现今，数字时代下银行业的资料管理备受瞩目，其现状好坏参半，未来路径亟需明确。这不仅关乎银行本身的竞争力，还关系到在新生产力发展的潮流中能否稳固地位，这一点值得深入研究。

银行业数据经营管理现状

银行业的数据资源管理涉及多个层面。现阶段，大中型银行在数据资源管理上具备较强的基础，管理方式较为规范。这一点可以从他们构建数据治理体系的时间来看，有些银行早在多年前便开始搭建数据治理架构，对数据的生成、储存和运用流程进行了规范化，确保了数据的高度可信。然而，基层银行在这一领域的发展相对滞后。不同地区的银行在数据资源管理上也存在不同，比如沿海发达城市的银行在数据技术应用上更为先进。在业务操作层面，已有部分银行开始进行数据整合，例如某银行已将信贷和理财业务的数据初步融合，以便更全面地洞察客户需求。

情况并非完美无瑕。有些银行的数据存在障碍，不同部门间的数据无法互通，这降低了数据的使用效率。比如，某些银行的零售业务部门与公司业务部门的数据无法共享，因此在开发面向企业股东的个人金融产品时，难以获得准确的信息。

外部环境的影响

银行业的数据管理面临外部环境带来的机遇与挑战。各行各业数字化进程加快，数据产出急剧膨胀，社会对数据价值的认识持续增强。这使得银行可利用的外部数据资源更加丰富。例如，电商平台消费者数据、物流公司运输数据等，若与银行数据有效结合，将能创造巨大价值。

监管环境持续演变，对数据合规和安全性的要求愈发严格。比如，欧盟的GDPR法规对跨国银行的数据管理策略产生了影响。在国内，数据保护的相关法规也在逐步健全，银行一旦疏忽，就可能遭遇违规的风险。

数据入表基础渐趋成熟的依据

银行业在数据资产管理中，数据入表是一个关键目标。目前，多角度分析，入表的基础条件已经相当完备。技术上，大数据和区块链技术为数据存储、加密和追踪提供了全面支持。众多银行已搭建起自己的数据仓库，掌握了整合数据资源以实现入表的技术实力。

银行在内部管理上，特别看重数据的管理工作，纷纷设立了专门的数据管理职位，并且这些岗位的工作人员素质也在不断提升。根据调查数据，近三年里，不少银行的数据管理岗位员工人数增加了超过20%。

聚焦数据产品化的场景关键

银行业中，数据转化为产品具有广阔的前景。以客户服务为例，通过分析客户的消费模式和信用记录，能够设计出满足不同客户需求的定制化金融产品。例如，为年轻上班族提供流动性强的短期理财方案。

在风险控制领域，我们运用数据对贷款申请者进行细致的风险评价。部分银行借助外部数据，比如社交信息，来评估客户的稳定性，以此减少贷款违约的可能性。但当前的问题在于，场景的挖掘不够深入和全面，不同地区和规模银行在场景开发上存在明显差异。

资产化的数据产品价值提升

数据资产化的关键在于对数据产品价值的评估。银行必须确立一套科学的价值评估体系。在银行内部，数据产品对于推动业务创新具有显著作用。例如，某家银行通过数据分析改善了信用卡的权益设置，这一举措使得信用卡的使用率提升了30个百分点。

对外交流中，与企业联手开发的数据产品，其价值主要表现在对实体经济的助力。比如，银行与制造型企业合作的数据项目，能助力企业提升供应链效率，实现成本削减15%。然而，目前银行在数据产品价值评估方面，尚未形成一套统一的标准。

推进数据产品化、资产化的策略

选择在行业领先领域先行探索是个明智之举。银行在核心业务领域积累了丰富的数据资源。以擅长国际贸易的银行为例，它们能够运用这些数据，为外贸企业量身定制专属的数据服务产品。

基层实施这一策略同样关键，因为基层银行能直接了解客户的具体需求。比如，某基层银行网点搜集了当地小微企业的信息，据此研发了满足当地企业融资需求的辅助数据产品。然而，基层试点常常遇到资金和人才不足的难题。

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