金融机构外部数据管理实践白皮书（2024年）

外部数据管理实践白皮书CCSATC601大数据技术标准推进委员会2024年10月参编单位：中国信息通信研究院云大所、中国建设银行股份有限公司、交通银行股份有限公司、重庆银行股份有限公司、中国工商银行股份有限公司、中原银行股份有限公司、兴业银行股份有限公司、华夏银行股份有限公司、厦门国际银行股份有限公司、长沙银行股份有限公司、广发银行股份有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司、渤海银行股份有限公司、招商银行股份有限公司、恒丰银行股份有限公司、招商证券股份有限公司、上海逸迅信息科技有限公司、中移雄安信息通信科技有限公司、联通数字科技有限公司、上海生腾数据科技有限公司、中国联合网络通信有限公司智能城市研究院、杭参编人员：侯宁、吕艾临、袁博、赵亚敏、王东、李聪、薛佳梅、张丹妮、袁文霞、张静、李琛琛、周筠、沈心艺、杨又村、宋浩、曾铮、杨娜娜、唐荣、黄浩、巩为、徐祎、李焕升、李冰、沈蓓瑾、薛恩峰、刘远东、赵浩军、毛信鸽、陈伟波、江帆、董爱波、陈吉珍、何其灿、丁世宁、燕晓晓、李思佳、黄哲、张小军、王佳晋、林少华、章卓、尚博旌、王禹鸥、许萍、谷立顺、刘建民、冀娜、黄健岳、孙嘉琪、蒋翼洋、黎在万、缪海斌、邱蓉蓉、曲寅生、宋有为、刘林、温然、谢林伶、何宇、杨丹、刘影、李岩、王伯君、王昊然、随着国家数据局的成立以及数据相关政策与改革举措的相继推出，我国数据要素发展路径愈加清晰和完善，这为数字经济时代的到来奠定了坚实基础，同时也为各行各业的数据管理和应用创新提在数据要素市场建设体制机制持续优化的新阶段，金融机构凭借其天然的数据优势，积极响应国家数据要素市场建设的号召，不金融机构正加快推动数据要素的流通与交易，着力提升内部数据与外部数据的深度融合能力，为促进数据要素市场的繁荣发展贡献积在此背景下，外部数据管理尤为重要，它不仅关系到金融机构自身的发展，也影响着整个数据要素市场的健康运行。因此，为更好地指导金融机构在外部数据管理方面的实践，大数据技术标准推进委员会在《金融机构外部数据管理实践白皮书（2023年）》的基础上，发布《金融机构外部数据管理实践白皮书（2024年）》，最新版白皮书立足外部数据领域最新发展，根据行业情况迭代了外部数据管理流程，对当前外部数据管理的热点问题进行具体分析，对外部数据管理的未来发展进行了展望。2024版本继续收集汇总金融 1 1 2 4 7 10 11 14 16 20 21 22 23 23 26 28 30 32 34 36 38 42 44图目录 3 14 19 29 441一、外部数据管理概述（一）外部数据的概念金融机构外部数据管理指金融机构通过构建组织架构、明确各部门职责要求、建立和实施系统化制度、流程和工具等方式，针对外部数据进行引入、应用、共享和退出的全流程管理，确保外部数据的合法引入、合规使用、充分共享和有序退出，并在经营管理中（二）外部数据的管理模式重塑外部数据管理流程，深耕外部数据应用，保障外部数据安全合规，促进外部数据降本增效已成为当前金融机构的热门话题。授权范围不规范、共享不充分、成效难评估等问题，加之外部监管对于数据安全的合规要求不断增加，构建具备安全屏障的外部数据目前，国内金融机构对于外部数据的管理主要分为自主分散、统分结合以及统一集中三种模式。自主分散模式指金融机构的外部数据由内部各业务部门自行管理。统分结合模式指金融机构对外部数据统一管理，包括维护和发布外部数据目录，管理基础平台工具等，业务部门在统一管理下根据各自需求引入并应用外部数据。统一集中模式指金融机构内部明确外部数据归口管理部门，并授权其2对金融机构所有外部数据进行全流程集中管理，包括需求、预算、进一步发挥外部数据的价值，统一集中模式已逐渐成为外部数据管理的主流模式，其优势主要包括：一是整合需求，避免重复。统一管理的模式下，机构可将所有外部数据需求进行整合论证，合并去重，最大限度地确保数据需求的合理性，避免重复引入造成不必要的资源浪费。二是规范流程，提高效率。统一管理的模式下，机构可从顶层出发对外部数据全流程进行规范管理，通过组建专业的外部数据管理团队使其专注于外部数据管理，提高外部数据引入和应用的效率。三是一点接入，充分共享。统一管理的模式下，机构通最大限度实现数据共享；同时，通过对外部数据进行调用情况的整体统计分析、系统对账、费用监测等，机构能够最大程度挖掘出外机构通过建立统一的管理制度、流程以及一体化的技术手段对外部数据管理全流程进行双重约束，进而确保数据引入的合法合规以及二、外部数据全流程管理对统一集中模式下的管理流程进行了调整与更新。需要注意的是，各机构由于业务模式和组织架构不同，统一集中模式下的管理流程3来源：CCSATC6014（一）外部数据的引入流程外部数据在引入阶段主要包括需求收集、需求评估、数据供方需求申请指各部门可以根据业务需要，收集部门内提出的外部数据需求，论证后提交至外部数据归口管理部门审核。