免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1 证券研究报告 银行银行 日本银行业历史复盘与启示日本银行业历史复盘与启示 华泰研究华泰研究 银行银行 增持增持 (维持维持)研究员 沈.

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免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1 证券研究报告 银行银行 日本银行业历史复盘与启示日本银行业历史复盘与启示 华泰研究华泰研究 银行银行 增持增持 (维持维持)研究员 沈.

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银行银行 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1/25 银行银行 2023 年 12 月 13 日 投资评级：投资评级：看好看好（维持维持）行业走势图行业走势图 数据来源：聚源 稳增长与防风险并进. 

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请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 、城中村专题资金来源、商业模式特点及对银行增量的测算城中村专题资金来源、商业模式特点及对银行增量的测算银行与地产专题（一）银行与地产.

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 中国银行业 品牌调研20232023 年 11 月Brand Finance 中国银行业品牌调研 2目录 2023 All rights reserved.Brand Finance Plc.关于 Brand Finance3背景 5报告摘要 6市场调研洞见7 零售银行业务市场 7 哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？8 哪些品牌正在围绕产品和服务创新以及可获得性来建设其品牌？11 “考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向 15 推动“考虑度”？品牌是否在市场上创造了独特的地位？18 ESG-环境、社会和治理 19 对公银行业务市场 20哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”?21哪些品牌在声誉度、亲和力、相关性和溢价方面建立了优质 25 的品牌关联度？“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向 27 推动“考虑度”？品牌是否在市场上创造了独特的地位？29 ESG-环境、社会和治理 30我们能够如何帮助您 32Brand Finance 中国银行业品牌调研 3关于 Brand FinanceBrand Finance是全球领先的第三方企业品牌评估及战略咨询公司。我们 架构“品牌与金融间的桥梁”Brand Finance成立于1996年。我们的宗旨是“架构品牌与金融间的桥梁”。在过去的二十多年间，我们帮助各行各业、各种类型的公司和企业将其品牌与其发展战略联系起来。我们将您的品牌定量化、财务化我们每年对世界上数千个大品牌进行估值，这些品牌来自不同行业和国家，我们每年发布行业和国家排名 报告超100 份。我们提供专业的知识和技能我们的团队在营销传播、市场调研、品牌战略、视觉识别、税务和会计方面拥有广泛的经验。我们以过硬的技术实力为荣Brand Finance是由英格兰和威尔士特许会计师协会监管的特许会计师事务所，并且是加入国际评估标准委员会的第一家品牌评估咨询公司。我们是起草了国际化公认的品牌价值标准 ISO10668，以及最新被批准的品牌价值评价标准 ISO20671 的核心成员之一。我们的方法论已获得全球独立审计师奥地利标准的认证，并获得了营销责任标准委员会的正式批准。联系我们 all other enquiries: 44 207 389 For media enquiries,please contact:Martin Shi中国区总经理助理 中国区业务及媒体咨询，请联系:Scott Chen中国区总裁 86 Brand Finance 中国银行业品牌调研 4Brand Finance InstituteBrand Finance Institute 是 Brand Finance 旗下的教育培训类分支机构，其目的是为专家和职业人员就知识共享和社交提供一个专业交流平台。Brand Finance Institute 在全球范围内举办活动，为公司提供内部培训并倡导教育性文化。为了达到更好的营销效果，并为从事品牌评估和战略的工作人员提供必要的技能和知识培训，我们与该领域最权威的商学院，大学和专家合作，开发了一系列的培训课程和相关学习认证。Brandirectory是全球最大的品牌价值数据库，可访问自2007年以来Brand Finance发布的所有排行榜信息，报告、白皮书和消费者调研。其中包括： 已发布的品牌价值 品牌随时间推移的品牌价值，强度和评级信息 图表展示品牌在各个国家、行业和全球榜单上的品牌价值排名 通过购买解锁高级数据，获取完整的品牌排名和研究信息 欢迎访问了解更多信息。Brand Finance 集团Brand DialogueBrand Dialogue 是一家公关机构，致力于制定传播策略，以创造能够驱动品牌价值的交流和传播。Brand Dialogue 拥有超过25年的经验，在品牌研究、价值测量和战略思考上为客户提供服务，尤其在地域性品牌的推广上具有丰富的背景，包括为国家品牌和具有地理标志（GI）的品牌提供公关支持。Brand Dialogue 也负责管理 Brand Finance 集团各公司之间的交流活动。VI360VI360是一家品牌标识管理咨询公司，为各种规模的客户提供品牌合规性、品牌过渡和品牌标识管理方面的服务。VI360提供简单实用的品牌管理方案，可为您的业务带来切实的利益。B 数据库Brand Finance 中国银行业品牌调研 5背景在一个由全球化、数字化和智能化定义的时代，企业面临着转型并适应时代发展的挑战。灵活的品牌战略、持续的量化追踪、展开前沿研究是在这个充满活力的大环境中预测客户需求的必要条件。近年来，全球经济面临着重大挑战，包括新冠疫情、地缘政治动荡、信贷问题和通货膨胀等，共同决定银行业转型的必要性和迫切性。中国经济正在逐渐复苏，服务行业强劲反弹，出口高速增长，国内生产总值增长呈现积极态势。在这一经济大环境下，大型企业比中小企业（SMEs）表现出更为强劲的复苏迹象。尽管仍然面临着一些挑战，中国银行业品牌发展整体呈现出显著的上升趋势。根据Brand Finance在2023年初发布的银行业品牌价值500强报告，全球前500个最有价值的银行品牌中有76家是中国的银行品牌，较十年前的41家翻了近一倍。过去十年来，中国银行业品牌在银行业品牌价值500强报告中品牌价值总和的占比从2014年的12%已增长到2023年的31%。这种激增不仅在体现在数量上，还体现在价值增长上登榜的中国银行业品牌价值达到了15%的复合年增长率。这份中国银行业品牌研究是基于2023年9月至10月最新的调研数据，对中国银行业进行的深度剖析。该报告着重分析了大型国有商业银行和全国性股份制商业银行的现状，结果显示，无论是在对公业务还是零售业务领域，大型国有商业银行仍占据着主导地位，然而股份制商业银行在多项关键指标上越来越频繁地挑战国有商业银行的地位并正在更努力打造差异化品牌，调研显示股份制商业银行更有可能被认为能够为客户提供个化性的服务，并在“创新度”和“为客户提供出色的网站和应用程序”方面领先。同时，报告也强调了中国银行业竞争的激烈程度，以及在这样的行业大背景下商业银行之间形成的强烈的差异化竞争格局，尤其是在零售业务领域。在金融科技发展浪潮下，商业银行正在努力寻求市场创新。它们专注于整合金融服务、业务运营和数字技术，为客户创造无缝和创新的银行体验。此外，许多银行品牌还采用了裂变营销的模式，这是一种将传统的店内推广与关系营销等现代方法相结合的模式，展示出中资银行对创新和动态营销实践的承诺。十八大以来，社会各界都在倡导绿色消费、促进绿色发展，环保、社会和治理（ESG）问题逐渐成为许多中资银行的战略核心。中国银行业现在正积极响应国家号召，引导绿色消费行为，全面推动向绿色低碳消费的转型。随着国内经济的稳步复苏，业务运营方面的创新进步将有望减轻银行业的压力，这为中资银行创造了提升品牌价值的绝佳机会。通过落实品牌管理，将品牌视为战略资产的重要部分，可以进一步巩固中资银行在市场中的地位。Brand Finance 中国银行业品牌调研 6虽然大型国有商业银行的综合实力仍处于领先地位，但是全国性股份制商业银行在“创新度”这条赛道上正迅速腾飞。 中国大型国有商业银行在零售银行业务市场和对公业务市场都占据主导地位，享有较高的“熟悉度”和“认知度” 竞争激烈的中国银行业格局正在促进商业银行之间的良性分化，尤其是在零售银行业务方面 银行业越来越倾向于通过品牌推广活动吸引更多元化的客户群 招商银行和中信银行在零售银行业务市场的“创新度”方面处于领先地位，展现出引领市场的潜在实力 非中资银行在银行对公业务方面表现出了极具竞争力的“溢价能力”，该方面中信银行在全国性股份制商业银行中处于领先地位，突出了客户对其品牌产品服务价值的高度认可 在零售银行业务市场中，“便利的自动取款机和分支机构”是品牌“考虑度”的最主要驱动因素；而在对公业务市场中，“重视与客户的业务关系”是“考虑度”的首要驱动因素 环境、社会和治理（ESG）倡议在中国银行业的品牌战略和传播中持续发挥着关键作用市场调研洞见 零售银行业务市场Brand Finance 中国银行业品牌调研 8哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？认知度 熟悉度中国工商银行中国邮政储蓄银行中国建设银行中国农业银行中国银行招商银行交通银行中信银行中国民生银行平安银行上海浦东发展银行中国光大银行兴业银行广发银行华夏银行汇丰银行渣打银行90wwsqqqigPrqssrWPFGCCAC66%调研结果:熟悉度 Brand Finance Plc 2023本次调研发现，中国的“四大国有银行”，即中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行，在中国零售银行业务市场中仍然保持着极高的“认知度”和“熟悉度”水平。它们不仅维持了其市场主导地位，并且在不断积极提升其品牌影响力。同时，中国邮政储蓄银行在这方面表现出色，与中国工商银行的品牌“认知度”旗鼓相当，高达90%。在过去，上述银行采取了多种举措巩固在“认知度”和“熟悉度”方面的领先地位。例如，中国建设银行推出了“创业者港湾”计划，以金融服务为主线，依托线上平台为新城市居民提供创业支持，帮助企业经营者或创业者解决其遇到的管理问题。通过此类举措，各大银行可以进一步有效地吸引更广泛的消费者群体，从而提高其品牌“认知度”。Brand Finance 中国银行业品牌调研 9调研结果:品牌传播和广告回忆度 Brand Finance Plc 2023哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？中国建设银行招商银行中国农业银行中国工商银行中国邮政储蓄银行中国银行平安银行上海浦东发展银行交通银行中信银行广发银行兴业银行中国民生银行华夏银行中国光大银行渣打银行汇丰银行67ffeeebbaXWUTTS%在“品牌传播和广告回忆度”方面，取得较高分值的银行反映出品牌活动对消费者产生了深远而持久的影响。这一项指标上得分排名前三的品牌分别是中国建设银行、招商银行和中国农业银行。中国银行业品牌认识到了在竞争激烈的市场中留下印记的重要性，纷纷采用创新的品牌战略，以提高其品牌定位和亲和力。例如，招商银行通过创新试验和创建品牌知识产权（IP）来弥合金融机构与年轻一代之间的距离。通过与国内知名的咖啡独角兽企业Manner合作推出联名卡系列、卡通形象“小招喵”在全国44家分行的1800个网点中长期驻扎等活动显著提高了其品牌曝 光度。招商银行在“品牌传播和广告回忆度”方面的高分（66%）也直接反映出这些针对年轻一代的营销活动的成功。截至2023年10月，中信银行与相关明星合作的微 博话题实现了1.9亿的阅读量，加上去年中信银行的 品牌升级焕新，以及品牌口号“让财富有温度”的传播和“中信银行，有温度的银行”的信息传递，中信银行大幅提升了其品牌形象和亲和力。此外中信银行还采用了裂变营销，利用社交媒体和人际传播来推广银行服务。中信银行在“品牌传播和广告回忆度”方面调研的受访者表示，中信银行通过和明星合作以及裂变营销为受众创造了更具吸引力和互动性的品牌体验，这不仅能够吸引客户的关注，还可以激发潜在客户深入了解品牌的兴趣，最终提高其品牌“认知度”。Brand Finance 中国银行业品牌调研 10哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？净得分Brand Finance的市场调研研究了个体客户与其熟悉的多个银行品牌之间的关系。中国建设银行、中国农业银行、中国工商银行、中国银行和中国邮政储蓄银行这些大型、知名度高的国有商业银行品牌拥有庞大而忠诚的客户基础，在现有用户方面具有明显优势。在评估净“使用度”（当前客户减去流失客户）时，这些银行展现出较高的正净值，体现了它们最大限度地减少客户流失率和满足客户需求的能力。值得一提的是，在股份制商业银行品牌中，招商银行以相对较高的当前用户得分脱颖而出。调研结果:使用度 Brand Finance Plc 2023中国建设银行中国农业银行中国工商银行中国邮政储蓄银行中国银行招商银行交通银行上海浦东发展银行中国光大银行平安银行中信银行广发银行中国民生银行兴业银行华夏银行渣打银行汇丰银行50%7P%8E%9C( %8%5%8%9R%755%5%5%1%1%-2%0%1%0%3%09%过去用户（曾经使用过但不再使用的用户）从未使用过 当前用户Brand Finance 中国银行业品牌调研 11哪些品牌正在围绕产品和服务创新以及可获得性来建设其品牌？招商银行在消费者市场持续保持强势，一直处于创新的前沿。该行通过推出低碳信用卡积极倡导客户参与环保消费。这一举措鼓励客户在满足个人需求的同时，将个人价值观与环保和社会责任融为一体。中信银行在“创新度”指标上的高分，反映出了其在科技资源投资方面持续加大的投资力度。去年，中信银行在信息技术领域投资近90亿元人民币，四年内科技人员数量翻了三倍，达到4,762人。这促进了灵活的管理转型、前沿技术的早期应用，加强了科技专利的保护力度，并不断拓展行业领先的数据能力。其中，中信银行建设大数据中心，上线“天元司库”“鲲鹏系统”（新一代个人征信系统群）等高价值平台，为“数字中信”奠定了基础。中信银行在“产品创新度”方面也表现抢眼，在全国设立了55家“幸福 ”网点，加强了对老年人的服务，包括中医保健、退休理财教育和防范金融欺诈。同时该银行还提供退休规划服务。截至2023年9月，“幸福 ”养老金融服务已覆盖了2290万人。与此同时，平安银行和上海浦东发展银行在“能真正提供差异化产品/服务”这一指标上表现出色。平安银行与中国信息通信研究院合作，共同主办了2023年中国物联网金融发展大会，展示了其数字技术创新，特别是“星云计划”，该计划已连接了2000多万个物联网设备，涵盖智能制造、绿色能源和农村振兴等领域，有效满足了中小企业的融资需求。上海浦东发展银行也展示了其在消费者产品方面的创新，特别是通过零售数字化3.0加强与客户的互动，实施“人工智能 客服”协同服务，建立了线上线下一体化的闭环营销模式。Brand Finance 中国银行业品牌调研 12招商银行中信银行中国民生银行上海浦东发展银行平安银行华夏银行中国银行广发银行中国农业银行中国建设银行交通银行中国邮政储蓄银行兴业银行中国光大银行中国工商银行 创新度 能真正提供差异化产品/服务25#!#%#&! !#!$ %哪些品牌正在围绕产品和服务创新以及可获得性来建设其品牌？品牌形象 创新度和能真正提供差异化产品/服务 Brand Finance Plc 2023Brand Finance 中国银行业品牌调研 13中国的头部银行，包括“四大国有银行”和中国邮政储蓄银行，由于其广泛的分支网点，获得了“随处可见“指标该指标最高的得分。值得一提的是股份制商业银行中，中信银行在“随处可见”指标上表现第一。另一方面，在评估“网站和应用程序的卓越性”方面，广发银行位居榜首。中信银行的网站和应用程序表现出色，作为百度文心一言（英文名：ERNIE Bot）首批生态合作伙伴，充分利用了百度在财富管理领域的领先人工智能技术，通过提供更专业、人性化、智能化的财富管理服务，有效提升客户体验。此外，中信银行成功对其线上平台进行了改造和升级，促进了品牌客户和月活跃用户的持续增长，突显出该行对技术创新和与客户互动的承诺。哪些品牌正在围绕产品和服务创新以及可获得性来建设其品牌？Brand Finance 中国银行业品牌调研 14哪些品牌正在围绕产品和服务创新以及可获得性来建设其品牌？中国邮政储蓄银行中国工商银行中国建设银行中国银行中国农业银行中信银行中国光大银行中国民生银行上海浦东发展银行交通银行招商银行兴业银行广发银行平安银行华夏银行 出网站和应用程序的卓越性344321(&%#! !%随处可见品牌形象 随处可见和出网站和应用程序的卓越性 Brand Finance Plc 2023Brand Finance 中国银行业品牌调研 15“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向推动“考虑度”？通过分析品牌将消费者从考虑其产品和服务转向实际使用其产品和服务的能力，我们可以获得“考虑度”到“使用度”的转换率。在最大范围的“考虑度”层面，即包括“可能考虑”选项在内，中国银行业品牌被分为了三大区间层次，大型国有商业银行位于顶部。那些具有良好声望的国有商业银行的高分表现表明了消费者有强烈的购买或与其合作的意愿，也表明这些银行有能力说服客户从考虑其产品和服务转向实际使用其品牌产品和服务。其他一些银行，尽管在“考虑度”到“使用度”转化率方面的表现尚不如国有商业银行，但它们已经在为提升其在这方面的表现积极努力。以中信银行为例，虽然目前在这两方面都处于中游水平，但中信银行开展了三大专项行动来提高其客户满意度。其中包括开展“服务升温”行动，为老年客户提供更加人性化服务；开展“金融惠民，现金先行”，为重点用现对象提供绿色通道；开展“普惠便民”特色服务行动，降低新市民金融服务成本。此外，中信银行还优先采取安全措施，采用新技术来保护客户的账户和资金。中信银行还扩大了其金融服务范围，包括向公众普及金融知识，提高对各项政策的认知。此外，中信银行还建立了特殊案件处理机制，及时响应客户需求，进一步提高客户满意度。通过分析终端消费者对品牌“考虑度”的驱动因素时，我们发现“便利的ATM和分支机构”以及“出色的网站和应用程序”成为了最重要的考虑因素，“值得信赖”紧随其后。Brand Finance 中国银行业品牌调研 16调研结果:考虑度到使用度的转化率 Brand Finance Plc 2023“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向推动“考虑度”？中国建设银行中国农业银行中国工商银行中国邮政储蓄银行中国银行交通银行招商银行上海浦东发展银行渣打银行平安银行中信银行广发银行中国光大银行中国民生银行华夏银行兴业银行汇丰银行75rqfaRPED987766(%当前用户/（可能考虑 一定会考虑 偏好品牌）渣打银行汇丰银行76i%中国邮政储蓄银行中国农业银行中国建设银行平安银行招商银行中国工商银行交通银行广发银行上海浦东发展银行中国银行中国民生银行中信银行华夏银行兴业银行中国光大银行10000w%当前用户/（一定会考虑 偏好品牌）Brand Finance 中国银行业品牌调研 17调研结果:考虑驱动因素 Brand Finance Plc 2023三大驱动因素 Brand Finance Plc 2023ATM 机和分支机构的交通便利出色的网站和应用程序值得信赖高性价比价格公道 能保证客户数据的绝对安全合作轻松随处可见出色的客户服务支持我关心的事业将客户放在首位开诚布公能真正提供差异化的产品/服务有丰富的产品可供选择创新度高避免/减少其运营活动造成的负面影响现代化#1 便利的ATM 和分支机构#3 值得信赖#2 出色的网站 和应用程序“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向推动“考虑度”？Brand Finance 中国银行业品牌调研 18品牌是否在市场上创造了独特的地位？调研结果:品牌感知对应分析 Brand Finance Plc 2023Brand Finance 采用对应分析来深入了解特定品牌与其竞争对手相比最强烈品牌形象关联指标。银行业零售市场的研究结果表明，国有商业银行和“ATM机和分支机构的交通便利”以及“随处可见”等品牌形象关联密切，这也可以从国有银行庞大的分支网络中体现出来。对应分析突显了股份制商业银行与“真正提供差异化的产品/服务”、“有丰富的产品可供选择”和“支持我关心的事业”等属性关联性强。中信银行和上海浦东发展银行与“创新度”指标以及“把客户放在首位”两项指标紧密相关。Brand Finance 中国银行业品牌调研 19ESG-环境、社会和治理 ESG-环境、社会和治理 Brand Finance Plc 2023作为头部金融机构，银行承认，贡献于环境可持续性、积极应对气候变化以及有效向利益相关者传达其ESG倡议对它们来说是及其重要的，同时，中国所有头部银行都在为提高其ESG资质做出积极努力。例如，中国建设银行瞄准国家经济发展的关键领域战略性地配置资源。在2022年第一季度，中国建设银行的经济适用房租赁和相关项目的贷款增加了超过210亿元人民币，总额超过880亿元人民币。中国建设银行还促成了1100多万笔超过110亿元人 民币的交易，惠及了超过125,500名用户，尤其是农民工。中信银行发行了低碳财富卡，创建了行业内首个个人碳账户“中信碳账户”，并入选生态品牌发展报告（2022），荣获国际金融论坛（IFF）全球绿色金融奖“创新奖”及第十八届中国公共关系行业最佳案例大赛（CIPRA Awards）“环境保护与绿色传播类”金奖等多项殊荣。品牌环境社会治理渣打银行73fp%中国邮政储蓄银行71qp%中国银行71ri%中国建设银行71rg%中国工商银行69ip%中国农业银行69ts%中国民生银行69Yg%中信银行68dc%兴业银行67ic%广发银行65YX%平安银行64d%招商银行63ed%上海浦东发展银行63Y%华夏银行62dY%交通银行60X%汇丰银行59YX%中国光大银行57Yf%市场调研洞见 对公银行业务市场Brand Finance 中国银行业品牌调研 21调研结果:熟悉度 Brand Finance Plc 2023哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？中国银行中国建设银行中国工商银行中国农业银行交通银行中国邮政储蓄银行招商银行中国民生银行上海浦东发展银行平安银行兴业银行广发银行中国光大银行中信银行华夏银行汇丰银行恒生银行花旗银行渣打银行东亚银行瑞士银行德意志银行摩根大通摩根斯坦利巴克莱银行10000yebXQI0($!feUB764D3%4%4%4%9%4%2%着眼于中国对公银行业务市场，头部银行积极参与高端活动及一系列品牌推广活动，以帮助品牌建立“知名度”并将其转化为“使用度”。例如，中国工商银行通过赞助第31届世界大学生夏季运动会，以将品牌充分与全球平台紧密联系在一起。中国农业银行则在2022年展开了一项以“无处不在”为主题的数字化活动，将其营销活动与社交媒体上受欢迎的热点大事件联系起来。该策略全方位地巩固了将品牌认知度转化为使用度的两个关键因素品牌的“存在感”和“可及性”。认知度 熟悉度Brand Finance 中国银行业品牌调研 22调研结果:品牌传播和广告回忆度 Brand Finance Plc 2023中国工商银行中国银行中国建设银行中国农业银行招商银行中国邮政储蓄银行交通银行中国光大银行兴业银行平安银行上海浦东发展银行中国民生银行中信银行广发银行华夏银行汇丰银行花旗银行摩根斯坦利巴克莱银行东亚银行渣打银行恒生银行德意志银行摩根大通瑞士银行53RD832)!%9%8%8%5%哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？“四大国有银行”在这个领域的成功通过其高“品牌传播和广告回忆度”得分体现得淋漓尽致，四家银行都跻身前四，其中中国工商银行（53%）和中国银行（52%）位居前列。在“熟悉度”和“品牌传播与广告回忆度”方面，汇丰银行是中国市场上非中资银行优异表现的代表。然而，在这两个方面，该行仍然落后于所有中国内地银行。其他几家头部非中资银行均排在汇丰银行之后，突显了对公业务市场对本土银行品牌的偏好。其中，汇丰银行的较高的“熟悉度”和“品牌传播与广告回忆度”可以归因于其对大湾区跨境电商行业的支持。其“e汇丰”服务简化了中国内地从事海外电子商务贸易企业的跨境收款流程，提供了高效透明的资金转账服务，提升了汇丰银行的市场声誉。Brand Finance 中国银行业品牌调研 23哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？研究发现，中国工商银行、中国银行和中国建设银行拥有庞大而忠诚的客户基础，在考虑现有客户减去流失客户得分时，它们是仅有的具有正净值“使用度”的银行。这表明它们有能力最大限度地减少客户流失，满足客户不断变化的需求。26 %0%-5%-6%-15%-11%5%-12%-8%-11%-15%-18%-16%3%3%-7%-21%-15%-12%-3)&(0!6)8)56B26a4D0H1H5F7D4Hst g4S(Y$dxUTP63)&$!%9%净得分调研结果:使用度 Brand Finance Plc 2023中国工商银行中国银行中国建设银行中国农业银行招商银行交通银行中国邮政储蓄银行东亚银行广发银行平安银行兴业银行上海浦东发展银行中信银行中国光大银行中国民生银行瑞士银行花旗银行渣打银行华夏银行汇丰银行恒生银行摩根大通 过去用户（曾经使用过但不再使用的用户）从未使用过 当前用户Brand Finance 中国银行业品牌调研 24哪些银行品牌在有效地建立品牌“认知度”并转化为“使用度”？中国银行中国工商银行中国建设银行花旗银行中国农业银行交通银行招商银行摩根大通上海浦东发展银行渣打银行平安银行中国邮政储蓄银行汇丰银行中信银行中国民生银行广发银行东亚银行恒生银行华夏银行兴业银行巴克莱银行中国光大银行德意志银行瑞士银行摩根斯坦利3.83.73.73.53.43.43.43.33.23.23.23.23.23.23.13.13.13.13.03.03.02.92.92.72.7对于“四大国有银行”而言，产品和服务质量指标的高得分将进一步巩固其“使用度”得分，从而提高品牌竞争优势。这会进一步正向延申到客户对品牌形象的认知，客户本能地认为这些顶级银行能够满足他们的业务需求，钦佩这些银行提供的服务，并对它们的良好声誉给予高度评价。在当前充满不确定性的时代，尤其是在疫情恢复期间大众仍保持谨慎态度的时候，客户会更加信任这些历史悠久且具有稳定性、持久性的金融机构。然而，除“四大国有银行”以外的银行品牌在与质量和信赖度相关的关键指标表现上并没有显著差异，这为那些希望挑战现状并在这个领域脱颖而出的品牌提供了 机会。在数字化转型和产品创新等领域，各银行正在做出巨大的努力。以中信银行为例，该行将加强金融网络安全作为重点工作，并在2023年4月于北京举办的中国金融业网络安全大会上获得了“金融网络安全实验室建设单位”、“金融网络安全能力水平评估先锋机构”等荣誉称号。这些举措标志着银行业对差异化和创新的推动，并为新引领者的崛起铺平道路。调研结果:质量-平均分数（5分制）Brand Finance Plc 2023Brand Finance 中国银行业品牌调研 25在声誉度、亲和力和相关性方面，“四大国有银行”仍然是对公业务市场的主导力量。这些头部机构持续引领潮流，在熟悉其品牌的人群中，在“出色的声誉度”、“我敬仰的品牌”和“满足我的需求”这三个度量指标中持续取得高分。虽然“四大国有银行”保持着其强劲地位，但其他银行也有值得注意的突出表现。中国邮政储蓄银行在“满足我的需求”方面获得了7.3的高分，而花旗银行在“出色的声誉度”方面表现突出，达到了7.1分。中国邮政储蓄银行是除“四大国有银行”外在这三个指标上得分最高的银行。该行的ESG倡议，如中国农村发展基金的“邮爱公益基金”，为这些高分做出了贡献。截至2023年3月，累计接收善款超5000万元，资助全国44所高中的“邮爱自强班”，惠及8500多名学生。这体现了该行对社会责任的承诺，提高了其ESG绩效，促进了社会和环境的可持续性，同时提升了其声誉。在非中资银行中，花旗银行和渣打银行表现最佳，特别是在“出色的声誉度”方面，甚至超过了几家中资银行。2018年，渣打银行通过引入“渣打上海10公里赛”取得了显著影响，标志着渣打赛事在中国大陆的首次亮相。这一享有盛誉的马拉松赛事可以追溯到1982年，已在四大洲的多个国家和地区举办。这个由非中资银行在中国成功推出的受欢迎的倡议正面推动了渣打银行在中国市场的曝光度和声誉度。虽然规模不及大型国有商业银行，但中信银行在与平安银行、中国民生银行和兴业银行等主要竞争对手相比中保持了良好的声誉。这种良好声誉的来源包括其对诚信的承诺、对稳健业务关系的关注、对企业银行业务的专业化以及对现代化的执着追求。在现代化方面，中信银行推出了一系列产品创新，该举措有助于提升其作为一家现代化银行的声誉。2021年10月，中信银行推出了“云企会”，这是一个“个人 家庭 企业”的综合金融和非金融服务计划，为企业家提供全面、个性化和稀缺的服务。鉴此，中信银行在2023年再次获得了银行家杂志的“银行家金融创新卓越机构”奖。这些荣誉证明了中信银行对产品服务现代化的承诺，并有助于提升其在当前激烈竞争市场中的声望。在“溢价能力”方面，非中资银行居于领先地位。然而，中信银行在全国性股份制商业银行同行中脱颖而出。中信银行在价格溢价方面的强劲表现，显示了中信银行在客户心目中已经建立并积累了可观的品牌资产，获得强大的感知价值和信任，这直接反映出中信的服务质量和为客户带来的高价值。哪些品牌在声誉度、亲和力、相关性和溢价方面建立了优质的品牌关联度？Brand Finance 中国银行业品牌调研 26哪些品牌在声誉度、亲和力、相关性和溢价方面建立了优质的品牌关联度？调研结果:声誉度、亲和力、相关性和溢价方面 Brand Finance Plc 2023品牌“出色的声誉度”“我敬仰的品牌”“满足我的需求”“溢价能力”中国银行7.98.07.927%中国工商银行7.87.87.820%中国建设银行7.67.87.718%中国农业银行7.47.37.56%中国邮政储蓄银行7.27.17.36%花旗银行7.16.66.867%上海浦东发展银行7.06.97.112%招商银行6.97.07.010%渣打银行6.96.56.864%交通银行6.87.07.116%汇丰银行6.76.56.650%广发银行6.76.77.011%中信银行6.66.56.714%恒生银行6.56.26.435%平安银行6.46.77.04%中国光大银行6.46.46.63%华夏银行6.46.46.613%中国民生银行6.46.46.68%兴业银行6.26.36.614%Brand Finance 中国银行业品牌调研 27“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向推动“考虑度”？在评估品牌在银行业对公市场从被考虑到实际使用的转变时，在范围最大的考虑度水平上，即包含“可能考虑”、“偏好品牌”和“一定会考虑”选项，这些银行品牌被划分为三个层次区间。然而，当关注点转向更加精确的层面，即只涉及“偏好品牌”和“一定会考虑”两个选项的情况时，关于转化率的表现则变得更加微妙。这引发了一个关键问题：是什么因素在驱动着考虑度的不同？通过统计分析，Brand Finance确定了影响考虑度程度的关键因素。研究发现，在银行对公业务领域，重视与客户之间的业务关系对驱动考虑度至关重要。同样重要的是建立和传递一种合作轻松的品牌形象。此外，强调数据安全的重要性也是一个至关重要的因素，突显了信任度和可靠性在银行业的重要性。市场结果:考虑度到使用度的转化率 Brand Finance Plc 2023中国工商银行中国银行中国建设银行中国农业银行招商银行广发银行交通银行中国光大银行兴业银行平安银行中国邮政储蓄银行中信银行上海浦东发展银行中国民生银行华夏银行花旗银行汇丰银行渣打银行恒生银行60WUC855433211&# %使用/（可能考虑 一定会考虑 偏好品牌）中国光大银行广发银行中国工商银行招商银行中国建设银行汇丰银行中国银行兴业银行平安银行华夏银行中信银行上海浦东发展银行中国民生银行中国农业银行交通银行中国邮政储蓄银行恒生银行花旗银行渣打银行97ywttqqqphheV7%使用/（一定会考虑 偏好品牌）Brand Finance 中国银行业品牌调研 28调研结果:考虑驱动因素 Brand Finance Plc 2023“考虑度”对品牌强度的建设有多重要？有哪些指标可以正向推动“考虑度”？重视与我们之间的业务关系合作轻松 能保证客户数据的绝对安全ATM 机和分支机构的交通便利随处可见支持我关心的事业值得信赖专注于企业银行业务将客户放在首位高性价比价格公道拥有最佳的商业银行解决方案出色的客户服务有丰富的产品可供选择能真正提供差异化的产品/服务创新度高开诚布公现代化出色的网站和应用程序三大驱动因素 Brand Finance Plc 2023#1 重视与我们之间的业务关系#3 能保证客户数据的绝对安全#2 合作轻松Brand Finance 中国银行业品牌调研 29品牌是否在市场上创造了独特的地位？调研结果:品牌感知对应分析信息图表 Brand Finance Plc 2023中国工商银行广发银行中国银行兴业银行中国农业银行中国建设银行招商银行邮政储蓄银行交通银行中信银行平安银行上海浦东发展银行光大银行民生银行华夏银行合作轻松能真正提供差异化的产品/服务创新度高出色的网站和应用程序出色的客户服务支持我关心的事业将客户放在首位专注于企业银行业务开诚布公有丰富的产品可供选择随处可见现代化值得信赖ATM 机和分支机构的交通便利能保证客户数据的绝对安全价格公道专注于企业银行业务拥有最佳的商业银行解决方案重视与我们之间的业务关系银行对公领域的品牌感知对应分析显示大多数品牌都集中在中间位置，这表明中国的银行在树立品牌独特地位方面仍面临挑战。然而，市场中也存在一些表现突出的品牌。例如，招商银行在“专注于企业银行业务”和“拥有最佳商业银行解决方案”方面树立了榜样；华夏银行与“创新度”紧密相关；中信银行和中国光大银行则与“价格公道”关联性更高，进一步反映了这两大银行为提供经济价值和以客户为中心的银行产品和服务做出的 努力。Brand Finance 中国银行业品牌调研 30ESG-环境、社会和治理 在银行对公业务市场中，尽管大型国有商业银行仍然占据优势，但排名较低的股份制商业银行也正在积极提升其绿色金融服务能力，并在产业重组和污染控制方面发挥着关键作用。2022年8月，上海浦东发展银行主承销“22年皖能源SCP004（碳资产）”，创4项全国第一：第一只标有“碳资产”标识的债券，首个与碳配额收益挂钩的债券，同时是环境权益浮动利率债券中首个实现碳市场和债券市场互动的债券，此外，这也是通过与碳配额交易实现投资者市场化激励债券中的先驱。一些银行也进一步在ESG领域扩展对公业务。平安银行推出了“绿色金融 ”产品线，专注于提供全面的金融解决方案，增强全流程服务能力，促进绿色实体经济生态的发展，构建崭新的绿色发展生态系统。同样，兴业银行将ESG作为重点发展指标，逐步建立了全面的绿色金融产品和服务体系，其中包括在2022年成立的兴业银行碳金融研究院，对原绿色金融研究团队进行了升级组建。2022年，中信银行的绿色信贷余额增加了50%至3000亿元人民币。与此同时，中信银行也在全国范围内推出了首个“ESG 表现挂钩贷款”跨境银团项目，将企业的ESG表现嵌入客户信用评级中，并贯穿整个信贷业务流程。Brand Finance 中国银行业品牌调研 31ESG-环境、社会和治理 Brand Finance Plc 2023ESG-环境、社会和治理品牌环境社会治理中国银行68w%中国工商银行64p%中国建设银行63rh%德意志银行55%中国农业银行52gW%中国邮政储蓄银行51g%恒生银行45H%交通银行43SF%巴克莱银行40 %招商银行40PE%渣打银行39UB%汇丰银行37C&%瑞士银行36!%上海浦东发展银行35ED%平安银行33D3%兴业银行3295%广发银行32B9%中国光大银行3120%中信银行304)%中国民生银行28A3%华夏银行250%东亚银行24EH%我们竭诚提供以下服务Brand Finance 中国银行业品牌调研 33咨询服务用数据进行决策品牌调研我们衡量的是什么 品牌评估对了解品牌强度至关重要。品牌强度是品牌价值增长的关键指标，发现提升品牌价值的驱动因素以及清楚知道如何避开品牌管理雷区是有效管理品牌的关键。品牌估值财务化的管理你的品牌 品牌价值可以被用于一系列领域：如税收，金融以及市场营销。品牌价值作为连接营销团队和财务团队的桥梁，可以促使双方一起朝公司收益最大化目标而努力。品牌战略谨慎地做出品牌战略决策 一旦您了解了贵公司的品牌价值，您可以使用这个衡量工具来明白品牌战略对公司业务的财务方面的 影响。 品牌审查 基础调研 联合研究 品牌记分卡 品牌驱动力和关联分析 软实力 品牌影响力分析 税收和转让定价 诉讼支持 并购尽职调查 公允价值评估 投资者报告 品牌定位 品牌架构 特许经营与许可 品牌转型 营销组合建模 赞助战略 我们是否在有效地增强品牌强度 如何跟踪和开发我的品牌资产？ 我竞争对手的品牌有多强？ 我现有的品牌追踪系统是否存在漏洞？ 不同的利益相关者如何看待我的品牌？ 我的品牌价值是多少？ 我应该在营销上投入多少？ 品牌滥用会造成多少损失？ 我的税收计算是否符合最新的转让定价？ 如何在品牌收购中体现品牌价值？ 客户最看重品牌定位的哪个方面？ 我们最好的品牌扩张机会是什么在其他行业或市场？ 我有效地授权了我的品牌吗？ 我是否充分优化了品牌组合？ 我要承担品牌带来的无谓损失吗？ 我应该立即转让我的品牌吗？ 主品牌战略是正确的选择吗？Brand Finance 中国银行业品牌调研 34品牌评价服务我的品牌在市场上的接受度如何？Brand Finance 追踪品牌跨越30多个市场，10个消费者类别的名声和感知度。在可接受的价格区间内，我们为那些想要深入挖掘品牌价值的人提供清晰，富有洞察力的品牌表现。如果我需要更有深度的品牌洞察或品牌在更细化行业中的表现呢？我们的定制品牌记分卡有助于市场规划，并可以设计用于跟踪包含竞争对手在内的的多个品牌在各个市场细分的表现和预算。我们覆盖30个国家的品牌KPI数据库使我们能够准确地对品牌表现进行对标测试。我的品牌架构或战略是否合理？除了进行战略分析之外，我们还对品牌当前的市场定位提供建议。通过驱动力因素分析来测试新品牌架构的有效性，以确定对客户行为和财务结果最有利的驱动力因素。如何提高营销投资回报率？我们在开发品牌记分卡和品牌营销投资框架方面拥有良好的客户反馈，我们拥有很多帮助客户显著提高营销投资回报的成功案例。我的品牌在社交平台上的表现如何？社交活动对品牌的商业影响已得到证实。我们将传统的调研方法与品牌社会舆论口碑相结合来衡量更符合现实的品牌口碑和线上舆论导向。凭借战略规划和创造性思维，我们制定沟通计划，与利益相关者建立对话，推动品牌价值。我们采用整合性的措施，在公关和营销活动中为客户提供量身定制的解决方案，以实施战略性举措，帮助我们建立并维持强大的客户关系。我们还特别关注地理品牌，包括支持国家品牌和具有地理标志(GI)的品牌。Brand Dialogue Limited是Brand Finance Plc集团的旗下成员研究、战略和衡量 品牌与传播策略活动策划市场研究与洞察媒体分析公共关系与传播媒体关系媒体访问和活动战略伙伴关系和意见领袖推广社交媒体管理市场营销与活动推广活动会议管理原生广告零售营销内容创作定制发布、博客和新闻通讯新闻稿营销宣传资料设计社交媒体内容战略传播危机沟通品牌定位和声誉地理品牌企业社会责任Brand Finance 中国银行业品牌调研 36Brand Finance 全球平台有关我们的服务和估值经验的更多信息，请联系我们的地区负责人：市场 负责人邮箱AfricaJeremy Sampsonj.sampsonbrandfi AsiaPacifi cAlex Haigha.haighbrandfi AustraliaMark Crowem.crowebrandfi BrazilEduardo Chavese.chavesbrandfi CanadaLaurence Newelll.newellbrandfi China Scott Chens.chenbrandfi East Africa Walter Seremw.serembrandfi FranceBertrand Chovetb.chovetbrandfi Germany/Austria/SwitzerlandUlf-Brun Drechselu.drechselbrandfi IndiaAjimon Francisa.francisbrandfi IrelandDeclan Ahernd.ahernbrandfi ItalyMassimo Pizzom.pizzobrandfi MexicoLaurence Newelll.newellbrandfi Middle EastAndrew Campbella.campbellbrandfi NigeriaTunde Odumerut.odumerubrandfi PolandKonrad Jagodzinskik.jagodzinskibrandfi PortugalPilar Alonso Ulloap.alonsobrandfi RomaniaMihai Bogdanm.bogdanbrandfi South AmericaPilar Alonso Ulloap.alonsobrandfi SpainPilar Alonso Ulloap.alonsobrandfi Sri LankaAliakber Alihussaina.hussainbrandfi SwedenAnna Brolina.brolinbrandfi TurkeyMuhterem Ilgnerm.ilgunerbrandfi United KingdomAnnie Browna.brownbrandfi USALaurence Newelll.newellbrandfi VietnamQuyen Luongq.luongbrandfi 与我们联系世界领先的独立品牌价值评估及战略咨询公司A:北京市建国门外大街1号M: 86(0)T: 86(0)10 5737 2525 F: 86(0)10 5737 2626E:

