“
数据治理到底值不值？投 100 万，能赚回来吗？” 这是某城商行信息科技部负责人在2020年启动数据治理项目时，反复追问团队的问题。当时，该行面临数据分散、质量参差不齐的困境 —— 客户信息 “一客多号” 导致营销重复触达，信贷数据字段缺失引发风控误判，
财务报表人工核对耗时耗力…… 但面对每年超 500 万的治理投入预算，管理层始终对 “回报” 存疑。
3 年后的 2023 年，该行用一份 “数据治理 ROI 账单” 给出答案：累计投入 1520 万元（含平台建设、人力、流程优化），直接与间接收益达 1.216 亿元，ROI 高达 700%；更关键的是，每 1 元治理投入，撬动了 8 元业务价值。
这场 “用数据证明
数据价值” 的实践，不仅破解了该行的 “投入犹豫症”，更给所有徘徊在数据治理门口的企业，提供了一份可复制的 ROI 计算指南。
数据治理的隐性成本有多高？银行的3本 “糊涂账”
在启动治理前，该行的数据问题虽未直接体现在利润表上，却像 “慢性病” 般侵蚀着业务效率与客户信任。通过梳理历史财务数据与业务流程，团队发现了 3 笔被忽视的 “隐性成本”：
1. 数据错误的 “客诉成本”：年损失超 300 万
该行零售业务中，因客户姓名、手机号、账户信息不一致（“一客多号”）导致的重复营销、账单错发等问题，年均客诉量达 2.3 万次。每次客诉需人工核实、补偿（如积分 / 现金）、流程追溯，单客诉处理成本约 150 元，年直接损失 345 万元；更严重的是，客诉导致的客户满意度下降，间接影响了信用卡开卡率与理财转化率 —— 据测算，客诉率每上升 1%，零售业务收入下降 0.8%。
2. 分析低效的 “时间成本”：年浪费超 2000 人天
数据分散在 38 个业务系统（核心系统、信贷系统、CRM、财务系统等），且字段定义不统一（如 “月收入” 字段，有的系统取税前、有的取税后）。业务部门要做一份跨部门分析报告，需协调 IT 部门提取数据、人工清洗核对，平均耗时 7-10 天。仅 2019 年，全行各部门提交的
数据分析需求就达 1.2 万次，按人均日薪 500 元计算，年时间成本超 2000 人天 ×500 元 = 1000 万元。
3. 风险失控的 “损失成本”：年暴露超 500 万
信贷业务中，因企业财务数据缺失（如近 3 年纳税记录、关联方信息）、字段错误（如 “资产负债率” 计算口径偏差）导致的风控误判，年均产生 5-8 笔 “本可避免” 的不良贷款。2019 年，该行因
数据质量问题多计提拨备 520 万元，占当年净利润的 2.1%。
总结：数据问题每年给该行带来的隐性成本超 1800 万元，但这些成本分散在客诉、人力、风险等多个科目中，从未被系统统计 —— 这正是企业 “不愿投治理” 的核心矛盾：成本看不见，收益更难算。
3 年治理投入1520万，如何算出1.216亿收益？
2020 年，该行以 “数据治理价值可量化” 为目标启动项目，联合亿信华辰等厂商，构建了 “治理投入 - 业务收益” 的追踪体系。3 年实践中，团队将收益拆解为 “显性节约” 与 “隐性增长” 两大维度，用财务数据验证每一笔投入的回报。
（一）显性节约：直接减少的 “数据问题成本”
通过亿信华辰睿治智能
数据治理平台实现
数据标准统一、质量自动监控、
主数据唯一化后，该行 3 年累计节约成本 6800 万元，具体包括：
客诉成本下降：“一客多号” 问题解决率超 95%，客诉量从年均 2.3 万次降至 0.4 万次，年节约客诉处理成本（150 元 / 次 ×1.9 万次）=285 万元，3 年累计 855 万元；