需求征集指外部数据归口管理部门通过与行业间以及数据供应商的沟通交流，及时掌握市场动态，将时下新颖的数据和应用场景推荐给各业务部门，各部门提交至外部数据归口管理部门的需求包括需求描述、应用场景描述、数据使用量预估、效益预估、业务可行性方案、安全保障措施和应急处置预案等内容，其中需求描述又包括数据字典、数据范围、更新频率、数据质量以及售后服务等内容。之后，外部数据归口管理部门将根据数据测试情况、初步询价结果、效益预估在确定外部数据需求后，由外部数据归口管理部门与业务部门以及其他相关部门联合执行参与评估，首先通过需求驱动完成数据市场调研，明确寻源渠道，制定筛选策略并建立合理的准入评估标5准，包括供应商的资质、经营情况、数据来源、数据授权、数据质量、数据供应能力、合同履约能力、数据价格与售后等方面。通过初步评估确定供应商候选列表，为进一步数据验证接入测试做好准备，同时，归口管理部门可以逐步建立并维护外部数据产品及供应商的资源库，以全面掌握当前外部数据供应商的状况以及数据市场在确定了外部数据需求和供应商后，可由业务部门按需对将要引入的数据进行验证测试。测试项目可包括外部数据的准确性、完备性、时效性以及业务适用性等。测试团队可包含外部数据管理人员、业务需求管理人员、数据分析人员，必要时也可包含采购人员与相关技术人员。需要注意的是，涉及个人信息，尤其是敏感个人信息的验证测试，需要在测试前与数据供应商签订保密协议或要求供应商出具保密承诺，规定其不留存、利用、转让、泄露金融机构提供的样本数据以及获得的查询结果，并要求供应商履行告知个人信息主体的义务。测试完成后，测试团队需提交测试报告并明确测预算申请可分为定期申请和随时申请两种模式。定期申请指财会部门约定本年度预算申请的时间和周期，外部数据预算在相应的在概算范围内，外部数据预算可以根据业务需要进行申请。相较而6费用申请是指金融机构根据自身业务规划，匡算每笔业务的数据预计成本上限，并经有权人（组织）审批。审批通过后，使用部门在不高于每笔业务预计成本上限的情况下开展业务，最终投入成本为业务笔数乘以每笔业务的数据实际成本。这种模式有利于金融机构进行成本效益管理，可以实现数据成本的精细化测算与管控，另外，为加强外部数据精细化管理能力，确保外部数据切实应用到业务中，金融机构开始推行预算“分摊”机制，按照“谁使用，谁外部数据的采购需要严格按照各金融机构相关的采购制度和流程执行。采购流程主要包括采购申请、采购实施、合同管理、评估采购申请通常由业务部门向外部数据归口管理部门提出采购需求，再由归口管理部门统一进行整合、审核以及申请。采购实施环节，金融机构可根据实际情况设置集中采购限额，采购金额在限额合同起草可根据采购流程由外部数据归口管理部门牵头，相关部门协同完成，在经由法律、内控合规等部门审核后提请签署。服务验收可由归口管理部门组织业务部门开展，包括外部数据的效果评估和服务验收。费用结算通常由合同签署部门执行，并依照合同执行7（二）外部数据的应用管理统一集中管理模式下，外部数据将接入到外部数据管理系统，外部数据的引入在金融行业经历了从标准化到定制化的转变。初期，金融机构多依赖于统一标准的数据服务，随着数据市场的扩展，更多的金融机构开始追求更贴合业务需求和数据特性的定制化服务。联合建模等新型合作模式应运而生，促进了与政府部门及第包括获取详尽的数据字典，以深入了解数据本质；评估数据规模，确保基础设施能应对数据挑战；明确数据交付方式，无论是实时查询还是批量传输，都与内部团队紧密配合，确保技术可行。同时，金融机构还需要规划数据接入的时间表与优先级，有条不紊地推进为后续的数据管理和应用提供坚实支撑。这些准备工作共同为金融机构顺利接入外部数据，进而推动业务发展与决策提供有力随着各机构对于数据安全需求的增加，系统直连成为当前外部数据传输的主要方式，一般分为网络专线和互联网传输两种。网络专线传输指金融机构与供应商之间通过运营商建立独立的网络连接8通道，互联网传输指金融机构与供应商之间通过互联网建立网络连外部数据需要根据数据遭到破坏后的影响范围和影响程度来确统一集中管理模式下，外部数据通常进行集中存储。其中实时联机查询应统一由外部数据管理系统对外提供服务接口，并在合法合规的前提下留存查询结果；而批量数据传输应统一由外部数据管外部数据的共享指同一条数据在有效期内由不同部门进行二次及以上的查询。外部数据的共享通常由各业务部门发起，提交共享需求至外部数据归口管理部门进行审核，待审核通过后，数据由外部数据管理系统或其他相关系统提供，当数据共享内容以及数据共享范围发生变化时，需要业务部门再次提出申请。外部数据管理系统能够提供统计分析等功能辅助数据共享部门跟踪数据使用情况，外部数据的共享同样需要遵循“最小必要”原则，共享范围应限于用户授权范围与业务实现目的。