T/NIFA 20-2023 金融数据资产管理指南

ICS03.060

CCSA11

团体标准

T/NIFA20—2023

金融数据资产管理指南

Guidelinesforfinancialdataassetmanagement

2023-11-10发布2023-11-10实施

中国互联网金融协会发布

T/NIFA20—2023

目次

前言..................................................................................II

引言.................................................................................III

1范围.................................................................................1

2规范性引用文件.......................................................................1

3术语与定义...........................................................................1

4管理框架.............................................................................2

5管理原则.............................................................................3

6管理对象.............................................................................3

6.1数据资产管理对象概述.............................................................4

6.2数据资产特征.....................................................................4

6.3数据资产分类.....................................................................4

7管理活动.............................................................................5

7.1数据资产认定.....................................................................6

7.2数据资产确权.....................................................................6

7.3数据资产估值.....................................................................7

7.4数据资产处置.....................................................................7

7.5数据资产保护.....................................................................7

7.6数据资产审计.....................................................................8

8运营支撑.............................................................................8

8.1用户运营.........................................................................8

8.2内容运营.........................................................................8

8.3运营评价.........................................................................8

9管理保障.............................................................................9

9.1组织架构.........................................................................9

9.2管理制度.........................................................................9

9.3技术工具.........................................................................9

附录A（资料性）数据资产分类方法.......................................................11

附录B（资料性）数据资产盘点内容.......................................................15

附录C（资料性）数据资产估值方法.......................................................17

参考文献..............................................................................19

I

T/NIFA20—2023

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》和GB/T

20004.1—2016《团体标准化第1部分：良好行为指南》给出的规则起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由中国互联网金融协会提出。

本文件由中国互联网金融协会归口。

本文件起草单位：中国互联网金融协会、上海浦东发展银行股份有限公司、北京银行股份有限公司、

中国工商银行股份有限公司、中国光大银行股份有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司、中国银行

股份有限公司、中国人民银行郑州中心支行、重庆农村商业银行股份有限公司、交通银行股份有限公司、

重庆三峡银行股份有限公司、重庆富民银行股份有限公司、开鑫科技有限公司。

本文件主要起草人：单强、陆书春、朱勇、王新华、陆燕、张晓力、李佳妮、刘燕青、白珊珊、段

瑞、刘继旺、徐蓉、王宇宸、向俊、沈澍、常胜南、窦志勇、李璐、王彬琰、李永超、田成志、屈晓龙、

胡松鹤、冉铭铭、郭慧蓉、周治翰、任培超。

II

T/NIFA20—2023

引言

近年来，随着大数据、人工智能和区块链等新技术与金融的深度融合应用，金融机构的经营理念和

业务模式不断创新发展，金融机构拥有越来越多的高价值数据，数据资产应用价值越来越大，因而加强

金融数据资产管理日显迫切。与此同时，金融机构也开始加强数据治理，开展数据标准、数据质量、数

据模型、数据分布、数据生命周期、元数据、数据安全和数据应用等领域建设，提升数据的完整性、准

确性和一致性，推动金融机构数字化转型和高质量发展。

在数据资产化的背景下，数据资产管理是数据治理体系基础上的进一步升级，以资产视角开展相关

管理活动，可实现数据资产价值增值。当前，金融数据资产管理仍处于起步阶段，缺少金融数据资产管

理体系化指导和相关标准规范。

本文件填补了金融数据资产管理标准体系建设方面的空白，给出了金融数据资产管理体系建设的

普适性参考，包括金融数据资产管理的框架、原则、对象、活动、运营支撑与保障内容，可指导银行业

金融机构实现体系化的数据资产管理。

III

T/NIFA20—2023

金融数据资产管理指南

1范围

本文件提供了金融数据资产管理的框架、原则、对象、活动、运营支撑与保障六个方面内容。

本文件适用于指导银行业金融机构在数据治理的基础上开展数据资产管理，银行业金融机构指在

中华人民共和国境内设立的商业银行、城市信用合作社、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构以

及政策性银行。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T38667—2020信息技术大数据数据分类指南

