《农商行数据治理：困境剖析与对策建议》
一、农商行数据治理存在的困难
（一）数据质量问题
1、数据准确性不足
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- 农商行在业务拓展过程中，由于基层网点众多，员工录入数据时可能存在人为失误，例如在客户开户信息录入时，可能将客户的身份证号码、联系方式等关键信息录错，而且部分业务系统之间数据交互频繁，一个系统中的错误数据可能会传播到其他系统，进一步影响数据的准确性。
- 历史数据清理和修正难度大，农商行多年积累的大量历史数据中存在不少错误和不规范之处，但是由于缺乏有效的数据溯源和修正机制，难以对这些历史数据进行全面的清理和准确的修正。
2、数据完整性欠缺
- 农商行的业务种类繁多，包括储蓄、贷款、理财等多种业务，不同业务系统的数据整合存在困难，导致一些数据在整合过程中出现缺失，在对客户进行全面风险评估时，可能发现贷款业务系统中的客户收入信息与储蓄业务系统中的信息无法完整匹配，影响对客户综合状况的准确判断。
- 新兴业务的数据收集框架可能不完善，随着金融科技的发展，农商行开展了如移动支付、网络信贷等新兴业务，但是在这些业务开展初期，可能没有建立起全面的数据收集框架，导致部分业务相关数据缺失。
（二）数据安全风险
1、外部威胁
- 网络攻击日益复杂，农商行面临着黑客攻击、恶意软件入侵等风险，黑客可能试图窃取农商行的客户数据，包括账户信息、交易密码等，一旦得逞，不仅会给客户带来巨大的损失，也会严重损害农商行的声誉。
- 第三方合作伙伴的数据安全管理存在隐患，农商行在与一些金融科技公司、外部数据供应商等合作过程中，可能因为合作方的数据安全措施不到位，而面临数据泄露的风险，合作方的系统被攻击，导致农商行客户数据被非法获取。
2、内部管理漏洞
- 员工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，在数据使用和管理过程中存在违规操作，如随意共享客户数据、在不安全的网络环境下处理敏感数据等。
- 数据访问权限管理不够精细，农商行内部可能存在权限设置不合理的情况，一些员工可能拥有超出其工作职能所需的大量数据访问权限，增加了数据被误操作或恶意操作的风险。
（三）数据治理体系不完善
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1、缺乏统一规划
- 农商行各部门在数据管理方面往往各自为政，信贷部门、风险管理部门和财务部门都有自己的数据需求和管理方式，缺乏全行统一的数据治理规划，导致数据标准不统一、数据重复存储等问题，降低了数据的利用效率。
2、数据治理组织架构不健全
- 没有专门的、独立的数据治理委员会或者数据治理团队，数据治理工作往往分散在不同部门，缺乏有效的协调和监督机制，在数据治理决策时，由于没有明确的责任主体，容易出现决策迟缓或者决策失误的情况。
二、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
- 从数据的采集、录入、存储、传输到使用的各个环节，建立严格的数据质量审核机制，在数据采集端，通过技术手段对录入的数据进行实时校验，如设置身份证号码的格式校验等，减少人为录入错误，对于数据传输过程中的数据一致性进行检查，确保数据在不同系统之间的准确传递。
- 定期开展数据质量评估工作，对全行的数据质量进行全面的检测和分析，找出存在问题的数据项和业务流程，及时进行整改。
2、完善数据整合与清洗
- 构建统一的数据整合平台，将不同业务系统的数据进行整合，通过数据映射、转换等技术手段，解决数据不一致和缺失的问题，对于历史数据，制定专门的数据清洗计划，按照数据的重要性和错误类型，分阶段、分批次地进行清理和修正。
（二）加强数据安全管理
1、应对外部威胁
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- 提升网络安全防护技术，采用先进的防火墙、入侵检测系统、加密技术等，抵御黑客攻击和恶意软件入侵，定期对网络安全系统进行升级和检测，确保其有效性。
- 在与第三方合作时，签订严格的数据安全协议，明确双方的数据安全责任，对合作方的数据安全管理进行定期评估，要求合作方按照农商行的数据安全标准进行数据处理。
2、强化内部管理
- 加强员工数据安全培训，提高员工的数据安全意识，使其了解数据安全的重要性和违规操作的后果，制定员工数据安全操作手册，规范员工的数据操作行为。
- 优化数据访问权限管理，根据员工的岗位职能，精确设置数据访问权限，采用最小化权限原则，确保员工只能访问其工作所需的最少数据量，建立数据访问审计机制，对员工的数据访问行为进行记录和审计。
（三）构建完善的数据治理体系
1、制定统一的数据治理规划
- 全行应制定涵盖数据标准、数据架构、数据管理流程等方面的统一数据治理规划，明确各部门在数据治理中的职责和协作方式，确保数据治理工作的一致性和连贯性，制定统一的数据标准，包括数据定义、数据格式、数据编码等标准，使得全行的数据具有一致性和可比性。
2、健全数据治理组织架构
- 成立专门的数据治理委员会，由行领导担任负责人，各相关部门负责人为成员，数据治理委员会负责制定数据治理战略、政策和监督数据治理工作的执行情况，设立数据治理执行团队，负责具体的数据治理工作，如数据质量管理、数据安全管理等日常工作，通过这种组织架构，提高数据治理工作的决策效率和执行效果。
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