个人类外部数据可通过“可用不可见”的方式进行共享，相关信息可嵌入到系统化的业务流程或模型中接口控制：对接口上、下线的控制，即控制接口是否停止使用。9外部数据的质量指外部数据能够真实、完整地反映实际情况的程度。外部数据的质量监测指依据质量规则对外部数据质量进行检查、核对，量化外部数据质量水平并识别质量问题的过程。金融机构对于外部数据的质量要求较高，通常在事前、事中和事后三个阶段分别开展质量检测，事前通过验证测试评估数据质量，事中通过系统功能实时监测外部数据质量，事后可由外部数据归口管理部门汇总各业务部门在使用过程中发现的质量问题，形成数据质量监测报告。不同于内部数据对质量的控制和提升，外部数据的质量依赖外部数据效用评估指对数据使用效果进行深度分析，由各业务评估结果将汇总至外部数据归口管理部门，以此作为开展下一年度外部数据需求分析、费用申请及数据采购等多项工作的重要依据。由于金融机构降本增效的要求，外部数据预算及采购政策趋严，业内已经将外部数据效用评估工作提升到更高的层次，逐步由定性评内、外部数据的融合可以最大限度发挥数据本身的使用价值，数据融合可以进一步分为数据清洗、数据关联和数据融合等步骤。由于外部数据和内部已有数据的格式、标准、存储方式等存在一定差异，需要多平台、多技术配合对外部数据进行清洗和整理，包括格式化等操作。数据在融合之前还应进行关联，例如，企业数据可通过企业名称和企业统一社会信用代码进行关联整合，并将其作为查询条件。基于业务需要，在实现外部数据与内部数据实体的关联外部数据的异议指数据主体在办理业务过程中认为金融机构使用的外部数据存在不准确、不一致或数据缺失而提出的更正要求，外部数据异议处理指受理异议申请、开展异议核查、异议更正并回复异议申请人的过程。每件异议从受理到处理结束的整个过程使用外部数据的各业务主管部门受理外部数据异议申请，对下级机构提出的异议申请进行审核，并将审核结果反馈至外部数据归口管理部门，归口管理部门应以审核结果作为依据受理、核查并回对于审核同意的异议处理申请，外部数据归口管理部门应协调（三）外部数据的退出流程外部数据退出分为正常退出和异常退出。正常退出指与外部数据供应商合作到期且无相关数据需求的自然退出；异常退出指与外部数据供应商合作期间出现政策规制、供方履约异常、重大违法违金融机构需要针对外部数据建立统一的退出管理机制和流程，在每份外部数据采购合同到期前一段时间或使用监测异常时，外部数据归口管理部门应针对该数据再次征集需求，若无续期需求，则应协同相关业务部门开展数据停止供应影响性分析，根据分析结果协同相关部门在合同到期后下线相关数据服务。在异常退出的情况下，应立即启动风险管理和应急响应机制，同时为保障业务的连续性，金融机构应针对重要性及连续性要求高的数据建立主备数据机制，以便在主数据出现问题时能够快速切换到备用数据。此外，金融机构在与第三方签订数据采购合同时，应明确退出条款，包括正常退出和异常退出的具体流程、责任划分和违约处理。最后，金融机构需要完整记录退出流程中的决策、行动和分析结果，并更新相三、外部数据发展热点问题分析在撰写本白皮书之际，外部数据的管理已历经约十年的发展周期，在此期间，外部数据市场逐步走向成熟，市场规范化程度不断提高，数据资源日益丰富，各环节的保障措施亦不断完善。在当前的经济金融形势下，金融机构对于外部数据管理的精细化能力提升已上升为战略重点，“降本”“增效”“质量（一）深挖数据价值，研发自建产品在数字化转型浪潮下，金融机构各业务条线对数据的需求持续增长，但由于降本增效的压力，预算在逐步压降，外部数据扩源受到限制。这种情况下，金融机构更多地转向内部挖潜，通过集成整自建成品主要有仿建和自研两种方式。仿建主要是参考市场上现有的一些外部数据产品，结合自身实际，仿照建设。比如为了减少企查查、天眼查等数据产品的采购，部分金融机构内部整合企业工商、司法、行政处罚、知识产权、投融资、招投标等信息，建设自己的“企查查”产品，既减少了外部产品的采购成本，又可以灵活定制数据服务，既可以为客户经理提供可视化的服务，又可以嵌入到业务流程中。自研更多的是金融机构结合重点业务自行研发的数据产品，比如部分金融机构大力发展科技金融，将引入的知识产权数据、投融资数据、产业链数据等进行整合，研发科技金融数据产品，实现数据标签化、可视化和场景化输出，有力助推科创金融服务体系创新完善，优化科创金融供给、更好地为科技创新领域注入建设银行为支持全行员工更好地获取和使用外部数据，打通外部数据获取端和企业微信移动端，研发“外数慧查”数据产品，部署“一键体检”“一键尽调”等多项功能，有效整合外部数据资源，构建客户多维度全方位画像，实现外部数据互联互通、集成整合和灵活共享。外数慧查已用于建行客户精准营销和信贷风险控制等领域，月均活跃用户超过数万人，是客户经理开展对公业务，尤其是普惠业务的主要助力。