4月27日在2023数据治理新实践峰会上，毕马威企业咨询（中国）有限公司合伙人陈立节先生为大家分享了《数字经济时代下的数据资产管理运营》的主题演讲。
以下为陈立节先生的演讲实录，为了方便阅读，小编做了一些字句修改和文本优化。大家上午好！非常荣幸受邀参加2023数据治理新实践峰会，今天借此机会为大家分享我们在国家层面的数字经济交流和在具体的企业做咨询项目过程中，看到的一些最新行业动态。
一、数字经济时代下数据资产要素化趋势
近今年来，发改委、财政部、工信部、网信办，包括地方的政府出台了一系列的管理制度和办法。此前，我们与发改委的高新技术处和价格监测处进行了交流，他们在「数据20条」发布以后收到了很多行业同仁非常积极的反馈，大家普遍关心：数据20条提出了数据产权、交易流通、收益分配、安全治理四大支柱，那如何落地？是否有实施细则。
对此，我们提出，制定相关的实施细则的时机尚未成熟，建议先搞试点工作，即选择一两个行业和场景先去落这些内容。行业上，选择金融、通讯等数据资产管理、运营的能力相对领先的行业；地区上，选择像浙江、江苏等一些数字经济本身发展就比较迅猛的区域；场景上，选择跟业务融合比较紧密的场景；通过试点工作来推动后续工作的开展。
从十九届四中全会首次把数据当成生产要素，到现在三年多的时间，相关的配套政策制度文件已经很成熟，现在已经在做试点工作，试点之后马上就要做全面推广了。所以，**数据是核心生产要素这一趋势一定是不可逆的。**传统的数据治理大都是监管驱动的，尤其金融监管8年，银保监出台相关的合规要求。据了解，2021年、2022年人民银行加上银保监会对金融机构数据相关的罚单超过10亿，包括今年第一季刚过，罚款已经超过了6个亿，严监管态势持续保持。但是随着数据要素的进一步落地，未来的数据治理会逐步转变成数字化驱动、价值驱动，这关乎到企业的核心竞争力，是未来发展的必然趋势。
去年12月份银保监发布的《监管统计管理办法》里面特别提到了数据应用，建议金融机构在做监管统计报送体系的过程中要充分考虑到数据应用、数据赋能业务。也就是不要简单的把数据统计加工好上报，还要考虑金融机构内部的业务应用赋能的场景，必要时要用一些大数据、人工智能等最新的技术来对业务进行赋能，这也体现了数字化、智能化、资产化、价值化的发展趋势。
二、数据产权分配
前面提到「数据20条」提出了四大支柱，第一个支柱就是数据产权。现在国家淡化了数据的所有权，企业拥有持有权，通过将持有的数据进行加工打造成数据产品，进而拥有了经营权、运营权，对外提供后用户就拥有使用权。在这个过程中要考虑数据产权，这也是现在做数据资产管理和传统数据治理1.0最大的区别。如果说做数据治理更多的是认责，出现质量问题进行惩罚，那现在的做数据资产更多的是确权，而且确权之后收益的分配是非常关键的一点。
我们最近跟一些大型的银行在做数据资产管理运营项目的过程中，已经试图将数据资产的估值定价落到银行内部的绩效考核，也就是说未来如果有业务部门认领这些数据，责任与权利同行。一旦数据部门、运营部门把这些数据打造成相应的数据产品服务，无论是对内赋能产生的效益会有内部转移定价，还是如果对外赋能就可以有收益分配，这样业务部门会认为数据治理或者数据资产管理不是负担，因为绩效考核不是简简单单惩罚做的不好的地方，而是做好了对内有资金转移定价，对外可以直接收益分配，所以这个在推动的过程中是起到很大的作用。
「数据20条」关于收益分配的原则是谁投入谁分配，没有投入的部门在收益分配的时候没有话语权。目前业务部门的思维也在逐渐的转变，我们发现过去数据治理都是数据部门、科技部门来主导，最近好多业务部门非常积极的想开展业务部门数字化赋能的项目，那就可以将数据部门、科技部门与业务部门拉在一起开展试点工作，之后就可以全面推广。
三、金融数据资产运营和价值实现
结合国家整个数字经济的背景，金融机构开展数据资产运营管理和价值实现，应该怎么来做？首先讲讲总体框架，这个框架也是我们基于传统数据治理，以及结合最近我们新兴的做数据市场管理，总结出“建、管、用、评”，以及“采集、连通、汇聚，盘点、规置、治理，融合、敏捷、引导，评估、评议、评论”共计12项管理关键点。
“建”
首先“建”，企业要有数据基础，针对这些数据对象，首先要建立基础的底座，“建”包含了“采-通-汇”，采指的是采集，从业务角度出发，采集什么数据，范围是什么？标准是什么？要求是什么？第二“通”，采完之后在内部要融会连通，部门间要连通，系统间要连通，跟业务场景、业务流程之间要连通。不能说数据、业务和技术各一层皮。第三“汇”，指的汇聚。很多的业务部门提到能不能把业务部门的数据汇集在统一的数据平台来统一管理。
“管”
“建”完之后那就要考虑“管”了。“管”又衍生了三个词，“盘-归-治”。这个比较偏传统的数据治理。我们经常提到要先做盘点，在盘点过程中做数据的分类分级形成目录，基于数据资产目录定标准定规范然后去治理：一方面标准规范的落标，一方面质量的监测整改提升。然后就要考虑“用”了。
“用”
