《农商行数据治理：困境与突围建议》
一、农商行数据治理存在的困难
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（一）数据质量问题
1、数据准确性低
- 在农商行的业务运营过程中，由于基层网点工作人员录入数据时可能存在疏忽，例如在客户身份信息录入时，姓名、身份证号码等关键信息可能出现拼写错误或者数字颠倒的情况，而且部分业务涉及手工台账，手工记录再转为电子数据的过程中，也容易产生误差，这些不准确的数据会影响到客户信用评估、风险预警等重要工作的准确性。
2、数据完整性不足
- 农商行在整合不同业务系统数据时，往往发现部分数据缺失，例如在信贷业务中，一些历史贷款的抵押物评估信息可能不完整，缺少详细的评估报告或者抵押物的最新状态更新，这可能是因为早期业务系统功能不完善，没有强制要求完整录入，或者是在业务交接过程中数据丢失，数据完整性不足会导致对业务全貌的把握不准确，影响决策的科学性。
3、数据一致性差
- 农商行内部多个业务部门可能各自使用不同的业务系统，这些系统之间的数据定义和标准不一致，财务部门和信贷部门对于客户的“逾期”定义可能存在差异，财务部门可能以到账日为准，信贷部门可能以合同约定还款日为准，这种数据一致性差的情况，使得跨部门的数据整合和分析变得困难重重。
（二）数据安全与合规风险
1、安全防护体系薄弱
- 相较于大型国有银行和股份制银行，农商行在数据安全防护方面的投入相对有限，网络安全技术设备相对落后，容易受到网络攻击，黑客可能会利用农商行系统的漏洞窃取客户账户信息或者交易数据，内部员工的数据安全意识参差不齐，可能存在员工违规操作，如私自将客户数据拷贝到外部设备等情况，从而增加了数据泄露的风险。
2、合规压力增大
- 随着金融监管的日益严格，农商行面临着越来越多的数据合规要求，在反洗钱监管方面，需要准确识别客户身份、监测资金流向等，农商行在数据治理过程中，需要投入大量资源来满足这些合规要求，但在实际操作中，由于数据治理体系不完善，可能会面临合规风险，如因数据不准确而导致反洗钱监测失败。
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（三）数据治理人才短缺
1、专业人才匮乏
- 数据治理工作需要既懂银行业务又懂数据技术的复合型人才，农商行地处县域等地区，在吸引这类高端人才方面存在先天劣势，现有的员工队伍中，大部分员工熟悉传统银行业务操作，但缺乏数据挖掘、数据分析、数据建模等专业知识和技能，难以满足数据治理工作对技术能力的要求。
2、人才培养体系不完善
- 农商行内部缺乏完善的人才培养体系来提升员工的数据治理能力，培训课程往往缺乏系统性和针对性，没有根据数据治理工作的实际需求设置课程内容，对于数据质量管理方面的培训，可能只是简单的理论讲解，缺乏实际案例分析和操作实践，导致员工难以将所学知识应用到实际工作中。
二、对农商行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理体系
- 农商行应制定全面的数据质量管理政策和流程，明确数据质量的标准和评估方法，设定数据准确性的量化指标，如数据错误率不得超过一定比例，建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和清理，及时发现并纠正数据中的错误和缺失。
2、统一数据标准
- 整合农商行内部各业务系统的数据标准，由总行牵头制定统一的客户信息、业务产品、财务数据等标准，明确统一的客户逾期定义标准，确保各部门在数据理解和使用上的一致性，在新业务系统开发或旧系统升级时，要严格按照统一的数据标准进行设计和改造。
（二）强化数据安全与合规
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1、构建强大的数据安全防护体系
- 加大对数据安全技术设备的投入，如防火墙、入侵检测系统等，定期进行系统漏洞扫描和修复，加强员工数据安全意识培训，制定严格的数据安全操作规范，明确员工在数据访问、存储、传输等环节的操作要求，并建立相应的监督和惩罚机制，对违规行为进行严肃处理。
2、积极应对合规要求
- 成立专门的数据合规管理团队，密切关注金融监管政策的变化，及时解读和落实相关的数据合规要求，在反洗钱方面，建立完善的客户身份识别和交易监测系统，确保数据治理工作符合监管要求，定期进行内部数据合规审计，发现问题及时整改。
（三）加强人才队伍建设
1、引进和留住人才
- 农商行应制定有吸引力的人才政策，提高薪酬待遇和福利水平，吸引数据治理方面的专业人才，对于数据挖掘、数据分析等高端人才，可以提供特殊的津贴和晋升通道，营造良好的企业文化和工作环境，提高员工的归属感和忠诚度，留住人才。
2、完善人才培养体系
- 根据数据治理工作的需求，设计一套系统的人才培养方案，课程内容应涵盖数据技术、银行业务、数据治理理论与实践等方面，可以与高校或专业培训机构合作，开展定制化的培训课程，同时鼓励员工参加行业内的数据治理相关培训和认证考试，提升员工的专业素养。
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