“外数慧查”查询量自上线起急速攀升，2024年月均查询量4000余万笔，按建行30万员工计算，平均每人月均查询建设银行为深度挖掘资讯价值，通过内容运营为客户提供有价值的资讯信息，实现活客留客，自研智能资讯平台。依托智能资讯平台聚合内外部资讯信息，挖掘数据信息内在价值，提升领域信息共享服务能力。智能资讯门户发布“五篇大文章”专栏，挖掘内外部“五篇大文章”相关的市场资讯、市场数据、研究报告等数据信息，提供全行员工共享使用；同时，对接相关业务系统，提供业务场景应用支持。在传统业务拓展模式中，商业银行通常依赖网络平台及企业官方网站等渠道搜集企业信息，这类信息存在分布零散、质量参差不客户经理经常面临较大挑战。针对这一问题，兴业银行借助丰富的外部数据资源及高效的数据中台处理能力，历时一年打造了外部数据服务门户——“兴易查”。该平台的建立，深化了外部数据与内部来源：兴业银行“兴易查”全面展示了客户的工商注册信息、园区信息、招标记录、诉讼情况、集团关联以及科技创新等多元化外部数据，并提供新企速递、客户洞察、营销线索等一系列拓展功能，在市场调研、挖掘客户、管理现有合作客户等多元场景中发挥重要作用，已成为（二）保障数据质效，规范引入测试数据要素市场快速发展丰富了金融机构可获取的数据类型，也进一步提升了金融机构应用外部数据的广度和深度。区别于传统商品，数据服务提供商会由于获取数据和处理数据能力的不同而导致同类数据的可用性存在极大差异，从而直接影响金融机构在业务场景中数据应用的有效性及适用性。因此，在服务质量参差不齐的情外部数据引入前测试可以最大程度确保所获取到的外部数据能够满足业务需求和数据安全合规要求，同时也能够作为申请正式引入数据的依据之一。但并非所有业务场景都可以开展业务可用性验证，例如，部分业务场景在业务开展前无法获取客户授权，或数据服务商由于自身管理要求，不支持事前验证等情况，因此，对于该类无法开展引入前验证的数据，则可能存在数据应用成效与预期出此外，数据引入后，在业务应用的过程中，也将存在业务规则逻辑调整、供应商数据质量变化等情况，无法保证引入时验证结果的长期有效性，因此金融机构还需持续加强对已引入数据的运营监控，定期评估业务应用的有效性和稳定性，适时调整应用方案，以建设银行搭建了数据互联平台，实现了与外部数据源之间的线产品发布：即数据需求从被动收集改为主动推送，数据服务商可以在线注册用户，审核通过后在平台上发布数据产品，平台可以需求征集：指行内如有新的外部数据需求，可以通过平台直接对外发布，并将需求发送给潜在数据服务商，邀请其参加行内的数产品试用：提供外部数据产品的试用渠道，在试用效果达到预验证测试：数据互联平台实现外部数据测试样本和结果数据的交通银行构建了全面的外部数据验证测试体系，在引入外部数据前，业务部门通过验证测试，评估各产品与业务的契合度，从而验证申请：外部数据管理部门定期向总分行发布“行内外部数确定所需外部数据的意向和验证测试需求；数据验证团队据此提交验证测试：交通银行打造了多渠道、多模式、高安全性的测试体系，数据验证团队可根据数据服务商和业务场景在外部数据系统验证分析：数据验证团队从查得率、准确度、数据分布、业务影响等多个角度对外部数据产品进行评估。若测试结果满足业务需持续监控：外部数据管理部门与数据验证团队将对引入后的外（三）提升管理效率，优化外数平台随着人工智能和大数据技术的快速发展与进步，科技赋能在金融机构的演化变更中起到了越来越重要的作用，外部数据作为一种重要的原材料需要在组织范围内实现统一接入与管理以面对日益增长的业务需求，构建“统一规划、集中管理、资源共享、成本分摊”的外部数据管理平台尤为重要。搭建外部数据管理平台是金融机构逐步向统一集中管理模式转变的关键举措，也是实现外部数据管理金融机构建立外部数据管理平台的初衷大多是由于在初期自主分散的管理模式下，外部数据的引入存在重复建设的问题。金融机构将所需的外部数据通过平台集中接入，能够对外部数据供应商及接口由数据管理部门进行集中管理。一方面，平台可以直观展示金融机构已经具备的外部数据能力，减少数据管理部门与数据使用部门的信息差，集中审批各类数据需求申请，避免重复建设；另一方面，通过平台对内管控数据服务供给，精确掌控外部数据在各业务外部数据管理平台可实现低代码或无代码方进行外部数据接口测试及对接，降低技术人员的技能要求及工作量。另外，通过平台可以在线接入外部数据接口或完成相应的接口变更，实现热变更，外部数据管理平台可以实时监控数据接口的可用情况，数据管理部门可以配置接口的主备、分流机制并做好预警方案，在出现问外部数据管理平台具备数据接口的相关统计分析功能，数据管调用量及费用统计：外部角度层面，可以方便金融机构与数据供应商进行对账，减少人工环节产生的工作量及误差；内部角度层接口性能及数据质量分析：对数据接口的响应时长、最大并发量等性能指标及数据准确性、一致性等质量指标进行监控及分析，为数据使用提供参考，并结合业务效能、数据成本综合评估数据供各金融机构外部数据管理平台的功能有所区别，但现阶段金融机构对外部数据管理平台的基本功能达成了一定共识。