**“用”包含了“融-敏-引”。**上面我一直提到要试点，其实就是在业务应用方面去找试点。第一要有融合，包括人行一直提的数据治理要融合业务应用，如何融合？就要找到一些具体的业务场景，如客户营销的场景，在客户营销场景里面会涉及到哪些数据？数据质量怎么样？安全合规的要求怎么样？能不能用？要不要脱敏，打造什么样的营销数据产品，这个产品能起到什么样的价值和效用？要把整个融合的业务场景规划出来，规划出来之后要敏捷开发和落地，通过 Data OPS把数据治理的理念和要求跟开发融合在一起。“引”指的是引导业务部门用数，业务部门很清楚数据的业务场景赋能，但是具体用什么样的技术手段，用什么样的模型，用什么样的算法，去找哪些外部机构去做合作需要引导。
“评”
**最底层是“评”，我们又展开了“评估、评议、评论”，**评估更多的是什么呢？就是前面提到的数据资产估值定价，这是基础，也是未来配套的保障机制。同时还要有评论和评议，或者我们叫评价。站在管理层的角度，谁做得好，谁做得不好，我们要有评价。站在第三方的角度和消费者的角度要有评论：数据资产管理的好不好，客户体验高不高？如果数据治理做的很完美，但是业务部门或者消费者、用户提出来体验很差，那也是有问题的。所以“评估、评议、评论”是站在三个不同的视角，生产者、管理者、消费者的视角，基本上构成了一套评价的体系，以上就是我们整个企业开展数据资产管理核心的 12 个管理要点。
四、“目录-账户-产品”三位一体的运营体系
数据资产运营的起点就是通过盘点形成统一的数据资产目录，而且这个目录建议不要以传统it技术主题划分，而是拿业务部门能看得懂的。底层的建模可以通过传统的建模的方法论来做，但是业务的展现既然都说千人千面，那么针对数据资产标签也可以千人千面，我们可以有数据的标签、技术的标签，同时也可以给业务部门打造数据资产的业务标签，方便业务部门去订阅、查询、维护，但是它跟底层的模型可以有映射和匹配。然后确权、分类分级最终去打造数据产品。
**数据的产品我们建议企业未来可以考虑打造“目录-账户-产品”三位一体的运营体系。**所有我们认为有价值的数据都可以放到资产目录里，这是基础。在这个资产里面我们要考虑资产账户的概念，这个账户更多的是什么呢？两个方面，一个方面跟资产权属绑定，这个资产是谁的，建立资产账户。第二个是跟安全访问相关的，这些数据哪些能用，哪些不能用？通过数据资产账户去明确及基于分级分类的结果，哪些账户谁是可以访问的，哪些账户谁是不能访问的，哪些账户的信息是可以拿出来用的，哪些是不行的？所以账户实现的是两个目的，一个是权属，一个是安全合规。
五、数据产品的打造
关于数据产品要特别强调一下，金融机构打造数据产品一般是科技部门和数据部门来做，更多的是以开发的思维，如开发几张报表，开发几个指标，开发一个驾驶舱仪表盘，开发一套模型等，基本上还停留在传统的开发理念上，但是我们这里提出来的打造数据产品，是需要转换成产品理念，要把数据当成一个金融产品，从规划、设计、探索到开发、部署，覆盖成长期、成熟期、衰退期、退市停运等整个全生命周期过程。要往资产方向去走的话，一定离不开产品的打造和产品的运营这块。现在不论是在方法论上，在人员岗位、人才的配备上，很多金融机构都是比较欠缺的，这个未来是要去逐步去补强的。
六、数据资产合规运营
安全合规是底线。在整个金融行业，相关的法律法规，行业的条款要求，包括一些标准规范，我们当时简单梳理了差不多将近100个政策文件，其中《数据安全法》就可以识别出来有哪些具体的要求，而且这些要求可以对应到12项的行业标准，10项的地方法规、17项国家标准、2部国家法律、17项部委规章。同时需要把这些内容全部都串起来落回到我们数据管理和运营的具体场景下，每个场景要遵循哪个法律条款都要去做精细化合规运营。
我们现在做数据安全管理更多是直接基于分级分类的结果做安全策略，并通过系统管控落地。目前慢慢已经开始有金融机构去做细化的、逐条的、合规的检索，以及检索之后的条目落到具体的数据应用场景，并针对这个场景能做是否合规的风险评估、影响分析以及后面的一系列的解决方案，当然要做到这个颗粒度是非常难的，这也是未来我们的发展目标。
七、数据资产价值评估
现在很多的行业课题都在研究数据资产估值定价，不论是从固有价值、投入成本，还是从未来替代价值、要素倍增效益、市场价值角度，肯定要形成一套全方位的估值模型。一旦数据资产估值落地，我相信原来很多的问题都会迎刃而解的。
在估值的整个过程中，我们也提出一个观点，目前更多的是静态的估值，包括现在很多金融机构做的尝试也都是静态的估值。那未来如果要真正的把估值放到数据产品的全生命周期，那它一定是动态的估值，从数据的采集、加工、存储、分装、打造产品，最后到交易流通变现产生价值，整个生命周期过程中每个节点都要去做评估，评估之后还要有价值增值的链路，这样才能做到精细化管理，才能说采集单是由谁采集的，在采集过程中产生了多少价值，在加工过程中产生了哪些价值？未来要实现业务部门的分润，如果没有这套评估体系也无法进行分润。
由于时间关系，今天就为大家分享以上内容，感谢大家的聆听！