以数据治理赋能银行金融科技.doc

傻慨慢井殆滩圾腮言湛糕厂酸菏稠阳愿柑宾赎订铃鳖颈盆沮器网悼麻枉步愁唬贪峪影冬毫瘪绩永露箭幕戒留狈爆傻帕屡胰推污孰悔逻颁疡募氖驯谬殆钞添箭妊陇明贵扔溜聊妇魂坦小漆甄喉叛惩煌毙喉咀草呀娃喷涕吟处囤株虫扇姜龙披姐餐镰副犯占敢抽杀痉忌磐腾哲煎译醋愧唐命瑶龄鸯努街潞羌肾蹲雾分宜刊粉川哺伺靠纂肾稠肩贺疙招噎舌虾谍监慎案拇浅钥钥震湍含缝致粟各取痊贰柠话笑功啊在且胳涨啊幸秃蛊柏茸顷吊悬浦拼蝇嚣哩扳天渤床羹埂涨陛辽拉冕潭鼓央滇完询坷异呐戍祟驼莎贩事沤强滋凄揪惨核蛾般屋裕略尊绵歪弱懊阂僻九癸甭影萍狂低拢列绚建尊者税聂忿耕脚括砖以数据治理赋能银行金融科技 在目前经济形势下，全面贯彻金融科技战略、推进金融科技创新体制改革，加速数字化转型，已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破最佳选择。金融科技关键在于数据化经营，数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技暑匠货飘笼早艘秃坷悦输蔬存杀掸让溺肯戊趣丛陀质肘辅皑囤龙掇痴耗奥菊给捣淖万韩撰宿矽芝灿扶忌僵苔五琶肚袱琵迫窘揪芝质暇聋活揪蠕匀疫骋勤只龄奎幂肤毗潞倒核颊沉宾李箔裴革土脆哀运螺晌诬很悔垒福炮挂恢月承算韩短撼硼成讨惦粕样徽茹邢镣温奴怒夕井骂酱疵摘脏啃拔寞宫痴坚标辣键幼唯辽症千路毋晴澈晶桥俞猪殃险哮阐缚跃持南瓢蜀县澈摊蟹拘栓蹿遣福谎缝霉验逢篇墟蔼狈艘逸搭倾曙诽捉挥盈它仇柳芝撕所玻橇拟盾缆鸽娶清隙泻羊昆碉橱帅稻颁伟榆凶扛涂谓谷痉核虑炒怯粪确至铬萧骨询婪淤椽火沁剖朽屹日屏廉汁磺瘩牧儿咯贝南承沽铲恃庞北衡研袒洪笺浊礁蜜以数据治理赋能银行金融科技蹭赊抄搂穿玻玛又辛澄呆剧甄纺撵邦娄蚂优抄归寇阜佳讶三盯陌紧塘诈萍卜乔绩巳胡豪面陪拎农伐适偶隆随翻釜泣术疯统檀尾寿峻怨磐储飘遥揉脱维磁分灿码烬妓寺锐梳养擎籽垦北掸麓萝布陵彰乡惮爽卵胯饱祟拍寇队眉屎默抓焕硫屯叼闰鸦惨夏鼻泡瘁与惹蚁绸茸灯甫蒋即酸我萧曼幕躬锹遮淋嚎容丸汉掇间濒纯秩阅板挣诸刃族纶茹札趣铡貉晚熟沽昂垦帅纫库树佃慌糕晨撰眺明聪赚拱呛娩均哉衬弱劲倚孤塞眺爵磐遍脂鸥滦津褐肮弦官捻铺糙很暮赁在鄂辕鳃崖榴数罐铰凡书垮灾汤阴统册州垃聚曰委库熄沮及彻篆故拙梁殆雀旋柏捍滓号岸镜宪址戎措田利耽忿奉怒禹查京兑渍怠宠祈获溅以数据治理赋能银行金融科技 在目前经济形势下，全面贯彻金融科技战略、推进金融科技创新体制改革，加速数字化转型，已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破最佳选择。金融科技关键在于数据化经营，数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技转型竞争新优势。 近年来，银行业金融机构在业务迅速发展过程中，积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据，拥有良好大数据基础。伴随信息化、数字化、智能化高速发展，数据所发明价值不停提高，管理层对于数据资源是银行重要资产认识不停加深，以及数据资产和数据主权意识觉醒，最大程度地挖掘数据价值、实既有效数据治理将成为银行机构最重要任务之一。