信通院云大所联合多家金融机构和平台服务提供商编制标准《可信数据服务外能要求进行了规制，包括外部数据的统一接入、集中管控、服务管来源：CCSATC601此外，为支持更复杂的数据管理需求，许多金融机构根据业务需要对外部数据管理平台开展功能创新，进一步提升外部数据的管理水平。如建设银行通过多数据源免代码智能化接入，一键导入导出，操作便捷的同时提升集成速度；以及通过灵活准确的数据计费策略，匹配行方多种业务模式，实现自动账务管理。中原银行在外实现一次调用，多种数据返回；以及设置调用设置分流，可按照下游调用渠道按一定规则或比例进行分流调用。此外，还有金融机构着力将外部数据管理平台打造成为行内的运营管理中心，详细收集并梳理了数据管理部门、业务分析部门日常在外部数据管理所需的所有数据需求，形成完整的外部数据业务报表体系，经开发后自动生成近30多个数据报表，极大减少了相关部门的月度数据提取、分析工作量。另外，外部数据管理平台的数据获取范围不再局限于平台本身，通过与其他系统的打通，数据分析从常规的调用量及费用维度，能够扩张到每笔数据调用的所关联的授信、用信事件决策情况，根据客户的用款情况预测数据调用的ROI，对数据效能进行量四、外部数据管理的发展趋势在金融行业快速发展的背景下，外部数据管理呈现出一系列新的发展趋势。从成本控制到价值创造，从传统采购模式到竞争性选择，再到成效评估和数据资产化的深入探索，这些趋势不仅揭示了金融机构在数据利用上的新思路和新策略，也预示着外部数据管理将朝着更加高效、精准和资产化的方向发展，为金融机构的决策支（一）外部数据降本增效驱动加强随着外部数据应用场景和使用规模的不断增长，外部数据费用支出在金融机构科技类费用支出中的占比也在持续扩大，如何充分挖掘外部数据价值，进行外部数据降本增效，成为各家金融机构精细化管理与运营的重要课题。实施外部数据精细化管理从而降本增金融机构从数据使用场景、使用量以及业务价值等角度，对已引入的外部数据价值进行评估，并基于评估结果，针对低价值、无金融机构对本机构内多场景下分别引入的数据，涉及内容和范围存在重叠的，外部数据归口管理部门与各使用部门对数据需求进行细分，拆分出重叠部分，并推动需求优化合并，降低重叠数据引外部数据归口管理部门与业务需求部门共同合作，尝试通过优化调金融机构将已用外部数据沉淀资产化，并通过构建数据产品和服务体系、进行数据产品和服务推广、搭建数据探索环境、培养业务和技术用数专家等方式，在满足法律法规及合同要求的前提下，（二）延续性采购转向竞争性采购金融机构为保持数据采集的连续性、数据内容的稳定性，同时降低因切换供应商带来的成本和风险，通常采用延续性采购的方式引入外部数据。但这种采购方式存在议价能力逐步减弱、服务质量逐年降低、风险成本逐渐增加的风险隐患，因此，金融机构开始逐步调整采购方式，其中更多转向通过竞争性采购的方式引入外部数竞争性采购一方面通过引入多个潜在供应商参与竞标，充分促进市场信息的流通，使采购方更全面地掌握市场情况。而供应商为获得合作机会，往往会提供更具竞争力的报价、优惠条件以及增值服务，从而进一步确保采购方的利益最大化；另一方面，竞争性引入的采购模式会激励供应商不断提升自身服务水平，并持续优化产品内容和服务流程来面对日趋激烈的市场竞争。此外，相比延续性采购，竞争性引入的采购模式会与多个供应商建立良好合作关系，我们同时也观察到，金融机构在外部数据采购之后、业务使用外部数据并稳定运行之前，还需经过专线搭建、接口开发、系统联调、模型设计、业务测试和推广等一系列工作。因此，单次合作到期后即更换供应商将带来不小的开发成本与时间成本，这将为外部（三）外部数据成效评估持续推进由于大部分的外部数据有采购成本，所以无论是从降本增效角度还是数据资源入表角度，外部数据带来的收益和价值论证都是热引入前成效预期，主要由使用方在申请引入数据时提出，以评估新则是在数据引入后，对数据使用情况进行定期评价，跟踪业务应用成效，并通过共享评价结果，令使用方可及时了解外部数据情况，推进数据在机构内进一步共享；同时，在新一期采购时，将后评估与预期成效进行比对，作为续购的关键依据，形成引入、使用、评目前各金融机构都在试点探索外部数据成效评估机制，尝试从定性和定量角度进行论证，但仍存在诸多难点，一是外部数据与业务深度融合，很难将外部数据的价值单独剥离出来，二是不同的业务场景评估指标不尽相同，三是部分业务的价值难以通过量化的方（四）外部数据安全管理要求提升随着金融机构对于外部数据的需求持续增加，外部数据的流通也日益频繁，同时也对数据安全提出了更高的要求。