JR/T0171—2020个人金融信息保护技术规范

JR/T0197—2020金融数据安全数据安全分级指南

JR/T0223—2021金融数据安全数据生命周期安全规范

3术语与定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

数据资源dataresource

银行业金融机构在经营和管理过程产生的，以电子或其他方式记录的，具有一定规模的数据集合。

3.2

数据资产dataasset

银行业金融机构合法拥有或者控制的，价值可计量的，能够给银行业金融机构带来经济和社会效益

的数据资源。

[来源：GB/T40685—2021，3.1，有修改]

3.3

数据产品dataproduct

以数据资产为核心，为充分发挥数据价值，通过加工处理形成的用于银行业金融机构内部高效运营、

经营管理决策及可对外流通的一种产品形式。

3.4

数据治理datagovernance

1

T/NIFA20—2023

银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责分工，制

定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的

动态过程。

3.5

数据资产管理dataassetmanagement

银行业金融机构通过将数据作为一种全新的资产形态开展规范管理，实现数据资产价值沉淀、保值

与增值的过程。

[来源：JR/T0236—2021，5.32，有修改]

3.6

数据生命周期datalifecycle

数据从产生，经过数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（如计算、分析、可视化等）、数据

交换，直至数据销毁等各种生存形态的演变过程。

[来源：JR/T0236—2021，4.8]

3.7

数据资产认定dataassetidentification

银行业金融机构依据管理目标，从现有数据资源中识别并盘点数据资产的活动。

3.8

数据资产确权dataassetregistration

银行业金融机构对内部数据资产的权属进行登记确认的活动。

[来源：GB/T40685—2021，3.6，有修改]

3.9

数据资产估值dataassetvaluation

银行业金融机构对内部数据资产价值进行定量评估的活动。

[来源：GB/T40685—2021，3.9，有修改]