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研究研究院院 全球银行业展望报全球银行业展望报告告 要点 2024 年年报年年报（总第（总第 57 期）期）报告日期：报告日期：2023 年年 12 月月 12 日日 中国银行研究院中国银行研究院 全球银行业全球银行业研究研究课题组课题组 组 长：陈卫东 副组长：王家强 成 员：邵 科 叶怀斌 杜 阳 李一帆 马天娇 曾圣钧 李红星 郭 燕 李 彧（香港）邹佳韵（香港）季瑶瑶（悉尼）石 磊（悉尼）王 哲（东京）镐 鑫（伦敦）吕 鸥（伦敦）杨 勃（匈牙利）马浦林（纽约）温雨黎（纽约）邓中楠（巴西）联系人：邵科 电 话： 邮 件：shaokebank-of- 2024 年，全球经济增长或将进一步放缓，银行业盈利面临挑战，资产规模收缩；强监管趋势下资本充足率继续提升；诸多风险点显现，资产质量存在劣变可能。2024 年，中国银行业牢牢把握金融工作的政治性与人民性，进一步支持经济恢复，保障自身规模和盈利稳健增长，资产质量稳定向好。经济复苏需要银行业的大力支持，本次季报将围绕全球银行业支持实体经济复苏的重要着力点、全球创意产业发展及金融支持经验、提升普惠金融可持续发展能力、住房租赁金融助力房地产市场平稳转型、深港跨境消费及金融发展等专题进行研究。2024 年年各经济体银行业净利润及同比增速（预测）各经济体银行业净利润及同比增速（预测）资料来源：各央行和监管机构，银行财报，中国银行研究院-40%-30%-20%-10%0 0%-4000-3000-00030004000美国中国欧元区英国日本巴西澳大利亚 马来西亚泰国净利润（亿美元）同比增速（右轴）中国银行研究院 1 2024 年 全球银行业展望报告 银行业支持经济加快复苏银行业支持经济加快复苏 中国银行全球银行业展望报告（中国银行全球银行业展望报告（2024 年）年）2023 年，全球经济弱复苏，银行业积极调整业务，寻找盈利增长点，持续提升资本充足水平，部分经济体银行业资产质量面临下行压力；中国经济持续恢复，财政货币政策合理把握节奏和力度，银行业稳健经营和高质量服务实体经济能力持续提升。2024 年，全球经济增速或进一步放缓，叠加高利率带来的息差提振效应减弱等因素影响，银行业经营不容乐观；中国银行业将持续加大对实体经济支持力度，重视风险管理，夯实资本基础，经营向优向好。经济复苏需要银行业大力支持，本报告围绕全球银行业支持实体经济复苏的重要着力点、全球创意产业发展及金融支持经验、提升普惠金融可持续发展能力、住房租赁金融助力房地产市场平稳转型、深港跨境消费及金融发展等进行专题研究。一、全球银行业发展回顾及展望（一）经营环境不确定性犹存（一）经营环境不确定性犹存 全球经济复苏前景不容乐观，银行业全球经济复苏前景不容乐观，银行业经营受限经营受限。2023 年以来，全球复苏依然缓慢，地区分化不断加剧，总体信贷环境收紧，抑制银行业发展。2023 年 10月，国际货币基金组织发布报告，预计全球经济增速为 3.0%，远低于 3.8%的历史平均水平（2000-2019 年）；美国商业地产风险敞口逐步扩大，预计全年经济增速为 2.1%；随着冬季到来，欧元区能源供应短缺压力将再次凸显，经济增长前景暗淡，预计全年经济增速仅为 0.7%；英国经济陷入低迷状态，预计全年经济增速降到 0.5%（图 1）；发展中经济体依然是全球经济增长的主要动力，预计 2023 年 GDP 增速达 4.0%，主要得益于旅游业的持续复苏、劳动力市场的改善和收入的增加。从发展趋势看，10 月份主要发达经济体制造业采购经理人指 中国银行研究院 2 2024 年 全球银行业展望报告 数（PMI）明显低于 50 的荣枯线水平，显示出经济活动加速下滑（图 2）。展望 2024 年，全球经济走势将进一步分化，美国经济增长或将进一步放缓，软着陆可能性增加；欧洲经济下行压力持续，衰退风险仍存；亚太新兴经济体企稳回升，仍将是全球经济增长的重要推动力。图图 1：欧美主要国家：欧美主要国家 GDP 增长展望增长展望 图图 2：欧美主要国家制造业欧美主要国家制造业 PMI 指数指数 GDP 同比 PMI，指数 资料来源：IMF，Wind，中国银行研究院 欧美经济体加息周期或趋于尾声，银行业潜在风险仍需警惕。欧美经济体加息周期或趋于尾声，银行业潜在风险仍需警惕。2023 年以来，主要发达国家保持加息进程，带动部分新兴经济体跟随加息。欧洲央行六次加息，主要再融资利率从 2.5%上调至 4.5%；美联储四次加息，累计加息 100 个基点，联邦基金利率目标区间上调至 5.25%-5.5%，达到 2001 年以来的最高水平；英国央行五次加息，基准利率上调 175 个基点至 5.25%，上升至 2008 年金融危机以来的最高水平。持续的高息环境下，硅谷银行、瑞士信贷、第一共和银行等宣布破产倒闭，流动性危机快速蔓延，银行业存款流失现象严重。与此同时，高利率带动银行业息差水平上升，欧美大银行净利息收入大幅增长。进入第四季度，考虑到加息带来的相关风险，欧美主要国家选择暂停加息，部分发展中国家进入降息阶段。匈牙利央行下调基准利率 75 个基点至 12.25%；智利央行下调基准利率 50 个基点至 9.00%。伴随全球加息潮按下“暂停键”，银行业流动性风险或暂时得到抑制，但仍需警惕高息环境下银行业资产端及负债端不断-12%-8%-4%0%4%8 028全球美国德国英国日本3040506070200222023全球美国英国日本德国 中国银行研究院 3 2024 年 全球银行业展望报告 累积的脆弱性。展望 2024 年，全球通货膨胀维持下降趋势，欧美发达国家或开启降息周期，但高利率环境短时间内不会改变；新兴经济体货币政策出现分化，汇率波动、资本外流和通胀回升风险增加。图图 3：部分：部分经济体经济体政策利率变化（政策利率变化（%）资料来源：各央行，中国银行研究院 金融监管持续趋严，引导银行业强化风险防控。金融监管持续趋严，引导银行业强化风险防控。2023 年以来，各国延续强监管态势，陆续出台众多监管条例，对资本要求、风险处置、数字科技、数据披露、可持续发展等方面提出更高要求。鉴于全球银行业爆发流动性危机，欧美经济体快速出台相关条例，完善监管机构风险处置流程，改革存款保险方案，补充存款保险基金，提高危机时刻风险处置能力；强化中小银行资本监管和流动性风险监管，确保银行能够承受高利率压力。高度关注金融科技发展，更新监管条例适应信息化时代新金融产品和服务形式；延续加密资产严监管政策基调，转换以疏代堵的监管思路，逐渐明确国际监管框架。进入四季度，各国延续金融科技强监管态势，在银行参与加密货币的信息披露、数字钱包、央行数字货币等方面提出更高要求；英美加强气候金融风险管理，为金融机构应对气候风险、加快绿色转型提供指导框架。展望 2024 年，主要经济体将保持严监管趋势，尤其是银行及非银机构风险防范、金融科技创新等方面，将迎来更审慎全面的监管。01234562020/12020/102021/72022/42023/12023/10美国英国加拿大新西兰澳大利亚欧元区00/12020/102021/72022/42023/12023/10巴西俄罗斯智利匈牙利土耳其 中国银行研究院 4 2024 年 全球银行业展望报告 表表 1：2023 年以来部分金融监管政策及其影响年以来部分金融监管政策及其影响 范围范围 时间时间 金融监管政策金融监管政策 主要影响主要影响 资本要求 全球 2023.1 巴塞尔协议最终方案在全球正式实施。全面改革信用风险、市场风险、操作风险标准法和内部评级法，引入银行储备资本、逆周期资本、系统重要性银行附加资本要求，提出杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金比例、系统性风险等监管要求。全面加强对全球银行业的监管，形成了宏观审慎和微观审慎相结合的全新金融监管框架。美国 2023.6 美联储计划提高大银行资本金要求，上调幅度最高达 20%，新要求适用资产超过 1000 亿美元的银行。新要求增强金融体系的抗风险能力，但也可能增加银行负担。风险处置 美国 2023.5 美国存款保险公司（FDIC）发布 存款保险改革的可选方案，包括限额保障、全额保障和有针对性的保障。提案维护金融稳定、保护存款人、降低银行处置的负面影响。2023.8 FDIC 要求银行提交更详细“生前遗嘱”，说明倒闭后如何由 FDIC 成立过桥银行接管业务运营。增强监管机构危机应对能力，确保破产银行迅速移交关键数据。欧洲 2023.4 欧盟委员会调整银行危机管理和存款保险框架：危机情况下使用存款担保计划，扩大储户保护范围；允许采取措施实现破产银行有序退出。该提案维护金融系统稳定、保护纳税人和储户资金安全、提升金融行业竞争力。2023.7 欧洲银行管理局发布恢复计划复苏能力最终指南，为金融机构建立可靠恢复框架提供指导；制定各国监管当局评估恢复计划关键要素。强化欧洲危机管理框架，加强金融机构的危机应对能力。英国 2023.6 英国央行提议改革存款保险，对补偿计划预筹资金，审查银行被出售或倒闭之前是否有足够偿付能力。危机发生时，该提案更好地保护中小银行储户。2023.8 英国央行公布参与首次大规模金融系统压力测试的 50 多家金融机构名单，包括大型银行集团、保险公司、清算所、资产管理公司、养老基金等。测试重点为金融机构对金融系统稳定性的影响及途径，为加强影子银行风险管理提供参考意见。数字科技 全球 2023.7 金融稳定委员会发布加密资产国际监管框架最终报告，对加密资产活动和市场的监管、监督和监察提出高层次建议，修订关于“全球稳定币”监管、监督和监察高级建议。保护客户资产、解决利益冲突带来的风险以及改善跨境合作。2023.9 FSB 和 IMF 发布加密资产政策报告，建议加密资产不应被授予官方货币或法定货币地位；加强跨境信息共享和金融监管合作，明确税加密资产应受到管控而不是禁止，报告给出管理加密资产政策建议，明确政策制定基本原则和方 中国银行研究院 5 2024 年 全球银行业展望报告 收政策；建立收集、存储、及时准确报告数据的系统和流程等。向，有利于加密资产稳健发展。2023.10 BIS 要求银行提供加密资产敞口、相应资本和流动性要求的定量数据、加密货币相关活动的定性数据。制定标准化的银行加密资产风险披露模板，减少银行和市场参与者之间的信息不对称。美国 2023.2 美国证券交易委员会（SEC）提出全面修订资产托管规定，将覆盖范围扩大到加密货币等资产。新规定加强对加密货币的监管，给金融机构带来合规成本。2023.3 SEC 提出证券市场网络安全风险新规，要求所有市场主体为降低网络安全风险制定相关政策和工作流程，并评估能否反映网络安全风险变化等。提高 SEC 获取重大网络安全事件信息的能力，提升美国证券市场在网络安全风险方面的透明度。尼日利亚 2023.3 尼央行发布开放银行运营指南，促进数据在银行与第三方间的共享，构建以消费者为核心的服务和产品。扩大金融普惠性，提升金融服务效率和竞争力。巴西 2023.7 巴西央行计划就加密货币监管进行公开咨询。防止投资者在无充分信息披露时接触加密资产。印尼 2023.7 推出加密货币交易所和清算所，是该国唯一合法交易数字资产平台。加强对加密货币市场的监管，保护投资者权益。澳大利亚 2023.10 澳大利亚政府宣布计划将数字钱包提供商纳入该国金融监管体系。Google Pay 和 Apple Pay等主流数字钱包供应商将面临更严格监管。央行数字货币 日本 2023.2 日本央行开始数字日元第三阶段的测试：接入商业银行外部系统，验证用数字日元存取款、汇款交易是否畅通。数字日元第三阶段稳步推进，为进入试点阶段打下基础。巴西 2023.8 巴西央行宣布将于 2024 年正式推出央行数字货币 Drex，目前正着手准备开展第一阶段试点测试。巴西预计 2024 年底全面启用数字货币。韩国 2023.10 韩国央行计划与国际清算银行（BIS）合作测试批发型 CBDC，重点探索建立在批发型 CBDC 的货币体系可行性。韩 国 探 索 的 批 发 型CBDC 为其他国家开发这一路线提供参考。气候风险 美国 2023.10 美联储发布大型金融机构气候金融风险管理原则。该原则适用于总资产超过 1000 亿美元大型金融机构。为大型金融机构有效管理与气候变化相关的风险提供框架。英国 2023.11 英国发布转型计划披露指南，指导企业建立高质量、具有一致性和可比性的转型气候计划框架。金融市场将获得企业调整商业模式、运营、产品和服务的相关信息。资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 中国银行研究院 6 2024 年 全球银行业展望报告 金融科技日新月异，赋能银行业服务实体经济。金融科技日新月异，赋能银行业服务实体经济。2023 年以来，人工智能、元宇宙、ChatGPT 火爆出圈，与金融结合愈加紧密。创新数字支付方式提高支付体系效率与安全性，增强金融服务普惠性；ChatGPT 凭借强大的智能对话、信息搜索、文本生成功能，在银行业务运营、后台管理中表现出巨大潜力；区块链技术实现资金流动穿透式监管，助力银行业风险控制。进入四季度，多家银行推出新的数字化平台，为客户在财富管理、外汇交易、数字支付等方面提供更流畅的体验。展望未来，金融科技将在银行业数字化转型中发挥重要作用，实现科技资源和金融资源的高校对接，助力银行业提升服务实体经济质效。表表 2：2023 年以来金融科技大事记年以来金融科技大事记 类型类型 主体主体 时间时间 事件事件 数字支付 亚马逊 2023.7 亚马逊宣布将在美国的 500 多家 Whole Foods 超市推广其掌纹支付服务。PayPal 2023.8 PayPal 推出了以美元计价的稳定币 PayPal USD，Paxos发行管理，由美元存款、短期国债等现金等价物支持。摩根大通 2023.8 摩根大通宣布为其美国商户客户推出基于 iPhone 的轻触支付方案（Tap to Pay）。数字平台 富国银行 2023.10 富国银行将财富规划平台（Life Sync）的使用范围扩大至7000 万客户。依托该平台，客户可设定财富目标，持续跟踪财富目标的进展情况。法巴银行 2023.10 法国巴黎银行与创业工作室 321founded 共同创立支付运营机构 Panto，提供具有价格优势的、较高行业标准的支付解决方案，计划推出后迅速渗透到欧洲支付市场。纽约梅隆 2023.10 纽约梅隆银行推出外汇平台 Universal FX，适用于所有外汇交易、外汇对冲和跨境支付活动。人工智能 摩根士丹利 2023.3 摩根士丹利成为首家正式接入 GPT-4 的金融机构，未来将运用 AI 技术优化财富管理咨询流程。汇丰银行 2023.5 汇丰银行推出 ESG 指数，利用人工智能衡量公司的 ESG改善情况和财务走势。储蓄账户 高盛集团 2023.4 高盛与苹果联合上线存款储蓄账户，用户通过 Apple Card设置和管理储蓄账户，年化利率达到 4.15%。Habitto 2023.6 金融科技初创公司 Habitto 开设首个储蓄账户，对首笔 100万日元的存款提供 0.3%的利率。元宇宙 三菱日联、瑞穗 2023.2 三菱日联、瑞穗等合作建立日本“元宇宙经济区”，创建开放的元宇宙基础设施，推动日本 Web3 战略。摩根大通 2023.3 摩根大通投资元宇宙支付平台 Tilia，开展支付合作，探索更多的支付方式，扩大服务覆盖范围。资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 中国银行研究院 7 2024 年 全球银行业展望报告（二）全球银行业经营呈现新特点（二）全球银行业经营呈现新特点 2023 年以来，不同地区银行业根据本地区经济环境积极调整业务规模，寻找盈利增长点；持续提升资本充足率水平，增厚风险缓冲垫；经济增长相对低迷的经济体银行业资产质量面临下行压力。展望 2024 年，全球经济增速或进一步放缓，叠加高利率带来的息差提振效应减弱、低基数效应不再等多方因素影响，全球银行业经营不容乐观。1.盈利增长面临挑战盈利增长面临挑战 2023 年，虽然全球经济增长缓慢，但得益于息差水平较高等因素，银行业盈利依然实现高速增长。从全年看，预计美国银行业净利润将达到 3117 亿美元，同比增加 16.3%，高息差驱动净利息收入增长成为重要影响因素。欧元区和英国银行业净利润规模将分别达到 2065 亿美元和 636 亿美元，同比增长 49.9%和73.1%。欧央行和英格兰银行持续收紧货币政策，银行业息差水平维持高位带来可观的利息收入，叠加 2022 年的低基数效应，盈利规模提升较为明显。日本三大金融集团 3-12 月净利润达到 301 亿美元，同比增加 77.6%。日本银行业显著提升海外市场的信贷投放规模，分享高息差红利。受货币贬值影响，巴西银行业净利润规模达到 312 亿美元，同比小幅下降 4.3%；马来西亚和泰国银行业净利润规模分别达到 105 亿美元和 82 亿美元，同比增长 5.3%和 20.3%。如果剔除美元升值的影响，新兴经济体银行业表现将更加抢眼。展望 2024 年，全球经济复苏进一步放缓，高利率环境或将持续，但息差提振效应不再明显，制约利息收入增长。新兴经济体经济发展潜力巨大，在绿色金融、普惠金融、财富管理等领域存在展业空间，有望成为全球银行业发展的新动能。从全年看，全球银行业盈利增长将出现明显分化。预计美国银行业净利润同比增长 16.3%；日本、马来西亚和泰国银行业依托亚太市场存在的诸多机遇，净利润将分别同比增长 20.0%、8.0%和 24.6%。部分经济体银行业盈利规 中国银行研究院 8 2024 年 全球银行业展望报告 模或将显著下滑，欧元区银行业净利润将同比下降 23.9%，英国银行业净利润同比下降 37.9%（图 4）。图图 4：2024 年主要经济体银行业年主要经济体银行业1净利润净利润与与增速（预测）增速（预测）资料来源：各央行和监管机构，银行财报，中国银行研究院 2.规模扩张趋势逐步放缓规模扩张趋势逐步放缓 2023 年，全球经济环境的严峻性、复杂性、不确定性持续存在，但受高息差等因素驱动，银行业仍具有一定规模扩张意愿。预计年末美国银行业资产规模将达到 23 万亿美元，同比小幅收缩 1.0%，受欧美银行业危机、存款流失严重、信用评级下调等风险事件的冲击，规模扩张相对谨慎。欧元区银行业资产规模将达到 30 万亿美元，同比小幅增长 3.4%；英国银行业资产规模将达到 8万亿美元，同比增长 9.2%。欧洲银行业主要得益于国际化水平较高，持续增加海外市场尤其是亚太市场业务布局，规模实现较快增长。日本银行业资产规模将同比增长 5.2%，达到 6.5 万亿美元，同样与其加大海外布局有关。新兴市场 1 欧元银行业采用 36 家主要银行数据。英国银行业采用五大行数据，分别是汇丰控股、国民西敏寺银行、劳埃德银行、渣打银行和巴克莱银行。日本银行业采用三大金融集团数据，分别是三菱日联、三井住友和瑞穗金融。下同。-40%-30%-20%-10%0 0%-4000-3000-00030004000美国欧元区英国日本巴西澳大利亚 马来西亚泰国净利润（亿美元）同比增速（右轴）中国银行研究院 9 2024 年 全球银行业展望报告 专栏专栏 1：美国四大行经营情况分析：美国四大行经营情况分析 2023 年以来，美国四大行营收继续保持增长势头，但增速水平有所下滑，高利率环境带来的净利息收入提振效应有所减弱。同时，资产质量劣变趋势有所突出。规模保持扩张势头。规模保持扩张势头。2023 年三季度末，美国四大行总资产规模共计 11.33 万亿美元，同比增长 2.01%，增速较上季度末提升 1.33 个百分点。其中，贷款规模 3.97 亿美元，同比增长 6.18%，贷款占总资产的比例约为 35.02%，四大行通过增加信贷投放，支持居民消费需求。四大行总负债规模共计 10.33 万亿美元，同比增长 1.59%，增速较上季度末提升1.36 个百分点。其中，存款规模 6.91 万亿美元，同比减少 2.26%，存款流失现象缓解，但依然不容忽视。营业收入维持增长态势，增速水平有所放缓。营业收入维持增长态势，增速水平有所放缓。2023 年前三季度，美国四大行营业收入共计 2945.50 亿美元，同比增长 10.53%，增速较上季度末下降 2.65 个百分点。净利润共计 903.79 亿美元，同比增加 29.64%，延续高速增长态势。净利息收入共计 1888.81 亿美元，同比增长 24.91%，增速较上季度末大幅下滑 6 个百分点。平均净息差为 2.57%，延续一季度末以来的下行趋势。11 月 1 日，美联储连续第二次暂停加息，将联邦基金利率目标区间维持在 5.25%至 5.5%，高利率环境带来的利息收入提振效应逐步减弱。非利息收入方面，得益于投资银行、财富管理等业务回暖，在低基数效应下，美国四大行非利息收入共计 1097.86 亿美元，同比增加 13.48%。资产质量存在劣变风险，银行经营或面临挑战。资产质量存在劣变风险，银行经营或面临挑战。2023 年三季度末，美国四大行不良贷款出现双升。不良贷款规模共计 227.85 亿美元，环比增长 14.09%，同比增长 24.67%。摩根大通、美国银行、富国银行、花旗集团不良贷款率分别为 0.51%、0.46%、0.85%和0.49%，较上季度末提升 0.02、0.07、0.13、0.10 个百分点。资本充足情况良好。资本充足情况良好。2023 年三季度末，美国四大行平均资本充足率、一级资本充足率和核心一级资本充足率水平分别为 16.60%、14.36%和 12.70%，分别同比提升 1.43、1.40和 1.46 个百分点。但需要注意的是，美国发布实施巴塞尔协议 III 最终方案征求意见稿，银行业尤其是四大行或面临更大的资本补充压力。2023 年三季度美国大银行主要业绩指标（亿美元）银行 总资产 营收 净利润 资产质量 规模 同比 规模 同比 规模 同比 不良率 拨备覆盖率 摩根大通 38,983 3.30e2 40.202 50.91%0.5128.88%美国银行 31,531 2.61C0 13.77#4 14.59%0.464.92%富国银行 19,093 1.6896 25.667 52.12%0.851.88%花旗集团 23,685-0.53A1 16.041-10.26%0.49S7.96%资料来源：各银行年报 中国银行研究院 10 2024 年 全球银行业展望报告 经济复苏较好，银行业具有良好展业基础。马来西亚和巴西银行业资产规模增速将分别达到 57.3%和 28.1%，泰国银行业达到 11.9%。展望 2024 年，多数经济体银行业将维持相对谨慎的展业策略，规模扩张速度将逐步放缓。预计美国银行业资产规模将延续小幅收缩态势；欧元区银行资产规模增速放缓至 2.7%；英国和澳大利亚银行业资产规模分别同比增长 0.2%和 0.6%。日本银行业或继续依托亚太市场，增加海外布局，资产规模将同比增长 5.0%；新兴经济体银行业稳妥推进业务扩张，巴西、印度尼西亚和泰国银行业资产规模增速将分别达到 11.6%、0.7%和 0.3%（图 5）。图图 5：2024 年末主要经济体银行业资产规模与增速（预测）年末主要经济体银行业资产规模与增速（预测）资料来源：各央行和监管机构，银行财报，中国银行研究院 3.资本充足率持续提升资本充足率持续提升 2023 年，为了提升造血能力，增厚风险缓冲垫，全球银行业加大内源性和外源性资本补充力度，资本充足率有望进一步提升。预计年末美国银行业资本充足率将达到 15.2%，同比提高 0.2 个百分点；欧元区银行业资本充足将达到19.4%，同比提高 0.6 个百分点；日本和澳大利亚银行业资产充足率均同比提高-4%-2%0%2%4%6%8%-110112233欧元区美国英国日本澳大利亚巴西马来西亚泰国资产规模（万亿美元）同比增速（右轴）中国银行研究院 11 2024 年 全球银行业展望报告 约 1 个百分点，达到 16.0%和 19.0%；英国银行业资本充足率大幅提升 4.9 个百分点，达到 16.8%。新兴经济体中，马来西亚银行业资本充足率升至 23.3%；印度尼西亚银行业资本充足率为 26.0%，同比提升 0.4 个百分点；泰国和巴西银行业资本充足率水平分别同比小幅下降0.4和0.6个百分点，达到19.0%和17.0%展望 2024 年，全球银行业的资本充足水平将继续提升。巴塞尔协议最终版落地，各国相继出台适合本国银行业发展现状的资本监管规则，一定程度上提高资本监管标准。同时，部分经济体银行业盈利能力较强，进行内源性资本补充存在可持续性。预计美国银行业资本充足率保持稳定，为 15.2%；澳大利亚和日本银行业资本充足率分别为 19.7%和 16.7%；欧元区银行业资本充足率提升 1.4 个百分点，到 20.8%；英国银行业资本充足率水平小幅下降 0.1 个百分点，到 16.8%。新兴经济体银行业资本充足率同样呈现稳步上升趋势（图 6）。图图 6：2024 年末主要经济体银行业资本充足率及变化（预测）年末主要经济体银行业资本充足率及变化（预测）资料来源：各央行和监管机构，银行财报，中国银行研究院-101234-7%0%7!(%马来西亚欧元区澳大利亚泰国巴西英国日本美国资本充足率（%）同比变化（百分点，右轴）中国银行研究院 12 2024 年 全球银行业展望报告 4.资产质量存在劣变风险资产质量存在劣变风险 作为顺周期行业，银行业经营面临的信用风险与本国经济增长情况息息相关。预计 2023 年末美国和英国银行业不良率水平分别为 0.73%和 1.93%，与上年末基本持平；欧元区、日本和澳大利亚银行业不良率水平为 2.60%、1.06%和0.98%，均同比增长 0.1 个百分点。新兴经济体银行业资产质量保持向好趋势，马来西亚、泰国、印度尼西亚、巴西银行业不良率水平分别下降 0.1、0.4、0.8、0.8 个百分点。展望 2024 年，重点行业和领域的信用风险、市场风险、流动性风险或将显现，全球银行业不良率水平将有所抬升。预计美国银行业不良贷款规模同比增长 0.5%，不良贷款率为 0.72%，与 2023 年末基本持平；欧元区、英国、日本、澳大利亚银行业不良率分别上涨 0.10、0.04、0.05、0.05 个百分点；巴西、马来西亚、泰国、印度尼西亚银行业不良率水平分别上涨 1.00、0.05、0.06、0.08 个百分点（图 7）。图图 7：2023 年末和年末和 2024 年末主要经济体银行业不良率（预测）年末主要经济体银行业不良率（预测）资料来源：各央行和监管机构，银行财报，中国银行研究院 0%1%2%3%4%5%6%7%巴西欧元区泰国英国马来西亚日本澳大利亚美国20232024 中国银行研究院 13 2024 年 全球银行业展望报告 专栏专栏 2 2：美国商业地产困境给银行带来风险挑战美国商业地产困境给银行带来风险挑战 美国商业地产空置率攀升，市场压力持续升高。美国商业地产空置率攀升，市场压力持续升高。自新冠疫情及美联储加息周期启动以来，美国商业地产行业的基本面呈现下行趋势，主要体现在营业收入下降、资产估值萎缩、融资难度加大等方面，疫情后的居家办公模式进一步打击了办公楼类地产，这是以往周期很少出现的情况。世邦魏理仕（CBRE）数据显示，2023 年三季度，美国写字楼空置率达到 18.4%，较二季度上升 20 个基点，空置率达 30 年来最高水平，旧金山办公室空置率更是达到创纪录的 33.9%；平均要价租金环比下降 0.1%达每平方英尺 35.45 美元，平均实际租金环比下降 0.1%至每平方英尺 31.92 美元，要价租金和实际租金之间的差距达到疫情后的最高水平。美国商业地产下行周期仍将持续更长时间。美国商业地产下行周期仍将持续更长时间。与 2008 年的典型商业地产下行周期相比，当前的下行周期更加快而猛，且仍处在早期阶段；历史经验显示商业地产的下行周期较长，甚至可能持续 4-5 年之久。美国商业地产贷款信用风险值得关注。美国商业地产贷款信用风险值得关注。2023 年一季度，美国商业地产贷款拖欠率、坏账率均出现小幅上升趋势；根据市场机构测算，约 7280 亿美元的商业地产贷款（占贷款总额的 16%）将于 2023 年到期，其中大多是此前低利率环境下投放的贷款，在 2023 年到期后将被迫适应更高的利率环境，违约风险明显上升。事实上，美国中小银行对商业地产贷款的敞口最大，提供了近 70%的商业地产贷款，占中小银行总贷款规模的 44%。高息环境下商业地产贷款信用风险若爆发，将迅速向美国中小银行体系传导，而这类机构本身在存款外流、证券资产浮亏方面脆弱性更大，不排除演化为更大规模的流动性风险和机构倒闭潮。美国银行体系各类贷款结构 注：大型银行指资产规模前 25 家银行，中小银行指资产规模前 25 家以外的银行。时间截至 2023 年 11 月 1 日。资料来源：美联储 23.0.2#.7!.5.0D.4!.3.4.0%7.5%0 0%大型银行中小银行工商业贷款住宅房地产贷款商业房地产贷款消费者贷款其他贷款和租赁 中国银行研究院 14 2024 年 全球银行业展望报告 二、中国银行业发展回顾与展望（一）经济（一）经济持续恢复，银行业支持实体经济力度不减持续恢复，银行业支持实体经济力度不减 2023 年，中国经济恢复向好趋势明显，银行业主动担当作为，切实发挥了金融支持实体经济主力军的作用。第一，第一，宏观经济呈现恢复性增长态势，银行业宏观经济呈现恢复性增长态势，银行业为经济发展提供大力支持为经济发展提供大力支持。2023 年 1-10 月，经济“三驾马车”呈现稳健发展态势。固定资产投资完成额41.94 万亿元，同比增长 2.9%，银行业瞄准基础设施投资、制造业投资以及绿色、高技术等热点领域发力信贷投放，确保投资对经济恢复发展的重要作用。社会消费品零售总额 38.54 万亿元，同比增长 6.9%，银行业积极响应国家扩大内需战略，在居民衣食住行多种消费场景深耕业务空间，力促消费恢复。货物进出口总额 34.32 万亿元，同比增长 0.03%（图 8），银行业多措并举为进出口提供高质量金融支持，保障外贸促稳提质。展望 2024 年，经济运行将整体延续平稳态势，银行业将继续为经济实现质的有效提升与量的合理增长贡献力量。图图 8：全国投资、消费及贸易同比增速全国投资、消费及贸易同比增速 资料来源：Wind，中国银行研究院-30-20-20020202120222023固定资产投资完成额同比（%）社会消费品零售总额同比（%）进出口金额同比（%）中国银行研究院 15 2024 年 全球银行业展望报告 第二，财政货币政策合理把握节奏和力度，为银行业第二，财政货币政策合理把握节奏和力度，为银行业满足市场融资需求提满足市场融资需求提供适宜环境。供适宜环境。2023 年，中国精准有力实施宏观政策调控，引导经济持续恢复向好。积极财政政策加力提效，中央财政在四季度增发 1 万亿元国债用于支持改善民生，国务院提前下达 2024 年新增地方政府债务限额，多省市相继发行特殊再融资债券稳妥有序化解存量债务压力，支持经济稳增长，银行业在其中发挥重要作用。稳健货币政策注重跨周期和逆周期调节，不断优化资金供给结构，加强对重大战略、重点领域和薄弱环节的优质流动性支持，充分响应中央金融工作会议提出“要着力营造良好的货币金融环境”的要求。银行业在切实降低市场主体融资成本的同时，巩固对科技创新、绿色发展、普惠小微、数字技术等实体经济重点领域和薄弱环节的支持力度。10 月末，人民币贷款、社会融资规模存量同比分别增长 10.7%、9.3%（图 9）。展望 2024 年，宏观政策调控将进一步优化，政策“组合拳”发力更加注重精准有效，引导银行业对接各方合理融资需求，高质量服务实体经济发展。图图 9：社会融资及人民币贷款规模及增速社会融资及人民币贷款规模及增速 资料来源：Wind，中国银行研究院 第三，第三，金融监管金融监管围绕围绕防风险防风险加大力度加大力度，保障银行稳妥展业保障银行稳妥展业。2023 年以来，0480035040020020202120222023社会融资规模存量（万亿元）人民币贷款（万亿元）社融同比增速（%，右轴）人民币贷款同比增速（%，右轴）中国银行研究院 16 2024 年 全球银行业展望报告 中国全面加强金融监管，紧抓改革，持续聚焦防风险、补短板、促发展、惠民生。抓改革方面，党中央、国务院印发党和国家机构改革方案，推动金融业监管架构作出重大改革调整。其中，组建国家金融监督管理总局标志着金融监管体制改革迈出重要步伐，国家金融监督管理总局职能配置、内设机构和人员编制规定发布，推动行业监管高质量发展。防风险防风险方面，方面，制定商业银行金融资产风险分类办法商业银行资本管理办法，推进银行真实反映资产质量，完善资本监管规则；发布银行保险机构操作风险管理办法（征求意见稿），提升银行保险机构的操作风险管理水平。补短板补短板方面，方面，加强银行业保险业监管统计管理，发布非银行金融机构行政许可事项实施办法（征求意见稿），强化其他非银行金融机构监管。促发展促发展方面，方面，围绕银行固定资产贷款、流动资金贷款、个人贷款以及项目融资等业务发布“三个办法一个规定”，促进相关业务规范发展；印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见，推进普惠金融高质量发展。惠民生方面，惠民生方面，面对突发洪涝灾害，加大金融支持灾后重建力度，帮助受灾群众和企业尽快恢复生产生活；开展“金融消费者权益保护教育宣传月”活动，切实增强广大金融消费者的获得感与满意度；适时优化房地产政策，满足广大居民住房需求。展望 2024 年，金融监管将全面加强，进一步强化机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管以及持续监管，切实提高监管有效性。表表 3：2023 年以来中国年以来中国银行业主要监管动态银行业主要监管动态 类型类型 时间时间 发布单位发布单位 主要内容主要内容 抓改革抓改革 3.16 党中央、国务院 印发党和国家机构改革方案，深化党和国家机构改革，目标是构建系统完备、科学规范、运行高效的党和国家机构职能体系。防风险防风险 2.11 人民银行、原银保监会 发布商业银行金融资产风险分类办法，主要内容包括：拓展风险分类的资产范围，提出新的风险分类定义，强调以债务人履约能力为中心的分类理念，进一步明确风险分类的客观指标与要求。11.01 金融监管总局 发布商业银行资本管理办法，主要内容包括：构建差异化资本监管体系；全面修订风险加权资产计量规则；强化监督检查，优化压力测试的应用，用好用 中国银行研究院 17 2024 年 全球银行业展望报告 活第二支柱；提高信息披露标准，增强市场外部约束。9.20 金 融 监 管 总局、人民银行 开展 2023 年度中国系统重要性银行评估，认定 20 家国内系统重要性银行，其中国有商业银行 6 家，股份制商业银行 9 家，城市商业银行 5 家。7.10 金 融 监 管 总局、人民银行 延长 关于做好当前金融支持房地产市场平稳健康发展工作的通知政策适用期限。主要内容包括：对于房地产企业开发贷款、信托贷款等存量融资，在保证债权安全的前提下，鼓励金融机构与房地产企业基于商业性原则自主协商，积极通过存量贷款展期、调整还款安排等方式予以支持，促进项目完工交付。7.28 金融监管总局 发布银行保险机构操作风险管理办法（征求意见稿），主要内容包括：明确风险治理和管理责任；规定风险管理基本要求；细化管理流程和管理工具；完善监督管理职责。补短板补短板 1.9 原银保监会 发布银行保险监管统计管理办法，重点规范以下内容：明确归口管理要求；明确数据质量责任；强调数据安全保护；对接数据治理要求；重视数据价值实现。7.21 金融监管总局 发布 非银行金融机构行政许可事项实施办法（征求意见稿），主要内容包括：调整部分事项准入条件；落实扩大对外开放部署；推进简政放权工作；完善相关行政许可规定。促发展促发展 1.8 原银保监会 发布固定资产贷款管理办法（征求意见稿）流动资金贷款管理办法（征求意见稿）个人贷款管理办法（征求意见稿）项目融资业务管理规定（征求意见稿），主要内容包括：适度拓宽流动资金贷款与固定资产贷款用途及贷款对象范围，满足信贷市场实际需求；明确受托支付标准，适度调整受托支付时限，增加紧急用款相关规定，提升受托支付的灵活性；合理调整贷款业务办理模式，明确视频面谈、非现场调查等办理形式，适配新型融资场景；优化流动资金贷款测算要求，增加信用方式办理贷款相关内容，更好契合融资实际；明确贷款期限要求，引导商业银行有效防范贷款期限错配风险，优化贷款结构；整合其他相关信贷管理制度，提高制度的系统性。4.14 原银保监会 发布关于银行业保险业做好 2023 年全面推进乡村振兴重点工作的通知，指出银行业要聚焦农业强国建设重点领域，强化农村金融服务能力建设，健全农村金融服务体系，加大涉农金融内部资源倾斜力度，持续加强监管考核引领，稳定增加涉农信贷投入。10.11 国务院 印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见，重点强调六个方面内容：突出加强党的全面领导；强调聚焦重点领域；强调保险和资本市场的作用；有序 中国银行研究院 18 2024 年 全球银行业展望报告 推进数字普惠金融发展；重视基础设施和发展环境建设；统筹发展与安全。惠惠民生民生 2.24 人民银行、原银保监会 发布 关于金融支持住房租赁市场发展的意见（征求意见稿），主要内容包括：加强住房租赁信贷产品和服务模式创新；拓宽住房租赁市场多元化投融资渠道；加强和完善住房租赁金融管理。8.31 金 融 监 管 总局、人民银行 发布 关于调整优化差别化住房信贷政策的通知 和关于降低存量首套住房贷款利率有关事项的通知，主要内容包括：统一全国商业性个人住房贷款最低首付款比例政策下限。不再区分实施“限购”城市和不实施“限购”城市，首套住房和二套住房商业性个人住房贷款最低首付款比例政策下限统一为不低于20%和 30%；将二套住房利率政策下限调整为不低于相应期限 LPR 加 20 个基点。首套住房利率政策下限仍为不低于相应期限 LPR 减 20 个基点。9.1 金 融 监 管 总局、人民银行 发布 关于做好金融支持防汛抗洪救灾和灾后恢复重建工作的通知，对加大重点领域信贷投放、提升灾后恢复重建信贷服务效率、积极发挥保险风险分散功能、多渠道拓展灾后重建资金来源、全面提升灾区金融保障功能等五个方面提出具体要求。9.15 金 融 监 管 总局、人民银行、证监会、国家网信办 活动以提升消费者金融素养，增强金融安全意识，促进市场公平有序为目的，围绕普及金融知识、传播金融正能量，防范非法金融活动、提高金融安全意识，倡导理性消费理念、树立价值投资观念，开展诚信文化建设、促进市场公平有序，办好为民实事、回应社会关切等五个方面展开。资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院（二）（二）银行业银行业助力助力经济经济复苏，彰显金融复苏，彰显金融担当担当 中国银行业积极发挥金融融通作用，资产负债规模稳步提升，盈利能力基本稳定，资产质量进一步夯实，资本充足情况良好。第一，支持实体经济力度不减，资产负债规模稳健提升。第一，支持实体经济力度不减，资产负债规模稳健提升。银行业深入践行金融的政治性、人民性，在经济复苏周期中积极增加信贷投放，规模持续扩张。2023 年三季度末，商业银行总资产 348.4 万亿元，同比增长 10.5%；总负债 321.4万亿元，同比增长 10.7%。商业银行资产负债规模稳健扩张态势将延续，预计全年增速保持在 11%左右。受债券发行提速影响，人民币贷款占同期社融规模 中国银行研究院 19 2024 年 全球银行业展望报告 的比重出现下降，2023 年 10 月末，人民币贷款占同期社融规模的 62.30%，环比下降 0.19 个百分点，但仍是持续驱动银行业规模增长的重要力量。展望 2024年，银行业将持续助力发挥消费的基础作用和投资的关键作用，规模增速将与经济复苏节奏保持一致，全年商业银行资产负债规模增速预计将维持在 10%左右的较高水平。专栏专栏 3 3：关于：关于推进普惠金融高质量发展的实施意见推进普惠金融高质量发展的实施意见发布发布 近期，国务院印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见，明确了未来五年推进普惠金融高质量发展的指导思想、基本原则和主要目标，提出了一系列政策举措。在全面建设社会主义现代化国家的新征程，意见的出台预示中国普惠金融迈入高在全面建设社会主义现代化国家的新征程，意见的出台预示中国普惠金融迈入高质量发展的新阶段，意义深远。宏观层面，质量发展的新阶段，意义深远。宏观层面，普惠金融有助于实现发展效率与社会公平相兼顾、相促进、相统一，对推进金融服务均衡充分发展赋能经济增长、践行金融工作政治性和人民性、推动共同富裕具有重要作用。机构层面，机构层面，高质量普惠金融为金融机构开拓新的增长点，数字经济迅速发展，为加快数字化转型赋能普惠金融高效展业提供更多可能。个个人层面，人层面，随着普惠金融深化扩大覆盖面，有利于提升居民整体金融素养，在提高金融韧性的同时防范相关风险，构建更健康的普惠金融生态体系。意见 重点强调了六个方面的内容，银行业在其中亟需发挥重要作用。意见 重点强调了六个方面的内容，银行业在其中亟需发挥重要作用。此次 意见是 2015 年国务院印发推进普惠金融发展规划（2016-2020 年）的进一步延伸，重点强调了六个方面内容：一是突出加强党的全面领导；二是强调聚焦重点领域；三是强调保险和资本市场的作用；四是有序推进数字普惠金融发展；五是重视基础设施和发展环境建设；六是统筹发展与安全。银行业作为重要金融力量，在推进开展普惠金融工作过程中亟需发挥重要作用。长期以来，中国银行业深入落实“金融为民”理念，不断推进开展普惠金融工作。银行业要根据意见要求，优化服务水平，不断提升普惠金融工作质效。银行业要根据意见要求，优化服务水平，不断提升普惠金融工作质效。进一步贯彻落实国家重大战略要求，积极响应政策导向，把提升重点领域普惠金融服务的可得性作为推进普惠金融高质量发展的关键任务。结合广大普惠群体的实际需要，围绕支持小微经营主体可持续发展、助力乡村振兴战略有效实施、提升民生领域金融服务质量等重点领域持续优化产品服务。着力加强金融支持，加大首贷、续贷、信用贷、中长期贷款对重点领域的投放力度，推动金融服务增量扩面提质；强化对民生领域的支持，丰富创业、助学等金融产品，加强对老年人、残疾人的服务，切实提升金融服务普惠群体的能力；在普惠金融重点领域服务中融入绿色低碳发展目标，助力实现“双碳”目标。最终，通过不断提升普惠金融发展质效，更好地满足人民群众和实体经济的金融需求，彰显银行业责任担当。中国银行研究院 20 2024 年 全球银行业展望报告 专栏专栏 4 4：国有大行助力“一带一路”高质量发展：国有大行助力“一带一路”高质量发展 2013 年“一带一路”倡议首次提出，至今已有十年时间。十年来，“一带一路”倡议的实施从“大写意”逐渐转变为“工笔画”，蓬勃发展，取得丰硕成果。国有大行在其中充分彰显责任担当，不断提升金融服务水平，以高质量金融服务助力共建“一带一路”高质量发展。一、不断完善海外网点布局一、不断完善海外网点布局 国有大行积极融入国家高水平对外开放新格局，持续优化“一带一路”沿线网点布局，动态调整资源投入，推动网点布局供给与市场需求匹配程度不断提高。截至 2023 年上半年，工商银行在“一带一路”沿线的 21 个国家拥有 125 家分支机构，中国银行境外分支机构覆盖 43 个“一带一路”共建国家。这些境外分支机构作为提供优质便捷服务的平台，对于树立中资银行形象、服务营销当地客户以及加强国际经贸交流合作等方面具有不可替代的作用。二、持续丰富金融产品供给二、持续丰富金融产品供给 国有大行紧跟“一带一路”倡议产生的金融服务需求，主动在沿线市场等重点区域探索展业，持续丰富相关金融产品供给，持续助力“一带一路”高质量发展取得新成效。截至 2023 年上半年，中国银行在共建“一带一路”国家累计授信支持超过 2900 亿美元，跨境人民币结算量、清算量和人民币跨境支付系统（CIPS）直参行、间参行数量保持市场第一。农业银行为“一带一路”沿线国家的贸易往来提供结算服务 1069 亿美元、提供贸易融资支持 86.6 亿美元。三、积极践行绿色可持续发展理念三、积极践行绿色可持续发展理念 近年来，金融机构积极支持“一带一路”绿色低碳建设和可持续发展。工、农、中、建四大行与其他多个国家和地区的金融机构共同签署“一带一路”绿色投资原则，将环境、社会及治理因素纳入业务管理全流程，更是在绿色债券领域不断取得新突破，彰显在推动全球经济增长绿色转型和可持续发展中的大行担当。工商银行、中国银行均发行了多笔绿色主题债券，建设银行发行“生物多样性”和“一带一路”双主题绿色债券，提升“一带一路”资金融通的绿色含量。四、切实深化国际合作四、切实深化国际合作 国有大行不断发挥国际化优势，加强与各方机构联系往来，有序推进跨境合作、业务撮合等金融实践向纵深推进，促进优势互补实现共赢。例如，“一带一路”银行间常态化合作机制（BRBR）持续完善，成员结构日益丰富多元，截至 2023 年 9 月，该机制成员和观察员已扩展至 71 个国家和地区的 164 家机构，促进金融业合作发展。中国银行研究院 21 2024 年 全球银行业展望报告 第二，让利实体第二，让利实体经济，银行业经济，银行业盈利稳定。盈利稳定。伴随波浪式发展、曲折式前进的经济复苏进程，银行业加大资金保障力度。2023 年以来，银行业净息差随着LPR 下行持续收窄，三季度末，商业银行净息差 1.73%，较上年同期下降 0.21个百分点。前三季度，商业银行累计实现净利润 1.86 万亿元，同比增长 1.6%；平均资本利润率为 9.45%，同比提升 0.13 个百分点。除净息差收窄外，非利息收入增长乏力，三季度商业银行非息收入占比 20.62%，较上季度下降 1.22 个百分点。2023 年，考虑到息差收窄和非息业务发展问题，全年商业银行净利润增速将回落至 2%以内。展望 2024 年，在经济增长目标下，预计各类政策灵活适度，形成合力，为银行存贷款规模增长提供宏观基础并奠定行业盈利基石，商业银行利润增速将维持在 3%左右。第三，复苏第三，复苏中中严控严控风险，银行业资产质量基本稳定风险，银行业资产质量基本稳定。2023 年，银行业在降低实体经济融资成本的同时，高度重视信用风险管理，综合运用多种处置手段，防范和化解潜在不良风险，资产质量整体向好。三季度末，商业银行资产质量整体呈现“一升一降”特征。其中，不良贷款余额 3.22 万亿元，同比增长 7.80%；不良贷款率为 1.61%，同比下降 0.05 个百分点。同时，银行业风险抵补能力进一步提升。三季度，商业银行贷款损失准备余额近 6.7 万亿元，同比增长 9.03%；拨备覆盖率 207.89%，同比提升 2.35 个百分点。从全年看，随着实体经济稳步复苏，企业主体经营情况改善，商业银行资产质量将延续向优向好态势，不良贷款率有望进一步下行。中央金融工作会议高度重视国内金融风险的化解，2024年商业银行不良贷款增速预计将进一步放缓，不良贷款率指标有望延续下降趋势。中国银行研究院 22 2024 年 全球银行业展望报告 专栏专栏 5 5：金融消费者权益保护教育宣传月：金融消费者权益保护教育宣传月 近期，“金融消费者权益保护教育宣传月”活动启动，通过一系列教育宣传活动，让金融知识之光照亮城乡大众。银行业作为重要金融力量，开展高质量消费者权益保护工作，正逢其时。做好金融消费者权益保护工作在经济高质量发展阶段具有重要意义。做好金融消费者权益保护工作在经济高质量发展阶段具有重要意义。近年来，国民经济稳健向好，居民收入不断提升，金融业规模进一步扩张。相应地，居民对金融领域的权益诉求意识进一步觉醒，对自身权益保护的需求相应增加，不再满足于基本的消费者宣传教育和科普基础的金融知识，而是进一步升级为追求财产安全、知情权、隐私权、公平交易权以及稳健有序的行业环境，这对提升金融消费者权益保护工作质效提出了新的要求。2023 年党和国家机构改革把金融消费者权益保护作为一项重要内容，整合力量，强化统筹。因此，做好金融消费者权益保护工作，既是践行金融工作政治性、人民性的集中体现，也是深化金融供给侧结构性改革、推动金融高质量发展的必然要求，更是维护金融秩序、确保金融持续稳健运行的重要基础。银行业在推进金融消费者权益保护工作中发挥重要作用。银行业在推进金融消费者权益保护工作中发挥重要作用。近年来，银行业深入落实“金融为民”理念，多措并举推进消费者权益保护工作。一是逐步搭建消费者权益保护工一是逐步搭建消费者权益保护工作组织架构。作组织架构。持续对标监管要求，设立消费者权益保护工作委员会或类似部门，保障相关业务合规开展。二是相关规章制度及考核评价方法日臻成熟。二是相关规章制度及考核评价方法日臻成熟。结合自身经营发展实际，将消费者权益保护内容融入公司章程，推进相关考核评价办法的制定与实施工作。三是消费三是消费者投诉处理流程持续健全。者投诉处理流程持续健全。不断畅通各类投诉渠道，加大投诉监测、分析和整治力度。依托金融科技赋能加快消保管理数字化转型，运用大数据、人工智能等手段，赋能客户投诉治理效果的跟踪评估机制，优化问题治理。四是消费者权益保护宣教力度不断加大。四是消费者权益保护宣教力度不断加大。持续利用好“315”消费者权益日及其他重要宣传节点，从线上线下不同渠道开展内容丰富、形式多样的教育宣传工作。重点关注农民、老年人、新市民、在校学生、残障人士、务工人员等群体的需求，推出一系列便民利民的产品和服务。整体来看，银行在推动金融消费整体来看，银行在推动金融消费者权益保护工作方面取得了明显成效。者权益保护工作方面取得了明显成效。未来银行业要进一步优化金融服务水平，不断巩固消未来银行业要进一步优化金融服务水平，不断巩固消费者权益保护工作质效。费者权益保护工作质效。2023 年一季度，银行业消费投诉数量曾达到阶段性高位，其中，个人贷款业务投诉成为推动消费投诉量上升的主要因素。个人住房贷款是个人贷款业务的主要构成，2023 年以来，提前还贷事件对银行展业造成一定影响，以致投诉上升。这给银行推进消费者权益保护工作带来一定挑战，反映出消费者权益保护工作质效有待提升。未来，银行应始终坚持“以客户为中心”的理念，致力于满足消费者对金融服务的新期待和新要求，与时俱进优化并改进服务质量，强化金融服务的规范化和精细化水平，切实增强广大消费者的获得感与满意度。中国银行研究院 23 2024 年 全球银行业展望报告 第四第四，资本充足情况良好，资本充足情况良好，夯实夯实银行业高质量银行业高质量发展发展基础。基础。2023 年三季度末，商业银行资本充足指标保持稳定，资本充足率为 14.77%，同比小幅下降 0.32 个百分点，环比上升 0.11 个百分点；一级资本充足率为 11.90%，同比下降 0.31 个百分点；核心一级资本充足率为 10.36%，同比下降 0.28 个百分点。从全年来看，商业银行净利润增速企稳，内源融资出现积极迹象；信贷投放规模持续高增，风险加权资产规模有所上升，商业银行整体资本充足率保持稳定。2024 年，经济复苏将持续夯实商业银行盈利基础，“以量补价”的整体逻辑依旧成立，商业银行内源性资本补充具有一定保障；外源性资本补充将在股东增资、发行永续债、地方政府专项债定向发行等因素的共同影响下得到进一步夯实；整体资本充足率将稳中有升。表表 4：2023-2024 年中国商业银行发展指标预测年中国商业银行发展指标预测 指标指标 20212021 20222022 2 2023023Q3Q3 2 2023023(E)E)20242024（E E）规规模模 资产（万亿元）288.6 319.8 348.4 355 391 负债（万亿元）264.7 294.3 321.4 327 360 资产同比增长（%）8.58 10.8 10.5 11.0 10.0 负债同比增长（%）8.26 11.2 10.7 11.0 10.0 盈盈利利 净利润（万亿元）2.18 2.30 1.86 2.36 2.43 ROA（%）0.79 0.76 0.74 0.75 0.75 净息差（%）2.08 1.91 1.73 1.73 1.70 成本收入比（%）32.08 33.97 31.59 31.0 30.5 风风险险 不良贷款率（%）1.73 1.63 1.61 1.61 1.60 拨备覆盖率（%）196.9 205.9 207.9 209 209 资本充足率（%）15.13 15.17 14.77 15.1 15.2 核心一级资本充足率（%）10.78 10.74 10.36 10.7 10.8 资料来源：国家金融监督管理总局，中国银行研究院 中国银行研究院 24 2024 年 全球银行业展望报告 三、专题研究（一）国际银行业支持实体经济复苏的现状与趋势（一）国际银行业支持实体经济复苏的现状与趋势 全球经济弱复苏进程中，科技金融、消费金融、绿色金融、普惠金融等重点领域存在巨大融资需求，银行业依托本经济体发展实际，不断增加重点领域金融产品供给，优化金融服务模式。1.持续加大对制造业尤其是科技行业的金融支持持续加大对制造业尤其是科技行业的金融支持 部分经济体银行业通过提供全方位产品与服务、细分领域专业化定制化、加强金融创新灵活授信政策、建立合作网络等措施满足客户的金融需求，带动经济复苏。美国银行业美国银行业对包括信息技术业、制造业在内的重点行业予以金融支持，提供全方位产品与服务。美国实施制造业回流，出台重振制造业战略的政策框架为制造业扩大融资渠道，缩小关键供应链差距，提升制造业国际竞争力，为银行业融资提供支持方向。例如，美国进出口银行提供 330 亿美元的贷款担保、保险、直接贷款和流动资金贷款担保等，促进美国制造的飞机出口。英国银行业英国银行业支持制造业发展具有丰富的资源和历史经验。2011 年巴克莱银行、汇丰银行、劳埃德银行、苏格兰皇家银行、渣打银行等共同出资并成立“商业成长基金”，专注于向中小企业提供长期稳定的股权投资，目前已成为英国最活跃的成长资本投资机构。英国建立政策性与市场性联动投资机制，推出各类独具特色的政策性创业投资基金，例如苏格兰联合投资基金、英国创新投资基金等，通过政府引导及私人部门的积极参与，支持中小企业高速成长。澳大利澳大利亚亚制造业增加值约占国内生产总值的 6%，为澳大利亚第五大行业。澳大利亚联邦银行为制造业和批发贸易行业提供的定制解决方案，包括 Stream Working Capital2、车辆和设备融资以及国际和外汇服务。中国香港银行业中国香港银行业聚焦新型工业化发展，支持境内外制造业复兴。创新金融产品，支持科研成果引进、转化，2 是一种数字化的现金流解决方案，帮助客户解锁挂账发票中的资金，以提高资金流动性。中国银行研究院 25 2024 年 全球银行业展望报告 比如通过绿色信贷、专利权质押、与保险公司合作提供融资产品等方式，协助制造业企业升级转型；根据香港制造业部分产业链在内地或境外的特点，优化供应链融资产品（如绿色应收账款融资）、跨境金融产品等，促进企业供应链稳定高效运作；持续提升贸易融资服务水平，丰富贸易融资产品，包括外汇风险管理、人民币跨境贸易融资、跨境结算服务。2.需求上升推动消费金融产品持续发需求上升推动消费金融产品持续发展创新展创新 后疫情时期，全球经济复苏动能减弱，部分居民通过银行贷款满足消费需求，消费信贷规模有所增加。零售银行成为美国银行业美国银行业战略重点领域，资产负债表中的零售贷款和存款份额不断上升，银行分支机构的数量也在持续增加。本轮“回归零售”的趋势主要由大型银行推动，且大部分为信用卡领域的业务扩张。后疫情时期，美国信用卡贷款余额大幅增长，从 2021 年一季度末的 7700亿美元快速上升 2023 年一季度末的 9860 亿美元，创历史新高，年均复合增长率高达 13.2%。究其原因，从需求端看，美国居民收入水平下降，信用卡等消费金融业务有效满足了居民消费需求。从供给端看，美国银行业息差水平较高，扩大信贷规模具有内生动力。摩根大通为美国最大的信用卡发卡银行。截至2022年末，摩根大通信用卡贷款余额 1852 亿美元，市占率 17%，位居美国首位。同时，后疫情时期，居民新的消费习惯与方式对消费金融服务模式提出了新的要求。消费金融的获客、风控定价与贷后管理的线上化、自动化与智能化不断提升。摩根大通以大数据为基础，建立了“一键式”报价功能，提高客户转化率；建立“收入数字化验证”，利用直接存款等数据推断客户收入，减少贷款批准周期；构建“欺诈检测和防控”功能，利用机器学习模型使得信贷批准的有效性提升，防止信用欺诈。中国香港银行业中国香港银行业通过产品创新积极推动消费金融的蓬勃发展。虚拟银行通过“创新”赋予消费金融行业新活力。如渣打银行旗下的虚拟银行 Mox 发行了亚洲首张全功能无号码银行卡，推出一键转换储蓄卡及信用卡的“Flip”、信用 中国银行研究院 26 2024 年 全球银行业展望报告 额度转账等功能；中银香港旗下的虚拟银行 Livi 引入近年流行的“先买后付”（Buy Now Pay Later）消费模式。巴西银行业巴西银行业在消费金融领域市场竞争力较弱，巴西消费者越来越多地寻求传统银行之外的替代贷款选择。传统银行的贷款申请流程繁琐且耗时，利率较高，市场借贷平台提供更加简化和高效的贷款申请流程、更快的审批时间和具有竞争力的利率。3.多元化成为全球绿色金融重要发展趋势多元化成为全球绿色金融重要发展趋势 近年来，越来越多的经济体积极推进绿色金融发展，将其作为本轮经济复苏的重要抓手。银行业持续创新绿色金融产品，推动业务多元化发展。美国银美国银行业行业积极响应市场对绿色金融产品和服务的需求，支持对环境或社会产生积极影响的项目或活动。美国绿色债券市场在 2022 年达到创纪录的 3800 亿美元，2023 年进一步增长。美国银行宣布在 2050 年之前在融资、运营和供应链中实现温室气体（GHG）净零排放，到 2030 年投入 1 万亿美元的贷款，加速向低碳、可持续经济的过渡。2023 年 4 月，花旗银行宣布推出新的可持续定期存款解决方案，存入可持续定期存款账户的资金将根据花旗绿色债券框架、社会金融债券框架的设定标准，分配给符合条件的 ESG 项目。摩根大通主动设立碳转型中心（CCT），为客户提供以可持续发展、ESG 为重点的融资、研究和咨询解决方案；2021 年宣布将在未来 5 年内促进超过 10 万亿美元的绿色融资计划。欧洲银行业欧洲银行业将绿色发展作为金融支持的重点领域。2020-2022 年，汇丰累计提供可持续投融资总额达 2107 亿美元，包括 1853 亿美元可持续发展融资、190 亿美元可持续发展投资。2023 年 9 月，渣打银行宣布为金融机构客户推出可持续贸易贷款产品，旨在帮助企业在其生态系统中采取更可持续的策略，并建立更具弹性的供应链。2023 年 10 月，德意志银行发布净零转型计划以及企业贷款组合中三个新增碳密集型行业的净零转型路径，旨在进一步履行加入净零银行业联盟的承诺。该计划整合了德银在实现 2050 年净零目标过程中的定义、方法、目标和已取得的成果。中国银行研究院 27 2024 年 全球银行业展望报告 日本银行业日本银行业通过多方合作，建立开放包容的金融服务生态，引入整合多种资源，为绿色产业发展提供支持。瑞穗集团承诺到 2050 年达成净零碳排放，计划从 2019 财年到 2030 财年为环境融资拨款 12 万亿日元，为可持续融资拨款13 万亿日元。三菱日联制定“MUFG 环境政策”作为指导自身处理与环境相关问题的整体行动指南，在金融板块设立了“MUFG 环境和社会政策框架”，规定了“禁止融资业务”与“限制融资业务”的范围，并引入尽职调查流程，以识别和评估融资业务的环境和社会风险或影响。澳大利亚银行业澳大利亚银行业聚焦 ESG 领域的金融支持，包括银行、保险公司、养老基金在内的 80 家金融机构加入“澳大利亚可持续金融计划”，把可持续发展根植于战略管理中。中国香港银行业中国香港银行业在助力香港绿色金融发展中持续发挥积极作用，结合各自优势加强制造业、交通、建筑等领域的低碳转型路径研究并纷纷推出金融创新产品，提供多元化金融解决方案。渣打银行与世界资源研究所联合发布粤港澳大湾区深度减排路径和金融支持转型路径专题报告；中银香港推出首支跟踪 ESG 及投资大湾区指数的 ETF 产品“中银香港大湾区气候转型 ETF”。另外，中国香港银行业充分利用香港“超级联系人”角色，一方面通过内地分行机构参与绿色低碳发展项目，比如汇丰银行推出总额达 300 亿人民币的绿色信贷基金，通过两个子基金支持中资企业境内和跨境业务的低碳发展；另一方面引导全球资金投向绿色和可持续发展项目。4.全球普惠金融发展势头持续高涨全球普惠金融发展势头持续高涨 本轮经济周期中，普惠金融的理念在全球范围内不断深入人心，许多经济体都开始实施相关政策以促进其发展。美国银行业美国银行业探索“关系型贷款”业务模式。美国社区银行依靠地理优势、人际关系，通过与借款人及社区周围的熟人网络长期的互动交流，搜集借款人的个人品德、管理能力等“软信息”，精准向优质中小企业投放小额信贷。美国政府推出纾困信贷计划，通过银行向中小企业发放低息或无息贷款。摩根大通、美国银行等执行了美国政府推出的“薪 中国银行研究院 28 2024 年 全球银行业展望报告 资保障计划”，为中小企业提供免抵押品贷款。澳大利亚银行业澳大利亚银行业与政府等机构合作，建立业务增长基金和商业证券化基金，推出针对旅游业、服务业等中小企业的专项贷款，以降低融资难度和成本。澳大利亚国民银行推出商业支持贷款计划，为急需获得资金的中小企业提供最多 100 万澳元的贷款。中国香港银行业中国香港银行业大力扶持普惠中小企业。香港金管局联同银行业数次延长“中小企融资担保计划（SFGS）”的“还息不还本”安排，支持企业逐步恢复正常还款流程。加速完善中小企业线上增值服务。2020 年，香港首批 8 家虚拟银行开始运营，显着提升了香港银行业针对中小企业的线上服务能力，如 Livi Bank 推出了全港首个中小企业全自动化开户服务，无需提交任何文件，即可最快 24 小时批核开户。新竞争者带来的“鲶鱼效应”迫使传统银行也不断优化中小企业业务，推出专门针对中小企业设计的增值服务，如汇丰香港的“汇丰机汇”、中银香港的“云会计”和“中银商聚”，星展香港的“DBS IDEAL”等。巴西央行巴西央行是普惠金融的重要推动力。完善相关法律法规，出台政策鼓励金融机构科技创新，促进金融包容性，推广巴西特色的代理银行渠道，便利难以直接获得银行金融服务的广大低收入人群。例如，简化个人开户程序，帮助低收入人群使用银行账户；推出“收入增长小额信贷”（PNMPO）和“增强农村家庭计划”（Pronaf）等小额信贷计划，帮助特殊群体获得金融支持。（二）二）全球创意产业发展及金融支持经验全球创意产业发展及金融支持经验 创意产业是以创意和智力资本为主要投入，创造、生产和分销创意产品和服务的产业。创意产业由一系列以知识为基础的活动组成，生产具有创意内容、经济价值和市场目标的有形的产品和无形的智力或艺术服务。英国政府将创意产业界定为：源自个人创意、技巧及才华，通过知识产权的开发和运用，具有创造财富和就业潜力的行业。从具体产业层面来看，英国政府将广告营销、建筑设计、工艺品、设计、影视、信息科技服务、出版、展馆、音乐表演与视觉艺术等 9 个行业划入创意产业统计范畴。联合国贸发会议基于 6 位数协调制度编 中国银行研究院 29 2024 年 全球银行业展望报告 码编制了创意产品清单，共有 197 种产品，主要包括的小类有：软件、工艺品、视听产品（电影、CD、DVD 和磁带）、设计（建筑、时装、玻璃制品、室内设计、珠宝和玩具）、新媒体（录制媒体和视频游戏）、表演艺术（乐器和乐谱）、出版（书籍、报纸及其他印刷品）、视觉艺术（古董、绘画、摄影）等。1.全球创意产业发展概况全球创意产业发展概况 支持创意产业发展已成为国际共识，74 届联合国大会将 2021 年定为创意经济助力可持续发展国际年。2020 年，在沙特举办的 G20 峰会首次明确文化和创意产业是推动可持续发展的关键驱动力，后续意大利举办的 G20 部长级会议进一步明确将鼓励和推动创意经济发展。一是一是全球创意产业发展迅猛全球创意产业发展迅猛。根据联合国的统计，2000 年以后创意产业在全球呈加速发展趋势，其全球总产值从 2002 年的 2080 亿美元增至 2015 年的5090 亿美元用时约 13 年；而再次翻倍在 2018 年，用时仅 3 年。根据咨询机构“全球市场报告”的预测，2021-2022 年创意产业市场规模预计已达 2.67 万亿美元，未来 8 年年化增长率将达 4.29%，占全球 GDP 的比例有望从 2018 年的6.1%提升至 2030 年的 10%。二是创意产业创造大量“柔性”二是创意产业创造大量“柔性”就业就业。创意产业在全球范围内带来了 5000万个工作岗位，约占就业总数的 6.2%，其中半数的工作由女性及青年完成。创意产业促进了社会包容、文化多样性和人类发展，这些因素都使其成为联合国2023 年可持续发展议程的关键产业。德勤咨询于 2021 年选取了 9 个国家开展调研，在观测期内，所有样本国家的创意产业就业占总就业人口的比例均实现了正增长（表 5）。从未来发展趋势上看，工业数字化、自动化进程的加速降低了对低技术含量重复劳动的需求，但衍生出了更多对高技术含量以及创意性工作的需求，创意产业在吸收就业方面潜力巨大。中国银行研究院 30 2024 年 全球银行业展望报告 表表 5：部分国家创意产业就业人口变化及预测：部分国家创意产业就业人口变化及预测 创意产业就业人口（万人）创意产业就业占总就业人口比例 预计就业人口（万人）2011 年 2018 年 2011 年 2018 年 2030 年 日本 620.3 789.3 1051.9 英国 230.9 310.7 8C4.4 德国 243.2 291.5 6%797 法国 98.1 115.5 4%40 韩国 84.2 109.3 3%42.5 澳大利亚 79.6 98.7 7%84.4 西班牙 75 88.9 4%54.1 意大利 51.8 58.6 2%3b.6 土耳其 39.2 60.4 2%24.7 资料来源：德勤咨询，中国银行研究院 三是创意产业三是创意产业具有较大的包容性。具有较大的包容性。除公平就业外，创意产业的包容性还体现在其对贫困人口和中小企业的帮扶作用。在美国，艺术和文化产业是低收入人口摆脱贫困的重要途径。2021 年 5 月，美国约 1.5 万人从事独立艺术家、作家和表演家职业，同比增长 7%；艺术和文化产业创造 GDP 约 8700 亿美元，高于交通仓储和采矿业。在欧盟，创意产业增加值占欧盟经济系统的 3.95%，创造就业岗位 800 万个，涉及企业 120 万家，其中超 90%的企业为中小企业。四是四是创意产业贸易韧性强。创意产业贸易韧性强。创意产业贸易由商品贸易和服务贸易两部分组成，其中创意商品贸易与世界贸易基本格局一致，而创意服务贸易整体由发达国家主导。亚洲是创意商品的第一大出口地区，2020 年全年出口总额达 3080 亿美元（中国占亚洲出口创意商品的 32%），欧洲达 1690 亿美元，北美洲 370 亿美元（图 10）。数字化转型驱动创意服务贸易更快发展。2016 年以来，随着数字技术的进步，创意服务贸易发展持续高于创意产品，二者的差异显著拉大。全球创意服务贸易总额从 2010 年的 4870 亿美元上升至 2020 年的 1.1 万亿美元，其中欧洲地区的创意服务出口达 5640 亿美元，遥遥领先亚洲及北美。2020年发达国家创意服务的出口占全球的 82.3%，远高于发展中国家，表现出绝对优势地位。中国银行研究院 31 2024 年 全球银行业展望报告 图图 10：创意产品进出口前十的国家和地区创意产品进出口前十的国家和地区 资料来源：联合国贸发会（UNCTAD），中国银行研究院 五是五是创意产业具有很强社会文化价值。创意产业具有很强社会文化价值。创意产业需要文化传统与价值观的引领和规范，彰显其价值符号和价值属性；文化传统和价值观需要依靠创意产业作为载体，传递其思想与理念；创意产业是文化的物态形式，是民族文化与核心价值观传播的有效载体。总之，创意产业具有非常强的文化价值，对一国提升文化软实力和全球影响力带来积极效应。2 2.创意产业发展的英国经验创意产业发展的英国经验 英国是世界上首个将支持创意产业作为国家战略的国家，1998 年 4 月 22日，英政府发布了英国创意产业路径文件，明确规定在组织管理、人才培养、税收优惠、资金支持等方面加强创意产业机制建设，以及对文化产品的研发、制作、经销、出口等实施各种系统性政策扶持，推动创意产业的可持续快速发展。创意产业对英国挖掘新的经济增长点，延续世界影响力具有重大贡献。（1 1）创意产业延续了英国的世界影响力创意产业延续了英国的世界影响力 一是一是创造经济增长新动能。创造经济增长新动能。据英国文化媒体和体育部 2023 年度报告，2022年英国创意产业增加值 1080 亿英镑，同比增长 9.9%，约占经济总量超 5%；创意产业为英国社会提供 240 万个就业岗位，同比增长 2.4%，较 2019 年上升05000越南韩国印度英国法国中国香港德国意大利美国中国出口产值（亿美元）05000荷兰加拿大瑞士日本中国法国英国德国中国香港美国进口产值（亿美元）中国银行研究院 32 2024 年 全球银行业展望报告 14.1%。从具体领域看，软件和信息技术服务业是吸纳就业人数最多同时也是增长最快的子行业，音乐和表演艺术，电影、电视和广播位列吸纳就业人数子行业的第二、第三位。创意产业持续为英国提供贸易顺差，2021 年英国创意产业顺差 208 亿英镑，其中创意服务顺差 187 亿英镑，创意产品顺差 21 亿英镑。二是二是软实力影响辐射全球。软实力影响辐射全球。电影、电视剧方面，英国作品风靡世界。2010-2019 年，全球影院收入最高的 200 部电影中，有 26 部根据英国作家创作的故事和人物改编，共计在全球获得了 190 亿美元的票房。2020 年，英国电影囊括了世界五大电影节中的 31 个奖项，占比约 21%。据全球荧幕基金数据，66%的访英游客是受英国电影或电视剧影响选择到英国旅游。音乐方面，英国音乐艺术家全球领先。2021 年，全球销量最大的唱片是英国歌手阿黛尔的“30”，艾德希兰的专辑“=”排名第四，达瓦里帕的“未来怀旧”排名第六。建筑设计方面，英国建筑师将英伦风格设计融入世界各地的城市和社区中。伦敦是全球设计中心，英国皇家设计院是全球享有盛誉的著名设计院之一，其用户群体遍布全球各大洲。广告产业，英国在全球获得巨大成功。根据 2022 年英国广告出口集团报告，英国广告和市场营销产业出口产值 117 亿英镑并为英国创造了约 50亿英镑的贸易顺差。（2 2）英国支持创意产业发展的政策经验）英国支持创意产业发展的政策经验 一是专职机构谋划发展。一是专职机构谋划发展。为推动创意产业的发展，1997 年布莱尔政府将原国家遗产部更名为文化、媒体和体育部，制定创意产业发展长期规划并推动创意产业发展。2019 年，英国将文化、媒体和体育部更名为数字、文化、媒体和体育部（简称仍为 DCMS),进一步强化在数字经济时代对文化创意产业相关领域的融合互促和统一管理。除政府部门外，英国成立了各类产业委员会，吸纳来自电影、时尚、音乐等创意产业领域的杰出代表以及英国国际贸易部以及文化、媒体和体育部的相关公务人员，共同推动创意产业的发展。2011 年，英国成立由政府及产业代表联合组成的创意产业委员会（CIC，Creative Industry 中国银行研究院 33 2024 年 全球银行业展望报告 Council），以产业为主导，支持创意事业发展。同年，英国政府扩大对创意产业的税收减免。2018 年，英国成立创意产业贸易与投资委员会（CITIB，Creative Industry Trade&Investment Board），协助创意产业的出口、贸易和投资活动。CITIB 是产业咨询委员会，旨在协助政府推动创意产业的贸易投资并制定中长期发展战略。二是明确创意产业中期发展目标。二是明确创意产业中期发展目标。根据英国文化、传媒和体育部规划，2030年英国创意产业产值将增长 500 亿英镑，新增创造就业岗位 100 万个（表 6）。为此，英国政府加速推进重大项目，如新地标：在利兹的不列颠图书馆项目。创造新的电视剧和电影，为年轻人提供技术培训并创造新的通道。表表 6:英国创意产业发展英国创意产业发展 2030 目标目标 总体目标总体目标 具体措施具体措施 经济目标 在英国范围内发展创意产业并新增经济增加值 500 亿英镑。1、支持创意产业研发支出。2、刺激投资，促使创意产业达到潜在增速 就业目标 建立创意产业高技术储备人才队伍，新增 100 万就业岗位 提供符合产业需求的更强的技能和职业教育。软实力 目标 最大化提高英国的全球地位。扩大创意产业对全球受众的触达；最大化发挥创意产业对个人、社会环境的正面效果。资料来源：英国文化、传媒和体育部，中国银行研究院 三是财税政策支持发展。三是财税政策支持发展。税收支持政策是英国政府对创意产业财税支持政策的主体，效果显著、覆盖范围广。英国对创意产业的税收支持最早可追溯至1950 年对影视行业的特殊税种“伊迪税”。“伊迪税”规定，购买文化创意类商品的进项税额准许全部抵扣，而且征收的税款政府专门用于连续扶持英国本土影视产业、创意产业和影视教育的发展，“伊迪税”成为支持英国影视和创意制作的重要财政资金来源，为英国影视行业的繁荣奠定了基础。1998 年、2011年布莱尔政府和卡梅伦政府进一步扩大对创意产业的支持，税收优惠范围几乎覆盖了文化创意产业的各领域。2021-2022 财年，英国政府供给为创意产业减免税收 16.6 亿英镑，较 2019-2020 财年增长 37%。其中高端电视剧产业税收减免 中国银行研究院 34 2024 年 全球银行业展望报告 约占总税收减免的 50%，首次超过电影领域的税收减免。（3 3）创意产业金融创意产业金融供求供求的英国经验的英国经验 第一，第一，创意企业金融需求特征创意企业金融需求特征鲜明。鲜明。英国创意产业委员会开展了对英国创意产业金融排斥的调查研究，调查结果显示，创意企业大部分为中小企业，44%的创意企业使用了一种或以上的主流金融产品（贷款、信用卡透支）；约 25%的创意企业使用了三种以上的融资方式，这些融资很大程度上依赖的是来自朋友和亲人的非正式融资。创意企业获得融资金额相对较小。在已获得融资的企业中，一半的创意企业使用的外部融资小于 2.5 万英镑（28%小于 5000 英镑，25%介于 5000 至 25000 英镑之间）。创意企业融资难度大于一般中小企业。创意企业相对其他中小企业融资成功率更低。在英国的统计调查中在已申请包括贷款、供应链融资和透支在内创意企业中，51%成功获得融资，12%转向其他融资方式，而 37%最终无法获得融资，上述数字均低于普通中小企业。第二，第二，创意产业对金融的态度创意产业对金融的态度积极。积极。创意企业普遍具有较强的融资需求。在调查中，61%的创意企业希望未来能够获得融资，仅 34%的创意企业对当前的融资情况感到满意，62%的企业认为，融资约束导致企业增长受限。未满足的金融需求将进一步提升未来创意企业金融渗透率。创意企业具有较强的外部资金需求，而融资约束使得企业难以及时有效地获得流动性补充。他们迫切需要了解可以获得的融资方式。政府基金、市场中的风险投资以及商业银行及网络银行等新兴市场主体均是创意企业未来重要的融资渠道。第三，英国支持创意产业的金融模式。第三，英国支持创意产业的金融模式。针对创意企业的融资约束问题，英国已初步形成了以银行贷款为主，基金、信托、政府补贴和创新融合方式相结合的文化金融体系，部分模式独具英国特色。一是专项基金和一是专项基金和“政府政府陪同资助陪同资助”。英国政府为了促进和帮助文化产业的发展创建了多种多样的专项基金，实施“政府陪同资助”的融资模式，如果企业决定投资某一文化产业，英国政府将 中国银行研究院 35 2024 年 全球银行业展望报告 陪同企业共同资助项目，提升项目商业运营的成功几率。二是资产证券化。二是资产证券化。文化创意资产证券化在欧美文化产业发达国家的运用已较为活跃。英国早在上世纪 90 年代就有文化产品资产证券化事例，英国著名摇滚歌星 David Bowie 将其在 1990 年录制的 25 张唱片的预期版权（包括 300 首歌曲的录制权和版权）许可使用费证券化，于 1997 年发行了 Bowie Bonds，为其筹集了 5500 万美元。该笔交易开启了艺术家、作家等版权所有者进行类似证券化的先河。三是权益融三是权益融资。资。英国目前主要有两种权益融资方式：一种企业资本基金（Enterprise Capital Funds），为创新型中小企业提供共同投资计划，其中 25%的企业为创意企业；另一种天使投资和“P2P 融资”，天使投资是指个人出资协助具有专门技术或独特概念的原创项目或小型初创创意企业，进行一次性的前期投资。“P2P 融资”是新型融资渠道，创意企业可以通过互联网吸引投资。（三）三）提升普惠金融可持续发展能力提升普惠金融可持续发展能力 自 2015 年国务院印发推进普惠金融发展规划以来，中国普惠金融迅速发展，取得了重大突破。总量方面总量方面，2018-2022 年，普惠金融领域贷款余额从 13.4万亿元增长至 32.1 万亿元，增长 1.4 倍，年均增长率超 24%；小微企业普惠贷款余额从 8.0 万亿元增长至 23.8 万亿元，增长近 2 倍，年均增长率超 31%。结结构方面构方面，银行推出了针对农户生产经营、创业、助学、建档立卡贫困人口的普惠贷款，改善其金融服务。2022 年末，农户生产经营贷款余额达到 7.8 万亿元，同比增长 14.5%；创业担保贷款余额达到 2679 亿元，同比增长 14%；助学贷款余额达到 1785 亿元，同比增长 21.6%。覆盖率方面覆盖率方面，全国银行结算账户和银行卡人均拥有量持续稳步增长，2021 年末，中国人均拥有 9.61 个银行账户；基本实现乡镇银行业金融机构以及支付服务村级行政区全覆盖，以银行卡助农取款服务为主体的基础支付服务村级行政区覆盖率达 99.6%。六大行县域网点持续增长，2022 年末为 5.35 万个，3 年增加约 7000 个，占全部网点的 50.6%，3 年提高了 7.5 个百分点。中国银行研究院 36 2024 年 全球银行业展望报告 图图 11：中国普惠金融领域贷款及小微企业普惠贷款情况（亿元）：中国普惠金融领域贷款及小微企业普惠贷款情况（亿元）资料来源：Wind，中国银行研究院 1.推动中国普惠金融可持续发展的着力点推动中国普惠金融可持续发展的着力点 中国普惠金融在可得性、便利性等方面已得到了大幅提升，但可持续性发展仍然面临一定挑战，需要集中发力。（1 1）积极应对结构性、局部性的风险挑战）积极应对结构性、局部性的风险挑战 在连续多年保持快速成长后，中国普惠金融逐步呈现出一定的风险特征轮廓。根据原银保监会不定期公布的数据，2019 年初以来，即使面临疫情挑战，中国普惠金融不良贷款率呈逐年下降趋势（图 12），资产质量较好：2022 年 4月，全国普惠型小微企业不良贷款余额为 4476 亿元，不良贷款率为 2.18%，仅较商业银行口径高 0.5 个百分点左右。但是，普惠金融发展的阶段性特点以及机构风险仍值得关注。中国银行研究院 37 2024 年 全球银行业展望报告 图图 12：普惠型小微企业贷款不良率：普惠型小微企业贷款不良率 不良率 资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 第一，小微企业经营依然面临挑战，潜在风险压力犹存。第一，小微企业经营依然面临挑战，潜在风险压力犹存。2022 年，根据富裕程度、人口数量、城市层级等标准选取的全国 40 个代表性城市中3，常住人口 4.27 亿，占中国人口总数的 30%；其中企业总数 2821.6 万家，注销总数 194万家，注销比例 6.9%。从小微企业的注销情况看，2022 年重点 40 城中，小型企业注销 69.5 万户，注销比例 5.1%；微型企业注销数 111.4 万户，注销比例10.8%（表 7）；小微企业注销数量占全部注销企业的 93%。表表 7:2022 年重点年重点 40 城市各类规模企业注销情况城市各类规模企业注销情况 企业类型企业类型 总数总数 注销数量注销数量 注销比例注销比例 微型企业 1032.7 111.4 10.8%小型企业 1362.7 69.5 5.1%中型企业 331.3 10.9 3.3%大型企业 94.9 2.2 2.4%合计 2821.6 194.0 6.9%资料来源：财经十一人，中国银行研究院 3上海、北京、苏州、杭州、广州、宁波、南京、绍兴、无锡、温州、深圳、嘉兴、湖州、台州、厦门、金华、常州、东莞、长沙、佛山、青岛、中山、镇江、南通、济南、武汉、合肥、福州、成都、天津、南昌、大连、沈阳、西安、郑州、重庆、石家庄、南宁、太原、昆明。4.18%3.75%2.99%2.32%2.07%2.18%1%2%3%4%5 19年1月2019年9月2020年5月2021年1月2021年9月 中国银行研究院 38 2024 年 全球银行业展望报告 第二，普惠金融领域贷款的高速增长等一定程度上延缓了风险暴露。第二，普惠金融领域贷款的高速增长等一定程度上延缓了风险暴露。自2018 年以来，国内普惠型小微企业贷款连续 5 年保持高速增长，平均年增速超20%。短时间内较高的增长速度扩大了普惠金融相关贷款不良率计算的分母，且近年新发放贷款暂无充分的时间进行风险暴露。此外，普惠小微企业延期还此外，普惠小微企业延期还本付息政策延缓了部分风险暴露。本付息政策延缓了部分风险暴露。为应对新冠疫情冲击，人民银行于 2020 年 6月创设两个新的直达实体经济的货币政策工具，即普惠小微企业贷款延期还本付息支持工具和普惠小微企业信用贷款支持计划。其中，延期还本付息政策已多次接续并最长延期到 2023 年 6 月底。第三，普惠金融风险的机构分化明显，农村金融机构风险突出。第三，普惠金融风险的机构分化明显，农村金融机构风险突出。当前，农村金融机构是普惠金融的主要贡献者。以各类型商业银行对全国普惠型信贷的贡献占比来看，2022 年末，大型商业银行贡献占比 37%、农村金融机构贡献占比 31%、股份制商业银行贡献占比 18%、城市商业银行贡献占比 14.0%（图 13），农村金融机构贡献位居第二。普惠型信贷是农村金融机构贷款业务的主要构成。普惠型信贷是农村金融机构贷款业务的主要构成。2022 年末，农村金融机构总资产 50.0 万亿元，普惠型小微企业贷款占其总资产的 14.1%。若以 2022 年末全国商业银行信贷占总资产的比例 51.7%估算4，则普惠型小微企业贷款约占农村金融机构贷款余额的 25%，处于同业较高水平。在在普惠业务对全国贡献大，占机构自身信贷比重高的背景下，农村金融机构的风普惠业务对全国贡献大，占机构自身信贷比重高的背景下，农村金融机构的风险问题更为突出。险问题更为突出。2022 年四季度人民银行金融机构评级结果显示，在全国 346家高风险金融机构中，农村金融机构共 314 家，占比 90.8%；近 8.3%的农村金融机构属于高风险金融机构。4 2022 年末，国内商业银行贷款余额 182.7 万亿元，商业银行总资产 319.8 万亿元。中国银行研究院 39 2024 年 全球银行业展望报告 图图 13：各类型商业银行普惠型信贷贡献占比：各类型商业银行普惠型信贷贡献占比 资料来源：国家金融监管管理总局，中国银行研究院（2 2）强化扶持政策，降低资金成本）强化扶持政策，降低资金成本 资金成本是银行开展贷款业务的重要考虑因素。近几年来，中国各级政府出台了一系列措施，切实推动普惠金融业务的资金成本下降，意义重大。第一，第一，近近 4 万亿元的结构性货币政策工具。万亿元的结构性货币政策工具。2020 年以来，国家针对普惠金融推出一系列结构性货币政策工具，切实降低资金成本。2020 年，安排了 1.5万亿元再贷款再贴现额度，主要支持三农领域和小微企业；创设 400 亿元普惠小微企业贷款延期支持工具，以及 4000 亿元的普惠小微企业信用贷款支持计划（2022 年 1 月并入支农支小再贷款管理）两项直达工具。2021 年，增加 3000亿元支小再贷款额度。2022 年，除了增加传统的再贷款额度以外，新增 1000 亿元交通物流领域再贷款、2000 亿元设备更新改造再贷款，四季度又设立普惠小微贷款减息支持工具。2023 年，进一步增加支农支小再贷款、再贴现额度 2000亿元。相对而言，结构性货币政策工具的利率处于较低水平，目前不到 2%，为普惠金融业务提供了大量的低成本资金。第二，第二，约约 3 万亿元的普惠金融定向降准。万亿元的普惠金融定向降准。自 2017 年将小微、“三农”的定 中国银行研究院 40 2024 年 全球银行业展望报告 向降准政策，优化为普惠金融定向降准政策以来，人民银行逐步完善普惠金融准备金“三档两优”框架，开展了三次普惠金融定向降准。目前，大中型银行普惠金融领域贷款达到一定比例即可享受定向降准支持，总体分为两档：一是上年普惠金融贷款余额或增量占比达到 1.5%的，法定存款准备金率在基准档基础上下调 0.5%；二是上年普惠金融贷款余额或增量占比达到 10%，法定存款准备金率在基准档基础上下调 1.5%。综合来看，大部分大中型银行均已满足普惠金融定向降准二档，可以享受 1.5%的降准优惠。目前，中国住户及非金融企业人民币存款规模累计超 210 万亿元，初步估计普惠定向降准规模约 3 万亿元。由于法定存款准备金利率为 1.62%，为普惠金融业务补充低成本资金。第三，超百亿元的政府财政补贴可以显著降低普惠金融资金成本。第三，超百亿元的政府财政补贴可以显著降低普惠金融资金成本。目前，中国各级政府出台了一系列财政补贴政策，包括对银行符合条件小微企业贷款利息免征增值税、对贷款合同免征印花税，准予贷款损失准备金税前扣除，延续中小企业融资（信用）担保机构有关准备金税前扣除等。同时，整合设立普惠金融发展专项资金，用于支持开展创业担保贷款贴息、中央财政支持普惠金融发展示范区建设、农村金融机构定向费用补贴等工作，2023 年前 10 个月共下达约 107.33 亿元。（3 3）加快数字化转型，破除现实瓶颈）加快数字化转型，破除现实瓶颈 一直以来，在传统模式下普惠金融运营成本高企，成为制约其发展的关键因素。采取传统模式开展信贷业务时，普惠金融单件运营成本并不显著低于大中企业信贷，单件贷款运营成本均在数千元到万元水平，但利息收入却呈现量级差距。伴随着业务的专业化、数字化转型，普惠金融的运营成本持续下降。比如，设立专营机构，专业人员依托专属产品、专门流程和专业审批模式办理普惠金融业务；针对圈链模式、专业市场、产业集群进行批量营销和授信；利用大数 中国银行研究院 41 2024 年 全球银行业展望报告 据技术，通过线上申请、模型审批，实行全流程线上运营。根据艾瑞公司的统计，2021 年中国小微企业贷款科技渗透率达到 28%。根据有关调研，部分领先银行普惠金融客户经理人均服务客户数量远超百户，人工成本占贷款收入的比例可以接近大中型企业业务。值得注意的是，普惠金融的数字化转型面临一定瓶颈，特别是在欠发达和农村地区。该地区的普惠群体众多，如果数字化转型滞后，必将影响普惠金融的整体运营成本。第一，数字化及信息技术产业相对滞后，互联网基础设施建设有待加强。第二，缺乏高质量数据来源，数据存在标准化程度低、数字化程度不足、数据归集和利用水平低下等问题。第三，存在着严峻的“知识鸿沟”，不少居民难以掌握数字普惠金融的相关知识和技能，或者并不拥有支撑数字化的工具。第四，当地中小金融机构数字化转型存在困难。数字普惠金融需要业务信息系统的转型升级，涉及多部门协调，投入资金量大，当地中小金融机构规模较小往往难以承受；数字金融人才缺乏，难以实现真正的数字化组织、文化、流程、管理等全面变革。（4 4）全面平衡收益、风险和成本，提升市场化运作能力）全面平衡收益、风险和成本，提升市场化运作能力 普惠金融成本主要包括普惠定价下的资金成本、客群风险控制成本以及运营成本等，其市场化能力可以体现在扣减风险成本、运营成本、资金成本后的业务收益，这是普惠金融系统平衡运行的重要保障。总体来看，普惠金融的贷款利率水平相对较高。近 5 年来，随着利率市场化加快和 LPR 持续下行，普惠小微贷款利率呈现明显下行趋势，但仍明显高于同期企业贷款加权平均利率，差距约 0.4-0.7 个百分点。值得注意的是，普惠小微企业金融需求单一，往往难以给银行带来相关中间收入以及衍生存款收益，综合收益并不高。进一步综合考虑风险成本、资金成本和运营成本后，普惠金融的商业性面临一定挑战：政策支持的背景下，普惠金融的资金成本较低，但风险成本处于相对较高水平，运营成本虽然持续下降但仍明显高于大中型企业业务。中国银行研究院 42 2024 年 全球银行业展望报告 2.未来政策取向建议未来政策取向建议 第一，推进政策支持体系的常态化、持续性和动态性。第一，推进政策支持体系的常态化、持续性和动态性。将支农支小再贷款、再贴现、差别化存款准备金率、宏观审慎评估等政策工具常态化，对行业发展形成稳定预期。根据宏观经济金融形势、普惠金融发展规模及质量等变化，动态调整货币政策工具的规模和结构，引导扩大业务覆盖面。可考虑进一步设计普惠金融定向降准的第三档，法定存款准备金率在基准档基础上下调 2.5%，进一步激励银行开展普惠金融业务。财政政策聚焦将政策信号转化为长期价格信号，对于金融机构实施的小额贷款、涉农贷款等可分段递进实施税收优惠政策，提高普惠金融发展专项资金规模以及使用效能，强化中央财政支持普惠金融发展示范区奖补政策。第二，引导金融机构根据经营情况分类施策。第二，引导金融机构根据经营情况分类施策。鼓励大中型银行继续扩大普惠金融业务规模，发挥“主力军”作用，创新普惠金融产品，在充分考虑普惠金融可得性、便利性、安全性的前提下进行市场化定价，满足普惠群体对信贷资金“短、小、频、急”的需求。推动中小型银行深化改革，化解普惠金融相关风险，推引导地方法人银行坚持服务当地定位、聚焦支农支小，完善专业化的普惠金融经营机制，改进服务方式；坚持早识别、早预警、早发现、早处置，强化风险监测；在完善公司治理机制的基础上，多渠道补充资本。引导非银金融机构加大普惠投入，鼓励保险机构扩大涉农保险覆盖面，降低小微企业贷款保证保险的保费水平；鼓励证券机构发行小微金融债，拓宽小微信贷资金来源。第三，破除普惠金融数字化转型的制约因素。第三，破除普惠金融数字化转型的制约因素。鼓励欠发达以及农村地区新一代信息基础设施、数字资源以及信息技术产业发展，持续推进农村支付环境建设，推动移动支付等新兴支付方式普及应用，引导移动支付便民工程向乡村下沉。加强信用信息归集共享应用制度的顶层设计，依法依规健全信息归集、共享、查询、对接机制以及相关标准，确保数据安全。强化相关教育，努力消除这些地区居民的“知识鸿沟”，提升对数字普惠金融的相关知识和技能的掌 中国银行研究院 43 2024 年 全球银行业展望报告 握能力。第四，第四，强化信用体系建设，降低风险成本。强化信用体系建设，降低风险成本。结合乡村治理开展农村信用体系建设，畅通基层党政组织、社会组织参与信用环境建设途径。建立完善地方融资信用服务平台，在严格遵守信用信息保密相关规定的前提下，加强信用信息的共享与整合，实现跨部门的信用信息共享。更好发挥地方征信平台作用，扩大区域内金融机构及普惠金融重点群体信息服务覆盖范围。（四）四）住房租赁金融助力房地产市场平稳转型住房租赁金融助力房地产市场平稳转型 随着中国房地产市场供求关系发生重大变化，住房租赁政策利好不断释放，住房租赁市场有望迎来快速发展。同时，金融支持住房租赁政策逐步落地，住房租赁金融业务模式不断拓宽，规模持续增加，可以成为银行业下一个万亿级的新增长点。1.中国住房租赁市场发展空间巨大中国住房租赁市场发展空间巨大 伴随着供给端、需求端匹配度不断提升，中国住房租赁市场规模持续增长，发展潜力巨大。（1 1）顶层设计持续完善，明确发展方向）顶层设计持续完善，明确发展方向 中央部委相继出台发展住房租赁市场支持政策，从租赁用地供给、培育专业化住房租赁企业、支持租赁融资、推进租购同权等方面推动住房租赁市场发展。2022 年，党的二十大强调，要“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，加快建设多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度”。2023 年 7 月 24 日中共中央政治局会议，明确提出“适应中国房地产市场供求关系发生重大变化的新形势，实施调整优化房地产政策”。（2 2）市场供给主体不断丰富，夯实发展基础）市场供给主体不断丰富，夯实发展基础 目前，中国住房租赁房源按照保障性质，区分为政府提供的保障性租赁房 中国银行研究院 44 2024 年 全球银行业展望报告 源和社会化的商业性房源。保障性房源主要为政府提供的廉租房、公租房和保租房；社会化的商业性房源又分为分散式房源和集中式房源（表 8）。当前，住房租赁市场正经历由私人住宅出租，到分散式品牌房源，再到集中式、品牌化的长租房阶段转变。表表 8：租赁住房类型：租赁住房类型 房源属性房源属性 房屋类型房屋类型 适用对象适用对象 保障性房源 廉租房 低收入、户籍家庭 公租房 有一定社保、居住证等要求，着重解决阶段性居住困难 保租房 本地合法就业人员，可以多次续租 商业性房源 分散式私人住宅房源 基本居住需求客户 分散式房源、品牌化运营 对装修有一定要求客户 集中式、品牌公寓 对居住品质、环境等要求较高客户 资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 集中式长租房按照房屋产权主体运营主体的不同，可以分为两种模式：一一是是重资产的自持模式。企业通过自建、收购等方式获取并持有房源，将自持物业进行统一装修、改造后对外出租。主要收入来源于租金和物业管理费，同时通过持有物业获得资产升值的账面收益。该模式对运营主体的资金实力要求较高，多由房地产企业采用。二是二是轻资产的管理模式。企业不持有物业，从不动产所有者处整体承租公寓或者获取分散房源，装修改造然后再出租，负责房屋的经营管理，赚取租金差价或管理费。根据克而瑞公司的数据，2023 年上半年，万科泊寓、龙湖冠寓、魔方生活服务等 TOP30 专业化住房租赁机构累计推出长租公寓超 96 万间，同比增长 9.6%；累计管理长租公寓约 133 万间。（3 3）需求端持续增长，发展潜力巨大）需求端持续增长，发展潜力巨大 房价收入比、租售比等多个指标显示，中国大部分一线、二线城市的房价 中国银行研究院 45 2024 年 全球银行业展望报告 相对较高。房价与收入的现实差距，使得新市民、青年人需要较长时间的财富积累，才能购房。城市中的新市民、青年人从大学毕业开始，需要 10 多年的时间才能实现置业。购房之前，通过租赁方式解决住房问题将是合理的选择。长期以来，中国房屋租赁的法律制度不健全，对出租人、承租人的利益保护并不充分。市场供给多为个体，房屋质量良莠不齐，承租人较难享受稳定、高质量的居住体验，部分租客不得不掏空“六个钱包”尽快买房或被迫转换生活地点。高房价和租赁市场不规范的双重影响，阻碍了新市民、青年人融入城市工作、生活，影响了消费型社会的构建和经济发展。发展和规范住房租赁市场，将是缓解新市民、青年人居住需求的重要方式。从全球比较来看，美国、英国、法国、德国和日本的城市住房租赁比例大部分在 40%-60%之间，且经济越发达，房价水平越高，租房比例越高。相对而言，中国第七次人口普查显示，截至 2020 年底中国租房居住的人口比例为 29.5%，仍有进一步上升的空间。总体而言，随着房地产市场供求关系发生重大变化，住房租赁政策利好不断释放，租购并举战略持续深化，住房租赁市场有望迎来快速发展。新华网与自如研究院联合发布的2021 年中国城市租住生活蓝皮书预计，2030 年中国租房人口将达到 2.6 亿，住房租赁市场规模将达近 10 万亿元，住房租赁行业将迎来发展的“黄金十年”。相对于发达国家机构化租赁房源 50%-60%的水平，中国长租机构运营的房源占比仅为 5%，市场发展潜力尤其巨大。2.住房租赁金融业务发展前景广阔住房租赁金融业务发展前景广阔（1 1）中国住房租赁金融呈现多元化发展态势）中国住房租赁金融呈现多元化发展态势 从国内外实践来看，专业化、机构化、规模化是住房租赁市场发展的方向。专业化的自持型住房租赁机构，具有重资本、低收益、长周期的特点，需要完善的金融支持体系。目前，中国住房租赁金融业务的主要模式包括银行表内信 中国银行研究院 46 2024 年 全球银行业展望报告 贷、公司信用类债券、资产证券化、股权融资等。第一，银行提供有针对性的信贷支持。第一，银行提供有针对性的信贷支持。银行表内信贷模式主要有项目贷款、并购贷款、租赁运营贷款、个人租赁贷款等产品。从 2017 年开始，中国部分银行纷纷与地方政府、房地产企事业单位签署合作协议，为住房租赁平台或龙头房地产企业提供项目贷款。第二，公司信用专项债成为重要融资第二，公司信用专项债成为重要融资方式。方式。证券交易所针对住房租赁发展专门推出了住房租赁企业专项公司债券，为优质住房租赁企业提供融资支持。据不完全统计，目前，房地产企业发行的住房租赁专项债券已超 40 支，发行规模近 500 亿元。第三，资产证券化市场快速发展。第三，资产证券化市场快速发展。住房租赁资产证券化是指将与住房租赁有关的资产转换成可在金融市场上流通的证券。按照金融属性划分，目前中国住房租赁资产证券化产品包括债权型和权益型两大类。债权型主要包括房地产贷款收益权（CMBS）、未来租金合同债权（租金收益权 ABS、租金收益权 ABN等）、应收应付账款（供应链 ABS、租赁消费分期类 ABS 等），通过将租金收益权转化为长期稳定债权来作为资产证券化的基础资产。权益型资产证券化产品的底层资产为不动产的产权或物业公司股权，例如房地产投资信托基金（REITs）等。当前，中国 REITs 模式包括类 REITs、公募 REITs 等。其中，类REITs 模式主要为“ABS 私募基金”，通过设立资产支持专项计划募集资金，认购私募股权投资基金或专项信托计划份额，实现不动产证券化。2019 年末，交易所市场发行住房租赁类 REITs 资产证券化项目 13 单，合计规模达到 163 亿元，2020 年之后受部分长租公司暴雷影响，发行规模明显下降。公募 REITs 即“公募基金 ABS”，面向公众募资，可在二级市场交易退出，流动性较强。2022年，中国首次发行 4 单保障性租赁住房公募 REITs，发行规模 50 亿元，受到投资者疯抢，拟认购份额数量均超 100 倍。中国银行研究院 47 2024 年 全球银行业展望报告 第四，股权融资进入第四，股权融资进入“冷静期冷静期”。股权融资即为私募股权投资（PE）、风险投资（VC）等金融机构对住房租赁企业早期发展的股权投资。2020 年，部分长租公司“暴雷”后，股权融资市场一度进入冷却状态。（2 2）监管进一步打开金融发展空间）监管进一步打开金融发展空间 近年来，中国聚焦住房租赁金融领域出台多项支持政策，金融发展空间进一步打开（表 9）。2023 年 2 月，人民银行、原银保监会发布关于金融支持住房租赁市场发展的意见（征求意见稿），要求为租赁住房的投资、开发、运营和管理提供多元化、多层次、全周期的金融产品和金融服务，进一步完善住房租赁金融支持体系。征求意见稿大幅拓宽了金融支持住房租赁市场的金融产品范围、授信期限和业务模式，覆盖住房租赁企业的租赁住房投资、开发、运营和管理等各个阶段的金融需求。主要包括：表表 9：2021 年以来中国出台的金融支持住房租赁的相关政策年以来中国出台的金融支持住房租赁的相关政策 时时间间 发布部门发布部门 政策文件名称政策文件名称 2021 年 7 月 国家发改委 关于进一步做好基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）试点工作的通知 2022 年 2 月 人民银行、原银保监会 关于保障性租赁住房有关贷款不纳入房地产贷款集中度管理的通知 2022 年 2 月 原银保监会、住建部 关于银行保险机构支持保障性租赁住房发展的指导意见 2022 年 5 月 证监会、国家发改委 关于规范做好保障性租赁住房试点发行基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）有关工作的通知 2023 年 2 月 中国证券投资基金业协会 不动产私募投资基金试点备案指引（试行）2023 年 2 月 人民银行、原银保监会 关于金融支持住房租赁市场发展的意见（征求意见稿）（“金融支持住房租赁 17 条”）2023 年 3 月 国家发改委 关于规范高效做好基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）项目申报推荐工作的通知 2023 年 3 月 证监会 关于进一步推进基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）常态化发行相关工作的通知 资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 中国银行研究院 48 2024 年 全球银行业展望报告 第一，信贷支持进一步拓宽。第一，信贷支持进一步拓宽。在租赁住房建设或购买阶段，商业银行可以向房地产开发企业、工业园区、农村集体经济组织、企事业单位等各类主体开发建设贷款；对于依法批量购买闲置房屋用作保障性租赁住房或商业性租赁住房的专业化规模化住房租赁企业，商业银行可以发放租赁住房团体购房贷款，最长可达 30 年，与个人按揭贷款的最长期限相当。在住房租赁企业经营阶段，商业银行可以根据租赁住房的租金水平、出租率等，发放住房租赁经营性贷款。对于住房租赁企业经营自有产权长期租赁住房的，贷款期限最长可达 20 年。贷款期限的延长，将有利于减轻住房租赁企业的资金压力，鼓励住房租赁企业更加关注长期持续经营。第二，支持金融机构拓展多元化金融服务。第二，支持金融机构拓展多元化金融服务。政策逐步打通住房租赁市场多元化投融资渠道，金融机构可以支持住房租赁企业发行专项用于租赁住房建设、购买和经营的债务融资工具、公司债券、企业债券；帮助持有运营的租赁住房具有持续、稳定现金流的住房租赁企业，发行住房租赁担保债券。进一步，还可以助力市场主体发行房地产投资信托基金，帮助经营长期租赁住房的企业进行股权融资。此外，金融机构可以发挥协同优势，向住房租赁的建设、运营、经纪相关机构提供开户、支付、结算、咨询、承销、资金管理等综合性金融服务，助力租赁企业成长发展。第三，支持商业银行发行专项金融债增强服务能力。第三，支持商业银行发行专项金融债增强服务能力。支持商业银行发行用于住房租赁的金融债券，筹集资金专门用于增加住房租赁开发建设贷款和经营性贷款的投放，在拓宽住房租赁企业融资渠道的同时，进一步提升商业银行的金融服务能力。3.金融机构发展住房租赁金融业务的几点建议金融机构发展住房租赁金融业务的几点建议 第一，高度重视，抓住发展机遇期。第一，高度重视，抓住发展机遇期。伴随着各类住房租赁政策不断落地，住房租赁市场将迎来抢占市场、个性化服务、差异化竞争、优胜劣汰的赛马阶 中国银行研究院 49 2024 年 全球银行业展望报告 段。市场发展初期，最需要资金支持。此时，金融机构如能针对不同市场主体，在租赁住房的投资、开发、运营和管理阶段，满足相应的资金需求，提供多元化、多层次、全周期金融服务，将有利于与客户建立长期、稳定、互利、共赢的合作关系。第二，深化调研，找准市场切入点。第二，深化调研，找准市场切入点。重点聚焦人口净流入的一、二线城市、产业聚集的工业园区，重点发掘集中式长租房相关的金融需求。全面跟踪各级政府保障性租赁住房的规划、建设情况，及时掌握各产业园区、开发区的配套人才公寓需求，密切关注劳动密集型企业的自建或改建员工公寓等住房租赁项目，跟进住房租赁龙头企业的规划与发展。支持依法将工业厂房、商业办公用房、城中村改造为长期租赁住房，重点支持以独立法人运营、业务边界清晰、具备房地产专业投资和管理能力的自持物业型住房租赁企业。以金融之力，促进住房租赁企业的规模化、集约化经营，提升长期租赁住房的供给能力和运营水平。第三，发挥专业优势，创新金融产品和服务。第三，发挥专业优势，创新金融产品和服务。在政策允许范围内，通过设立母子基金或提供贷款给专业住房租赁企业等方式，收购房企存量项目，增加住房租赁的市场供给。加快住房租赁投资、信贷和金融服务模式的创新，积极开展住房租赁相关的开发建设公司贷款、租赁住房团体购房贷款等公司金融业务,拓展住房租赁相关的金融债券承销、房地产投资信托基金等投行资管业务。在满足监管要求前提下，适时推出针对个人住房租赁客户的消费贷款，帮助租客通过一次性支付租金的方式享受租金优惠和稳定租期。第四，强化风险管理，防范潜在风险。第四，强化风险管理，防范潜在风险。加强对借款人、项目属性的合规性审查和商业可持续性评估，严格贷后管理，加强对贷款用途真实性的调查和跟踪，切实防范资金挪用和套现风险，确保资金用于住房租赁建设和运营。中国银行研究院 50 2024 年 全球银行业展望报告（五）五）深港跨境消费及金融发展深港跨境消费及金融发展 2023 年深港通关后，两地居民的跨境消费成为促进经济增长的一大着力点。随着粤港澳大湾区的不断融合发展，深港经贸联系和人员往来更为密切，也为银行发展跨境消费金融提供广阔空间。1.深港跨境消费市场繁荣发展，政策支持力度持续加大深港跨境消费市场繁荣发展，政策支持力度持续加大（1）深港融合深化，跨境互补消费趋势明显）深港融合深化，跨境互补消费趋势明显 第一，深港消费市场受疫情影响较大，但已恢复增长势头。第一，深港消费市场受疫情影响较大，但已恢复增长势头。疫情防控政策优化后，2023 年前 7 个月深圳市社会消费品零售总额达到 5870 亿元，同比增长 10%。港人在食、住、休闲娱乐等方面对深圳消费市场具有积极贡献。以作为港人热门消费地的深圳市罗湖区为例，2023 年 2 月全面恢复通关至 6 月底，罗湖三大口岸港人通关量达到 1761 万人次，占全市的 77%，带动上半年规模以上旅行社及相关服务业营收同比增长超 170%，社会消费品零售总额同比增长18.1。疫情三年，香港零售业销货总值5较疫情前下降约三成。2023 年香港与内地恢复通关，拉动香港零售业、旅游业等复苏，1-8 月零售业销货总值（临时估值）同比上升 19.3%，恢复至疫情前约八成水平。疫情前，内地游客每年为香港提供约 1950 亿港元的旅游消费，占总体七成以上，是香港消费经济的重要贡献来源。第二，港人北上人次众多，消费行为趋于多元化。第二，港人北上人次众多，消费行为趋于多元化。2017 年港人前往深圳超过 7986 万人次，是同期香港总人口数量的近 11 倍，这一数量在疫情期间锐减，但到2023年5月已恢复到疫情前六成；另外约有20万香港永久居民常住深圳。5 香港零售业销货总值与内地社会消费品零售总额统计口径有所差异，前者包括消费者在货品方面的开支，但不包括占消费者整体开支超过 50%的服务开支（例如房屋、餐饮、医疗及保健服务、交通及通讯、金融服务、教育及娱乐方面的开支）；后者则指企业向个人、社会团体销售商品（仅含用于公共消费的部分，不含用于生产经营的部分）以及提供餐饮服务取得的收入金额。中国银行研究院 51 2024 年 全球银行业展望报告 港人在深消费主要包括日常消费、购房置业和医疗教育三大类场景。便捷的交通和通关手续、多样化的货品和服务、丰富宽敞的消费场所、相对低廉的价格是港人来深消费的主要影响因素。AlipayHK（港版支付宝）数据显示，2023 年第二季度港人到内地消费金额和笔数环比飙升超 3 倍。日常消费方面，港人跨境目的以消费休闲为主，占比达 45.7%；消费内容偏好劳动密集型服务产品，包括餐饮、按摩保健、美发美甲等。购房置业方面，2017-2021 年在大湾区内地城市置业的港澳人士中，选择置业深圳的占 20%。医疗方面，牙科等服务因高性价比成为目前港人来深消费“三件套”之一，符合条件的港人可在香港大学深圳医院使用特区政府长者医疗券等福利。教育方面，2023 年，香港学生可报考的内地高校达 132 所，且多为双一流大学，费用相对优惠，毕业后内地就业创业机会也较多，到内地读大学的香港学生逐年增多。此外，随着大湾区的融合发展，越来越多港人选择在湾区内地城市养老，其中约九成居住在深圳、东莞，带来医疗、养老照护、日常消费以及休闲娱乐等方面需求。第三，内地游客访港热度持续，旅游购物、医疗教育最受欢迎第三，内地游客访港热度持续，旅游购物、医疗教育最受欢迎6 6。香港是内地居民出境旅游购物主要目的地。2018 年内地访港旅客达到 5104 万人次。疫情期间，访港旅客锐减，2023 年又逐步回升，“五一”假期回升至 2019 年的一半。在访港旅客中，广东省居民占据较大比例。美团点评赴港游趋势报告2018显示，广东省赴港游用户占总人数的 35%，是第一大客源地。内地居民热衷在港旅游、购物、留学及就医。旅游及购物方面，香港特区贸发局2019年的一项调查显示，超过七成的大湾区内地受访者曾到香港旅游，85%的深圳受访者过去 1 年平均到香港旅游两次。受访者到香港最常进行的消费活动是购物（占比 88%），以护肤品/化妆品/香水、服装鞋履、手表或珠宝首饰等 6 深圳居民赴港消费频次较多，但消费特征与内地其他地区无明显差异，本文主要介绍内地居民在港消费整体情况。中国银行研究院 52 2024 年 全球银行业展望报告 中高端商品为主。图图 14：内地入境香港的旅客消费开支情况：内地入境香港的旅客消费开支情况 资料来源：香港特区政府统计处，中国银行研究院 教育方面，2021 年，有 37087 名内地学生获准到港就读高等院校课程。医疗方面，香港医疗水平较高，内地高收入人群出现重疾时常选择香港私人医疗，由此也带动香港医疗保险受到青睐。除赴港就医外，近年来香港背景的医疗资源也越来越多进入内地，“港澳药械通”7已在深圳、广州、珠海、中山、佛山、东莞的 19 家医院落地；深圳已开设 12 家港资独资/合资医疗机构，118 名港籍医师获得内地执业资格。（2 2）政策持续加力，深港跨境消费将迎更大空间政策持续加力，深港跨境消费将迎更大空间 近年来，围绕促进大湾区跨境消费，国家和地方层面除在综合性政策规划中提出相关措施外，还出台了多个专项支持政策，主要可分为三种类型。一是一是政府层面的消费产业规划，包括深圳建设国际消费中心城市（后升级为建设具有全球重要影响力的消费中心，下同）、建设新的消费场地和消费场 7 指粤港澳大湾区内地城市的指定医疗机构经广东省审批通过后，可使用临床急需、已在香港上市的药物，以及使用临床急需、香港公立医院已采购使用、具有临床应用先进性的医疗器械。02000040000600008000000200182019过夜旅客的消费开支（百万港元）过夜旅客的人均消费（港元）入境不过夜旅客的消费开支（百万港元）入境不过夜旅客的人均消费（港元）中国银行研究院 53 2024 年 全球银行业展望报告 景，香港特区政府旅组织开展旅游推广、国际会展及粤港商贸交流活动等，旨在从供给端推动消费扩大与升级。二是二是与消费相关的人员、物资、资金、信息流动等方面支持措施，主要包括发展自贸区和免税消费，便利通关和跨境交通往来，发展跨境支付和移动电子支付、跨境开户、跨境保险等金融服务，探索跨境征信合作与数据流动，促进跨境医疗、养老、教育服务等衔接引入，支持跨境置业等，旨在营造有利消费的政策环境。三是三是直接面向消费者的补贴及优惠，主要是深圳和香港面向本地乃至全球消费者发放电子消费券、免费机票等，旨在从需求侧刺激人们的消费热情。2.2.深港跨境消费金融服务现状深港跨境消费金融服务现状8 8 中国跨境消费金融专业化水平日益提高，服务主体日趋多元，不仅有传统的商业银行，还包括消费金融公司、互联网平台、小额贷款公司等新业态。目前跨境消费金融产品主要包括银行跨境账户及支付结算与货币汇兑、第三方机构跨境支付、国际信用卡、跨境消费贷款等。第一，跨境支付与结算服务不断创新，第三方支付成为重要力量。第一，跨境支付与结算服务不断创新，第三方支付成为重要力量。跨境金融服务涉及的换汇、支付结算等业务，是商业银行的传统主场，但近年来受到第三方支付较大冲击，促使银行不断提升跨境支付结算服务的便利性，巩固市场地位，与第三方支付机构共同服务客户需求。跨境账户服务方面，银行账户是跨境消费金融业务的基础。目前，深港客户除到跨境银行网点直接开立账户外，还可通过代理见证开户方式开立跨境账户。2023 年出台的“金融支持前海 30 条”政策中，明确提出扩大香港居民见证开立内地银行账户试点银行范围，港人来深消费的金融需求将获更广泛支持。8 目前针对深港跨境消费金融市场的数据披露较少，故本文或采用全国数据，或以案例说明业务概况。中国银行研究院 54 2024 年 全球银行业展望报告 数字人民币硬钱包服务方面，2023 年 2 月，全国首笔数字人民币跨境消费在深圳福田口岸落地。该项业务由农行深圳分行与联通公司合作，为来深港籍人士提供数字人民币 SIM 卡硬件钱包，港人开办内地手机号的同时即可开通数币硬件钱包，实现一卡多用，享受便捷购物支付等。中行深圳分行与香港八达通公司、深圳通公司合作的数字人民币硬钱包还可实现公交车乘车刷卡等功能。第三方机构跨境支付服务方面，随着中国第三方支付业务的蓬勃发展，其在跨境支付中发挥重要作用。如腾讯的跨境支付已支持超过 40 个国家和地区接入，以及 13 个币种的直接交易，满足中国游客境外支付需求。微信香港钱包于2018 年实现香港用户在内地支付功能。支付宝的 AlipayHK 于 2017 年推出电子钱包服务，目前可在超过 15 万间香港零售商户进行支付，同时提供公共交通、跨境付款、缴费服务、淘宝和天猫平台付款、购买第三方保险产品等多种生活服务。2023 年 7 月，微信和支付宝全面开放绑定境外卡，支持境外用户在中国境内使用境外卡进行移动支付。第二，国际信用卡推进精细化运营，丰富场景化服务。第二，国际信用卡推进精细化运营，丰富场景化服务。VISA 和万事达卡组织的数据显示，2019 年，招、中、建、工四行信用卡跨境交易额达到 2666 亿元人民币，约占当年中国居民境外购物消费总额的 1/6。2023 年，中国游客出境游稳步恢复，国际信用卡业务也开始了新一轮竞争。如招行万事达卡信用卡推出指定目的地（中国港澳地区、东南亚等国）线下消费返现和万事达卡线上线下商户双返现活动，平安银行国际信用卡突出消费优惠 旅游攻略 境外 ATM 指引 “一键锁卡” 智能提额等一站式场景化服务。第三，跨境消费贷款受到政策规制，但仍有所发展。第三，跨境消费贷款受到政策规制，但仍有所发展。个人跨境消费贷款属于资本项目的跨境资金流动，还处于比较严格的管制阶段。在实践中，个人跨境贷款可以划分为境内个人向境外机构申请贷款和境外个人向境内机构申请贷款两种类型。此外，还有为了境外消费而在境内申请贷款，如留学贷款等。中国银行研究院 55 2024 年 全球银行业展望报告 跨境按揭贷款方面，根据现行政策，港澳人士可在大湾区内地城市购买一套住房。深圳和港澳的银行均推出跨境按揭贷款服务,比如香港的创兴银行于2019 年 6 月推出跨境物业按揭贷款，为香港居民在大湾区内地所持物业提供抵押贷款，贷款金额最高为物业估值 50%或港币 200 万元，还款期可长达 10 年。留学贷款方面，留学贷款早期贷款币种包括美元和人民币，目前主要为人民币贷款。国内各主要银行均有该产品。以中信银行为例，其留学贷款可用于受教育人就读中国教育部认可的各类境外（含港澳台地区）高等教育机构所需的留学保证金、学杂费、交通费、生活费等，期限最长可达 30 年，接受房产抵押、金融资产质押和保证的担保方式，申请留学保证金贷款还可采用信用方式办理。3.银行服务改进及发展策略建议银行服务改进及发展策略建议 第一，提升跨境消费金融服务便利性。第一，提升跨境消费金融服务便利性。一是抓好口岸网点服务。深港间有多个口岸，每天都集聚庞大的人流，是跨境消费发展的桥头堡，且两地政府正研究推动更多口岸24小时通关。需要充分发挥外汇业务优势，持续强化口岸网点的跨境服务功能，视情况在口岸周围增设网点或服务窗口，开设特色网点抢占业务先机。二是加快已设口岸网点服务的数字化转型，运用5G、元宇宙等新技术和新概念，提升服务效率，增加客户粘性。三是探索推动跨境身份信息线上验证等创新，提升两地居民跨境线上办理银行业务的便捷性。第二，丰富跨境消费关键场景金融服务。第二，丰富跨境消费关键场景金融服务。当前，个人客户的跨境消费相关需求越来越丰富，如商旅客户希望享受便利的签证、保险、购票等服务，留学客户希望能从银行获得留学资讯、语言培训、国际教育规划、名校游学等增值服务。需要打造更加专业、安全、便捷的“一站式”综合性优质服务体验，引入更多合作伙伴，完善综合服务平台，将出境金融与保险保障、家庭理财、私人银行等服务形成协同，更有效地满足境内外消费主体多元化金融服务需求，实现 中国银行研究院 56 2024 年 全球银行业展望报告“金融 非金融”的一站式服务体验。第三，联动提升跨境消费综合体验。第三，联动提升跨境消费综合体验。加强与第三方机构合作，进一步提升消费金融产品与移动支付工具跨境使用的便利化水平，形成银行与其他消费金融服务主体协同发展的新格局。例如，可与消费金融公司合作开发面向跨境人群的消费金融产品，借助消费金融公司的风控模型和开放数据优势，为跨境客群提供更多融资支持；可与微信、支付宝、银联等支付机构合作，开发深港两地居民更加丰富的跨境移动支付产品，积极参与微信、支付宝等开放绑定境外卡支付业务，推动内地、香港移动支付工具更好地互联互通。免责声明免责声明 本研究报告由中国银行研究院撰写，研究报告中所引用信息均来自公开资料。本研究报告中包含的观点或估计仅代表作者迄今为止的判断，它们不一定反映中国银行的观点。中国银行研究院可以不经通知加以改变，且没有对此报告更新、修正或修改的责任。本研究报告内容及观点仅供参考，不构成任何投资建议。对于本报告所提供信息所导致的任何直接的或者间接的投资盈亏后果不承担任何责任。本研究报告版权仅为中国银行研究院所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用发布，需注明出处为中国银行研究院，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。中国银行研究院保留对任何侵权行为和有悖报告原意的引用行为进行追究的权利。研究研究院院 中国北京市复兴门内大街中国北京市复兴门内大街1号号 邮编：邮编：100818 电话：电话： 86-10-66594264 传真：传真： 86-10-66594040

