专题 | 激活数据要素，推动上海银行高质量转型发展

党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。银行业不断探索和深化高质量发展途径，不仅有助于我国金融业进步，更能促进社会经济稳健增长。上海银行基于自身发展经验，提出银行高质量发展应具备三个内涵：一是具备强大的获客、留客、黏客能力；二是不断提升内部管理效能，实时掌握各业务条线经营动态；三是主动发现和规避风险。要实现这些目标，需持续激活数据要素潜能，有效管理利用并不断挖掘数据要素价值，驱动自身业务扩展、增强经营管理能力、提升风险控制水平。

数据要素面临的挑战

数据要素作为银行高质量发展的关键支撑，必须可得、可用、可知。可得是要求数据要素具有及时性和全面性；可用是要求数据要素是准确的，并被安全使用；可知是要求数据要素能够有效流通。

高价值数据要素的核心特征。银行高质量发展对数据要素的要求可以归纳为如下五个特性：一是及时性。获得的数据要素能够及时并持续更新，满足业务需要的时效要求，有助于及时掌控经营、管理、风险。二是全面性。需要尽可能全面地获取支撑业务场景应用的数据要素，构建内外部相结合的数据体系，保证展业过程看得清、看得全。三是准确性。需要不断完善数据要素从源头产生到流转加工的准确性管控，这对准确掌握经营管理状况和风险控制水平有重要影响。四是安全性。应按照不同类型和使用对象赋予数据要素不同的使用权限，及时跟踪解决数据安全问题，为有效数据应用保驾护航。五是流通性。数据要素的高效使用需要基于组织一体化的视角，数据的有效流通和复用，是促进业务场景更好融通、工作流程更加协同的必要条件。

激活数据要素的主要挑战。在激活数据要素，支撑转型发展的过程中，银行依然面临许多痛点和挑战，数据要素价值往往难以释放，主要表现在以下方面：一是用数信息不对称，系统“有数”与业务“缺数”矛盾突出。一方面，缺乏全域数据整合能力以及数据主动补给机制，导致尽管系统中有符合业务需求的数据，但业务人员无法准确快速地找到，造成“无数”可用的困境。另一方面，由于数据口径不统一，指标体系零散、缺少权威发布等情况，造成“有数”不敢用的情况。二是复杂数据质量问题难以快速解决。传统数据质量解决方式侧重于对点整改，简单数据修正的体系性不强。一旦出现跨系统、交叉关联性大、牵涉面广的数据质量问题，很难及时解决。此外，数字化背景下，对于指标、标签等分析类数据质量的挑战愈发提升，口径多变、数据分散、管理复杂等特点，导致容易出现质量问题。三是外部数据管理体系薄弱。一方面，外部数据接入方式多样，完整性、规范性难以保证。另一方面，机构往往存在先用再管的习惯，外部数据与内部数据管理体系的要求相去甚远，后续治理成本反而较大。

实践与举措

上海银行以满足实际的经营管理和业务场景为目标，聚焦数据要素能力建设，基于“采、建、管、用”四项举措，形成“以用促建”的工作模式。

加强组织保障。一是设立推进领导小组。董事长挂帅，聚焦顶层规划设计，推动工作思维转变，确立攻坚克难项目。二是完善数据治理工作机制，明确全行数据治理工作中的职责界定、任务分工，行长牵头领导全行开展数据治理活动。通过配套架构调整，在总行设立数据管理与应用部，牵头推进全行数字化转型。在总行各部门以及分行都设立了数据管理岗位，上传下达，形成专业能力。

“采”：内外部数据统一管控。一是制定外部数据准入规则，依据使用场景、使用系统、计费方式等综合分析归并外部数据的接入。建设外部数据统一管控平台，对外部数据来源、提供形式、使用方、计费等进行统一管控，并分析使用趋势和使用质量。二是大数据量的实时安全采集流通。通过流批一体、实时处理的数据技术底座，实现PB级的数据内外联通。通过隐私计算平台，形成安全共享统一的数据管控机制。

