《深入解读银行业金融机构数据治理指引：遵循基本原则，筑牢数据治理基石》
一、银行业金融机构数据治理应遵循的基本原则
（一）全覆盖原则
银行业金融机构的数据治理应当覆盖数据的全生命周期，包括数据的产生、采集、存储、使用、共享、删除等各个环节，从数据产生的源头抓起，确保每一个数据点在进入银行的信息系统时就具备准确性和完整性，在客户开户环节，要准确采集客户的身份信息、联系方式等基本数据，并且在后续的业务办理过程中，如贷款审批、理财销售等，这些数据要持续保持准确且能够及时更新，在存储方面，要建立安全可靠的存储机制，防止数据丢失或损坏，无论是内部使用数据进行风险评估、制定营销策略，还是与外部机构共享数据用于联合风控等情况，都要遵循数据治理的规范，直至数据达到生命周期的终点进行合法合规的删除操作。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）匹配性原则
数据治理要与银行业金融机构的发展战略、业务规模、风险状况等相匹配，不同规模的银行有着不同的数据治理需求，大型银行可能拥有海量的客户数据和复杂的业务线，其数据治理体系需要更加精细和全面，以应对跨区域、跨国界的业务运营和严格的监管要求，跨国银行需要处理不同国家和地区的法律法规对数据隐私保护的差异，其数据治理要确保在全球范围内的合规性，而小型银行虽然业务规模相对较小，但同样不能忽视数据治理，他们可以根据自身较为简单的业务结构，构建简洁有效的数据治理模式，重点关注核心业务数据的治理，如针对本地特色的信贷业务数据进行精准治理，以满足当地客户的需求并防范区域内的风险。
（三）持续性原则
数据治理是一个持续不断的过程，银行业金融机构面临的内外部环境在不断变化，新的业务类型不断涌现，监管要求也日益严格，随着金融科技的发展，互联网贷款、移动支付等新型业务产生了大量新的数据类型和数据处理需求，银行的数据治理体系需要持续改进和优化，以适应这些变化，随着监管机构对数据质量、数据安全等方面的监管不断加强，银行必须持续投入资源进行数据治理，不断完善数据治理的政策、流程和技术手段。
（四）有效性原则
数据治理必须切实有效，能够提高数据质量、保障数据安全、促进数据价值的实现，有效的数据治理能够为银行的风险管理提供准确的数据支持，在信用风险评估中，如果数据治理有效，银行能够准确评估客户的信用状况，从而合理确定贷款额度和利率，降低不良贷款率，在市场风险管理方面，通过有效的数据治理，银行可以及时获取市场数据，准确分析市场趋势，制定合理的投资策略，有效的数据治理还能提升银行的运营效率，通过优化数据流程，减少数据处理中的错误和延误，提高业务办理速度，增强客户满意度。
二、基于基本原则的银行业金融机构数据治理实践
（一）从全覆盖原则出发的实践
1、建立全面的数据管理制度
银行业金融机构要制定涵盖数据全生命周期的管理制度，明确每个环节的操作规范、责任主体和监督机制，设立数据质量管理岗位，负责对数据从采集到使用各个环节的质量进行检查和评估，对于数据采集环节，要制定详细的采集标准手册，规定哪些数据是必须采集的，采集的格式和精度要求等，在数据存储方面，要建立数据备份和恢复策略，确保数据在遇到自然灾害、系统故障等情况下能够迅速恢复。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、利用技术手段实现全流程管控
借助先进的信息技术，如数据仓库、数据湖等技术，对数据进行集中管理和全流程跟踪，数据仓库可以整合银行内部各个业务系统的数据，方便进行数据的查询、分析和管理，通过在数据仓库中设置数据血缘关系管理功能，可以清晰地追溯数据的来源和流向，确保数据在全生命周期中的可管可控。
（二）匹配性原则下的实践
1、战略导向的数据治理规划
根据银行的发展战略制定数据治理规划，如果银行的战略目标是拓展国际业务，那么数据治理规划就要着重考虑国际数据合规、跨境数据传输安全等问题，在业务规模方面，随着业务的扩张，要相应地提升数据治理的能力，当银行的分支机构增多时，要建立统一的数据治理框架，确保各个分支机构的数据治理标准一致。
2、风险适配的数据治理措施
针对不同的风险状况采取不同的数据治理措施，对于信用风险较高的业务领域，要加强对客户数据的深度挖掘和分析，提高信用评估模型的数据准确性，对于操作风险，要重点关注业务流程中的数据录入、数据修改等环节的管控，防止因操作失误导致的数据错误。
（三）持续性原则的实践
1、建立数据治理的动态评估机制
定期对数据治理体系进行评估，根据评估结果进行调整和改进，评估内容包括数据治理政策的有效性、数据质量的提升情况、数据安全的保障程度等，每季度对数据治理政策进行审查，看是否适应新的业务发展和监管要求。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、加强数据治理人才的培养和引进
数据治理需要专业的人才队伍，由于技术和业务的不断发展，银行要持续培养和引进数据治理人才，通过内部培训课程、外部进修等方式提升现有员工的数据治理能力，同时吸引具有数据治理经验的专业人才加入，以保证数据治理工作的持续推进。
（四）有效性原则的实践
1、以数据质量提升为核心
通过数据清洗、数据标准化等手段提高数据质量，数据清洗可以去除数据中的错误、重复和无效信息，数据标准化可以使不同来源的数据在格式和定义上保持一致，将客户的地址信息按照统一的格式进行整理，方便进行客户关系管理和风险评估。
2、挖掘数据价值
利用数据分析技术挖掘数据价值，银行可以通过建立数据分析模型，从海量的客户数据中发现潜在的客户需求，开发个性化的金融产品和服务，根据客户的消费习惯和资产状况，为客户推荐合适的理财产品，提高客户的忠诚度和银行的收益。
银行业金融机构的数据治理遵循上述基本原则是构建科学、合理、高效的数据治理体系的关键，通过在实践中不断落实这些原则，银行能够在日益激烈的市场竞争和严格的监管环境下，充分发挥数据的价值，提升自身的竞争力和风险管理能力。
评论列表