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 行业研究行业研究 行业深度行业深度 银行银行 证券研究报告证券研究报告 请务必仔细阅读正文后的所有说明和声明请务必仔细阅读正文后的所有说明和声明 Table_Reportdate 2023年年12月月.

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请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 、专题测算专题测算本轮地方化债对银行息差的影响本轮地方化债对银行息差的影响化债与银行专题（二）化债与银行专题（二）行业名称 银行 证. 

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 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 银行“补资本”系列专题之六 “穿透”银行投资基金行为，其将如何被资本新规重塑？2023 年 12 月 05 日 银行为什么.

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 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 银行“补资本”系列专题之五 四大行 TLAC 缺口有多大，海外银行如何达标？2023 年 12 月 04 日 新版全球系统. 

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房地产研究房地产研究主银行制简介主银行制简介日本专题研究系列一日本专题研究系列一太平洋证券股份有限公司证券研究报告太平洋证券股份有限公司证券研究报告报告日期：报告日期：2023-12-1证券分析师：徐.

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商业银行数据资产体系白皮书 商业银行数据资产体系白皮书 CONTENTS 目录目录 第第 1 1 章章 数据资产化与数据要素市场化相辅相成，相互促进数据资产化与数据要素市场化相辅相成，相互促进 .1 1 1.1 企业数据资产化方兴未艾，数据要素市场化起到了催化作用.2 1.2 数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化.3 1.3 企业数据资产化所需具备的条件正在成熟.5 第第 2 2 章章 数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路 .7 7 2.1 先行开展数据治理的企业，数据治理工作步入深水区.8 2.2 当前数据治理工作的局限与困境.10 如何做到“神形兼备”.10 如何避免“孤军作战”.11 如何体现“物有所值”.13 2.3 数据资产管理是企业数据治理向上演进的必经之路.14 第第 3 3 章章 数据资产体系发展概述数据资产体系发展概述 .1717 3.1 数据资产体系发展阶段.18 3.2 数据资产相关术语.19 3.3 数据资产管理相关术语.21 3.4 国内外数据资产标准概述.23 第第 4 4 章章 “三位一体”数据资产体系的构思“三位一体”数据资产体系的构思 .2525 4.1“三位一体”数据资产体系的构成与工作机制.26 数据资产管理.27 数据资产运营.28 数据资产评价.29 商业银行数据资产体系白皮书 数据资产体系工作机制.29 4.2“三位一体”数据资产体系的相互作用关系.29 4.3“三位一体”数据资产体系的构建.31 4.4“三位一体”数据资产体系的优势.33 第第 5 5 章章 商业银行数据资产商业银行数据资产体系建设体系建设实践实践 .3434 5.1 商业银行开展数据资产体系建设的背景和目标.35 外部背景.35 内部需求.35 实践目标.35 5.2 商业银行数据资产体系建设的工作步骤.36 明定义：厘清数据资产的范围.36 成规矩：建立数据资产体系.37 落系统：数据资产体系落实.37 展规划：数据资产价值实现规划.38 5.3 上海银行数据资产体系建设实践的主要成果.38 数据资产体系建设.38 “三层七域一管控”数据资产目录搭建.39 数据资产盘点梳理.39 数据资产穿透管理.40 数据资产服务运营优化.40 数据资产评价及估值.41 第第 6 6 章章 数据要素流通市场赋能企业数据资产化数据要素流通市场赋能企业数据资产化 .4242 6.1 全国多层次数据要素市场的建设.43 全国多层次数据要素市场结构基本概况.43 全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求.44 6.2 上海数据交易所赋能企业数据资产化.46 基于互联互通市场的数据资产凭证.46 商业银行数据资产体系白皮书 上海数据交易所赋能企业数据资产估值.47 上海数据交易所赋能企业数据资产入表.48 6.3 数据要素流通交易市场赋能企业数据资产化的展望.52 第第 7 7 章章 未来演进与展望未来演进与展望 .5454 附件一：上海银行数据资产价值评估方法与实践附件一：上海银行数据资产价值评估方法与实践 .5656 数据资产价值评估的原理.56 商业银行数据资产价值评估试点探索采用的方法、逻辑与实践分享.56 数据资产价值评估方法的应用设想.57 商业银行数据资产体系白皮书 声明声明 本白皮书由上海银行股份有限公司（“上海银行”）、上海数据交易所有限公司（“上海数交所”）、以及德勤企业咨询（上海）有限公司（“德勤企业咨询”）共同撰写，三方共同享有相关知识产权。关于上海银行的声明：本白皮书所作出的分析与判断，仅代表编写者的观点，并不构成任何专业建议或服务。本白皮书受法律保护，转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书或者观点的，应注明来源。违反上述声明者，我行将追究其相关法律责任。关于上海数交所的声明：本白皮书版权受法律保护，转载、编撰或其他方式使用本白皮书或者观点的，应注明来源。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。关于德勤企业咨询部分的声明：本白皮书中所含内容乃一般性信息，任何德勤有限公司、其全球成员所网络或它们的关联机构并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前，您应咨询符合资格的专业顾问。我们并未对本白皮书所含信息的准确性或完整性作出任何（明示或暗示）陈述、保证或承诺。任何德勤有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本白皮书而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为及遗漏承担责任，而对相互的行为及遗漏不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参 了解更多信息。商业银行数据资产体系白皮书 序言序言 从数字中国战略，到数据要素市场布局，再到企业数字化转型实践和数据资源“入表”探索，数字经济和数据要素驱动千行百业创造了新的业务模式、新的产业生态和新的认知洞察。数据作为新型生产要素，是我国在数字经济时代一项重要的制度创新。2022 年中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（简称数据二十条），为深化数据要素市场化配置改革，释放数据要素价值，推动数字经济高质量发展提供了方向指引。中国人民银行发布金融科技发展规划（2022-2025 年）（银发2021335 号文印发），原中国银行保险监督管理委员会发布中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见为金融机构开展数字化转型、业务经营管理数字化和数据能力建设等五大领域提供了落地指导。近期，上海市印发的立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025 年）的通知，阐述了上海市数据要素产业发展的具体目标和策略，以及实现目标的关键行动领域。在顶层设计的框架和政策引领之下，数据要素流通交易的参与主体是企业，数据要素价值体现于企业生产经营活动之中，企业做好数据要素的管理和经营，创造数据要素的价值，成为数字经营时代赋予每个企业的使命。当前，企业数字化转型方兴未艾，如火如荼。企业通过数字化能力建设，可以实现更广泛业务流程的信息化覆盖，更通畅的产业链上下游连接，更具吸引力的客户服务体验，更敏捷的管理层级和业务条线间的融合协同。所有这些举措，都极大地丰富了企业数据资源的广度和深度，可以说企业的数字化转型之路，就是企业数据资源丰产丰收之路。但是，数据资源丰富不是目标，也没有终点，企业成建制地将数据资源管好用好，形成可辨识、有边界、多形态、可使用的数据产品，在企业生产经营的过程中，通过人机交互或机机交互，持续使用数据产品，以实现预期的收益，进而形成可被认定的数据资产，这一围绕数据的“蒸馏提纯”过程以及配套的管理体系，就是企业的数据资产化过程。“春江水暖鸭先知”，金融业的信息化基础设施较为完备，数字化转型启动较早，每年投入较大，业务经营对数据依融程度较高，同时又有明确的数据治理与监管报送数据质量要求，所以金融业一直都高度关注并践行数据要素流通和企业资产化。2023 年IDC PeerScape：中国金融业数据治理实践与案例研究报告中提到，中国金融业数据治理正在进入全新阶段，但是也伴随着困难，包括数据治理整体战略规划与项目落地之间的衔接、数据确责、数据的持续运营、数据治理工作的价值衡量、数据治理工作与业务应用的结合等难题。这其中，数据治理在完成铺底建设后，需要提升能级，通过数据资产化的建设和运营，着力解决上述大部分问题，例如数据确责、持续运营和价值衡量等。上海银行股份有限公司（以下简称“上海银行”）乘金融行业数字化转型的东风，于 2021 年将“数字化转型”写入行内的战略规划，并且成立了由董事长亲自挂帅的“战略推进领导小组”，成立了牵头全行数据管理和数据应用开发工作的一级部门“数据管理与应用部”（以下简称“数管部”）。近几年，全行高度重视数据资产化建设与数据要素流通工作，2021 年成为上海市数商协会首批签约数商，2022 年与商业银行数据资产体系白皮书 上海数据交易所建立了战略合作伙伴关系，2023 年成为首家通过“数据管理能力成熟度（DCMM）”量化管理级（4 级）的城市商业银行。上海银行于 2013 年开始数据治理工作，并将数据管理贯穿数据平台建设与数据应用开发的全过程。在行领导的带领以及全行各业务部门、金融科技部、数据管理与应用部的齐心协力下，建成了“盘古”数据中台、“昆仑”AI 中台两大数智赋能体系，形成多层级、类型丰富的数据产品和数据服务，深入业务场景中为业务经营与管理决策提供数据洞察。银行以“极客大赛”为主要载体，打造全行数据文化，培养数据人才。2022 年启动全行数据资产体系的建设升级工作，在第三方专业服务机构的配合下，提出“打造数字生态，价值共建共赢”的愿景，明确了“保障数据资产长效运营、提升数据资产活跃应用，推动数据资产价值评估”的三大目标，根据愿景和目标构建数据资产研发运营（以下简称“数据资产运营”）、数据资产全生命周期管理（以下简称“数据资产管理”)、数据资产价值评估（以下简称“数据资产价值”）三位一体的数据资产体系，明确实现以上内容所需的五大支撑组织团队、制度体系、平台工具、安全合规和文化建设。经过研讨辨析，明确了行内数据资产的定义，建立了数据资产分类体系，形成了数据资产认定、确权、登记、使用和退出的全生命周期管理机制，厘清了专门的数据资产管理职责，并试点了数据资产价值评估。通过数据资产体系建设，数据治理的能级得以提升，数据资产管理工作真正走出了“数管部”，使用数据资产而受益的业务部门成了数据资产主人，以数据资产的管理与运营，实现业数融合，缩短数据需求的满足时长，提升数据服务的响应效率，提高数据产品使用的活跃度。通过数据资产体系建设工作的开展，银行也更深刻体会了数据作为生产要素对企业“把数据由生产资料转变为生产力”的推动作用。数据要素的生产力来自于对数据的创新性劳动，所带来的经济价值的创造，这也正是企业数据资产获得或者生产、管理并运营，其价值被识别和计量的过程，也是数据要素在企业内外流通，为企业经营提质增效的应有之义。我们将开展数据资产体系建设升级工作以来所面临的困惑、遇到的挑战、进行的思考、引起的争论、设计的方案、开展的试点、形成的成果，以及上海数据交易所对我们提出的建议和帮助，汇聚成本白皮书。一方面是对前期工作进行归纳总结，提请业界同行批评指正，另一方面，希望能在欣欣向荣的数据要素市场化建设中，提供一些我们的管理经验和劳动成果，贡献一份绵薄之力。风云动，旌旗胜，数字中国展宏图，上海银行将在数据资产化的道路上，与各方数据生态伙伴携手并肩，孜“资”以求，耕耘不辍。商业银行数据资产体系白皮书 1 第第1 1章章 数据资产化与数据要素市场化相辅相数据资产化与数据要素市场化相辅相成，相互促进成，相互促进 到 2025 年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强.”“释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。”-中共中央 国务院数字中国建设整体布局规划，2023 年 2 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 2 数据天生具有很强的业务属性，企业的生产经营活动通过电子表单、信息系统、数字化连接以及数字孪生等技术手段，形成不同类型、不同时效、不同价值密度的数据。数据是企业生产经营行业和外部竞争势态的刻画，包含了丰富的业务信息和价值。数据的价值蕴藏于业务经营与管理决策中通过数据分析与应用，对过往业务经营状况的准确反映，或是对未来趋势发展精确预测，以提升管理者的对业务经营的认知和决策的准确性，形成企业差异化以及可持续的竞争力。企业的数据资产化是通过信息化及数字化建设和技术应用，构建内外部数据生态，将内部生产运营数据、管理数据和生态圈数据，进行整合、加工和应用，为企业提供商业洞察、机会捕获、运营增效以实现商业价值的一系列技术和管理活动，最终实现以数据资产为主体的新型价值体系。我们认为，在数字化时代，数据资产在企业资产结构中的比重将逐步提升。数据要素是对数据经济价值更社会化的表述，反映了数据作为社会化生产资料的特质。根据全国信标委大数据标准化工作组 2022 年发布的数据要素流通标准化白皮书中的定义，数据要素是指参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源。从实践来看，国外尚未把数据上升为数据要素，多是从产业本身出发，注重数据在企业转型升级和经营决策中的重要作用。把数据作为第五大生产要素，是我国的一项重要创新。党的十九届四中全会首次提出将数据纳入生产要素范畴，参与生产和分配。2020 年 3 月，中共中央、国务院印发的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见中，正式将数据列入与土地、劳动力、资本和技术并列的生产要素。数据要素化特征体现在生产经营和服务提供过程中作为生产性资源投入，能够创造经济价值。因此，经济价值是数据资产化和数据要素化的共同且唯一的特征。数据要素市场化则进一步突出和彰显了数据作为生产资料在价值实现过程中的交易关系和市场属性。数据要素商品化、社会化后，通过数据要素市场进行货币化交易，实现数据商品权属的交换，进而实现价值置换。2022 年 4 月，中共中央、国务院印发的关于加快建设全国统一大市场意见中，明确提出加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规划，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。近几年，多个省市陆续出台数据要素市场化促进文件，推动了我国数据要素市场的蓬勃发展。企业的数据资产化与数据要素市场化相辅相成，相互促进。企业数据资产化是数据要素市场的前提，为数据要素市场提供充分的产品供给。数据要素市场化为数据产品流通变现、价值实现提供了规范合规的市场条件和交易环境，进一步激发企业数据资产化的意愿和活力。1.11.1 企业数据资产化企业数据资产化方兴未艾，数据要素市场化起到了催方兴未艾，数据要素市场化起到了催化作用化作用 企业数据资产化自有其内生动力。数据资产化其本质是企业数字化战略的迭代升级，是基于数字技术、数据技术和数据管理，与业务经营全面融合，对企业的业务边界、竞争能力和资产价值进行重构的过程。首先，通过数据资产化，企业可以将数据资源转化为有价值的资产，可以为企业提供更准确、更全面商业银行数据资产体系白皮书 3 的商业洞察。通过对数据资源的深度分析和挖掘，企业可以发现潜在的市场机会、了解客户需求、优化产品和服务，从而提升竞争力。其次，数据资产化可以优化企业的运营效率。通过对数据的实时监控和分析，企业可以及时识别风险并调整策略。最后，数据资产化可以促进企业的创新和业务模式的转型，发现新的商业模式、创新产品和服务，从而在市场中获得竞争优势。根据2022 年全国数商产业发展报告中介绍的数据要素全链路 15 类数商，数据产品供应商、数据资源集成商、数据加工服务商、数据分析技术服务商、数据治理服务商是围绕数据要素开展加工、治理、应用使其产品化的服务商，其中自身拥有数据资源，并能形成数据产品，进而资产化的企业主要是数据产品供应商，在该报告中定义为数据要素型企业，指自身拥有大量数据且能够提供自身数据给第三方数据处理商、存储商、分析商的企业，通常这些企业来自于数据密集型行业，如金融、互联网、交运、医药健康、能源、工业制造和通信运营 7 大行业。截止 2022 年 11 月，数据产品供应商样本占比为 5.11%，与其它类型数商相比，占比偏低。以银行为例，银行通过长期多轮信息化和数字化建设，从业务经营、客户服务、生态伙伴中积累了海量数据，数据技术储备充分，并较早开展了数据治理工作，形成了一批用于企业经营分析、营销获客、风险评估、运营提效等数据应用。虽然大部分银行参与数据要素生态是以数据需求方的角色出现，较少作为数据产品供应商，但在数字化转型过程中，银行的数据搜集和应用能力得到进一步提升。随着银行金融科技能力的提升和数据资产化进程的深入，银行与专门的金融科技公司、或是与第三方金融科技公司联合，在安全合规的框架下，将有场景需求的行业级数据产品通过数据要素市场挂牌，以数据产品供应商的角色参与数据要素市场，探索并引领金融数据产品创新。当然，银行作为金融机构，还可以通过数据交易清结算、数据资产抵质押融资、数据资源受托开发、数据咨询服务等多种角色，借助金融资源和专业服务参与数据要素市场，护航数据要素的金融属性发展。数据要素市场化是企业数据资产化的“催化剂”。数据要素市场提供了数据生态体系中各类企业发挥优势的场所，供需匹配、合规流通和价值发现的优势，会进一步激发企业数据资产化的意愿和动力，同时数据要素市场也是顺应数据要素发展趋势、创新型业务模式和提升自身数据研发能力的实践平台。1.21.2 数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化数据要素市场建设迫切需要企业数据资产化 任何要素市场的主体都是企业，数据要素市场也不例外。数据要素市场主体包含供给主体、需求主体和中介服务主体，数据商品是交易标的，通过场内或场外开展流通交易。数据商品供给是市场建设与运行的基础原料，数据商品的生产过程，同频同步就是企业数据资产化的过程。供给主体企业建立数据商品生产体系，同时配套建立完善的数据治理体系，严格管控数据商品生产全过程的质量，及时收集要素市场和需求主体的数据商品的反馈，迭代优化产品，不断创新升级，保持自身商品在数据要素市场的活跃度和认可度。数据需求是数据要素市场价值实现的来源。需求主体通过要素市场交易获得数据资产后，作为生产资产投入企业内部数据资产研发工序，与企业内部业务场景数据分析需求相结合，通过创新性加工和实质性商业银行数据资产体系白皮书 4 劳动，以管理认知的价值或是业务创新迭代的价值，达到数据再次资产化的条件。由数据供需双方的数据资产化，形成了数据要素流通与交易的主轴线。数据要素市场的运行机制有赖于企业数据资产化。国家给数据要素市场的定位，激发数字经济的活力，驱动企业数字化创新。数据要素市场运行的逻辑，是有效匹配数据供需，发现数据价值，实现数据合规有序流通。数据要素供需双方可能存在以下问题，从而影响要素市场发展，企业数据资产化可以在供需矛盾解决中发挥积极作用。数据要素供需矛盾 企业数据资产化解决之道 数据商品数量不足。发展多元化数据要素型企业；聚焦数据产线提升产能。数据商品可信度存在缺陷。企业增强数据管理能力，完善数据合规体系，企业数据管理能力评级与数据交易商评级挂钩。不同层级数据商品有所欠缺，如满足普适性需求的标准化数据商品和特定场景需求的非标准化数据商品。企业建立产品经理责任制，建立数据产品核心竞争力，从产品规划、产品形态、产品设计和产品规范四个维度打造数据产品。数据商品的行业属性较强，但缺少行业示范性应用而导致需求侧潜力未能充分挖掘。牵手行业头部企业建立示范数据产品应用案例；进行充分的市场/行业/用户调研；引入数据经纪人。数据商品价格不透明，未能充分发挥市场价格发现机制。企业数据资产化过程中，建立数据资产价值自我评估体系，并引入外部第三方独立开展数据资产价值评估；企业数据资产参与数据要素流通的定价可参与数据资产价值评估结果；发挥数据资产金融属性，为数据资产价值背书。图 1 数据要素供需矛盾与解决之道 数据要素市场的高品质商品供给，离不开企业高质量的数据产品生产和高质量的数据治理。尽管我国数据要素市场刚刚兴起，配套设施正在完善中，各类“数商”企业的数据资产化的实践进程，将促进数据要素市场规范化与规模化发展。我国将数字经济作为高质量发展的强国之策，提出了构建数据要素大市场的宏大愿景，“摸着石头过河”，同时“实践出真知”，需要每一位市场参与者“躬身入局”，“细嗅蔷薇”，共同探索出具有中国特色的数据要素市场体系。商业银行数据资产体系白皮书 5 1.31.3 企业数据资产化所需具备的条件正在成熟企业数据资产化所需具备的条件正在成熟 在实践中，企业数据资产化有三大难题，分别是数据资产确权、数据资产价值评估、数据资产会计处理。一方面数据资产化还是新兴事物，在国家顶层设计的框架下，相关理论体系、法律法规、实施细则等还在制定完善中；另一方面，企业在数据资产化实施过程中碰到的阻碍，也驱动着各类配套制度措施制定出台。我们欣喜地看到，企业数据资产化所需具备的条件逐渐成熟。首先是数据资产确权。数据资产的产权明确是企业数据资产化的前提条件，也是数据要素收益得以合理分配的基础。数据二十条提出“探索数据产权结构性分置制度，建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，特别是“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，这一项极为鲜明的制度创新，创造性地指出了一条旨在解决数据资产化过程中企业群体性贡献和个体性拥有之间可能存在的冲突的路径。尽管目前还未有进一步明确的数据产权立法出台，但以数据二十条为先导，可预见各地方会积极寻求法规层面的突破，以促进数据要素流通和市场化，我们可以拭目以待。在此之前，企业间的数据交易可以以合同条款的形式，明确所交易的数据权属，同时以技术手段保障各自权属主张可追溯和无争议。企业内部也可以建立数据资产登记确权的试点，集团公司以下属实体企业为单位，单一法人以部门为单位，界定数据资产以及生成该资产所需的数据资源的权属类型和权属对象。统一登记数据权属，以权属分配数据管理职责，明确数据共享机制，决定收益分配或绩效考评。企业内部数据资产权属管理为后续参与数据要素市场打好基础，积累经验。其次是数据资产价值评估。由于数据资产的特有性质，数据资产的价值实现不仅与数据资产的内容和质量相关，也与数据资产利用过程中的算法、模型和算力相关，并依赖于数据资产的使用者在业务场景中的应用能力和执行能力，其易变性、多样性、可复制性和弱排他性是价值评估的难点。企业建立一套逻辑自洽的数据资产价值评估方法，对数据产品研发的投入产出进行量化分析，推动数据产品研发成本的准确归集，展现数据产品在业务经营中带来的经济利益并达成内部共识，进而推动数据资产再研发再运营的良性循环。企业寻求独立第三方开展数据资产价值评估，通常有三个目的，一是数据产品参与数据要素交易，实现合理客观的定价；二是企业将数据资产抵质押给金融机构以实现融资，这是数据资产金融属性的体现；三是在财务报告和信息披露中，通过第三方对数据资产特定价值进行评定和估算，向外界展现企业应用数据资产产生的经济利益。中国资产评估业协会为规范资产评估机构及专业人员执业操作，先后发布资产评估专家指引第 9 号数据资产评估和数据资产评估指导意见。企业可根据数据资产价值主张的目标和评估结果的使用途径，自行决定采用何种评估方法，细化评估参数。现阶段以内部应用为主的数据资产，仍以成本法为主。数据要素类企业，有较为明确的数据产品交易场景且收益认定直接，可试点采用收益法。无论采用何种方法，数据质量都是需要重点考量的因素，数据质量对数据价值的认定起着决定性的作用。实现数据资产化闭环的数据资产会计处理政策，也在近期得以突破。数据资产在业务端的认定、分类、管理与运营，部分企业启动较早，陆续开展试点，但财务端的准则基准、科目设置、会计处理与信息商业银行数据资产体系白皮书 6 披露一直未有政策指导和具体行动。2023 年 8 月，财政部印发的企业数据资源相关会计处理暂行规定实现了财经领域的突破，引起了广泛关注和持续研讨。尽管在会计准则层面主要是基于现有关于存货和无形资产的定义和确认条件进行规范，企业判断数据资源是否可以“入表”的原则没有发生重大的变化，但单独针对数据资源设定特定科目、以业财一致性为原则开展成本计量、初始会计处理和后续处理，以及针对企业数据资源来源、加工、使用以及发挥作用情况进行自愿披露，以展示企业在数据资产领域的投入和成效。暂行规定出台后，已经有企业在研讨解读，从数据产品立项选择、可行性分析、研发成本台账、内部控制和财务系统等方面，积极准备在生效日后，试点数据资源入表从 0 到 1 的第一步，也为各行业数据资源入表积累典型案例。后续，随着法律法规、地方条例、实施细则的陆续出台，行业领先的企业开展数据资产入表案例的引领作用以及数据要素市场的助推下，千行百业的数据资产化更将百花齐放。商业银行数据资产体系白皮书 7 第第2 2章章 数据资产化是企业数据治理向上演进数据资产化是企业数据治理向上演进的必经之路的必经之路 “健全数据治理体系。制定大数据发展战略。确立企业级的数据管理部门，发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。完善数据治理制度，运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。完善考核评价机制，强化数据治理检查、监督与问责。加强业务条线数据团队建设。”“增强数据管理能力。构建覆盖全生命周期的数据资产管理体系，优化数据架构，加强数据资产积累。建立企业级大数据平台，全面整合内外部数据，实现全域数据的统一管理、集中开发和融合共享。加强数据权限管控，完善数据权限审核规则和机制。”-中国银行保险业监督管理委员会 关于银行业保险业数字化转型的指导意见，2022 年 1 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 8 2.12.1 先行开展数据治理的企业，数据治理工作步入深水区先行开展数据治理的企业，数据治理工作步入深水区 伴随着企业信息化和数字化的进程，对“数据治理”的探索由来已久。从早期探索到广泛应用，可以分为三个阶段。第一阶段为早期探索，早在 1988 年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），可以认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（国际数据管理组织协会）成立。时间一直走到 2002 年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为数据仓库治理的研究探讨了Blue Cross 和 Blue Shield of North Carolina 两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。第二阶段为理论研究，在美国学者发表数据仓库治理的第二年，2003 年 DGI（国际数据治理研究所）成立，研究数据治理理论框架，与 ISO 国际标准化组织对数据管理与数据治理进行定义。直到 2009年，国际数据管理协会 DAMA 国际发布数据管理知识体系指南（简称“DMBOK”），至此数据治理的理论框架基本固定。第三阶段为广泛接受与应用，伴随着数据仓库的建设，主数据管理与商务智能平台的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。我国数据治理之路在 DMBOK 基础上不断延伸和扩展，里程碑事件为在 2015 年提出了数据治理白皮书国际标准研究报告。在总结数据治理中国实践的基础上，2018 年由国家标准化管理委员形成并发布了数据管理国家标准数据管理能力成熟度评估模型(GB/T 36073-2018)，进一步明确并建立了数据管理相关的 8 个领域，5 个等级的能力模型。为指导企业开展能力自我评估和第三方独立评估，2022 年发布了国家标准数据管理能力成熟度评估方法（GB/T 42129-2022），并于 2023 年 7 月 1 日起正式实施。2018 年，当时的银行业监督管理委员发布了银行业金融机构数据治理指引（以下简称数据治理指引），这是首个以行业监管指引的方式明确提出的全行业覆盖的数据治理规范，标志着数据治理在银行业的全面实施。各家银行数据治理起步工作可能稍有前后，但以数据治理指引的发布为标志，数据治理工作进入深水区。银行业作为全面实施数据治理工作的行业，监管指引的发布使得数据治理成为银行业的刚需。数据治理的复杂性日益提升，主要体现在以下几个方面：一、数据治理与银行数字化转型战略紧密结合，数据治理的自我驱动力增加一、数据治理与银行数字化转型战略紧密结合，数据治理的自我驱动力增加 在银行业数字化转型的浪潮下，银行的资产规模虽然仍然很重要，但已经不足以成为银行成功的必要因素；另一方面，数据规模和质量方面的竞争对于维持竞争优势将更为重要。同时，银行主营业务收入将不只是依赖传统、标准化的产品服务，而是来自高度定制化的产品和通过数据驱动的智能化决策所实现的个性化互动。银行通过数字化手段创建连接客户、产业链、供应商、合作伙伴的能力，该能力带来的数据资源的飞速增长，如果未能通过有效的数据治理，将数据资源转化高度契合业务决策和洞察力所需要的匹商业银行数据资产体系白皮书 9 配链接能力，银行终将失去领先于同业的差异化竞争优势。因此，银行由自身数字化转型实现差异化竞争，而产生的数据治理内生驱动力，对数据基础和应用能力提出了更高、更迫切的要求。二、数据治理由面向数据对象转化为面向数据应用，数据治理的复杂度提升二、数据治理由面向数据对象转化为面向数据应用，数据治理的复杂度提升 大部分银行的数据管理起始工作，是从建立基础数据以及指标数据的数据标准开始的，以数据对象的业务属性、技术属性和管理属性的规范定义为目标，形成企业级数据标准，并开展数据质量的检查、分析、改进和控制，提升局部的数据质量。数据管理工作多数是围绕数据对象展开，并且以存量数据为主，是对存量数据的规范性进行修复。面向数据应用的数据治理，以数据应用成效为目标，着力提升数据分析和应用的核心能力，数据治理需要覆盖数据应用以及生成该应用的一系列数据资源，包括源头数据、加工过程中的数据模型、逻辑规则、分析算法、数据服务提供模式、以及为保障端到端数据质量的数据标准、数据质量规则以及元数据等。在数据应用投入运营后，数据管理还需要对增量数据，甚至实时数据进行持续监控，不断收集应用效果的反馈，优化分析规则和算法模型，从而保障数据应用成效可以达成预期的应用目标，包括对过去业务经营情况的准确反映，以及对未来业务趋势的准确预测。三、三、数据治理广度和深度增加，需要更加自动化和智能化的工具支持数据治理广度和深度增加，需要更加自动化和智能化的工具支持 数据治理的对象日益复杂，数据应用需求琐碎多样，数据加工链路多时序并存，生产数据的源头系统变更无法及时感知等，通过手工方式无法实现复杂的数据管理要求，需要借助自动化和智能化工具，在日渐智能化的数据应用研发过程中，数据管理的方法和工具需要与时俱进。结合当前技术的成熟情况，我们总结了以下数据管理自动化与智能化的应用场景。功能描述 技术应用 数据资源盘点 将企业所有的元数据进行自动采集，形成完整的数据资源清单、分布以及关联关系，建立企业数据资源的知识图谱。元数据采集技术，知识图谱，自然语言处理技术、血缘分析等。数据资源信息补齐 在数据字典缺失的情况下，借助预训练大语言模型，根据表和数据字段名自动生成中文字段名称和字段含义，并自动匹配数据标准。自然语言处理语义理解、相似度计算等。数据模型校准 建立企业级数据模型库，在信息系统和数据应用的研发全过程，使用数据模型进行业务需求分析和系统设计，运用数据模型和数据标准对表结构进行一致性比对，识别系统实现态的数据与模型规范及设计态的偏离。元数据分析技术，数据模型分析、相似度计算等。数据变更协同 数据链路上的任何一点发生数据结构的变化，自动评估对下游数据链路的影响，并通知受到影响的相关岗位。元数据动态捕获，消息队列，血缘分析等。数据自动分级分类 根据数据分级分类标准和历史数据分级分类结果，借助预训练大语言模型，自动对存量或增加的数据资源标注分级分类标签。深度学习、自然语言处理等。商业银行数据资产体系白皮书 10 数据需求智能匹配 对文字描述的数据需求进行语义解析，提取数据需求列表，并与已实现的数据产品进行匹配，以减少数据需求的重复开发。自然语言处理语义理解，相似度计算等。图 2 数据管理自动化与智能化应用场景 四、四、数据安全在数据治理中的比重增加数据安全在数据治理中的比重增加 数据安全一直是数据治理体系中的组成部分，数据安全管理与防护措施，用以确保数据的完整性、机密性和可用性。近几年，随着网络安全法、数据安全法和个人信息保护法等上位法的发布，以及中国人民银行陆续发布的行业数据安全规范，包括金融数据安全 数据安全分级指南（JR/T 0197 2020）、金融数据安全 数据生命周期安全规范（JR/T 0223 2021）以及业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）等，数据安全在数据治理领域的重要性突显，数据合规不仅是保护企业自身数据权益，也是满足法律法规要求的必要条件。在银行实践来看，数据安全侧重于数据加工全链路中的数据对象安全，面向业务应用的数据服务安全，以及面向数据内外部流通的数据共享安全。通过对全链路数据对象的分级分类，形成等级完整的数据保护机制，将数据安全管理流程与数据保护技术相融合，主要包括数据脱敏、加密解密、数据防泄漏、身份认证、数据权限、数据库审计等，同时依托网络、主机、操作系统等基础设施层级的信息安全保护机制，形成专业分工、守护底线、服务应用的平衡型数据安全体系。数据合规还需要关注个人信息保护与数据应用权属之间的平衡，这也是数据治理中的一个难题。以银行为例，在零售金融业务活动中，个人用户在享受便捷的金融服务同时，也将部分个人数据、家庭数据、消费数据、账户资金数据等沉淀在银行。银行在数据安全体系下，通过脱敏、加密、标签化等技术手段，形成数据应用，并在营销、风控等场景中发挥作用并产生收益，这个过程中需要做到个人信息保护的底线未被突破，又需要在明确权属的情况下鼓励对数据的创造性加工。目前我国尚未发布个人信息保护法的具体实施细则，也未有数据应用权属的明确立法，在数据治理实际工作中，需要坚决守住红线，加强对个人信息的技术防护，在内部应用场景中也需要限制对个人信息的接触范围，及时跟进法律法规进展和相关判例，在合规的框架下更有信心地开发有创新性的数据产品。2.22.2 当前数据治理工作的局限与困境当前数据治理工作的局限与困境 如何做到“神形兼备”如何做到“神形兼备”无论是国际数据管理协会引入的 DMBOK，还是数据管理能力成熟度的国家标准，亦或是银行业的数据治理指引，企业开展数据治理有章可循，有据可依。通过开展一系列“规定动作”，企业初步成立了数据治理的组织架构，明确了数据管理职责，建设了数据管理的制度及流程，抓住“数据标准”、“数据质量”和“元数据”三项数据管理核心工作，开展重要的数据标准定义和数据质量提升等工作。更进一步，一些先行开展数据治理的企业还积极推进主数据管理，或是以关键业务系统如核心系统、信贷系统、中间商业银行数据资产体系白皮书 11 业务系统等的重构为契机，落地数据标准，进一步从数据源头强化数据标准落地和数据质量控制。还有一些企业，通过数据仓库、湖仓一体等数据平台建设，以规范入仓入湖的数据标准化为抓手，通过唯一性整合、编码映射、重分类、清理异常值等方式实现数据标准落地，支撑日常统计、多维度经营分析、场景营销、风险管控等各类数据分析应用。这些工作的引入和运作，初步搭建起企业数据治理的骨架，数据治理的“形”有但更需“神”在。数据治理的“神”在于将数据管理活动贯穿于数据应用开发的全流程中，建立起从数据源头到数据应用空间链路，数据从生成到销毁全生命周期的时间链路的伴随式数据管理机制，数据在时空链路上的流动变换，数据治理中的需求分析、模型设计、标准建设、质量监控、血缘追溯、安全管理等各项具体工作依次展开，如图 3 所示。数据治理与数据应用的融合，并不是在时空各环节依次叠加数据管理的各项工作，而是分析拆解数据应用的需求，提取需求中基础数据和数据加工的共性部分，以数据模型为核心，以数据血缘关系为连接，整合数据标准和数据质量检核规则，在数据应用开发过程中，保障时空链路中的数据规范有序，加工逻辑准确无偏，及时识别数据质量问题并有效纠偏。数据应用上线运行后，数据治理持续守护数据时空链路中的增量内容，第一时间感知源头数据库表结构变化或业务变化带来的数据偏离，监控数据链路中数据各层级接口、数据订正、数据加工调度、维度数据变化导致的数据质量异常，阻断脏数据通过时空链路向数据应用的蔓延。图 3 时空全域数据治理 打通数据管理与数据研发流程，将规范的数据模型与数据标准伴随数据研发全过程，研发人员在编写代码的环境中可以获得模型和数据标准的提示，或是自动补齐 SQL 代码，让数据管理的要求无缝嵌入项目建设的各个环节。通过需求拆解和模型复用，下沉共性数据加工逻辑，减少数据需求响应时长，避免重复资源浪费和单独加工可能导致的不一致性。从数据需求至服务供给的端到端数据研发治理一体化，数据可信程度提升，也进一步增强业务人员自主取数用数的能力。如何避免“孤军作战”如何避免“孤军作战”数据治理之所以称其为“治理”，与企业上下层级间的统一共识、跨部门的协作配合密切相关。企业治理层参与数据治理目前在大部分企业已达成共识，治理层参与制定企业数据战略决策，评议并决策数据管理工作中的重大或争议事项。在实务工作中，治理层的参与形式主要是定期或不定期召开的数据治理相关会议，更重要的是在会议过程中“有事可议”并形成决策事项。这就要求数据归口管理部门收集并整理商业银行数据资产体系白皮书 12 数据管理工作中的重大事项或争议事项，提请企业治理层进行决策，形成决策事项的落实台账，并跟进执行情况。企业设置数据归口管理职责，通常存在三种模式。一种是单纯行使数据管理职责，另一种是整合数据应用研发与数据管理职责，第三种是数据底座建设、数据应用研发与数据管理职责三合一。这三种模式各有优劣，企业可根据自身数据能力成熟情况与资源分配进行排列组合。同时，我们也认识到，这三种模式都有一个共同点，即数据归口管理职责，往往不在产生数据的部门，也不在最终应用数据的部门。数据管理具体工作琐碎而细致，同时又责任重大，数据归口管理职责按数据的业务性质分配具体的数据标准维度、数据质量问题修正等工作，其优先级往往低于一般的业务作业。一旦出现数据质量问题导致业务损失，又出现相互推诿的情况。以银行业数据治理中的监管报送数据质量管理为例，近几年监管机构对报送数据的质量要求越来越高，因监管数据质量产生的行政处罚成为悬在各家银行头上的“达摩克利斯之剑”。监管报送的目的是为了收集反映银行保险机构经营情况和风险状况的数据，而数据由业务部门办理业务记录沉淀下来以后，经信息系统加工汇总，根据监管的各类报送要求规范进行映射转换，由相关部门复核后，由数据管理部门或者监管报送归口部门报送至监管处。如原银保监的检查分析系统(Examination and Analysis System Technology,EAST)，需要银行报送各类客户数据、账户数据、合约数据、交易数据，业务部门需要理解相应的报送口径，识别该类数据在哪些源头系统的哪些业务流程中产生，数据开发部门需要根据监管的规范要求对源头系统中的数据进行标准化转换，数据管理部门对整个过程进行管理监控，不仅需要组织对监管口径进行解读，还需要开展必要的质量校验，一方面满足监管的基本规则要求，另一方面还需要满足各表之间的关联校验以及不同报送的数据校验，并对出现争议的问题组织管理层进行决策。因此，数据治理并非是单一部门的事情，针对全行数据的创建采集、处理应用、处置销毁整个路径上不同部门所承担的职责，以及数据从源头系统到数据平台进行映射转换、到报送系统整个空间路径上分工不同，需要各部门相互协同共同完成高质量数据报送。数据治理齐抓共管，需要明确数据管理、数据资源供给和数据产品消费这三者在数据价值链条上的各自权属和价值收益，转变数据管理只有“责任分派”，没有“权属收益”的状况。建立企业内数据权属类别和权属分配原则，以权属为桥梁，权属与责任相匹配，权属与收益相挂钩，从而调动各方参与数据管理的积极性。根据“数据二十条”数据确权原则可以包含以下内容，如图 4 所示：商业银行数据资产体系白皮书 13 图 4 数据确权原则 “数据二十条”定义的数据资源持有权，数据加工使用权和数据产品经营权，并且倡导“平衡兼顾数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体之间的利益分配”，“数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜”的原则，在企业内部同样适用。数据资源持有权对应数据创建生产的环节，通常是某一业务的主管部门，其需要落实源头数据质量管控措施；数据加工使用权对应数据应用的研发部门，包括前面论述的在数据加工环节落实数据管理需求；数据产品经营权对应在业务场景在使用数据产品进行业务分析决策的业务部门，并且需要对使用效果进行收集和反馈，保持数据产品的生命力。数据应用的价值通过归因逻辑分配至各个角色，适当体现在部门或岗位绩效之中，数据应用的价值成效，通过各参与方的权属分配，落实具体的各参与方的数据管理职责，“以用促管”使得数据管理工作更加深入业务经营环节。如何体现“物有所值”如何体现“物有所值”数据治理工作类似房屋装修中的“隐蔽工程”，作用不可或缺但显性化的成效难以体现，或是短期投入与长期收益之间的错配，让数据治理是否“物有所值”存在质疑。数据治理工作的成效，可以从三个方面体现：数据质量改善数据质量改善：数据质量管理是数据治理的生命线，也是评价数据治理成效最重要的维度。数据质量改善成效可以从三个子维度进行评价，即数据标准偏离情况、数据业务质量达成情况以及用户评价，可以建立以下评价指标，包括数据资源内容空值率、数据内容查得率、质量检核规则通过率、元数据内容空缺数量、数据业务真实性、数据业务完整性、质量用户评价等。数据研发效能提升数据研发效能提升：商业银行数据资产体系白皮书 14 侧重考察数据治理对数据研发时效性、有效性、交付质量和成本等维度，评价维度包括数据研发运营特征、数据研发过程、数据研发交付能力以及数据研发成本等。数据治理对数据研发过程质量提升、响应时长缩短以及研发成本降低，是其成效的重要体现。数据产品业务价值数据产品业务价值：数据产品在应用场景中发挥的业务价值，是数据治理的终极目标，也是数据资源认定为数据资产的前提条件。业务价值中多少比例可以归因于数据治理，这个还有待探讨和实践，但两者呈现强烈的正相关性，这一点是毋庸置疑的。业务价值的评价维度包含了对数据应用质量的评价和数据应用所达成的业务收益的评价。前者包括应用范围、应用质量和应用热度等维度，后者包括业务创新、收入增长、成本降低、风险管控等价值认定，还包括了数据应用带来的社会责任、环境责任的评价。企业可以从上述三个维度建立数据治理成效评估体系，以可视化的方式定期生成数据治理综合看板，在管理层和业务部门宣传数据治理成效，也接受同仁对数据治理工作的监督，形成众人拾柴火焰高的数据治理文化。2.32.3 数据资产管理是企业数据治理向上演进的必经之路数据资产管理是企业数据治理向上演进的必经之路 当前，数据治理工作中存在的困境，都是推动数据治理走出单一管理或者技术的局限，以数据治理为基础，面向应用数据的业务场景，以服务业务决策、提升业务认知、创造业务价值为目标，实现数据资源向数据资产的转变。我们认为，数据资产管理是企业数据治理向上演进的必由之路。2023 年 4 月国际数据公司 IDC 发布的首份中国金融业数据治理市场洞察报告IDC Perspective：中国金融业数据治理市场洞察，2023中也表示，作为中国金融业数据治理的更高级阶段，中国金融业数据资产管理市场正在开启。2023 年 8 月，Gartner 发布的2023 年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线（来源：https:/ 5 所示。在这条曲线上，“数据治理”处于顶峰下滑阶段，接近“泡沫破裂低谷期”（Gartner对这个时期的定义是：“随着竞争者的加剧，优胜劣汰开始出现，只有拥有核心技术和找到成功商业模式的公司存活下来。媒体对它的报道逐步冷却。”），而在其身后正在向“期望膨胀期”（Gartner 对这个时间的定义是：“该技术逐步成型，出现了成功的案例，一些敏锐的公司开始跟进。媒体开始大肆报道，产品的知名度达到高峰。”）攀登的，其中一个技术领域正是“数据资产管理”，并且是唯一一个在未来 2 年内实现生产成熟的技术。这条曲线与我们对数据资产管理的观点有异曲同工之妙，即数据资产管理是数据治理向上演进的必经之路。商业银行数据资产体系白皮书 15 图 5 2023 年中国数据分析和人工智能技术成熟曲线 如图 6 所示，数据管理能力成熟度第 3 级稳健级到第 5 级优化级能力提升的路径，反映了企业对数据价值从有意识、到可量化、再到持续创造更多价值。数据资产在企业中发挥的作用逐级提升，从实现绩效目标，到获取竞争优势，再到成为生存发展的基础。其中，数据管理效率和效益的量化评估，是高等级数据管理能力的重要特征，它体现了数据管理从单纯以数据为对象、以技术为手段，转变为注重数据在业务经营和认识决策中收益的识别、度量和评估，强调数据价值的可量化、可监控和可持续优化。这也体现了数据管理向高等级发展，所需具备的技能和特征。图 6 数据管理能力成熟度 商业银行数据资产体系白皮书 16 在数据资产体系中，数据治理仍然占据着基础性的地位，并且贯穿数据资产的全生命周期。数据资产研发、运维和业务运营的过程，各项具体细致的数据管理工作将保障数据资产从业务需求到达预期可使用状态的数据基础。商业银行数据资产体系白皮书 17 第第3 3章章 数据资产体系发展概述数据资产体系发展概述 “数据作为一种新的生产要素，已成为企业机构的竞争优势。数据具有快速、多样、大量和描述事实的特点，因此企业机构必须整合流程来生成数据洞察。”-Gartner 2023 年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线，2023 年 8 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 18 3.13.1 数据资产体系发展阶段数据资产体系发展阶段 数据管理与经营主要经历四个发展时期，依次是数据资源化时期、数据产品化时期、数据资产化时期和数据资本化时期。数据资源化时期：数据资源化时期：在于建设业务信息化，积累数据资源。该时期聚焦于数据治理，属于价值积累阶段，主要任务包含建立数据治理体系、构建数据能力体系、产生并积累数据要素和打造高可信数据集。数据产品化时期：数据产品化时期：在于面向业务需求，供应数据服务。该时期更多关注数据产品，属于价值创造阶段，主要工作包括分析用户数据需求与应用场景、管理数据产品开发生命周期和衡量数据产品价值。数据资产化时期：数据资产化时期：在于经营数据资产，主张数据价值。该时期数据资产是核心，属于价值运营阶段，工作重点在于数据资产常态化管理、数据资产敏捷化运营、数据资产价值评估和数据资产入表。数据资本化时期：数据资本化时期：在于数据要素流通，数据资产增值。该时期数据资产仍是核心，属于资本增值阶段，旨在完成数据资产交易流通，通过数据资产价值提升促进银行在资本市场的市值提升。图 7 银行业数据管理与经营发展时期 数据是构成数据资源、数据产品和数据资产的基础，数据资产体系又建立在数据资源、数据产品和数据资产之上。数据资源、数据产品、数据资产三者相互依存，又有所区别。为更快更稳地从数据资源化时商业银行数据资产体系白皮书 19 期和数据产品化时期，向数据资产化时期和数据资本化时期迈进，接轨数据要素市场，首先厘清数据资产及数据资产管理相关的基本概念至关重要。3.23.2 数据资产相关术语数据资产相关术语 什么是数据：什么是数据：数据通常是指事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的、未经加工的原始素材。它是对客观事件、客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记录并可以鉴别的物理符号或这些物理符号的组合。维克托迈尔-舍恩伯格、肯尼斯库克耶在大数据时代：生活、工作与思维的大变革中提出了大数据一般具有多样化、大量化、快速化、价值密度低等特点。什么是数据资源：什么是数据资源：于企业内部而言，业务经营和管理的过程，就是数据资源生成和积累的过程。数据资源来自于企业日常的生产经营管理活动，涵盖范围较广，具体包括生产系统库表、数据仓库表、指标加工程序、合同文本、Excel 记录、客服录音等，手工台账、打印报表、口头通知等则不属于数据资源的范畴。上海数据交易所将数据资源定义为来自于不同生产源的数据集，在物理上按照一定的逻辑归集后达到一定规模，且具有可重用、可应用、可获取的数据集合。该定义更聚焦于数据本身，关注数据集的来源、规模以及其应具备的特点。企业将直接或间接获取或采集的原始数据进行必要的加工整理、归集和存储后，从而形成数据资源。什么是数据产品：什么是数据产品：对企业内部来说，数据产品是指面向业务需求和应用场景，通过对数据资源的加工，形成可供应用的面向业务需求和应用场景，通过对数据资源的加工，形成可供应用的数据服务。数据服务。其主要强调数据产品是基于数据资源和应用需求形成的一种服务，比如经营分析指标、监管报送报表、算法生成的营销名单、客户标签、风险加权资产金额、提供数据服务的 API 接口等。生产系统库表、数据仓库表、指标加工程序等则不是数据产品。上海数据交易所认为数据产品是指面向内外部用户，拥有特定应用场景的数据集，或是从数据集中衍生出的数据服务。其将数据集和数据服务都纳入了数据产品的范畴。数据资源持有方通过自己组织或有效授权给外部机构，以数据使用方的需求为导向进行数据产品的研发，形成可服务于内外部用户的、以数据为主要内容的数据产品。什么是数据资产：什么是数据资产：业内对于数据资产的定义一直有所讨论，但截止目前仍未对该概念达成一致。如叶雅珍叶雅珍 刘国华刘国华 朱扬朱扬勇数据资产化框架初探（勇数据资产化框架初探（2018）中定义）中定义“数据资产是指拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。”史学智史学智 阳镇从资产要素之定义重新审视阳镇从资产要素之定义重新审视“数据资产”（“数据资产”（2021）中定义）中定义“源自企业自身的商业数据资产可以定义为企业控制的、以电子化形态存在的、源于企业自身的、对客观世界进行记录和表达的资产，源自其他主体的商业数据资产可以定义为企业控制的、以电子化形态存在的、源于其他主体且经授权的、能够合法地对客观世界进行记录和商业银行数据资产体系白皮书 20 表达的资产。”许宪春许宪春 张钟文张钟文 胡亚茹数据资产统计与核算问题研究（胡亚茹数据资产统计与核算问题研究（2022）中）中将“数据资产”定义为：“拥有应用场景且在生产过程中被反复或连续使用一年以上的数据。”。从企业的角度看，数据资产是指面向内部和外部提供的数据产品，加上用以形成该产品的数据资源，面向内部和外部提供的数据产品，加上用以形成该产品的数据资源，并满足可确定权属的、可追溯来源的、可被有效管理的条件，为企业带来可被衡量的价值并满足可确定权属的、可追溯来源的、可被有效管理的条件，为企业带来可被衡量的价值。数据资产由数据产品和与之相关联的数据资源组合构成。例如，经营分析指标加上用于计算指标的程序、数据仓库表和生产系统库表，满足可确定权属、可追溯来源、全过程有效的数据管理、业务价值可以被衡量四个条件，都算作数据资产。该定义着重指出数据资产直接面客，是为用户提供的数据产品，面向企业内部和外部，通过通用查询、智能检索、可视化、数据挖掘等方式服务于业务分析与数据应用。该定义还强调数据产品和数据资源的关系，那些用以形成数据产品的数据资源，其权属应可以被明确分配到对应的部门与联系人，其上下游的加工链路应可以被追溯，同时其也应可被企业有效管理；处于无法确定权属、无法追溯来源、无法被有效管理任一情况下的数据资源都不能列为数据资产。与此同时，该定义还关注数据资产能够带来可被衡量的价值，数据应通过直接或间接的方式为企业带来潜在或实际的价值，并且其价值可以被衡量；无法带来价值或带来的价值不可被衡量的数据不能划分为数据资产。此外，数据资产可以被企业内部数据资产价值评估体系认定，或者在数据交易所挂牌并产生交易。上海数据交易所将数据资产定义为企业拥有或控制的、预期会给企业带来可持续经济利益（内部价值或外部收益），以数据为主要内容和服务的可辨认形态，拥有应用场景且在生产过程中被反复使用一年以上的数据。该定义对数据在权属、经济价值、应用场景和使用时间等方面做了一定程度的约束，从而限定数据资产的范围。数据资源之于数据资产就像饮用水资源之于瓶装水产品，数据资源变成数据产品再到数据资产所经历的过程如同饮用水资源被装瓶并贴牌的过程。数据资源根据不同的业务需求和应用场景被加工成多种多样的数据产品，就好比饮用水资源依据地区、身份背景等因素影响所产生的不同受众偏好与客户需求，被搬运至工厂分别进行装瓶，变成各式各样的瓶装水。而数据产品经过定价变成可被交易的数据资产的阶段，就如同瓶装水进行贴牌，完成后变成品牌瓶装水产品进入市场可被售卖的阶段。图 8 数据资产 VS 矿泉水产品 商业银行数据资产体系白皮书 21 3.33.3 数据资产管理相关术语数据资产管理相关术语 中国信通院在数据资产管理实践白皮书（5.0 版）中指出，数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和供给的一组活动职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。企业应优化数据管理体系，构建数据资产管理体系，从数字化转型等企业级战略出发，自上而下地规划全企业的数据资产管理工作，数据资产的各项管理活动具体涵盖数据资产盘点、数据资产分类、数据资产确权、数据资产认定、数据资产登记、数据资产处置、数据研发运维一体化（Data Ops）、数据资产评价、数据资产价值评估等方面。数据资产盘点：数据资产盘点：数据资产盘点是指企业对拥有的数据资产及其相关属性信息进行详细梳理清点，以全面掌握当前数据资产情况的过程。企业应制定盘点计划，对存量数据进行系统化梳理，开展存量数据资产盘点，同时管理增量数据资产，逐步建立数据目录。数据资产分类：数据资产分类：数据资产分类是指根据数据资产的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系的过程。企业应建立数据资产分层分类体系，明确数据资产类型与应用领域分类，以满足不同用户的用数需求，为数据资产管理奠定基础，从而促进数据资产的积累与广泛应用，实现数据赋能业务。数据资产确权：数据资产确权：数据资产确权是指企业各部门确认数据资产权属的过程，从业务流程和数据应用的视角出发，确认数据资产归属部门。数据资产确权是完善数据资产各项属性的前提，企业应建立数据资产确权原则，制定具体的数据资产归属部门认定规则，明确参与数据资产管理的各角色方及其相应的权利与职责内容，规范数据资产管理工作，保障数据资产管理稳步开展。在数据二十条中对数据提出了要“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。依托数据二十条，数据资产明晰了确权的内容和方向，并且藉由这一条令，在企业中推广数据三权确认，加强数据的管理和应用推广。数据资产认定：数据资产认定：数据资产认定是指判断数据资源是否属于数据资产，明确划分数据资产范围的过程。不同类型的数据资产，如指标、报表、API、标签等，有各自不同的作用、价值、使用场景、使用量等，数据资产认定需要依据数据资产的特点和数据资产管理要求制定出通用的和个性化的数据资产认定规则，为日后指导开展数据资产登记做准备。数据资产登记：数据资产登记：商业银行数据资产体系白皮书 22 数据资产登记是指依据数据资产认定原则，认定数据资源纳入数据资产范围并将数据资产记录在数据资产目录中的过程。企业应根据自身现状建立自动化、半自动化或手工等形式的数据资产登记机制，并针对存量数据资产与增量数据资产制定相应的数据资产盘点流程与数据资产发现流程，推动数据资源转化为数据资产。数据资产运营：数据资产运营：数据资产运营是指通过对数据资产服务、数据资产交易、数据资产使用等的需求实现、运维支持、成效分析等过程，形成数据资产的闭环管理，促进数据资产的迭代和完善，不断适应和满足数据资产的应用和创新需求。数据研发运维一体化（数据研发运维一体化（Data OpsData Ops）：）：数据研发运维一体化（Data Ops）是旨在构建可协作、敏捷化、自动化的数据管道和应用程序开发运维体系，帮助数据团队从数据孤岛、手工或重复工作以及大量数据质量问题中脱离，从而不断改进业务并为业务提供价值。企业应将数据资产的需求与研发运营流程融合，结合开发和运营流程进行嵌入，建立数据研发运维一体化，提高数据开发与管理效率。数据资产评价：数据资产评价：数据资产评价是指在数据资产管理过程中，对数据资产的数据热度（包括应用场景划分、使用情况以及质量情况等维度）、数据成本和数据重要性进行全面评估。企业应建立数据资产评价体系，定期对数据资产进行多维度评价，推动数据资产相关问题的预防、检查、发现、分析与整改工作，通过评价过程与结果，促进数据资产使用和价值提升。数据资产价值评估：数据资产价值评估：数据资产价值评估是指对数据资产的价值进行量化衡量，确定数据资产的效益与成本的过程。企业应构建数据资产估值体系，对数据资产固有价值、运营效能和各应用场景下的业务效益进行归因分析，最终实现数据资产价值的评估，盘活数据资产，实现以价值为导向的数据资产与业务运营能力持续提升，为企业管理决策提供参考依据。数据资产处置：数据资产处置：数据资产处置是指根据实际需要，对数据资产进行变更或下线处理的过程。企业应建立数据资产处置机制，定期开展数据资产后评估工作，基于现实需求变更数据资产属性信息或下线数据资产，保证数据资产内容及时更新，高效开展数据资产运营。商业银行数据资产体系白皮书 23 3.43.4 国内外数据资产标准概述国内外数据资产标准概述 社会各个行业包括银行业都应该首先重视标准体系维护统一规范的建立，避免数据资产在定义、管理过程、应用流通的差异化阻碍其价值释放。截止 2023 年 9 月，国内外已正式发布 6 项数据资产标准，如图 9 所示。编号 名称 类别 发布时间 归口单位 状态 GB/T 37550-2019 电子商务数据资产评价指标体系 国家标准 2019.6 全国资产管理标准化技术委员会 实施 DB52/T 1468-2019 基于区块链的数据资产交易实施指南 贵州省地方标准 2019.12 贵州省市场监督管理局 实施 ITU-T F.743.21 Framework for data asset management 国际标准 2020.8 ITU-T 发布 GB/T 40685-2021 信息技术服务 数据资产 管理要求 国家标准 2021.10 全国信息技术标准化技术委员会 实施 DB14/T24432022 政务数据资产登记目录清单编制规范 山西省地方标准 2022.3 山西省政务服务标准化技术委员会 实施 YD/T 4243-2023 电信网和互联网数据资产识别与梳理技术实施指南 通信行业标准 2023.5 中国通信标准化协会 发布 图 9 国内外已发布的数据资产标准 电子商务数据资产评价指标体系（GB/T 37550-2019）是首个以数据资产评价为目标的国家标准，它将电子商务数据资产评价指标分为成本价值和标的价值。成本价值包括建设成本、运维成本、管理成本；标的价值包括数据形式、数据内容、数据绩效。基于区块链的数据资产交易实施指南（DB52/T 1468-2019）提出了基于区块链技术实现数据资产交易的主体要求、合规要求、安全要求、交易规范。但该标准并不以数据资产运营管理为重点，其主要侧重基于区块链如何实现交易的过程。Framework for data asset management（ITU-T F.743.21）是最早发布的关于数据资产的国际标准。ITU-T F.743.21 建议书定义了数据资产管理框架及其相应的对象、活动和支持。数据资产管理的对象是数据资产，包括主数据、元数据和其他数据资产；活动包括数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据评估管理和数据共享管理；为了保证适当的管理水平，需要相应的负责人、规章制度和技术工具。遗憾的是，该标准并未给出数据资产定义，而是在术语定义章节给出了数据资产管理的解释：一组用于规划、控制和提供的业务功能数据和信息资产，包括制定、执行和监控数据相关的计划、政策、商业银行数据资产体系白皮书 24 计划、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产价值。数据资产管理需要业务、技术、管理的充分融合，确保数据资产的保值增值。信息技术服务 数据资产 管理要求（GB/T 40685-2021）是我国首个也是目前唯一发布的以数据资产管理为目标的国家标准。该标准明确给出了数据资产的定义：指合法拥有或者控制的，能进行计量的，为组织带来经济价值和社会价值的数据资源。该标准通过资产管理框架将数据资产管理分为管理域和非管理域两层：管理域包括管理对象、管理过程、管理保障，其中管理过程包括目录管理、识别、确权、应用、盘点、变更、处置、评估、审计、安全 10 个活动；非管理域包括组织战略、目标制定、价值实现。该标准清晰地阐述了数据资产运营管理的整个过程以及与组织战略、业务价值的关系，并且在附录中给出了数据资产价值评估的参考方法。政务数据资产登记目录清单编制规范（DB14/T24432022）定义了政务数据资产目录清单如何形成的规范性过程，该过程包括准备、梳理、生成目录清单、持续维护四部分。电信网和互联网数据资产识别与梳理技术实施指南（YD/T 4243-2023）定义了电信网和互联网数据资产识别的过程，包括准备、梳理、识别、展示四部分。该标准特别给出了识别数据资产的两个方法：扫描发现和流量监测，并建立标签体系标识数据资产，以及通过图表分布、检索等方式进行展示。除了已发布的数据资产标准外，国内外还有一些正在研制的标准。在国内，由中国电子技术标准化研究院牵头研制的国家标准信息技术 大数据 数据资产价值评估（20214285-T-469）已在征求意见中。根据目前公开信息，该标准会进一步明确数据资产的定义和基本属性，并详细规范数据资产评估框架、评价的关键要素以及价值评估的主要方法。国际上，ISO/TC 251于2023年5月在美国费城ASTM总部举行的第13次全体会议审议，ISO 55013（数据资产价值评价体系（Data asset value evaluation index system）已推进至 DIS（Draft International Standard）注册阶段。ISO 55013 为组织提供了关于提升和保持数据资产的有效性以实现资产管理目标和组织目标的指导，同时可以帮助组织更好地管理和利用其数据资产。ISO 55013 描述了广泛适用于各类资产和多种业务环境的数据要素范围，并为数据资产管理服务于组织目标提供支持。ISO 55013界定了数据资产、资产数据、数据质量等术语，同时界定了数据资产可能具有的价值类型及其对应的相关方，并明确哪些组织内外部相关方可能对数据资产价值的利用感兴趣。尽管目前还没有已发布的数据资产价值评估的国家标准和国际标准，但都已在研制中。可以观察到，数据资产的价值评估也是国内外标准研制的焦点，围绕数据资产价值评估，未来可能会构建更多的细化标准将成为一个趋势。商业银行数据资产体系白皮书 25 第第4 4章章 “三位一体”数据资产体系的构思“三位一体”数据资产体系的构思 “数据研发运营一体化（Data Ops）聚焦于协同从数据需求输入到交付物输出的全过程。聚焦于协同从数据需求输入到交付物输出的全过程。明确研发运营目的，细化实施步骤，在价值运营、系统工具、组织模式、安全风险管理的支撑下，实现数据研发运营的一体化、敏捷化、精益化、自动化、智能化、价值显性化理念。”-中国信息通信研究院，中国 XOps 应用创新发展研究报表，2022 年 12 月 http:/ 商业银行数据资产体系白皮书 26 要实现有效的数据资产管理，企业需要克服一些重要的难题。