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银行业金融机构数据治理指引
随着金融科技的迅速发展和数字化转型的加速，银行业金融机构的数据量呈爆炸式增长，数据已成为银行业金融机构的核心资产之一，对于提升经营管理水平、防范风险、创新业务模式等方面具有重要意义，为了加强银行业金融机构数据治理，提高数据质量，保障数据安全，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。
适用范围
本指引适用于在中华人民共和国境内依法设立的银行业金融机构。
数据治理目标
银行业金融机构数据治理的目标是：建立健全数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性、及时性和可用性，提高数据质量，保障数据安全，充分发挥数据在经营管理中的价值。
数据治理原则
银行业金融机构数据治理应当遵循以下原则：
1、战略导向原则：数据治理应当与银行业金融机构的战略规划相结合，为实现战略目标提供数据支持。
2、统筹规划原则：数据治理应当进行统筹规划，建立统一的数据治理架构和管理制度，明确各部门的数据治理职责。
3、质量为本原则：数据治理应当以提高数据质量为核心，建立数据质量评估和改进机制，确保数据的真实性、准确性、完整性、及时性和可用性。
4、安全可控原则：数据治理应当保障数据安全，建立数据安全管理制度和技术防护体系，确保数据的保密性、完整性和可用性。
5、协同治理原则：数据治理应当加强部门之间的协同合作，建立数据治理沟通协调机制，形成工作合力。
数据治理架构
银行业金融机构应当建立健全数据治理架构，明确数据治理的组织架构、职责分工和工作流程，数据治理架构应当包括数据治理委员会、数据管理部门、业务部门和科技部门等。
数据治理职责
1、数据治理委员会：负责制定数据治理战略和规划，审议数据治理重大事项，协调解决数据治理中的问题。
2、数据管理部门：负责数据治理的日常管理工作，制定数据管理制度和标准，组织开展数据治理培训和宣传，推动数据治理工作的实施。
3、业务部门：负责本部门数据的采集、录入、审核、报送等工作，确保数据的真实性、准确性、完整性和及时性。
4、科技部门：负责数据治理的技术支持工作，建立数据治理技术平台，保障数据的安全存储和传输。
数据治理流程
银行业金融机构应当建立健全数据治理流程，包括数据规划、数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据销毁等环节，数据治理流程应当明确各环节的工作内容、工作标准和工作要求，确保数据治理工作的规范化和标准化。
数据质量管理
银行业金融机构应当建立数据质量管理制度，建立数据质量评估和改进机制，定期对数据质量进行评估和分析，及时发现和解决数据质量问题，数据质量评估应当包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面。
数据安全管理
银行业金融机构应当建立数据安全管理制度，建立数据安全防护体系，保障数据的保密性、完整性和可用性，数据安全管理应当包括数据的访问控制、数据的加密存储、数据的备份与恢复、数据的安全审计等方面。
数据治理监督
银行业金融机构应当建立数据治理监督机制，加强对数据治理工作的监督检查，确保数据治理工作的有效实施，数据治理监督应当包括对数据治理制度的执行情况、数据质量情况、数据安全情况等方面的监督检查。
十一、附则
1、本指引由中国银保监会负责解释。
2、本指引自发布之日起施行。
仅供参考，你可以根据实际情况进行调整和修改。
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