今日科普|银行数据治理经验分享

### 银(yín)行(xíng)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)经(jīng)验(yàn)分(fēn)享(xiǎng)

在(zài)数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)的(de)大(dà)潮(cháo)中(zhōng)，数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)已(yǐ)成(chéng)为(wèi)商(shāng)业(yè)银(yín)行(xíng)不(bù)可(kě)或(huò)缺(quē)的(de)核(hé)心(xīn)竞(jìng)争(zhēng)力(lì)。随(suí)着(zhe)数(shù)据(jù)规(guī)模(mó)的(de)不(bù)断(duàn)扩(kuò)大(dà)和(hé)数(shù)据(jù)类(lèi)型(xíng)的(de)日(rì)益(yì)丰(fēng)富(fù)，如(rú)何(hé)有(yǒu)效(xiào)利(lì)用(yòng)这(zhè)些(xiē)数(shù)据(jù)，将(jiāng)其(qí)转(zhuǎn)化(huà)为(wèi)商(shāng)业(yè)决(jué)策(cè)的(de)重(zhòng)要(yào)依(yī)据(jù)，成(chéng)为(wèi)银(yín)行(xíng)面(miàn)临(lín)的(de)重(zhòng)要(yào)课(kè)题(tí)。本(běn)文将(jiāng)结(jié)合(hé)当(dāng)前(qián)最(zuì)新(xīn)热(rè)点(diǎn)话(huà)题(tí)，分(fēn)享(xiǎng)几(jǐ)个(gè)银(yín)行(xíng)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)的(de)主要(yào)经(jīng)验(yàn)，并(bìng)探(tàn)讨(tǎo)其(qí)背(bèi)后(hòu)的(de)逻(luó)辑(ji)与(yǔ)价(jià)值(zhí)。

一(yī)、数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)的(de)定(dìng)义(yì)与(yǔ)价(jià)值(zhí)

根(gēn)据(jù)2025年(nián)银(yín)监(jiān)会(huì)发(fā)布(bù)的(de)《银(yín)行(xíng)业(yè)金(jīn)融(róng)机(jī)构(gòu)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)指(zhǐ)引(yǐn)（征(zhēng)求(qiú)意(yì)见(jiàn)稿(gǎo)）》，数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)是(shì)指(zhǐ)通(tōng)过(guò)建(jiàn)立(lì)组(zǔ)织(zhī)架(jià)构(gòu)，明(míng)确(què)董(dǒng)事会、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程(chéng)和(hé)方(fāng)法(fǎ)，确(què)保(bǎo)数(shù)据(jù)统(tǒng)一(yī)管(guǎn)理(lǐ)、高(gāo)效(xiào)运(yùn)行(xíng)，并(bìng)在(zài)经(jīng)营(yíng)管(guǎn)理中充分发挥价值的动态过程。数据治理不仅关乎数据质量，更是提升银行经营绩效、降低运营成本、有效控制风险的关键。例如，通过数据治理，银行可以优化内部决策过程，实现经营效率的提升；同时，基于资金盈亏状况、市场利率和风险水平等数据的综合分析，银行能够更精准地测算资金成本，实现成本的最小化。

二、当前银行数据治理面临的挑战

尽管数据治理的重要性不言而喻，但在实际操作中，银行仍面临诸多挑战。根据近期监管部门的处罚情况，不少银行因数据治理不规范而收到罚单，处罚内容直击数据真实性和质量。中小银行因数据治理问题被罚的情况尤为突出，如“小微统计数据不真实”“普惠型小微企业贷款数据不准确”等。这反映出当前银行在数据治理方面仍存在管理体系不健全、人才队伍搭建不足、权责模糊、基层业务不规范等问题。此外，数据治理周期长、难度大，也是银行面临的一大难题。如何确保数据治理工作的持续性和有效性，成为银行亟待解决的问题。

三、银行数据治理的实践经验

面对挑战，多家银行积极探索数据治理的实践路径。以中国工商银行为例，该行从源头进行元数据管理，并在此基础上搭建数据资产管理系统，实现数据资🔺中国产价值最大化。中国农业银行则以宽表为核心构建数据层企业级架构，实现数据标准化，为数据资产的高效共享复用提供基础。这些实践表明，银行在数据治理方面需要注重顶层设计和整体规划，明确数据治理的归口部门，构建科学有效的数据管理制度和流程。

此外，浦发银行通过构建覆盖全领域的数据治理管理体系、建立全链路数据质量管理机制等措施，提升数据质量；恒丰银行启动“数芯工程”，旨在打造企业级数据资产管理和供给能力；重庆银行则重启数据治理工作，由董事长亲自领导设立数据治理工作领导小组，推动数据治理工作的深入实施。这些银行的实践经验表明，数据治理需要自上而下推动，并需要各部门之间的协同配合。

四、数据治理的未来趋势与展望

随着数字化的加速推进，数据治理的重要性将进一步凸显。未来，银行需要更加注重数据治理的规范性和有效性，以满足监管部门的相关合规与审计监管要求。同时，银行还需要加强数据治理与业务创新的融合，将数据治理作为推动业务创新的重要支撑。例如，通过数据治理提升客户画像的精准度，为个性化营销和风险管理提供有力支持。

此外，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，银行在数据治理方面也需要不断探索新技术、新方法的应用。例如，利用人工智能技术提升数据治理的智能化水平，降低数据治理的成本和难度。同时，银行还需要加强数据治理人才的培养和引进，打造一支高素质的数据治理专业队伍。

综上所述，银行数据治理是一项长期、复杂且需要动态调整的系统性工程。通过分享多家银行的实践经验，我们可以发现，数据治理不仅是提升银行经营绩效、降低运营成本、有效控制风险的关键，更是推动银行数字化转型的重要支撑。未来，银行需要更加注重数据治理的规范性和有效性，加强数据治理与业务创新的融合，不断探索新技术、新方法的应用，以应对日益激烈的市场竞争和客户需求变化。