首先，企业需要建立一个全面、准确的数据资产目录。这需要对所有的数据资产进行全面的识别、分类和描述，包括数据的来源、类型、质量、价值以及其所在的分布存储位置等关键信息。同时，企业还需要定期更新和维护这个目录，以确保其准确性和及时性。其次，企业需要设立一套有效的数据资产管理制度和流程。这包括数据的采集、存储、处理、分析和使用等各个环节的规则和标准，以及对于数据安全和隐私的保护措施。这一制度和流程应该能够覆盖企业的所有业务部门和大部分数据应用场景，确保数据的合规性和有效性。再次，企业需要培养一支专业且熟练的数据资产管理团队。这支队伍应具有丰富的数据管理经验和技术知识，能够熟练掌握和运用各种数据管理工具和技术，同时也需要具备良好的沟通和协调能力，以便于跨部门和跨业务的协同工作。只有这样，企业才能确保数据资产的有效管理和高效利用。此外，企业在进行数据资产管理的同时，也需要注意数据资产的价值实现。数据资产的价值实现并不仅仅是通过出售或交换数据资产来获取经济效益，更重要的是通过对数据的深度挖掘和智能分析，为企业创造更大的商业价值。这就要求企业在数据资产管理的过程中，不仅要注重数据的质量，也要注重数据的整合、共享和创新应用。只有将数据视为一种战略资源，而不仅仅是一种技术工具，企业才能真正实现数据资产的价值最大化。从数据治理向上演进到数据资产管理，企业的管理手段继承了数据治理时期的治理、管理和执行能力，同时也关注企业在数据文化、组织架构、制度章程、系统平台等方面的支撑能力。这些手段和能力在数据资产管理过程中，逐步形成了数据资产所需的管理手段、运营能力以及评价方式，这三者组合形成了“三位一体”数据资产体系。三者相互促进、相互牵引，让数据资产朝着更加规范化、自优化的方向发展。4.14.1“三位一体”数据资产体系“三位一体”数据资产体系的构成与工作机制的构成与工作机制 数据资产体系是以价值为导向，以运营为手段，以管理为抓手以价值为导向，以运营为手段，以管理为抓手的三位一体方法体系。是为了满足数据资产的管理以及使用，所产生的数据资产全生命周期管理、维护的整体架构。数据资产体系应该服务于数据到数据资产的演进过程、促进数据资产产生价值、计量价值的转化流程。数据资产体系应该要满足企业对数据资产的管理能力，满足企业使用数据资产的运营能力，满足企业掌握数据资产价值情况的评价能力。数据资产体系应包括数据资产管理、数据资产运营、数据资产评价三方面工作，形成“三位一体”的整体体系，如图 10 所示。商业银行数据资产体系白皮书 27 图 10“三位一体”数据资产体系 数据资产体系以数据资产运营为中心，形成“运营融合管理、价值驱动运营”的理念，让“三位一体”形成相互循环。数据资产管理数据资产管理 数据资产管理应包括数据资产识别及盘点、数据资产分类、数据资产确权、数据资产认定、数据资产登记以及数据资产处置等全生命周期管理工作，如图 11 所示。数据资产管理从生命周期出发，将数据资产或数据产品从数据资源中剥离开来，识别出已能够提供应用价值或产生业务影响的数据资源/数据产品；定义数据资产分类框架，应用标签 分类的方式来展示、区分、索引数据资产；认定并确认数据资产的归属权限；形成数据资产登记注册的机制，并完善数据资产纳入管理和最终完成生命周期后的处置工作。在整个管理过程中，需要让企业的各个业务部门、管理部门在数据生命周期过程中作为数据资产的权属角色、数据资产使用角色参与具体流程，包括盘点、识别、认定、确权、登记、处置过程，执行审核、申请、确认等不同的工作。同时，数据资产管理也需要系统端在线化、自动化的支持，减少人工投入导致的数据资产管理成本增加、数据资产管理静态化等问题。商业银行数据资产体系白皮书 28 图 11 数据资产管理生命周期 数据资产运营数据资产运营 数据资产运营应包括数据资产需求管理、基于数据资产需求的研发过程以及交付过程管理、数据资产或数据产品上线后的运维管理，如图 12 所示。数据资产的需求、研发到交付可视为一个一体化的小循环，从用户对数据整合、分析、应用的需求出发，将数据资源加工成为数据产品，交付给用户使用，产生价值后认定为数据资产。此外，数据资产还需要长期运维支持，例如数据质量长期的维护、新数据的纳入、新功能或新工具的叠加等，均属于数据资产运营过程。数据资产是面向多层次、多时序的业务用数需求，通过一体化的运营方式，能够提升数据资产运营效能，增加数据资产价值体现。图 12 数据资产运营 商业银行数据资产体系白皮书 29 数据资产评价数据资产评价 数据资产评价工作是为了让数据资产的价值显性化、可量化，数据资产管理工作的成果能够可评价，如图 13 所示。通过数据资产的使用评价、运营情况评价、业务效益评价以及价值评估，提升数据资产管理和运营的 ROI，并为数据资产入表提供切实依据。数据资产的评价可以从数据资产使用的热度、频率等方面了解业务效益相关情况；可以从数据资产的数据质量、规范化情况进行衡量，评价数据资产本身的“含金量”；还可以从数据资产对业务提升、风险化解、战略拓展等方面产生的影响、价值展现，来评价数据资产的实际作用等等。数据资产评价工作是数据资产管理和数据资产运营的量化体现，能够让前两者的循环输入新的考量因素或改进方向，促进数据资产体系良性成长。图 13 数据资产评价 数据资产体系工作机制数据资产体系工作机制 数据资产体系可以从需求端触发，从数据需求方提出数据加工或数据应用的需求开始，在开发过程中逐步认定数据资产，实现交付及管理。同时在完成数据需求后，持续运营及评价数据资产。数据资产体系也可以从管理端触发，从数据资产盘点开始，将数据资产纳入生命周期管理，通过数据资产目录促进需求方发现自身需求、挖掘自身需求，进而实现从管理到应用的循环。4.24.2“三位一体”数据资产体系的相互作用关系“三位一体”数据资产体系的相互作用关系 “三位一体”的数据资产体系之间的关系，可以从“运营融合管理、价值驱动运营”两个角度来阐述，如图 14 所示。商业银行数据资产体系白皮书 30 图 14“三位一体”数据资产体系的相互作用 运营融合管理：运营融合管理：数据资产运营是数据资产体系中心，是实现数据资产价值的重要工作。数据资产需求的有效落实才能让数据资产体系展示其管理意义。因此，数据资产管理可以视为服务于数据资产运营的管理能力，其管理内涵是为了更便利地开展数据资产运营工作、更有效地提升数据资产需求到落地的效益。数据资产的全生命周期管理，包含了数据资产从需求到研发到交付到运维的整体过程。数据资产需求的产生，对应数据资产盘点及识别；数据资产研发到交付，对应数据资产的认定确权以及注册登记；数据资产运维的终点，是数据资产的处置。数据资产运营过程中所需要的管理支持、管控要求等，均可以通过数据资产管理工作来实现，数据资产管理的成效则通过数据资产运营的价值来展示。通过资产运营，持续产生与丰富资产内容，快速响应资产管理需求；通过资产管理，输出管理规范和需求，促进资产运营的敏捷化与业务融合。数据资产运营过程不能离开有效的管理，数据资产管理的目的是为了数据资产有效产生价值。因此，运营过程需要融合各项管理工作，两者之间的循环，能够让管理伴随运营提升，运营基于管理优化。价值驱动运营：价值驱动运营：数据资产管理和运营的成果，是资产评价的切实依据。基于运营与管理融合这一基础，数据资产价值评价能够通过驱动数据资产的需求，来驱动运营工作有效开展，进一步促进数据资产管理工作提升变化。基于资产评价结果，推动资产运营的效能进一步提升。数据资产运营需要关注数据资产需求上线后用户的实际使用情况，因此数据资产的热度、数据资产使用的反馈等，都是提升数据资产运营的有效途径。数据资产价值评价，能够展示数据资产运营的重点、数据资产被使用的情况、数据资产的需求集中情况等等。这些分析以及展示都能够帮助数据资产运营工作了解其自身现状以及业务偏好，从需求服务的角度来提升数据资产运营的有效性。商业银行数据资产体系白皮书 31 同时，数据资产的评价，也能够洞察数据资产管理情况。通过定期复核数据资产评价情况，能够了解数据资产管理的缺漏、数据资产服务支持的差异，从而优化管理，从管理进一步提升运营。为了实现“三位一体”数据资产体系，不仅仅需要构建三者之间的循环，还需要从五大支撑方面来实现管理能力、运营能力以及评价能力，如图 15 所示。4.34.3“三位一体”数据资产体系的构建“三位一体”数据资产体系的构建 图 15 数据资产体系与 5 大支撑 “三位一体”数据资产体系在组织团队、制度流程、平台工具、安全合规、文化建设等五大方面需要企业建立支撑能力。数据资产的管理、运营和评价离不开有效的制度体系指导、职责分明的组织团队协作，更需要平台和系统工具实现其自动化、智能化的各项工作。最后，还需要评价数据资产体系是否符合安全合规管理要求的框架、通过文化宣贯渗透企业各个层面，让整体循环体系有源源不断的“活水”。组织团队：组织团队：在组织团队方面，企业应结合现有的数据相关组织架构，增加数据资产相关的管理、运营以及评价工作职能或岗位角色，让数据资产融入原有的数据管理组织团队。数据资产相关工作与其他数据治理工作、数据应用工作息息相关，不可分割。例如数据资产盘点工作，离不开各个系统元数据管理情况、数据需求情况和数据应用情况的整合与梳理，需要与元数据管理、数据需求管理、数据应用等相关职能角色交互。因此，数据资产相关角色应纳入现有体系，而不是建立一套新的体系。当然，数据资产体系在组织团队上需要提出新要求。数据资产体系需要有新的数据资产管理岗、数据产品管理岗等角色，承担数据资产生命周期管理、数据资产运营、数据资产评价等相关工作。数据资产管商业银行数据资产体系白皮书 32 理岗不仅仅需要开展管理工作，更多的是需要开展协调工作，将业务部门、其他管理部门引入数据资产体系中，带动各个部门的积极性。数据产品管理岗需要更多关注数据资产需求、数据资产价值实现，尤其是在整合需求、挖掘需求、价值评价以及与外部数据要素市场接轨等方面，需要增加专设岗位来实现相关工作。从整体组织架构来看，治理层、管理层、执行层都需要明白数据资产体系构建的战略规划、管理方针以及执行策略，由上至下一致统一，才能实现有效的机制运营。制度流程：制度流程：在制度流程方面，既要考虑到数据资产体系的独立制度架构，包括一级制度定性数据资产、细则规定用于规范数据资产流程控制、操作指南明确执行步骤等等；同时也要考虑数据资产从管理到运营再到评价的各项工作的流程要求、职责划分等具体事项，让管理工作能够有制度可依据、有指南可参考；最后，还需要在整体数据制度体系中，结合其他数据相关要求，例如数据合规、数据安全、数据质量、数据标准、数据开发等等已有的制度要求。如存在相互应用的情况，需要整体考量管理方案，减少已建制度和新建制度之间的冲突和矛盾。制度流程不仅仅需要在纸面上落实，还需要考虑到在管理工具、系统流程上的落实和控制，在制度要求中，减少对于人员操作的依赖，增加系统控制、自动控制。尤其是在数据资产管理和评价方面，流程需要在制度层面与实操层面实现一致性、自动化，既能降低成本，同时也能实现呈现更加有效的成果。平台工具：平台工具：为实现管理角色以及制度流程要求，平台工具起到了“承上启下”的作用。“三位一体”数据资产体系不仅仅需要平台工具在流程控制上发挥作用，更需要在数据资产运营提升、价值实现上展现作用，通过数据资产与工具的结合，形成“数据产品组合”的概念，进一步加强数据资产的效用。在实现管理控制方面，数据资产管理平台、数据治理平台等系统，起到了主要作用。通过构建这些管理平台，嵌入管理流程，增加相关控制，来实现数据资产有效管控和评价。数据资产的生命周期管理流程，以及数据资产的评价成果都能在这些工具上可视化展现。在价值实现方面，各类数据分析应用系统、嵌入式小工具，都可以实现数据资产价值的提升。甚至部分智能化小工具，在数据资产价值实现方面能够以小搏大，展现出更加广泛的应用实现能力。例如指标平台、标签平台等数据资产展示、使用的平台，是数据资产产生效用的依托；例如血缘分析工具、智能标签工具，能够优化数据资产的管理效率，增强数据资产可用性等。平台工具方面，随着技术的飞速发展，工具类型、平台架构等都在迅速迭代更新，数据资产体系的平台工具亦处于变化之中，数据资产体系的平台工具还需要根据实际情况与发展规划相结合。安全合规：安全合规：商业银行数据资产体系白皮书 33 数据资产的安全合规需要注意已有的数据安全、数据治理、信息安全、个人信息保护等等已有的安全合规相关要求的适配性，同时也要注意其他与数据资产、数据要素市场、数据交易等方面的规范要求。在已有合规要求方面，例如数据资产需要与数据安全的分级分类要求相适配，减少在数据资产层面引发数据安全风险、引起数据泄露问题的情形；在数据要素、数据交易等方面，数据资产要注意在外部交易过程中，符合交易前的合规检查、数据评估、数据审查等要求。数据资产体系的安全合规不仅仅是数据团队的工作，也需要企业结合三道防线将数据资产的相关合规要求纳入相应职责来实现。从数据资产的应用角度来说，需要业务部门与管理部门共同参与；从合规管理角度来看，数据资产也需要各个部门齐心协力。文化建设：文化建设：文化建设是企业各类业务提升、管理建设不可或缺的部分。数字化、智能化、数据资产、数据要素等概念，目前在业界炙手可热。但是在不同的企业业态中，尤其是业务部门，对数据、数据管理等的接受程度参差不一，业务与科技之间的认知差异需要消弭。数据资产体系建设，需要更多地宣贯来提升各个部门对概念的认知、对工作的支持。数据资产的文化建设方式可以通过培训的形式开展，例如每月开展数据资产认定、数据资产盘点、数据需求管理等等的介绍培训；可以通过各类海报、屏保等形式让数据资产等概念耳熟能详；可以通过数据资产竞赛活动，通过正向激励，带动大家在数据资产体系建设中的参与积极性。当然文化宣贯不仅仅需要覆盖面广、受众多，同时也需要加强对治理层、管理层的汇报和介绍。在治理层与管理层的认可和支持下，能够更容易地由上而下实现数据资产体系建设。4.44.4“三位一体”数据资产体系的优势“三位一体”数据资产体系的优势 在企业实践数据资产体系建设的过程中，往往重视数据资产管理的建设，认为从数据资产的管理角度，做好数据治理、完善数据质量、定义或盘点数据资产，是为数据资产的使用“夯实基础”，缺少数据资产应用的思考和数据资产需求的挖掘；或从数据应用角度出发，使用数据、应用数据成为主要方向，缺少对数据基础的重视，在数据开发过程中，存在大量的需求重复开发、数据整合不足、难以量化评价的情况。“三位一体”数据资产体系能够做到平衡管理、运营和评价三者之间的关系。在数据资产化过程中，做到数据资产管理工作支持数据资产运营，数据资产运营工作带动数据资产管理优化，数据资产评价洞察数据资产运营成效，数据资产管理优化评价结果及价值实现。三者相互作用，才能够实现数据资产体系自优化、自提升的良性循环模式。商业银行数据资产体系白皮书 34 第第5 5章章 商业银行数据资产商业银行数据资产体系建设体系建设实践实践 “深化数据管理体系建设，持续打造掌上行经营信息展示与数据驱动管理平台应用；重点推进数字化转型项目，建设包括智能风控、智能运营、智能销售、智能投顾、智能客服等领域的业务场景建设。加大大数据、人工智能、云计算、区块链等数字化技术在产品、服务、渠道和管理等方面的研究和应用，自主研发与合作研发相结合，积累和培育核心技术，为客户服务与经营管理赋能。”-上海银行 上海银行股份有限公司 2022 年度报告，2023 年 4 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 35 5.15.1 商业银行开展数据资产体系建设的背景和目标商业银行开展数据资产体系建设的背景和目标 外部背景外部背景 中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见发布了以数据为中心的二十条政治措施，对银行的数据资产管理提出了要求，也为数据资产管理提供了条件。数据作为信息时代的新型生产要素，与传统资产的特性和价值存在较大差异，需要全新的管理体系以激发数据潜在价值。内部需求内部需求 上海银行已初步具备数据资产管理意识，但数据资产体系尚未明确。银行业务种类繁多，数据量大，确定数据资产定义、明确数据资产所包含的范围是做好数据资产管理工作的关键第一步。初期，行内暂未形成对数据资产的定义与范围、以及数据资产特征要素的统一共识。上海银行内部体系化数据资产管理制度流程亟需确立。行内已开展部分数据资产工作，如数据资产的梳理、数据资产门户的建设，但各资产管理工作的关联、协同和基础保障需建立健全制度体系。在规划方面，行内需要建立数据资产专项发展规划，以及对应的发展框架与实施路径。数据资产在业务层面的价值显化程度还需提升。虽然现有数据资产管理工作不仅着眼于“建”，也有数据资产应用实例，但全行数据资产的整体价值释放和业务触达能力还有较大提高空间。业务部门对于已有的数据服务应用感知尚显不足，数据资产服务成效、服务场景丰富程度还需要提高。实践目标实践目标 上海银行开展数据资产体系建设工作，致力于在全行范围内建立并运行数据资产管理、数据资产运营和数据资产评价的相关工作。数据资产体系的建设向上支撑全行“数字化转型”战略，构建多层次数据资产应用场景，释放数据要素价值；向下推动明确数据资产的战略定位，打造开放、创新、敏捷的数据资产服务生态，通过价值评估促进数据资产在业务侧的增值。如图 16 所示，行内最终形成以数据资产为依托，数据价值文化为导向的数字生态，实现数据推动业务，业务反哺数据的良性运作体系。商业银行数据资产体系白皮书 36 图 16 上海银行数据资产体系建设实践目标 5.25.2 商业银行数据资商业银行数据资产体系建设的工作步骤产体系建设的工作步骤 明定义：厘清数据资产的范围明定义：厘清数据资产的范围 为开展数据资产体系建设工作，上海银行首先明确了数据资产、数据产品、数据资源三大关键概念的定义与关系。上海银行在指标、报表、标签和 API 四类先行先试的数据资产的基础上，加入内置模型和算法、用于业务营销的分析应用，确定行内服务层数据资产（数据产品）范围，并以此为出发点进行溯源，进一步下钻数据产生过程，确定了用以形成数据产品的四类生产加工层数据资产（数据资源），包括数据模型、算法模型、规则模型、库表数据。除此以外，上海银行梳理面向全体数据的规范管理类资源，确定了模型规范、数据质量、数据标准和数据血缘四类管控层数据资产。至此，上海银行数据资产的定义与分类工作已初步完成。在明确数据资产分类的前提下，上海银行数据管理与应用部内部对各类数据资产的属性进行调研与完善。数据资产属性目录的设计将各类数据资产真正串联起来，是进行数据资产盘点并形成全域数据产品地图的基础。行内服务层五类数据资产已初步形成较为完整的属性目录，但主要聚焦于数据资产本身。一方面，不同数据资产类型之间属性差异较大，缺乏统一管理和应用方式；另一方面，数据资产属性类型较为单一，缺乏对数据情况的全面展现。上海银行对现有的数据资产属性进行梳理和重构，横向建立全局属性分类体系，包括基础属性、业务属性、技术属性、管理属性、和安全属性，并且引入业务领域概念，拉齐服务商业银行数据资产体系白皮书 37 层数据资产应用场景。同时，上海银行在属性目录中开创性引入关联属性，将数据血缘与引用依赖关系纳入属性管理与展示中，下钻至加工层和生产层，纵向连通数据资产的生产加工过程。成规矩：建立数据资产体系成规矩：建立数据资产体系 数据资产体系的建设实现是数据资产化的重要工作，也是数据资产化过程的载体和结果的展现。根据“三位一体”的数据资产体系方法论，上海银行在管理、运营和评价三方面着手开展了工作。数据资产管理：数据资产管理：在数据资产管理方面，上海银行从制定制度入手，在行内明确了数据资产的管理制度以及具体流程。制度涵盖数据资产的目录模板制定、数据资产的识别、确权、展示登记、使用、评价和处置环节等全生命周期；覆盖数据资产的全生命周期的重要节点，并将业务部门（需求部门）、技术部门（研发部门）、数据资产统筹管理部门的工作内容和角色进行明确和细化。其中多个环节将原本的线下工作转移到线上，以自动化方式辅助人工，提高数据资产管理的效率和准确性，一定程度上落实了数据资产管理的权责划分和可追溯性。数据资产运营：数据资产运营：在数据资产运营方面，上海银行将管理与使用相结合，所有数据资产的管理流程均联动使用流程。例如标签平台、指标平台等不仅仅是数据资产产生的源头，需要纳入到数据资产管理流程中，同时也承载着服务行内标签、指标等数据资产使用的功能，需要从运营管理角度开展优化，确保管理运营一致性。数据资产运营同时还包括整体运营体系的构建，在需求管理、研发管理、运维管理等方面重新定义工作要求和标准，并在后续实践中逐步落实。数据资产评价：数据资产评价：在数据资产评价方面，上海银行构建两层评价能力。一层是在行内使用过程中，数据资产的使用情况评价；另一层是数据资产在价值提升、成本节约、风险防控等方面所产生的量化价值。这两层评价均需要在内部开展试点试行，确认体系是否在现有阶段可试可行。在内部使用的情况评价上，上海银行结合现有技术能力，明确评价属性以及计算方式，明确评价权重与参数，并与数据资产门户结合，在门户上实现自动化统计量化。在价值评估方面，上海银行侧重数据资产评价的方法论实践，通过价值评估模型试点来确认数据价值评估的可行性。落系统：数据资产体系落实落系统：数据资产体系落实 数据资产全生命周期管理流程在需求和加工阶段主要依赖于上下游系统及各部门间对属性目录的填写和维护，在应用和服务部分，则主要依赖于数据资产门户 2.0 的展示与推广。上海银行将管理流程与数据资产门户 2.0 设计相结合，将数据资产的展示登记、评价与处置环节嵌入门户功能，充分扩大数据资产受众群体及用户在数据资产全生命周期中的参与程度，实现数据价值释放和业务反哺数据的闭环管理。商业银行数据资产体系白皮书 38 展规划：数据资产价值实现规划展规划：数据资产价值实现规划 在构建数据资产体系后，上海银行还将进一步思考如何让数据资产价值实现更加显性化、数据资产管理成效在行内产生更大的作用。提高数据资产体系的全员参与程度提高数据资产体系的全员参与程度：数据资产体系构建后，各部门尚处于初步接触阶段，作为数据的“主人”，各部门还需要加强数据资产体系在各部门内部的落实和管控力度，在分阶段落实数据资产存量盘点和新增管理工作后，自主参与数据资产的运维和管理工作。优化数据资产全生命周期管理能力：优化数据资产全生命周期管理能力：通过数据资产闭环运营流程，形成覆盖数据资产全生命周期的运营体系，实现对数据资产的统一维护、监测、评价等，为数据资产持续和最大化地发挥价值提供保障。提升数据资产在不同分析场景的业务服务能力：提升数据资产在不同分析场景的业务服务能力：通过优化数据资产平台和统一数据资产目录，将数据资产相关信息开放给全行的业务人员，使他们能够便捷地准确获取并运用所需数据，极大提升业务部门的数据使用分析效率。推广数据资产价值评估体系：推广数据资产价值评估体系：促进数据价值文化。通过构建数据价值多维度评估方案，实现对数据资产投入产出的有效衡量，使决策者能够了解掌握行内重要数据资产情况及资产价值分布情况。与数据资源会计处理的关系：与数据资源会计处理的关系：根据财政部暂行规定的说明，数据资产价值评估与数据资源会计处理没有必然关系。满足无形资产或存货确认条件的数据资产通常采用资产形成过程中开发成本和相关费用的计量与归集。数据资产价值评估通常用于数据资产后续计量中的减值测试、交易定价、财务报告信息披露事项列示数据资产应用收益等。判定数据资源能否为企业带来经济利益流入时，通常可以采用数据资产价值评估方法进行测算和评定。5.35.3 上海银行数据资产体系建设实践的主要成果上海银行数据资产体系建设实践的主要成果 数据资产体系建设数据资产体系建设 根据商业银行数据资产体系建设，上海银行构建了数据资产管理、数据资产运营和数据资产评价三位一体的数据资产体系。在数据资产管理的建设过程中对数据资产的分类目录体系进行了设计，分为“三层七域一管控”，除了对行内的存量数据资产进行盘点和梳理之外，还对数据资产的注册登记流程进行设计，保障数据资产有效管理。在数据资产运营的建设过程中通过数据资产门户对数据资产服务的内容进行全流程管理，持续提高运营效率。在数据资产评价的建设过程中，针对不同类型的资产设计不同的评价指商业银行数据资产体系白皮书 39 标，以更全面的开展数据资产的评估，结合运营能效关键数据的记录和价值评估试点为数据资产价值衡量和数据资产入表提供支撑。“三层七域一管控”数据资产目录搭建“三层七域一管控”数据资产目录搭建 上海银行根据行内现状，建立“三层七域一管控”数据资产目录分类框架，明确数据资产类型与应用领域分类，如图 17 所示。图 17“三层七域一管控”数据资产目录分类 三层包含了服务层、加工层以及生产层。其中，服务层面向业务用户，包含分析应用、API、报表、指标、标签五类数据产品；加工层面向技术用户，包含数据模型、算法模型、规则模型三类数据资源；生产层面向技术用户，包含库表数据一类数据资源。七域指数据资产业务领域分类，包含营销服务、运营管理、风险管理、财务管理、技术管理、综合管理与监管数据。一管控指对数据资产的规范、标准管控与血缘链路的贯通管理。包含模型规范、数据标准、质量规则与数据血缘四类数据资源。通过“三层七域一管控”的数据资产目录分类框架搭建，上海银行明确了行内的数据资产范围与类型，实现数据资产自上而下的溯源，与全局视角的归集，为数据资产的后续管理、运营、应用及价值评估夯实基础。数据资产盘点梳理数据资产盘点梳理 数据资产的盘点是开展数据资产管理的首要工作。上海银行结合对数据资产不同形式的定义，明确了各类数据资产所需的管理属性，包括基本属性、业务属性、管理属性、技术属性、安全属性、评价属性、关联属性等，用于统一对不同数据资产类型的属性进行管理。例如基本属性对业务分类、应用场景、资产编号、资产名称等进行定义统一规范，实现从全局的角度对所有的数据资产进行统一的登记和管理。具体的盘点路径优先从面客的视角，对各类数据服务的内容进行识别，按照图 18 所示的步骤，结合数据资产的范围、血缘追溯的内容、资产要素信息的补全等，纳入到全行的数据资产管理工作中。商业银行数据资产体系白皮书 40 图 18 上海银行数据资产盘点实施步骤 数据资产盘点是一项持续性的工作，结合银行现有工作节奏的安排，可以对行内服务层五类数据资产进行盘点，并根据业务条线和所属部门划分为七大板块，便于业务部门根据板块管理、检索并应用数据资产。具体资产数量涉及行内敏感数据，此处不做披露展示。数据资产穿透管理数据资产穿透管理 数据资产穿透管理：数据资产盘点与血缘穿透：数据资产穿透管理：数据资产盘点与血缘穿透：针对数据资产目录属性和数据血缘工作的可行性问题，上海银行以监管报送数据作为试点，对金融基础数据和人行大集中的指标、报表类数据资产进行目录的重构和盘点工作，完善资产目录属性，同时完成贴源层到集市层、集市层到应用层的数据血缘穿透分析。试点期间，上海银行在金融基础数据模块优先完成报表类数据资产的梳理工作；在人行大集中模块，从报表类数据资产和指标类数据资产着手开展梳理工作。目录盘点内容涉及基础属性、业务属性、技术属性、管理属性、安全属性、评价属性和关联属性七大方面，同时考虑监管报送工作特点，纳入监管报送特有属性，在指标类别明确了 45 项属性内容，在报表类别明确了 34 项属性内容。梳理过程中，上海银行以监管制度文件为基础，重新规范梳理血缘链路上的数据资产业务定义与口径，细化颗粒度，提高准确性。在数据血缘分析方面，上海银行融合人工智能技术，完成试点范围内指标与报表数据资产的溯源，追踪超过十万条映射关系，并实现查询字段和条件字段的区分，进一步优化数据血缘的精确程度。数据资产服务运营优化数据资产服务运营优化 服务运营优化：数据资产门户服务运营优化：数据资产门户 2 2.0.0 数据资产管理体系工作成效主要以数据资产门户作为载体和展示窗口，上海银行计划对数据资产门户进行体系化重构与优化，数据资产门户 2.0 的搭建是上海银行数据资产体系建设工作的重要一环。数据资产门户 2.0 将承接多个上游系统，整合数据属性目录、评价体系和数据血缘三大数据资产关键信息，将全生命周期管理流程中前序的数据资产识别、确权、登记工作结果充分展示。同时，门户 2.0 将支撑数据资产的使用、评价和处置流程，实现闭环管理。商业银行数据资产体系白皮书 41 在数据资产使用环节，为数据门户 2.0 计划进一步优化功能设计，提高用户体验。一方面，针对数据资产使用推广，门户根据用户角色、所在部门及使用行为等，提供常用资产、推荐资产、自定义收藏等模块，便于用户快速查看使用数据资产，提高日常工作效率；同时，门户内嵌自然语言处理等算法，支持门户智能搜索、相似内容推送及智能助手问答功能，有助于用户便捷搜索和获取所需数据资产，以扩大数据资产的辐射范围、充分发挥数据资产价值。在数据资产评价环节，数据门户 2.0 规划在数据资产详情页新增资产评价功能，提供量化打分和文字评价两种形式，并对用户评价情况进行收集和分析，形成数据资产评价体系的重要维度，并及时进行更新，切实从用户角度反映资产资料和价值。在数据资产处置环节，数据资产门户 2.0 提供面向全行的用户工单和社区问答两种数据资产反馈方式。用户工单包含严密的流转和权责机制，提出者可提出对资产的修改、下线申请，并追踪工单处理进度；社区问答作为数据资产用户与管理人员的沟通渠道，后台将自动根据问答内容将其转至对应负责人员处，做到数据资产问题及时响应。数据资产门户 2.0 结合两种反馈场景，保障数据资产相关信息的准确性和及时性，真正服务业务、赋能业务。数据资产评价及估值数据资产评价及估值 数据资产评价数据资产评价 上海银行数据资产评价体系考虑数据热度、数据成本和数据重要性三大维度对服务层数据资产进行量化评估。其中数据热度包括应用场景、使用情况、质量情况，综合下游调用查询次数、内容完整性、属性完整性、质量检核标准、用户评价及下游依赖情况等细项指标。量化评估采用线性赋分方式，在各类数据资产之间建立具有普适性的评价指标，在各类数据资产内部根据资产特性对数据来源、指标口径、分值分布等进行个性化调整，最终形成面向服务层全体数据资产的评价体系。对于建立的评价体系，上海银行在服务层四类数据资产（指标、报表、标签、API）进行试点，从不同数据资产相关评价所需的数据获取情况、结合数据进行得分计算及进行最终的评价验证，验证了评价体系的可行性与可靠性。数据资产估值试点成果数据资产估值试点成果 上海银行在实践过程中主要选取了“基金销售”与“反电诈”两个场景作为数据资产价值评估试点1。在本次数据资产价值试点评估实践中，除了对两个应用场景进行了探索性评估，在应用层面还凝结形成了数据资产评估的初步模板，包含针对不同价值评估目标的活动数据收集表，用于统计采用数据资产或未采用数据资产的活动下，投入资源及获得收益的差异；以及产品数据收集表，用于统计采用数据资产的情况下，未来每天的应用覆盖规模及开发运维成本；同时还有基本假设表，用于获取价值评估模型核心参数，例如税率、WACC 等指标，为未来行内全面推广数据资产价值评估夯实基础。1 试点详情请参见 附件一：上海银行数据资产评估方法与实践 商业银行数据资产体系白皮书 42 第第6 6章章 数据要素流通市场赋能企业数据资产数据要素流通市场赋能企业数据资产化化 “数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。为加快构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。”-中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，2022 年 12 月 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 43 6.16.1 全国多层次数据要素市场的建设全国多层次数据要素市场的建设 2022 年 12 月，中共中央、国务院印发数据二十条，初步搭建我国数据基础制度体系，对构建全国多层次数据要素市场，以及数据交易所的发展起到举旗定向的积极作用。“数据二十条”中包含关于构建多层次市场交易体系的相关要求，提出要加强数据交易场所的体系建设，统筹优化数据交易场所的规划布局，严控交易场所数量，出台数据交易场所管理办法，建立健全数据交易规则，制定全国统一的数据交易、安全等标准体系，降低交易成本。在数据基础制度的框架之下，我国推进数据要素市场建设的目标是构建全国统一的数据要素市场，保障其健康运行，并以数据要素流通国家标准体系作为基础，以国家层面、地方性法规规章和其他规范管理的制度体系作为保障，构建数据要素市场制度和标准体系。全国统一的多层次数据要素市场是指在全国范围内各交易机构对数据要素资源确权与登记、可交易数据产品挂牌、数据产品流通交易和交付等流通环节，按照统一的秩序和规则，将数据要素流通管理、交易服务规则和标准、技术平台、市场监管等相关的组织与技术系统有机地融合为一个整体，形成全国多层次要素市场的协同效应和整体效能，以实现可信的数据要素流通体系。在多层次数据要素市场中，一般有四类建设主体：国家级数据交易所、地方数据交易中心、行业数据交易平台和企业交易机构。这些交易机构应该遵循一致的秩序和规则，确保体系的一致性，这包括建立一体化的业务规则和统一关键领域的标准。多层次数据要素市场的目标是建立可信的数据要素流通体系，增强数据的可用、可信、可流通和可追溯水平，并实现数据流通全过程动态管理，在合规流通使用中激活数据价值。以下我们将从市场结构基本概况和建设全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求两部分展开讨论。全国多层次数据要素市场结构基本概况全国多层次数据要素市场结构基本概况 目前，我国数据要素交易市场的探索仍然处于起步阶段。自 2014 年以来，在相关政策的推动下，我国涌现了一大批数据交易平台、数据交易中心、数据交易所等机构。截至 2023 年 6 月，全国各地由政府发起、主导或者批复的数据交易所达到 44 家，头部数据交易所交易规模已达到亿元或者十亿元级别，且呈现爆发式增长趋势，如图 19 所示。以上海数据交易所为例，目前场内挂牌产品 1500 个左右，这些产品呈现行业多元化、主体多元化、交易方式多元化的特点。商业银行数据资产体系白皮书 44 图 19 我国数据要素市场建设情况 以上海数据交易所、北京国际大数据交易所、贵阳大数据交易所、深圳数据交易所和广州数据交易所为例，我们梳理了交易所成立时间、挂牌企业数、挂牌产品数、注册数商数、发布的规则文件等重要信息，如图 20 所示。图 20 我国主要数据交易机构的实践进展 全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求全国多层次数据要素市场互联互通的基本要求 数据要素市场互联互通指的是国家数据交易所、地方数据交易中心和行业数据交易平台之间的互联互通，主要通过统筹建设国家级数据交易所、合理布局区域性数据交易所、有组织有计划推进行业性数据交易平台来构建全国多层次、互联互通的数据要素市场。商业银行数据资产体系白皮书 45 互联互通是指数据交易机构之间在共享全国数据要素流通的基础设施的基础上，按照统一的系统接口标准以及交易业务的规范规则，上海数据交易所正在建设一张一体化的数据要素流通交易网络和全国数据要素交易链，以实现“数商互认、产品互通、交易互联”的基本理念、“基础设施集约管理，服务环境高效配置，执行过程安全可控”的数据流通专有云、“数商一地注册，全国可互认；数据产品一地挂牌，全网可交易”的数据产品互通网络和“数据产品一站交易，全链可追溯；数据资产一证颁发，全链可互信”的国家数据交易链。统筹建设国家级数据交易所：统筹建设国家级数据交易所：为了促进数据要素市场的互联互通，需要引导多种类型的数据交易场所共同发展，突出国家级数据交易场所合规监管和基础服务功能，强化其公共属性和公益定位，推进数据交易场所与数据商功能分离，鼓励各类数据商进场交易。我国目前已经有如上海数据交易所在内的区位优势显著、制度规则体系完备、市场潜力巨大并且示范作用较强的交易所承担着国家构建大统一数据要素市场的战略使命。在统筹建设国家级数据交易所的工作中，我们应该充分结合“数据二十条”对于公共数据、企业数据、个人数据的运营理念，结合跨境数据、行业数据等不同类型的数据流通交易，依托国家级数据交易所设置若干个专门的交易板块，形成多层次数据要素市场的基本架构。合理布局区域性数据交易场所：合理布局区域性数据交易场所：我国数据资源丰富，数据产品的应用场景非常多样，但是各个地区存在数据管理技术成熟度差异化较大的特点，因此，合理布局区域性数据交易场所是构建全国多层次数据要素市场的关键一步。区域性数据交易所将承担统筹推进本地区公共数据授权运营和区域性数据产品交易与服务，促进社会数据和公共数据融合使用，并推进形成有规模、有地方特色、有长期发展潜质的区域性交易市场。有组织有计划发展行业性数据交易平台：有组织有计划发展行业性数据交易平台：数据要素市场呈现明显的行业特征，各行各业的数据开放共享、融合创新有助于实现数据赋能实体经济的主要功能，比如上海数据交易所撮合隧道股份城市运营与智能汽车创新发展平台实现数据交易。从数据产品的挂牌到交易，上海数据交易所作为重要的功能性平台，在供需对接、数据产品挂牌及交易等方面扮演关键的“组织者”角色，让沉淀的数据资源“动起来”，激活数据要素价值，赋能更多企业、行业数字化转型。行业性数据交易平台的功能更多是促进数据要素与各行业场景充分融合，有效赋能千行百业。国家需要规范各地区各部门设立的区域性数据交易场所和行业性数据交易平台，构建多层次市场交易体系，推动区域性、行业性数据流通使用，如图 21 所示。最后，上海数据交易所通过构建集约高效的数据流通基础设施，促进区域性数据交易场所和行业性数据交易平台与国家级数据交易场所互联互通，为场内集中交易和场外分散交易提供低成本、高效率、可信赖的流通环境。商业银行数据资产体系白皮书 46 图 21 展数据要素交易市场建设的四类主体 6.26.2 上海数据交易所赋能企业数据资产化上海数据交易所赋能企业数据资产化 基于互联互通市场的数据资产凭证基于互联互通市场的数据资产凭证 数据资产凭证是一种用于记录数据资产交易、交付、权属等信息的电子凭证，该凭证依托于全国数据交易链，基于不同的应用场景发挥相应的作用，可用于各层次数据要素市场。依托全国数据交易链的数据资产凭证生成标准化协议与智能合约，结合交易链上数据产品挂牌、数据产品交易存证，实现数据资产凭证发放“智能生成，全链共识”的全国统一的认证、发放与验证机制。数据资产凭证通常包括记录数据产品登记；每一次链上交易信息，并将电子订单、数字签名、发票等信息上链保存；同时包含价格、交易量、复购率、使用场景、用户评价等参数的指标清单。数据资产凭证的内容可以追踪数据的来源、类型、权属、质量等关键信息，同时凭证与数据产品关联起来，真实记录了数据产品交易合同、交付情况以及清结算情况，提供可追溯的证据，确保数据产品交易的完整性、真实性和相关性，为数据交易参与者提供信任和保障。数据资产凭证是上海数据交易所在数据资源确权方面的探索，也有很多学者参与探讨数据资产凭证的应用场景和功能定位。首先，数据资源持有权的确权途径是数据资源登记，数据资产凭证登记了数据资源用于形成数据产品或服务的相关信息，可作为数据产品经营权的确权凭证。对于授权运营的公共数据，凭证记录了被授权企业进行数据资源登记，并与公共机构分享数据资源持有权的情况。对于企业相关业务自主生产的数据，可以进行数据资源登记，由企业取得数据资源持有权。其次，对于通过爬取的公共数据，不宜登记取得数据资源持有权，企业只要遵循行业规则，没有采用非法侵入计算机信息系统和非法获取计算机信息系统数据等非法方式，就可以获得数据加工使用权。对于通过交易市场采购的数据，在签订数据商业银行数据资产体系白皮书 47 交易合约时，便赋予数据购买方数据加工使用权。对于企业间委托加工的数据，要求在合约允许范围内加工数据，形成数据产品，可以获得数据加工使用权。由于数据加工使用权是一种灵活的、有限的“防御性权利”，不能作为资产性权益，也无需登记机构颁发确权凭证。最后，企业对数据资源需要付出了实质性加工和创新性劳动，从而形成可交易的数据产品。数据资产凭证记录企业加工使用数据的过程，可以作为企业可以登记取得数据产品经营权的重要依据2。综上所述，数据资产凭证有可能成为企业数据资产化应用场景的基础要件，并进一步加速推进数据交易市场互联互通的实现。上海数据交易所赋能企业数据资产估值上海数据交易所赋能企业数据资产估值 数字经济在国民经济发展中的重要性逐渐显现，成为经济发展中不可缺失的部分。数据资产评估技术方法研究及准则制定是现代经济社会发展进步的必然需求，也是相关评估工作开展的参考标尺。明确数据资产的概念和定义边界，识别数据资产的权利和权属特征，确定数据资产的价值与评估路径，作为探索数据资产评估的重要环节，是学术界、应用界多年来持续探究和研讨的话题。目前，资产的价值评估方法主要包括成本法、收益法、市场法以及前述三种方法的衍生方法。考虑到数据资产的特殊因素，在实际操作中还需要结合资产特征对评估模型加以修正和改进。成本法一般是按照重置该项数据资产所发生的成本作为确定评估对象价值的基础，并根据自身特性对重置成本的价值进行调整，以此确定评估对象价值的评估方法。它假设资产的价值等于取得或生产该资产所发生的成本。成本法的优点是简单且直接，但不考虑现有市场条件和资产的实际价值。在仍处于数据资产化阶段初期的当下，市场交易有待活跃，数据应用场景有待开发，因此成本法具有较强的适用性和可操作性。具体而言，成本法的实现包括两步。首先，汇总重置成本并归集到可辨认数据资产中，其中数据资产的重置成本包括了前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费；其次，根据影响数据价值的因素对数据资产价值进行调整，常见的调整因素包括复用情况、数据质量评价、数据冗余情况等。收益法是基于数据的应用场景，通过数据资产预期带来的经济效益并考虑相关风险后折现计算的价值。它将数据资产的价值建立在其未来现金流量的基础上，通过预测数据资产的未来收益并将其折现至现值来确定当前价值。收益法考虑了数据资产的盈利能力和风险，并更加注重数据资产所能产生的现金流量。数据资产的买方，相较卖方，对其需要购买的数据产品的使用场景及其能带来的增量效益有更明确的认识，因此更倾向于使用收益法对数据资产进行估值。市场法是通过参考市场上类似资产的交易价格来估值的方法。它假设市场上已存在类似或可比的交易，通过比较资产与这些可比交易的价格，确定资产的市场价值。在市场法下，通过参考可类比的市场交易案例，可形成某一数据产品的价格波动区间，进而确定该数据产品的价值。市场法的优势在于能够反映 资料来源：黄丽华,杜万里,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置J.大数据,2023（2）。商业银行数据资产体系白皮书 48 数据资产的市场供需状况对其价值的影响，便于买卖双方更快速地理解和接受；其劣势在于其对市场环境要求高，当数据资产交易市场成熟、有序且活跃，且具有大量的交易数据和数据资产交易信息，该方法才有较大的运用。现阶段场内交易还不活跃，获取参考样本难度大。上海数据交易所确立了“非合规不挂牌，无场景不交易”的原则，从数据合规审查、挂牌与交易定价、产品与交易登记等方面构建了可信的数据交易制度体系。一方面，上海数据交易所坚持自身的公益定位，充分发挥数据市场交易组织者的职能。上海数据交易所的重要职能是撮合潜在的交易参与者并提供相应的基础服务，在这个过程中履行公平撮合与信息披露的义务。具体而言，上海数据交易所为每一个进场交易的参与者提供均等、公正的交易机会，及时进行会员公示并公布交易相关信息。基于公平可信的交易环境，企业可以通过数据交易所获得大量可信赖数据源，为企业的数据资产估值提供了准确、全面的数据支持。传统的企业资产估值往往依赖于自身内部的数据积累，这些数据往往存在着不足和局限。而数据交易所可以通过与多个数据供应方合作，汇聚各种类型的数据，为企业在数据资产估值时提供参考依据。这种多源数据的使用，能够更全面地反映企业的真实情况，从而提高资产估值的准确性和可信度3。另一方面，上海数据交易所正在探索基于全国数据交易链的数据资产交易凭证，该凭证会记录数据产品的权属、合约和交易信息，反映价格、交易规模、信用情况、场景情况、用户评价等非会计信息，可以为数据资产风险和预期收益的测算提供可靠信息来源。这不仅有助于提高数据资产估值的准确性，还为探索市场法估值提供了基础。随着数据资产交易市场的发展，我们可以预期未来会有越来越多的企业在场内交易数据产品，数据资产凭证的应用场景和功能定位也会越来越明晰。上海数据交易所赋能企业数据资产入表上海数据交易所赋能企业数据资产入表 数据资产入表路径数据资产入表路径 根据企业数据资源相关会计处理暂行规定（下称暂行规定），现就企业数据资产入表一般路径做出如下梳理，如图 22 所示：图 22 数据资产入表一般路径 1）判断数据资源业务 资料来源：包晓丽,杜万里.数据可信交易体系的制度构建基于场内交易视角J.电子政务,2023(06):38-50.商业银行数据资产体系白皮书 49 入表过程中，企业首先需要明确数据资源的业务模式、确定数据资源的主要用途。数据资源是用于内部运营还是作为服务提供给外部客户或合作伙伴，或是出售给其他组织。不同的业务模式将影响数据资源在财务报表中的分类和会计处理方式。2）确定数据资产权属 确定数据资产的权属至关重要，这涉及到确定数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。上述权属确定将决定数据资源是否可以作为数据资产在财务报表中进行披露。3）区分数据资产类别 企业使用的数据资源，符合企业会计准则第 6 号无形资产（财会20063 号，以下简称“无形资产准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合企业会计准则第 1 号存货（财会20063 号，以下简称“存货准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。4）数据资产作为无形资产的会计处理 企业应当按照无形资产准则、企业会计准则第 6 号无形资产应用指南（财会200618 号，以下简称“无形资产准则应用指南”）等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。5）数据资产作为存货的会计处理 企业应当按照存货准则、企业会计准则第 1 号存货应用指南（财会200618 号）等规定，对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。6）自愿披露 企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。数据资产入表的实践意义数据资产入表的实践意义 商业银行数据资产体系白皮书 50 上海数据交易所研究院认为：“暂行规定的正式落地为企业数据资产化路径的研究探索提供重要支撑，解决了现行规则下可入表但不敢入表的情况。”随着暂行规定的正式落地和数据资产在现代企业中的重要性不断增加，对其会计处理的重视程度逐渐上升。如图 23 所示，企业数据资产入表的实践意义体现在以下几点：图 23 数据资产入表的实践意义 1）财务透明度和可靠性 将数据资源入会计报表能够提高财务透明度，让企业内外部的相关人员更好地了解企业的财务状况。通过准确和完整的数据，会计报表可以更可靠地反映企业的资产、负债、收入和支出等情况，增强了报表的可信度。2）合规性和法律要求 许多国家和地区都有法律法规规定企业需要按照一定的标准编制和公布会计报表。将数据资源整合入报表可以帮助企业满足合规性要求，避免违规行为。3）投资者关系和融资活动 投资者、股东和潜在投资者通常会通过会计报表来评估企业的财务健康状况和潜在价值。准确、清晰的会计报表有助于建立良好的投资者关系，吸引投资，支持融资活动。4）内部决策支持 企业的管理层需要根据财务数据做出战略决策。将数据资源整合入会计报表可以为管理层提供更全面的财务信息，帮助他们做出基于事实的商业决策，优化资源分配和战略规划。5）税务申报和税务优化 税务部门通常要求企业按照特定的规定编制会计报表，作为税务申报的依据。将数据资源入会计报表可以帮助企业遵循税法规定，同时也有助于优化税务筹划。6）风险管理 财务透明度和可靠性合规性和法律要求投资者关系和融资活动内部决策支持税务申报和税务优化风险管理商业银行数据资产体系白皮书 51 数据资源入会计报表可以帮助企业更好地识别和管理风险。通过监控财务数据，企业可以及时发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行风险防范。上海数据交易所赋能入表上海数据交易所赋能入表 暂行规定的正式发布意味着推进数据成为一种新型生产要素从会计上开始显性化，一方面指引企业披露数据资源，另一方面为推进数据要素市场交易与流通奠定基础，标志着我国正式迈出了数据资源入表从 0 到 1 的关键一步。随着数据要素市场的成熟，数据资产入表势在必行。上海数据交易所突出准公共服务功能，协同数商共同推进企业数据资产入表，提升财政部暂行规定的执行效果，如图 24 所示。图 24 上海数据交易所赋能企业数据资产入表 1）夯实理论研究，赋能会计实务 上海数据交易所以企业实际运营数据和财务数据为基础，循序推进企业数据资源入表相关理论研究，并就其中可能的难点探索解决方案。上海数据交易所将在财政部、地方财政局等相关部门的领导下继续夯实理论研究，大力培育一批数据资产入表企业，淬炼一批可复制、可推广的数据资产入表典型案例，形成更多“上海方案”，为国家和企业探索数据资产入表的会计实务提供理论支撑。2）推动场内交易，赋能资产确权 上海数据交易所推动场内交易，探索场内交易相关凭证成为企业数据资源入表的可行路径，充分发挥上海数据交易所准公共服务机构特性，对标暂行规定中数据资源披露条件和要求，落地数据资产确认和计量标准，并探索数据资产凭证成为会计披露的有力支撑，降低披露准备工作成本，提升披露信息真实性、及时性、合规性。3）提供高效服务，赋能合作共赢 推动场内交易，赋能资产确权提供高效服务，赋能合作共赢夯实理论研究，赋能会计实务商业银行数据资产体系白皮书 52 上海数据交易所始终秉持“共识共创”的企业价值观，积极为数据要素市场培育数商生态，已经培育和发展了一批第三方服务提供商，如涵盖专业会计师事务所和资产评估公司的数据资产评估服务商、数据经纪服务商以及数据咨询服务商，以便企业在数据资产治理领域选择合适的合作伙伴，打造数据资产高质量治理生态圈，实现共创共赢。6.36.3 数据要素流通交易市场赋能企业数据资产化的展望数据要素流通交易市场赋能企业数据资产化的展望 随着数字经济的发展，数据正在成为企业经营决策的新驱动、商品服务贸易的新内容、社会全面治理的新手段，带来了新的价值增值。因此，加快推进数据价值化、发展数据要素市场是数字经济发展的关键。切实用好数据要素，协同推进技术、模式、业态和制度创新，将为数字经济的深化发展带来强劲动力。对于企业来说，数据资产化是企业高质量发展的一种体现。企业通过深入挖掘数据价值，实现数据的资产化，明确数据资产价值实现路径，推进商业模式变革是大势所趋。可以说，数据资产化是企业实现数据价值进而逐步释放数据生产力的过程。因此，数据要素的流通和交易是释放企业数据价值的重要抓手，助推数据使用价值向交换价值迈进，促进数据从自用到“二次使用”。数据要素流通交易市场的建立和运营也将助推企业数据资产化进程，为企业数据资产化提供显性化的应用场景，进一步助力国家数字经济的战略规划。上海数据交易所正在探索数据资产化进程，推动实现从数据资源化到数据产品化，再到数据的资产化，以达到数据价值的最大化，如图 25 所示。图 25 入表数据要素流通市场赋能数据资产化 商业银行数据资产体系白皮书 53 数据资产化是一个新的领域，数据要素化在理论上来讲是必然的，在实践中也是可行的。但是要实现数据要素化，必须要通过市场机制让数据要素实现大规模、低成本可得。推动构建全国统一多层次数据要素市场，是数据资产化发展的必然路径。商业银行数据资产体系白皮书 54 第第7 7章章 未来演进与展望未来演进与展望 习近平总书记强调，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。党的二十大报告提出，加快建设数字中国，加快发展数字经济。制定暂行规定是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步。-财政部会计司有关负责人就印发企业数据资源相关会计处理暂行规定答记者问，2023 年08 月 21 日 https:/ 商业银行数据资产体系白皮书 55 数据资产化路径的探讨，可以视为数字化过程的构建，也可视为企业治理课题的一部分；“三位一体”数据资产体系建设和实践更是数据资产化路径的一次“试水”。我们期待数据资产管理能够在一次次的试验中越辨越明。数据资产体系建设和数据治理体系建设一样，是数据要素市场构建的发展阶段之一。数据资产必将以实现数据市场化交易为最终目的，在管理、运营和价值化等方面持续演进。随着企业数据资源相关会计处理暂行规定在 2024 年的正式施行，数据资产与其他资产一样，纳入企业资产负债表管理，进一步拓展企业治理、企业运营的边界与范围。商业银行数据资产体系白皮书 56 附件一：上海银行数据资产价值评估方法与实附件一：上海银行数据资产价值评估方法与实践践 数据资产价值评估的原理数据资产价值评估的原理 会计理论中资产价值的来源有两方面：一是资产的销售，如果资产价值来源于对其的销售，那么该类资产具有“交换价值”；其二是资产的使用，若资产价值来源于对其的使用，那么该资产则具有“使用价值”。而数据的价值在于对其的开发和应用，因此数据资产价值的来源主要是数据应用。2023 年财政部发布的企业数据资源相关会计处理暂行规定中要求，企业内部使用的数据资源，符合企业会计准则第 6 号无形资产规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合企业会计准则第 1 号存货规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。并按持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。结合数据资产的初始定义和企业数据资源的管理要求趋势，本次上海银行数据资产价值评估实践中遵循以下三个的基本原则：1）数据资源有关的经济利益流入企业的概率大于 50%时，才符合确认资产的经济利益门槛；2）数据资源的成本或者价值能够可靠地计量，相关成本包含直接外部获取的增量成本和可能发生的间接分摊等成本；3）针对内部使用的数据资源，参考无形资产评估方式，基于数据资产全生命使用周期开展价值评估。确定基本原则后，本次实践旨在结合数据资产与无形资产会计计量的研究，充分考虑数据资产的投入成本与产出效益、价值创造路径等因素，构建符合上海银行数据资产管理要求的数据资产价值评估体系，实现对于数据资产价值的较为精确地衡量。商业银行数据资产价值评估试点探索采用的方法、逻辑与实践分享商业银行数据资产价值评估试点探索采用的方法、逻辑与实践分享 由于不同类型的商业银行数据资产通常具备不同的价值实现方式，各数据资产评估方法也存在不同的适用条件，因此在选择评估方法、设计评估指标的过程中需进行综合考量。结合上海银行的数据资产特性和数据资产化管理目标，本次试点实践在遵循一般无形资产评估流程的基础上，纳入数据资产特性评估环节，量身构建数据资产价值评估“五步法”，包含价值目标识别、收益预测、数据价值归因、计算要素确认和数据资产评估五个关键步骤，主要逻辑如下：在第一步价值目标识别中，通过对数据资源应用业务场景开展业务逻辑分析，确定数据在不同业务环节中的应用方式，梳理业务整体的资源投入并汇总效益产出，以识别数据资源投入对创造价值能力的影响，从而确定资产评估的价值目标。同时，对影响价值目标的因素进行分析，识别正负面影响并梳理影响量化指标。商业银行数据资产体系白皮书 57 第二步为收益预测，结合数据资产价值评估实践中的三个的基本原则，进行场景下业务数据的收集和数据资源业务的收益测算，最终实现数据资源入表计量。第三步为数据价值归因，类比一般的商品，一个完整的价值创造流程需要多种因子的投入，包括但不限于开发、运维、管理、营销及软硬件等，通过识别业务场景下整体价值的影响因子，构建价值归因模型，将整体收益进行归因拆解，测算在不考虑市场波动的情况下使用数据资产赋能业务的增益数据。第四步为计算要素确认，由于不同场景下的价值目标不同，数据资产评估中的计算要素因场景、影响因子而变化。举例来说，若评估场景下价值目标为降本增收，计算要素可能会涉及市场、服务、客户等影响因子及相关评价指标。第五步为数据资产评估，通过对评价指标的梳理，确认计算要素并将其添加进数据资产价值评估算法中，使得最终的估值结果更加贴合业务逻辑和时间跨度，最终实现最后一步的数据资产评估计算。结合上述数据资产评估“五步法”的方法论，上海银行选取了“基金销售”与“反电诈”两个场景为试点实践，进行了数据资产的探索性评估。在基金销售的评估场景中，价值目标为中间业务增收，考虑到市场指数、市场成交量和产品超额收益率的影响因子，通过构建价值归因模型、人均中收增益模型，测算剔除其他影响因子后，由数据资产带来的人均中收增益数据，结合产品超额收益递减率、CPI 指数、所得税率浮动等特定计算要素和估值假设，采用现金流折现模型最终进行数据资产价值评估，最终得到该场景下的数据资产价值，并根据预期的市场采用现金流折现模型最终进行数据资产价值评估，最终得到该场景下的数据资产价值，并根据预期的市场行情而浮动。行情而浮动。不同于基金销售，反电诈评估场景要求通过核心交易流水、个人客户基础信息、公安电信欺诈涉案名单等数据资源，分析、判断客户是否存在电诈可疑交易或团伙诈骗行为，协助总分行运营条线及时发现和管控相关账户，保障客户资金安全。因此，该场景同时涵盖了节约成本和创造社会效益两大价值目标。就降本目标而言，基于数据资产应用后节约的人力，计算反欺诈人力节约和月度运维需要支付的外包费用，结合 CPI 指数、所得税率、WACC 指数等计算要素，估算使用数据资产应用后的总体节约成本，及数据资产的价值创造。同时，除经济价值外，反电诈还包含社会效益反电诈还包含社会效益（ESG）的贡献。根据历史数据，按全年涉诈户规模和中国信息通信研究院发布的2020 年中国手机安全状况报告中人均损失金额来估算，数据资产的应用可挽回巨额损失，创造高额的社会价值。数据资产价值评估方法的应用设想数据资产价值评估方法的应用设想 基于本次数据资产价值评估的试点实践结果，上海银行对未来数据资产价值评估的应用场景进行了初步规划与设想。在未来行内的实践应用中，以“厘清数据资产成本与收益，驱动数据资产运营与管理与业务侧的融合”为数据资产评估应用的主旋律，以“数据驱动应用场景，应用反哺数据资产”为主目标，通过治理结构的优化，触发新的数据资产应用场景，逐步实现数据资产与业务的融合，充分发挥数据赋能的“放大、叠加、倍增”效应。具体的应用设想如下：未来数据资产价值评估可触发的应用场景包括数据管理与产品研发后评估、数据管理与产品研发预算编制和数据管理与产品研发绩效评估，在上述场景下，数据资产的可能用法包括：商业银行数据资产体系白皮书 58 测算数据管理与产品研发成本、预期收益及实际收益，评估数据产品投入产出比，精细化管理产品研发预算；在绩效评估中引入数据资产价值及投入产出比等指标，驱动数据产品研发运营锚定价值目标；除此之外，未来数据资产价值评估可触发的应用场景包括通过数据资源进行成本核算，数据资产的可能应用设想包括：配合未来会计准则关于数据资产入表的修订意见，在数据产品研发运维周期，建立科学合理的成本计量、分摊、核算及入表规则；年报中准确反映银行数据资源的金额，实现数据资产入表入报告；以业务经营与管理等部门为例，未来数据资产价值评估可触发的应用场景包括数据产品权属认定和数据产品应用增值效益评估，数据资产的可能用法包括：数据资产价值货币化，权属与相应义务可匹配，有利于推动数据产品权属认定，以及业务侧深入参与数据产品应用及运营；逐步推动数据产品应用产生的增值效益在业务目标达成中的比重，推动业务侧主动用数，用好数。商业银行数据资产体系白皮书 59 后记后记 上海银行开展数据资产体系建设的过程中，主动与上海数据交易所沟通，探索银行参与数据要素流通的多种角色，以及数据资源“入表”的可行性，为数据要素市场注入金融属性。2023 年 8 月 21 日，财政部发布了企业会计资源相关会计处理暂行规定，从财务的角度为企业数据资产化闭环管理提供了实践指引。同年 9 月 8 日，在财政部指导下，资产评估业协会发布的数据资产价值评估指导意见，为数据资产价值评估提供了参考意见，并规范数据资产评估行业的执业操作。这两份文件的出台，从财经角度为数字经济发展和企业数据资产化起到了“助推器”的作用。基于上述两份文件对本白皮书部分内容进行了调整，使其更加符合两份文件对数据资产认定、管理和价值评估等方面的要求。企业数据资产化是数据要素流通和交易的重要组成环节，也是前置条件，数据资产任何价值评估是数据要素和交易的保障措施，是数据要素价格发现和寻找机制，是数据资产金融属性的基础条件。银行业在数据要素市场，目前主要是数据需求方的角色，未来将在合规框架的要求下，形成符合客户和市场需求的数据产品和服务，探索数据供应方的角色。同时，围绕着数据交易的清结算、数据资产抵质押的信贷服务、数据资产无质押的增信服务以及其它创新金融产品，银行业可以在活跃数据要素市场、促进数据要素交易和繁荣数字经济方面，发挥更大的作用。在形成本白皮书的过程中，得到了上海银行各级领导及各职能部门的大力支持。同时，上海数据交易所韦志林副总经理、上海数据交易所研究院黄丽华教授、赵丽芳博士、德勤中国合伙人何铮等同志为白皮书的编写贡献了大量时间和专业内容，在此一并表示衷心感谢。国家为数据要素产业发展举旗定向，企业数据资产化号角已吹响，我们将继续努力，以数据资产为数字化转型和业务经营赋能，践行业数财融合的三位一体的数据资产管理、运营与价值评估体系，以数据的业务价值增值为驱动力，不断提升数据资产化管理效能，积极参与数据要素流通工作，并不断总结经验，持续提升能力，为银行业在我国数字经济中发挥多层次、多角色的作用贡献智慧和力量。商业银行数据资产体系白皮书 61 参考文献参考文献 1 中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见Z,2022.2 中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见Z,2020.3 中华人民共和国财政部.企业数据资源相关会计处理暂行规定,2023.4 全国人民代表大会.中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要,2021.5 全国人民代表大会.中华人民共和国数据安全法,2023.6 全国人民代表大会.中华人民共和国个人信息保护法,2021.7 全国人民代表大会.中华人民共和国网络安全法,2016.8 全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28).数据管理能力成熟度评估方法.GB/T 42129-2022.2022-12-30.9 全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28).数据管理能力成熟度评估模型.GB/T 36073-2018.2018-03-15.10 中国银行保险监督管理委员会.银行业金融机构数据治理指引,2018.11 中国电子技术标准化研究院.数据治理白皮书国际标准研究报告,2015.12 中国人民银行.中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）,2023.13 中国人民银行.金融数据安全 数据生命周期安全规范.JR/T 0223 2021.14 中国人民银行.金融数据安全 数据安全分级指南.JR/T 0197 2020.15 上海市人民政府办公厅.立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）,2023.16 黄丽华,杜万里,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置J.大数据,2023,9(02):5-15.17 许宪春,张钟文,胡亚茹.数据资产统计与核算问题研究J.管理世界,2022,38(02):16-30 2.DOI:10.19744/ki.11-1235/f.2022.0030.18 史学智,阳镇.从资产要素之定义重新审视“数据资产”J.清华管理评论,2021(Z2):14-21.19 叶雅珍,刘国华,朱扬勇.数据资产化框架初探J.大数据,2020,6(03):3-12.商业银行数据资产体系白皮书 62 20 维克托迈尔-舍恩伯格;肯尼斯库克耶:大数据时代：生活、工作与思维的大变革,浙江人民出版社.21IDC PeerScape:中国金融业数据治理实践与案例,2023-08-29,https:/ IDC Perspective:中国金融业数据治理市场洞察,2023.23 Gartner:2023 年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线,2023.24 Watson H J,Fuller C,Ariyachandra T.Data warehouse governance:best practices at Blue Cross and Blue Shield of North CarolinaJ.Decision support systems,2004,38(3):p.435-450.25叶雅珍;朱扬勇:数据资产,人民邮电出版社 2021 版.26中国信息通讯研究院.数据资产管理实践白皮书（6.0 版）.27中国信息通讯研究院.数据资产管理实践白皮书（5.0 版）.28王伟玲等:数据要素市场 全球数字经济竞争新蓝海,北京电子工业出版社.29全国信标委大数据标准工作组.数据要素流通标准化白皮书2022 30上海市数商协会等.全国数商产业发展报告（2022）2022 31全国标准信息公共服务平台，2023.7.https:/ F.743.21-2020，2020.8.https:/ 33ISO 55012 与 ISO 55013 进入 DIS 阶段。全国资产管理标准化技术委员会，2023.6.https:/

