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《商业银行数据治理管理办法：构建高效、合规、智能的数据治理体系》
在当今数字化时代，数据已成为商业银行最为重要的资产之一，有效的数据治理对于商业银行提升竞争力、防范风险、满足监管要求等有着不可替代的意义，随着银行业务的日益复杂和金融科技的迅猛发展，依据《银行业数据治理指引》构建科学合理的数据治理管理办法迫在眉睫。
数据治理架构
1、治理架构的搭建
- 商业银行应建立起由董事会、监事会、高级管理层等构成的多层级数据治理架构，董事会负责制定数据治理战略，审批相关政策和重大事项，确保数据治理工作符合银行整体战略目标，监事会负责监督数据治理工作的有效性，对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职情况进行监督，高级管理层则负责执行董事会的数据治理战略，制定具体的数据治理政策并推动各项数据治理工作的开展。
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- 应设置专门的数据治理部门或明确牵头部门，负责统筹协调数据治理工作，这个部门要与其他业务部门、科技部门等密切协作，形成有效的数据治理工作网络，业务部门作为数据的生产者和使用者，要提供准确的业务需求和数据来源信息；科技部门则要为数据的存储、处理和安全保障提供技术支持。
2、职责明确与协同
- 各部门在数据治理中的职责需要清晰界定，数据治理牵头部门要承担起数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理等核心工作的组织协调责任，业务部门要对自身业务产生的数据质量负责，包括数据的准确性、完整性和及时性等，信贷部门要确保信贷业务数据如实反映客户的信用状况、贷款金额、还款情况等信息，科技部门除了提供技术保障外，还要配合数据治理牵头部门进行数据架构的规划和优化，确保数据存储和处理系统能够满足数据治理的要求。
- 在协同方面，要建立起有效的沟通机制和工作流程，当数据治理牵头部门发现数据质量问题时，能够及时通知业务部门和科技部门进行排查和整改，业务部门和科技部门要及时反馈整改情况，形成数据治理工作的闭环。
数据标准管理
1、标准的制定
- 商业银行应根据自身业务特点和监管要求制定统一的数据标准，数据标准应涵盖数据的定义、格式、值域、编码规则等方面，在客户信息数据方面，要明确客户姓名的定义是按照法定身份证件上的姓名为准，格式为汉字，值域应符合国家相关字符集的规定，编码规则要能够唯一标识每个客户。
- 数据标准的制定要遵循科学性、实用性和兼容性的原则，科学性要求数据标准符合数据管理的基本原理和技术规范；实用性要确保数据标准能够满足银行业务运营和管理的实际需求；兼容性则要考虑到与行业标准、国家标准以及国际标准的接轨，便于数据的共享和交互。
2、标准的执行与维护
- 各部门要严格执行数据标准，在新业务系统开发、旧业务系统改造过程中，必须按照既定的数据标准进行数据的采集、存储和使用，在开发新的理财产品销售系统时，要确保客户风险评估数据按照统一的数据标准进行采集，包括风险承受能力等级的划分标准要与全行统一标准一致。
- 数据标准需要不断维护和更新，随着银行业务的创新和监管要求的变化，原有的数据标准可能不再适用，数据治理牵头部门要定期对数据标准进行评估，根据评估结果及时修订数据标准，并将更新后的标准及时通知各相关部门，确保各部门使用的数据标准始终保持最新、有效。
数据质量管理
1、质量评估体系
- 建立全面的数据质量评估体系，评估指标应包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面，准确性可以通过数据与实际业务情况的相符程度来衡量，如财务报表数据是否准确反映银行的财务状况；完整性可以从数据记录是否存在缺失字段等方面进行评估，如客户基本信息是否完整包含了姓名、身份证号、联系方式等必要信息。
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- 采用多种评估方法，如定期的数据质量检查、抽样检测、数据比对等，定期的数据质量检查可以按照固定的周期对全行的数据进行全面检查；抽样检测可以针对重点业务数据或疑似存在问题的数据进行抽样分析；数据比对可以将不同来源但相关的数据进行对比，发现数据不一致的问题。
