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在当前商业银行积极拥抱科技战略与数字化转型的浪潮中，尽管业界已普遍认识到构建完整、统一且自上而下的数据战略的重要性，但对于数据战略的具体界定、涵盖范畴及其核心价值，行业内尚未形成统一认识。同时，数据战略如何与业务战略、科技战略相互融合、协同作用，仍是商业银行亟须深入探索的课题。尤为关键的是，目前商业银行领域尚缺乏可借鉴的、具有标杆意义的数据战略实践案例。
鉴于上述背景，普华永道携手中国光大银行，共同发布了《商业银行数据战略白皮书》
，旨在为行业提供一套全面、可行的数据战略框架，作为商业银行数据能力建设的指导性蓝图。
商业银行的数据战略作为驱动其业务创新与优化服务的核心引擎，旨在通过系统性地整合、优化与利用内外部数据资源，构建全面的数据生态体系。这一过程不仅涵盖新旧数据的整合、数据流转链条的梳理以及数据生产者与使用者之间的高效对接，还深入支撑体系的建设，共同绘制出商业银行的数据全景图。数据战略的核心在于通过全局视角的规划与协调，将数据的力量转化为提升经营绩效、增强客户服务体验及在行业中获取竞争优势的关键动力。
该战略框架自顶向下精心构建，每一层级都承载着特定的使命与功能，如图3-6所示。
（1）战略愿景 作为整个战略蓝图的灵魂，它高瞻远瞩地定义了商业银行在数据领域的长远发展方向，是全体利益相关者共同愿景的结晶。这一愿景聚焦于数据管理的卓越追求，以数据为杠杆，撬动更广泛、更深层次的业务变革与增长愿景。
（2）战略目标 作为愿景与实际行动之间的桥梁，战略目标将宏大的愿景细化为一系列具体、可衡量的阶段性任务。这些目标根据商业银行的自身条件与外部环境的变化灵活调整，确保战略路径的可行性与适应性。
（3）总体原则 这些原则如同战略实施的指南针，为制定和实施各项战略举措提供了根本性的指导方针。它们确保了战略推进过程中的决策一致性、方向正确性及资源高效配置。
图3-6 商业银行的数据战略框架
（4）数据能力建设的关键举措 作为战略落地的关键步骤，举措需紧密围绕战略目标与总体原则制定，并结合银行实际情况灵活调整。这些举措涵盖数据治理体系的完善、数据技术的创新应用、数据分析能力的提升等多个维度，旨在全方位推动数据价值的深度挖掘与广泛应用。
在构建商业银行的数据战略时，应聚焦于以下九大关键举措，以全面推动数据资产的增值与业务效能的提升：
1）数据资产管理强化：构建全方位的数据资产管理体系，明确数据内容，优化运营流程并强化平台支撑能力。此体系旨在解决数据透明度与易用性问题，确保数据可见、易懂、可信，促进数据普惠，让数据资产成为全行共享的宝贵资源。
2）数据标准统一化：依托统一的元数据模型，实施元数据驱动的数据标准管理机制，实现精准的业务到IT语义的转换，增强业务与IT之间的协同性，确保IT系统准确反映业务实际。通过业务系统间相关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述，为系统集成提供坚实支撑。
3）数据质量精细化管理：实施左移式与差异化相结合的数据质量管理策略。从源头控制数据质量，减少错误发生，同时依据数据等级划分建立分级质量管理机制，应用先进质量管理工具，形成问题根因分析—问题管理—评价与衡量—响应问责的数据质量闭环管理，持续提升数据检核与预警能力。
4）数据资源架构优化：构建流批一体的融合型计算引擎，满足低延迟与高吞吐双重需求。同时，打造数据中台，融合AI与BI技术，打破数据孤岛，实现数据资产的统一加工与全域共享，通过算法、模型为导向的深度加工，挖掘数据深层价值。
5）数据生命周期精细化管理：根据数据生命周期阶段，实施不同数据类型的数据分级存储策略，优化存储资源配置。通过自动化监测数据使用情况，借助元数据地图优化数据加工路径，提升数据处理效率，降低存储与计算成本。
6）数据安全保障加固：构建基于数据分级管理的全面数据安全体系，从管控框架、技术架构及运营机制等方面提升基础安全风险防护与新兴安全挑战应对能力。特别关注个人信息保护，确保符合《中华人民共和国个人信息保护法》，提升隐私管理水平，满足监管合规需求。
7）数据开发敏捷化：引入DataOps体系，利用自动化工具与协作机制，简化数据分析应用的开发流程，实现具有持续集成、持续交付与质量保障等优点的敏捷型数据分析体系。促进IT与业务深度融合，加速数据洞察的获取与应用。
8）数据应用创新：围绕商业银行业务场景，推动数据应用的数字化升级。运用AI等技术，在客户营销、风险管理、运营优化、产品创新及监管合规等领域实现精细化管理，识别并抓住业务创新机遇。
