数据治理要“三化”

“数据是新的‘石油’。在智能化、数字化大潮下，只有对大数据进行有效、高质量治理，才能将数据“原油”转变为有价值有质量的数据“石油”，从而更好地释放数据价值，改进决策、缩减成本、降低风险，助力银行业数字化转型，助推高质量发展。

数据治理面临诸多痛点
数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制作和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

数据治理是一项长期、复杂繁琐的工程，且涉及较多领域，多数中小银行在开展数据治理时面临诸多痛点。当前银行业数据治理还面临着四方面的挑战和不足，包括数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等。

对数据安全管理重视不够
中小银行缺少清晰的数据治理意识，缺少科学的数据治理实施路径，缺乏专业的数据治理人才队伍。

其中，在数据治理意识方面，本次调研中约占21%的受访银行存在对数据治理重视程度不够，各部门协同推进困难等问题；26%的受访银行尚未成立数据治理组织架构或正在筹建中，且存在数据治理架构不清晰、职责划分不明确等问题；在认为应优先开展的数据治理工作银行机构中，仅有9.3%的中小银行选择了数据安全管理，折射出中小银行对数据安全管理普遍重视程度不够。

在数据治理实施路径方面，除了前期投入大、开展难外，《报告》指出，数据治理过程中痛点最多的是数据标准落地，存量数据质量提升困难最终影响数据分析结果，存在此类问题的中小银行约占受访银行总数的25%。

另外，23%的受访中小银行在数据治理中缺少有效的系统支撑工具，大部分银行仅在监管数据报送领域实现了信息化支撑工具，其他领域则较多依赖人工管理，造成数据治理人力投入大，数据治理效率较低，效果也往往不尽人意。

数据治理应做到“三化”

为了更好地帮助中小银行应对数据治理工作中面临的挑战，《报告》指出，中小银行未来的数据治理应做到“三化”：标准化、自动化、智能化。

“标准化”即构建长效数据治理保障机制，加强组织保障、完善制度及流程，建立数据治理标准化工作机制、协作机制、管理机制，在科学规划的数据治理路线图下，通过各部门协同配合扎实推进数据治理工作。

“自动化”是转变传统单一的数据治理模式，减少人力投入，提升治理效率，借助先进的数据治理自动化工具和强大的数据中台能力，快速为上层应用提供标准、及时的数据服务，加速银行业务创新。

“智能化”是抓住金融科技发展红利，保持开放积极的心态，借助大数据、人工智能等金融科技发展成果，提升中小银行数据治理及数据应用方面的科技化、智能化程度，助力中小银行数字化转型。

此外，鉴于部分中小银行在创新和数据开发领域面临的客观障碍，《报告》还建议构建开放共享的企业级数据中台，不仅能帮助中小银行降低重复建设、减少“烟囱式”协作的成本，也能够提升中小银行的差异化竞争优势。