本文目录导读：
《关于银行数据治理的建议：突破难点，构建高效数据治理体系》
银行数据治理存在的难点
（一）数据质量参差不齐
1、数据来源广泛且复杂
- 银行的数据来源众多，包括客户在各个网点的柜台业务办理数据、网上银行和手机银行等电子渠道产生的数据、与其他金融机构或企业进行合作交互的数据等，不同来源的数据在格式、标准和准确性方面存在很大差异，柜台业务数据可能由于人工录入的因素存在拼写错误、数据缺失等问题；而电子渠道的数据可能会受到网络故障等因素影响，导致数据传输不完整。
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2、数据更新与维护滞后
- 随着银行业务的快速发展，数据需要不断更新，在实际操作中，部分数据的更新和维护存在滞后现象，比如客户的联系方式、职业等基本信息可能没有及时更新，这会影响银行对客户的精准营销和风险评估，一些旧系统中的数据可能没有与新系统进行有效的对接和同步，导致数据不一致性增加。
（二）数据安全面临挑战
1、外部威胁日益增加
- 银行作为金融机构，存储着大量客户的敏感信息，如账户余额、交易密码等，这些数据成为黑客攻击的目标，近年来，网络犯罪日益猖獗，黑客利用各种先进技术手段，如恶意软件、网络钓鱼等方式试图窃取银行数据，外部的网络攻击不仅可能导致客户数据泄露，还会损害银行的声誉，引发客户信任危机。
2、内部管理存在漏洞
- 在银行内部，数据安全管理也存在一些漏洞，不同部门的员工对数据的访问权限划分不够细致，可能存在部分员工越权访问数据的情况，一些后台运营人员可能因工作失误或违规操作，误将客户的重要数据泄露给其他无关人员，内部员工的安全意识培训不足，部分员工可能对数据安全的重要性认识不够，在日常工作中没有严格遵守数据安全规定。
（三）数据治理架构不完善
1、部门间协调困难
- 银行内部各个部门都有自己的数据需求和管理方式，风险管理部门关注客户的信用数据，营销部门关注客户的消费偏好数据，这些部门之间的数据共享和协调存在困难，部门之间可能存在数据壁垒，不愿意共享数据，担心数据共享会影响自身的利益或者增加工作负担，这种部门间的不协调会导致数据无法得到有效的整合和利用，影响银行整体的数据治理效率。
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2、缺乏统一的数据治理标准
- 银行没有一套统一的数据治理标准，各个业务条线和部门可能采用不同的数据定义、分类和编码方式，这使得在进行数据整合和分析时，需要花费大量的时间和精力进行数据清洗和转换，对于客户风险等级的评定，不同部门可能采用不同的指标和权重，导致对同一客户的风险评估结果存在差异，不利于银行做出准确的决策。
银行数据治理的建议
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理体系
- 银行应建立一套完善的数据质量管理体系，从数据的采集、录入、存储到使用的各个环节进行严格的质量把控，在数据采集阶段，要明确数据采集的标准和规范，采用自动化采集技术，减少人工干预，提高数据的准确性，在客户身份信息采集时，可以通过身份证识别设备自动采集客户的姓名、身份证号码等关键信息，在数据录入环节，建立数据录入审核机制，对录入的数据进行实时或定期的检查，及时发现和纠正错误数据。
2、数据清洗与整合
- 定期开展数据清洗工作，去除重复、错误和不完整的数据，利用数据挖掘和分析技术，对海量数据进行梳理，识别出数据中的异常值和不一致性，进行数据整合，将来自不同渠道和系统的数据进行融合，通过建立数据仓库，将柜台业务数据、电子渠道数据等进行集中存储和管理，按照统一的标准进行数据整合，为银行的各项业务提供全面、准确的数据支持。
（二）强化数据安全
1、加强外部安全防护
- 银行要加大在网络安全技术方面的投入，建立先进的防火墙、入侵检测系统和加密技术等，采用高级加密标准（AES）对客户的敏感数据进行加密存储和传输，防止数据在网络传输过程中被窃取，定期进行网络安全评估和漏洞扫描，及时发现和修复安全漏洞，与网络安全公司建立合作关系，及时获取最新的网络安全威胁情报，制定相应的防范措施。
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2、完善内部数据安全管理
- 细化员工的数据访问权限，根据员工的岗位职能和业务需求，授予不同级别的数据访问权限，建立严格的内部数据访问审计制度，对员工的数据访问行为进行实时监控和审计，发现异常访问行为及时进行处理，加强员工的数据安全意识培训，通过定期开展培训课程、安全知识竞赛等方式，提高员工对数据安全的重视程度，使员工在日常工作中自觉遵守数据安全规定。
（三）优化数据治理架构
1、建立跨部门数据协调机制
- 银行应建立跨部门的数据协调委员会，由各部门的负责人和数据专家组成，该委员会负责制定数据共享的规则和流程，协调部门之间的数据需求和利益关系，定期召开数据协调会议，解决部门间在数据共享和合作过程中出现的问题，当营销部门需要风险管理部门的客户信用数据用于精准营销时，通过数据协调委员会进行沟通和协调，确保数据的合法、合规共享。
2、制定统一的数据治理标准
- 制定涵盖数据定义、分类、编码、质量标准等方面的统一数据治理标准，在全银行范围内推行这些标准，要求各个部门和业务条线按照统一标准进行数据管理，对新上线的业务系统和数据项目，要进行数据治理标准的符合性审查，确保新数据符合银行整体的数据治理要求，建立数据治理标准的维护和更新机制，随着银行业务的发展和技术的进步，及时对数据治理标准进行修订和完善。
通过解决银行数据治理中存在的难点，构建完善的数据治理体系，银行能够提高数据的质量和安全性，提升数据的利用效率，从而在日益激烈的金融市场竞争中获得优势。
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