第1期：银行业数据治理实践难点及应对系列文章开篇
银行数据治理实践中的难点及应对
银行数据治理实践中的难点及应对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。
数据治理实践面临的难点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。
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。
从不同的部门从其在数据管理的角色看，面临以下问题：对各业务部门来说，数据治理绝不是“与己无关”的一项工作。
数据治理工作贯穿于数据产生、使用和销毁等全生命周期中的各个环节。
作为主要的业务数据输入端，业务及一线部门扮演着重要的数据质量控制角色。
数据质量的好坏直接影响数据分析结果的准确性，而银行层面数据标准是否建立，各业务和管理领域的数据标准是否一致，也将影响在使用数据时需要花多大的代价来进行数据标准的统一。
对信息技术部门来说，数据治理的工作涉及到信息系统建设的方方面面。
银行业数据治理分析
银行业数据治理分析在当今数字化的时代，数据已成为银行业的重要资产。
有效的数据治理对于银行提升竞争力、降低风险、满足监管要求以及提供优质客户服务至关重要。
本文将对银行业数据治理进行深入分析。
银行业数据的特点和重要性不言而喻。
首先，数据量大且复杂。
银行每天处理着海量的交易数据、客户信息、市场数据等。
这些数据来源多样，格式各异，包括结构化数据（如数据库中的表格）和非结构化数据（如文档、图像、音频等）。
其次，数据的准确性和完整性至关重要。
任何错误或缺失的数据都可能导致决策失误、风险评估不准确，进而影响银行的运营和声誉。
再者，数据的安全性和保密性是银行业的生命线。
客户的个人信息、财务数据等必须得到严格保护，防止数据泄露和滥用。
然而，当前银行业在数据治理方面面临着诸多挑战。
一方面，数据质量问题普遍存在。
由于数据录入的不规范、系统之间的不兼容以及数据更新不及时等原因，导致数据存在错误、重复、不一致等情况。
另一方面，数据管理的分散性也是一个难题。
不同部门和业务线条往往各自为政，拥有自己的数据系统和标准，造成数据难以整合和共享。
此外，随着数据隐私法规的日益严格，银行在数据合规方面面临着巨大压力。
为了应对这些挑战，银行需要建立完善的数据治理框架。
这一框架应涵盖明确的数据治理目标、策略和组织架构。
首先，要有清晰的数据治理目标，例如提高数据质量、增强数据安全性、促进数据共享和利用等。
同时，制定相应的策略，包括数据标准的制定、数据质量管理流程的优化、数据安全策略的强化等。
在组织架构方面，应设立专门的数据治理委员会或团队，负责统筹和协调数据治理工作。
这个团队要由具备数据分析、技术、业务等多方面知识和经验的人员组成。
他们的职责包括制定数据治理政策、监督数据治理的执行情况、解决数据治理过程中出现的问题等。
数据质量管理是银行业数据治理的核心环节。
银行需要建立数据质量评估指标体系，定期对数据质量进行监测和评估。
对于发现的数据质量问题，要及时进行纠正和改进。
银行数据治理工作计划文章
银行数据治理工作计划文章
本文旨在介绍银行数据治理工作计划的相关内容，主要包括数据治理的定义、目标、重要性以及具体的工作计划安排。
一、数据治理的定义
数据治理是指针对银行内部各类数据资源的管理和控制，旨在确保数据的质量、可靠性和安全性，实现数据资产的最大化利用，并支持银行业务的发展和决策的科学性。
二、数据治理的目标
1. 确保数据的准确性和一致性，避免数据质量问题对业务运营和决策带来的不利影响；
2. 支持银行业务的创新和发展，提升业务数据的利用价值；
3. 符合监管要求，确保数据合规性和安全性。
三、数据治理的重要性
数据是银行业务的重要组成部分，其质量和安全性直接影响整个银行的运营和发展。
因此，进行数据治理工作对银行具有重要意义，是银行管理和决策的基础。