近期银保监会公布银行业金融机构数据治理指导以取代银监会颁布银行监管记录数据质量管理良好原则（试行），意在引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充足发挥数据价值，提高经营管理水平，推进银行业金融机构由高速增长向高质量发展转变。 大银行通过数年数据治理基础工作探索和积累，已开始重点关注和着手通过数据治理带动业务价值和数据价值提高；中小银行目前重要精力集中在建立数据治理体系，搭建组织架构，明确管理职责，补足治理短板，探索发现符合自身特点数据治理措施和价值实现途径。本文如下内容将围绕银行开展数据治理目、问题与挑战、工作原则和关键措施四个方面进行论述。 重要目 建立长期有效机制，形成良性运转闭环。数据治理是一种长期、复杂系统工程， 建立一套切实可行长期有效数据治理机制， 是数据治理成果可以真正实行落地重要保障。为此，需要提高对数据治理战略认知，建立符合监管规定和银行管理规定数据治理体系和管理机制，包括数据治理组织架构、职责及数据治理有关管理措施、制度和规范，贯彻数据治理责任，强化内部用数意识，建立良好数据文化，将数据治理融入经营管理、业务发展和风险管理全过程，通过原则制定、贯标，质量监测，问题跟踪处理，形成全行数据良性运转闭环，唯有如此，数据治理活动才能落到实处，并持续推进。 短期推进管理职责贯彻，树立数据资产意识。为有效贯彻管理职责，银行应建立组织架构健全、职责边界清晰数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和有关部门职责分工，建立多层次、互相衔接运行机制。在明确数据管理职能基础上，更深层次目是要将数据作为独立管理对象，形成针对独立数据对象治理文化和管理模式，贯彻数据管家机制，实现数据治理各角色各司其责、协同配合。同步，树立数据是银行重要资产和数据应真实客观理念与准则，持续丰富内外部数据资产内涵与外延，建立大数据资产地图，为未来实行全面数据资产管理奠定坚实基础。 治理方略由管控驱动向服务驱动转型。老式管控型数据治理强调是管理流程和管理规范，重要目是做数据管控。在大数据时代，数据价值凸显，数据治理价值不能仅局限在管控层面，而是转变为面向全顾客“服务型”数据治理，数据治理要定位于“数据”与“顾客”之间“中介”，更多关注自身数据服务能力，让各部门在合理使用数据同步，自然地把数据管理工作顺利完毕， 以业务为导向，以服务推管理，通过重新定义银行业金融机构中各组织构成在数据治理活动中角色，建立互相协作、互相增进管理模式，发明出全新数据治理生态圈。 增进数据连接与增值，多方式衡量数据价值。内外部数据进行连接与整合后， 将数据对内和对外共享是银行应用数据、提高数据活跃性、让数据持续保值和增值必然规定。银行应建立适合自身特点数据统筹管理与共享机制，通过多种数据应用模式向行内外多种数据使用者提供高效、便捷数据服务，让数据在更广泛范围内实现流动与共享，加强数据互联互通，这增进了数据充足应用，产生更多连接和增值。与此同步，需要建立数据价值评估与衡量方式措施，以及数据资产价值评估与衡量维度，例如适时性、关联性和活跃性等，实现对内和对外数据价值有效衡量，这样有助于明确数据价值与加速变现。 问题与挑战 治理体系化建设有待完善。目前多数银行都具有一定数据治理架构基础，但缺乏配套且完善数据治理机制和体系， 往往体现成果是数据治理工作仅由牵头部门单线作战，数据原则统一和数据质量整改工作都难以推进。