数字化转型视角下的银行数据治理.docx
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1、数字化转型视角下的银行数据治理导语:从互联网金融、移动金融到物联网金融、区块链 金融,再到大数据金融、智慧金融、元宇宙金融 银行业 金融机构正在全面开启全新的数字金融时代。为有效激发和 实现未来银行的价值创造,充分发挥银行架构引领的“指挥棒” 效用,银行业金融机构需要从企业架构、业务架构、IT架构、 数据架构、技术架构、应用架构等方面全面开展未来银行架 构规划。本期专题栏目特邀中国社科院金融所支付清算研究 中心主任杨涛,深入解析数字化转型视角下的银行数据治理。银行数据治理的政策背景问题的提出近年来,数据治理成为商业银行开展中的关键问题之一, 也是监管层关注的焦点。回顾历史,监管部门于20n年公
2、布 了银行监管统计数据质量管理良好标准(试行),2018年 发布了银行业金融机构数据治理指引。在此阶段,对于银 行的数据监管政策,逐渐从数据质量考核结果导向的监管演 变为对管理层面上的数据治理全方位要求。面对监管要求与平安可靠。近年来,在金融科技与数字金融变革中,金 融业既取得了大量成功经验,也存在许多教训。促进金融科 技创新与数字化转型,须防止粗放式扩张和防止泡沫积累, 处理好创新与平安的边界,守住不发生系统性风险的底线, 防范非系统性风险的积累,明确创新的底线与负面清单。同 样,在优化银行数据治理过程中,也应该以平安稳健为生命 线,有效防范各类潜在风险。一是加强数据源头管理,既努 力打破数
3、据孤岛,更好地利用行内外数据,也要加强隐私保 护,同时有效降低数据清洗中的风险,全面提升数据基础质 量。二是在技术平安方面,能够高效应对针对金融服务行业 的数据攻击,更好地保证业务的连续性。三是在数据管理和 数据建模中,制定完善、规范的数据管理流程并强化管理执 行力,优化数据建模标准,并转变只建模不落地或随意落地 的传统思路。四是在数据应用方面,真正做好数据平安保护, 借助多方平安计算、联邦学习、隐私计算、可信区块链、标 记化等技术,确保数据可用不可见、可用可计量、最小够用、 专事专用。五是在数据交换方面,构建规范、标准的数据分 发机制,打造统一的数据交换平台,突出数据难以互联互通、 共享共赢
4、的潜在阻碍。合作共赢。正如开源成为技术开展的重要趋势,生态共 建、合指成拳也成为数字化转型与数据治理建设的首选路径, 跨部门、赛道、厂商而提供综合解决方案的商业模式成为主 流。如规划中强调要“发挥大型金融机构带动作用和示范 效应,加强金融科技共性技术、资源和服务的开放合作、互 惠共享,联合高等院校、科研院所、高新技术企业等搭建专 业化金融科技产用对接平台,依法合规参与数字技术开源社 区等创新联合体”。一方面,数据治理可以与开放银行建设更 好地结合起来。众所周知,源于海外的开放银行最初就是从 数据共享入手,通过应用程序编程接口(API),以实现数据 流在不同系统之间的实时流动和功能的无缝集成。实
5、际上, 多年前商业银行就已经开始应用API接口,后来随着大数据、 人工智能、区块链等技术快速突破,加之众多金融科技企业、 互联网金融企业带来的“金融脱媒”挑战,使得银行在开放银 行视角下再度重视API,并把其作为提升零售客户和对公客 户服务质量的重要手段。当然,中国特色的开放银行创新受 到数据开放的更多监管约束,但仍然可以在合规前提下充分 探索边界与空间。另一方面,“数字化+生态圈”也是银行变革 的主要路径,基于移动端和互联网平台,国内银行已经开始 引入数字化生态合作,打造创新业务模式。在数据治理方面, 尤其对于中小银行来说,可以依托外部技术企业的数据模型 快速建立数据建模能力,然后在各业务部