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商业银行商业银行 数据要素价值洞察研究数据要素价值洞察研究 白皮书白皮书 Institute for Interdisciplinary Information Core Technology 交叉信息核心技术研究院 版权声明版权声明 本白皮书版权归属中国工商银行股份有限公司、交叉信息核心技术研究院（清华大学）、安永（中国）企业咨询有限公司所有，并受法律保护。引用、转载、编撰或以其他方式使用本白皮书文字或观点，应注明来源，并符合相关法律规定。违反上述声明者，将追究其法律责任。前言前言 近年来，我国持续加强数据要素市场的基础设施、组织框架、体制机制等方面建设，并取得长足进展。2023 年 10 月，中央金融工作会议提出“要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，进一步明确了将“数字金融”作为未来金融业高质量发展的主要方向之一。在数据要素市场建设过程中，如何准确计量数据价值、建立公平合理的数据要素收益分配机制仍然是当前面临的重难点问题之一。中国工商银行联合交叉信息核心技术研究院（清华大学）、安永（中国）企业咨询有限公司开展了商业银行数据资产价值评估方法研究和收益分配机制实践，通过采用兼顾数据收益和资产定价第一性原理的数据定价理论和数据资产图谱技术，结合商业银行典型业务场景进行了深入研究，建立了数据使用过程的持续记录和流转节点追踪机制，从而还原了广阔而丰富的价值网络全貌。商业银行数据要素价值洞察研究白皮书首次将定价理论与图谱技术应用于金融行业的数据资产评估，旨在建立适合商业银行的数据资产价值评估机制，以期持续推动金融行业数据要素价值释放，为业界同仁提供有益参考。目录目录 一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 .1 1（一）数据价值释放，经济转型的重要引擎（一）数据价值释放，经济转型的重要引擎.1（二）政策密集出台，顶层设计加速推进（二）政策密集出台，顶层设计加速推进.2 1、国家顶层机制体制设计逐步完善.2 2、各地加速探索落地法规助力发展.3（三）入表规定发布，企业价值面临重估（三）入表规定发布，企业价值面临重估.4（四）指导意见落地，数据要素商业化加快（四）指导意见落地，数据要素商业化加快.4（五）创新探索计量方法，打造行业标杆（五）创新探索计量方法，打造行业标杆.5 二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 .7 7（一）新视角：数据资源与数据资产（一）新视角：数据资源与数据资产.8（二）新挑战：数据资源特性与资产价值评估（二）新挑战：数据资源特性与资产价值评估.9（三）新思路：数（三）新思路：数据资产图谱网络据资产图谱网络.10 1、数据资产图谱技术.10 2、基于数据资产图谱的改良成本法.12 3、基于数据资产图谱的改良收益法.13（四）新实践：构建行内数据资产评估全链路（四）新实践：构建行内数据资产评估全链路.14 1、商业银行数据资产盘点.14 2、数据资源全链路管理.17 3、基于场景：数据资产价值评估试点实践.18（五）新拓展：（五）新拓展：数据资源入表的应用数据资源入表的应用.22 1、会计确认.22 2、成本计量应用.22 三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放据要素收益分配激活数据价值释放 2424（一）收益分配算法：促进数据要素流通的关键因素（一）收益分配算法：促进数据要素流通的关键因素.25（二）理论迈向实践：数据收益分配理论与工商银行落地实践（二）理论迈向实践：数据收益分配理论与工商银行落地实践.27（三）多元场景展望：数据内部流通与外部交易应用（三）多元场景展望：数据内部流通与外部交易应用.28 1、数据产品企业内部利润分配应用.28 2、多方数据联合建模的收益分配应用.32 3、积极探索行业级数据要素流通平台建设.34 四、我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里四、我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里 .3636 附录附录 1 1：近三年我国数据要素相关顶层规划政策：近三年我国数据要素相关顶层规划政策 .3939 附录附录 2 2：20232023 年各地政府数据要素相关政策汇总年各地政府数据要素相关政策汇总 .4242 参考文献参考文献 .4545 1 一一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 “数据要素市场化数据要素市场化 配置加速配置加速 助推数据资产助推数据资产 价值释放价值释放 01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 2 （一）数据价值释放，经济转型的重要引擎（一）数据价值释放，经济转型的重要引擎 数据作为新的生产要素，其价值释放正在成为推动经济转型的重要引擎。根据中国数据要素市场发展报告（2021-2022）测算，数据要素使得工业企业的业务增长率平均提高 41.18%，生产效率平均提高 42.8%，产品研发周期平均缩短 15.33%，能源利用率平均提高 10.19%。党的二十大报告指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。2023 年 10 月，中央金融工作会议提出“要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，进一步明确了未来金融业在助力经济结构优化过程中的发力点。当前，我国数字经济蓬勃发展，金融业数字化转型逐步深化，数据要素价值化进程加快，数据要素潜力逐步释放。随着行业间、企业间的数据共享和融合程度不断加深，数据要素市场各项规则和机制正日趋完善，数据价值的释放路径也逐步清晰，数据通过在更广泛流通中发挥其提高生产效率的乘数效应，进而推动数字经济与实体经济深度融合。（二）政策密集出台，顶层设计加速推进（二）政策密集出台，顶层设计加速推进 近年来，国家积极布局数据要素市场，多项数据要素政策密集出台，并从体制机制、市场流通、产品研发、标准规范等多个方面开展探索，制定出各种创新的实施方案，引发了数据要素价值释放的又一波浪潮。1 1、国家顶层机制体制设计逐步完善、国家顶层机制体制设计逐步完善 近年，国家陆续出台政策完善数据要素顶层设计。我国对于数据要素价值的探索早在 2015 年就已开启，总体分为三阶段。第一阶段是在 2016 年以前，2015 年 4 月，我国第一家数据交易所贵阳大数据交易所正式挂牌运营；同年 10 月，党的十八届五中全会将大数据提升为国家战略，标志着我国正式全面启动大数据发展国家战略。第二阶段自 2016 年起到 2020 年，多项数据要素政策密集出台，逐步推动数据要素产业落地。2017 年 2 月，中共中央政治局第二次集体学习中，习近平总01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 3 书记指出“要构建以数据为关键要素的数字经济”，标志着数据作为数字经济的关键要素地位得到确立；2020 年 4 月，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见将数据作为一种新型生产要素写入文件，提出要“加快培育数据要素市场”，至此，已基本确立数据的生产要素地位和市场化配置制度。第三阶段是2022年至今，我国开启了数据要素基础制度体系化建设新征程。2022 年 6 月，中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，为数据基础制度的体系化建设奠定了坚实基础，也为制度的最终制定按下了加速键。2022 年 12 月，中共中央、国务院印发的中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称“数据二十条”）首次确立了数据基础制度体系的“四梁八柱”。2023 年 2 月，中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划，明确提出要“释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制”，推动数据要素的市场化、价值化，使其成为推动经济社会发展的新动能。2023 年 3 月，党和国家机构改革方案提出组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，对数据要素产业的长期发展发挥核心作用。2 2、各地加速探索落地法规助力发展、各地加速探索落地法规助力发展 继国家顶层设计的政策陆续出台后，各地纷纷部署数据要素产业。上海、浙江、贵州、深圳、北京等地陆续发布了多项鼓励和推动数据要素产业的政策，对数据赋能产业、数据安全保护、数据共享等内容进行规范，覆盖数据价值评估、授信融资、登记发证等诸多领域。2023 年起，先后有多地针对数据要素市场参与方出台补贴政策，补贴对象包括数据供需双方、数据中介等。这些政策将数据要素与 GDP、财政紧密联系在一起，不仅凸显了各地发展数据要素产业的积极性和迫切性，同时反映了全国性的数据要素政策规划或将从地方先试先行的维度切入并展开。其中北京正在探索公共数据开发利用的收益分配机制，鼓励公共数据专区采01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 4 取市场自主定价模式，通过模型产品、核验服务等方式向社会提供服务；针对公共治理和公益事业相关的应用场景，探索在有需要的情况下“无偿”使用数据；针对产业发展、行业发展相关的应用场景，探索在有需要的情况下“有偿”使用数据。广州正在积极推动企业数据纳入核算体系，通过规范数据资源会计处理，鼓励企业将数据资源纳入财务报表，以促进数据要素的合理利用和价值发挥，进而推动数据要素纳入国民经济和社会发展的统计核算体系。各地出台的关于数据要素相关政策，以法律角度的数据确权、财务会计角度的数据估值或定价和市场角度的交易流通为三大抓手，进一步推动数据价值化进程。与此同时，数据资产价值评估的行业规范规则也在陆续发布。（三）入表规定发布，企业价值面临重估（三）入表规定发布，企业价值面临重估 2023 年 8 月 21 日，财政部印发企业数据资源相关会计处理暂行规定 （以下简称暂行规定），将于 2024 年 1 月 1 日起正式实施。暂行规定明确了企业可以根据数据要素在其经营时的具体情况入表，一是可以比照无形资产或存货的处理原则计量；二是可自愿披露基于数据要素产生的收入，进一步理顺了微观层面对数字经济的计量流程。数据资源“入表”最直观的影响是将会使得原有条件下，一部分“费用”从利润表进入资产负债表成为“资产”，企业资产增加，利润率提高，改善了企业的资产负债率。暂行规定发布对金融等数据密集型行业来说，带来了更大的经营灵活性，这将鼓励企业增加数据资源的投入，同时有助于企业在金融资源和产业政策等方面获得支持。暂行规定向建立数字经济价值核算与交易机制迈出了重要的第一步，但从其中的细则来看，判定数据为无形资产还是存货的标准尚且模糊，缺少体现数据资源特性的操作指引。（四）指导意见落地，数据要素商业化加快（四）指导意见落地，数据要素商业化加快 继财政部暂行规定发布后，中国资产评估协会制定了数据资产评估指导意见（以下简称指导意见），对数据资产进行了明确定义，并详细规定了评估对象、操作要求、评估方法和披露要求。指导意见明确指出，开展数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本、场景、市01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 5 场和质量因素，并明确了数据资产将以何种价值入表，以及未来将以何种价值交易，进一步推动了数据要素的价值实现。数据资产价值评估是推动数据资产化的重要前置工作，为数据交易流通奠定了基础。这一重要工作的开展，为探索企业利用数据资产进行投融资活动打造了新的基础规范。（五）创新探索计量（五）创新探索计量方法方法，打造行业标杆，打造行业标杆 金融业是数据密集型行业，在运营过程中会产生大量的数据，这些数据对于金融机构的决策和业务运营至关重要。通过对数据（例如市场趋势、政策变化、宏观经济数据等）的分析和应用，可以为金融机构精准营销、风险管理和投资决策提供更高价值的支持。随着大数据时代的到来，金融业数据基础设施持续完善，数据规模高速增长，机器学习和人工智能等先进技术的应用使得数据分析成果更加精准和深入。由此可见，金融业一直是数字化转型和数据要素价值挖掘的创新者和推动者，既拥有丰富的数据资源，又有迫切的场景应用需求，形成了金融业探索数据要素价值挖掘和数据交易流通工作的强大动力。“数据二十条”明确指出，要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，按照“谁投入、谁贡献、谁收益”原则，着重保护数据要素各参与方的投入产出收益。交叉信息核心技术研究院以数据收益的第一性原理“公平性与效率性”为原则，以资产定价的第一性原理“无套利原则”为理论基础，率先解决了多个数据贡献方实现单个数据交易产品收益分配与价值计量的问题，构建了直接参与单次现金流分配的数据定价算法；进而在数据产品的形成过程中，研发了间接参与多现金流分配的数据收益分配追溯技术，并基于多方收益分配场景，实现了不同数据生产贡献部门的收益分配回溯；解决上述两大问题后，参考已有度量信息的数据价值发现机制，即可得到数据资产的公允价值。通过结合数据资产的使用场景分析、数据产品的生产链路追溯等多维度研究分析，交叉信息核心技术研究院研发了数据资产图谱网络技术。数据资产定价理论与数据资产图谱技术可以实现在探索数据应用场景01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 6 的过程中，持续记录和追踪数据流转节点，帮助获取数据处理和应用的相关信息，还原形成广阔而丰富的数据价值网络全貌，从而进行数据资产的估值计算。中国工商银行联合交叉信息核心技术研究院（清华大学）、安永（中国）企业咨询有限公司发布商业银行数据要素价值洞察研究白皮书，提出通过“一个技术底座”，打造“两大核心能力”，构建“一个生态布局”，首次将数据资产定价理论与图谱技术应用于金融行业的数据资产评估。图 1 商业银行数据要素价值计量与收益分配体系 白皮书从数据流通的价值链出发，旨在建立商业银行适用的数据资产价值评估机制，研究实践公平而有效率的数据要素收益分配机制，实现对数据资源有关经济利益的有效衡量。我们基于数据资产图谱技术，通过对数据分类、贡献度分配、资产计量等理论方法的融合应用，围绕价值评估和收益分配两大主要需求提出解决方案，并结合数据要素在银行内部的应用场景，对数据资源为企业带来预期收益的可能性进行分析和论证，进一步为数据要素在银行内部、外部的流通和交易打下理论和实践基础，提出未来数据要素价值释放的新构想；此外白皮书还对数据资产图谱网络技术在数据资源入表核算方面的应用进行了应用探索，结合最新政策规定进行了讨论与展望。01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 7 二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践启银行业务实践一、数据要素市场化配置加速，助推数据资一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放产价值释放 “探索数据资产价探索数据资产价值评估方法值评估方法 基于数据资产图基于数据资产图谱网络开启银行谱网络开启银行业务业务实践实践 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 8 （一）新视角：数据资源与数据资产（一）新视角：数据资源与数据资产“数据资源”的概念提出的更早，类比石油、土地、资本等资源的特点和管理特性，数据资源也有包含采集、传输、加工、应用、处理、回收等的全生命周期。这些特性成为企业在生产经营过程中需要着重考虑的因素。因此，我们认为“数据资源”是在更广阔的语境下强调了数据全生命周期需要进行盘点、管理和追踪的概念。“数据资产”的概念提出相对较晚。在会计学上，资产指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。资产具有三项核心特征，一是资产应归属某主体所有或控制，即权属明确；二是资产能够产生既有的或预期的经济利益，且可计量；三是资产是一种资源，可进行交易。“数据资产”这一概念更多强调了数据的财务价值和业务价值，强调了其在交易场景下的角色。2023 年 8 月 21 日，财政部发布了暂行规定，基于会计准则适用范围的新视角对企业的数据资源做了进一步划分，包括企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。图 2 数据资源在暂行规定中的分类规则 根据暂行规定，企业使用或日常活动中持有的数据资源确认为存货与无形资产需满足两个条件，一是与该资源有关的经济利益很可能流向企业，其中根据会计准则 13 号的规定，“很可能流向”指的是经济利益有大于 50%、小于等于 95%的概率会流入企业；二是成本能够可靠地计量，其中02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 9 成本可靠计量依托于企业内部数据记录以及相应基础技术设施是否支持，而经济利益的流向判断则成为确认资产的关键指标。因而判断预期潜在经济利益时，可从如下方向出发做判断，并可提出明确证据支持：一是对于有明确未来一段时间内会发生交易、向外部提供服务或已签订合同未交付的数据资源，可以明确证明其经济收益的流入概率，从而证明其符合经济利益流向确认条件；二是对于尚不明确会发生交易或向外提供服务的数据资源，其经济利益的流入证明较为复杂，建议从同类产品的市场需求分析，判断其是否能对行内已有业务带来价值提升，并进行未来现金流量预期流入的分析证明。（二）新挑战：数据资源特性与资产价值评估（二）新挑战：数据资源特性与资产价值评估 数据资源在企业的应用，会形成一条从“生产端”穿透到“应用端”的链路，此链路以原始数据资源采集/采购（数据资源“生产端”）为起点，经历层层加工，实现数据的清洗、整合、萃取，最后到数据应用端直接赋能业务。数据资源具有可共享性，即数据资源可以无限地进行交换、转让和使用，为他人所共享，这也是数据资源具有的独特特征。不同于传统的生产要素同一时间单一使用场景的限制，数据可以在同一时间被不同主体调用参与多种经济活动。在这个过程中，数据产生了经济价值倍增的效应。因此，同一数据资源可能会同时出现在多个应用场景中，从而会产生多条应用链路。此外，数据资源还具有价值易变性。不同于其他传统生产要素，数据资源的价值受到多种因素的影响。通常而言，数据技术的发展、数据相关政策的变化、数据应用场景的变换，都会导致数据价值改变。同一数据资源对于不同场景的价值是不同的，在同一场景中不同数据资源的可用性与价值也是不同的。例如，某种电力数据既可以应用在电力定价、调度优化等场景实现经济价值，也可以用于地区经济的统计分析、规划决策的模型中。因此，场景是影响数据资源产生贡献和价值多少的重要因素。由于数据资源的这些特性，数据资产价值评估需要明确每个数据资源及其衍生数据资源在多个场景下的关系。无论是使用成本法还是收益法对数02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 10 据资产进行价值评估，都需要对数据的应用链路做出清晰的梳理。（三）新思路：数据资产图谱网络（三）新思路：数据资产图谱网络 综上所述，当使用成本法进行数据资产价值评估时，需要厘清数据生产链条上每个数据节点之间的加工处理关系，才能对某项数据资产成本进行有效归集核算；当使用收益法时，则需要通过数据生产链路，将数据在应用场景中产生的价值逐步向前回溯，并按照一定规则分摊到生产加工环节中的每一个数据资源，以确保关键的数据节点得到其应得收益。因此，可结合数据资源特性和其生产与应用链路的数据价值评估思路，探索出可覆盖数据资源全生命周期、基于数据资产图谱网络的数据资产价值评估方法。数据资产定价理论证明，在满足公平性与有效性原则的前提下，在任意一项经济活动中的参与贡献数据要素，存在一个唯一、公平有效的收益分配理论解。利用数据资产图谱技术解析数据生产应用链条上下游数据的贡献度，并不断自动化盘点数据在各项经济活动中的收益值，为数据资产价值评估提供了重要参数依据。数据对不同场景的价值关系形成了一个客观的图谱，数据与数据之间的协同关系也形成了一个客观的图谱。数据参与到无限可复用的各种场景下形成了潜在数据价值的广阔图谱，数据的价值拓展形成广阔而丰富的网络化图景，这也就是建设数据要素市场所追寻的星辰大海。1、数据资产图谱技术、数据资产图谱技术 在数据资产估值的过程中，一方面依赖于数据定价算法，不同场景中每项参与的数据应该分配到公平合理的价值；另一方面，通过数据资产图谱可以对不同场景下数据产生的收益进行加总，实现总价值的评估。数据应用过程中会形成上下游关系，从原始数据资源转化到最终的数据应用，需要经过数据治理、归集、清洗、整理等多个过程，再通过分析建模、数据产品建设、系统化应用等方式直接赋能业务应用，整个链条最终会与业务场景相结合，使得数据产生价值。因此在数据的价值计算中，沿着数据生产链条进行价02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 11 值回溯是一个与实际结合、行之有效的解决思路，可以实现参与各个场景的每个数据元素价值的精确计算。基于数据资产图谱技术，可实现从原始数据集，到数据治理、加工、应用等工序所经历的价值链挖掘，其搭建过程主要包括：数据资产图谱主体与关系抽取建模、数据资产图谱边权计算两部分。（1 1）数据资产图谱主体与关系抽取建模数据资产图谱主体与关系抽取建模 数据资产图谱主体与关系抽取建模，是在对生产线、业务线的模块划分的基础上，进一步对包括数据生产使用过程中的取数、数据清洗与预处理、特征工程、模型等环节进行解析，使用血缘分析、自然语言识别代码解析、机器学习建模等技术，提取出数据资产主体，构造出数据资产上下游流转关系。比如基于血缘分析技术，通过分析数据表、字段加工过程中的 SQL 等脚本，识别字段与字段之间、数据表与数据表之间的加工逻辑，形成数据生产链路。图 3 数据价值产业链（2 2）数据资产图谱边权计算数据资产图谱边权计算 通过提取出的数据资产关系网络，对于网络中相关联的表，计算“关系权重”。根据数据表所处的不同生命周期环节来确立不同的计算方法：针对提取、清洗、预处理等环节，统计结果类环节的数据，根据信息熵等参数分析数据表之间的依赖度；针对业务建模环节，拟采用模型贡献度等算法分析数据资产之间的关系权重；后续基于成本法以及收益法进行价值评估时，可基于这些关系权重，对数据表的实际业务价值与生产成本进行依赖度评估与分摊。02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 12 图 4 数据资产图谱示例 2、基于数据资产图谱的改良成本法、基于数据资产图谱的改良成本法 基于数据资产图谱的改良成本法，考虑数据资产在生产过程中的计算、存储、人工等费用。每项数据资产的成本估值由两部分组成：一是自身的成本，二是根据上述图谱关系中的各层权重，分摊的每个与其有生产关联关系的上游数据资产的成本。某个下游表的成本=某个下游表本身的成本 每个上游表的成本 每个上游表相对于这个下游表权重 计算说明：图 5 改良成本法计算说明 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 13 以上图为例，假设每个数据节点 自身的成本为,数据 的总成本为,=1,8= (1)其中为与相邻的上游数据节点集合;为相应的成本分配权重，在落地实践中对于数据加工、处理环节，一般有 1 (是节点 的出度);从数据加工到数据应用层，相应的权重需要根据业务场景重新定义（权重参考参数）。3、基于数据资产图谱的改良收益法、基于数据资产图谱的改良收益法 对于可直接产生收益的数据资产，可使用收益法进行价值评估，而对于间接产生收益的数据资产，可通过厘清其生产链路回溯其分配收益，再进一步采取收益法进行价值评估。收益法基本公式与估值步骤为：=(1 )=1(2)其中：评估值；预计剩余收益期；数据资产未来第 t 个收益期的预计收益额；折现率。根据此公式，收益法的实现需要确定剩余收益期，以及计量在未来所有剩余收益期的数据资产的预计收益额。在实际操作流程上，可采取如下步骤：（1）确定剩余收益期 一方面可参考企业内部生产经营情况，比如对于实现 POC 验证，并已上线 1-2 期的数据类模型，可由运营部门制定的此类模型运行期限规划；另一方面，对于不符合上述条件的数据类模型，可结合同类型数据资产历史使用情况做出预测估计，同时参考专家意见予以调整。（2）计量直接产生收益数据资产的预期收益 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 14 针对直接产生收益的数据资产，一是已向外交易的数据资产，根据其历史收入数据进行测算即可；二是尚未对外形成交易的数据资产，可参照同业同类数据资产收益情况进行估计，同时提出可靠估计依据，若此类资产已经在企业内部产生可计量的收益提升，可采取企业内历史收益提升价值，作为预期收益额估计基准。（3）计量间接产生收益数据资产的预期收益 针对间接产生收益的数据资产，由于其对直接产生收益的数据资产做出了生产贡献，可基于数据资产图谱生产关系链条追溯，计算出一定权重，进而对此类数据资产进行收益分配，以此作为预计收益额计量。（四）新实践：构建行内数据资产评估全链路（四）新实践：构建行内数据资产评估全链路 1、商业银行数据资产盘点、商业银行数据资产盘点（1 1）以数据资产估值视角分类）以数据资产估值视角分类 在数据资产估值前，需要重新以数据资源估值的视角对商业银行内的数据资源进行盘点与分类，对其中符合暂行规定可确认为数据资产部分的数据资源做出价值评估。经过对工商银行的数据资源盘点，可将数据资源分成原始数据类1、中间加工结果类2以及包括模型、指标、业务报表等直接应用类数据资源。其中可直接应用类数据资源又可以分成直接收益提升类数据资源与支持类数据资源。直接收益提升类数据资源可以成为数据产品对外交易产生经济收益，比如有同业市场需求的风控画像查询类数据资源；或可以直接输出业务洞察，提升业务效益，比如营销类模型、营销分析类指标。支持类数据资源包括统计类数据指标、数据治理的规则模型等，其价值不通过经济效益的提升而体现，但却对各类业务起到了信息支撑的作用，价值较难进行计量。所有类别的数据资源均可通过厘清其生产链路，使用基于数据资产图谱的改 1 内部采集或外部采购的原始数据资源 2 汇总计算形成的统一、可复用的数据资源 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 15 良成本法进行价值评估。对于直接收益提升类数据资源，其产生的经济收益或业务收益可计量，通过收益法估计成本，更能反映数据资产的“市场”价值，可进一步以此估值为基础，促进数据要素的市场流通。而对于参与形成这类数据资源的原始数据、中间结果类数据间接产生了收益，结合数据资源生产链路，以及这类数据的生产贡献程度，可基于改良收益法计量其应得收益。但是对于每一类数据资源是更适合成本法计量还是收益法计量，需要结合企业实际生产情况与估值目的判定，工商银行通过初步探索与实践，总结判定规则如下。对于直接收益提升类数据资源，收益法较成本法更能反映数据资产实际价值，建议采用收益法估值。对于间接产生收益贡献的中间结果类与原始类数据资源，可采用两种方法分别进行价值评估，未来根据数据价值评估目的做选择。对于无法明确计量收益的数据资产，采用成本法，估计数据资产价值。同时，结合此规则进行判定时，还应该进一步综合考虑此数据资产发生交易的可能性，结合其未来市场流通的应用场景，做进一步估值。在未来同类型数据产品交易量逐步增长，形成交易数据积累后，可进一步应用市场法衡量其外部交易价值，以优化估值结果。（2 2）以数据资源交易视角分类）以数据资源交易视角分类 数据要素交易流通是数据资产价值评估的重要应用场景，数据资产价值评估离不开对其未来价值释放的考量。若某类数据资源可以作为数据产品进行交易并带来经济收入，便符合暂行规定中数据资产有关“与其相关的经济利益很有可能流向企业”的确认条件，有可能确认为数据资产。与此同时，若其未来有交易潜力，对其价值评估时，需要选用可体现其交易价值的估值方法。结合商业银行普遍实践，对具有交易潜力的数据资产的盘点与分类实践步骤如下。选取前提选取前提 数据资源可进行交易的前提应至少考虑如下三点：一是依法合规，必须符合02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 16 国家相关法律法规、政府有关部门规章制度及监管要求，对于涉及个人信息的外部数据获取和使用必须取得其充分授权；二是稳定有效，数据具备可持续性，数据质量及数据源保持稳定；三是本源权威，优先选取主数据源，经过反复验证与评估，保证数据可用性和价值体现。可交易数据资源案例展示可交易数据资源案例展示 结合市场需求分析以及数据在商业银行内应用效果情况，梳理未来有潜力进行交易的数据资源如下。1）按数据类型分类按数据类型分类 表 1 按数据类型分类 数据种类数据种类 类别描述类别描述 核验类 核验类数据指根据原始信息进行一致性和准确性校验的数据，主要包括学籍学历核验、发票核验、驾驶证核验等数据。评分类 评分类数据指对原始信息进行统计分析形成的区间化、分级化的评分结果，包括收入水平评分、工作稳定性评分、反欺诈评分等数据。标签类 标签类数据指对原始数据进行统计分析形成的模糊化的标签。特殊名单类 特殊名单类数据主要包括因被惩治或有违反嫌疑而被列入黑名单机构的注意名单数据，通常是自然人和法人因违反道德底线事实、社会责任底线事实、失信事实等原因而被列入相关权威机构的黑名单库中，主要包括逾期黑名单、公安黑名单、司法涉诉与行政处罚黑名单等数据。金融市场类 金融市场类数据指金融市场行情、行业指数等数据，包括股票、基金、期货、债券等金融产品的指数和价格数据。价格评估类 价格评估类数据指通过商品计价原则、标准和市场供求情况，评估得出的商品价格数据，包括车辆价值评估、房产价值评估等。其他类 以上分类之外的数据，包含公开的工商数据、金融信息终端、资讯报告、法律法规与司法案例数据、天气数据等。以此分类出发，具有交易潜力的标签资产可覆盖检验类、评分类、黑名单类。其他类中，数据资产可覆盖研报、资讯、地图、黑名单，以及其他已购买公开数据等。02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 17 2 2）按资产类型分类）按资产类型分类 表 2 按资产类型分类 2、数据资源全链路管理、数据资源全链路管理 基于数据资产图谱网络技术，工商银行在数据资产价值评估实践中，总结建立了数据资源全量全域全生命周期登记、数据资源全链路血缘管理的工作基础，以确保数据资源全生命周期可追溯、可监测，为资产图谱的搭建奠定技术基础，进一步实现收益法与成本法的全域数据资产价值评估。（1 1）数据资源全量全域全生命周期登记）数据资源全量全域全生命周期登记 数据资源从生产到应用的全生命周期登记管理工作包括数据资源需求管理、注册、盘点、维护、退出等一系列流程。步骤 1 数据类需求管理：主要用于管理数据资产的建设管理需求与将需求流转分发到相应的开发部门。步骤 2 数据资源注册：是数据资源全生命周期管理的关键流程。在数据资源从生产到应用的过程中，以数据资源凭证形式对其进行注册和登记。此数据资源凭证是管理数据资源属性的载体，记录数据资源产生、采集、加工、使用、流通等活动的电子化证明。步骤 3 数据资源盘点：根据需要不定期从业务、管理及技术视角开展全行存量数据资源梳理，形成关于数据资源的层次架构和有序清单，并建立数据资源场景化、体系化管理机制。步骤 4 数据资源维护：对数据资源目录及凭证的维护和使用情况进行分析。步骤 5 数据资源退出：定期针对低效数据资源开展退出管理，对使用次数据分类数据分类 可交易数据资源举例可交易数据资源举例 贴源数据类 当事人、产品、地理位置、事件、资源项 数据服务类 画像服务、产品推荐服务、自然语言处理服务 模型类 营销类模型、风控类模型、运行管理类模型 数据产品类 数字地图、贡献计算器、资金流向监测、投研报告 管理支持类 数据质量校验规则、数据安全分级分类标签规则 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 18 数较低、数据质量存在严重问题或因监管、法律、合同等原因需要下线的数据，及时对该低效数据资源进行下线。以上为数据资源从需求提交到退出的完整闭环管理流程。数据资源注册实现数据资源全生命生产周期的数字化登记，数据资源盘点为数据资产价值评估提供场景化分类估值基础。（2 2）数据资源全链路血缘管理）数据资源全链路血缘管理 DAMA 数据管理字典将数据血缘描述为“从数据源到当前位置的路径，以及沿该路径对数据所做的改动”。数据血缘管理需要追踪数据从源头到应用端经过的各种流程和系统的信息，用于厘清数据生产与应用链路。工商银行建立了数据血缘追踪技术，用以支撑未来数据资产图谱网络技术建设，具体包括数据节点定义、流转路径追踪两部分。其中，数据节点即为数据全生命周期流转中的实体，包括数据库、数据表、数据字段、数据模型、数据业务报表等；流转路径追踪则表示数据资产之间的生产与应用关系。比如，数据表 A经过了筛选、删除重复值等加工步骤，形成了数据表 B，这便是一段数据表 A 与B 的生产加工路径。根据数据资产图谱技术要求，基于数据资源生产脚本与数据埋点链路追踪等技术，对全域数据资源生产与应用过程进行全链路解析与管理，进一步厘清每一条数据资源生产与应用链路，为数据资产图谱提供输入支撑。3、基于场景：数据资产价值评估试点实践、基于场景：数据资产价值评估试点实践 数据资产的价值与其应用场景密切相关。一条数据资产全生命周期链路，以数据资产采集/采购为起点，逐步展开数据资源的加工、处理、应用。工商银行在开展数据资产价值评估试点工作的过程中，总结出了“三步走”的落地路径：一是全域数据资源重点应用场景的分类盘点，二是针对重点应用场景进行数据资产评估试点，三是总结试点经验逐步推广至全行。根据工商银行业务范围和公司战略部署，重点应用场景覆盖营销赋能、风控赋能、决策赋能、运营赋能以及监管赋能五大类别。商业银行可选取普遍存在的精准营销应用场景作为数据资产价值评估试点。相比其他数据资源应用场景，此类应用场景对商业银行的业务收益提升较易计量，02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 19 同时这类场景下的模型类数据资源，可直接为业务赋能，未来有成为数据交易产品进一步流通的潜力。本实践中选取的精准营销应用场景，是指基于历史营销活动推送情况、账户信息、持有产品与历史交易信息等数据设计的精准营销模型，用于制定基于客户画像的、千人千面的营销活动策略。精准营销模型因其业务收益的提升可直接计量，故收益法适用于该模型的价值评估。此外，基于数据资产图谱，可以获得该场景下的数据生产全链路，且行内对于该数据链条上的每项数据均有清晰的成本计量，因此改良成本法也可应用于该模型的价值评估。本实践中分别使用收益法与成本法进行价值评估。（1 1）基于收益法的价值评估）基于收益法的价值评估 选取某分行于 2022 年已开展三期的某类精准营销活动，以第一期活动的起始日为估值基准日，对该数据资产进行估值。估值假设估值假设 假设 1：该活动未来将连续开展 5 期（每月 1 期，均在每月 1 号开展），连续办满 5 期后活动结束。假设 2：未来 5 期，不开展该活动的情况下（对照组），某分行每月定期存款产品销售金额保持不变，取过往 3 期活动该项指标平均值。假设 3：每个客户购买的定期产品金额是相同的，因此，营销提升度可以代表定期存款产品销售金额提升率。假设 4：该活动带来定期存款产品（不限种类）销售金额提升中，3 年期定期产品占比 50，2 年期定期产品占比 30，1 年期定期产品占比 20。假设 5：折现率使用披露信息计算出的当期资本加权平均成本（WACC）3.98。假设 6：根据该活动过往 3 期历史数据，假设乐观、中性、谨慎情况下未来5 期营销提升度变化量如下：表 3 估值假设：未来 5 期每期营销提升度变化量 未来 5 期每期营销提升度变化量 谨慎-1.45%中性 0.00%乐观 1.45/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 20 则未来 5 期每期营销提升度如下：表 4 估值假设：未来 5 期每期营销提升度 1 2 3 4 5 每期营销 提升度 谨慎 5.65%4.20%2.75%1.30%-0.15%中性 7.10%7.10%7.10%7.10%7.10%乐观 8.55.00.45.90.35%估值测算估值测算 过往 3 期销售金额平均值为 59,499.85 万元。在乐观情形下，利用客户贡献计算工具，计算产品利润贡献，测算未来 5 期该活动带来的收益，得到结果如下：表 5 估值测算：未来 5 期该活动带来的收益 活动期数 1 2 3 4 5 营销提升度 8.55.00.45.90.35%销售金额提升（万元）5,087.24 5,949.99 6,812.73 7,675.48 8,538.23 当期活动收益 (万元）3.66 4.28 4.91 5.53 6.15 将各项活动收益折现相加，得到其估值为 24.26 万元。同理，谨慎情形下得到其估值为 5.85 万元，中性情形下得到其估值为 15.06 万元。由于标的数据资产为自用数据资产使用场景，暂不考虑市场、数据安全等维度对数据资产价值的影响因素。（2 2）基于数据资产图谱的改良成本法的价值评估）基于数据资产图谱的改良成本法的价值评估 基于已建立的数据资产图谱，我们可以厘清该场景从原始数据转化到最终应用的数据生产加工链条（图 6）。当链条上每个数据节点的自身成本已知的情况下，可以计算出最终的数据应用，即精准营销模型应归集到的总成本。图 6 精准营销模型数据使用全链路 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 21 上图展示了数据从原始数据集经历加工、处理最终投入应用，建立精准营销模型的数据使用全链路。数据节点1-4为分别为原始数据集：历史营销活动数据、客户历史交易数据、客户账户基本信息数据、客户持有产品数据；数据节点 5、6、7 代表数据加工处理过程中产生的中间数据表；数据节点 8、9 则代表例如模型、公式、业务报表的数据应用，本图中数据节点 8 被数据应用 A 使用，而数据节点 9 则用于建立精准营销模型。上图中在每条边标注的数字为上游数据表相对于下游数据表的成本分配权重，例如边 5-9 上的数字为 50%，为上游数据表（数据节点 5）相对于下游数据表（数据节点 9）的成本分配权重为 50%，即数据节点 9 应给数据节点 5 分摊其50%的成本。本实践中成本分配权重通过均分的方式计算。经估算每个原始数据集成本为 10,000 元；中间加工数据表每张表的成本为3,000 元；数据终表每张表成本为 3,000 元；最终的数据应用，精准营销模型的自身成本为 5,600 元。基于数据资产图谱的改良成本法，可得到每个数据节点的总成本如下：表 6 基于数据资产图谱改良成本法的总成本计算 数据节点 自身成本（元）总成本（元）1 10,000 10,000 2 10,000 10,000 3 10,000 10,000 4 10,000 10,000 5 3,000 29,500 6 3,000 13,000 7 3,000 19,500 8 3,000 17,750 9 3,000 37,250 精准营销模型 5,600 42,850 02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 22 因此，应用基于数据资产图谱的改良成本法计量得出，该精准营销模型应分摊的总成本为 42,850 元。综上所述，就成本法而言，我们采用基于数据资产图谱的改良成本法进行数据资产估值，计量精准营销模型成本时不仅考虑了建模这一个环节的成本，通过生产链路追溯，将形成模型的数据采集、加工等模型生产环节的成本也进行了归集，有效避免了成本的少算，同时为成本的追溯提供了可靠支持。就收益法而言，其本身与业务的经济价值和收益更为密切，且与成本法相比，收益法得出的估值结果更高，更能凸显数据模型的经济价值或对业务收益的提升价值。在实际应用场景中，企业可根据自身情况、估值目标和业务需求等多方面综合考量，选取合适的数据资产估值方法。（五）新拓展：数据资源入表的应用（五）新拓展：数据资源入表的应用 数据资产图谱网络可以厘清数据资产从生产到应用的全生命周期链路，具有成本与收益可追溯性。结合对财政部暂行规定的解读，这项技术不仅可应用于数据资产价值评估，还可进一步拓展用于数据资产入表工作，主要体现在数据资产的确认以及成本计量相关要求方面的应用。1 1、会计确认、会计确认 企业数据资源是否可确认为数据资产，其中一个关键需判断与该资产有关的经济利益是否很可能流入企业，而数据资产图谱网络，可以实现清晰刻画数据资产价值链路，通过网络关系，可清晰追溯到数据资产是否产生了经济收益，或参与了直接产生经济收益的数据资产的生产与形成过程，从而间接产生经济收益，成为判断数据资源产生经济收益的可靠依据。2 2、成本计量应用成本计量应用 财政部暂行规定关于数据资源存货与数据资源无形资产的成本计量要求中，明确提出“企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货02/探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络开启银行业务实践 23 达到目前场所和状态所发生的其他支出”“企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用”“企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。”通过解读 暂行规定，数据资产的成本计量需要考虑直接归属于使该项资产达到预期用途/状态所发生的数据加工过程的成本。这就需要对形成此项数据资产的生产链路进行解析，同时需要归集此生产链路中的全部成本。而数据资产图谱技术，可以实现形成数据资产的生产链路节点，形成可追溯的可靠成本计量。01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 24 二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络二、探索数据资产价值评估方法，基于数据资产图谱网络三、三、聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放据价值释放开启银行业务实践开启银行业务实践一、数据要素市场化配置加速，一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放助推数据资产价值释放 “聚焦数据资产评聚焦数据资产评估场景应用估场景应用 围绕数据要素收围绕数据要素收益分配激活数据益分配激活数据价值价值释放释放 03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 25 （一）收益分配算法：促进数据要素流通的关键因素（一）收益分配算法：促进数据要素流通的关键因素 数据要素的流通需要数据资产价值评估作为基础，此外还要解决数据产品获得收益后的分配问题。2022 年 12 月发布的“数据二十条”提出要“建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度”“按照谁投入、谁贡献、谁收益原则，着重保护数据要素各参与方的投入产出收益”“推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，确保在开发挖掘价值各环节的投入有相应回报”“平衡兼顾数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体之间的利益分配”。建立公平、有效的数据收益分配制度，确保各参与方均可按照投入贡献进行收益分配，将会激发各参与方积极参与数据要素的价值创造与交易流通，进一步促进数据要素价值释放，发挥“乘数效应”。基于此，本白皮书提出一种按照贡献度分配的收益分配算法理论，以此理论为基础，逐步实现数据生命全链路的收益分配。收益分配算法可解决多方数据共同参与建模/公式计算的收益分配问题。如下图所示，多个原始数据源经过数据处理，输入数据模型或数学公式计算得出计量结果，指导业务生产决策，赋能实际业务产生价值。模型预测或公式计算的结果越准确，越有利于为业务生产提供有效指导，降低风险。图 7 模型（公式）准确率变化图（将数据按照贡献度由高到低排列，依次移除）03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 26 图 8 模型（公式）准确率变化图（将数据按照贡献度由低到高排列，依次移除）此算法计量出的数据贡献度与模型（公式）准确率呈现正相关关系，即数据贡献度越大、模型准确率越高、业务价值越大。这意味着每项输入数据源的贡献度可以充分反映该数据对所实现的业务价值的贡献程度。当涉及多个数据提供方参与数据交易时，我们只需要计算每一方数据对于模型的贡献度，就可以得出反映各方业务价值贡献度的数据所得收益占比。与此同时，经进一步证明，此收益分配算法满足数据收益分配的第一性原理，即公平性与效率性。公平性是指收益的分配不依赖于主体的标签，效率性是指分配的收益加和等于总收益。综上，此算法以数据源对模型/公式的准确率贡献为计量基准，衡量每个数据源（数据参与方）对模型/公式的准确率贡献值，作为利益分配的参考基础，采用合作博弈算法，具体计量步骤如下。图 9 合作博弈法的计算步骤 步骤一 确认数据应用效果衡量指标，数据对业务产生的价值与作用，是通过模型/公式等计算结果产生有效信息，从而指导业务决策而体现的。本步骤需要找出衡量模型/公式计算结果的指标。步骤二 基于合作博弈理论，将三部分数据视作三个成员方训练模型，优化目标取决于业务目标与数据应用映射关系，例如模型准确率。基于这03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 27 一优化目标，得到每个数据样本点的贡献值，以此为基准分配三个成员方的利益。（二）理论迈向实践：数据收益分配理论与工商银行落地（二）理论迈向实践：数据收益分配理论与工商银行落地实践实践 以商业银行普遍存在的精准营销为例，一般是基于营销活动信息等数据分析，建立精准营销模型，形成依据客户画像的精细化营销方案，包括开户、绑卡、产品续购优惠等权益类活动，以及产品推荐、信息推送等推送类活动等。选取某精准营销活动，通过建立模型预测客户行为倾向，包括参加优惠活动、点击产品购买链接、绑定银行卡等，从而进一步建立以客户画像为基础的定制化营销活动设计。其数据来源包括历史行为数据、历史营销活动数据、持有产品数据以及账户信息数据。通过比对客户实际行为和模型预测客户行为作为模型准确率判断依据，模型准确率越高，则证明模型能够更精确地预测客户行为，从而更有效地向客户推送活动，提升业务收益。若该精准营销模型作为数据交易产品，进入市场进行交易并获得了收入。在数据交易流通环节，需要进一步解决收入分配问题。参与此模型建设的多方数据，均对此模型做出了贡献，需要按照各方数据的贡献程度，实现收益分配。图 10 精准营销模型建模示意 基于前述收益分配算法的思路，建立模型精度与业务价值的映射，计量各方数据对此精准营销模型预测准确率的贡献值，得出每一方数据的收益分成占比，03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 28 计量结果如下：表 7 基于收益分配算法建立模型精度与业务价值映射 数据来源方 样本量 特征数 贡献总值 分配比例 账户数据 5000 50 0.185 15.46%历史营销活动数据 4000 40 0.265 22.14%持有产品数据 5000 45 0.295 24.64%历史行为数据 8000 80 0.452 37.76%此处计算结果，仅为结果展示示例，不代表真实情况。其中，基于收益分配算法，我们进一步地对字段级的特征贡献度进行了分析，说明持有产品越多、粘性越高的客户，其营销倾向与偏好较易预测；同时，历史营销活动特征、历史行为特征对模型贡献度较大，贡献度分析结果符合业务认知。（三）多元场景展望：数据内部流通与外部交易应用（三）多元场景展望：数据内部流通与外部交易应用 1 1、数据产品企业内部利润分配应用、数据产品企业内部利润分配应用 本部分以商业银行内部数据产品向外流通场景为试点，对于行内自主研发并持有的数据产品，分析其在市场上流通交易，以及产生收入后，如何实现行内数据生产链路的各环节利润分配。某商业银行基于大数据分析技术，根据金融同业及企业客户风险防控需求自主研发银行业首款风险信息服务平台（以下简称 R 平台）。该平台以风险管理为核心，整合了来自社会公信体系等多方权威信息，集风险目标识别、风险交易预警、风险方案管控、风险结果评估等多项功能于一体，为各行业客户提供风险自主查询、名单智能定制、信息增值服务以及租赁式反欺诈等全渠道、全链条的智能风险防控支持。本部分将以此平台数据产品为试点案例，梳理其交易产品线，展望各数据生产、加工、交易部门的利润分配场景。数据的生产链路包括数据采购/采集、数据加工、数据应用（包括数据指标、数据模型/公式、业务报表、数据图形化展示等），生产链路所有环节均对数据交03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 29 易产品最终形态的形成产生了贡献，即每个参与数据生产环节的部门都需要实现与其生产贡献相匹配的收益分配。R 平台最终形成的数据产品形态是数据集指标，通过 API 数据查询接口对外输出，其生产链路包括原始数据采购（风险数据、征信数据、行政处罚数据等），数据加工与计算（形成查询指标集）。基于此，我们提出一套基于数据产品生产链路分析的收益分配方法论：（1 1）数据生产链路与每个数据生产节点收益构成）数据生产链路与每个数据生产节点收益构成 图 11 数据生产链路与每个数据生产节点收益构成 序号节点序号节点代表一个数据生产中间环节，具体分为原始数据集、加工中间数据集、数据应用等。其中，数据应用代表应用端数据节点，可直接指导经营决策，如数据指标、数据模型/公式、报表等。R 平台形成的数据产品为风险画像指标集，对应图中的数据应用节点，而原始采购数据、中间加工数据则分别代表数据中间生产环节节点。数据节点收益构成数据节点收益构成是指数据应用 A 会产生直接收益，这个收益需要分配回溯给包括数据应用 A 在内的所有数据节点。数据应用 A 扣除自身应得收益后，应继续将剩余的收益按权重回溯分配给其上游数据节点 7 和 8。这时，7 和 8 均得到一个待分配给其自身和其上游节点的总回溯收益。同理，每个上游数据节点，都会得到一个总回溯收益。此总回溯收益的一部分需要分配给这个数据节点本身，称为此数据节点的自身收益；另一部分，需要继续向这个数据节点的所有上游进行回溯，称为此数据节点用于分配给上游数据节点的剩余收益。其中，向所有上游节点回溯收益时，12354867数据应用A回溯路径加工路径03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 30 收益的分配权重原则上应该生产贡献越多，分配收益越多。（2 2）数据收益分配回溯）数据收益分配回溯 基于数据之间的血缘关系，将下游产生的收益（利润）进行回溯分配。对于某个上游数据来讲，其收益应该由与其直接连接的上游收益分摊而来。更具体来讲，假设某个上游数据节点有 n 个下游节点，那么该数据节点的剩余收益计算方式如下：该数据剩余收益=每个下游数据的剩余收益 n 每个下游数据相对于该数据的权重（由此上游数据节点对该下游数据节点的生产贡献决定）-其自身收益 图 12 数据收益分配回溯 图 13 数据收益分配回溯计算方法 以上图为例，假设每个数据 自身的收益为,数据 的剩余收益为,=1,8 12354867数据应用A回溯路径加工路径03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 31 =(3)其中，为与 相邻的下游数据节点集合；为相应的收益分配权重。（3 3）收益分配权重设置）收益分配权重设置 数据加工、处理链路部分：1（是节点 j 的出度）当数据应用类型是模型时，可基于前述收益分配算法实现；而其余其他情况企业可依据具体业务场景决定。（4 4）数据自身收益计量）数据自身收益计量 这部分主要论述数据 自身的收益的计量，即下游回溯到该数据节点时剩余的收益，其中有多少应该划分给该数据节点的问题。与计算成本不同，数据 自身的成本可以根据相应的建设成本、运维成本等相关成本进行计算，收益则没有明确的计算方式。为解决此问题，我们考虑对数据全生命周期链路做分析，其整条链路一般包含基础数据层、数据集成层、数据萃取层、数据应用层。不同的数据处理层设置不同的收益系数 0,1，具体系数由机构根据内部运营模式、各部门核心技术是否可替代、贡献程度等情况确定（基础数据层一般为回溯中最后一层，相关收益系数应设为 1，确保没有残留收益）。假设每个数据 自身的收益为，数据 的剩余收益为，代表数据 所在数据处理层的收益系数。那么（3）可以重新写成：=(1 )(4)其中，为与 相邻的下游数据节点集合；为相应的收益分配权重。以下图为例，假设 R 平台的数据产品，在一段时间内发生交易共获得收益100w；各数据处理层收益系数分别为 1、0.2、0.4 和 0.5；应用层到萃取层的收益分配权重为 0.6 和 0.4（图上标识，按贡献分配）。基于等式（4），得到各数据节点收益（单位：w）如下：03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 32 图 14 不同数据层得到的节点收益 1=7.2 2=7.2 3=9.6 4=3.6 5=2.4 6=0 数据 6 在该链路下暂未被使用，没有收益产生 7=12 8=8=50 1 2 8 =100 2 2、多方数据联合建模的收益分配应用、多方数据联合建模的收益分配应用 工商银行聚焦风险防控、监管合规、客户营销等业务场景，通过隐私计算平台实现了行内数据与政务数据、监管机构数据、合作企业数据和互联网数据之间的互通，为数据流通创造了一种新范式，使各方在保护数据隐私的前提下，实现跨机构、跨领域的数据共享与合作，推动金融行业的创新发展。各方数据联合建模，每一方数据都对模型的应用效果做出了贡献，未来联合建模形成的数据模型03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 33 若可进一步作为数据产品在市场上交易流通，赋能同业业务、产生收益，则可能需要进一步解决每方数据的“按生产贡献”收益分配问题。本部分以商业银行普遍的“小微普惠金融服务”为应用场景，选取某商户贷款违约评分模型，基于前述提到的收益分配算法，进一步展望未来多方数据联合建模的收益分配应用场景。（1 1）案例背景案例背景 “小微普惠金融服务”场景中，银行需要精准预测小微商户违约概率，该部分仅依靠银行自有数据很难提高识别准确率，需要通过引入外部数据，补充银行内部缺乏的特征信息，更加全面和有效地进行小微商户运营情况的评估。（2 2）模型描述）模型描述 通过内外部数据联合建模，搭建商户贷款违约评分模型，用于预测小微商户未来是否会发生违约行为，其准确率通过对比商户实际行为与模型预测商户违约行为（是否违约）来衡量。模型精度越高，越能有效降低风险，减少违约损失。该模型支持面向中小微商户的“商户贷”产品的目标客户筛选和在线自动审批，直接赋能银行“小微普惠金融服务”应用场景。图 15 商户违约模型建模示意 （3 3）收益分配结果）收益分配结果 本案例的数据包括银行内部的标签数据、外部的违约商户标签数据、商户收单特征数据。通过收益分配算法，可得出各方对模型准确率的贡献值，依据此贡献值，进一步得出各方数据应该分得的收益比例。03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 34 表 8 商户违约模型与收益分配 数据来源方 样本量 特征数 贡献总值 分配比例 商户标签数据 1500 30 0.176 19.53%违约商户标签数据 1100 40 0.390 43.29%商户收单特征数据 5000 55 0.335 37.18%此处计算结果，仅为结果展示示例，不代表真实情况 3 3、积极探索行业级数据要素流通平台建设、积极探索行业级数据要素流通平台建设 工商银行积极探索数据要素交易流通基础设施建设，依托在数据采集、存储、治理、加工和应用等方面所积累的技术和经验，坚持“找准一个定位、做到两个兼顾、划分三个阶段、落实四个机制”的总体建设思路，致力于打造行内数据交易平台。图 16 数据交易平台架构示例“数据二十条”提到要“培育数据要素流通和交易服务生态”。未来，工商银行的数字基础设施建设能力可为行业级数据要素流通平台的构建贡献力量。行内数据交易平台或将与国家级、区域级数据交易所实现互联互通，促进银行内部账户、资金结算能力输出至交易所，赋能同业数字化能力提升；也为银行引入公共03/聚焦数据资产评估场景应用，围绕数据要素收益分配激活数据价值释放 35 数据和客户数据提供助力，通过丰富数据维度，提升业务营销和风控策略的有效性，协助各专业条线发掘更多数据场景，发展产业收益，提升客户价值、商业价值和中间业务收入。数据交易平台可进一步引入数据要素收益分配算法模型，在多方数据源共同建模等场景下，积极探索新交易模式，发展按生产贡献分配的收益分配机制，进一步地激发行内外各市场主体活力，主动参与数据要素的生产、交易，加速数据要素价值释放，联合行业协会、各家银行共同打造行业数据要素流通平台，共同推动行业数据要素流通的标准规范，促进行业内部互联互通，为集团内外提供数据流通及交易服务，打破数据孤岛，充分发挥数据的“乘数效应”。同时，数据资产价值评估实践工作，为行内数据产品价值评估奠定了基础。而收益分配算法，为多方数据的利益分配提供了符合业务价值贡献的收入分配指导依据。应用此两项技术，平台计划进一步挖掘集团内数据要素的流通场景，实现集团内数据要素定价、结算、分配、提升数字化建设场景效率。未来，工商银行将积极参与数据产品交易模式创新，赋能行业数据要素流通与价值释放，并进一步地借助数据交易平台，探索创新数据质押、数据信托等数据产品金融服务，引领行业数据要素市场高水平发展。01/数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放 36 二、探索数据资产价值评估方法，基于数据二、探索数据资产价值评估方法，基于数据四、我国数据要四、我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里素市场展望：日积跬步，以成千里资产图谱网络开启银行业资产图谱网络开启银行业务实践务实践一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释一、数据要素市场化配置加速，助推数据资产价值释放放 “我国数据要素市场我国数据要素市场展望：展望：日积跬步，以成千里日积跬步，以成千里 04/我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里 37 数字中国建设整体布局规划提出，到 2025 年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展；到 2035 年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。其中提到要实现“畅通数据资源大循环”这也是我们认为能够真正激发我国数据要素市场活力的核心要义。一个活跃的、规范的经济市场需要交易主体的积极参与，也需要交易行为的公平合理，以确保其持续健康发展；而数据要素的交易流通离不开数据资产的定价与收益分配问题。前者，促成数据买卖双方交易价格的形成；后者，解决参与数据生产者、交易者的利润分配问题。2023 年，我国数据要素市场方兴未艾，数据交易量有限，数据交易的价格信号不多，价格发现机制不够成熟，公开市场锚定价格不足，亟需集各行业、各企业之力进行大量数据资产价值评估的探索工作。工商银行发布本白皮书，以行内诸多实践案例来试验、实践数据资产图谱这一全新数据资产价值评估方法，希望为行业提供解决问题的全新思路，也欢迎更多的专家学者进行批评指正。数据要素的特性在资产评估这一背景下显得极为复杂，因此需要充分解析其生产与应用链路，对不同类别的数据资产制定不同的估值方法。与此同时，流通中的数据，也应按数据贡献来分配收益。工商银行在数据资产价值评估与收益分配问题的探索中，形成了一套方法论，即对行内数据资源进行盘点与分类，结合方法的通用性与场景的代表性选取试点，再逐步将方法论推行至全行实践。一部分已成为或未来有潜力成为数据产品的数据资源，与其相关的经济利益很有可能流向企业，根据暂行规定，这类数据资源是很可能成为被确认为数据资产的，工商银行在数据资产价值评估的前期工作也将为企业数据资源入表奠定会计核算基础。目前国内的数据要素交易市场，可分成零级市场、一级市场与二级市场。一级市场即数据资源市场，主要对应于数据资源化阶段；二级市场即数据产品和服务市场，主要对应于资源资产化阶段；零级市场即非交易流通市场，主要对应于资产资本化阶段。数据要素定价是开启新的十万亿级市场的“金钥匙”“参考资本和土地等要素的多级市场体系，未来我国数据要素市场可探索构建零级、一级04/我国数据要素市场展望：日积跬步，以成千里 38 和二级相结合的市场体系”。而数据资产图谱网络，不仅可用于企业内部数据资产价值评估，未来还可进一步推广至全行业，在全市场建设一个行业级、市场级的全量数据资产图谱网络支撑数据资产的价值发现，通过零级（企业内部数据使用）、一级（数据授权市场）、二级（数据产品交易）的价格信号联动支撑数据价值发现。建立“健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，结合数据要素特征，优化分配结构，构建公平、高效、激励与规范相结合的数据价值分配机制”并非易事，需要结合实际数据产业应用情况，追溯本源，逐步实现。工商银行联合交叉信息核心技术研究院（清华大学）、安永（中国）企业咨询有限公司在此方面进行的一点点探索，希望能够助力数据产业发展，成为数字经济前进的点滴动力。39 附录附录 1：近三年我国数据要素相关顶层规划政策：近三年我国数据要素相关顶层规划政策 政策发布时间政策发布时间 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 2020 年 4 月 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 中央对 推进 要素市 场化 配 置改革 进行 总体部署，分别提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向。将数据列为生将数据列为生产要素。产要素。2020 年 5 月 中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见 加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。2020 年 11 月 中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议 对数据资源开发利用、要素市场培育发展提出了新的战略要求，要加快数字化发展，提出“建建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用发利用”。2020 年 12 月 关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见 到 2025 年，全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的基础设施一体化格局。公共云服务体系初步形成，全社会算力获取成本显著降低。政府部门间、政企间数据壁垒进一步打破，数据资源流通活力明显增强。数据资源流通活力明显增强。大数据协同应用效果凸显，全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势基本形成，数据安全保障能力稳步提升。2021 年 11 月“十四五”大数据产业发展规划 建立数据价值体系，制定数据要素价值评估建立数据价值体系，制定数据要素价值评估指南，开展评估试点；健全要素市场规则，指南，开展评估试点；健全要素市场规则，发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系系；提升要素配置作用，加快数据要素化。2021 年 12 月“十四五”数字经济发展规划 部署了八方面重点任务。一是优化升级数字基础设施。二是充分发挥数据要素作用。二是充分发挥数据要素作用。三是大力推进产业数字化转型。四是加快推动数字产业化。五是持续提升公共服务数字化水平。六是健全完善数字经济治理体系。七是着力强化数字经济安全体系。八是有效拓展数字经济国际合作。2021 年 12 月 要素市场化配置综合改革试点总体方案 方案中提到，从完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则建立健全数据流通交易规则、拓展规范化数据拓展规范化数据开发利用场景、开发利用场景、加强数据安全保护四个方面探 40 政策发布时间政策发布时间 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 索建立数据要素流通规则。2021 年 12 月“十四五”国家信息化规划 指出着力发挥数据要素价值，部署了建立高效利用的数据要素资源体系任务，提出建立数据要素资源体系，以数据治理为突破提升数据质量，以数据开发利用为抓手激活数据要素，以立法规范为重点保障数据安全，加加快完善与我国发展实际相吻合的数据要素资快完善与我国发展实际相吻合的数据要素资源体系，释放数据要素价值。源体系，释放数据要素价值。2022 年 1 月 要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知 提出探索建立数据要素流通规则，完善公共数据开放共享机制，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。2022 年 4 月 中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见 加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。2022 年 6 月 关于加强数字政府建设的指导意见 在构建开放共享的数据资源体系方面，创新数据管理机制，深化数据高效共享，促进数促进数据有序开发利用据有序开发利用，充分释放数据要素价值。充分释放数据要素价值。2022 年 7 月 数 据 出 境 安 全 评 估 办法 办法提出了数据出境安全评估的具体要求，明确了数据出境安全评估程序、监督管理制度、法律责任以及合规整改要求等。2022 年 9 月 国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知 指南明确了全国一体化政务大数据体系建设的目标任务、总体框架、主要内容和保障措施，重点从统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、共享交换一体化、数据服务一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安全保障一体化等八个方面，组织构建全国一体化政务大数据体系，推进政务数据依法有序流动、高效共享，有效利用、高质赋能。2022 年 12 月 中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见 从数据要素、流通交易、收益分配从数据要素、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我国数据基础制度体系，提出 20 条政策举措。2023 年 1 月 关于促进数据安全产业发展的指导意见 到 2035 年，数据安全产业进入繁荣成熟期。产业政策体系进一步健全，数据安全关键核心技术、重点产品发展水平和专业服务能力跻身世界先进行列，各领域数据安全应用意识和应用能力显著提高，涌现出一批具有国际竞争力的领军企业，产业人才规模与质量实现双提升，对数字中国建设和数字经济发 41 政策发布时间政策发布时间 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 展的支撑作用大幅提升。2023 年 2 月 数字中国建设整体布局规划 明确提出要“释放商业数据价值潜能，加快释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制制”。推动数据要素的市场化、价值化，使其成为推动经济社会发展的新动能。2023 年 3 月 国家数据局组建 解决数据领域的管理体制分散问题，并保证数据要素发展和安全之间的平衡，表明政府高度重视并加速数据要素市场建设，数据要素相关政策有望加速，例如确权政策，产业加速在即。42 附录附录 2：2023 年各地政府数据要素相关政策汇总年各地政府数据要素相关政策汇总 发布时间发布时间 地区地区 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 2023 年 6 月 北京 关 于 更 好 发 挥 数据 要 素 作 用 进 一 步加 快 发 展 数 字 经 济的实施意见 明确提出大力发展数据服务产业的 20 项具体任务，力争到力争到 20302030 年，北京市数据要素市场规模达到年，北京市数据要素市场规模达到 20002000亿元亿元。2023 年 6 月 深圳 深圳市数据产权登记管理暂行办法 办法创新明确数据产权登记适用范围，提出数据确权方式和数据产权登记流程，并探索建立完善协同监管机制。办法率先以制度形式明确建立跨部门协同监管机制，积极开展监管模式创新，保障数据产权登记工作规范有序开展。本文件明确了经登记机构经登记机构审核后获取的数据资源或数据产品登记证书、数据资审核后获取的数据资源或数据产品登记证书、数据资源许可凭证，可作为数据交易、融资抵押、数据资产源许可凭证，可作为数据交易、融资抵押、数据资产入表、会计核算、争议仲裁的依据。入表、会计核算、争议仲裁的依据。2023 年 6 月 贵州 贵州省政务数据资源管理办法 该办法对适用于政府部门非涉密政务数据资源采集、存储、共享、开放、授权运营、调度、安全等行为及其相关管理活动进行了详细说明。在数据授权运营方面，该办法明确，在依法利用和保障安全的原则下，由各级大数据主管部门统一授权具备条件的经营主体运营本级政务数据，开发形成不涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的数据服务和产品，并通过贵阳大数据交易所进行交易。同时，支持行业企业、互联网同时，支持行业企业、互联网平台企业与政务数据运营机构合作，建设行业数据服平台企业与政务数据运营机构合作，建设行业数据服务平台，依法推动政府和企业数据融合应用。务平台，依法推动政府和企业数据融合应用。鼓励法人或者其他组织利用政务数据服务和产品构建农业、构建农业、工业、金工业、金融、交通、教育、城市管理、公共资源交易融、交通、教育、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景，等领域规范化数据开发利用的场景，培育数字经济新产业、新业态和新模式，发挥政务数据资源的经济价值和社会效益。2023 年 7 月 上海 上海市促进浦东新区数据流通交易若干规定(草案)草案明确，上海支持创新数据资产化机制，按照国家财政部门的部署，探索数据资产纳入资产负债表探索数据资产纳入资产负债表的实现路径。的实现路径。企业可以委托上海数据交易所为其开展数据资产创新应用提供相关基础服务。2023 年 7 月 上海 关 于 开 展 促 进 数据 要 素 流 通 专 项 补贴的通知 本次首期试点将在浦东先行先试，面向注册地及税收户管地均为浦东新区的数据产品交易相关企业，在2022 年 1 月 1 日-2022 年 12 月 31 日期间符合以下条件之一的企业可申领补贴：在上海数交所首次登记并挂牌的数据产品供方企业，按照每家不超过按照每家不超过 1010 万元万元 43 发布时间发布时间 地区地区 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 的额度给予一次性补贴的额度给予一次性补贴；在上海数交所挂牌交易或购买数据产品的交易合同个数不小于 10 个，且交易金额达到 500 万的企业，按照每家不超过按照每家不超过 2020 万元的额万元的额度给予一次性补贴。度给予一次性补贴。2023 年 7 月 北京 北京市公共数据专区授权运营管理办法（征求意见稿）旨在对公共数据专区授权运营管理机制、公共数据专区授权运营工作流程、公共数据专区运营单位管理要求、专区数据管理要求、安全管理和考核评估等方面进行规范。2023 年 7 月 长沙 长沙市政务数据运营暂行管理办法（征求意见稿）首次提出市级首次提出市级/区县级政务数据运营项目中的数据权区县级政务数据运营项目中的数据权属主体收益分配纳入对应级别财政收入，明确了数据属主体收益分配纳入对应级别财政收入，明确了数据财政的定位。财政的定位。强调数据要素权属方收益纳入对应地方财政。政务数据资源运营属于政府国有资产有偿使用范围，政务数据授权运营协议中应约定数据权属主体、数据运营主体和数据加工主体的运营收益分配比例。明确政务数据主体、管理部门、交易规则。2023 年 7 月 广州 广州市数据条例征求意见 探索数据要素纳入探索数据要素纳入 GDPGDP 核算，鼓励企业将数据资源纳核算，鼓励企业将数据资源纳入企业财务报表入企业财务报表；创新广州公共数据运营机制，搭建数据供给主体、数据需求主体、数据交易场所、数据商及第三方专业服务机构等多方参与的数据要素市场，规范引导数据安全流通交易，并以打造数据跨境应用场景为关键点，推动南沙粤港澳数据服务试验区建设，促进粤港澳大湾区数字化协同发展。2023 年 7 月 江西“数字政府”建设方案 强调依托全省数据共享交换平台和公共数据开放平台，将省、市、县（区）各部门接入数据资源体系。2023 年 7 月 河南 河南省实施扩大内需战略三年行动方案(2023-2025)推动政务数据、公共数据、社会数据低成本采集、高效率归集与低能耗存储，加快建设数据资源池，到 2025 年建成 10 个以上全国领先的行业数据库。探索探索建立数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制建立数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度体系，度体系，完善数据质量标准规范，培育提升数据服务能力。支持郑州、开封、洛阳、新乡、许昌等地开展数据要素市场培育城市试点。2023 年 7 月 山东 山东开展“2 8”数据 要 素 化 试 点 申 报工作 本次数据要素化试点分为综合试点、专项试点两类，共同构成“2 8”的试点申报体系。综合试 点围 绕“数 据三 权 分 置综 合试 点”“数据资产化综合试点”两大方向。专项试点从数专项试点从数据质量服务、数据价值服务、数据加工服务、据质量服务、数据价值服务、数据加工服务、数据合规服务、数据融资保险服务、数据资产数据合规服务、数据融资保险服务、数据资产托管服务、数据资产安全服务和数据要素化研托管服务、数据资产安全服务和数据要素化研究大方究大方向开展试点申报。向开展试点申报。2023 年 8 月 上海 立足数字经济新赛道推动数据要素产业创 新 发 展 行 动 方 案（2023-2025 年）提出建立数据要素价值转化体系，到 2025 年，数据要素市场体系基本建成，国家级数据交易所地位基本确立。数据要素产业动能全面释放数据产业规模达 5000 亿 44 发布时间发布时间 地区地区 政策名称政策名称 政策细则及解读政策细则及解读 元，年均复合增长率达 15%。推动数据资产化评估及试点，探索形成以上海数据交易所场内交易为纽带的数据探索形成以上海数据交易所场内交易为纽带的数据资产评估机制，在金融、通信、能源等领域开展试点。资产评估机制，在金融、通信、能源等领域开展试点。45 参考文献参考文献 1中华人民共和国财政部.企业会计准则-基本准则2006 S.2006.2中华人民共和国财政部.企业会计准则第 13 号-或有事项 2006 S.2006.3中华人民共和国财政部.资产评估基本准则201743 号S.2017.4习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜,全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告Z.2022 5新华社.中央金融工作会议在北京举行，习近平李强作重要讲话EB/OL.https:/ 2023-11-01 6国家工业信息安全发展研究中心,北京大学光华管理学院,苏州工业园区管理委员会,上海数据交易所.中国数据要素市场发展报告（2021-2022）R.北京：2022：4-5 7林常乐,赵公正.数据合理定价：利用数据资产图谱解析数据价值网络J.价格理论与实践,2023,(03):20-25 8罗玫,李金璞,汤珂.企业数据资产化：会计确认与价值评估J.清华大学学报(哲学社会科学版),2023,38(05):195-209 226.9刘雁南,赵传仁.数据资产的价值构成、特殊性及多维动态评估框架构建J.财会通讯,2023,(14):15-20.10李润泽子.数据资产如何定价？王建冬：明确数据要素市场一、二级体系，建立适配规律的定价机制EB/OL.https:/ 11刘云波.数据、数据资产及其价值评估J.中国资产评估,2023,(05):51-56.12欧阳日辉,杜青青.数据要素定价机制研究进展J.北京：经济学动态,2022(02):126-127 13叶露,潘立,丁昱尹.数据资产质量评价及价值评估技术研究进展J.中国资产评估,2023,(08):50-59.46 14熊旺旺,余炳文.国有数据资产价值评估方法研究J.国有资产管理,2023,(06):67-76.15刘云波.数据、数据资产及其价值评估J.中国资产评估,2023,(05):51-56.16 邹 磊,胡 进 伟,陈 鹏.数 据 资 产 评 估 与 价 值 实 现 J.质 量 与 认证,2023,(05):63-65.17徐广斌,牛壮.大数据交易产品及交易机制创新实践关于贵阳大数据交易所的调研及对我所的启示R.上海：上海证券交易所，2015:5-8 18中国信息通信研究院.数据资产确认与会计计量研究报告R.北京：中国信息通信研究院政策与经济研究所，2020:26 19中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书R.北京：中国信息通信研究院，2020:39-45 20中国信息通信研究院.数据价值化与数据要素市场发展报告R.北京：中国信息通信研究院，2021：40-41 21Adler,R.et al(2016),“The valuation and pricing of information assets”,Pacific Accounting Review 28(4):419-430 22Agarwal,A.et al(2018),“A marketplace for data:An algorithmic solution,ArXiv Working Paper,No,1805.08125.23Koutris,P.et al(2015),“Query-based data pricing”,Journal of the ACM 62(5):1-44.24Koutroumpis P.8.L.Aia(2013),“Understanding the value of(big)data”.2013 IEEE International Conference on Big Data，pp.38-42.25Li,W.et al(2019),Value of data:Theres no such thing as a free lunch in the digital economy”,Research Institute of Economy,Trade and Industry Working Paper,No.19022.26Pei,J.(2020),“A survey on data pricing:From economics to data science,ArXiv Working Paper,No,2009.04462.26Perez-Pons,M,E.et al(2019),“Towards financial valuation in data-driven companies,Journal of Computer Science and Technology 12(2):28-33.47 28Tetsuya A,Yasunori T,Yoshitaka K,et al.Evaluation of Statistical Approaches in Developing a Predictive Model of Severe COVID-19 during Early Phase of Pandemic with Limited Data Resources.J.The Tohoku journal of experimental medicine,2023,29Yue,l.et al(2017),“Big data model of security sharing based on blockchain”,Proceedings of the 2017 3nd International Conference on Big Data Computing and Communications,pp.117-121.30Zhang,M,&.F Beltran(2020),“A survey of data pricing methods”,Social Science Research Network Working Paper，No.3609120.

