数据资产入表的试点实践一金融行业

霸道妹子

2023-11-21

数据资产入表，将有利于金融企业股价估值，也更符合银行业数字化转型趋势。一方面能作为金融业数字化转型投入产出的绩效评价;另一方面能帮助金融行业找到业务转型的第二增长曲线。通过对数据资产进行价值评估，能够发现数据在业务创新、运营优化、客户体验等方面发挥的作用。

数据应用场景举例
银行数据类型
1、客户数据
2、信用数据
3、交易数据
4、资产数据

客户画像
个人客户画像:包括人口统计学特征、消费能力、兴趣风险偏好等数据
企业客户画像:企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据，以及相关产业链的上下游数据
除内部数据外，还可使用外部数据帮助判断，评价信贷能力，预测企业未来状况
社交媒体
电商网站
产业链条
行为爱好

精准营销
实时营销: 例如根据客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息有针对性的进行营销
交叉营销: 识别客户身份，进行交叉营销
个性化推荐:根据年龄、资产规模、理财偏好精准定位
客户生命周期管理: 客户流失预警模型等

金融机构资产增加
数据资产化-入表实施
1.立项与评估
来源、内容、处理、管理经营合规
2.数据治理与管理
账户血缘体系、目录、分析、运营
3.成本归集与计量
建立血缘图谱、厘清占用资源，建立分摊机制
4.列报与披露
般性强制披露+自愿披露

数据资本化-效果
1.资产估值增加
2.获得融资可能性提升
3.税务结构优化
4.促进有效数据在行业内外流通买方包括互联网、电信等企业例如使用加工过的银行客户信息进行实时画像进行数据交易，获取额外收入
5.准备金率降低税负减少空余资金增加放贷等现有收入提升