银行数据治理实践中的难点及应对
一、引言
在数字化时代，银行的数据资产变得愈发重要，数据治理是银行有效管理和利用数据的关键举措，但在实践过程中，银行面临着诸多难点。
二、银行数据治理实践中的难点
（一）数据质量问题
1、数据准确性
- 银行内部业务系统众多，不同系统之间的数据来源复杂，在客户信息管理方面，客户可能通过网点柜台、网上银行、手机银行等多种渠道办理业务，每个渠道录入数据的标准和准确性可能存在差异，有些柜员在手工录入客户地址时可能会出现拼写错误，或者在输入客户职业信息时选择了不恰当的分类。
- 数据在跨系统传输和整合过程中也容易出现准确性问题，核心业务系统与风险管理系统之间的数据交互，如果接口设计不完善，可能会导致部分数据传输错误，影响风险评估的准确性。
2、数据完整性
- 一些历史遗留系统可能存在数据不完整的情况，随着银行业务的发展和系统的升级，部分早期数据在迁移过程中可能丢失关键信息，某些老客户的信用历史数据，在旧系统向新的信贷管理系统迁移时，可能缺失了早期的一些小额贷款还款记录，这会影响对客户信用状况的全面评估。
- 银行在开展新业务时，可能由于系统开发仓促或业务流程不完善，导致新业务相关数据的采集不完整，在推出一款新的理财产品时，没有完整采集客户的风险偏好细节，如对特定行业投资的接受程度等。
3、数据一致性
- 银行内部不同部门对同一数据的定义和理解可能不同，市场营销部门和财务部门对于“客户价值”的定义可能存在差异，市场营销部门可能更多地从客户潜在购买能力和市场推广响应度来衡量，而财务部门则侧重于客户实际为银行带来的利润贡献，这种差异会导致在数据统计和分析时出现不一致的结果，影响银行整体决策的准确性。
（二）数据安全与合规挑战
1、数据安全
- 银行面临着来自内部和外部的双重数据安全威胁，内部员工可能由于操作失误或恶意行为导致数据泄露，员工在使用移动存储设备时，可能不小心将包含客户敏感信息的文件带出银行内部网络，或者个别不良员工可能为了利益将客户数据出售给外部机构。
- 外部黑客攻击日益复杂，银行的网上银行系统、支付系统等都是黑客攻击的目标，黑客可能通过恶意软件、网络钓鱼等手段获取客户登录信息、账户余额等敏感数据，一旦数据泄露，不仅会损害客户利益，还会对银行的声誉造成严重影响。
2、合规要求
- 银行业受到严格的监管，如巴塞尔协议、国内的银行业监管规定等，这些规定对数据治理的各个方面都有明确要求，包括数据的存储、备份、报告等，银行需要不断调整数据治理策略以满足合规要求，在反洗钱方面，银行需要按照监管要求准确识别客户身份，记录和报告可疑交易，这需要对大量的交易数据进行有效治理，确保数据的真实性和完整性，任何违反合规要求的行为都可能面临严厉的处罚。
（三）数据治理组织架构与文化障碍
1、组织架构
- 银行内部数据治理相关部门之间的职责划分往往不够清晰，科技部门负责数据系统的开发和维护，业务部门负责数据的采集和使用，而数据治理部门则负责整体的数据治理策略制定和监督，但在实际工作中，部门之间可能存在职能重叠或空白的情况，在数据质量管理方面，可能会出现科技部门认为业务部门应该对数据质量负责，而业务部门则认为数据在系统中的存储和处理应由科技部门保障的推诿现象。
- 跨部门的数据治理协调机制不完善，银行内部不同部门有各自的利益和工作重点，在数据治理项目推进过程中，难以达成有效的协同，在开展一个涉及多个部门的数据整合项目时，各部门可能由于资源分配、项目优先级等问题无法有效配合，导致项目进度延迟。
2、文化障碍
