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《银保监会数据治理指引下的金融数据治理专项整治：构建健康金融数据生态》
在当今数字化时代，金融行业的数据呈爆炸式增长，数据已成为金融机构最重要的资产之一，银保监会出台的数据治理指引，为金融机构的数据治理工作提供了明确的方向和规范，在这一背景下，开展数据治理专项整治工作具有至关重要的意义。
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（一）数据治理架构
1、明确要求金融机构建立健全数据治理架构，涵盖董事会、监事会、高级管理层等各层级的职责，董事会负责制定数据治理战略等宏观层面的决策；监事会则要对数据治理的有效性进行监督；高级管理层负责执行数据治理战略并推动各项数据治理工作的开展，这种分层架构确保了数据治理工作从战略规划到执行监督的全方位覆盖。
2、金融机构需要设立专门的数据治理部门或者明确牵头部门，协调各业务部门和技术部门共同参与数据治理工作，在大型银行中，数据治理部门要整合信贷、风险管理、财务等多部门的数据资源，打破部门间的数据孤岛。
（二）数据质量管理
1、数据的准确性是关键，金融机构要建立数据质量控制机制，从数据的录入源头开始把关，比如在客户身份信息的录入环节，必须严格按照规定的格式和内容要求进行操作，确保姓名、身份证号码等关键信息的准确无误。
2、数据的完整性同样不容忽视，这意味着金融机构要确保各类数据的完整采集，不能有数据缺失的情况，以贷款业务为例，不仅要记录贷款金额、利率等基本信息，还要完整记录客户的信用评估过程、抵押物信息等相关数据。
3、数据的及时性也是数据质量管理的重要方面，金融市场瞬息万变，金融机构必须及时更新数据，以便准确反映业务状况和风险水平，例如在证券交易数据的处理上，要实时更新交易信息，为投资者提供准确的市场动态。
（三）数据安全管理
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1、保护金融数据的安全是数据治理的底线，金融机构要建立完善的数据安全防护体系，包括网络安全防护、数据加密、访问控制等多种手段，防止黑客攻击金融机构的数据库，窃取客户资金信息等敏感数据。
2、数据的合规使用也是数据安全管理的重要内容，金融机构必须遵循相关法律法规，在合法合规的前提下使用数据，在进行大数据分析用于营销目的时，要确保客户数据的隐私得到保护，不能将客户数据泄露给第三方用于非法目的。
数据治理专项整治的必要性
（一）应对金融风险的需求
1、不准确或不完整的数据可能导致金融机构对风险的误判，在信用风险评估中，如果数据存在偏差，可能会高估或低估客户的信用风险，从而影响贷款的发放决策，增加不良贷款的风险。
2、数据安全漏洞可能引发系统性金融风险，一旦金融机构的数据被泄露或篡改，可能会影响整个金融市场的稳定，引发客户恐慌、资金链断裂等严重后果。
（二）提升金融服务质量的要求
1、高质量的数据有助于金融机构更好地了解客户需求，通过对客户交易数据、消费偏好数据等的深入分析，金融机构可以为客户提供个性化的金融产品和服务，为高端理财客户定制专属的投资组合。
2、良好的数据治理能够提高金融机构的运营效率，准确、及时的数据能够优化业务流程，减少不必要的人工干预和错误，提高交易处理速度和服务响应速度。
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数据治理专项整治的实施策略
（一）内部自查与整改
1、金融机构要开展全面的内部数据治理自查工作，各业务部门和技术部门要对自身的数据管理情况进行深入检查，查找存在的问题，如数据质量不达标、数据安全隐患等。
2、针对自查发现的问题，制定详细的整改方案，整改方案要明确整改目标、整改措施、整改责任人以及整改期限等内容，对于数据质量问题，可以通过加强数据录入培训、建立数据审核机制等措施进行整改。
（二）外部监管与监督
1、银保监会要加强对金融机构数据治理的监管力度，通过定期检查、不定期抽查等方式，对金融机构的数据治理情况进行监督，确保金融机构按照数据治理指引的要求开展工作。
2、建立健全数据治理的评价机制，银保监会可以制定数据治理评价指标体系，对金融机构的数据治理水平进行量化评价，并将评价结果与金融机构的监管评级、业务准入等挂钩，激励金融机构不断提升数据治理水平。
银保监会数据治理指引下的数据治理专项整治工作是构建健康金融数据生态的必然要求，金融机构要积极响应，从完善数据治理架构、提升数据质量、加强数据安全管理等多方面入手，通过内部自查整改和外部监管监督相结合的方式，不断提升数据治理水平，只有这样，才能在有效防范金融风险的同时，提升金融服务质量，在数字化时代的金融竞争中立于不败之地。
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