备较强数据能力和应用需求的地区、行业或领先企业开展深入试点,给予一定的政策指导和试点原则,鼓励大胆创新,及时总结先进经验,发挥“先行先试、引领示范”的作用。监管也可以及时指出数据要素市场发展过程中市场参与者出现的问题,并指导相关政策的实行,以帮助新兴的数据要素市场快速成长。

  (谭浩 建信金科副总裁)

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