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中小银行智能风控体系建设实践李钦 重庆工程学院智能风控管理框架01目目 录录 十大核心能力评价标准02挑战和建议031 1、互联网贷款业务风险管理框架、互联网贷款业务风险管理框架之顶层设计之顶层设计-五个维度，五个维度，从宏观到微观进行从宏观到微观进行综合评估、量化和综合评估、量化和管控管控风险风险客户客户风险管理风险管理合作机构和项目合作机构和项目风险管理风险管理产品流程设计产品流程设计业务模式及资产结构配置业务模式及资产结构配置宏观经济和政策研判宏观经济和政策研判 获客、申请、放款/还款流程、交易流程等 业务模式分类差异化管理 资产配置 战略目标制定 经营目标和预算 策略、数据、变量、模型、系统 贷前、贷中、贷后管理 合作方和项目风险评估 担保机构评估 渠道风险管理 2 2、宏观经济和政策研判、宏观经济和政策研判宏观经济因子宏观经济因子GPD增速M1&M2增速CPIPMI互联网贷款政策互联网贷款政策银保监一个办法两个通知 14号文人行征信断直连：业务断直连、数据断直连利率上限政策：综合年化24%互联网贷款行业互联网贷款行业行业总规模：从峰值下降明显，近2年企稳，近期回升资金和资产供求关系：严重资产荒，低成本资金很多把握宏观经济形势，认清行业发展规律，深入理解和解读监管政策，明确战略目标，制定经营思路和相关把握宏观经济形势，认清行业发展规律，深入理解和解读监管政策，明确战略目标，制定经营思路和相关预算，设置科学合理的风险偏好预算，设置科学合理的风险偏好3.1 3.1 业务模式业务模式分类分类平台担保增信类平台担保增信类平台收入分成类平台收入分成类自营自营C C端端 消费贷消费贷 现金贷现金贷 信用卡信用卡自营自营B B端端 税贷税贷 流水贷流水贷 订单贷订单贷基于获客模式、自主风控程度和风险承担对业务进行分类基于获客模式、自主风控程度和风险承担对业务进行分类平台合作类产品平台合作类产品自营类产品自营类产品业务模式业务模式3.2 3.2 资产结构配置分析与建议资产结构配置分析与建议基本研判基本研判 相关建议相关建议根据业务目标，审慎选择业务模式，并通过科学的资产结构配置，实现风险的规避和对冲，最大程度降低系统性风险根据业务目标，审慎选择业务模式，并通过科学的资产结构配置，实现风险的规避和对冲，最大程度降低系统性风险1 1、宏观环境相对有好转，但好转程度不及预期、宏观环境相对有好转，但好转程度不及预期2 2、当前互联网贷款业务的监管尺度整体相较去年有所宽松、当前互联网贷款业务的监管尺度整体相较去年有所宽松3 3、多数平台资产投放增速不及预期，更多低价金融机构资、多数平台资产投放增速不及预期，更多低价金融机构资金流入高价资产市场，资产供不应求，资方收益不断下跌金流入高价资产市场，资产供不应求，资方收益不断下跌4 4、当前市场环境降低助贷平台资金成本，有利于提升助贷、当前市场环境降低助贷平台资金成本，有利于提升助贷平台盈利性，助贷平台主体风险向好平台盈利性，助贷平台主体风险向好1 1、宏观环境和互联网贷款市场好转时适当加大贷款投放，投放、宏观环境和互联网贷款市场好转时适当加大贷款投放，投放节奏应该与风控能力发展匹配，切忌节奏过快节奏应该与风控能力发展匹配，切忌节奏过快2 2、适当增加主体风险略下沉的平台合作，提升资产整体的收益、适当增加主体风险略下沉的平台合作，提升资产整体的收益率；但需要根据监管环境变化及时动态调整投放策略率；但需要根据监管环境变化及时动态调整投放策略3 3、长期来说可以适当增加合规性更好的平台收入分成类资产，、长期来说可以适当增加合规性更好的平台收入分成类资产，但是由于该业务受平台策略影响很大，很难形成标准化模型和但是由于该业务受平台策略影响很大，很难形成标准化模型和策略，一定需要配置足够的风控资源并及时迭代风控策略策略，一定需要配置足够的风控资源并及时迭代风控策略4 4、产品流程设计、产品流程设计互联网信贷风险管理应前置到产品设计环节，覆盖获客、申请、授信、放款、还款、交易互联网信贷风险管理应前置到产品设计环节，覆盖获客、申请、授信、放款、还款、交易、平台交互、平台交互等全流程等全流程，最，最大程度规避欺诈和合规风险大程度规避欺诈和合规风险信息流信息流物流（场景金融）物流（场景金融）资金流资金流商品交付流程（一次交付）服务交付流程（持续交付）押品交付流程（如有）放款资金流（账户）还款资金流（账户）授信信息流支用信息流还款信息流（正常/逾期）平台交互信息流（对账）订单信息流（如有）5 5、合作平台和项目风险管理、合作平台和项目风险管理合作平台合作平台&项目监测机制项目监测机制 贷后检查 舆情监测 客诉监测 放款监测和熔断 催清收回行 服务费暂扣 保证金风险兜底设计风险兜底设计合作平台评级模型合作平台评级模型 主体信用指标 经营情况指标 资产风控情况指标 新增项目评级评级模型 试运行项目评级模型 正常投放项目评级模型 应用评级指导决策项目评级模型项目评级模型1 12 23 34 4建立项目风险和合作机构风险的评估机制，动态监测项目和合作机构的风险水平，完善相应的动态管建立项目风险和合作机构风险的评估机制，动态监测项目和合作机构的风险水平，完善相应的动态管控控、风险兜底设计和退出机制风险兜底设计和退出机制 计量监控体系 损益监控和预测 放款监控与熔断6.16.1 客户全流程风险管理客户全流程风险管理互联网贷款客户管理全流程不仅包括风控环节；业务规模和风险表现也与获客模式、流量转化及用户运营等效果密切相关互联网贷款客户管理全流程不仅包括风控环节；业务规模和风险表现也与获客模式、流量转化及用户运营等效果密切相关流量获客流量获客 流量类型：信息流/应用商店（投放策略、营销）；API流量（路由排序）；贷超（展示排序）；二次营销（客户筛选）商务条件流量转化流量转化 注册申请 跟进触达 金融产品 转化漏斗分析 响应率模型获客风控授信审批风控授信审批 客户准入 客户分层贷前贷中贷后 反欺诈规则 HC规则 模型规则 定额定价 人工审核 客户分层 反欺诈规则 HC规则风控用信审批风控用信审批 模型规则 定额定价 放款 客服：咨询、投诉用户贷中运营用户贷中运营 优质客户营销：提额降价、优惠券 反欺诈预警 统一额度管理风控贷中运营风控贷中运营 高风险客户管理：降额提价、冻结、清退 回访 还款 延展期用户贷后运营用户贷后运营 预催收 早期催收 晚期催收催清收催清收 核销 债转不良资产处置不良资产处置非风控环节非风控环节风控环节风控环节全流程监控和预警6.26.2 客户全流程风险管理客户全流程风险管理建立以风控量化策略核心，数据、变量、模型、建立以风控量化策略核心，数据、变量、模型、系统、计量和监控为支撑的大数据智能风控体系进系统、计量和监控为支撑的大数据智能风控体系进行精细化的客户风险管理行精细化的客户风险管理风险策略贷前贷前授信授信贷中贷中用信用信贷后贷后催收催收反欺反欺诈诈数据数据变量变量计量计量监控监控系统系统模型模型6.36.3 客户全流程风险管理总体架构客户全流程风险管理总体架构以数据为基础，围绕策略核心诉求，充分将数据价值转化为业务价值以数据为基础，围绕策略核心诉求，充分将数据价值转化为业务价值智能风控管理框架01目目 录录 十大核心能力评价标准02挑战和建议031 1 中小银行风险管理中小银行风险管理“1010大核心能力大核心能力“变量变量管理管理模型模型管理管理策略策略管理管理催清收催清收管理管理合作机构合作机构管理管理数据数据管理管理项目项目管理管理风险风险计量计量反欺诈反欺诈管理管理 采集、存储、分析、数据费用等管理 高性能数据处理，数据准确性和及时性、完整性保障 模型管理体系 多种算法 模型评价和监控 反欺诈策略 反欺诈技术 反欺诈调查 主体风险评估 项目评级 预警及处置 盈利测算 损失预估 分析、挖掘有价值的风险变量 变量价值评估 差异化、模块化策略管理 策略迭代优化 催收策略 委外管理 资产重组、转让、法诉等 主体评级 担保措施 监控及预警信息信息系统系统 数据、变量、模型、审批、反欺诈、催收等所需的系统支持2.1 2.1“1010大核心能力大核心能力“-数据管理数据管理传统线下业务传统线下业务系统快速分析，降低新版征信的解读难度，降低误读风险，帮助人工审批做“可视化”与“量化”决策1 1互联网信贷业务互联网信贷业务以数据为依据，从逻辑上优化风控规则，风控模型，使线上贷款更高效更可靠2 2贷中风险管理贷中风险管理进一步增强贷中风险的预警与提升贷后催收效率3 3用户画像用户画像增强用户画像的数据维度、数据真实性，更加精准的预测用户潜在风险与需求4 4实际生产验证实际生产验证 自一代起到二代征信，不断优化征信变量系统及其衍生变量。节约大量的变节约大量的变量开发成本量开发成本丰富的且经过实际生产验证的变量库，节约大量的开发成本与业务场景高与业务场景高度适配度适配覆盖更广的业务场景稳定高效的系稳定高效的系统支持统支持高效的计算能力和完善灵活的用户体验价值提升价值提升应用场景应用场景 基于业务经验从央行征信报告提取基础变量基于业务经验从央行征信报告提取基础变量 智能风控数据体系智能风控数据体系-征信数据价值挖掘征信数据价值挖掘2.2 2.2“1010大核心能力大核心能力“-变量管理变量管理 为风控策略和模型提供充足的、有效的、可快速使用的衍生变量，在决策中发挥价值为风控策略和模型提供充足的、有效的、可快速使用的衍生变量，在决策中发挥价值智能风控智能风控 -变量管理体系变量管理体系挖掘衍生开发上线分析使用单一变量管理单一变量管理在线、离线变量池变量分类变量使用价值评估变量监控变量池管理变量池管理变量管理平台变量回溯离线转在线 变量技术支撑变量技术支撑团队职责：科技、变量、业务风控 衍生流程开发部署流程 管理流程和机制管理流程和机制提供有效变量供业务决策使用提供有效变量供业务决策使用变量基础管理系统和工具能力变量基础管理系统和工具能力全局变量池视角的管理和评估全局变量池视角的管理和评估协作流程及职责分工协作流程及职责分工，提升效率提升效率2.3 2.3“1010大核心能力大核心能力“-模型管理模型管理2.4 2.4“1010大核心能力大核心能力“-策略管理策略管理智能风控体系智能风控体系 -策略体系策略体系效果好效果好贷前授信策略贷前授信策略客群客群准入准入客群客群分层分层内部信内部信用规则用规则外部信外部信用规则用规则规则反欺诈反欺诈 内部数据 外部数据 人行变量 三方变量模型数据体系变量体系核心目标核心目标定额定额定价定价贷中用信策略贷中用信策略反欺诈策略反欺诈策略贷后催收策略贷后催收策略时效快时效快质量高质量高管理易管理易策略类型策略类型策略框架策略框架基础要素基础要素回溯分析Swap分析冠军挑战测试随机测试规则效能评估策略开发和分析策略开发和分析 进件变量 行内变量2.5 2.5“1010大核心能力大核心能力“-反欺诈管理反欺诈管理2.6 2.6“1010大核心能力大核心能力“-催清收管理催清收管理2.7 2.7“1010大核心能力大核心能力“-项目管理项目管理2.8 2.8“1010大核心能力大核心能力“-合作机构管理合作机构管理2.9 2.9“1010大核心能力大核心能力“-风险计量与预测风险计量与预测 科学计量项目风险，实现风险的可计量、可评估、可分析、可预测科学计量项目风险，实现风险的可计量、可评估、可分析、可预测智能风控体系智能风控体系 -计量体系计量体系业务全面运营指标业务全面运营指标业务总体运行状况分项目、分业务类型运营状况客群资质分析客群资质分析基于客户画像、风险特征的客群资质分析基于大数据模型的客户评级和资质评估项目风险指标体系项目风险指标体系vintage分析fpd分析NCL分析贷后催收、回收等盈利性分析和预测体系盈利性分析和预测体系项目维度盈利性分析放款维度盈利分析基于统计和回归算法的盈利性预测2.10 2.10“1010大核心能力大核心能力“-风险系统管理风险系统管理智能风控管理框架01目目 录录 十大核心能力评价标准02挑战和建议037.7.中小银行智能风控建设的挑战和建议（一）中小银行智能风控建设的挑战和建议（一）战略选择战略定力执行力选择考核培养产品设计产品运营新技术应用成本思维互联网思维试错思维战略人才产品思维7.7.中小银行智能风控建设的挑战和建议（二）中小银行智能风控建设的挑战和建议（二）1.1.产品设计产品设计2.2.数据积累数据积累3.3.业务模式优化业务模式优化4.4.客群分析客群分析5.5.变量、策略、模型变量、策略、模型6.6.开发迭代开发迭代A A：数据和样本积累：数据和样本积累B B：提炼业务模式、认知客群：提炼业务模式、认知客群C C：开发迭代模型策略：开发迭代模型策略大数据智能风控开展的基础是某一客群有足够的样本量足够的样本量（特别是坏样本）和X变量去训练模型和策略。业内还没有适业内还没有适用所有客群的模型和策略用所有客群的模型和策略业务模式分散业务模式分散：平台增信类、平台分成类、B端（税票 、聚合支付、泛供应链）、C端客群多样：客群多样：B端（个体户/小企业/供应链长尾），C端（中等/下沉/高定价）变量衍生以项目驱动，变量在不同项目中表现差异较大，缺乏整体统筹缺乏整体统筹客户同质化程度较低客户同质化程度较低通用模型效果不佳；项目样本不足，定制模型不太稳定且维护成本高授信和用信策略难以标准化授信和用信策略难以标准化，不同项目间策略较难复用，管理成本高建议：建议：业务发展战略需兼顾大数据智能风控基础建设要求，业务模式进一步聚焦，并将样本和数据积累、业务标准化业务发展战略需兼顾大数据智能风控基础建设要求，业务模式进一步聚焦，并将样本和数据积累、业务标准化/规模化加规模化加入到项目价值评估体系中入到项目价值评估体系中

