近年來，銀行業機構在頂層設計上紛紛強化數據治理，數據治理能力已成爲銀行數字化轉型的重要驅動力。

9月7日，由《中國銀行保險報》主辦的“轉型提質 數字共榮”2022中國銀行業數字化轉型峯會在山東省煙臺市舉辦。在“圓桌討論”環節，多位嘉賓圍繞“數據治理與數據應用”展開熱烈討論。

數據治理重要性凸顯

2018年，中國銀保監會印發《銀行業金融機構數據治理指引》（以下簡稱《指引》）。

“隨着《指引》出臺，我們成立了大數據部，每年圍繞數據治理的相關工作，定期向董事會和高管作相關的專題彙報。”江蘇銀行信息科技部數智創新部副總經理王雲峯說。

王雲峯表示，目前，銀行業普遍對數據治理保持高度重視，行業已形成了關於數據治理的共識。江蘇銀行正在舉全行之力提升數據治理能力，並對科技服務架構進行了優化，讓數據中臺專注做數據治理這件事。

從行業整體發展來看，“當前銀行業對數據治理的探索已經進入到深度挖掘應用的階段。但中小機構和頭部機構存在明顯的區別，頭部機構整體上已從前期佈局推進至數據的信息化應用階段，中小機構也充分意識到了數據治理的必要性和數據的價值。”哈銀消費金融科技研發部副總經理陳沖衝表示。

這個過程中，機構也遇到了不少挑戰。國科華盾總工程師崔恩澤認爲，在數字治理如何落地方面，行業仍然存在一系列困惑。同時，數字化治理對複合型人才要求非常高，目前相關人才缺口還比較大，需要補足人才短板。

“數據治理本身的範圍比較廣，需要有強大的戰略定力來推動這件事，需要業務和科技部門相互配合、形成合力。在實操方面，當前，銀行的數據來源較多，既有內部沉澱的數據，也有外部引入的數據或者全量數據，數據結構較爲複雜，在數據治理過程中，銀行業需要重點關注數據的對標和落標問題。”王雲峯指出。

建信金科交付事業部高級專家楊錫明認爲，系統推進數據治理，首先要具備一個良好的高層環境，形成自上而下的數據治理願景，統籌規劃短期和長期目標，明確各部門治理職責，制定發佈相關規章制度，明確目標、組織、制度後，才能更好地開展數據治理工作。

把握數據治理關鍵

數據治理屬於“冰山下的工程”，整改週期長、涉及範圍廣、見效速度慢，同時需要業務部門和技術部門多方協調，需要機構從頂層設計方面統籌，所以要具有強大的戰略定力。對於銀行而言，如何整合資源、把握核心是關鍵。

陳沖衝表示，在數據治理過程中，首先要解決組織制度的問題，要保證數據治理工作的規範性和嚴肅性，給數據治理工作以組織制度的保障；其次，要解決“人”的問題，數據治理涉及跨部門協作，如何在人員部署方面統一目標、協同推進是落地關鍵；再次，要解決價值衡量的問題，從近年來的實踐情況來看，如何衡量數據價值，目前行業仍缺乏相對統一的標準或規範。

總結建信金科相關經驗，楊錫明介紹，一是建立了完善的數據治理組織。吸納和複用業務部門、技術部門的精兵強將，將制度規範落實到數據主體、責任到人。二是構建有效的數據治理工作機制。制定完善制度規範，保證數據管理工作各項措施有效落地，同時還形成了評價和考覈機制。此外，通過集中授課、項目實踐等方式培訓骨幹人員掌握大數據分析工具，爲行內輸送一批專業數據人才。

重視數據治理“平衡”問題

“從近年來的行業實踐來看，無論是金融機構自身的數字化轉型，還是依靠金融科技企業爲金融機構提供技術賦能，普遍存在技術和業務‘兩張皮’的狀況。數據應用既是數據治理的結果，也是促進數據治理的驅動力，如何做好兩者的協同？”中關村互聯網金融研究院院長劉勇在討論中拋出了這一問題。

陳沖衝認爲，數據治理工作是一項技術和業務融合的工作。解決這個問題的關鍵在於找到目標的共性，如何把兩個目標變成一個共性目標，找到業務和技術價值的統一性是關鍵。實踐中，一方面要以技術驅動業務的創新發展；另一方面，要通過業務的發展驅動、反哺技術的創新。

“數據治理和數據應用，兩者並非相互矛盾，而是相輔相成的。”楊錫明指出，很多銀行以數據應用或業務發展爲契機，開展重點領域數據標準化、數據質量的提升，逐步完善了數據治理架構，提升了數據應用能力，以數據應用驅動數據質量局部改進，帶動了數據治理工作的全面開展。

在數據治理與運用過程中，如何把握好創新與安全的邊界，守住不發生系統性風險的底線也尤爲重要。

崔恩澤認爲，銀行業機構要把數據安全治理的規劃納入到銀行戰略框架中去，與銀行的頂層設計同步規劃；在數據分級分類方面，要做好數據資產的盤點，區分重要數據，針對數據的分類分級，加強相應的安全保障措施，強化數據運營的管控。

“隨着《個人信息保護法》的出臺，銀行業機構要對個人信息和敏感數據的採集、存儲和利用加強必要的監測預警措施和管控措施，強化落實個人信息保護的主體責任。”崔恩澤說。

記者 於晗

來源：中國銀行保險報