會上華為企業BG企業技術服務部大數據服務總監陳飚，發表了“大數據資產管理-從傳統到智能”的演講，以下為演講實錄：
第二塊我們看到從制度建設包括組織制度、管理制度和標準體系建設等方面做了一個全方位的了解。其中在組織制度方面，多數的支付機構都具備數據管理相關的組織制度，包括大部分的機構也都具備一定的組織制度和人員制度的規范手冊，其實我們在調研過程中也發現少數機構在部門之間還沒能夠形成互聯互通，存在一定的數據的一個孤島。
在標準體系建設方面，支付機構數據資產管理標準體系更新完善這方面有待提升，其中將近一半以上的機構還沒有形成數據資產管理的一個文本體系，有的數據標準比較完善，但是標準制作還是差強人意，標準這方面整個支付機構還是存在一定的不足。
第三個趨勢是數據管理組織職能向業務部門轉移，前面提到數據管理支付機構還是主要以技術部門為主，超過75%的機構是以技術部門牽頭負責，隨著數據管理工具手段不斷智能化，數據分析與業務決策的日益深度融合，數據管理的組織職能前移了，向技術和業務部門共同參與的模式發展。
同時相關的相關數據治理出臺以后，我們也會牽頭制定行業數據標準規范的一個體系，加強數據全生命周期的一個管理。
在數據脫敏方面我們進行了一個調研，數據脫敏主要還是傳統的加密技術，新興的一些技術的應用，包括人臉活體識別、水印技術方面，有應用，但是有一些應用比較少。在數據質量管理方面，整體來看支付機構態度和意識都非常強，有61%的機構是規劃了數據質量體系框架和目標，還有58%的機構持續進行數據質量問題的分析和解決方案，但是這些基本上我們看到手段目前還是沒有跟得上、就是利用、數據管理的機構只占到不到三成。
在教育培訓方面，絕大部分的機構都有針對數據包括數據安全等方面的一個培訓，特別是全員參與超過半數了，這方面做的相當不錯。
第三個方面談一下發展趨勢，支付信息價值非常高，支付行業每年在這么高增長、這么大規模的基礎上，我們移動支付、跨境支付還保持了成倍的增長，所以整個支付清算行業的規模處理的業務量是不斷壯大的，這帶來了數據規模的增長迅速而且種類也比較多，而且數據的格式方面由傳統的結構化數據向半結構化甚至非結構化轉變。
在領導機制這方面，這方面我們超前一點，我們看到一些包括我們去實地調研過程中有一些大型機構其實已經設立了包括首席數據官、首席信息官，這是專職的，但是其實我們也發現大多數的機構還是沒有對應的一個專業的職位，這方面的工作也是處于初步的起步階段。