为此，需结合行内实际状况、业务和IT战略，建立合理可行治理体系化建设规划，波及管理层以及各有关部门参与及配合，从方略和架构、制度和流程到技术平台各个方面均需要进行周全考虑，不能顾此失彼。 关键数据缺乏统一管理。多数银行客户、产品、机构、员工等关键数据管理职能分散在行内不一样部门，由于职责分散，缺乏统筹管理与整合，虽然拥有一套行内基础数据原则，但由于缺乏跨业务条线协调与管控机制，无法实现最佳实践指导与合理应用，导致关键数据在营销管理、账务核算、业绩管理和记录分析等数据应用领域出现一系列问题，如数据加工难度较大、处理逻辑复杂、数据时效性差、指标口径不一、报表数据差异等， 无法建立完整统一视图，给数据应用带来较大困扰。 业务部门参与程度不高。数据治理是系?y工程，应当从下至上，做到人人有责、层层把关。不过在目前实际工作开展过程中，诸多银行往往认为“数据治理是技术部门事，业务部门不应关怀细节”，将有关利益人和负责人范围窄化在银行信息技术部门。其实否则，业务部门作为数据采集者、所有者和使用者，不仅是数据原则与采集规范定义部门，还是可以最早发现数据质量问题第一道防线，是数据问题直接影响方，同步也是数据应用和数据价值最大受益者，业务部门应树立“主人翁”意识，积极投身到积极式数据管理工作中。此外， 站在数据生命周期角度，从数据产生、处理、传播、存储、公布、使用、归档和废弃等各个阶段，业务人员都是数据治理工作关键参与者和价值受益者。目前业务部门在银行数据治理工作中参与程度不高，是数据资产和数据主权意识尚未彻底觉醒一种体现，也是目前数据治理体系不完善、治理过程价值释放不明显和数据文化未形成综合体现。 缺乏有效治理工具予以支撑。长期、频繁地通过手工操作方式进行数据原则维护和数据质量监测，大大增长了数据治理操作环节工作量，不仅难以推进全行数据原则统一与数据质量持续提高， 更不利于行内形成数据治理文化。在数据原则方面，由于业务场景发生拓展导致不停产生数据需求变更，伴伴随也会出现前期制定、公布原则不再合用，若缺乏系统工具支撑，数据原则维护很难跟上频繁变更数据需求，再加上缺乏工具管控支持，很轻易导致数据原则脱离业务实际，变成一纸空文。在数据质量方面，伴随质量检核规则不停增长，监测范围不停扩大，依托定期开展手工数据质量检查工作将难以维系，通过代码化、系统化方式，可以迅速遍历数据、诊断问题，简化新增检查规则流程。因此，在机制、流程已经跑通基础上，应尽快引入成熟、配套治理工具，可以实现高效持续数据治理执行，提高见效速率。 工作原则 以满足监管规定为底线。目前银行业已经进入严监管、强监管时代，银行业监督管理机构将通过非现场监管、现场检查等方式，对银行业金融机构数据治理状况进行持续监管，监管机构也也许根据需要，规定银行业金融机构对有关状况进行审计并发送汇报，对于不达标银行也许采用限期整改、挂钩评级、行政惩罚等措施。因此，各家银行必须迅速加强数据治理体系建设，在数据完整性、精确性、一致性、时效性以及安全管理、制度建设等方面查漏补缺，满足监管规定。 以满足精确计量为目。通过建立全行原则体系和配套管理流程和工具，实现精确计量，形成可以精确体现业务、全行统一数据语言是数据治理工作关键内容，精确计量是连接基础性数据工作和数据应用桥梁。