一、中小銀行數據治理現狀及目標任務1.數據治理現狀中小銀行在業務規模、資金實力、科技水平、人才儲備等方面與大型銀行存在較大差距，且數據治理工作開展時間較短，經驗不足。目前，多數中小銀行建立了數據治理組織架構及相關制度，但執行能力有待增強，有些制度仍停留在紙面上。受地域、經營成本等條件限制，中小銀行在專業化數據管理系統和人才隊伍建設上還存在不足，且由于發展前期對信息系統建設規劃不足、數據質量把控不嚴，導致存在許多復雜的歷史數據問題亟待解決。此外，由于業務部門對數據治理工作的認識及支持程度有限，使得中小銀行數據治理工作溝通成本較高。但近幾年，受外部監管要求及內部經營需求的雙重影響，中小銀行數據治理意識有了很大提升，通過借鑒大型銀行的數據治理先進經驗，不斷突破難點，逐步推進全行數據治理能力的提升。2.數據治理的目標任務中小銀行數據治理工作的目標任務是建設數據治理體系機制，開展數據標準、數據質量領域相關工作，完善數據認責機制，以全面提升數據質量，把控數據安全，同時探索數據應用服務的模式，從而滿足業務創新和數字化轉型的需要。在數據治理實施過程中，中小銀行應建立全行級的數據管理組織，并明確職責、分工和管理運行機制，以監管要求為依據，建立數據標準管理、數據質量管理、數據認責等機制；建立數據管理制度框架，制定數據標準和數據質量管理流程及制度；建立數據認責評價機制，評價數據管理各項任務的執行情況，使數據管理運行機制得到有效執行；通過建立數據安全管理體系、標準和機制，識別和整改數據安全風險問題，逐步完善數據安全評估等管控流程和檢查方法；建立全行數據治理平臺，實現數據標準、數據質量、元數據管理、數據檢核等管理過程的系統化、規范化；在數據應用領域，通過業務、技術、工具、管理的融合，建立和完善全行數據應用與服務相關機制，以新技術的研究與應用以及各類數據的引進與使用有效服務業務轉型創新，充分發揮數據資產價值，高效賦能金融業務。二、中小銀行數據治理難點及挑戰1.數據治理組織架構有待完善當前，很多中小銀行數據治理仍處于初級階段，有些銀行甚至還未明確全行級數據管理與數據治理工作的主管部門，未制定數據治理戰略規劃，這導致后續數據治理工作較難開展。2.數據認責機制難以落實數據認責作為數據治理工作的基礎，能夠明確數據治理過程中的決策、執行、解釋、匯報、協調等工作相關方的責任和關系，以及各方承擔的角色和職責。然而，中小銀行往往存在重業務發展、輕數據管理的問題，使得許多業務數據缺乏明確的歸口管理部門，逐漸導致業務條線與科技數據條線配合度低、權責不清、跨部門之間溝通成本高、部門內部等級森嚴、決策鏈冗長等問題，阻礙了數據治理工作及數字化轉型的推進。3.數據標準化建設仍待加強數據標準化建設是數據治理的前提和基礎，是數據質量控制的機制與保障，貫穿數據從采集、整理、存儲到數據治理、數據分析應用的全生命周期，只有建立一套完備的標準體系，才能支撐更高層面的數據建模應用，支撐銀行數字化轉型。然而，由于中小銀行在過去信息化建設過程中存在數據不統一、業務含義不準確、監管要素數據未覆蓋等一系列問題，形成系統間的數據壁壘，加大了數據治理的難度。4.數據治理自動化管理程度不高數據治理體系內容覆蓋面廣、要點眾多，中小銀行自動化管理程度不高，很難對元數據、數據資產、數據質量及數據標準進行精細化管理。5.數據安全管控能力有待提升隨著《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律的出臺，以及行業內外部數據的廣泛應用，無論從國家層面還是社會層面，保障數據安全已成為一項重點工作，也是各銀行開展數據資產管理的重要前提。然而，中小銀行在發展過程中往往忽略了數據安全的體系化管理，面臨數據安全專職崗位缺失、專業人員配備不足的問題。6.數據應用及價值探索能力差距較大受數據治理程度、數據質量、數據基礎設施建設投入、數據模型設計、數據人才等因素的限制，中小銀行的數據應用及價值探索能力，如在數據中提煉信息、場景問題分析、數據業務化等能力還存在很大提升空間。三、中小銀行數據治理重點方向及方法路徑1.建立數據治理戰略規劃及組織架構中小銀行可建立全行級的數據治理組織架構以及數據管理制度框架，構建完備的數據管理保障體系；設立數據管理及數據治理工作歸口管理部門，在高管層下設數據治理委員會統籌管理數據治理工作，對重要事項進行決策，確保數據治理工作及決策得到有效執行；借助外部力量，通過開展數據治理咨詢項目，全面梳理評估行內數據治理現狀并進行差異化分析，結合自身發展戰略，制定數據治理戰略規劃；不斷加強數據治理體系建設，以數字化轉型總體戰略為中心，以用戶體驗為核心，以數據為基礎，以技術為驅動，明確近期、中期、遠期重點工作方向及實施路線，全面構建數據治理長效機制，打造數字化核心能力；結合外部監管要求及行內實際業務發展，構建較為完善的數據治理制度體系，內容覆蓋數據治理、數據質量、數據標準、數據安全、數據認責及監管統計報送等。2.落實優化數據認責機制落實優化數據認責機制是規范數據資產管理工作、提升數據標準化與數據管控能力、持續改善數據質量、有序推進數據治理工作的保障。