四、数据治理工作计划安排
1. 完善数据管理制度和流程，明确数据负责人和权限；
2. 建立数据分类和标准化规范，确保数据的统一管理和利用；
3. 加强数据安全保护措施，包括权限控制、加密和备份等；
4. 建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和修复；
5. 加强数据治理意识培训，提升员工对数据管理的重视和能力。
以上即是银行数据治理工作计划的相关内容，希望能为各位同事提供一定的参考和启发。
银行业数据资产管理的挑战与对策
银行业数据资产管理的挑战与对策在当今信息爆炸的时代，银行业数据资产管理面临着诸多挑战。
随着金融科技的迅速发展和金融市场的不断深化，银行面临着海量数据的挑战，如何高效、安全地管理这些数据资产成为了银行业面临的重要问题。
一、数据资产管理的挑战1. 海量数据管理银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户交易数据、风险管理数据、市场数据等。
如何高效地管理这些海量数据，成为了银行面临的首要挑战。
数据的收集、存储、清洗和分析，都需要耗费大量的人力资源和财力，并且要求技术手段要跟得上。
2. 数据安全与隐私保护随着网络安全事件的频发，数据安全成为了银行业面临的头等大事。
银行需要确保客户的数据不被泄露、不被篡改，而这需要银行具备高超的技术手段和完善的安全系统。
另外，随着《个人信息保护法》的颁布和实施，银行还需要面对更加严格的隐私保护要求。
3. 数据完整性和准确性银行的数据资产需要满足高准确度和完整性，而这需要银行具备高效的数据质量管理系统和数据质量监控机制。
银行在数据采集、整合、转换和存储过程中，需要做到错误数据的实时排除和纠正，以保证数据的准确性和完整性。
4. 数据治理和合规要求随着金融市场的不断深化，银行所面临的法规、监管和合规要求也在不断提高。
银行需要建立健全的数据管理体系，确保数据的合规性和治理性。
银行还需要迎合不同国家和地区的数据保护法规和监管要求，确保数据资产管理活动符合当地法律法规的要求。
二、数据资产管理的对策1. 投资数据科技银行需要加大对数据科技的投入，引入先进的数据管理和分析技术，如人工智能、大数据分析、区块链等，以提高数据处理效率和质量。
银行还可以通过与科技公司的合作或并购，来加强自身的数据科技实力。
2. 提升数据安全意识银行需要加强员工的数据安全意识教育，建立完善的数据安全管理机制，包括权限控制、数据加密、安全审计等。
银行还要加强对外部安全威胁的监测和防范，确保数据资产的安全性。
3. 建立数据质量管理体系银行需要建立健全的数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据质量监控等环节，以确保数据的准确性和完整性。
(范文)银行抓数据治理提升数据质量的经验介绍
夯实基础狠抓源头全力以赴推进数据质量治理提升数据质量----在全省数据治理会议上的发言某某分行（年月日）尊敬的各位领导、各位同仁：上午好！非常感谢省分行对某某分行数据质量治理工作的指导和支持，让我们在全省会议上发言，与兄弟行一起交流探讨。
借此机会，我们向各位领导、各位同仁汇报我行数据质量治理工作情况，不当不妥之处敬请各位领导和同仁批评指正。
我行数据治理工作，在省分行管理信息部及其他专业部门的指导下，近年来通过全辖上下的共同努力，数据质量稳步提升，取得了一定的成绩。
截至****年**月末，某某分行当年新增有效个人客户信息完整性达到了100%，全省排名第一位，较年初排名提升了11个位次；存量有效个人客户信息完整性99.95%，全省排名第二位，较年初排名提升了1个位次。
公司客户信息完整性99.88%，全省排名第六位，较年初排名提升了1个位次。
法人客户受益所有人信息完整性99.52%，全省排名第八位，较年初排名提升了1个位次。
机构客户信息完整性达到了100%，全省排名第一位，较年初排名提升了13个位次。