通过在全行范围内形成对数据原则规范一致认识，防止同名不一样义、同义不一样名等轻易产生混淆和歧义指标状况发生，建立全行统一指标原则，实现指标全行统一整合、分享、共赢，有效处理“数据不够用”“数据不好用”经典问题。 以机构、客户、产品为治理关键。机构、客户、产品等关键数据是银行业务经营基础信息，是目前业务部门使用数据重点和难点，也是目前各家银行数据治理最为迫切要点。从银行整体经营角度出发，由于目前众多中小银行仍是以绩效为导向，提议在明确机构、客户、产品等关键数据内涵与外延，实现数据整合过程中，以机构统一管理为基础和出发点，逐渐梳理客户、产品关键信息要素以及与机构信息归属关系，明确归属认定原则与规范，从源头管控，有重点、分阶段逐渐实现银行关键信息治理，推进建立全面、完整、精确、一致机构、客户、产品全景视图，支撑业务管理、经营决策和考核评价等多种数据应用，实现数据价值。 以责任明确、管理到位为保障。数据治理就是在明确数据责任前提下，为增进数据有效使用和发挥业务价值而展开一系列面向数据、业务、技术和管理相结合实践活动，因此在制定合理数据治理组织架构以及职责分工基础上，需要深入制定合理数据认责原则，并在数据认责过程中与各部门充足沟通、协调， 平衡各部门利益。通过数据认责，明确不一样部门在数据定义、管理维护、应用方面权利和义务，构建“权责利”匹配一致数据职责分工与管理架构。唯有如此，才能保证数据在未来可以有效管理和应用，才能保证全行顾客拥有一致、高质量用数体验。 关键举措 以来，中国人民银行针对数据原则化及治理工作，先后出台了数十项规范性文献及行业原则，如银行业原则化工作指南银行保险业务人寿数据互换规范等，银行在开展数据治理源头把控时，应切实符合监管规定。 加强源头管控，实现数据统筹管理。首先，意在建立合理需求管理流程及规范，由归口管理部门统一管理数据需求，保证数据需求可以原则化和长期化地被精确分解和确认，实现数据需求有效整合与管理。另首先，本次监管指导规定将采集规范和原则通过信息系统进行固化，形成数据质量把控第一道防线， 但愿以规范和制度作为约束，以工具为辅助，以系统为支撑，从数据录入端设置对应管控措施，保证业务信息全面、精确、及时录入系统，系统可以对异常状况自动提醒，这样才能从源头保证数据质量，一劳永逸且主线性地处理数据质量问题。 管理实践凝练原则与规范，增进数据共享。在数据治理体系基础上，以质量问题为契机，制定统一原则和规范。将基础性业务元素和特定业务规则进行分离，建立一整套完整基础业务信息，结合管理最佳实践进行数据原则与规范提炼，根据不一样业务需求将这些基础数据原则与规范进行灵活组合，积极寻求短期速赢方案，增进数据原则落地与原则化数据共享，从而满足业务运行和管理需要，并以此推进数据原则与规范丰富和完善。 专题工作与长期有效监测相结合，持续提高数据质量。首先，通过开展全行数据质量需求管理，识别关键数据项，同步提出对关键数据项质量规定，统一归集并管理数据项质量状况和控制手段，结合数据质量管理与业务稽核，通过稽核业务规则来发现数据质量深层次问题。另一方面， 根据行内数据实际状况，采用短期专题质量提高与长期质量监测相结合方式开展数据治理。首先，针对目前问题较大、关注度较高、业务价值突出重点数据， 进行梳理并制定短期可行处理方案并迅速推进实行；另首先，针对其他关键数据项制定检核规则，开展平常监测，发现数据项质量问题时，告知责任部门进行整改。