中小银行行数据治理是否错过最佳建设期?

数据治理基础建设缺失、人才匮乏、意识觉醒较晚。目前中小银行数据治理难点有哪些？中小银行行数据治理是否错过最佳建设期。

不少中小银行目前路径选择基本相同，一方面在行内加快培养专业性人才，并设立数据治理专营部门；一方面将自营数据与外部资源相结合，借助外部服务商提供的科技支撑能力（平台及系统）进行数据化转型。



需求催生新的商业业态，数据治理的“外脑”正在崛起。

设立专营部门补短板

当前银行业数据治理面临的四大不足：数据分布零散化、缺乏全口径和全生命周期性的管理；数据标准度不高、取数规则各异；数据挖掘与数据应用力度不足，与外部数据隔离；数据治理人才储备不足，未设置专门针对数据治理的专业队伍以及与之匹配的激励机制。

据了解，目前多家银行在报送监管报表时，仍依靠手工输入。2018年银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》后，虽然众多中小银行成立了数据相关部门，但是普遍规格不高，属于信息科技部下属的二级部门。与国外许多银行设置首席数据官不同，国内设置数据官的银行寥寥无几。大部分中小银行科技人员此前只从事IT系统运营维护，专业化数字人才近乎零储备。

现在，一些银行已经有意识地从根本上解决数据治理困局——设立专营部门、培养专业人才。

银行应该设立数据治理委员会，并下设数据治理办公室。通过培养行内数据管理人员、数据整合和应用专 家、数据平台负责人，建立有效的数据管控组织。

银行还因从制度上梳理建立了完整的流程体系，包括数据需求管理办法、数据质量管理办法、数据交换管理办法、分析需求受理规程、安全数据交换规程、数据质量问题整改规程等。专门成立了数字银行管理部，作为数据治理的核心部门。

“外脑”崛起助力数字化转型

正如客源和场景的双重缺失催生银行助贷模式兴起一样，场景、科技基础的缺失再加上银行数字化转型的迫切需求，催生了“外脑”生意经——已经有敏锐的金融科技服务商开始输出银行数据治理解决方案，精准囊括标准管理检索、元数据管理、数据质量监控、数据安全管理智能脱敏、治理监控分析、智能数据报送六大方面。

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亿信睿治平台具备极强的通用性，各模块功能可直接在各行业实施治理，解决常见数据问题。目前已深入服务了金融、制造、地产、电力、政务、卫生等多个行业，并正在高速拓展中。

银行在推出数据治理服务的基础上，瞄准业务管理、风险管理、资本管理三大方向，显然，银行迫在眉睫的数字化转型需求，源源不断地催生出新的生意经。