2024年3月，国家金融监督管理总局起草并发布《银行保险机构数据安全管理办外部数据供应商的安全归口管理，要建立外部数据的采购、合作引入管理制度，对数据来源的真实性、合法性进行调查，评估数据提供者的安全保障能力及其数据安全风险，明确双方数据安全责任及当前，数据安全相关的法律法规及监管要求仍在持续地细化和完善，金融机构需密切关注监管要求的变化，以国家法律法规、监管规范为指导，及时调整和完善金融机构外部数据管理相关制度规范，压实外部数据安全主体责任，推进安全管理工作，提升全员数（五）外部数据资产化开始探索2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规和金融机构来说均有重大意义。对政府来说，有助于加强对数据要素市场的统筹管理，更好发挥数据对于生产效率提升的倍增效应，为有关监管部门完善数字经济治理体系、加强宏观管理提供会计信息支撑。对企业来说，原有的数据资源研发成本转化为资产，有助于改善财务报表，降低资产负债率、更好满足企业融资需求，加大企业对数据资源研发投入力度，促进企业（尤其是科技型企业）发展。对金融机构来说，从数据管理的角度，标识着数据完成从自然资源到经济资产的跨越，数据要素重要性提升，有利于推动数据研发、数据治理，和数字化转型，同时有助于金融机构探索数据作为外部数据作为一种外购数据资源，在满足条件的情况下可以作为无形资产进行披露。主要原因一是其具有可辨认性，对于采购的外部数据通常有明确的合同和内容范围，易于与其他资产区分。二是其具有较为明确的控制权，采购的外部数据需考虑合同中的使用权限和限制条款，通常完全购买或无使用限制的数据具有高度控制权。三是其拥有未来经济利益，采购的外部数据若直接用于产品或服务的，经济利益较易识别，可通过评估数据的时效性和对业务的持续影响进行计算。四是其成本可靠计量，采购的外部数据通常有明确的购买价格和合同，需按照购买价款、相关税费及直接归属于使该项资产达到预定用途的其他支出（如数据清洗、整合等）计入成本。五是其有明确的使用寿命，采购的外部数据有明确的使用期限，易于确定使用寿命。需要注意的是，外部数据若是短期订阅、用于内部分析的一般性市场数据，则需进一步评估；若是一次性使用的数据、无法可靠估计经济效益的数据、控制权有限或使用受严但随着市场逐步成熟，交易规模不断扩大，金融机构对数据资产的管理和利用水平在不断提高，金融机构外购数据资产入表将更加规附录：外部数据管理的实践与案例交通银行：深化外数统一管理，赋能普惠金融应用随着中国经济从高速发展转向高质量发展，银行业逐步开始自身业务转型，以适应时代发展和稳健经营的需要。而数字化转型的不断深入，带动了银行业对外部数据需求的密集式增长。为加快落实国家在数据要素领域的重要部署，更好通过数据要素赋能行内业务发展，交通银行在“统一集中模式”下，积极引入契合业务需要的高质量数据产品，充分调研市场数据情况，排摸前沿热点形成推介一是统一对接引入，采用“全国统一+区域标准化整合”的方式对接管理全行外部数据，规范了数据接入模式，提升业务应用的便捷性；二是统一运营服务，通过统一搭建了全流程链路监控体系，同时加强客户授权管控，保证清清楚楚用数、合法合规用数；三是统一退出管理，集中汇总业务部门应用需要及下线意见，通过扎口交行积极参与数据要素市场建设，深入探索数据成效评价等前沿领域建设，充分挖掘存量数据价值，进一步提升对业务部门的主对外采取主动拓源模式，积极收集探索市场热点数据，搭建了外部交通银行已初步建立外部数据成效评估机制。在引入前，根据投入产出情况评估数据引入的必要性。引入后定期评价数据使用情型，从数据来源稳定性、信息多样性、采购成本投入、应用广泛性和数据质量等维度对数据源进行量化分析，结合专家意见，开展外建立了区域专题数据标准，支持普惠标准产品快速推广，积极探索公共数据在普惠金融、科技金融等重点业务场景的应用，自研建立了“外数查”产品，整合企业维度各类公开数据，完善企业经营现状、关联关系、风险标签等多维视角，满足30余家分行基层人员外出拓客、尽职调查等多场景移动用数需求，推动数据更好赋能基层重庆银行：打造外部数据供应商风险监控预警体系管控之优势，综合数据协议、数据服务项目应用情各标签指标的相关性、敏感性、动态性等特性，建模型，开展实时监控和风险预警，通过邮件和短信来源：重庆银行工商银行：外部数据管理的全链路应用实践工商银行外部数据管理立足围绕“引、建、管、用、治”五个阶段建立企业级外部数据管理体系，实现工商银行全域共享、业数融合的智慧赋能。其具备了规模化外部数据汇聚能力，利用大数据、人工智能技术的创新实践，也是工行在金融同业中自主研发的“数据多元、能力触达、服务丰富、全链应用，内外循环新基建。