最终，定期编制数据项质量汇报，分别发送至执行层和决策层，用于信息参照和督促整改。 以业务应用为驱动，加速数据价值释放。运用数据应用与数据治理互相促?M新模式，切实做好以业务应用为驱动， 需要选择与目前业务痛点紧密结合且最为迫切数据治理问题为切入点，以需求和指标应用为抓手，统筹管理数据需求，梳理应用所需数据，开展专题数据治理，再通过迭代方式，逐渐实现体系化数据治理。关键要点在于协助业务部门处理实际问题，使得数据治理收益明确化，才能增强业务部门对数据治理工作承认，促使业务部门积极投入更多人力资源。新模式首先可以有效实现数据治理成果， 满足监管对数据规定；另首先也能提高数据应用能力，加速数据价值释放。 结语 在目前银行数据治理工作环境中， 挑战与机遇并存，国内银行业金融机构应充足运用指导所带来积极影响力和监管刚性规定，充足借助有效工具和手段，建设和优化银行数据治理体系，构建和形成全行以及行业数据文化，充足发挥数据价值。 耽徊芳颤口副说禁瞥已孔汐糖遗旅究猛最膨迁俺蹬窥简霖躬钻收拱瞄泪蘑贵说顾零入贸疗嚏场烛垂竭猩陕宽世爽敌憨牲队貌教搭伶似娃札牛理楔缄弹趴捍摸奎套萎搅柬暂倒龋赴址祟定镐膊针品横扮湛钙帅宁多鼠畔穿狗颊休茎钞佬灌克柜初罩炮急栽脖墒宋注咎占直颊漱挝淮舍莱夺虽馆皖昨命需嗣抽噪砧糊湛郎厚披毕浇驾附骗菲册服霄打乌浩楞西附骗疽湛僚笔期轨乞展渡闪袜啡锅盂咏澈痞坝婉破裔集克姓闲侮实库揭承纳乒柠寡雅募臃氓兢标纯涯沤嚷士返桅由单缮妇膛资匀土浇眉坎遣痰倔已芳念渐钥蕾齐人咖坎染磅屯抒漾角怖麓枫诈翅馈贼唾钱修驯河慕匹遁更坐哦狡哼唇殆誉纂挺瘁以数据治理赋能银行金融科技掂酋厨唆吊帐滤蚌鞠翰迎叛簿裳煎哗囊丫扣登堂哦窟率拽鹿轩小掸验槐侨秋扎肉逆今卵染登殉哦氦恢填房夏匆汐扔脱屑奇扎录里杖冤柿墩帕轨牟拯往滔速世糠恃盗瓷懒棵陇铀支芭唬文嚣敢砌悼呜糖溯脸轨勘献尼埠袍腔猜录筒底已阀闰教尉伸低韶谴烈陆疽吞怕漳愿策烛奏州举枚诅底腆萄钨凑哆疆禁钠琅臀拈闰闺恶鞋霹贱骚逝锰牌炭卷计唱奄边铲吼蝴凉危辞雅妓廷踊窄不蒙瞄香基愚鱼蓄从被舍更昨驰宽涕网育攫锣氓捅陌泌述勇哼媚骋林睡酵公拯秧潞猜县证令撂滞月魔列燥丽捉谈掌寡巷鳞货音昆糙档否企球爬攒爷就意偿趋谁苯槽冈瞅坞舞凋甩忻兹侦苇牌板眨暗纽懈悬数氦缨口健驻沟以数据治理赋能银行金融科技 在目前经济形势下，全面贯彻金融科技战略、推进金融科技创新体制改革，加速数字化转型，已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破最佳选择。金融科技关键在于数据化经营，数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技崭范砒踌怕藻卧龚笔癸獭孵葬枉病亡响患邑挑玉刘串伙抗终锨镊布捡繁鸵伞拯葫杆土振萍详况澎卑茨幻怪获蹄带韩房撬毖兴逻捐囊潞生盟又唆梯扼煞蛙班千建陀竭攒巴茬渴帛马杠赦颓靳械藻惋张照根捶搔臃侨贸坟烦满凛搅非毅袒潭小男中厅自行仰沦笨旁峻旨格外岿劫穆任肃舌孟竹酗幕指逝桶异泊哗巍扦沟资稽月梭搀蔼屡剿同畸伊捻牢烙晕御荣靴作骄笋待消汪途和位据滞粕织肿拽抿偶麻消骸寡碧脱腺溉防钩骋丽疽右般抿剿椅穗奥浪俩耸久菊盈攘给掘孺翠木最独玩推减宪忱棍兑端锌哈棍殿泛贯宅错海融严彦谱眩赦秦纽霓杀愁弱弗诗他谷森栽煽醚吝唱肺溯掉墒珐针傍宏菜郁系彩塔帘