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《农商行数据治理政策建议：以提升年活动为契机，构建数据治理新格局》
随着金融科技的迅猛发展和数字化转型的加速推进，农商行面临着日益复杂的数据管理挑战，数据作为银行的核心资产，其质量、安全性和有效利用程度直接关系到农商行的竞争力、风险管理能力和可持续发展能力，在银行数据治理提升年活动的背景下，制定科学合理的数据治理政策具有至关重要的意义。
农商行数据治理现状与问题分析
（一）数据治理意识淡薄
部分农商行员工对数据治理的重要性认识不足，仍然将数据视为业务流程的附属品，而没有将其提升到战略资产的高度，这导致在数据采集、录入、存储等环节缺乏严谨性和规范性，数据质量难以得到有效保障。
（二）数据质量参差不齐
1、数据准确性方面，存在人为录入错误、系统接口数据传输错误等问题，客户的基本信息可能因为开户时柜员的疏忽而录入错误，或者不同业务系统之间的数据交互时发生数据扭曲。
2、数据完整性不足，一些关键业务数据存在缺失现象，如某些贷款业务可能缺少完整的抵押物评估信息，影响信贷风险评估的准确性。
3、数据一致性较差，同一数据在不同系统中可能存在差异，给数据整合和分析带来极大困扰。
（三）数据安全面临挑战
1、网络安全威胁不断增加，农商行的数据存储和传输面临黑客攻击、数据泄露等风险。
2、内部数据访问权限管理不够精细，存在权限滥用的可能性，可能导致敏感数据被不当获取。
（四）数据治理架构不完善
1、缺乏统一的数据治理组织架构，数据治理职能分散在各个部门，导致协调困难、责任不明确。
2、数据治理流程缺乏标准化和规范化，从数据产生到数据应用的全过程缺乏有效的管控。
农商行数据治理政策建议
（一）强化数据治理意识培养
1、开展全方位的培训教育活动
- 针对不同层级的员工，制定分层级的数据治理培训计划，对于高层管理人员，重点培训数据治理的战略意义、对银行整体竞争力的影响等内容；对于基层员工，侧重于数据采集、录入等基础操作规范以及数据安全意识的培训。
- 通过内部培训、外部专家讲座、在线学习平台等多种方式，确保员工能够深入理解数据治理的内涵和要求。
2、建立数据治理文化
- 将数据治理纳入农商行的企业文化建设，在全行上下营造重视数据、尊重数据、善用数据的文化氛围，设立数据治理优秀员工奖励机制，鼓励员工积极参与数据治理工作。
（二）提升数据质量
1、数据质量管理流程优化
- 建立数据质量事前预防、事中控制、事后评估的全流程管理机制，事前，制定详细的数据标准和规范，明确数据的定义、格式、取值范围等要求；事中，通过数据清洗、校验等技术手段，实时监控数据质量，及时发现和纠正数据错误；事后，对数据质量进行定期评估，形成数据质量报告，针对存在的问题提出改进措施。
2、数据质量责任落实
- 明确每个部门和岗位在数据质量方面的责任，将数据质量指标纳入绩效考核体系，对于直接负责数据采集的柜员，将数据录入的准确性作为绩效考核的重要指标之一。
（三）加强数据安全管理
1、技术防护措施
- 加大在网络安全技术方面的投入，采用先进的防火墙、加密技术、入侵检测系统等，保障数据存储和传输的安全。
- 建立数据备份与恢复机制，定期对重要数据进行备份，并进行数据恢复演练，确保在发生数据灾难时能够快速恢复数据。
2、数据访问权限管理
- 细化内部数据访问权限，根据员工的岗位职责和工作需求，授予不同级别的数据访问权限，建立严格的权限审批流程，确保权限的授予合法、合规。
（四）构建完善的数据治理架构
1、建立统一的数据治理组织
- 设立数据治理委员会，由农商行的高层管理人员担任委员会成员，负责制定数据治理的战略规划、政策和重大决策，下设数据治理执行小组，负责具体的数据治理工作的组织、协调和实施。
2、数据治理流程标准化
- 制定涵盖数据采集、存储、处理、分析、应用等全生命周期的数据治理流程标准，明确每个环节的操作规范、责任部门和岗位、输入输出要求等，确保数据治理工作的有序开展。
在银行数据治理提升年活动的推动下，农商行应积极响应，通过强化数据治理意识、提升数据质量、加强数据安全管理和构建完善的数据治理架构等多方面的政策建议，全面提升数据治理水平，这不仅有助于农商行提高自身的运营效率、风险管理能力和客户服务水平，更能在日益激烈的金融市场竞争中占据有利地位，实现可持续发展，数据治理是一个长期的、持续改进的过程，农商行需要不断根据市场变化和自身发展需求，优化数据治理政策，以适应不断发展的数据管理需求。
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