“吾與城北徐公孰美” 出自《鄒忌諷齊王納諫》。講述了戰國時期齊國謀士鄒忌用“我與城北的徐公相比，誰更美麗？”的案例勸說君主不被表象所蒙蔽，從而使之廣開言路，勇于納諫，改良政治的故事。
隨著金融科技創新成果的廣泛應用，數智化服務已成為行業發展趨勢。對于金融機構而言，積極依托數智化服務進行轉型升級，不僅可以完善渠道服務能力，提高內部管理效率，而且可以充分提升業務服務水平及客服滿意度。
2023年11月3日上午，在“第五屆中新（蘇州）數字金融應用博覽會暨2023金融科技大會”上，來自多家機構的專家圍繞“應用科技發展成果 提升數智化服務能力”的會議主題，分享了其最新的金融科技應用成果。神州信息首席數據官黃萬忠以《數據資產“吾與城北徐公孰美”》為題發表演講，以下為觀點實錄：
在數據管理及使用過程中，我們往往也會被真真假假、孰優孰劣的數據質量和數據使用方法所困擾。以數據資產評估方法為例，成本法、市場法、收益法、模型法、場景掛鉤法、實物期權模型等有很多，但作為一個數字化轉型中的企業應該選取哪一種更加合適呢，想必是諸多企業比較困擾的問題。
以成本法和市場法為例的話，成本法是推薦企業在數據資產價值評估的初級階段使用的，也是財政部推薦的方法，因為它模型簡單、數據來源準確，但數據資產的成本不能代表它的真正價值，成本高的未必價值高，成本低的未必價值低，所以市場法還是下一步全行業值得去研究和落地的，更加適合數據交易市場。
引申開來，歷經近二十年，國內金融、能源等行業數據治理的理論和實踐發展到了一定的階段，從國外DAMA數據管理體系的引進，到各類數據治理國標、信通院數據資產管理白皮書等優秀方法層出不窮，可以說是百家齊放。行業里我們有了數據治理管理體系、有了數據資產價值評估方法、甚至有了數據資產入表的體系，但如何選擇適合自己的體系。這就對數據從業人員帶來了極大的挑戰。
鑒于此，我們也需要一種理念，來準確的回答“吾與城北徐公孰美”的問題。我們需要解決四個層面的問題：
1. 數據治理實踐方法用哪一種更好？
2. 數據資產盤點實踐方法用哪一種更好？
3. 數據資產價值評估方法用哪一種更好？
4. 數據資產價值發揮用哪一種更好？
這四個層面剛好涉及了數據資產的“盤、析、治、用”，盤是盤點、析是評估、治是治理，用是價值發揮。
首先，來看數據治理實踐方法的選擇。神州信息早在2020年發布了數據治理實踐的十大推進模式，建議從咨詢、專題實施到工具三個層面來推動數據治理，根據企業的人、環境、經營狀態等實際，選擇合適的數據治理推進模式。衍生出了自上而下的整體規劃模式，數據平臺驅動模式，以及自下而上的面向業務分析驅動模式、數據資產盤點模式等。我們可以靈活地選取一種或者多種組合來實現數據治理實踐工作。
其次，再來看數據資產盤點的方法選擇。從數據到數據資源再到數據資產是階梯型價值釋放的過程，我們的最終目的是實現數據資產的價值變現。而數據資產盤點是實現數據資產價值轉換的必要過程。通過盤點可以幫助金融機構更為清晰地“看到”，我們有哪些數據和哪些可以被轉化為數據資產，摸清家底。通過盤點可以實現數據資產的全景展示，實現數據資產的快速定位和快速應用。同時，為未來的數據資產共享和開放，以及數據資產的標準規范和數據資產的確權和安全等工作夯實基礎。此外，黃萬忠還結合實際數據資產盤點案例，簡單介紹了“神州信息數據資產盤點十大流程”方法論，比如自上而下的DASF法、自下而上的DAAF法、基于Ai技術的AISM法等。
黃萬忠還聊到了數據資產盤點的方法，除了耳熟能詳的成本法、市場法，還有收益法、因素剝離折現模型、基于市場的神經網絡模型、實物期權模型、場景掛鉤交易模型等。成本法是按照重置該項數據資產所發生的成本作為確定數據資產價值的基礎，并對重置成本的價值進行調整，以此確定數據資產價值。而市場法是在具有公開并活躍的交易市場的前提下，選取近期或往期成交的可比參照物價格作為參考，并調整特異性和個性化的因素，從而得到估值的方法。黃萬忠指出，不管使用哪種方法，結合國家政策和行業的指引，數據資產評估大的層面可以從數據資源的成本、算法、算力等三個維度來考量。
最后，黃萬忠聊到數據資產價值變現的方法，也著重推薦了神州信息在數據資產價值發揮方面的成功經驗。神州信息根據實戰經驗，開發了一款名叫“六合上甲”的一體化數據資產管理和服務平臺。它融合了數據建模、數據集成、數據開發、數據萃取、數據服務、數據資產、數據安全等模塊，基于DataOps理念和AIGC技術在大大批量離線數據開發等領域采用自動生成腳本方法，并自動生成單元測試腳本。可幫助企業治理內部不斷上漲的“數據懸河”，在數據遷移、構建和應用的過程中實現降本增效，讓數據價值最大化。
黃萬忠表示上下四方謂之“六合”，一等神兵謂之“上甲”，神州信息希望給市場一個關于數據資產價值發揮的實用工具。同時還重點介紹了利用六合上甲開發的幾個數據資產價值發揮的場景。
比如“六合上甲-擔保花火”，擔保公司為中小企業融資提供增信服務，但由于擔保能力和抗風險能力參差不齊，銀行在與擔保公司合作中，需要對擔保公司的擔保規模和貸后風險進行動態監控，及時把握保證類貸款業務的風險情況，防范擔保公司代償風險。
下圖是用六合上甲的數據分析模塊實現的擔保網絡風險預警模型。該圖反映了與某銀行合作的國有擔保公司（紅色簇）和民營擔保公司（紫色簇）的在保貸款規模，每個簇的一端是擔保公司，另一端是被擔保的貸款企業，他們之間通過擔保關系形成一條連接線。白色節點表示我們識別出來的高風險企業。銀行需要關注圖中幾個白色節點較多的民營擔保公司，關注其代償能力，并控制好擔保放大倍數。
又比如“六合上甲-海螺”。用六合上甲數據分析模塊分析公司間存在復雜的資金往來關系。這些資金流往往與公司經營狀況健康程度有莫大關聯。通過對公司信用進行評估分級，并檢驗公司間的的資金往來關系，可以預測公司未來的經營狀況和信用情況，有助于銀行在對公貸款審批方面的管理。
總而言之，我們需要使用靈活的方法去推動數據資產的“盤、析、治、用”，使用辯證、敏捷、演進、優化、多元的方法，去推動數據資產相關的管理和應用活動，這樣才會達到“吾與城北徐公皆美”的效果。
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