一、引入多维数据需求的必然性

当前，在数字化转型不断加速的大背景下，金融行业逐渐步入到“数据为王”的全新时代，即转型战略不再局限于信息技术基础设施迭代，同时也更强调通过数据分析来强化洞察能力，从而更好地创造业务价值和客户价值。特别是伴随人工智能、机器学习等技术的快速发展，数据已成为影响金融业竞争的关键性战略资源和生产要素，只有掌握了海量数据并能从中成功挖掘出用户的行为习惯和爱好，才能随时抓住市场机遇、赢得竞争优势。

在此背景下，为进一步丰富客户全方位画像， 银行在整合内部数据的同时，纷纷开始积极引入多方、多维的数据资源，以更好地筑牢数据基础，挖掘潜在价值。然而，尽管目前已经有十数个国家级数据交易中心在建或建成，但由于缺少相应的流通管理政策及机制，使得银行的多维数据来源仍是以自行对接第三方为主，包括与各级政府开展合作，对接税务、社保、公积金等政务数据;加强与征信机构交流，获取互联网金融数据作为人行征信的有益补充;加强与电信运营商、互联网企业等机构的沟通，引入社交、通信、交通、消费等各类场景下的合规数据等。

此外，由于缺乏标准统一的交易渠道与交易规范，数据定价方式也大多随渠道不同而变化，目前主要有第三方定价、协议定价、基于查询定价等三种方式。其中，有超半数的数据交易发生在国家级数据交易平台之外，其交易标的物主要是经过清洗、分析、建模等处理后的分析结果而非数据本身，而该类交易中应用最广泛的是协议定价，即数据拥有者和购买者通过协商议定交易价格，当银行基于业务需求要调用数据时，待交易的数据也往往是储存在数据库中，由数据提供方事先设定数据价格，之后再根据买家的查询情况结算费用。

二、基于外部大数据的创新路径

1. 打造全渠道营销场景

随着业务规模的逐渐扩大以及客户群体的不断变化，金融业传统的粗放式营销模式愈发难以满足快速发展的业务需求。尤其在数字化时代，线下客群的深耕以及有效获取线上流量并转化为本行客户已成为现代银行决胜市场竞争的关键，除手机银行、网上银行等银行自有渠道相结合以外，外部线上平台凭借用户规模大、日活及用户黏性高等特点，也成为银行业务拓展的重要渠道。因此，银行应打通线上线下营销场景，构建全渠道营销体系。

2. 推动银行整体营销端升级

数字化转型背景下, 银行从柜台到线上的服务转变不仅大幅改善了客户体验，同时智能化、电子化的业务流程也有助于为银行客户经理减轻负担、尽职免责，从而释放更多精力，着重关注营销。此外，结合引入外部大数据的“数字化金融解决方案”，不仅可为客户经理提供一站式解决工具， 还可将部分审批及风控的流程前置化，有效提升营销转化效率。例如，依托智能进件、智能物料、内容营销、转介绍、多维客户标签等功能，能够实现客户经理与不同类型客户之间的高效率沟通和服务， 之后再结合先进的金融科技应用判断客户意向，即可最终有效地完成客户触达和精准营销。这种降本增效的营销段升级值得进行整体推动。

3. 向大数据及全流程风控的转变

银行业数字营销与数字运营紧密相连，基于外部大数据模型进行专业化、精细化的情景分析匹配， 构建银行数字化专属产品平台，将加速释放数据资产效能。例如，通过构建强大的数据库积累客户数据信息，可助力生成更为科学的信贷决策，避免“拍脑贷”解决问题。此外，还包括基于物联网技术对抵押品进行保全，借助区块链原理强化供应链金融风控，以及运用人工智能技术提升贷后管理效能等。

三、规避外部大数据风险的可行建议

银行机构在引入外部大数据的过程中，风险往往与机遇并存，如果合作机构使用的信息超出了客户授权范围，或机构本身不具备合法开展数据业务的资质，将会为银行带来合规与法律风险。例如， 部分互联网公司依托技术优势，能够在客户不知情的情况下采集其行为信息、社交信息、位置信息等多种个人信息，甚至还包括部分敏感隐私信息。因此， 对银行机构而言，遴选合规的数据服务商，并有效使用数据服务成为合规层面的重中之重。

