以数据为核心要素，以价值最大化为目标，金融机构正加快推动数据要素的流通与交易，着力提升内部数据与外部数据的深度融合能力，为促进数据要素市场的繁荣发展贡献积极力量。在此背景下，外部数据管理尤为重要，它不仅关系到金融机构自身的发展，也影响着整个数据要素市场的健康运行。
外部数据的管理已历经约十年的发展周期，在此期间，外部数据市场逐步走向成熟，市场规范化程度不断提高，数据资源日益丰富，各环节的保障措施亦不断完善。在当前的经济金融形势下，金融机构对于外部数据管理的精细化能力提升已上升为战略重点，“降本”“增效”“质量”等词成为焦点议题。
一、深挖数据价值 研发自建产品
在数字化转型浪潮下，金融机构各业务条线对数据的需求持续增长，但由于降本增效的压力，预算在逐步压降，外部数据扩源受到限制。这种情况下，金融机构更多地转向内部挖潜，通过集成整合外部数据，创新研发新的数据自建产品，深度挖掘外部数据价值。
自建成品主要有仿建和自研两种方式。仿建主要是参考市场上现有的一些外部数据产品，结合自身实际，仿照建设。比如为了减少企查查、天眼查等数据产品的采购，部分金融机构内部整合企业工商、司法、行政处罚、知识产权、投融资、招投标等信息，建设自己的“企查查”产品，既减少了外部产品的采购成本，又可以灵活定制数据服务，既可以为客户经理提供可视化的服务，又可以嵌入到业务流程中。
自研更多的是金融机构结合重点业务自行研发的数据产品，比如部分金融机构大力发展科技金融，将引入的知识产权数据、投融资数据、产业链数据等进行整合，研发科技金融数据产品，实现数据标签化、可视化和场景化输出，有力助推科创金融服务体系创新完善，优化科创金融供给、更好地为科技创新领域注入金融动能。
实践案例一
建设银行为支持全行员工更好地获取和使用外部数据，打通外部数据获取端和企业微信移动端，研发“外数慧查”数据产品，部署“一键体检”“一键尽调”等多项功能，有效整合外部数据资源，构建客户多维度全方位画像，实现外部数据互联互通、集成整合和灵活共享。
外数慧查已用于建行客户精准营销和信贷风险控制等领域，月均活跃用户超过数万人，是客户经理开展对公业务，尤其是普惠业务的主要助力。“外数慧查”查询量自上线起急速攀升，2024 年月均查询量 4000 余万笔，按建行 30 万员工计算，平均每人月均查询超过 100 次。
建设银行为深度挖掘资讯价值，通过内容运营为客户提供有价值的资讯信息，实现活客留客，自研智能资讯平台。依托智能资讯平台聚合内外部资讯信息，挖掘数据信息内在价值，提升领域信息共享服务能力。智能资讯门户发布“五篇大文章”专栏，挖掘内外部“五篇大文章”相关的市场资讯、市场数据、研究报告等数据信息，提供全行员工共享使用；同时，对接相关业务系统，提供业务场景应用支持。
实践案例二
在传统业务拓展模式中，商业银行通常依赖网络平台及企业官方网站等渠道搜集企业信息，这类信息存在分布零散、质量参差不齐、难与行内信息融合等问题。尤其是面对具有轻资产、技术密集、成长迅速、风险较高和收益潜力大等特点的中小微企业提供服务时，客户经理经常面临较大挑战。
针对这一问题，兴业银行借助丰富的外部数据资源及高效的数据中台处理能力，历时一年打造了外部数据服务门户——“兴易查”。该平台的建立，深化了外部数据与内部数据的整合，并且显著提升了兴业银行的数字化运营能力。
图 2 兴易查产品系统界面
“兴易查”全面展示了客户的工商注册信息、园区信息、招标记录、诉讼情况、集团关联以及科技创新等多元化外部数据，并提供新企速递、客户洞察、营销线索等一系列拓展功能，在市场调研、挖掘客户、管理现有合作客户等多元场景中发挥重要作用，已成为兴业银行外部数据服务的关键平台。
二、保障数据质效 规范引入测试
