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随着大数据、云计算、人工智能等新技术的不断发展，银行业数据规模日益庞大，数据治理成为银行业务持续健康发展的重要保障，为加强银行业数据治理，提高风险防控能力，我国银保监会发布了《银行业数据治理指引》，本文将对该指引进行解读，以期为银行业数据治理提供参考。
指导思想
《银行业数据治理指引》明确指出，银行业数据治理应遵循以下指导思想：
1、坚持依法合规，确保数据治理活动符合国家法律法规和行业监管要求。
2、坚持以人民为中心，保障客户合法权益，提升客户服务水平。
3、坚持安全可控，确保数据安全、稳定、可靠。
4、坚持创新驱动，推动数据治理技术创新，提高数据治理效率。
组织架构
《银行业数据治理指引》要求银行业金融机构建立健全数据治理组织架构，明确数据治理职责，确保数据治理工作有效开展。
1、设立数据治理委员会，负责制定数据治理战略、政策和标准，协调各部门数据治理工作。
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2、设立数据管理部门，负责数据治理日常工作，包括数据质量、数据安全、数据应用等。
3、明确各部门数据治理职责，确保数据治理工作落实到位。
数据质量管理
数据质量是数据治理的核心，银行业金融机构应从以下几个方面加强数据质量管理：
1、建立数据质量管理规范，明确数据质量标准、数据质量评估方法等。
2、加强数据采集、存储、处理、应用等环节的数据质量管理，确保数据准确性、完整性、一致性。
3、定期开展数据质量评估，发现问题及时整改。
数据安全管理
数据安全是银行业务稳定运行的基础，银行业金融机构应加强数据安全管理：
1、建立数据安全管理制度，明确数据安全责任、安全防护措施等。
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2、加强数据安全防护，包括数据加密、访问控制、网络安全等。
3、定期开展数据安全检查，及时发现和整改安全隐患。
数据应用
数据应用是银行业数据治理的最终目的，银行业金融机构应从以下几个方面加强数据应用：
1、建立数据应用管理体系，明确数据应用目标、应用场景、应用效果等。
2、推动数据应用创新，提高业务运营效率、降低运营成本。
3、加强数据应用效果评估，确保数据应用取得实效。
《银行业数据治理指引》为银行业数据治理提供了明确的方向和路径，银行业金融机构应认真贯彻落实该指引，加强数据治理工作，提升风险防控能力，为我国银行业持续健康发展贡献力量。
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