“建”：建设数据中台等新基建。一是数据中台“市场化”指标驱动。以用户数、访问量作为数据中台建设的北极星指标。例如，将数据模型满足下游的程度、指标标签被调用查询的频次、手工数据的下降量、访问量等作为数据中台建设的考核重点，以用促建。二是打造以数字化、平台化、智能化为特征的一套数字“新基建”，为全行转型发展和数据驱动管理提供支撑。自主研发了一键入湖、分布式调度、统一数据开发平台等工具。三是构建多平台联动的一站式机制。通过构建多个技术平台联通机制，如数据资产门户、数据管理平台、数据标签平台、指标报表平台的联动等，便利业务人员一站式使用数据，实现数据要素“可见、可懂、可用、可运营”。

“管”：数据质量管理和经营管理协同推进。一是夯实基础，建立“三纵一横”的检核管理体系。第一道防线在源头系统部署录入校验管控。第二道防线在数据入湖仓时部署贴源层监测。第三道防线在数据应用系统部署报表级的结果监测。同时，跨应用系统部署交叉检测，形成“一横”。二是主动出击，基于数据，驱动高效管理。规范经营管理指标定义，统一经营视角。打造以总分支行管理者为用户的经营管理平台，将信息展示、多维度数据结构、管理提示预警与工作协同相融合。

“用”：数据业务融合应用支撑业务经营分析。一是数据业务团队融合，诊断业务发展情况。融合团队识别业务属性、金融科技属性、运营方式等，将数据应用到业务，快速构建业务分析模型，结构诊断业务发展状况。二是重点做好关键领域的数据应用支撑工作。聚焦经营政策类标签数据在绩效考核、风险管理、信息披露等场景的数字化应用。分析指标数据，挖掘不符合KPI价值创造导向的异常经营状况。推动精细化经营管理，以数字化方式对风险趋势和结构开展监测。三是通过引入全栈式、标准化AI应用生产线，快速实现AI资产的共享复用和应用场景的流水线组装，提升数据应用落地质效。应用NLP及知识图谱等技术，充分挖掘数据关系等价值，实现风险管理的关联和穿透式分析，改变“单一化”分析模式。通过区块链及隐私计算技术，实现数据的安全有序流通。

转型发展成效

客户营销能力显著增强。基于数据的营销效能不断增长。以零售板块为例，部署营销活动同比增长81%，累计建设营销智能模型同比增长80%，AUM和LUM合计净提升同比增长53%，交叉获客同比增长478%。手机银行MAU精准促活模型带动登录净提升27%，借记卡千元有效户打捞营销提升率14%，从0到1初探双卡和基金产品的线上个性化推荐，线上点击率较非个性化组提升14%。上海银行“零售赢客精准营销平台”荣获《中国银行保险报》“数字化营销”优秀案例。

经营管理水平持续提升。一是深化上海银行“掌上行”经营管理信息平台建设，新增关键经营指标，下线无用或低价值指标，实现指标自动化率达到90.4%，并将指标多维分析和业务场景紧密融合。“掌上行”入选2022年“中国上市公司数字化转型案例”。二是运营质效明显提高。单位账户业务运用工商大数据，实现黑名单客户自动排查、工商公示信息自动导入，提高客户填单效率。对公客户经营的“对公e开户”数字化项目，完成开户流程、放款流程的客户旅程再造，实现对公开户和放款流程的线上化，大幅提高经营效率，在“2022年度城市金融服务优秀案例评选”中荣获年度十大优秀案例奖。

风险控制能力稳步提高。一是管控流程前置。运营管理的风险控制方面，在开户受理环节引入客户风险外部数据，进行综合评级、分级设防，在账户变更、签约、转账等关键环节，按交易类别、风险评级结果，分别设置系统拦防策略，将管控端口由事后前移至事中或准实时。二是风控自动化能力提高。通过客户交易关系数据，基于知识图谱的运营反电诈模型，识别率提升至87%，排查效率提升45倍。资金链模型挖掘房地产开发贷款各类关联交易24笔。完成全行37336家企业、147900户关联人对公黑灰名单的建设。

上海银行高质量发展可以总结为：通过激活数据要素打造一体两翼模式。一体是提升获客能力，两翼分别是提升经营管理能力和提高风险管理水平。两翼互为协同，为一体提供支撑。上海银行将继续按照“以用促建”的原则，聚焦应用实效，深化数据业务融合的人才培养思维和经营管理思维，持续增强数据要素价值的释放能力，不断追求更高质量的发展目标。

（栏目编辑：郑岩）