技术方面，通过数据“低代码+零代码”的模式，提供数据服务全的接入能力，同时，利用区块链、隐私计算等新技术高效满足外部数据引入方面，一是提供外部数据接入流程及标准，支持查询、核验等多种交互模式的参数化配置接入，外部数据接入平台建成后，联机接口接入耗时将缩短为30分钟/单接口，数据文件1人日/单文件，极大节省了外部数据接入70%的工作量，缩短了接入周期；二是提供灵活的数据查询模式，面向行内应用不同场景支持并支持配置化实时切换查询模式。目前已覆盖至20余家分行，应数据资产化建设方面，打造外部数据标准聚合层建设，基于数据中台体系，在聚合层实现外部数据加工使用及内外部数据融合应用，减少贴源层外部数据变更、降低数据质量问题的影响，建立自全链路线上管理方面，一是基于收益法和层次分析法，构建外部数据产品固有、业务、时间、空间、竞争等五维价值模型，明确外部数据资产画像，揭示外部数据资产潜能，提升数据资产管理水平；二是构建全生命周期规范管理，根据外部数据引入、使用、退数据使用方面，提供了隐私求交、匿踪查询、多方联合查询等功能，基于联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术，满足数据多种使用需求。达到“数据不动模型动”“数据可用不可见”的效果，实现企业工商信息等数据多样化使用，支持构建数据要素流通“双循环”数据治理方面，支持质量评估规则的数据资源配置，定时执行输出质量问题清单，提供给供应商进行针对性治理，保证源头数据华夏银行：外部数据精细化管理实现降本增效金融机构各业务条线对外部数据需求的持续增长，外部数据采购成本也不断增加，如何实现外部数据的降本增效是金融机构数据管理部门普遍面临的问题之一。华夏银行针对这一形势，主要从以华夏银行坚持过紧日子，严格控制数据采购预算，在制定外部数据年度预算和使用预算阶段要求压降预算，做到从需求端到应用端的费用管理。并且，对各个采购需求进行详细分析和评估，从“急所、必须、有效”等角度开展论证，确保外部数据的采购具备足够的管理部门根据数据源的实际供数公司进行梳理，区分征信公司自有数据与第三方数据，归拢外部数据需求，调整商务谈判策略，提升逐步分析并替代市场类似产品，例如工商登记信息、司法信息、行华夏银行按照“谁使用，谁付费”的原则建立外部数据费用分摊机制，通过产品、机构等维度，结合产品单价等因素，将成本分摊通过上述措施，华夏银行实现了外部数据成本的稳定控制与利用效率的提升，展望未来，华夏银行将继续深化成本管理改革，多招商银行：应用驱动的外部数据精细化管理探索参照标准《可信数据服务外部数据管理平台技术要求》，招行对原有外部数据管理平台进行全面重构，建成全行外部数据统一接入、集中管控的外部数据枢纽。一是集成“低代码引擎”，以可视化配置方式实现外部数据快速接入。采用标准层映射方式对各类公共数据进行规范化处理，将前后端解耦，提升应用开发效率。二是建设“用户授权中心”实现用户授权信息的集中式管理，确保所有查询均获得数据主体的有效授权。三是集成我行自主研发的“慧点隐私计算平台”“数盟区块链平台”，积极探索新型数据技术在数据要素流通招行持续探索外部数据能力创新，促进外部数据更好地服务于业务。一是推动外部数据能力内化。对数据质量要求极高的重点领域，通过引入两个或以上的同类外部数据源，基于关联实体识别、动态选源等技术进行字段级整合，形成一份时效快、质量高、覆盖全的自主数据产品。将跨领域的数据进行交叉融合，绘制重点领域外部数据地图，最大限度发挥数据本身的使用价值。目前行内以工商数据、市场资讯为主体构建了对公外部数据框架，为全行营销、外部数据枢纽通过配置质检规则，建立异常识别、通知及处理的闭环机制，保障外部数据的可靠性和业务连续性。同时，设立外部数据服务小组，对全行外部数据应用提供数据理解、口径解读、用数招行坚持严格管理和守正创新双轮驱动，进一步拓展外部高价值数据源、提升外部数据精细化管理水平。一是搭建外部数据应用评估体系，从安全合规、服务质量、应用程度、业务价值四个方面进行综合评估，促进外部数据资源的正向循环。二是持续完善外部数据资产运营，挖掘数据应用新场景，探索数据价值计量新思路。三是紧跟公共数据授权运营模式转变，积极融入数据要素市场，做恒丰银行：外部数据精细化管理赋能高质量发展随着数字化转型的纵深推进，外部数据已成为金融业的重要生产要素。为顺应数字化转型趋势，满足日益增长的外部数据需求，恒丰银行按照“整体统筹、分类管理、共享应用”原则，实现全行外部数据的集中管理，通过整合业务需求、优化采购方案、创新应用模式、促进全行共享等方式实践创新，持续推进降本增效和应用成业务背景：“金融终端”产品提供金融市场、行业研究等数据，普遍应用于债券、票据、投行等业务的经营管理。