9）数据估值与定价机制探索：面对数据资产化的挑战，建立科学、统一的数据估值与定价机制。结合商业银行的特点，探索数据银行、数据信托等创新商业模式，推动数据在更高层次上的协同与共享，为数字经济可持续发展贡献力量。同时，这些创新模式也将为银行自身发展注入新动力，开拓新的业务增长点。
（5）实施策略 数据战略实施策略是确保数据战略得以有效执行的关键环节，涉及将战略目标细化为具体的行动计划，并确保这些计划能够在组织内部得到有效实施。这一策略层面包括实施路径规划及制度保障、组织分工、资源配置、文化共识等保障措施。
1）为确保战略的有效落地，实施策略应优先聚焦于短期目标的实现路径与资源调配，力求快速显现项目成效，为后续更大规模的数据驱动转型项目积累宝贵经验。在资源配置方面，商业银行可采取一系列前瞻性举措，如设立首席数据官（Chief Data Officer，CDO）职位，通过高层领导的直接参与和推动，形成自上而下的数据文化变革动力。同时，加大对数据专业人才的培育与引进力度，不断提升团队的数据素养与决策能力，为数据战略的深入实施奠定坚实的人才基础。
2）商业银行还需以实际业务场景为依托，积极探索数据赋能业务的新模式、新机制，通过构建与数据应用相匹配的制度和流程体系，引导并促进数据文化的积极发展与良性循环。这一过程不仅要求技术层面的创新与突破，还需文化层面的深度融合与共识，以确保数据战略能够真正融入商业银行的日常运营与决策之中，成为业务创新与转型升级的核心驱动力。
（6）评估体系 数据战略的评估体系包括数据能力评估和数据战略实施评估两部分。
1）数据能力评估是确保商业银行数据战略与建设目标相一致的关键环节。它全方位审视银行的数据能力，不仅作为定期自我审查的工具，还用于与同行业其他银行的数据能力进行比较。这种评估为银行的数据战略规划提供了坚实的基础，帮助银行在实施过程中进行深入分析，从而能够动态地调整资源分配，确保及时实现战略规划的目标。
2）数据战略实施评估专注于重点项目的执行情况，从实际操作层面评价数据战略的成效。这种评估推动了银行数据能力的持续提升，确保了评估工作的准确性和有效性，为银行在数据管理和应用方面提供了持续改进的方向。
商业银行的数据战略是一个多维度、多层次的系统工程，它要求银行在明确愿景与目标的基础上，坚持正确的总体原则，通过一系列切实有效的举措，不断推动数据资产的增值与业务价值的提升。
根据数据战略框架，商业银行的数据战略实施路径可分为三大步骤：数据战略制定、数据战略实施和数据战略评价。
1）分析数据战略现状。数据战略的起点在于深入的现状分析，这一过程需从两个维度并行展开，如图3-7所示。
图3-7 数据战略现状分析过程
● 自上而下：从宏观视角出发，融合国家战略导向、监管政策要求、行业发展趋势及银行自身发展需求，特别是科技革新与人才储备的考量，逐层细化至数据使能与数据生产力的具体建设要求，确保数据战略与外部环境及内部发展需求紧密契合。
● 自下而上：依托数据管理能力成熟度评估模型，对商业银行的数据管理现状进行全面评估，精准识别数据能力的主要短板与差距，为后续策略制定提供精准的数据支撑。
2）制定数据战略愿景。数据战略愿景的制定需围绕以下两大核心要素：
● 利益相关者视角：确保愿景既反映所有利益相关者的核心诉求，又紧密贴合商业银行的整体发展方向与使命，形成广泛共识与共鸣。
● 价值链与生产要素考量：明确数据在商业银行战略及价值链中的核心地位，判断数据是实现业务愿景的辅助工具还是驱动银行未来发展的核心引擎，以此为基础构建数据战略愿景的蓝图。
3）设定数据战略目标。数据战略目标的设定需综合考量以下几个方面：
● 外部形势：深入分析国家政策、监管导向、科技进步、行业动态及行业标杆的实践经验，为目标设定提供宏观背景与参考坐标。
● 自身情况：全面审视商业银行的数据现状、数据能力、科技战略、核心诉求、现实条件及资源配置，确保目标既具挑战性又具可行性。
● 目标分期：将战略目标细化为短期、中期与长期三个阶段，短期聚焦痛点解决，中期推动管理升级与业务创新，长期则着眼于确立在数字化竞争中的独特地位与优势。
4）确定数据战略实施的总体原则。结合现状分析与战略目标，商业银行在实施数据战略时应遵循以下原则：
● 业务战略匹配：确保数据战略与业务战略高度协同，共同推动银行整体发展。
● 组织级统筹：强化组织层面的统筹协调，确保数据战略实施过程中的资源高效配置与信息共享。
● 渐进式演进：采取分阶段、分步骤的实施策略，逐步推进数据能力的提升与战略的深化。
● 短期长期收益平衡：在追求长期战略目标的同时，注重短期成效的积累，确保战略实施的可持续性。
● 目标可量化：设定可量化、可追踪的目标指标，便于对战略实施效果进行客观评估与调整。
5）制定数据能力建设举措。为确保数据战略目标的实现，商业银行需基于自身基础条件与资源投入情况制定具体的数据能力建设举措。