当银行与外部大数据公司合作时，不可避免地需要与其进行数据交互，这一行为或将导致客户信息被外部公司泄露的安全性风险。尤其在客户需要与银行发生业务关联时，银行需要向外部大数据公司提供客户名称、证件号码等要素作为标签，而数据交互则一般经互联网渠道进行。在此过程中，外部大数据公司将可以获得银行客户的明确信息，一旦其在业务管理和技术方面存在漏洞，将引发信息泄露风险。对此，建议银行从传输加密、专线传输、网关审查、敏感性检查等方面入手，不断加强安全保障。

除此之外，数据稳定性也会影响银行系统进行业务决策的能力，继而产生业务连续性风险。实践中， 多数银行机构基于成本考量会选择购买单一服务商的数据，或自多个服务商处分别采购不同类别的数据，而服务商与银行间的信息传输则大多通过技术接口实现，其查询服务也与银行系统有一定程度的耦合性。在此模式下，任意一方出现设备、网络、电力等故障均可能导致数据传输中断，从而影响银行业务的处理与审批流程，甚至造成业务中断。

1. 加强内部数据治理，构建数据安全治理体系

数据安全治理体系的建设需要全员参与。考虑到行内数据来源涉及银行的所有部门，因此银行的安全治理组织架构也应尽可能覆盖银行的全体人员。当前，银行实务中多是技术部门牵头制定数据安全制度，再由各业务部门负责制度落地，其中部分数字化转型步伐较快的银行已单独设立大数据治理部， 专职开展与数据安全管理相关的标准制定、质量把控等工作。此外，银行还应通过制定合作方数据接入、内部数据整合、核心账务、监控指标等方面的统一规范，建立完整的线上业务数据标准体系，进而在保障数据质量和可用性的同时，有效解决数据混淆等问题。

当前，尽管银行业已基本完成数据全生命周期安全保护制度建设，但实践中仍存在许多薄弱环节。实践中，绝大多数银行已经建立了数据资产清单和数据分级分类标准，并在此基础上设立敏感数据识别手段，根据安全保护等级明确访问与使用权限， 以保护敏感数据安全。但是，对部分特殊场景而言， 仍存在控制流程与技术工具失效的潜在风险。例如，在数据使用阶段，办公终端往往会分散存储客户信息，如果缺乏有效的管理控制手段，将可能造成数据批量泄露的风险。尤其中小银行大多是通过终端安全软件来预防数据泄露，尚缺乏体系化的安全策略。

2. 密切关注监管动向，及时调整数据采集及使用要求

现阶段，银行业数据治理相较于数字经济发展尚处于滞后状态，因个人或企业机密信息泄露、数据权属不清等问题引起的纠纷频发，带来了诸多负面影响。与此同时，金融控股集团内部通过数据共享进行交叉营销的情况也十分常见，且由于内部数据流通一般不会对数据进行模糊处理，极易导致数据使用违背客户初衷、数据滥用、数据完全脱离客户掌控等问题发生。对此，工信部明确提出了“2021 年初步建立网络数据安全标准体系”和“2023 年健全完善网络数据安全标准体系”的目标。可以预见， 未来各级监管部门也将进一步加快完善数据安全管理的相关标准制度，因此银行应紧跟政策变化，及时调整数据治理领域的相关策略和要求。

3. 明晰数据资产权属，持续完善数据资产交易市场

数据资产确权是实现数据资产交易的基础。但是，由于现阶段缺少相关法律规定与技术手段限制， 很难判断数据流经第三方后是否被复制，或进一步追踪其使用次数与使用方，从而使数据所有方难以在数据交易中保证所有权权益。针对这一难点，尽管对数据所有权的法律保障仍在探索当中，但在技术层面已能够通过区块链、数字水印等技术初步实现数据资产确权。例如，基于区块链技术的不可篡改、可追溯等特性，当数据所有者将数据资产在平台公共区块完成上链确权登记，再结合数字签名技术，即可以保障数据只有获得授权的使用者才能访问，并提供包括数据来源、所有权、使用权和流通路径等在内的追溯方案，从而有效实现数据权属保护。

数字经济时代，数字化转型是商业银行在发展过程中顺势成长的必然结果。因此，商业银行不仅需正视技术驱动的特殊功能主动作为，还要找准自身在数字经济中的发展定位。在此过程中，银行机构应充分理解并运用数字资产优势，高效践行数字化转型战略，如通过产品和业务创新，精准提升基于客户体验的金融服务能力，以及大力推进数字风控、大胆选用数字员工，积极在基础设施、组织结构、业务连接等层面化解痛点，从而实现提质、降本、增效等核心目标的同时，努力构建可持续发展的未来金融新业态。