6、门配置数据管理与 分析资源,再把大数据分析结果全面应用在业务领域,从而 为获客、风控及运营等提供有效的数据支持。银行数据治理的环境保障除了需要商业银行自身加强和完善数据治理工作,政府 与监管层面也应一起努力创造更好的外部环境。推动数据治理的规那么完善。例如,从数据要素在整个社 会再生产中发挥的作用来说,离不开数据生产、交换、分配、 消费等环节,作为重要起点就需要考虑数据要素确权问题; 个人信息保护、国家平安信息保护等问题始终贯彻在数据应 用中;数字治理离不开对ESG的关注,即企业环境、社会和 治理绩效的开展与评价理念,因为在数据应用中也可能存在 算法黑箱和信息不对称,即便表达出高效的商业模式价
7、值, 也可能忽视金融科技与数字伦理。当然,在银行业数据治理 中有更加具体的监管约束,尤其是数据平安与隐私保护方面, 这些都需要在实践中进一步完善。以数据治理的标准化为支撑。央行目前已发布金融标 准化“十四五”开展规划,提出以标准化引领金融业数字生态 建设,尤其是稳步推进金融科技标准建设、系统完善金融数 据要素标准等。客观来看,现有银行数据治理探索也存在标 准化意识缺失、管理职责不到位、关键数据标准研制和贯彻流程不畅等问题,亟待以推动标准化来解决矛盾。强化专业人才保障。规划突出强调金融科技人才的重 要性,数据治理也离不开行业人才能力的提升。银行业普遍 缺乏大数据相关人才,如精通业务且懂数据治理的
8、数据业务 人才,主要负责业务应用场景分析和设计;专业的数据分析 人才,主要负责数据分析和建模;数据技术人才,主要负责 数据处理和系统平台建设。如果不能尽快在全行业推动中高 端人才的培育和提升,数据治理就成为“无源之水、无本之 木”。同业创新压力,银行业逐渐从数据治理成熟度的视角来认识 和应对相关问题,众多银行开始积极行动和探索布局,迈出 深化数据治理和数字化转型开展的重要一步。此后,随着数字化上升到国家战略,仅服务于监管数据 治理的开展思路已不再能满足经济金融数字化的大趋势。我 们看到,2020年4月中共中央、国务院发布关于构建更加 完善的要素市场化配置体制机制的意见,首次将“数据”与土 地、
9、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一,提出 要加快培育数据要素市场。2022年1月印发“十四五”数字 经济开展规划,指出“鼓励银行业金融机构创新产品和服务, 加大对数字经济核心产业的支持力度”。2022年第2期求 是杂志刊发习近平总书记重要文章不断做强做优做大我 国数字经济,文中提出“要充分发挥海量数据和丰富应用场 景优势,促进数字技术和实体经济深度融合”。至此,银行数 据治理被赋予了更高的历史使命,是银行数字化转型、银行 服务经济数字化转型的重要切入点,也是推动银行业由高速 增长向高质量开展转变的主要“抓手”,能真正促使银行拓展 新业务,挖掘新动能,提升服务能力,提高经营管理质效。从近
10、期两份政策文件看银行数据治理2022年1月,央行发布金融科技开展规划20222025 (以下简称规划)、银保监会发布关于银行业保险业数 字化转型的指导意见(以下简称意见),这两份重要文件 进一步突出了在金融机构数字化转型过程中,如何发挥好数 据要素的核心价值,也厘清了新形势下银行数据治理的战略 视野与原那么。在规划中有93次提到“数字”,把“数字驱动”作为四 项基本原那么之首,把“金融业数字化转型更深化”作为首要发 展目标,把“充分释放数据要素潜能打造新型数字基础设 施”“激活数字化经营新功能”作为重点任务。其中,特别指出 要“深刻认识数据要素更要价值,制定企业级数据规划和开展 战略,明确数据
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