《农商行数据治理：困境剖析与改进建议》
一、农商行数据治理存在的困难
（一）数据质量方面
1、数据准确性低
- 农商行由于基层网点众多，在数据录入环节容易出现人为错误，客户身份信息、贷款金额等重要数据可能因为柜员的疏忽或者业务繁忙而录入错误，在一些手工数据迁移或者系统更新过程中，如果缺乏有效的校验机制，也会导致数据准确性受损。
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- 不同业务系统之间的数据不一致性较为严重，农商行的存贷款业务、中间业务等往往由不同的系统进行管理，这些系统在开发初期可能缺乏统一的数据标准规划，导致在涉及跨业务的数据交互时，如计算客户综合贡献度时，同一客户在不同系统中的数据存在差异，影响数据的准确性。
2、数据完整性不足
- 部分农商行在业务拓展过程中，过于注重业务量的增长，而忽视了数据的完整收集，在拓展农村小额贷款业务时，可能只关注贷款金额和还款情况等基本信息，而对借款人的经营状况、家庭资产负债等更全面的信息收集不足，这对于风险评估和客户关系管理来说是非常不利的。
- 历史数据存在缺失情况，由于早期业务管理的不规范或者系统升级等原因，一些历史数据没有得到妥善保存，这在进行长期的业务分析和趋势预测时，缺乏足够的数据支持。
（二）数据安全方面
1、外部安全威胁
- 随着农商行数字化程度的提高，面临着日益复杂的网络安全威胁，黑客攻击、恶意软件入侵等风险不断增加，农商行的客户群体广泛，包括众多农村居民和小微企业，一旦发生数据泄露事件，可能导致客户的资金安全受到威胁，同时也会损害农商行的声誉。
- 农商行在与第三方合作过程中，如与支付机构、金融科技公司合作时，数据共享的安全管理存在挑战，第三方可能存在数据安全防护措施不到位的情况，或者在数据传输和使用过程中存在违规行为，从而给农商行的数据安全带来隐患。
2、内部安全管理漏洞
- 内部员工的权限管理不够精细，一些员工可能因为岗位调整或者离职后，权限没有及时调整，存在越权访问数据的风险，员工的安全意识参差不齐，部分员工可能因为缺乏足够的培训，在操作过程中容易引发数据安全事故，如误将敏感数据发送到错误的邮箱等。
（三）数据治理体系方面
1、缺乏统一规划
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- 农商行在数据治理方面往往缺乏从全行层面进行的统一规划，各部门各自为政，数据治理工作分散，缺乏协同性，信贷部门和财务部门在数据管理上有不同的目标和方法，没有形成统一的数据治理框架，导致全行数据治理工作效率低下。
2、数据治理人才匮乏
- 农商行地处县域地区，在吸引和留住数据治理专业人才方面存在较大困难，既懂金融业务又熟悉数据治理技术的复合型人才稀缺，这使得农商行在数据治理的技术应用、模型建立等方面进展缓慢，难以满足日益复杂的数据治理需求。
二、农商行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、建立严格的数据录入和审核机制
- 在数据录入环节，要加强对柜员和相关业务人员的培训，提高其数据录入的准确性，建立多轮数据审核机制，对于重要数据要进行双人复核，确保数据在录入时的准确性。
- 定期对业务系统中的数据进行全面清理和校验，发现不一致的数据及时进行调整，建立数据质量考核制度，将数据质量与员工的绩效挂钩，激励员工重视数据质量。
2、完善数据收集流程
- 在业务开展过程中，要制定全面的数据收集标准，明确需要收集的数据内容和格式，在发放贷款时，要按照统一的标准收集借款人的全面信息，包括信用状况、经营现金流等。
- 对于历史数据缺失的情况，可以通过数据挖掘、与客户重新核实等方式进行补充，尽可能完善数据仓库中的数据。
（二）加强数据安全保障
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1、应对外部威胁
- 加大在网络安全技术方面的投入，如部署先进的防火墙、入侵检测系统等，提高抵御黑客攻击和恶意软件入侵的能力。
- 在与第三方合作时，要签订严格的数据安全协议，明确双方的数据安全责任，并且定期对第三方的数据安全状况进行评估，确保数据共享过程中的安全。
2、强化内部安全管理
- 建立精细化的员工权限管理系统，根据员工的岗位和职责，动态调整其数据访问权限，加强对员工的安全意识培训，通过定期的安全培训和考核，提高员工的数据安全意识和操作技能。
（三）完善数据治理体系
1、制定统一的数据治理规划
- 由农商行的高层牵头，成立数据治理委员会，制定全行统一的数据治理战略和规划，明确各部门在数据治理中的职责和分工，加强部门之间的协同合作，打破数据孤岛现象。
2、培养和引进数据治理人才
- 通过内部培训和岗位轮换等方式，培养既懂金融又懂数据治理的复合型人才，加大人才引进力度，通过提供有竞争力的薪酬待遇和良好的职业发展空间，吸引数据治理专业人才加入农商行，还可以与高校、科研机构等开展合作，借助外部力量提升农商行的数据治理水平。
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