《银行数据治理：构建高质量数据生态的工作要求》
一、引言
图片来源于网络，如有侵权联系删除
在当今数字化时代，银行面临着海量数据的管理与运用挑战，有效的数据治理对于银行提升竞争力、防范风险、优化决策具有至关重要的意义，银行数据治理工作方案的制定与实施，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性、安全性等多方面要求的达成。
二、银行数据治理工作要求的总体目标
（一）提升数据质量
1、准确性要求
- 银行数据治理要确保每一个数据元素都准确反映其代表的业务事实，客户的账户余额数据必须精确无误，因为这直接关系到客户的资金安全和银行的信誉，在数据录入环节，要建立严格的审核机制，对可能影响账户余额的交易数据，如存款、取款、转账等进行多重校验。
- 对于客户身份信息，姓名、身份证号码等关键数据的准确性更是重中之重，任何错误都可能导致合规风险和客户服务问题。
2、完整性要求
- 银行的数据治理工作要保证数据的完整收集，无论是客户的基本信息、交易记录，还是市场风险数据等，都不能有缺失部分，在信贷业务中，完整的客户信用评估数据包括收入情况、资产负债情况、信用历史等多方面内容，缺少任何一部分都可能导致错误的信贷决策。
- 数据在传输和存储过程中也要保持完整性，要建立数据完整性校验机制，防止数据在各个系统之间传输时出现丢失或损坏的情况。
3、一致性要求
- 银行内部不同系统之间的数据要保持一致，核心业务系统与风险管理系统中的客户风险等级数据应该是一致的，如果存在差异，就会导致银行在风险评估和应对策略上的混乱。
- 对于同一种业务数据，在不同分支机构或者不同业务部门之间也必须保持一致，这就需要建立统一的数据标准，确保所有员工在数据录入、使用和管理过程中遵循相同的规范。
（二）保障数据安全
1、数据隐私保护
- 银行掌握着大量客户的敏感信息，如存款金额、贷款信息、联系方式等，在数据治理工作中，必须严格遵守相关法律法规，对客户隐私数据进行保护，要建立数据访问权限体系，只有经过授权的人员才能访问特定的客户数据。
- 在数据共享和外包业务中，也要确保第三方合作伙伴遵守同样的数据隐私保护原则，在与第三方支付机构合作时，要明确规定数据的使用范围和保护措施。
2、数据安全防范
- 防止数据泄露是银行数据治理的重要任务，要建立强大的网络安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、加密技术等，对数据存储设备也要进行严格的安全管理，防止物理设备被盗取或损坏导致的数据丢失。
- 应对网络攻击方面，要建立应急响应机制，一旦发生数据安全事件，能够迅速采取措施进行应对，降低损失并恢复数据的正常使用。
三、银行数据治理工作要求的具体措施
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）建立数据治理组织架构
1、数据治理委员会
- 银行应设立数据治理委员会，由高级管理层成员担任负责人，成员包括各个业务部门和技术部门的代表，该委员会负责制定数据治理的战略规划、政策和标准，协调各部门之间的数据治理工作。
- 数据治理委员会要定期召开会议，对数据治理工作的进展进行评估，对出现的重大问题进行决策，在决定是否引入新的数据管理系统或者对现有数据标准进行修订时，由委员会进行权衡和决策。
2、数据管理员
- 在各个业务部门和技术部门设置数据管理员岗位，数据管理员负责本部门的数据管理工作，包括数据的采集、录入、维护和质量监控等。
- 数据管理员要与数据治理委员会保持密切沟通，及时反馈本部门的数据治理问题，并执行委员会制定的相关政策和标准。
（二）制定数据标准与规范
1、数据定义标准
- 对银行内部的各类数据进行明确的定义，对于“不良贷款”这一数据概念，要明确其包含的范围，是按照逾期天数还是其他标准来界定，这样可以避免不同部门对同一数据概念的理解偏差。
2、数据格式规范
- 规定数据的存储格式，日期数据的格式应该统一为“YYYY - MM - DD”，金额数据的精度和小数点位数等也要有明确规定，这有助于提高数据的一致性和可操作性。
3、数据编码规则
- 建立统一的数据编码规则，对不同类型的客户（个人客户、企业客户等）进行编码，对不同的业务产品（储蓄产品、信贷产品等）也进行编码，编码规则要简单明了且具有唯一性，便于数据的分类管理和查询。
（三）数据质量管理流程
1、数据质量评估
- 定期对银行数据进行质量评估，可以采用数据质量评估工具，从准确性、完整性、一致性等多个维度对数据进行评分，根据评估结果，确定数据质量的薄弱环节。
2、数据质量改进
- 针对数据质量评估中发现的问题，制定相应的改进措施，如果发现客户信用评分数据的准确性较低，可能是由于数据采集渠道存在问题或者信用评估模型需要优化，要明确责任部门和改进时间表，确保数据质量得到有效提升。
（四）数据安全管理流程
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据安全风险评估
- 定期开展数据安全风险评估工作，分析银行面临的数据安全威胁，如网络攻击风险、内部人员违规操作风险等，根据风险评估结果，确定数据安全管理的重点和优先级。
2、数据安全控制措施
- 针对数据安全风险评估中确定的风险点，采取相应的控制措施，如加强员工的数据安全培训，提高员工的数据安全意识；对高风险数据进行加密存储和传输；限制数据的访问权限等。
四、银行数据治理工作要求的监督与考核
（一）建立监督机制
1、内部审计
- 银行内部审计部门要将数据治理工作纳入审计范围，对数据治理的组织架构、政策标准执行情况、数据质量和安全管理等方面进行审计，通过内部审计，发现数据治理工作中的潜在问题，并提出改进建议。
2、外部监管
- 银行要接受外部监管机构的监督，监管机构对银行的数据治理工作提出要求，如巴塞尔协议对银行风险管理数据的要求等，银行要按照监管要求，不断完善自身的数据治理工作，确保合规经营。
（二）考核体系
1、部门考核
- 将数据治理工作纳入各个部门的绩效考核体系，对于在数据治理工作中表现优秀的部门，给予奖励，如绩效加分、奖金激励等；对于数据治理工作不力的部门，进行惩罚，如绩效扣分、警告等。
2、员工考核
- 对涉及数据治理工作的员工，也要建立相应的考核机制，数据管理员的工作绩效与数据质量指标挂钩，如果所负责的数据质量得到显著提升，员工可以得到晋升机会或者其他奖励；反之，如果数据质量出现严重问题，要追究员工的责任。
五、结论
银行数据治理工作要求是一个全面而系统的工程，涵盖了数据质量提升、数据安全保障、组织架构建立、标准规范制定、流程管理以及监督考核等多方面内容，通过有效的数据治理，银行能够更好地利用数据资产，提高决策的科学性和准确性，增强自身的竞争力，在日益复杂的金融市场环境中稳健发展。
评论列表