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證券時報記者 李穎超

商業銀行數字化轉型已步入深水區。

近期，國有大行、股份行等各類金融機構動作頻頻——從年報中對數據資產入表的積極探索，到招聘人才時所展現出的傾向偏好，再到數據平臺建設所釋放出的招標信息，無一不顯露出銀行業加速布局數據資產的態勢。

不過，在數據資產變現的“快車道”上，銀行業仍需要警惕急于求成的心態，不能盲目追求短期效益。真正具有遠見的銀行，正以長期主義思維構建可持續發展的數據生態體系，這種戰略定力或將決定未來銀行業的競爭格局。

數據生態建設是一項系統工程，需要銀行從戰略高度進行整體規劃。隨著《數據安全法》《個人信息保護法》等法規出臺，數據要素的市場地位得到制度性確認。商業銀行擁有海量客戶的交易、信用評估等核心數據，這些資源的價值已超越簡單的業務支持層面，成為決定商業銀行未來競爭力的戰略資產。

構建高質量數據生態，需要銀行在三個維度持續發力。

首先，是治理體系的持續性投入。數據治理不是一次性工程，而是需要持續優化的長效機制。

其次，是技術架構的前瞻性布局。分布式數據庫、隱私計算、區塊鏈等新技術正在重塑數據基礎設施，銀行應當把握技術演進趨勢，構建彈性可擴展的數據平臺。

最后，是人才體系的系統性建設。既懂金融業務又精通數據技術的復合型人才是稀缺資源，銀行需要建立“引育結合”的人才機制。

此外，欲將數據價值最大化，需要有開放共贏的生態思維。對內，要打破數據孤島，建立跨業務線的數據共享機制；對外，要構建合作網絡，與政務、電商、供應鏈等合作伙伴建立數據聯盟。

不可否認，商業銀行在數據生態建設過程中仍面臨諸多挑戰。第一，是估值困境，目前缺乏公認的數據資產定價方法；第二是合規風險，需要銀行在數據利用與隱私保護之間尋求平衡；第三是投入產出周期較長，數據能力的建設往往需要3~5年才能釋放顯著效益。面對這些挑戰，銀行需要保持戰略定力，積極建立起完善的內控流程和考核機制。

可以預見，在數字化轉型浪潮下，未來的銀行業或將出現基于數據能力的新一輪分化。數據能力強的銀行，將在客戶服務、風險控制、運營效率等方面占據明顯優勢，而數據戰略滯后的銀行則可能面臨市場競爭力下降的風險。

數據資產變現的“快車道”已然開啟，但真正的贏家不會是跟風者，而是那些以長期主義思維不斷完善數據生態的創新者。唯有將數據轉化為真正的生產力，才能在數字金融的新賽道上行穩致遠。在這個過程中，如何平衡創新發展與風險防控、如何建立可持續的數據商業模式，也將是銀行業有必要持續探索的課題。