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大道如砥，栉风沐雨追光行大道如砥，栉风沐雨追光行2023年第三季度中国上市银行业绩分析主编：主编：陈进展副主编：副主编：陈佳 孙晓丹编写团队成员：编写团队成员：董文亚 李冰舸 李富强 李沁娴 刘丁瑞 刘睿 左诗凡（按姓氏拼音首字母顺序排列）专家委员会：专家委员会：张立钧 何淑贞 朱宇 叶少宽本期编写团队包括：2023年第三季度中国上市银行业绩分析1“2023年前三季度，全球经济复苏缓慢且分化明显，国内经济运行恢复向好但仍面临需求不足的问题。银行业持续支持实体经济，着力防范化解风险。上市银行业绩压力加大，净利润增速明显下行，信贷投放持续增加，资本充足率止跌回升，资本补充仍有需求。本期报告分析了42家A/A H股上市银行（详情见左侧列表）截至2023年9月末的业绩表现。除特殊说明外，本刊列示的银行均按照其截至2023年9月30日未经审计的资产规模排列，往期数据均为同口径对比，所有信息来自上市银行财务报告等公开资料，涉及金额的货币单位为人民币（比例除外）。想要获取更多信息或与我们探讨中国银行业的发展，欢迎联系您在普华永道的日常业务联系人，或本报告附录中列明的普华永道金融服务专业团队。欢迎阅读欢迎阅读2023年第三季度中国上市银年第三季度中国上市银行业绩分析行业绩分析本期分析的42家银行，相当于中国商业银行总资产的80.92%和净利润88.96%。具体分为三大类：大型大型商业银行商业银行（6家）家）工商银行农业银行建设银行中国银行邮储银行交通银行股份制股份制商业银行商业银行（9家）家）招商银行兴业银行中信银行浦发银行民生银行光大银行平安银行华夏银行浙商银行城市商业银城市商业银行及农村商行及农村商业银行业银行（27家）家）北京银行江苏银行上海银行宁波银行南京银行杭州银行成都银行长沙银行重庆银行贵阳银行郑州银行苏州银行青岛银行齐鲁银行兰州银行西安银行厦门银行重庆农商行上海农商行青岛农商行常熟农商行紫金农商行无锡农商行张家港农商行苏州农商行瑞丰农商行江阴农商行22023年第三季度中国上市银行业绩分析注：本期报告主标题释义大道如砥(d)，栉(zh)风沐雨追光行大道宽阔而征途漫漫，需向着希望不懈奋斗，砥砺前行。2023年第三季度中国上市银行业绩分析3目录综述与展望综述与展望4一、一、经营表现经营表现171.净利润增速下降，拨备前利润减少2.净利息收入量难补价，预期信用损失计提减少3.净利差、净息差加速下降4.净利差变化原因特点各异5.盈利能力指标继续下探1819202122二、资产组合二、资产组合231.总资产增速放缓，资产结构稳定2.信贷投放持续增加，助力实体经济3.落实风险分类新规，做好风险监控242628三、三、负债及理财业务负债及理财业务291.负债增速略有放缓2.存款持续增长，存款利率逐步下调3.理财产品规模回升，收益率继续下降303233四、资本管理四、资本管理341.资本充足率止跌回升，资本压力有所缓和2.资本补充仍有需求，二级资本债为主要渠道3.资本新规正式落地，资本管理要求全面升级353637行业热点探讨行业热点探讨专栏：商业银行资本新规正式落地，稳妥确保合规，把握长期机遇38综述与展望经济运行恢复向好银行业绩压力加大，着力防范化解风险2023年前三季度，受地缘局势紧张、通胀压力持续等多重因素叠加影响，全球经济复苏缓慢且分化明显，国际贸易和投资增速放缓，不确定性进一步增加。国内出台系列具有针对性的经济稳增长政策，坚持深化改革开放，着力扩大内需，经济持续恢复向好。我国银行业持续加大对实体经济支持力度，防范化解重点领域金融风险。前三季度，上市银行净利润增速明显下行，同比增长2.90%，低于上年同期7.60%的增速，且低于GDP前三季度增速5.20%，拨备前利润降幅有所扩大。上市银行业绩压力有所加大。上市银行净利润与上市银行净利润与GDP增长趋势比较增长趋势比较6.00%0.60%9.80%3.00%5.20%7.99%-7.66.33%7.60%2.90 19 Q32020 Q32021 Q32022 Q32023 Q3GDP季度累计同比增速上市银行净利润增速注：上市银行净利润增长率计算已扣除各期未披露数据影响2023年第三季度中国上市银行业绩分析5数据来源：国家统计局、普华永道研究综述2023年第三季度中国上市银行业绩分析5经济运行恢复向好，银行业持续支持实体经济2023年前三季度，面对外部风险挑战和国内多重因素带来的压力，我国国内生产总值（GDP）同比增长5.20%，其中三季度增长4.90%，经济运行呈现恢复向好态势。在一系列稳增长、促消费政策的支持下，市场活力逐步回升，住宿餐饮、文化旅游等服务消费明显回暖。国家统计局数据显示，第三季度消费支出对经济增长的贡献率达94.80%，投资、货物和服务净出口对经济增长的贡献率分别为22.30%和-17.10%。2023年第三季度中国上市银行业绩分析655.50%6.70f.60.50.80 .105.304.702.80.30$.40%-42.00%-1.30%-17.30%-17.10 22 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3消费贡献率投资贡献率净出口贡献率三大需求对三大需求对GDP增长的贡献率增长的贡献率数据来源：国家统计局前三季度，金融持续支持实体经济，体现在总量、结构和价格三个维度。总量方面，人民银行数据显示，9月末，社会融资规模存量同比增长9.00%，广义货币（M2）同比增长10.30%，增速保持稳定。前三季度，央行共实施两次降准，信贷保持合理增长，流动性合理充裕。结构方面，金融持续加大对制造业、科技创新、小微企业、乡村振兴、绿色发展等重点领域的支持。价格方面，社会融资成本明显下行。自2022年以来至2023年三季度末，1年期和5年期以上贷款市场报价利率（LPR）均累计四次下调，分别调降0.35个和0.45个百分点，至3.45%和4.20%，推动新发放企业贷款加权平均利率由4.36%降至3.85%的历史低位。受LPR和市场利率变化影响，商业银行净息差持续收窄，部分银行贷款收益率波动明显。此外，降低存量首套房贷利率政策于9月底落地。央行称，截至11月6日，超过22万亿元存量房贷利率平均下降0.73个百分点，调整后的加权平均利率为4.27%。LPR及新发放企业贷款加权平均利率及新发放企业贷款加权平均利率3.80%3.70%3.70%3.65%3.65%3.65%3.55%3.45%4.65%4.60%4.45%4.30%4.30%4.30%4.20%4.20%4.57%4.36%4.16%4.00%3.97%3.95%3.95%3.85 21 Q42022 Q12022 Q22022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q31年期LPR5年期以上LPR新发放企业贷款加权平均利率数据来源：中国人民银行2023年10月底，中央金融工作会议召开，为金融业高质量发展指明方向。会议强调要着力提升金融服务经济社会发展的质量水平，以全面加强监管、防范化解风险为重点，统筹发展和安全，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。2023年前三季度，金融管理部门进一步健全监管制度，重点加强金融机构公司治理，持续完善系统重要性银行的评估与监管，推动银行业提升风险计量精细化程度，在资本管理、数据安全、操作风险等领域出台相关新规或公开征求意见，加强应对重点领域风险。深化金融机构改革，稳妥推进中小银行改革化险。“一省一策”加快农村信用社改革，稳步推动村镇银行改革重组和风险化解。国家金融监督管理总局数据显示，前三季度，银行业共处置不良资产1.90万亿元，处置力度相较前两年同期有所减弱；拨备覆盖率达到207.90%，同比上升2.40个百分点。在防范化解地方债务风险方面，金融管理部门引导金融机构按照市场化、法治化原则，与融资平台平等协商，分类施策化解存量债务风险、严控增量债务，建立常态化融资平台金融债务监测机制，加强对重点地区、重点融资平台的风险监测。为促进房地产市场平稳发展，监管部门延长房地产“金融16条”实施期限，引导银行满足房企合理融资需求。央行数据显示，2023年三季度末，房地产开发贷款余额13.17万亿元，同比增长4%，增速比上年末高0.30个百分点。国家统计局数据显示，商品房销售面积同比仍呈下降趋势，2023年前三季度较上年同期下降7.50%。房地产市场调整和转型仍在持续，市场风险正在出清中。在美元利率水平走高、全球避险情绪上升的背景下，外汇监管部门稳妥有序推进人民币国际化，进一步完善跨境资金流动的监测、评估、预警体系，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，防范跨境资金异常波动风险，维护外汇市场稳健运行。有序推进防范化解金融风险工作2023年第三季度中国上市银行业绩分析7上市银行净利润增速明显下行2023年前三季度，我国42家上市银行的整体净利润同比增长2.90%，增速较上年同期和上半年明显下行。拨备前利润同比下降3.38%，降幅有所扩大。上市银行净利差、净息差普遍收窄，平均总资产收益率（ROA）、加权平均净资产收益率（ROE）等盈利能力指标继续下探。信贷投放持续增加，突出支持重点领域三季度末，42家上市银行总资产环比增速为0.85%，较一季度环比增速5.62%及二季度环比增速2.62%有所放缓。客户贷款持续增加，较二季度末增长1.83%。从贷款投向来看，银行持续加大对普惠金融贷款、绿色贷款、涉农贷款的投放，突出支持重点领域；房地产贷款下滑态势有所减缓。2023年前三季度，上市银行不良贷款余额整体呈上升趋势，不良率较上年末有所下降。同期，上市银行总负债环比增速为0.69%，较一季度环比增速5.86%及二季度环比增速2.82%有所放缓。客户存款余额194.18万亿元，较二季度末增长1.04%，存款利率逐步下调。资本充足率止跌回升，资本补充仍有需求截至2023年9月末，上市银行资本充足率小幅提升，逆转了自2022年末起出现的下跌趋势。三季度，上市银行通过各种资本补充工具募集资本约2,933亿元，是二季度1,430亿元的两倍以上，延续了较高的资本补充需求。从2023年各季度资本补充工具发行情况来看，二级资本债仍是最主要的外源资本补充渠道。882023年第三季度中国上市银行业绩分析进入四季度，国际地缘政治局势紧张加剧，部分地区冲突升级，国际贸易和投资压力上升，美元利率高企，通胀压力虽有缓解但仍高于目标水平，主要发达经济体保持紧缩性金融政策，全球经济仍然面临增速放缓和分化加剧的挑战。国际货币基金组织近期将2024年全球增长预期由3%下调至2.9%。国内方面，经济恢复向好的态势有待进一步巩固，宏观政策注重加强逆周期、跨周期调节，效果将持续显现。银行业整体保持稳定，在货币政策支持下有望缓解一定的负债成本压力，信贷投放集中于政策支持的重点领域，着力防范化解风险。主要包括：国内经济回升向好国内经济回升向好，有望实现全年目标有望实现全年目标。继三季度国内经济主要指标边际改善后，国际货币基金组织11月7日将中国2023年GDP增速预测由5.0%上调至5.4%。经济有望在四季度延续恢复向好态势并实现3月份政府工作报告确定的全年5%左右的增长目标，但短期内仍面临需求不足的问题。中央金融工作会议释放加快建设金融强国中央金融工作会议释放加快建设金融强国、全面加强金融监管信号全面加强金融监管信号。2023年10月30-31日召开的中央金融工作会议强调坚持党中央对金融工作的集中统一领导，坚持金融服务实体经济的宗旨，走中国特色金融发展之路。银行业作为服务实体经济的主力军，将更加注重为经济社会发展提供高质量服务，完善金融风险防范、预警和处置机制，提升公司治理和合规水平，应对严格的监管要求。在政策引导下优化信贷投向在政策引导下优化信贷投向，支持国家重大战略和重点领域支持国家重大战略和重点领域。信贷优先支持科技创新、民营小微、先进制造、绿色发展、普惠养老等符合政策要求的重点领域。同时，按照经济规律和逆周期调控需要，银行应注重保持信贷投放稳定性和可持续性。加快推进五大领域发展加快推进五大领域发展。响应中央金融工作会议号召，银行将进一步完善金融产品体系，大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融，做好五篇大文章。同时，转变发展方式，加快从规模扩张转向内涵式发展，推动理财、财富管理、零售和数字化业务转型升级。92023年第三季度中国上市银行业绩分析展望2023年第三季度中国上市银行业绩分析92023年第三季度中国上市银行业绩分析9 持续加强资产质量监测，稳定资本补充能力。持续加强资产质量监测，稳定资本补充能力。受金融周期滞后于宏观经济周期的影响，银行信贷资产质量将继续承压。银行应加强对资产质量的监测，保持稳定的风险缓冲能力，在外源资本补充渠道较为有限的情况下注重稳定内源资本补充能力。11月1日最终版商业银行资本管理办法落地，将于2024年1月1日起正式实施，资本新规中，二级资本补充范围扩大；信贷风险权重整体趋于下行，由于资本新规大幅提升了计量敏感性，不同业务板块、业务类型的资本占用水平相比现行法存在一定程度的变动，体现出监管坚持风险为本、保持监管资本总体稳定的原则，以及引导银行回归信贷本源的政策导向。中小银行应注重提升服务质效，增强抗风险能力。中小银行应注重提升服务质效，增强抗风险能力。在利率市场化改革持续推进下，中小银行未来应控制负债端成本，提升金融服务、产品创新和渠道拓展等各方面能力，完善内部治理，加强风险监测预警，降低风险暴露。支持地方政府稳妥化解债务风险支持地方政府稳妥化解债务风险。10月，全国人大常委会批准增发1万亿元国债，地方政府也集中发行超1万亿元特殊再融资债券用于偿还存量债务，短期内有助于缓解地方政府债务压力、优化地方债务结构。银行将继续支持地方政府通过展期、借新还旧、置换等方式稳妥推进化债工作，需持续关注化债对银行拨备计提情况和资产负债表的影响。房地产市场转型持续房地产市场转型持续。随着房地产政策调整的效果逐渐显现，部分房企融资情况有所改善，风险正在出清中，市场信心有待提振。房地产市场风险对银行业的整体外溢影响有限。11月17日，中国人民银行、金融监管总局、中国证监会联合召开金融机构座谈会，要求各金融机构“一视同仁”满足不同所有制房地产企业合理融资需求，对正常经营的房地产企业不惜贷、抽贷、断贷；支持民营房地产企业发债融资；支持房地产企业通过资本市场合理股权融资；继续配合地方政府和相关部门，加大保交楼金融支持，推动行业并购重组等。预计此举将推动银行增加对房企的信贷投放，缓解房企流动性压力，一定程度上有助于遏制房企信用风险暴露。102023年第三季度中国上市银行业绩分析上市银行2023年前三季度业绩概览 大型商业银行拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）利息净收入利息净收入2023 Q3:20,925.23 亿元2022 Q3:21,329.20 亿元-1.89%手续费及佣金净收入手续费及佣金净收入2023 Q3:3,818.98 亿元2022 Q3:3,873.22 亿元-1.40%净利差净利差1.54%0.27 百分点净息差净息差1.67%0.25 百分点2023年第三季度中国上市银行业绩分析1116,404 17,069 18,312 18,389 17,949 7.62%4.05%7.28%0.42%-2.54%-5,000 10,000 15,000 20,0002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3拨备前利润拨备前利润增速9,482 8,660 9,765 10,335 10,651 6.07%-8.66.76%5.83%2.91%-2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,0002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3净利润净利润增速近五期不良率趋势近五期不良率趋势 拨备前利润下降，净利润增速放缓 净利差及净息差继续收窄 手续费及佣金净收入下降 不良率较上年末有所下降122023年第三季度中国上市银行业绩分析1.34%1.33%1.29%1.30%1.30 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3不良率不良贷款余额不良贷款余额13,921.52 亿元拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）利息净收入利息净收入2023 Q3:8,083.83 亿元2022 Q3:8,386.85 亿元-3.61%手续费及佣金净收入手续费及佣金净收入2023 Q3:2,028.82 亿元2022 Q3:2,285.96 亿元-11.25%净利差净利差1.78%0.20 百分点净息差净息差1.88%0.20 百分点2023年第三季度中国上市银行业绩分析13上市银行2023年前三季度业绩概览 股份制商业银行7,715 8,359 8,727 8,685 8,183 18.65%8.34%4.41%-0.49%-5.78%-2,000 4,000 6,000 8,000 10,0002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3拨备前利润拨备前利润增速3,515 3,268 3,709 4,058 4,039 11.38%-7.03.50%9.39%-0.47%-1,000 2,000 3,000 4,000 5,0002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3净利润净利润增速近五期不良率趋势近五期不良率趋势 拨备前利润下降，净利润下降 净利差及净息差持续收窄 手续费及佣金净收入下滑 不良率较上年末有所下降142023年第三季度中国上市银行业绩分析1.30%1.29%1.27%1.26%1.27 22 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3不良率不良贷款余额不良贷款余额4,791.13 亿元拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）拨备前利润和净利润近五年变动趋势（单位：亿元）利息净收入利息净收入2023Q3:3,224.71 亿元2022Q3:3,171.78 亿元1.67%手续费及佣金净收入手续费及佣金净收入2023Q3:346.00 亿元2022Q3:410.02 亿元-15.61%净利差净利差1.70%0.19 百分点净息差净息差1.79%0.20 百分点上市银行2023年前三季度业绩概览 城农商行2023年第三季度中国上市银行业绩分析152,408 2,645 2,963 3,147 3,185 14.01%8.26.04%6.21%-0.13%-500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,5002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3拨备前利润拨备前利润增速1,276 1,251 1,470 1,688 1,872 14.32%-1.98.81.80.93%-500 1,000 1,500 2,0002019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3净利润净利润增速1.14%1.12%1.10%1.08%1.09 22 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3不良率近五期不良率趋势近五期不良率趋势不良贷款余额不良贷款余额1,578.93亿元 拨备前利润下降，净利润增速放缓 净利差及净息差继续收窄 手续费及佣金净收入出现下滑 不良率较上年末有所下降162023年第三季度中国上市银行业绩分析一经营表现2023年前三季度，我国42家上市银行的整体净利润同比增长2.90%，为近五年来除2020年以外的最低增速。拨备前利润同比减少3.38%。各类型银行中，大型商业银行的净利润增速与拨备前利润增速的曲线差保持相对平稳。股份制商业银行的净利润增速下降幅度最大，从2022前三季度的9.39%下降至2023年前三季度的-0.47%。城农商行的净利润增速曲线与拨备前利润曲线的差距进一步扩大。图图 1：上市银行净利润及拨备前利润增长情况：上市银行净利润及拨备前利润增长情况182023年第三季度中国上市银行业绩分析6.07%-8.66.76%5.83%2.91%7.62%4.05%7.28%0.42%-2.54 19Q32020Q32021Q32022Q32023Q3大型商业银行11.38%-7.03.50%9.39%-0.47.65%8.34%4.41%-0.49%-5.78 19Q32020Q32021Q32022Q32023Q3股份制商业银行1.净利润增速下降，拨备前利润减少14.32%-1.98.81.80.93.01%8.26.04%6.21%-0.13 19Q32020Q32021Q32022Q32023Q3城农商行净利润增速拨备前利润增速在上市银行的利润变化中，净利息收入出现负增长。截至2023年9月30日，上市银行生息资产规模增加28.66万亿元，增幅12.02%。受2022年LPR下调的影响显现，叠加2023年6月和8月两次调整，银行的资产端收益率进一步降低。在量价共同作用下，2023年前三季度，上市银行的利息净收入出现负增长，减少1.99%。其中大型商业银行减少1.89%，股份制商业银行减少3.61%，城农商行凭借资产增速以1.67%的微弱增幅维持正增长。整体表现来看，量难补价。在净利息收入承压的同时，各类银行的预期信用损失计提金额也有所下降。其中大型商业银行减少8.51%，股份制商业 银 行 减 少 10.10%，城农商行减少18.84%，体现出银行对未来经济发展整体向好的信心。随着资产规模的增加，各类银行的运营管理成本逐渐升高，表现为成本收入比逐 步 上 升，其中大型商业银行增加2.56%，股份制商业银行增加1.02%，城农商行增加1.11%。图图 2：上市银行上市银行净利润构成净利润构成（单位：百亿元）（单位：百亿元）-1000-20020402019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3大型商业银行股份制商业银行城农商行净利润 利息净收入手续费及佣金收入其他非息信用减值损失业管费净利润 利息净收入手续费及佣金收入其他非息信用减值损失业管费净利润 利息净收入手续费及佣金收入其他非息信用减值损失业管费2.净利息收入量难补价，预期信用损失计提减少2023年第三季度中国上市银行业绩分析192023年前三季度，上市银行净利差、净息差普遍呈现加速下降趋势。42家上市银行平均净利差较上年同期下降0.22个百分点，净息差较上年同期下降0.21个百分点。为降低企业融资成本，2022年LPR的调整效果随着资产重定价的完成在2023年显现。在市场利率持续调整的环境下，银行需关注利率变化对资产和负债价格的影响，对于外币资产与负债还需要关注不同利率环境的影响，持续关注与管理好市场风险，以更好地服务实体经济发展。与上年同期相比，大型商业银行净利差和净息差分别降低0.26个和0.24个百分点，较2022年同期的降幅分别扩大0.18个和0.15个百分点。股份制商业银行净利差和净息差分别下降0.20个和0.19个百分点，降幅分别扩大0.07个和0.06个百分点。城农商行净利差和净息差分别降低0.19个和0.20个百分点，降幅扩大0.09个和0.11个百分点。虽然各类银行的净利差与净息差均出现加速下降态势，但面临的压力不尽相同。2023年第三季度中国上市银行业绩分析图图 3：上市银行净利差、净息差变化趋势：上市银行净利差、净息差变化趋势1.96 1.92 1.89 1.81 1.54 2.03 2.02 2.11 1.98 1.78 2.18 2.07 2.00 1.90 1.70 2019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3净利差(%)2.10 2.04 2.01 1.92 1.67 2.13 2.15 2.20 2.07 1.88 2.20 2.12 2.08 1.99 1.79 2019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3净息差(%)大型商业银行股份制商业银行城农商行202023年第三季度中国上市银行业绩分析3.净利差、净息差加速下降3.88 3.72 3.67 3.65 3.61 1.91 1.80 1.77 1.84 2.06 2019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3大型商业银行4.61 4.40 4.38 4.20 4.04 2.58 2.39 2.28 2.24 2.30 2019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3股份制商业银行4.71 4.48 4.48 4.29 4.08 2.58 2.46 2.50 2.43 2.40 2019Q32020Q32021Q32022Q32023Q3城农商行生息资产收益率(%)计息负债成本率(%)图图 4：上市银行净利差变化分析：上市银行净利差变化分析各类银行的净利差均加速下降，主要表现在2021年前三季度至2023年前三季度期间，具体观察各类银行资产端与负债端的情况可以看出：大型商业银行2021年前三季度至2023年前三季度，受LPR调整影响，银行生息资产收益率下降0.06个百分点至3.61%，仅比现行1年期LPR高0.16个百分点。负债端成本率上升0.29个百分点，存款延续定期化趋势，财富管理属性增加，使得存款人对利率的敏感度持续提升，外币市场利率上行也拉升了外币负债付息率。股份制商业银行与城农商行面临着资产收益率下降的压力。2021年前三季度至2023年前三季度，股份制商业银行与城农商行生息资产收益率分别下降0.34个百分点和0.40个百分点。市场流动性充裕带动股份制商业银行和城农商行的下沉客户信用风险溢价收窄。负债端成本率分别上升0.02个百分点和下降0.10个百分点。股份制商业银行和城农商行的网点基础不及大型商业银行，揽储成本较高，同时需要依赖成本更高的同业负债与债券融资补充资金，负债成本率近似于现行5年定期储蓄存款利率，未来需持续关注负债成本。4.净利差变化原因特点各异2023年第三季度中国上市银行业绩分析212023年前三季度，净利差与净息差的加速下降使得各类银行“量难补价”，带动大型商业银行与股份制商业银行的平均总资产收益率（ROA）和加权平均净资产收益率（ROE）进一步下降。城农商行预期信用损失计提减少幅度大于大型商业银行与股份制商业银行，维持了与上年同期相近的ROA与ROE。图图 5：上市银行盈利能力指标变化趋势：上市银行盈利能力指标变化趋势222023年第三季度中国上市银行业绩分析0.76%0.64%0.67%0.65%0.60%0.74%0.61%0.64%0.64%0.60%0.71%0.64%0.65%0.66%0.66 19Q32020Q32021Q32022Q32023Q3平均总资产收益率(ROA)10.15%9.15%9.14%8.91%8.38.52%8.45%8.43%8.91%8.06.18%9.09%9.14%9.16%9.30 19Q32020Q32021Q32022Q32023Q3加权平均净资产收益率(ROE)大型商业银行股份制商业银行城农商行5.盈利能力指标继续下探二资产组合1.总资产增速放缓，资产结构稳定242023年第三季度中国上市银行业绩分析表表 1：上市银行总资产变化情况：上市银行总资产变化情况总资产总资产2022Q32022 Q42023 Q12023Q22023 Q3规模（万亿元）规模（万亿元）大型商业银行1182股份制商业银行6162656565城农商行2626282829合计合计249252267274276环比增幅环比增幅大型商业银行2.27%0.96%6.36%3.13%1.09%股份制商业银行0.46%2.03%3.96%1.23%-0.08%城农商行1.51%2.85%4.92%2.67%1.48%合计合计1.75%1.41%5.62%2.62%0.85 23年以来，国内经济持续恢复，总体回升向好。上市银行继续推动金融业高质量发展，为实体经济提供更加有力的支持。截至三季度末，42家上市银行总资产较二季度末增长0.85%，较一季度环比增速5.62%及二季度环比增速2.62%均有所放缓。其中，大型商业银行和城农商行总资产增幅分别为1.09%和1.48%。股份制商业银行总资产较二季度末小幅下降0.08%。资产结构方面，各类银行资产结构分布及比例基本保持稳定。客户贷款在上市银行资产中占比仍为最高，其次是金融投资。图图 6：上市银行资产结构变化：上市银行资产结构变化57WWWWWVVVVIHHII&)000089988%6%6%6%7%6%5%5%5%5%5%6%6%5%5%5%8%8%8%8%8%5%5%5%5%5%5%5%5%5%5 22Q32022Q42023Q12023Q22023Q32022Q32022Q42023Q12023Q22023Q32022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3大型商业银行股份制商业银行城农商行客户贷款金融投资同业资产现金及存放央行其他资产3%2%3%2%3%4%4%4%4%4%2%2%3%3%3%2023年第三季度中国上市银行业绩分析25同舟共济，乘风破浪万里航-2022半年度中国银行业回顾与展望客户贷款客户贷款2022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3规模（万亿元）规模（万亿元）大型商业银行929399102104股份制银行3535363737城农商行1213131414合计合计3155环比增幅环比增幅大型商业银行2.64%1.35%6.08%2.93%2.27%股份制银行0.93%0.88%3.65%0.68%0.65%城农商行1.77%2.25%5.21%3.54%1.77%合计合计2.13%1.32%5.40%2.44%1.83%表表 2：上市银行上市银行客户客户贷款贷款变化变化情况情况截至2023年三季度末，上市银行客户贷款持续增加，较二季度末增长1.83%。其中，大型商业银行增速最快，其次是城农商行和股份制商业银行。按季度比较，2023年三季度环比增速较前两季度放缓。三季度，上市银行金融投资环比增速高于贷款增速。随着负债环比增速放缓，三季度客户贷款和金融投资环比增速均有放缓，同业资产环比下降明显，降幅达-10.24%。2023年以来，银行业继续加大对实体经济的支持力度，从贷款投向来看，突出支持普惠金融贷款、绿色贷款、涉农贷款等重点领域的投放，房地产贷款余额下滑态势有所放缓。人民银行数据显示，三季度末，普惠小微贷款、绿色贷款、涉农贷款持续增长，较二季度末分别增长3.79%、5.66%和2.12%；人民币房地产贷款余额相较于二季度末减少0.34%。2.信贷投放持续增加，助力实体经济2023年第三季度中国上市银行业绩分析26同舟共济，乘风破浪万里航-2022半年度中国银行业回顾与展望金融投资金融投资2022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3规模（万亿元）规模（万亿元）大型商业银行4244454748股份制银行1819202020城农商行1010111011合计合计7073767779环比增幅环比增幅大型商业银行0.88%3.59%3.13%2.70%2.65%股份制银行1.88%4.32%5.04%-0.08%1.88%城农商行1.47%5.75%6.36%-0.16%1.67%合计合计1.21%4.07%4.07%1.57%2.31%表表 3：上市银行上市银行金融投资变化金融投资变化情况情况同业资产同业资产2022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3规模（万亿元）规模（万亿元）大型商业银行109111211股份制银行33343城农商行11111合计合计1413151715环比增幅环比增幅大型商业银行4.73%-3.91.34%8.97%-9.99%股份制银行-16.17%9.18.23%4.31%-15.88%城农商行2.76%1.20%-1.94%2.03%1.33%合计合计-0.34%-0.82.79%7.37%-10.24%表表 4：上市银行上市银行同业资产变化同业资产变化情况情况272023年第三季度中国上市银行业绩分析2023年前三季度，上市银行不良贷款余额整体呈上升趋势，不良率较上年末有所下降。截至9月末，大型商业银行不良贷款余额较2022年末增加约1,162亿元至1.39万亿元；股份制商业银行增加约156亿元至4,791亿元；城农商行增加约103亿元至1,579亿元。同期，由于上市银行贷款总额增幅高于不良贷款余额增幅，大型商业银行不良率较2022年末下降0.03个百分点，股份制商业银行不良率下降0.02个百分点，城农商行下降0.03个百分点。整体呈现不良余额增长、不良率下降的趋势。进一步分析，虽然上市银行不良率相比于2022年末下降，但与2023年二季度末相比，股份制商业银行和城农商行不良率均略有上升，逆转了自2022年下半年来季度不良率连续下降的趋势。因此，未来需对商业银行资产质量状况保持高度关注，避免不良率持续反弹。自2023年7月1日起，商业银行金融资产风险分类办法正式实施，上市银行需结合风险分类新规要求，持续做好风险监控，加强对房地产、重点区域和地方融资平台等高风险领域的监测，稳妥防范化解金融风险。1,4741,4761,5201,548 1,579 1.14%1.12%1.10%1.08%1.09 22Q32022Q42023Q12023Q22023Q3城农商行不良贷款额（亿元）不良率图图 7：上市银行：上市银行不良贷款变化情况不良贷款变化情况3.落实风险分类新规，做好风险监控2023年第三季度中国上市银行业绩分析281.271.281.321.371.391.34%1.33%1.29%1.30%1.30 22Q32022Q42023Q12023Q22023Q3大型商业银行不良贷款额（万亿元）不良率4,6314,6354,7214,7344,7911.30%1.29%1.27%1.26%1.27 22Q32022Q42023Q12023Q22023Q3股份制商业银行不良贷款额（亿元）不良率三负债及理财业务总负债总负债2022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3规模（万亿元）规模（万亿元）大型商业银行6168股份制银行5657596060城农商行2424252627合计合计229232245252254环比增幅环比增幅大型商业银行2.19%0.88%6.67%3.39%0.94%股份制银行0.27%2.06%4.06%1.33%-0.27%城农商行1.40%2.93%5.07%2.71%1.35%合计合计1.64%1.38%5.86%2.82%0.69%表表 5：上市银行上市银行总负债增长总负债增长情况情况2023年三季度末，上市银行总负债较二季度末增长0.69%，较一季度环比增速5.86%及二季度环比增速2.82%均有所放缓。其中，城农商行的总负债增速相对较快，环比增加1.35%；其次是大型商业银行，增速为0.94%；股份制商业银行总负债环比下降0.27%。2023年前三季度总负债增长率较2022年同期略有下降。负债结构方面，客户存款占比仍然最大，是上市银行主要的资金来源。大型商业银行的存款占比显著高于其他同业，占比持续超过80%；股份制商业银行和城农商行的存款占比保持平稳。1.负债增速略有放缓2023年第三季度中国上市银行业绩分析302023年第三季度中国上市银行业绩分析31图图 8:上市银行负债结构变化上市银行负债结构变化81ffffggfhgg%9%9%9%4%5%4%5%5%2%2%2%2%2%4%3%2%2%5%4%4%5%4%5%3%3%3%3%3%2%2%3%3%1%2%2%2%2%2 22Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3客户存款同业负债应付债券央行借款其他负债大型商业银行股份制商业银行城农商行37 38 39 40400.24%1.54%4.07%1.99%-0.39 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3股份制商业银行.75%2.13%7.99%1.01%1.23 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3城农商行存款余额(万亿元）环比增速图图 9:上市银行存款增速变化上市银行存款增速变化2023年三季度末，上市银行客户存款余额194.18万亿元，较二季度末略有增长，增幅为1.04%。其中，大型商业银行存款余额增长较多。三季度，上市银行客户存款增速放缓，部分原因是受到居民资产配置风险偏好变化及企业投资周期性需求等因素影响。其中，大型商业银行客户存款增速相对较快，其次是城农商行，而股份制商业银行存款增速较二季度有所下降。人民银行数据显示，2023年9月末，广义货币（M2）余额289.67万亿元，同比增长10.30%，与2023年二季度相比增速仍维持在较高水平，表明货币政策继续推动市场流动性保持合理充裕。同时，狭义货币（M1）余额67.84万亿元，同比增长2.10%，M2增速高于M1，居民储蓄转化为消费的动力还需增强。2023年9月1日，多家全国性商业银行下调存款挂牌利率，是继2023年6月初全国性商业银行下调存款挂牌利率后的再度下调，且主要针对定期存款和大额存单。此举有利于进一步降低银行负债端成本，缓解银行净息差收窄造成的盈利压力，同时有利于促进消费和拉动投资。2.存款持续增长，存款利率逐步下调322023年第三季度中国上市银行业绩分析121 121 132 135 137 3.48%-0.21%9.51%1.70%1.44 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3大型商业银行普益标准数据显示，2023年三季度末，全市场银行理财机构（不包括外资银行）净值型理财 产品的存续数 量为54,806款，较二季度增加4,415款，环比上升8.76%；净值型理财产品存续规模约25.19万亿元，较上半年存续规模24.68万亿元上升2.07%。理财产品规模保持回升趋势，理财市场有所回暖。受债券市场波动影响，投资者市场风险偏好处于低位。普益标准数据显示，2023年三季度，新发放封闭式理财产品募集规模远高于开放式产品。三季度，全市场共新发7,546款理财产品，环比增加113款，同比增加857款，其中6,373款为封闭式产品。与此同时，理财产品区间收益率有所下降。普益标准数据显示，截至三季度末，全市场存续开放式固收类理财产品（不含现管）、封闭式固收类理财产品近3个月年化收益率的平均水平分别为3.06%和3.78%，环比分别下跌1.10个和1.58个百分点。2023年以来，银行存款利率多次下调。相较于存款，能够承担一定风险的投资人或将青睐收益相对稳定的理财产品，理财规模或将持续增长。从长期来看，在低利率和经济结构转型背景下，且随着资管新规的进一步深化，净值化表外代客理财产品对发行人提出了针对流动性、安全性、波动性和收益性四个方面的更为平衡的要求。银行理财产品形成核心竞争力的关键是探索多资产配置、开发创新及特色产品、平衡风险和收益，提升产品和服务质量。图图 11：新发行产品业绩比较基准及三年：新发行产品业绩比较基准及三年期期AAA级商业银行普通债收益率级商业银行普通债收益率:%数据来源：普益标准、中国证券投资基金业协会、国家金融监督管理总局26.5926.0326.6827.6927.4828.9626.6524.4024.6825.192022 Q32022 Q42023 Q12023 Q22023 Q3公募基金理财图图 10：存续理财产品规模及公募基金：存续理财产品规模及公募基金规模（万亿元）规模（万亿元）3.743.673.613.523.434.053.893.763.633.532.53 2.85 2.84 2.62 2.70 2.752.752.752.752.752022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3开放式产品封闭式产品三年期AAA级商业银行普通债三年期央行存款基准利率3.理财产品规模回升，收益率继续下降2023年第三季度中国上市银行业绩分析33四资本管理16.78.87.63.28.46.32.32.10.09.05.93.69.43.47.62 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3大型商业银行城农商行股份制商业银行11.64.69.50.15.27%9.16%9.23%9.21%9.14%9.27.21.13.00.04.12 22 Q3 2022 Q4 2023 Q1 2023 Q2 2023 Q3大型商业银行城农商行股份制商业银行截至2023年9月末，上市银行资本充足率出现小幅提升，逆转了自2022年末起出现的下跌趋势。上市银行资本充足率上升的主要原因是资本净额增速大于风险加权资产增速。三季度，上市银行资产增速放缓，加之银行对信用风险资产的偏好降低，使得总风险加权资产呈现小幅增长。银行亦通过各种资本补充工具募集增加了资本。除个别银行资本净额有所减少之外，大部分上市银行三季度的资本净额均呈现不同程度的增长，其中大型商业银行的增长相对明显。分不同类别来看，大型商业银行资本充足率较其他两类银行维持在相对稳定的高位。股份制商业银行资本充足率与城农商行较为接近，但两者核心一级资本充足率的差距较大。图图 12：核心一级资本充足率情况：核心一级资本充足率情况图图 13：资本充足率情况：资本充足率情况2023年第三季度中国上市银行业绩分析351.资本充足率止跌回升，资本压力有所缓和2023年第三季度，上市银行通过各种资本补充工具募集资本共约2,933亿元，相较于二季度的1,430亿元增长超一倍，上市银行资本补充热度延续。从2023年各季度资本补充工具发行情况来看，二级资本债仍是最主要的外源资本补充渠道。与前两个季度相比，三季度商业银行二级资本债发行明显提速，上市银行发行二级资本债规模共约1,750亿元，为2023年各季度发行规模之最。2023年第三季度与上年同期相比，资本补充工具发行规模均有所下降，一方面与近年来银行资本补充债的发行放量有关，基数较高；另一方面，考虑到资本补充债发行成本及商业银行基本满足风险监管要求等，在一定程度上降低了债券发行的需求。虽然当前各家上市银行资本充足率均符合监管最低要求，但在息差收窄、利润承压的背景下，通过利润留存提升资本充足率的空间有限，商业银行仍存在一定的外源性融资需求。图图 15:2023年前三季度年前三季度42家上市银行资本补充工具发行情况（亿元）家上市银行资本补充工具发行情况（亿元）362023年第三季度中国上市银行业绩分析4,2004,000 2,0001,300550350 5059048 114165210大型商业银行股份制商业银行城农商行二级资本债可转债永续债2022Q1-Q32023Q1-Q32022Q1-Q32023Q1-Q32022Q1-Q32023Q1-Q33,224 2,7901,500 1,430 2,933 2022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3二级资本债永续债可转债图图 14:上市银行资本补充工具发行金额上市银行资本补充工具发行金额（亿元）（亿元）2.资本补充仍有需求，二级资本债为主要渠道2023年11月1日，国家金融监督管理总局正式发布最终版商业银行资本管理办法（以下简称“资本新规”），将于2024年1月1日起正式实施，标志着“新巴塞尔协议III”在国内全面落地。资本新规根据商业银行的调整后表内外资产余额、境外债务债权余额规模等指标，将商业银行分为三档，建立差异化监督体系。资本新规中，二级资本补充范围扩大；信贷风险权重整体趋于下行。由于资本新规大幅提升了计量敏感性，不同业务板块、业务类型的资本占用水平相比现行法存在一定程度的变动，资本新规体现出监管坚持风险为本、保持监管资本总体稳定的原则，以及引导银行回归信贷本源的政策导向。（详细分析请见本期“专栏：商业银行资本新规正式落地，稳妥确保合规，把握长期机遇”）7.5%*上图红线：资本新规要求的商业银行资本充足率和杠杆率应达到的最低值图图 16：2023年三季度末上市银行资本充足率及杠杆率情况年三季度末上市银行资本充足率及杠杆率情况7.06%6.72%6.84%杠杆率4.27%9.27.12%核心一级资本充足率13.01.87.27%一级资本充足率8.5.46.05.62%资本充足率10.5%大型商业银行股份制商业银行城农商行大型商业银行股份制商业银行城农商行大型商业银行股份制商业银行城农商行大型商业银行股份制商业银行城农商行2023年第三季度中国上市银行业绩分析373.资本新规正式落地，资本管理要求全面升级资本新规对于各类业务的影响分析资本新规对银行业资本充足水平的影响方面，国家金融监督管理总局在就商业银行资本管理办法答记者问中提到：“测算显示，资本办法实施后，银行业资本充足水平总体稳定，平均资本充足率稳中有升。单家银行因资产类别差异导致资本充足率小幅变化，体现了差异化监管要求，符合预期”。由于资本新规大幅提升了计量敏感性，不同业务板块、业务类型的资本占用水平相比现行法存在一定程度的变动。以一档银行为例，本文分析了资本新规对对公业务、零售业务、同业业务和金融市场业务的影响：专栏：商业银行资本新规正式落地，稳妥确保合规，把握长期机遇2023年11月1日，国家金融监督管理总局正式发布商业银行资本管理办法（以下简称“资本新规”），自2024年1月1日起实施。相比2023年2月18日发布的征求意见稿，新规最终版一是结合了相关业务风险特征，进一步校准部分风险暴露的风险权重，优化个别表外业务适用的信用转换系数；二是细化完善了规则表述，使规则更易于理解和执行；三是制定了配套政策文件，明确过渡期安排，确保实施工作稳妥有序。本文通过分析资本新规带来的挑战，旨在为商业银行稳妥应对挑战提供参考建议，并把握新规实施后的潜在机遇。382023年第三季度中国上市银行业绩分析392023年第三季度中国上市银行业绩分析业务大类业务大类影响分析影响分析对公表内业务对公表内业务 房地产开发贷资本占用增加，不符合审慎要求的房开贷，权重将从100%提升至150%，但审慎条件比行业预期更容易满足。对公房抵贷资本占用整体呈下降趋势，居住用房为抵押的对公房抵贷权重大幅下降，商业用房为抵押的对公房抵贷权重小幅下降。押品管理水平及数据质量对资本的计量结果影响明显。流动资金贷款等一般对公业务资本占用下降，其中满足投资级要求的优质客户权重从100%下降至75%、中小企业客户权重由100%下降至85%。其中投资级判断条件较多，需要银行提到尽职调查、贷后管理等要求。固定资产贷款中项目融资的资本占用整体提升，项目融资增加运营阶段的判断，运营前部分权重上调至130%。已违约债项风险资本占用提升，权重从100%提升调整为100%或150%，取决于减值计提水平等。对以居住用房为抵押、还款不实质性依赖于房地产所产生的现金流的已违约风险暴露，权重为100%。对公表外业务对公表外业务 一年以内基于服务贸易的国内信用证资本占用增加，信用转换系数(CCF)由20%提升到50%。贷款承诺资本占用呈上升趋势，可随时无条件撤销的贷款承诺，CCF从0%上调至10%；对公业务需进一步判断是否可豁免，才能满足0F的条件。392023年第三季度中国上市银行业绩分析402023年第三季度中国上市银行业绩分析业务大类业务大类影响分析影响分析零售业务零售业务 个人住房抵押贷款资本占用整体呈下降趋势，期房、现房的占比，以及抵质押率等因素，将影响资本占用下降程度。个人房抵贷资本占用下降，抵押房产完工状态、顺位、抵质押率等因素将影响资本占用情况。满足合格交易者标准的优质信用卡客户资本占用下降，权重由75%下降至45%，存在币种错配的信用卡及零售业务资本占用上升。零售贷款承诺资本占用增加，可随时无条件撤销的贷款承诺，CCF从0%上调至10%，且零售不适用豁免条件。同业及金融同业及金融市场业务市场业务 存放同业银行、拆放同业银行、票据转贴现、商业银行债/同业存单等交易对手为商业银行的业务，按照A /A/B/C级划分交易对手，原始期限超过三个月资本占用将增加。超过三个月、以及跨境商品贸易超过六个月的业务，商业银行的权重从25%调整为30%（A 级）、40%（A级）、75%（B级）、150%（C级）。非银金融机构债等交易对手为非银金融机构的业务，资本占用呈下降趋势，其中满足投资级要求的优质非银金融机构权重从100%下降至75%。地方政府债、投资级及中小企业债权重资本占用下降。其中地方政府债中的专项债，权重由20%下降至10%，投资级及中小企业债权重亦下降。资产证券化业务风险敏感性更强，资本占用变动情况取决于“简单、透明、可比”条件的满足情况、外部评级、剩余期限、是否为优先级等信息。资管产品的穿透情况将影响资本占用水平，完全无法穿透或者三层以上嵌套的复杂产品，将采用1250%的权重。402023年第三季度中国上市银行业绩分析（续）资本新规正式发布后，商业银行整体上面临实施时间紧、规则变化大、影响范围广三大挑战，资本新规对银行经营计划、业务策略、风险计量、系统数据等方面将带来较大的影响。对于起步较晚的银行，建议从如下三方面着手，在短期内尽全力满足合规要求：（一）建立有效的高层推进机制对资本新规的成功实施至关重要。建议银行搭建由“领导小组-工作小组（由新规各模块牵头部门参与）-相关业务部门”构建的工作组，形成固定的沟通汇报机制，便于各项工作快速推进。（二）以新规实施为契机，完善风险管理体系建设，加强资本管理和计量应用。资本新规在一定程度上加强了对信贷全流程的管理要求，同时强调了客户统一管理、押品管理、贷后与预警管理等要求。此外，资本管理不应仅停留在计量本身，而应发挥资本“指挥棒”的作用，通过一系列资本管理工具，引导业务结构持续优化。（三）加强数据治理，健全系统建设，夯实新规实施基础。一方面，银行需要同步推进业务源系统的改造和资本计量系统的建设；另一方面，银行需要推进资本计量相关数据的治理，包括对存量数据开展补录和治理、对新增数据搭建有效的质量管控机制。需要强调的是，数据基础对计量结果尤其重要，高质量的数据治理和基础数据质量，将有助于合理提升资本充足率水平。资本计量高级方法新动向对应资本计量规则的变化，资本新规调整了资本计量高级方法实施和验收的部分要求。国家金融监督管理总局在关于实施商业银行资本管理办法相关事项的通知中，提出“拟申请实施资本计量高级方法，或自行计算操作风险内部损失乘数的商业银行，应按照相关规定向金融监管总局或其派出机构提出实施申请，接受监管验收，并执行附件21：资本计量高级方法监督检查中并行期相关要求”。国家金融监督管理总局资本监管研究课题组于2023年11月1日在中国银行保险报发表的落实资本计量改革，提升信用风险管理一文中也明确提出“对于部分风险计量和管理应用成熟度较高、全面风险管理能力较强、已开展内部评级体系建设的权重法银行，可在做好权重法实施的前提下，对照办法继续完善内评模型，做好评估验收的申请和准备工作。”2023年第三季度中国上市银行业绩分析41面对新一轮内评法合规达标的评估，商业银行应该以提升风险管理能力为目标，资本计量高级方法只是风险敏感度更高的方法，其资本计量的结果跟客户和资产质量紧密关联，但并不是必然节省资本。相关银行应尽早启动相关准备工作，并分三个步骤开展：（一）全面差距分析。通过对标监管要求和同业实践，系统性地梳理银行内评体系实施情况，客观分析并定位本行的各项差距和薄弱环节，明确下一步工作重点、方向和时间表。（二）差距整改与提升。银行需要在管理层的指导和支持下，充分投入资源完成各项差距整改，对于自身的优势领域要予以保持和强化，对于自身的薄弱环节要进行重点补足。这一步骤中，银行视具体差距情况可能需要开展专项项目建设。（三）内评法合规达标申请准备工作。全面梳理银行内评体系建设历程和实施成果，准备相关申请材料和文书，整理各类合规文档，开展行内动员，做好迎检准备。资本新规下，银行如何做好押品管理对一档权重法银行而言，满足审慎要求的居住用房、商用房的房抵贷权重比现行法下降明显，尤其是以居住用房作为抵押的权重最低可以到20%。但资本新规下居住用房地产和商用房地产需要符合审慎要求才能享受权重优惠，对银行的房地产押品管理提出了较高要求。对于内评法银行而言，合格居住用房地产和商用房地产，以及合格应收账款，违约损失率（LGD）最低由现行法的35%下降至资本新规的20%，LGD下调扩大了内评法银行的资本节省空间。而内评法对押品管理也提出了较高要求。基于资本新规对押品管理的要求，建议银行以资本新规实施为契机，全面满足商业银行押品管理指引要求，建设优化押品管理体系，为资本计量和资本节省打好基础。押品管理体系的建设优化主要包括以下几个部分：制度流程建设，比如押品的管理办法修订等，明确押品治理架构。押品估值体系建设，包括初始评估、重估的岗位、流程设置等。押品的全流程风险管理，包括从准入到受理审查、抵质押登记管理、保险办理、贷后监测和贷后管理等，都要有相应的管理流程和要求。押品的风险缓释计量，比如押品的合格缓释认定及如何进行缓释分配等。押品管理系统的建设，以及如何持续提升押品的数据质量。42422023年第三季度中国上市银行业绩分析第二支柱ICAAP与压力测试资本新规对于第二支柱内部资本充足评估程序（ICAAP）与监督检查的内容进行了完善和补充。在主要风险识别与评估方面，衔接国内现行监管制度和相关风险管理实践，完善信用、市场和操作风险的风险评估要求，完善银行账簿利率、流动性、声誉等风险的评估标准，并将国别、信息科技、气候等风险纳入其他风险的评估范围。资本新规强调了对压力测试管理和应用的要求，明确要求运用压力测试工具，开展风险管理，并要求银行将轻度压力测试下资本缺口转换为资本加点，从而作为第二支柱资本要求的组成部分。普华永道建议银行对照资本新规要求，一方面优化完善ICAAP整体框架、相关工具模板和报告内容，另一方面重点加强压力测试的管理和应用，结合压力测试结果确定第二支柱资本加点要求。第三支柱信息披露的难点及应对我国监管对第三支柱信息披露给予了较为充分的过渡期，结合是否为系统重要性银行、银行分档、是否上市等维度，对不同银行的披露标准提出了差异化要求。考虑到新规下信息披露相比现行法依然有较大的变化，信息披露工作面临内容涉及广泛、数据准确性要求较高、披露准备时间紧张等特点，商业银行需要结合信息披露的特点、难点，做好相应的准备工作：披露内容较多且存在多种勾稽校验，包括信息披露表内、表间校验，与1104报表校验，甚至与同期财报关键指标校验等。建议银行做好取数来源的梳理，提前部署好校验规则，有条件的情况下可实现取数自动化。信息披露涉及部门多、系统多、时间紧，建议银行明确信息披露工作的详细职责分工，有条件的银行可以提前安排试披露，便于相关部门熟悉披露流程和方法，在新规正式切换后有序推进披露工作。信息披露的口径是并表范围，银行需要关注附属机构的数据获取。对于无法获取的明细数据的情况，应设计详细、合理的补录模板及填报指引。同时，还应做好合并抵消工作，确保数据的准确性。2023年第三季度中国上市银行业绩分析2023年第三季度中国上市银行业绩分析43中小银行面临的挑战与应对策略中小银行的信息系统和数据基础相对薄弱，在时间短、任务重的背景下，开展资本新规的实施工作，可能面临四大挑战：（一）复杂监管规则如何与本行实际情况结合，制定符合本行实际情况的落地方案；（二）数据基础薄弱影响计量的挑战，三大风险计量所需业务数据来源多、涉及多个上游系统、数据形式多样、数据质量管理和清洗复杂；（三）业务系统改造带来的挑战，系统建设工作量大、涉及业务系统繁多且改造难度较高、业务系统改造与RWA系统开发协同能力要求高等；（四）方案落地协同的挑战，资本新规的实施是全行系统性工程，需要银行前台、中台、后台在内的几乎所有部门在管理制度、业务规则和数据方面全力配合。面对如上挑战，普华永道结合同业经验，给出如下实施建议：建议银行建立高层领导小组协调机制，制定全景实施规划与目标；同时积极开展测算与影响分析，制定资产结构调整计划；尽早启动源系统改造和数据治理；完善或新建RWA系统，实现计量过程合规，保证计量结果准确；在满足合规达标的基础下，全面提升风险管理能力和资本管理水平。442023年第三季度中国上市银行业绩分析资本管理系统解决方案普华永道利用自身在银行业积累的丰富经验和领先实践成果，基于国产化软硬件，采用数据驱动、轻引擎、集群部署、分布式计算、大模型等先进技术，自主设计研发出一套全新的资本计量产品。该产品能够灵活满足资本监管新规下不同档次银行的资本计量需求，具有架构设计先进、管理功能完善、参数化配置灵活、计算过程可视化、计量结果可审计可追溯、赋能业务发展、运维成本低等显著特点。数据仓库RWA补录数据加工计量批次监控结果输出多维分析明细结果监管报表内部管理报表功能模块安全集成&权限控制&审计日志资产端业务明细补录平台明细数据补录报表层补录披露报表风险数据集市前端业务系统实时风险计量总账勾稽数据质量检查信用风险计量市场风险计量操作风险计量资本充足率计量大额风险暴露和杠杆率计量情景分析与测算资本成本与回报分析参数配置版本管理用户角色权限管理审计追溯普华永道新巴普华永道新巴III资本计量与管理系统资本计量与管理系统风险视图资本管理支持三大风险支持三大风险资本计量资本计量数据管理完善数据管理完善业务适配性高业务适配性高 贷前客户准入 贷中风险监测 经济资本 资本规划 资本监测 绩效考核赋能业务经营与赋能业务经营与资本管理资本管理 支持一档、二档、三档银行资本计量与资本管理 总账勾稽 数据质量检查 数据补录 银行参数、监管参数映射 监管计量规则配置监管资本该资本计量产品全面覆盖资本监管新规中的第一支柱信用、市场、操作三大风险计量、第二支柱内部资本管理和第三支柱信息披露的功能，为商业银行在监管报送、资本管理、信息披露方面提供强有力的技术支撑，实现资本管理系统化、自动化、智能化。2023年第三季度中国上市银行业绩分析45附录上市银行财务数据统计释义普华永道金融业服务联络信息上市银行财务数据统计释义本报告中所涉及的主要财务数据统计标准解释如下：本报告中所涉及的主要财务数据统计标准解释如下：1.金融投资包括：以公允价值计量且起变动计入当期损益的金融资产、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、以摊余成本计量的金融资产。2.同业资产包括：存放同业和其它金融机构款项、拆出资金和买入返售金融资产款。3.同业负债包括：同业及其他金融机构存放款项、拆入资金和卖出回购金融资产款。4.已发行债务证券包括：次级债、二级资本债、可转换公司债、绿色债券、金融债、混合资本债、存款证和同业存单等债务工具。5.平均总资产收益率=净利润/期初与期末总资产平均余额；加权平均净资产收益率按照证监会公开发行证券的公司信息披露编报规则第9号净资产收益率和每股收益的计算及披露(2010 年修订)的相关规定计算。6.净利差=平均生息资产收益率-平均计息负债付息率；净息差=利息净收入/平均生息资产7.成本收入比=业务及管理费/营业收入8.不良贷款率=不良贷款余额/客户贷款余额；关注类贷款率=关注类贷款余额/客户贷款余额；逾期贷款率=逾期贷款余额/客户贷款余额9.拨备覆盖率=贷款减值准备余额/不良贷款余额；拨贷比=贷款减值准备余额/客户贷款及垫款总额10.核心一级资本充足率=核心一级资本净额/风险加权资产总额；一级资本充足率=一级资本净额/风险加权资产总额；资本充足率=资本净额/风险加权资产总额11.由于四舍五入的原因，各分项数据之和与总数可能存在细微差异。2023年第三季度中国上市银行业绩分析47张立钧张立钧普华永道中国金融业主管合伙人普华永道中国金融业主管合伙人 86(755)8261 何淑贞何淑贞 北京北京 86(10)6533 朱宇朱宇 北京北京 86(10)6533 叶少宽叶少宽 北京北京 86(10)6533 胡亮胡亮 上海上海 86(21)2323 陈陈进展进展 北京北京 86(10)6533 谭文杰谭文杰 香港香港 852 2289 杨尚圆杨尚圆 深圳深圳 86(755)8261 陈岸强陈岸强 深圳深圳 86(755)8261 谢莹谢莹 广州广州 86(20)3819 审计服务审计服务482023年第三季度中国上市银行业绩分析普华永道联络人咨询服务咨询服务王建平王建平 上海上海 86(21)2323 郝帅郝帅 北京北京 86(10)6533 周莹周莹 北京北京 86(10)6533 张挺张挺 上海上海 86(21)2323 倪清倪清 北京北京 86(10)6533 姚家仁姚家仁 香港香港 852 2289 康杰康杰 北京北京 86(10)6533 税务服务税务服务黄文辉黄文辉 上海上海 86(21)2323 本期专栏联系人本期专栏联系人2023年第三季度中国上市银行业绩分析49陶欣陶欣 北京北京 86(10)6533 本文仅为提供一般性信息之目的，不应用于替代专业咨询者提供的咨询意见。2023 普华永道。版权所有。普华永道系指普华永道网络及/或普华永道网络中各自独立的成员机构。详情请进入

