困境剖析与对策建议
一、农商行数据治理存在的困难
（一）数据质量方面
1、数据准确性不足
- 农商行在业务开展过程中，由于基层网点众多，员工操作水平存在差异，在数据录入环节容易出现错误，在客户身份信息录入时，可能会出现姓名、身份证号码等关键信息的拼写或数字错误，这些错误数据在后续的业务流程中如信贷审批、风险评估等会产生误导，影响决策的准确性。
- 历史遗留数据的准确性问题也较为突出，随着农商行的发展，早期业务系统不够完善，一些数据在迁移和整合过程中出现了偏差，但是没有得到及时有效的清理和修正。
2、数据完整性缺失
- 部分业务场景下，数据采集存在漏洞，例如在农村小额信贷业务中，对于一些客户的非财务信息，如家庭劳动力情况、农业生产规模等信息采集不够全面，这使得在进行风险评估时，缺乏足够的依据，无法全面准确地衡量客户的还款能力和信用状况。
- 数据整合过程中也会导致数据完整性问题，不同部门使用不同的业务系统，当进行数据汇总和整合时，可能会出现某些字段缺失或者数据记录不完整的情况。
（二）数据标准不统一
1、部门间差异
- 农商行内部不同部门往往根据自身业务需求建立数据标准，信贷部门和会计部门对于客户的分类标准可能不同，信贷部门可能根据客户的信用等级和贷款用途进行分类，而会计部门则按照会计核算规则对客户进行分类，这种部门间的数据标准差异，导致数据在跨部门交流和共享时存在困难。
2、系统间差异
- 随着农商行信息化建设的发展，引入了多种不同的业务系统，这些系统在开发时可能没有遵循统一的数据标准，导致数据的格式、编码等不一致，一个系统中的日期格式为“年 - 月 - 日”，而另一个系统则为“日/月/年”，这给数据的整合、分析和挖掘带来了极大的障碍。
（三）数据安全与合规
1、安全风险
- 农商行面临着日益复杂的网络安全环境，数据泄露风险不断增加，农村地区的网络基础设施相对薄弱，农商行基层网点的网络安全防护能力有限，随着农商行数字化业务的拓展，如网上银行、手机银行等业务的开展，数据在传输和存储过程中面临着被窃取、篡改的风险。
2、合规压力
- 金融监管部门对银行数据治理的合规性要求越来越高，农商行需要遵守诸如《巴塞尔协议》等国际标准以及国内的金融监管法规，由于农商行的规模和发展水平的限制，在数据治理的合规方面面临着较大的挑战，在数据隐私保护方面，可能存在对客户数据使用权限管理不规范的情况。
二、对农商行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理体系
- 农商行应制定全面的数据质量管理政策和流程，明确数据质量管理的目标、职责和考核机制，从数据的产生、录入、存储、使用到清理的全生命周期进行质量管理，建立数据质量监控指标体系，对数据的准确性、完整性、一致性等进行实时监控。
2、加强员工培训
- 针对基层员工开展数据质量相关的培训，提高员工的数据意识和操作技能，培训内容包括数据录入规范、数据审核要点等，通过培训，使员工认识到数据质量对农商行业务发展和风险管理的重要性，从而减少人为因素导致的数据质量问题。
3、数据清理与修复
- 定期对历史遗留数据和存在问题的数据进行清理和修复，可以采用数据挖掘技术对海量数据进行分析，找出存在错误和缺失的数据记录，然后根据相关业务规则和数据源进行修正和补充。
（二）统一数据标准
1、制定全行统一的数据标准
- 由农商行总部牵头，联合各部门制定统一的数据标准，包括数据的格式、编码、分类标准等，在制定标准时，要充分考虑各部门的业务需求和现有业务系统的兼容性，对于客户信息数据，制定统一的字段定义、数据类型和取值范围。
2、建立数据标准管理机制
- 设立专门的数据标准管理部门或岗位，负责数据标准的维护、更新和监督执行，当业务发生变化或者新的监管要求出台时，及时对数据标准进行调整，对违反数据标准的部门和个人进行问责。
（三）强化数据安全与合规
1、加强数据安全技术保障
- 加大对网络安全技术的投入，如防火墙、加密技术、入侵检测系统等的应用，特别是要加强基层网点的网络安全防护能力，对数据传输和存储进行加密处理，防止数据泄露和篡改，采用高级加密标准（AES）对客户敏感数据进行加密存储。
2、健全数据合规管理制度
- 建立完善的数据合规管理框架，明确数据使用、共享和保护的规则，按照监管要求，对客户数据的隐私保护、数据的跨境传输等进行严格管理，定期开展内部数据合规审计，及时发现和纠正不合规行为。
农商行数据治理是一个系统工程，需要从数据质量、数据标准、数据安全与合规等多方面入手，不断优化数据治理体系，以适应日益复杂的金融市场环境和监管要求，提升自身的竞争力和风险管理能力。
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