前期，恒丰银行仅采购了一家厂商的金融终端，其产品数据质量高、专业程度强，但存在产品价格偏高，行方议价能力不强，解决方案：牵头部门统筹全行需求，引入其他金融终端产品，入围多家厂商的金融终端产品，满足总分行的差异化需求；二是以“产品试用”方式，组织需求机构测试，判断新增引入的金融终端产品是否满足需求；三是确定替换原则，仅保证经营管理必要的原金融终端需求，其余需求原则上使用新引入的金融终端产品。应用成效：在需求统筹方面，由总行统一采购，省去了分支机构的采购流程，通过入围多家供应商，保证充分竞争，整体采购单价明显下降。在降本节支方面，通过组织业务测试，替换比例近50%，采购费用较同期下降近百万元。在风险防范方面，引入其他金融终端产品，降低单一金融终端数据中断对全行业务的影响，保业务背景：随着不良资产清收难度加大，恒丰银行引入特殊资产监控平台，平台覆盖超300家网站公开数据，包括资产线索、风险监控、业务管理等数据，通过消息提示、短信提醒等方式实现对推广方式：一是组织多轮应用培训，确保每家分行至少一人精通，形成“一个专家带动一个区域”的良好示范效应。二是将平台应跟踪时效、使用频次，再到应用成效，循序渐进引导员工熟悉平台应用成效：业务成效方面，不良清收条线全员开通平台用户并产生显著成效。部分分行使用“投资人查询”功能，快速定位潜在投资人，成功处置该公司不良资产；部分分行通过资产解封相关线索并实现快速保全，开辟查找关联资产及保全的新渠道，累计保全资产近千万元。节约成本方面，通过统一采购，压降分行采购成本超百万元。管理质效方面，通过平台实现财产线索、风险监控、线索下一步，恒丰银行将进一步加强外部数据精细化管理，探索外部数据的创新应用，构建完善的数据要素生态，充分发挥数据要素厦门国际银行：外部数据驱动的高质量发展新篇章随着金融行业的持续深化变革，高质量发展已成为银行业的核心议题。厦门国际银行，作为金融创新的先行者，积极拥抱金融科技，深化外部数据应用，实现降本增效，强化风险防控，提升数据外部数据是有成本的，厦门国际银行建立常态化的培训机制，通过组织全行的数据治理专项培训，向全行各机构、各部门数据治理对接人宣传外部数据应用规范及要求。业务人员需要强化外部数据使用的准入申请及全生命周期管理，建立合理的外部数据应用及商务策略，在满足业务顺利前提下费用最优；技术人员需要强化按照数据需求进行规范性开发，加强外部数据集成测试，避免测试阶设置当天使用量超过前十日平均请求数量的200%的预警及自查机制，将外部数据使用纳入常态化监控范围；优化外部数据管理精细度，外部数据成本分摊从部门维度向产品维度，纳入各产品的运营成本中；提升外部数据集中采购的要求，针对银行使用量大，费用偏高的合作方，统一进行集中采购，以量促价，进一步优化商务外部数据管理在年度全量检查基础上，针对近期管理中发现的问题进行专项检查，检查外部数据使用合理性、外部数据质量、外将外部数据费用从科技费用中分离，流程中规范外部数据费用相关的账单核对、支付审核、会计核算及费用分摊管理要求，将外厦门国际银行将持续构建并完善精细外部数据管理体系，深化数据应用能力，旨在显著增强金融服务的效能与市场竞争力，加速推进银行的数字转型进程。同时，厦门国际银行主动践行企业社会长沙银行：外部数据的“精细管理增效战”长沙银行持续推进数字化转型，在智能风控、智慧运营、数字提升决策质量等方面起到关键作用。如何在成本可控的基础上持续丰富数字应用场景，在安全合规的前提下持续挖掘外部数据价值，长沙银行从建立全流程制度管理体系、搭建一站式资产管理体系、实现外部数据高效成本管控三个阶段逐步精益外部数据管理，实现为落实外部数据全生命周期管理，长沙银行优化并更新了外部数据管理制度，对预算申请、POC测试、立项采购、外数接入、共在立项采购环节，成立多部门联合评审小组，包括大数据部、法律合规部、风险管理部、业务需求部门，强化供应商资质、数据应用效益、数据服务质量、技术标准等4大维度评估，确保采购数据符合监管及行内标准规定；在共享使用环节，通过数据门户统一展示外部数据资产，加强外部数据应用场景的信息互通，促进数据要素针对外部数据统分管理模式下数据资产接入不统一、数据价值难挖掘等问题，长沙银行开展了外数资产管理体系建设工作，穿透式搭建了一站式资产管理体系，对全行61个外部数据项目进行分类管理并展示，包含管理属性、技术属性、业务属性，可清晰展示全行外部数据情况，实现外部数据资产系统化、可视化、标准化。内容涵盖对公客户、个人客户、非客户三个数据主体，征信信息、司法涉诉、社保、反洗钱、关联关系等一级分类信息，以及限制高消费、工商变更、高管等二级分类信息。通过一站式资产管理体系，可实现各业务部门及分支行横向、纵向的业务联动，提升整体客户长沙银行通过服务方式优化、服务模式创新、资源整合优化等方法实现了外部数据成本高效管控。一是优化数据调用策略，通过数据按需调用、客户按需调用、场景按需调用，解决数据调用未细分、应用效能有待提升等问题，确保不同业务场景下外部数据均能快速响应，提高了决策的及时性与准确性，并同时极大降低了外部数据采购成本；二是