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20232023年年1111月月1报告导论报告导论发展背景发展背景应用与应用与建设情况建设情况前瞻探索前瞻探索2Introduction to the report013报告导论报告导论前言前言成员单位成员单位编写编写成员单位成员单位调研调研由中国银行业协会客户服务与远程银行工作委员会由中国银行业协会客户服务与远程银行工作委员会副主任单位中国工商银行副主任单位中国工商银行8 家家42 家家4理论指引：以党的二十大精神为指引理论指引：以党的二十大精神为指引贯彻落实：中央金融工作会议精神贯彻落实：中央金融工作会议精神报告导论报告导论整体框架整体框架发展背景发展背景应用与建应用与建设情况设情况前瞻探索前瞻探索56D e v e l o p m e n t B a c k g r o u n d02虚拟数字人介绍 综合主流观点，报告编写组认为虚拟数字人是指以数字形式存在于数字空综合主流观点，报告编写组认为虚拟数字人是指以数字形式存在于数字空间中，通过深度学习、语音合成、计算机图形学、动作捕捉、图形渲染等聚合科技创设的，具有多重人间中，通过深度学习、语音合成、计算机图形学、动作捕捉、图形渲染等聚合科技创设的，具有多重人类特征（如真人或拟人的外观、行为甚至思维）的虚拟人物。类特征（如真人或拟人的外观、行为甚至思维）的虚拟人物。人的思维人的思维人的行为人的行为人或拟人人或拟人的形象的形象定义定义发展背景发展背景特征7属性属性发展背景发展背景8分类分类发展背景发展背景910A p p l i c a t i o n a n d c o n s t r u c t i o n s i t u a t i o n03远程银行虚拟数字人发展历程2000年2010年智能交互：引入智能交互：引入NLPNLP快速提升理解能力快速提升理解能力外观形象：逐渐具备拟人的静态展示形象外观形象：逐渐具备拟人的静态展示形象应用自然语言处理技术的智能客服智能交互：基于槽位填充的多轮对话智能交互：基于槽位填充的多轮对话外观形象：智能客服升级成为高仿真虚拟数字人外观形象：智能客服升级成为高仿真虚拟数字人拥有动态仿真人效果的虚拟数字人2019年智能交互：依赖关键词匹配识别客户意图智能交互：依赖关键词匹配识别客户意图外观形象：尚不具备拟人形象外观形象：尚不具备拟人形象基于关键词匹配的知识搜索机器人发展历程发展历程应用情况应用情况114 2 家家参与调研参与调研落地应用落地应用1 1 家家正在筹建正在筹建5 家家应用概况应用概况应用情况应用情况12序号序号单位名称单位名称银行类型银行类型上线时间上线时间虚拟数字人虚拟数字人1 1中国工商银行远程银行中心中国工商银行远程银行中心大型商业银行大型商业银行20232023年年3 3月月工小征、工小程工小征、工小程2 2中国建设银行远程智能银行中心中国建设银行远程智能银行中心大型商业银行大型商业银行20232023年年5 5月月龙知微、龙知远龙知微、龙知远3 3交通银行交通银行大型商业银行大型商业银行20212021年年1212月月姣姣、小姣姣姣、小姣4 4中国邮政储蓄银行远程银行中心中国邮政储蓄银行远程银行中心大型商业银行大型商业银行20232023年年6 6、7 7、9 9月月数字吉祥物、数字吉祥物、数字客户经理、数字客户经理、数字客服数字客服5 5中国光大银行零售与财富管理部中国光大银行零售与财富管理部远程银行中心远程银行中心股份制商业银行股份制商业银行20202020年年1212月月小璇小璇6 6招商银行网络经营服务中心招商银行网络经营服务中心股份制商业银行股份制商业银行20212021年年2 2月月招晓霖招晓霖7 7浦发银行信用卡客服中心浦发银行信用卡客服中心股份制商业银行股份制商业银行20172017年年7 7月月小浦小浦8 8中国民生银行运营管理部中国民生银行运营管理部股份制商业银行股份制商业银行20222022年年8 8月月智能柜员智能柜员9 9平安银行客服中心平安银行客服中心股份制商业银行股份制商业银行20222022年年1010月月小安小安1010杭州银行客户服务中心杭州银行客户服务中心城市商业银行城市商业银行20222022年年9 9月月杭小美杭小美1111长沙银行远程银行部长沙银行远程银行部城市商业银行城市商业银行20222022年年1212月月乐乐、盈盈乐乐、盈盈应用概况应用概况应用情况应用情况13对客服务对客服务应用领域应用领域14例如：平安银行客服中心等例如：平安银行客服中心等例如：民生银行运营管理部等例如：民生银行运营管理部等例如：光大银行零售与财富管理例如：光大银行零售与财富管理部远程银行中心等部远程银行中心等风险控制风险控制应用领域应用领域15新媒体运营新媒体运营应用领域应用领域16内部赋能内部赋能应用领域应用领域17建设情况建设情况建设应用管理平台建设应用管理平台强化客户体验及风险管理强化客户体验及风险管理 注重引进培养复合型人才注重引进培养复合型人才18意图理解意图理解声音合成声音合成驱动渲染驱动渲染形象建模形象建模19F o r w a r d l o o k i n g04前台座席辅助前沿思考前沿思考前瞻探索前瞻探索AIGCAIGC大模型将赋能虚拟数字人大模型将赋能虚拟数字人“智能进化智能进化”。AIGCAIGC大模型在语义理解和内容生成方面有着大模型在语义理解和内容生成方面有着卓越表现，虚拟数字人或成为卓越表现，虚拟数字人或成为AIGCAIGC在远程银行的最佳着陆点。在远程银行的最佳着陆点。中台运营赋能后台管理支撑20前沿思考前沿思考前瞻探索前瞻探索虚拟数字人助力金融元宇宙构建与链接21”虚拟数字人 “助推远程银行转型升级1.1.沉浸式交互体验更加拟人沉浸式交互体验更加拟人 2.2.降本增效更加显著降本增效更加显著 3.3.数字化转型质效持续提升数字化转型质效持续提升未来展望未来展望前瞻探索前瞻探索22中国银行业协会中国银行业协会中国工商银行（组长）中国工商银行（组长）中国建设银行中国建设银行交通银行交通银行中国邮政储蓄银行中国邮政储蓄银行 中国光大银行中国光大银行招商银行招商银行平安银行平安银行 杭州银行杭州银行以及参与调研的全体成员单位以及参与调研的全体成员单位23

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  请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 、三个层次三个层次本轮地方化债政策特点及影响本轮地方化债政策特点及影响化债与银行专题（一）化债与银行专题（一）行业名称 银行 证券研.

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敬请参阅最后一页特别声明-1-证券研究报告 2023 年 11 月 17 日 行业行业研究研究 T TLACLAC 脚步渐行渐近脚步渐行渐近 TLAC 非资本债券发行的“量”、“价”展望 银行银行业.

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