一、领导重视，高位推动我行党委高度重视数据质量治理工作，成立了市分行数据治理工作领导小组，党委书记、行长****任组长，其他行领导任副组长，相关专业部门负责人为成员，领导小组办公室设在财务会计部，统筹部署推进全辖数据治理工作。
党委书记、行长****，多次在全市行长会上，强调数据治理工作重要性，要求市分行专业部门、各支行管理者切实提高思想认识，一以贯之、坚持不懈抓好数据治理工作，提升数据质量。
二、加强分工合作，层层压实工作责任我行按照上级行的总体部署，采取由财务会计部牵头，各专业条线分工合作的模式，狠抓数据质量治理工作。
“横到边、纵到底”，上下联动、齐抓共管、整体推进。
市分行制定了数据质量治理工作实施细则，明确了市分行层面各部门管理者和经办的职责，细化了支行层面管理者和经办的职责，层层压实工作责任，做到有章可循、有章可依，按章办事、违规必究，全力以赴抓紧抓实，推进数据质量治理工作。
银行业面临大数据的挑战与应对
银行业面临大数据的挑战与应对随着科技的不断进步和数据的爆发式增长，大数据已经成为了银行业面临的一个重大挑战。
同时，大数据也为银行业带来了巨大的机遇。
银行作为金融服务的提供者，必须适应这一变革，积极应对挑战，并及时利用大数据来提升自身的业务水平和竞争力。
一、挑战银行面临的大数据挑战主要集中在以下几个方面：1. 数据量的爆炸性增长：随着金融科技的发展，银行每天都会产生大量的交易数据、客户数据、市场数据等。
这些数据数量庞大、速度快，迅猛扩张的数据量给银行业务的处理、存储和分析带来了巨大的压力。
2. 数据质量和准确性的保障：大数据中包含的是银行客户的个人和敏感信息，确保这些数据的质量和准确性对于银行来说至关重要。
然而，数据的质量可能会受到多种因素的干扰，例如人为错误、技术故障等。
银行必须采取措施确保数据的准确、完整和一致，以提供优质的服务和安全性。
3. 数据隐私和安全的保护：随着大数据的广泛应用，银行业面临着日益严峻的数据隐私和安全挑战。
黑客不断寻找突破数据安全的方式，银行必须采取措施来保护客户的个人信息和银行的敏感数据，以防止数据泄露和恶意攻击。
4. 数据分析能力的提升：银行拥有大量的数据，但如果没有有效的分析能力，这些数据就只是一堆废纸。
银行需要培养自身的数据分析师团队，利用先进的数据分析工具和技术，将数据转化为有价值的洞察，从而为业务决策提供支持。
二、应对为了应对面临的大数据挑战，银行业需要采取以下一些应对措施：1. 数据架构与管理：银行应建立起完善的数据架构和管理系统，规范数据收集、存储和清洗的流程，确保数据的质量和准确性。
银行还可以采用云计算等技术来扩展存储和处理能力，提高数据的处理效率。
2. 数据安全保障：银行需要加强对数据的安全保护措施，包括加密技术、多层防御等，确保客户个人信息和银行敏感数据的安全。
此外，银行还可以考虑采用区块链等技术来增加数据的透明度和可追溯性。
3. 数据分析与挖掘：银行需要投资建设数据分析平台和工具，培养专业的数据分析师团队，利用机器学习、人工智能等技术来发掘数据中的潜在价值。
商业银行数字化转型面临的挑战及对策
户 的 青 睐 ，倒逼银行在供给侧加快数字化 转型。
三 是 “创新发展”与 “守正行稳”的 关 系 。近 年 来 ，随着移动通信终端的普遍 使 用 ，金融创新服务已渗透到居民衣、食 、 住 、行 、用等各方面，针对互联网用户信 息 泄 露 、非 法 收 集 等 信 息 安 全 问 题 ，国 家 先 后 出 台 了 《个 人 信 息 保 护 法 （草 案 ）》 《数据安全 管 理 办 法 （试 行 )》等 监 管 制 度 ， 对 金 融创新服务合规性、信息安全保护等 提出了更高的要求。与 此 同 时 ，银行在创 新 业 务 模 式 、推 动 自 身 经 营 发 展 的 同 时 ， 在 遵 守 国 家 政 策 及 监 管 要 求 的 基 础 上 ，首 先 要 保 障 系 统 运 行 安 全 、保 护 客 户 信 息 、 维护消费者合法权益。
