问题剖析与对策建议
一、引言
在数字化时代，数据已成为农商行等金融机构的核心资产，有效的数据治理对于农商行提升风险管理能力、优化业务决策、增强市场竞争力等有着至关重要的意义，农商行在数据治理工作方面面临着诸多困难与挑战。
二、农商行数据治理存在的困难
（一）数据质量方面
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1、数据准确性低
- 农商行的业务系统繁多，部分业务数据依赖人工录入，基层员工可能由于操作失误、对业务规则理解偏差等原因，录入错误数据，在客户贷款信息录入时，可能会错误填写贷款用途或者抵押物价值等关键信息。
- 不同业务系统之间的数据转换和对接也可能导致数据准确性问题，一些老旧系统的数据格式不统一，在数据迁移或者交互过程中容易出现数据变形或丢失的情况。
2、数据完整性不足
- 农商行在拓展业务过程中，尤其是向农村偏远地区延伸服务时，部分客户信息可能存在缺失，一些农户可能由于文化水平有限或者对信息重要性认识不足，未能提供完整的家庭收入、资产等信息。
- 从业务系统角度看，一些新业务的开展可能没有及时更新数据收集模板，导致相关业务数据在系统中无法完整记录。
3、数据一致性差
- 农商行内部不同部门之间的数据存在差异，风险管理部门和营销部门对于同一客户的风险评级可能不一致，这是因为两个部门的数据来源和评估模型有所不同，风险管理部门更侧重于客户的信用历史和还款能力，而营销部门可能更多考虑客户的潜在业务价值。
- 农商行在进行机构合并或者业务整合时，不同分支机构原有的数据标准不一致，整合后难以实现数据的一致性。
（二）数据管理体系方面
1、缺乏统一的数据标准
- 农商行由于历史发展原因，各地区分支机构可能采用不同的数据标准，对于贷款逾期的定义，有的分支机构以超过还款日期1天为逾期，而有的则以超过3天为逾期标准，这使得在全行范围内进行数据统计和分析时困难重重。
- 不同业务系统由不同的供应商开发，在数据字段定义、数据格式等方面缺乏统一规范，难以进行有效的数据整合和共享。
2、数据安全管理存在漏洞
- 农商行面临着来自内部和外部的数据安全威胁，内部员工可能由于权限管理不当，有意或无意地泄露客户数据，员工可能在未经过严格审批的情况下，将客户的账户信息提供给第三方机构。
- 外部网络攻击也日益频繁，农商行的网络安全防护技术相对大型商业银行可能较为薄弱，容易遭受黑客攻击，导致客户数据被盗取或篡改。
3、数据治理组织架构不完善
- 很多农商行没有专门的数据治理委员会或者类似的决策机构，数据治理工作缺乏高层的统筹规划，各个部门各自为政，数据管理工作分散，难以形成有效的合力。
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- 数据治理相关岗位设置不明确，缺乏专业的数据治理人才，员工对于数据治理的职责和流程缺乏清晰的认识。
（三）数据应用方面
1、数据分析能力薄弱
- 农商行的数据分析技术相对落后，缺乏先进的数据分析工具和平台，在大数据分析方面，很多农商行仍然依赖传统的统计软件，难以处理海量、复杂的数据。
- 数据分析人员的专业能力不足，缺乏既懂银行业务又精通数据分析技术的复合型人才，这导致农商行在进行风险预测、客户细分等数据分析工作时，无法充分挖掘数据的价值。
2、数据应用场景有限
- 农商行在业务创新方面对数据的应用不足，与大型商业银行相比，农商行在开发个性化金融产品、精准营销等方面未能充分利用数据资源，在设计针对农村小微企业的信贷产品时，没有深入分析企业的经营数据、行业数据等，产品缺乏针对性。
- 数据在支持农商行战略决策方面的作用尚未充分发挥，管理层在制定业务发展战略时，更多依赖传统的经验和直觉，而不是基于数据的深入分析。
三、农商行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、数据录入管理
- 加强对基层员工的数据录入培训，提高员工对业务规则和数据重要性的认识，减少人为录入错误，建立数据录入的审核机制，对重要业务数据进行二次审核。
- 优化数据录入界面，采用智能化的数据录入方式，如自动填充、下拉菜单选择等，降低录入难度，提高录入准确性。
2、数据清理与补全
- 定期开展数据清理工作，对全行的数据进行全面检查，识别并纠正错误数据，建立数据质量监控体系，实时监测数据质量指标。
- 对于缺失的客户信息，通过多种方式进行补全，通过与政府部门的信息共享获取农户的土地、房产等信息，或者通过客户回访补充相关业务信息。
（二）完善数据管理体系
1、建立统一数据标准
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- 由总行牵头，制定全行统一的数据标准，包括数据字典、数据格式、数据编码等，对现有业务系统的数据进行梳理和改造，使其符合统一标准。
- 在新业务系统开发或采购时，严格按照统一的数据标准进行要求，确保新系统与全行数据管理体系的兼容性。
2、强化数据安全管理
- 建立完善的数据安全管理制度，明确数据访问权限、数据加密、数据备份等安全措施，加强员工数据安全意识培训，签订保密协议，防范内部数据泄露风险。
- 加大在网络安全技术方面的投入，如防火墙、入侵检测系统等，提高抵御外部网络攻击的能力。
3、优化数据治理组织架构
- 成立数据治理委员会，由行领导担任负责人，各部门负责人为成员，负责制定数据治理战略、协调部门间的数据治理工作。
- 明确数据治理相关岗位的职责，招聘和培养专业的数据治理人才，建立数据治理工作的考核机制，激励员工积极参与数据治理工作。
（三）加强数据应用
1、提高数据分析能力
- 引进先进的数据分析工具和平台，如大数据分析平台、数据挖掘工具等，加强与高校、科研机构的合作，开展数据分析技术培训，提升员工的数据分析水平。
- 建立数据分析团队，吸引和培养数据分析专业人才，鼓励员工参加数据分析相关的职业资格考试，打造一支复合型的数据分析队伍。
2、拓展数据应用场景
- 在业务创新方面，充分利用数据资源开发个性化金融产品，通过分析农村居民的消费数据，开发适合农村市场的消费金融产品。
- 在战略决策方面，建立基于数据的决策支持体系，通过对宏观经济数据、行业数据、本行经营数据等的深入分析，为管理层制定战略决策提供科学依据。
四、结论
农商行的数据治理工作虽然面临诸多困难，但通过提升数据质量、完善数据管理体系和加强数据应用等多方面的努力，可以逐步提高数据治理水平，这不仅有助于农商行在日益激烈的金融市场竞争中脱颖而出，更能为农村金融服务的创新和发展提供坚实的数据支撑，更好地履行服务“三农”的社会责任。
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