以数据治理赋能银行金融科技.doc
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2、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
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4、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
5、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
6、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
7、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
8、”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
9、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。
10、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
11、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
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