● 内部基础条件：以数据战略目标为导向，结合数据治理、数据资源架构、数据应用等现有基础，制订有针对性的能力提升计划。
● 资源投入：明确资源分配优先级，评估预期投资回报率，确保资源投入与战略举措的有效匹配，为举措的顺利实施提供坚实保障。
1）优化组织与人员配置。数据战略的有效实施离不开与之相匹配的组织架构与人才布局。商业银行需要深刻认识到，数据战略的转型不仅是技术层面的革新，更是人才与组织模式的深刻变革。因此，商业银行需通过全面的人才盘点与战略目标对比，精心绘制组织分工的蓝图，并据此制定一系列人才引进、员工培训及组织重构方案。
在人才建设方面，商业银行应高度重视培养与引进复合型人才，即那些既精通银行业务又掌握先进数据技术的专业人才。为此，商业银行需调整薪酬与晋升机制，以更具吸引力的待遇吸引外部优秀人才，同时加大对现有员工的培训力度，通过设计有针对性的培训课程、派遣数据科学家入驻业务部门等方式，全面提升员工的数据素养与实战能力。
2）构建完善的制度保障体系。制度保障是数据战略落地中不可或缺的一环。商业银行需根据自身的业务流程与组织架构特点，将数据战略细化为一系列可操作的流程规范、职责划分与资源配置要求，形成一套既符合银行实际又具有高度可执行性的数据管理制度。这套制度将有效规范员工行为，降低操作风险，为数据战略的稳步推进提供坚实的制度保障。
3）积极培育数据文化。数据文化是数据战略落地的精神支柱。商业银行应深刻认识到，没有深入人心的数据文化，就无法真正实现数据驱动的业务变革。因此，商业银行需将数据文化的培育作为战略实施的重要内容之一，通过宣传教育、案例分享、激励机制等多种手段，营造一种鼓励数据创新、尊重数据价值的文化氛围。
正如Gartner
所强调的，文化与数据素养是数据领导者面临的两大挑战。商业银行需从意识层面入手，提升全体员工的数据敏感度与觉察力，激发员工参与数据战略的积极性与创造力。只有这样，数据战略才能在商业银行内部生根发芽、开花结果，真正推动银行向数据驱动型组织转型。
在执行数据战略的过程中，为确保数据战略目标的顺利达成，商业银行需定期进行战略实施评估。此评估应紧密围绕既定规划目标，从投入成本、产出效益、时间进度及保障措施等多个维度，全面审视数据战略的实施情况。此评估通过设定KPI，对战略实施效果进行量化评估，以便及时调整策略，优化资源配置。商业银行数据战略实施评估指标如图3-8所示。
图3-8 商业银行数据战略实施评估指标
同时，商业银行以DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）为基础，融入DAMA（Data ManagementAssociation，数据管理协会）数据管理体系中数据资产管理等核心概念，在考虑银行业务特有需求的基础之上，形成了一套切合商业银行业务需求的数据能力评估框架，如图3-9所示。
图3-9 商业银行数据能力评估框架
这一评估框架不仅能够为商业银行的数据战略规划提供坚实的依据，还能在数据战略的实施过程中提供落地的分析和持续的监督，帮助银行动态调整资源配置，确保数据战略目标的顺利完成。通过这种评估，商业银行能够不断提升数据管理的成熟度，优化数据资产的使用，增强数据驱动的决策能力，最终实现数据价值的最大化。
在数字化浪潮席卷全球的今天，数据战略已成为商业银行响应国家号召、遵循监管指引、捕捉行业机遇、驱动自身持续发展的关键路径与必然选择。鉴于数据能力建设的系统性、复杂性以及商业银行数据管理水平的差异性，数据战略的推进必须采取整体布局、协同推进的策略，确保内部共识凝聚，形成强大的战略合力。
为实现数据战略的顺利落地与高效执行，商业银行应遵循以下路径：首先，通过深入分析现状，明确愿景目标与总体原则，科学制定数据战略及其实施举措；其次，在战略实施阶段，优化组织人员配置，建立健全制度保障体系，并着力培育积极向上的数据文化氛围；最后，持续开展战略实施评估与数据能力评估，确保战略方向正确，能力不断提升。
在顶层规划与落地实施的双轮驱动下，数据将成为商业银行业务创新、数字化转型的核心驱动力。商业银行将能够更加积极地融入国家“十四五”规划大局，在数据要素市场构建、数据安全保护、个人信息权益维护等方面展现责任担当，通过构建数据资产估值体系，探索数据驱动的新商业模式，为国家数字经济的高质量发展贡献力量。
更重要的是，数据战略的深化与普及并不局限于商业银行内部，还将逐步扩展到整个金融行业乃至全社会，形成跨行业、跨领域的数据战略生态。这一生态的构建将极大促进数据资源的开放共享与高效利用，使数据资产真正成为全民共享、共创财富的基石，为实现共同富裕、推动国家长远发展战略提供坚实支撑。