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商业银行数据资产管理体系建设实践报告
来源：浦发银行、IBM、CAICT，商业银行数据资产管理体系建设实践报告，2021年10月
核心观点
“数据+ 算法+ 场景”是服务型数据资产三要素
在以价值创造为导向的数据思维中，数据资产基于价值高低分为基础型数据资产和服务型数据资产。服务型数据资产由“数据+ 算法”驱动，结合“场景”形成知识与智慧，已经能为企业带来经济利益。
资产价值评估是撬动数据资产管理的核心支点
数据资产价值评估以数据资产的保值、增值为目标，通过资产价值评估模型对数据挖潜、促活，激发产能，价值评估结果亦可用于数据处理全过程的资源配置、数据资产经营中的收益分配、数据交易流通中的产品定价。
数据资产运营是维持数据资产生态的有效机制
数据资产运营旨在维持数据供给方和数据消费方的供需平衡，合理配置和有效利用数据资产，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进业务的发展与创新，推动数据生态融合。
企业数据价值创造“新四化”
业务数据化 --> 数据资源
商业银行在经营活动中通过业务、管理线上化操作采集、产生、沉淀、加工、外购、生态合作形成了海量的数据。
数据资产化 --> 数据资产
通过资产化的运营体系,将数据进行信息积累、知识沉淀、智慧决策,实现价值增值的过程。
资产产品化 --> 数据产品
针对高价值数据资产进行快速产品化,产生提炼后信息,进行市场销售,实现价值变现。
要素市场化