- 银行传统的业务文化可能对数据治理重视不足，长期以来，银行业务以产品为中心，注重业务指标的完成，而数据更多地被视为业务的附属品，员工可能缺乏数据意识，不主动参与数据治理工作，在日常业务操作中，员工可能不按照规定的流程采集和录入数据，认为这只是一些繁琐的手续，没有认识到数据质量对银行整体运营和决策的重要性。
三、应对银行数据治理难点的策略
（一）提升数据质量的措施
1、建立统一的数据标准
- 银行应制定涵盖客户信息、交易数据、财务数据等各类数据的统一标准，包括数据的格式、编码规则、取值范围等，对于客户的身份信息，规定身份证号码必须按照国家标准的18位格式录入，姓名必须使用汉字且不能包含特殊符号等，通过建立统一的数据标准，可以减少数据在采集、存储和传输过程中的错误。
2、数据清洗和验证
- 定期开展数据清洗工作，对不准确、不完整的数据进行清理和修正，利用数据验证工具和算法，对新采集的数据进行实时验证，在客户开户时，通过系统自动验证客户输入的身份证号码是否符合编码规则，地址是否符合地理信息规范等，对于历史数据中的错误数据，可以通过数据挖掘和分析技术，结合人工审核的方式进行修复。
3、加强数据质量管理流程
- 建立从数据采集、存储、处理到使用的全流程数据质量管理体系，明确每个环节的数据质量责任人，制定数据质量考核指标，将数据的准确性、完整性等指标纳入业务部门和科技部门的绩效考核体系，对数据质量问题进行及时跟踪和整改，形成数据质量持续提升的闭环管理。
（二）应对数据安全与合规挑战的方案
1、强化数据安全保障措施
- 建立完善的数据安全管理制度，包括数据访问权限管理、数据加密、数据备份与恢复等方面的规定，对内部员工进行数据安全培训，提高员工的数据安全意识，规范员工的数据操作行为，限制员工对敏感数据的访问权限，根据员工的工作职责进行权限分级，对重要数据进行加密存储，定期进行数据备份并进行灾难恢复演练，以应对可能的数据丢失或破坏情况。
2、建立合规管理体系
- 设立专门的合规管理团队，密切关注国内外银行业监管法规的变化，及时调整银行的数据治理政策和流程以满足合规要求，开展合规审计工作，定期检查银行的数据治理工作是否符合监管规定，在反洗钱数据管理方面，合规管理团队要确保银行按照监管要求建立有效的客户身份识别系统、可疑交易监测系统，并及时向监管机构报告相关数据。
（三）改善数据治理组织架构与文化的方法
1、优化组织架构
- 明确数据治理相关部门的职责边界，建立数据治理委员会等跨部门协调机构，数据治理委员会由银行高层领导、各相关部门负责人组成，负责统筹协调银行的数据治理工作，制定数据治理战略和政策，解决部门之间的争议和问题，在数据整合项目中，数据治理委员会可以协调科技部门和业务部门的资源分配，确定项目的优先级，确保项目顺利推进。
2、培育数据治理文化
- 通过内部培训、宣传等方式，向员工普及数据治理的重要性，将数据治理文化融入银行的企业文化建设中，开展数据治理知识竞赛、优秀数据治理案例分享等活动，提高员工的数据意识和参与度，在银行内部建立数据驱动的决策机制，让员工切实感受到数据治理对业务发展和个人工作的积极影响，从而主动支持和参与数据治理工作。
四、结论
银行数据治理在实践中面临着数据质量、安全与合规、组织架构和文化等多方面的难点，通过采取有针对性的应对策略，包括提升数据质量、保障数据安全与合规、改善组织架构和培育数据治理文化等，银行能够逐步克服这些难点，实现有效的数据治理，从而在数字化时代提升自身的竞争力，更好地服务客户并适应日益严格的监管要求。
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