分析时间成本压缩：数据统一后，跨系统分析耗时从 7-10 天缩短至 1-2 天，年节约人工成本（1.2 万次 ×6 天 ×500 元 / 天）=3600 万元，3 年累计 1.08 亿元；
风险损失减少：信贷数据质量达标率从 68% 提升至 92%，因数据错误导致的不良贷款拨备计提减少，3 年累计节约拨备 520 万元 ×2（治理后风险事件减半）=1040 万元。
（二）隐性增长：数据驱动的业务提效与创新
更关键的是，治理后的数据资产成为业务增长的新引擎。该行通过亿信 ABI 智能分析平台，将高质量数据应用于精准营销、智能风控、客户分层等场景，
3 年累计创造增量收益 5360 万元：
精准营销增收：基于统一客户标签（如消费偏好、风险等级），零售部门推出 “千人千面” 营销活动，信用卡开卡率提升 18%，理财转化率提升 12%，3 年累计增收 2100 万元；
智能风控降本：通过实时数据监控（如企业纳税、现金流），信贷部门提前预警 23 笔潜在风险业务，避免损失 1500 万元；
管理决策提效：管理层通过 “智能驾驶舱” 实时查看存贷比、不良率等核心指标，决策响应速度从 “周级” 提升至 “日级”，3 年累计因决策提速带来的业务机会增收 1760 万元。
三）ROI 计算：每1元投入换回8元价值
3 年总投入 = 平台采购（800 万）+ 人力成本（500 万）+ 流程优化（220 万）=1520 万元；3 年总收益 = 显性节约（6800 万）+ 隐性增长（5360 万）=1.216 亿元；ROI=（1.216 亿 - 1520 万）/1520 万≈700%，即每 1 元投入换回 8 元业务价值（1.216 亿 / 1520 万≈8）。
企业算清数据治理ROI的3个关键动作
该行的实践证明：数据治理不是 “无底洞”，而是 “价值放大器”。要算清 ROI，企业需做好 3 件事：
1. 明确治理目标，锚定业务痛点
该行的成功始于 “问题导向”—— 先梳理数据问题对业务的具体影响（如客诉、分析耗时、风险损失），再将治理目标拆解为 “降低客诉率”“缩短分析时间”“提升数据质量达标率” 等可量化指标，避免治理流于 “技术工程”。
2. 建立数据资产台账，追踪投入产出
通过数据治理平台（如亿信华辰睿治）建立 “数据资产台账”，记录每笔治理投入（平台、人力、时间）与对应的业务收益（成本节约、收入增长）。该行的经验是：将收益与财务科目绑定（如客诉成本对应 “客户服务费用”，分析时间对应 “人力成本”），确保数据可追溯、可验证。
3. 分阶段评估，用 “小胜利” 推动持续投入
该行将 3 年治理分为 “基础治理（1 年）”“场景应用（2 年）” 两阶段。第一阶段重点解决数据质量问题，验证 “客诉成本下降” 等短期收益；第二阶段将数据应用于营销、风控等场景，释放长期价值。这种 “短期见效 + 长期增值” 的评估方式，让管理层持续看到回报，避免因 “投入期长” 放弃。
结语：数据治理的本质是 “用数据管理数据”
某咨询机构调研显示：73% 的企业因 “无法量化收益” 推迟数据治理投入，但治理成熟度高的企业，其数据驱动业务决策的比例是未治理企业的 3 倍，ROI 普遍在 5-10 倍。
回到某银行的案例，数据治理的 ROI，本质是用数据管理数据的能力 —— 通过追踪数据问题的成本，证明治理的价值；通过释放数据资产的潜力，放大治理的收益。当企业学会用财务视角看数据，就会发现：不投治理的成本，比投治理的成本更高。
在数据要素成为核心生产力的今天，算清数据治理的 ROI，不是选择题，而是必答题。毕竟，每 1 元投入换回 8 元价值的故事，不会只发生在银行。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