四是开放共赢，坚 持 协 作 、共 享 、共 建 。一 方 面 ，银行业通过与外部生态合作, 为客户提 供 快 捷 、便 利 的 综 合 性 服 务 ，实 现 金 融 与 民 生 服 务 、产 业 经 济 跨 界 的 融 合 。 另一方面，通过建设开放银行，基 于 数 据 、 算 法 、流 程 等 ，为 个 人 、企 业 、政府等提 供 无 所 不 在 、极致体验的金融服务。
银行业存在的堵点与解决方案
银行业存在的堵点与解决方案一、引言近年来，随着金融科技的快速发展，银行业面临着前所未有的变革和挑战。
尽管数字化转型取得了积极成果，然而仍存在许多堵点妨碍了银行业的进一步发展。
本文将探讨银行业存在的堵点，并提出相应的解决方案。
二、第一级标题：人力资源和管理1.缺乏人才在银行业，从事复杂金融服务工作需要高水平的专业知识和技能。
然而，当前市场上竞争激烈，导致银行难以吸引和留住高素质人才。
解决这个问题需要加强与教育机构、培训机构等合作，提供更多培训和学习机会，并设计有吸引力的员工福利计划。
2.缺乏有效沟通银行内部由于组织结构庞大，在不同分支机构之间或者部门之间通常存在信息沟通不畅的情况。
这阻碍了团队合作和信息共享。
为改善沟通情况，可以采用内部社交平台和数字化工具加强交流，从而提高团队的协作效率。
三、第一级标题：客户体验1.复杂的业务流程传统银行的业务流程往往繁琐冗长，给客户带来不便。
为解决这个问题，可以引入及时性更高、简便快捷的技术工具，如自助服务设备和智能手机应用程序。
这些技术工具可以实现线上开户、移动支付以及在线账务查询等功能，提升客户体验。
2.安全与隐私保护在金融服务领域中，安全与隐私一直是关注的焦点。
然而，由于数字化转型催生了新的风险和挑战，银行需要采取有效措施来保证客户数据的安全。
例如，采用多层次认证系统，并投入更多资源加强网络安全防护。
四、第一级标题：合规风险1.监管政策迭代更新银行业面临着复杂多变的监管环境，在此情况下遵守各项合规要求变得愈发困难。
为减少合规风险带来的影响，银行机构需建立与监管机构的密切合作，及时获取最新信息并采取相应措施。
2.反洗钱和反恐融资反洗钱和反恐融资是银行面临的重要挑战。
为加强对非法资金流动的监控，银行需要利用先进的技术手段，如监测系统和人工智能算法，来识别可疑交易并及时采取防范措施。
五、第一级标题：科技支持1.老旧的技术架构部分银行在科技储备方面滞后，导致系统老旧、效率低下。
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第一期：银行业数据治理实践难点及应对系列文章开篇
前言
在不久前结束的G20大阪峰会上，数据治理已成为在全球各国领导层面进行讨论的中心议题，其背景和目的，主要是旨在推动建立新的国际数据监管体系。
在我国的金融行业中，随着互联网金融的异军突起和新兴技术的驱动，越来越多的商业银行选择在战略层面开启企业级数字化转型之路，利用数据来赋能业务，利用新技术提升效率和管理精细化。
值得关注的是一些中小型银行在数字化时代背景下努力耕耘的身影，它们对于新理念新技术的响应速度更快，具有敏捷优势。
同时，借助领先的大型银行和全国性股份制商业银行数据治理的经验，中小银行希望以其后发优势进行弯道超车，向资本市场或万亿资产俱乐部发起了猛烈攻势。
我们注意到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。
但我们发现各银行在具体实施数据治理工作的过程中，对于数据治理工作本身的理解、对于数据治理工作价值应用的理解以及对于监管要求的理解，存在着很大的偏差。
大道之行也，天下为公，本文作为银行业金融机构数据治理实践热点与难点系列专题的开篇，尝试着将银行业金融机构在数据实践过程中的一些困惑和经验进行总结并分享，为业内同仁贡献一些参考，提供一些帮助，奉献一些价值，共同推动数据治理工作顺利开展。
“数据治理”的发展历史
我们探究“数据治理”的历史可以发展分为三个阶段。