数据要素市场快速发展丰富了金融机构可获取的数据类型，也进一步提升了金融机构应用外部数据的广度和深度。区别于传统商品，数据服务提供商会由于获取数据和处理数据能力的不同而导致 同类数据的可用性存在极大差异，从而直接影响金融机构在业务场景中数据应用的有效性及适用性。因此，在服务质量参差不齐的情况下，开展引入前验证测试成为金融机构引入外部数据的重要环节。
外部数据引入前测试可以最大程度确保所获取到的外部数据能够满足业务需求和数据安全合规要求，同时也能够作为申请正式引入数据的依据之一。但并非所有业务场景都可以开展业务可用性验证，例如，部分业务场景在业务开展前无法获取客户授权，或数据服务商由于自身管理要求，不支持事前验证等情况，因此，对于该类无法开展引入前验证的数据，则可能存在数据应用成效与预期出现较大差异的情况。
此外，数据引入后，在业务应用的过程中，也将存在业务规则逻辑调整、供应商数据质量变化等情况，无法保证引入时验证结果的长期有效性，因此金融机构还需持续加强对已引入数据的运营监控，定期评估业务应用的有效性和稳定性，适时调整应用方案，以保障数据应用质效。
实践案例一
建设银行搭建了数据互联平台，实现了与外部数据源之间的线上互联功能。平台功能包括产品发布、需求征集、线上传输等功能。
- 产品发布：即数据需求从被动收集改为主动推送，数据服务商可以在线注册用户，审核通过后在平台上发布数据产品，平台可以将数据产品推荐给行内业务部门。
- 需求征集：指行内如有新的外部数据需求，可以通过平台直接对外发布，并将需求发送给潜在数据服务商，邀请其参加行内的数据需求调研。
- 产品试用：提供外部数据产品的试用渠道，在试用效果达到预期之后可以平移至生产环境，提高投产效率。
- 验证测试：数据互联平台实现外部数据测试样本和结果数据的线上加密传输，保障了数据安全。
实践案例二
交通银行构建了全面的外部数据验证测试体系，在引入外部数据前，业务部门通过验证测试，评估各产品与业务的契合度，从而提高外部数据的业务效用。
- 验证申请：外部数据管理部门定期向总分行发布“行内外部数据清单”“市场外部数据清单”；业务部门依据清单以及业务场景，确定所需外部数据的意向和验证测试需求；数据验证团队据此提交验证申请，详细说明测试产品、测试方法及应用场景等。
- 验证测试：交通银行打造了多渠道、多模式、高安全性的测试体系，数据验证团队可根据数据服务商和业务场景在外部数据系统中灵活选择合适的测试方式。
- 验证分析：数据验证团队从查得率、准确度、数据分布、业务影响等多个角度对外部数据产品进行评估。若测试结果满足业务需求，则该结果将作为后续预算或费用申请的参考依据。
- 持续监控：外部数据管理部门与数据验证团队将对引入后的外部数据质量和业务成效持续监控，并与前期验证测试结果进行比对，实现外部数据的闭环管理。
三、提升管理效率 优化外数平台
随着人工智能和大数据技术的快速发展与进步，科技赋能在金融机构的演化变更中起到了越来越重要的作用，外部数据作为一种重要的原材料需要在组织范围内实现统一接入与管理以面对日益增长的业务需求，构建“统一规划、集中管理、资源共享、成本分摊”的外部数据管理平台尤为重要。搭建外部数据管理平台是金融机构逐步向统一集中管理模式转变的关键举措，也是实现外部数据管理效率提升的重要手段。
1、平台是外部数据管理的重要工具
集中管控数据，汇总数据供需
金融机构建立外部数据管理平台的初衷大多是由于在初期自主分散的管理模式下，外部数据的引入存在重复建设的问题。金融机构将所需的外部数据通过平台集中接入，能够对外部数据供应商及接口由数据管理部门进行集中管理。
一方面，平台可以直观展示金融机构已经具备的外部数据能力，减少数据管理部门与数据使用部门的信息差，集中审批各类数据需求申请，避免重复建设；另一方面，通过平台对内管控数据服务供给，精确掌控外部数据在各业务线的使用情况，提升数据的应用效率。