3.10

数据资产处置dataassetdisposal

银行业金融机构对内部数据资产进行下架、销毁等活动。

3.11

数据资产保护dataassetprotection

银行业金融机构对数据资产采集、传输、存储、使用、删除、销毁等环节开展安全保护的活动。

4管理框架

金融数据资产管理框架主要包括组织战略、目标制定、管理域与价值实现，见图1。

2

T/NIFA20—2023

图1金融数据资产管理框架

金融数据资产管理参照银行业金融机构战略，综合考虑银行业金融机构内外部环境、业务、技术等

因素，以价值为导向，制定数据资产管理目标，形成数据资产管理域，促进银行业金融机构数据资产共

享，实现价值创造。

数据资产管理明确了数据资产管理对象，并在银行业金融机构制度和技术等方面管理措施保障下，

以数据资产管理原则为指导，通过开展数据资产管理活动、构建数据资产运营支撑能力，实现数据资产

保值增值。

5管理原则

数据资产管理宜满足治理先行、安全合规、价值增值、量化评估原则，具体包括：

a)治理先行原则：数据治理是实施数据资产管理的前提，银行业金融机构依据《银行业金融机构

数据治理指引》等相关制度、标准要求建立数据治理组织架构，明确职责分工，制定和实施系

统化的制度、流程和方法，确保数据资产质量持续提升；

b)安全合规原则：依据相关法律法规和行业监管要求，综合考量国家安全、公众利益、个人隐私

和企业合法利益等因素，对数据资产进行分类、分级管理，采取有效措施保护数据资产的安全

性，防范来自银行业金融机构内外部的威胁；

c)价值增值原则：根据企业战略、业务规划、监管要求等规划数据资产应用场景，以价值为导向

开展数据资产认定与运营，促进数据资产使用和价值释放，实现数据资产保值增值的目标；

d)量化评估原则：构建数据资产管理评估指标体系，开展数据资产管理评估，反映数据资产在形

成、价值创造和运营管理过程中的效率和效果，平衡数据资产管理相关活动的投入和产出，确

保与银行业金融机构战略的一致性和匹配性。

6管理对象

3

T/NIFA20—2023

6.1数据资产管理对象概述

数据资产的管理对象是数据资产本身，管理过程中依据数据资产特征进行识别。

6.2数据资产特征

6.2.1拥有或控制

指银行业金融机构享有数据资产的所有权，或者虽然不享有数据资产的所有权，但该数据资产能被

银行业金融机构所控制。

6.2.2存在经济和社会效益

指数据资产已为银行业金融机构带来经济和社会效益，或者在现有技术和知识条件下能确定其未

来具有经济获利能力和社会效益。

6.2.3价值可计量

指数据资产的价值能够从银行业金融机构实际生产与运营中分离出来，并可用货币或非货币方式

进行可靠计量。

6.3数据资产分类

6.3.1分类方法

参照GB/T38667—2020，银行业金融机构可根据自身数据资产管理要求进行数据资产分类管理。本

文件分别给出按数据资产“加工层次”特点、数据资产所属数据主题和数据资产价值链高低等三种常见

分类方法，详细分类见附录A。

6.3.2按数据资产“加工层次”特点分类

6.3.2.1类别

将数据资产分为基础类数据资产、应用类数据资产和管理类数据资产：

a)基础类数据资产指银行业金融机构在经营管理过程中产生的内部数据或为满足经营管理需要

而获得的外部数据；

b)应用类数据资产指为满足最终业务应用场景，通过对基础类数据资产进行组织、封装和再加工

等方式，形成的适用业务需求的数据资产；

c)管理类数据资产指为规范、指导基础类、应用类数据资产所形成的数据资源，包括数据标准、

质量规则、接口文档等。

6.3.2.2适用场景

按数据资产“加工层次”特点分类适用于以数据应用场景为导向的数据资产管理。基础类数据资产

主要用于原始数据的业务查询、报表分析、挖掘建模等业务场景；应用类数据资产主要用于加工数据的

业务营销、风控管理、业务分析等应用场景；管理类数据资产主要用于管理类规范的查询、宣贯和执行

约束。

6.3.3按照数据资产所属数据主题分类

6.3.3.1类别

将数据资产划分为参与方、合约、条件、产品、位置、分类、业务方向、事件、资源项等九大主题：

4

T/NIFA20—2023

a)“参与方”表示与银行有联系或与银行有利害关系以及银行希望保留其信息的所有相关对象。

其中也包括银行本身的信息。包括：个人、机构、分支机构等；

b)“合约”代表两个或两个以上参与方之间潜在或实际的约定。合约正式提供并确认与合约目的

相关的规则和义务。包括：产品合约、抵质押合约、劳动合约、优惠合约等；

c)“条件”表示银行对营运方式的需求，包括这些需求的先决条件或资格标准以及约束或限制。

条件用于描述产品、合约的相应条款，以及业务运营中的一些业务规则。包括：利率、费率、

周期、限定条件、规则条件等；

d)“产品”指银行及其关联的参与者提供给市场，能满足客户（包括银行本身）的某种需求，可

从中赚取各种实际或潜在收益的货物（有形）与服务（无形）。包括：存款、信用卡、贷款、

第三方存管服务等；

e)“位置”用于标示可找到某物之处、信息所在位置、或界定的区域，如国境、州界之内等所有

银行希望保存的地址或地理区域信息。包括：电话、邮寄地址、地理区域等；

f)“分类”指定义结构以组织并管理业务信息，结构会提供适用于一或多个数据概念的分类类别，

以及适用于多种数据概念的业务概念族群。包括：币种、渠道、黑名单、白名单、其他群组等；

g)“业务方向”记录参与者在执行业务的方式及环境上的意图，以及业务倾向或规定等等。包括：

会计引擎、综合经营计划、财务计划、日程表、目标定义等；

h)“事件”指银行为业务目标的实现或业务的执行而希望保留的将发生或已发生的事情，包括：

业务申请、外部事件等；

i)“资源项”指任何有形或无形的有价项目，银行可拥有、管理、使用这些项目，或借助这些项

目来进行及完成业务。包括：流动资产、固定资产、担保物、凭证等。

6.3.3.2适用场景

按数据资产所属数据主题分类适用于以技术为导向的数据资产管理，各类别适用场景详见附录A数

据资产分类