立即扫码
享受一对一服务
银行数据治理工作的落地面临着众多的困难与挑战
发布时间：2020.07.09来源：小亿浏览量：375次标签：数据治理
数据治理越来越受到银行、监管机构乃至国家层面的重视。银行已经意识到高效的管理体系、统一的数据标准、良好的数据质量才是数据价值实现的基础。在实践中，国内银行对于数据治理如何开展存在诸多的困惑，数据治理工作的落地也面临着众多的困难与挑战。
在数字化时代背景之下，金融监管机构为促进金融行业健康发展及风险控制，进一步提升监管数据的统计质量，通过发布监管指引并将数据治理与监管评级挂钩的方式来提高银行业金融机构对数据治理工作的重视，并能够结合自身实际，开展数据治理工作。
在ABCD（人工智能、区块链、云计算、大数据）技术的创新驱动下，越来越多的商业银行开启数字化转型之路。新兴金融科技逐渐应用到客户服务、业务受理、信贷流程、运营管理、风险管理和经营决策等银行核心业务之中。
数字化转型的一切都围绕着数据，包括但不限于数据的获取、沉淀、运用和洞察：有效的数据治理体系是保障，健全统一的数据标准是基础，不断完善的数据质量控制是方法，持续优化的数据应用是目标。有效的数据质量控制有利于客观的分析和决策，有效地管理数据是银行实现数字化转型的基础。
中小银行数据现状
缺乏公司级数据规范，数据多头管理，部门数据互通靠自发或人工传递。
初步搭建公司级数据管控体系及基础规范，但应用尚未下沉到业务部门，业务部门数据互通程度不理想
初步建立数据管理体系和数据管控工具，进行了平台整合，各部门基本落实公司数据规范体系，行内实现高度的数据协同
实现了有效的数据管理和治理，数据管理体系全面完善，全面实现大数据应用。
虽然各银行积极响应监管要求，开展数据治理工作，但《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》显示中小银行的数据治理基本处于萌芽期，达91%的中小银行尚未开展有效的数据治理工作。
在数字化时代背景之下，金融监管机构为促进金融行业健康发展及风险控制，进一步提升监管数据的统计质量，通过发布监管指引并将数据治理与监管评级挂钩的方式来提高银行业金融机构对数据治理工作的重视，并能够结合自身实际，开展数据治理工作。
在ABCD（人工智能、区块链、云计算、大数据）技术的创新驱动下，越来越多的商业银行开启数字化转型之路。新兴金融科技逐渐应用到客户服务、业务受理、信贷流程、运营管理、风险管理和经营决策等银行核心业务之中。
数字化转型的一切都围绕着数据，包括但不限于数据的获取、沉淀、运用和洞察：有效的数据治理体系是保障，健全统一的数据标准是基础，不断完善的数据质量控制是方法，持续优化的数据应用是目标。有效的数据质量控制有利于客观的分析和决策，有效地管理数据是银行实现数字化转型的基础。
中小银行数据现状
缺乏公司级数据规范，数据多头管理，部门数据互通靠自发或人工传递。
初步搭建公司级数据管控体系及基础规范，但应用尚未下沉到业务部门，业务部门数据互通程度不理想
初步建立数据管理体系和数据管控工具，进行了平台整合，各部门基本落实公司数据规范体系，行内实现高度的数据协同
实现了有效的数据管理和治理，数据管理体系全面完善，全面实现大数据应用。
虽然各银行积极响应监管要求，开展数据治理工作，但《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》显示中小银行的数据治理基本处于萌芽期，达91%的中小银行尚未开展有效的数据治理工作。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
立即免费申请产品试用
预约演示
相关文章推荐
-
如何保证数据质量、数据治理：让数据质量更好
数据分析、数据挖掘等各种数据应用都离不开数据质量，数据质量的重要性不用多表。今天来浅谈如何通过数据治理，来保证数据质量。数据的生命周期往……查看详情发布时间：2019.09.12来源：知乎浏览量：606次
-
-
数据交换如何“主动出击”？
传统的数据交换，一般说来是用户根据自身的数据抽取需求，配置好相关的设置，定义好数据抽取时间来进行数据交换。这是一种被动式的数据交换，如果……查看详情发布时间：2020.09.27来源：头条浏览量：405次
-
理论之企业数据挖掘成功之道
面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。随……查看详情发布时间：2019.05.23来源：知乎浏览量：411次
-
数据治理中如何做好数据清理与归档
传统上，数据的清理和归档属于DBA的职责，随着企业数字化转型、数据治理工作的推进，这项工作也被纳入了数据治理工作的重要内容。数据团队定期……查看详情发布时间：2022.05.31来源：互联网浏览量：888次
-
2019年的数据前景如何
这三个与数据相关的趋势今年值得关注。 公司喜欢技术堆栈所有层的“即服务”模式，从云供应商提供的基础架构到完整的SaaS应用程序。但是……查看详情发布时间：2019.01.07来源：数据治理浏览量：405次
-
为什么数据治理这么重要？
一个科学合理的数据治理规范，是数据安全与价值的制度保障，是数据产业健康发展，甚至是国家人工智能战略实施不可或缺的前提条件。……查看详情发布时间：2019.01.18来源：亿信华辰浏览量：668次
-
重构数据治理的必要性
拥有管理良好的数据资产并不能确切的保证你的生产业务价值。所以你就需要必备跨不同组件和活动的整体视图。那么这个时候数据治理就显得尤为重要。……查看详情发布时间：2018.11.14来源：马克·皮科浏览量：542次
-
数据治理困难，即数据治理之“困”。
当前，以人工智能、区块链等为代表的数字技术不断涌现，快速向经济社会各领域融合渗透。以数据为核心的数字化转型已是大势所趋。金融业是数据密集……查看详情发布时间：2020.01.03来源：知乎浏览量：499次
-
人工智能治理应当起步
人工智能正在以前所未有的速度发展，大大超出了人们的预期，目前全球活跃人工智能企业达到了5000家左右。据相关预测，到2022年全球人工智……查看详情发布时间：2019.10.18来源：中国经营报浏览量：361次
相关主题