节省技术资源，强化业务支撑
外部数据管理平台可实现低代码或无代码方进行外部数据接口测试及对接，降低技术人员的技能要求及工作量。另外，通过平台可以在线接入外部数据接口或完成相应的接口变更，实现热变更， 无需等待内部上线流程，灵活支撑业务。
主备自动切换，保障业务稳定
外部数据管理平台可以实时监控数据接口的可用情况，数据管理部门可以配置接口的主备、分流机制并做好预警方案，在出现问题的情况下，平台可以自动切换数据接口并及时通知相关人员处理。
精细成本管控，优化数据应用
外部数据管理平台具备数据接口的相关统计分析功能，数据管理部门可以通过可视化图表对相关数据进行分析：
- 调用量及费用统计：外部角度层面，可以方便金融机构与数据供应商进行对账，减少人工环节产生的工作量及误差；内部角度层面，可以从内部部门、产品线等多角度切分成本，精细化成本控制。
- 接口性能及数据质量分析：对数据接口的响应时长、最大并发量等性能指标及数据准确性、一致性等质量指标进行监控及分析，为数据使用提供参考，并结合业务效能、数据成本综合评估数据供应商，优化数据运用效能。
2、平台围绕外部数据提供多元功能
各金融机构外部数据管理平台的功能有所区别，但现阶段金融机构对外部数据管理平台的基本功能达成了一定共识。信通院云大所联合多家金融机构和平台服务提供商编制标准《可信数据服务 外部数据管理平台技术要求》，对外部数据管理平台所需具备的基本功能要求进行了规制，包括外部数据的统一接入、集中管控、服务管理和平台配置四个方面（如下图所示）。
图 3 外部数据管理平台技术要求框架
此外，为支持更复杂的数据管理需求，许多金融机构根据业务需要对外部数据管理平台开展功能创新，进一步提升外部数据的管理水平。如建设银行通过多数据源免代码智能化接入，一键导入导出，操作便捷的同时提升集成速度；以及通过灵活准确的数据计费策略，匹配行方多种业务模式，实现自动账务管理。中原银行在外部数据管理平台创建组合服务，即对接口进行串行或并行编排调用，实现一次调用，多种数据返回；以及设置调用设置分流，可按照下游调用渠道按一定规则或比例进行分流调用。
还有金融机构着力将外部数据管理平台打造成为行内的运营管理中心，详细收集并梳理了数据管理部门、业务分析部门日常在外部数据管理所需的所有数据需求，形成完整的外部数据业务报表体系，经开发后自动生成近 30 多个数据报表，极大减少了相关部门的月度数据提取、分析工作量。
另外，外部数据管理平台的数据获取范围不再局限于平台本身，通过与其他系统的打通，数据分析从常规的调用量及费用维度，能够扩张到每笔数据调用的所关联的授信、用信事件决策情况，根据客户的用款情况预测数据调用的 ROI，对数据效能进行量化管控。
为更好地指导金融机构在外部数据管理方面的实践，大数据技术标准推进委员会在《金融机构外部数据管理实践白皮书（2023 年）》（访问《数治入门 | 金融机构外部数据全流程管理一览》下载）的基础上，发布《金融机构外部数据管理实践白皮书（2024 年）》，最新版白皮书立足外部数据领域最新发展，根据行业情况迭代了外部数据管理流程，对当前外部数据管理的热点问题进行具体分析，对外部数据管理的未来发展进行了展望。
来源：金融机构外部数据管理实践白皮书（2024 年），CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会。下载文档请在数治网微信公众号对话框发送“241107”获取链接。图片：Luke Chesser，Unsplash
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