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随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的飞速发展，银行业金融数据规模和种类日益庞大，数据治理的重要性日益凸显，为规范银行业金融数据治理工作，提高数据质量，确保数据安全，我国银保监会于2023年发布了《银行业金融数据治理指引》（以下简称《指引》），本文将全面解析《指引》内容，并探讨其实施要点。
1、数据治理组织架构
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《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，设立数据治理委员会，负责制定数据治理战略、政策和流程，监督数据治理工作实施。
2、数据治理体系
《指引》强调银行业金融机构应建立数据治理体系，包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、数据生命周期管理等四个方面。
（1）数据质量管理：确保数据准确性、完整性、一致性、及时性和可用性。
（2）数据安全管理：保障数据安全，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
（3）数据标准管理：建立统一的数据标准，规范数据采集、存储、处理、应用等环节。
（4）数据生命周期管理：对数据进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、应用、归档、销毁等环节。
3、数据治理流程
《指引》要求银行业金融机构建立健全数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、应用、归档、销毁等环节，确保数据治理工作有序进行。
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4、数据治理技术
《指引》鼓励银行业金融机构运用大数据、云计算、人工智能等新技术，提高数据治理效率和质量。
5、数据治理评价
《指引》要求银行业金融机构建立健全数据治理评价体系，定期对数据治理工作进行评估，确保数据治理工作持续改进。
实施要点
1、加强组织领导，明确职责分工
银行业金融机构应高度重视数据治理工作，成立数据治理委员会，明确数据治理职责，确保各项工作有序推进。
2、制定数据治理战略，明确目标
根据《指引》要求，制定数据治理战略，明确数据治理目标，确保数据治理工作与业务发展相协调。
3、建立数据治理体系，完善规章制度
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建立健全数据治理体系，完善数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、数据生命周期管理等规章制度，确保数据治理工作有章可循。
4、强化数据治理流程，提高数据质量
加强数据采集、存储、处理、应用、归档、销毁等环节的管理，提高数据质量，确保数据真实、准确、完整。
5、运用新技术，提高数据治理效率
积极探索大数据、云计算、人工智能等新技术在数据治理中的应用，提高数据治理效率和质量。
6、定期评估，持续改进
建立健全数据治理评价体系，定期对数据治理工作进行评估，发现问题及时改进，确保数据治理工作持续改进。
《银行业金融数据治理指引》为银行业金融机构数据治理工作提供了明确的方向和指导，银行业金融机构应认真贯彻落实《指引》精神，加强数据治理工作，提高数据质量，确保数据安全，为我国银行业高质量发展贡献力量。
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