银行数据治理包括哪几个方面

发布时间:2021.04.06来源:数据治理研究院浏览量:146次标签:数据治理

1.谁来治理数据(Who)?


对于这个问题,《银行业金融机构全面风险管理指引》(银监发〔2016〕44号)、《商业银行内部控制指引》(银监发〔2014〕40号)、《信息科技风险管理指引》(银监发〔2009〕19号)等法规性文件皆有明确要求。2018年银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》就梳理得更清楚了。笔者理解,简单来说就是:银行首席数据官(CDO)牵头,总行归口部门负责制度建设与实施,建立协调机制,各业务部门依照职 责分工,全流程贯通管好“线”;各分支机构守好“块”, 归口部门履职,其业务部门接受上级指导。

数据治理

某大行做法很值得借鉴,该行将全系统区分为数据采集者(采数部门)、业务主管者(条线管理)、系统主管者(业务系统研发与运维)、数据使用者(高中低层, 前、中、后台,总行、分支、基层)等四种角色,组成了多维的图结构网络,这种条块结合、数据全流程与全生命周期的管理方式,格局大,适应性强。但中小法人机构不应简单移植大行的制度与架构,可先设置一个底线:至少总行归口部门有专门团队,从数据治理角度规范制度,理清全生命周期的部门、层级、前中后台职责,建立数据争议协商与解决机制,促进全行性数据融合;同时,银行机构“三道防线”各自履行好管理、评估、审计职责。


2.数据治理的内容是什么(What)?


一是理顺架构机制。从《银行业金融机构数据治理指引》相应章节可看出, 数据治理/管理的核心是基础数据、衍生数据,以及产生与 应用这些数据的组织架构、运行机制、质量监控和价值实现。具体内容包括拟定战略、制定专项制度、顺畅协商解决争端、及时发布统计与业务制度,推进数据标准化,完善信息系统,推动数据共享,实施数据安全策略与敏感信息保护,积累历史数据档案,开展应急演练与现场检查等等。


“管理”突出的是组织架构、报告路线,即谁来做事;治理则不同,强调的是贯穿始终的全覆盖、匹配性、持续性、有效性,是全流程的、动态的,惟有银行机构的一把手牵头将数据管理运行机制理顺,常态化实现数据争议协商处理,CDO与归口部门才师出有名。工作的具体内容可依数据全生命周期(标准、定义、采集、传输、存储、加工、分析、退出、删除)逻辑展开。


二是聚焦业务内涵。笔者认为,数据是在业务经营、风险管理与内部控制活动中形成的,具有明确规则、用以记载信息的物理符号。依产生形态可分为元数据、数据元与指标数据,依表现形式可分为数字、文字、图像、音频、视频、模型、代码等,依存储载体可分为纸质文档、胶片图片、电子文档等,依来源可分为内部数据与外部数据。明晰了管理对象,理清了边界,方能找准数据治理/管 理的着力点。


3.何时进行数据治理(When)?


面对上述繁杂细致工作,何时数据治理最佳?面对系统多多、孤岛处处、陈年老账,是另起炉灶自建、外包、采购,还是被动应付?结合治理实践笔者认为:


首先,治理的关键点是深刻理解本组织的企业文化, 在准确为核心客户画像、严守风控要求、满足市场需求的基础上,确定整体业务流程,并据此采用与之适应的管理架构、数据结构、信息化建设规划。为此,应认真开展数据调查、摸清家底、梳理争议,在建设核心账务、信贷管理、风险管理等重要信息系统时,牵头部门必须兼顾业务部门与科技研发团队的需求,理流程、做方案、逐表逐项细致扎实地拟定详细需求设计,并同步建设本行数据管控平台与标准体系。


其次,如果多系统的数据孤岛已形成,建议先扎实开展数据调查,建设数据标准化管理系统,整合每个已有系统的数据字典,依托《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》或其他金融行业标准、国家标准等建立本行的数据标准化体系,并设置路线图,在新增系统、系统升级中应用数据标准。


最后,建议总行给分支机构定期配套下发《1104指标与本行数据统计口径归属关系》制度,及时更新监管数据与本行各系统、各数据项的逻辑映射与加总关系,并将之作为校验规则,固化到监管统计信息系统中去,努力实现自动化提取,尽量减少数据质量问题。


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