數據認責將數據定義、支持、產生、存儲、交換、加工、歸檔、應用等全生命周期中的各類責任落實到相關部門，明確數據質量、數據標準等具體工作的參與部門及其責任，幫助進行數據質量問題的溯源、分析、判斷、整改，從而提高信息系統的可靠性、穩定性；根據各部門職責分工，將數據責任部門劃分為數據業務責任部門、數據錄入部門、數據使用部門、數據管理部門、系統歸口管理部門和系統開發維護部門，確保各責任都由明確的部門履職，保證覆蓋數據治理的全生命周期，覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據。數據認責管理應以“階段管理、逐級認定、責任明確”為原則。其中，階段管理是指數據認責要根據“系統誰建設誰負責，業務誰主管誰負責，數據誰錄入誰負責”的原則明確數據責任主體；逐級認定是指按照全行數據治理的組織架構，逐級確認責任單位和責任人；責任明確是指最終確認的數據責任要明確到具體的單位和崗位。中小銀行可通過不斷細化和落實各類數據認責流程、管理辦法，逐步將數據認責納入績效考核體系中，推動形成由數據治理主責部門牽頭、全行參與的主動認責文化，主動剖析和快速響應出現的認責問題，讓數據認責機制在有效落實執行中發揮作用。3.加強數據標準化管理數據標準是數據全生命周期質量控制的機制與制度保障，貫穿數據從采集到存儲、治理和分析應用的全過程，是保障數據準確性、一致性的規范約束。只有建立一套完備的標準體系，才能更好地管控數據的質量，支撐更高層面的數據應用。中小銀行應建立統一的標準化數據模型，參照監管要求的數據標準以及行業最佳實踐，對行內數據標準現狀進行詳細梳理和分析，形成一套全行級的數據標準，用于指導行內信息系統建設等工作。數據標準應涵蓋客戶、組織機構、渠道、產品、交易、協議、賬戶、財務等內容，滿足監管部門各項統計報送要求，符合部分國家標準和行業標準。同時，中小銀行還應制定與數據標準相關的一系列管理制度，有效落實全行級數據標準管理工作。當然，數據標準的維護及執行需要持續、動態監測，使用自動化工具管理是確保數據標準有效執行的關鍵。4.建設數據治理系統化工具中小銀行應引入數據治理系統化工具來固化數據質量問題處置、數據標準管理、數據結構異動監控等工作。數據治理平臺可自動化采集業務系統、數據平臺的數據，進行元數據管理以及數據結構異動分析及血緣分析；制定數據資產管理流程，進行數據資產可視化管理，分批分步分類將數據資產納入平臺管理，有效提升數據管控能力；將數據標準進行嵌入式管理，確定數據標準管轄范疇，在系統建設關鍵節點進行流程控制，保證數據標準有效落地；將數據質量認責工作納入系統管理，配置檢核規則，通過細化數據到系統、表、字段，在發現數據質量問題后可精準定位到問題源頭及歸口部門，通過自動化流程推動問題的監督整改，通過一系列功能模塊及流程看板實現數據治理日常管理工作電子化，保證各項工作有據可依。數據平臺建設應以“按需建設、不斷迭代優化”為基本設計原則。通過幾年的不斷實踐，唐山銀行形成了“數據倉庫+大數據平臺+外部數據平臺”的數據平臺總體架構。其中，數據倉庫負責數據的加工處理及直接價值輸出，大數據平臺負責行內數據的接入、存儲及分發，外部數據平臺負責外部數據的引入。這三部分之間相互配合并互為補充，構建了內外部數據管理基礎設施，以較低的成本實現唐山銀行業務發展所需的各項數據基礎功能。5.加強數據安全管理2022年初，銀保監會發布的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》對加強數據安全和隱私保護提出要求，銀行業要完善數據安全管理體系，建立數據分級分類管理制度，形成數據全生命周期的安全閉環管理機制；加強數據合作安全評估，關注外部數據源合規風險，明確數據權屬關系，加強數據安全技術保護。數據安全領域管理主要是通過建立數據安全管理體系、標準和機制，識別數據安全風險及問題，逐步完善數據安全評估等管控流程和檢查方法，提升安全團隊專業化能力，形成企業的數據安全文化，助推企業數據資產價值不斷提升。在制度層面，中小銀行可參考國家監管要求及行業標準，結合本行實際，制定一系列行內數據安全規章制度，指導內外部數據安全管理工作；在數據安全管理執行層面，可以實用性為抓手，通過引入數據沙箱工具，有效防控數據泄露風險，通過建立數據脫敏工具，保證數據在“三網”(開發測試網、生產網、辦公網)環境下流轉的安全等。中小銀行亦可通過開展數據安全評估項目、細化數據分級分類等舉措，不斷完善數據安全管理體系，守住數字化轉型的安全底線。6.提升數據應用及價值探索能力中小銀行應通過有效的數據管理及治理，形成規范的數據體系與標準，為新興技術的賦能與應用提供良好的數據基礎，同時利用大數據算法與模型，實現精準獲客、高效管控、全流程風控等目標，這也是數據價值深度挖掘的重要實踐環節。在實踐過程中，唐山銀行基于三大數據平臺提供的基礎數據以及數據治理工作成果，為數據分析與數據挖掘提供良好的支撐，開展數據共享平臺、反欺詐模型、數據標簽體系及數據模型的建設，