2、质量提升措施
- 对于发现的数据质量问题，要建立有效的整改机制，明确问题的责任部门，要求责任部门制定详细的整改计划，包括整改措施、整改期限等，如果发现客户信用评级数据存在准确性问题，信用管理部门作为责任部门要分析问题产生的原因，是数据录入错误还是评级模型存在缺陷，然后针对性地采取措施进行整改。
- 要建立数据质量的持续改进机制，通过对数据质量问题的分析和总结，发现数据治理工作中的薄弱环节，从制度、流程、技术等方面进行改进，防止类似问题再次发生。
数据安全管理
1、安全体系建设
- 构建完善的数据安全体系，包括数据的访问控制、加密存储、数据备份与恢复等方面，在访问控制方面，要根据员工的岗位职责和权限级别，设置不同的数据访问权限，普通柜员只能访问与自身业务操作相关的客户账户基本信息，而高级管理人员可以在授权范围内查看全行的业务数据汇总情况。
- 数据加密存储是保障数据安全的重要手段，对于敏感数据，如客户密码、账户余额等，要采用高强度的加密算法进行存储，确保数据在存储过程中的保密性，要建立健全的数据备份与恢复机制，定期对数据进行备份，并且要测试备份数据的可用性，以应对可能出现的自然灾害、系统故障等突发事件。
2、安全意识与合规
- 加强员工的数据安全意识培训，通过培训，使员工了解数据安全的重要性，掌握数据安全的基本操作规范，不随意透露客户信息，不使用未经授权的移动存储设备拷贝银行数据等。
- 严格遵守数据安全相关的法律法规和监管要求，商业银行要定期开展数据安全合规性自查，确保自身的数据安全管理工作符合国家法律法规和监管机构的要求，如《网络安全法》等相关法律法规对数据安全的规定。
数据治理与业务创新
1、创新驱动的数据需求
- 在金融科技快速发展的背景下，商业银行的业务创新不断涌现，如移动支付、智能投顾、供应链金融等业务，这些业务创新对数据治理提出了新的要求，移动支付业务需要准确、实时的客户交易数据和风险评估数据，以保障支付安全和用户体验；智能投顾业务需要大量的市场数据、客户投资偏好数据等进行投资组合的分析和推荐。
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- 数据治理要能够适应业务创新的需求，及时调整数据治理策略，为了支持智能投顾业务，数据治理部门要与业务部门合作，确定新的数据需求，制定相应的数据采集、处理和管理方案，确保智能投顾业务能够获得高质量的数据支持。
2、数据治理推动创新
- 有效的数据治理能够为业务创新提供坚实的基础，通过提高数据质量、整合数据资源等，商业银行可以挖掘更多的业务机会，通过对客户交易数据的深度挖掘，银行可以发现客户的潜在需求，开发出更符合客户个性化需求的金融产品和服务，数据治理能够保障业务创新过程中的风险控制，在创新业务开展过程中，准确的数据能够帮助银行更好地评估风险，制定合理的风险应对策略。
数据治理的监督与考核
1、监督机制
- 建立内部监督机制，由内部审计部门对数据治理工作进行定期审计，内部审计要从数据治理架构的有效性、数据标准的执行情况、数据质量的提升情况、数据安全管理等多个方面进行审计，审计数据治理部门是否按照既定的工作计划推进数据治理工作，业务部门是否遵守数据标准等。
- 要积极接受外部监督，包括监管机构的检查和审计，对于监管机构提出的意见和建议，要及时进行整改，并将整改情况反馈给监管机构。
2、考核体系
- 构建完善的数据治理考核体系，将数据治理工作纳入各部门的绩效考核指标，考核指标可以包括数据质量指标的完成情况、数据标准的执行情况、数据安全事件的发生次数等，如果一个部门的数据质量指标未达到要求，将在绩效考核中扣除相应的分数，反之，如果在数据治理工作中表现优秀，可以给予适当的奖励，通过考核体系的建立，激励各部门积极参与数据治理工作，提高数据治理工作的整体水平。
商业银行数据治理管理办法是构建现代化银行治理体系的重要组成部分，通过建立科学合理的数据治理架构、完善的数据标准管理、严格的数据质量管理、安全的数据安全管理、有效的监督考核机制等，商业银行能够充分发挥数据资产的价值，提升自身的竞争力、风险防控能力，更好地适应数字化时代金融业务发展的需求，在激烈的市场竞争中立于不败之地，持续的数据治理工作也是满足监管要求、维护金融稳定的必然要求，商业银行应不断探索和创新数据治理模式，推动银行业的高质量发展。
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