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《农商行数据治理：困难与建议》
随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为农商行重要的资产，有效的数据治理有助于农商行提高风险管理能力、优化业务决策、提升客户服务水平，农商行在数据治理工作中面临着诸多困难与挑战。
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
- 农商行的业务系统众多，且部分系统可能存在一定的历史遗留问题，早期的信贷管理系统在数据录入时，由于人工操作失误或者当时系统的校验功能不完善，可能导致客户基本信息（如身份证号码、联系方式等）存在错误，这些错误数据在后续的业务流程中，如风险评估、营销推广等环节，会产生严重的误导作用。
- 不同业务部门对同一数据的定义和理解存在差异，以客户的“收入”数据为例，信贷部门可能将其定义为客户的可支配收入，而理财部门可能将其定义为包括各类资产收益的总收入，这种定义上的不一致性，使得数据在跨部门使用时准确性大打折扣。
2、数据完整性不足
- 农商行在拓展农村和偏远地区业务时，受到网络等条件限制，一些业务数据未能及时、完整地采集，在移动支付业务推广过程中，部分农村商户由于网络不稳定，交易信息可能存在丢失的情况。
- 一些新兴业务的数据采集存在漏洞，随着金融创新，农商行开展了如农业供应链金融等业务，但在业务初期，可能未能全面考虑到数据采集的维度，导致如供应链上下游企业之间的关联交易数据、物流数据等采集不完整。
（二）数据安全方面
1、外部威胁日益增加
- 农商行作为金融机构，存储着大量客户的敏感信息，如存款信息、身份信息等，近年来，网络黑客攻击手段不断升级，农商行面临着来自外部的网络攻击风险，与大型商业银行相比，农商行在网络安全防护技术和资金投入方面相对薄弱，更容易成为黑客攻击的目标。
- 随着金融科技公司与农商行的合作增多，数据共享过程中也存在安全隐患，当农商行与第三方支付平台合作开展快捷支付业务时，如果数据共享的安全协议不够完善，就可能导致客户数据泄露。
2、内部安全管理漏洞
- 农商行内部员工的数据安全意识参差不齐，部分员工可能由于缺乏足够的培训，在日常工作中存在违规操作的行为，如随意将内部数据文件拷贝到外部设备，或者在公共网络环境下访问内部业务系统。
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- 内部数据权限管理不够精细，在一些农商行中，存在权限设置不合理的情况，部分员工可能拥有超出其工作需求的高权限，这增加了内部数据泄露的风险。
（三）数据治理体系方面
1、缺乏统一的数据治理框架
- 农商行的组织架构较为复杂，往往包含众多的分支机构，各分支机构在数据管理方面可能存在各自为政的情况，缺乏全行统一的数据治理框架，这导致数据标准不统一、数据流程不一致等问题，使得全行的数据整合和共享面临巨大困难。
2、数据治理人才短缺
- 数据治理工作需要既懂金融业务又具备数据技术和管理能力的复合型人才，农商行在吸引和留住这类人才方面面临挑战，与城市商业银行和大型商业银行相比，农商行的工作地点往往位于农村或郊区，工作环境和待遇相对缺乏吸引力，导致难以招募到高素质的数据治理人才。
农商行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理流程
- 农商行应建立从数据采集、存储、处理到使用的全流程数据质量管理流程，在数据采集阶段，加强数据录入的校验功能，例如通过设置必填项、格式校验等方式，确保数据的准确性，建立数据审核机制，定期对已采集的数据进行审核，及时发现和纠正错误数据。
- 统一数据定义和标准，由总行牵头，组织各业务部门共同制定全行统一的数据定义和标准手册，明确各个数据项的含义、来源、计算方法等，对于客户的各类财务数据，要明确统一的统计口径，确保数据在跨部门使用时的一致性。
2、加强数据清洗和补全工作
- 定期开展数据清洗工作，利用数据挖掘和分析技术，识别和清理数据中的重复数据、错误数据等，对于数据完整性不足的情况，要制定数据补全计划，对于缺失的客户基本信息，可以通过电话回访、与第三方数据供应商合作等方式进行补全。
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（二）保障数据安全
1、强化外部安全防护
- 加大对网络安全技术的投入，建立先进的防火墙、入侵检测系统等网络安全防护设施，与专业的网络安全公司合作，及时了解和应对最新的网络攻击威胁，在数据共享方面，要与合作方签订严格的安全协议，明确数据保护的责任和义务，对共享数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全。
2、加强内部安全管理
- 加强员工数据安全培训，提高员工的数据安全意识，通过开展定期的培训课程、安全知识竞赛等方式，使员工了解数据安全的重要性以及违规操作的后果，优化内部数据权限管理，根据员工的工作岗位和职责，合理分配数据访问权限，并且建立权限定期审查机制，确保权限设置的合理性。
（三）完善数据治理体系
1、构建统一的数据治理框架
- 总行应制定全行统一的数据治理框架，明确数据治理的目标、原则、组织架构、数据标准、数据流程等内容，在组织架构方面，设立专门的数据治理委员会，负责统筹协调全行的数据治理工作，各分支机构和业务部门按照统一框架开展数据管理工作，确保全行数据治理工作的一致性和有效性。
2、培养和引进数据治理人才
- 内部培养方面，农商行可以为员工提供数据治理相关的培训课程和学习机会，鼓励员工参加数据治理方面的专业认证考试，在人才引进方面，通过提供有竞争力的薪酬待遇、良好的职业发展机会等措施，吸引外部高素质的数据治理人才加入，建立数据治理人才的激励机制，对在数据治理工作中表现优秀的员工给予奖励，提高员工的工作积极性。
农商行数据治理工作虽然面临诸多困难，但通过采取有效的措施，可以逐步提升数据治理水平，从而在数字化转型浪潮中更好地发挥自身优势，服务农村金融市场。
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