第一阶段早期探索，早在1988年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），可以认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（国际数据管理组织协会）
成立。
时间一直走到2002年，数据治理概念首次出现在学术界，美国两位学者发表题为《数据仓库治理》的研究探讨了Blue Cross和Blue Shield of North Carolina两家公司的最佳实践，由此拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
第二阶段理论研究，在美国学者发表《数据仓库治理》的第二年，2003年DGI(国际数据治理研究所)成立，研究数据治理理论框架，与ISO国际标准化组织对数据管理与数据治理进行定义。
直到2009年，DAMA国际发布DMBOK数据管理知识体系指南，至此数据治理的理论框架基本固定。
第三阶段广泛接受与应用，伴随着数据仓库的建设，主数据管理与BI的实施，国内也逐步开始接受并利用数据治理的概念进行推广实践。
我国数据治理之路在DMBOK基础上不断延伸和扩展，里程碑事件为在2015年提出了《数据治理白皮书》国际标准研究报告，在2018年发布了《银行业金融机构数据治理指引》，这标志着数据治理在我国银行金融机构中全面实践时代的到来。
图：”数据治理”发展历史（点击看大图）
二〇一九-数据治理监管元年
自《银行业金融机构数据治理指引》颁布后，数据治理工作被国内银行业金融机构正式提上日程，一方面是监管要求的应对，另一方面是多年积累的数据治理需求集中迸发。
但对于大多数银行业金融机构而言，在2018年，数据治理工作的主要内容仍是同业间的相互学习、研究探索或是观望。
部分国内领先的银行业金融机构早在《指引》发布之前就已经开展过数据治理工作，已经构建了与其管理需求相适应的数据治理委员会、归口部门以及相关的规章制度。
但就与《指引》规范内容的合规对标来看，这些走在前面的银行业金融机构所做的工作是否满足《指引》要求，还要从治理架构的有效性、配套制度的完备性和执行层面的实际效果等方面，做进一步评估。
如今，《指引》发布已1年有余，走过了2018年，历经不断的探索和学习，我们意识到2019年已然是数据治理工作全面铺开的关键时点。
《指引》中明确提出的年度自评报送、年度培训、不少于每年一次的数据质量现场检查等监管要求在2019年可能成为数据治理方面的监管重点。
从2019年开始，各银行需要满足监管合规的要求，逐步开展包括数据治理组织架构的建设、数据管理专项工作的推进、数据质量控制的落实、数据应用和数据价值的实现，以及自评、审计和监督检查的工作。
为此，我们称2019年是银行业金融机构的“数据治理监管元年”。
数字化转型依托于数据治理
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。
数字化转型的一切围都绕着数据，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。
图：企业数据能力体系(点击看大图）
《指引》与数据治理体系框架
2018年5月21日中国银保监会正式发布的《银行业金融机构数据治理指引》全文共7章55条，强调了数据治理架构的建立，明确了数据管理和数据质量控制的要求，还明确了全面实现数据价值的要求，要求加强监管监督，与银行的监管评级挂钩。
至此，数据治理工作不再仅仅是监管报送部门、或者信息科技部门的工作，而是全行性的、上至董事会高管层、下至数据采集人员、录入人员，需要做到人人有责，层层把关。
图：《指引》的数据治理体系建设要求（点击看大图）
银行如何应对数据治理监管
开展数据治理工作对不同的角色或部门来说都是一项新兴而持久的挑战。
如何有效的应对，我们可以从以下几个方面来看。
对合规和内审部门来说，如何规范化标准化地开展数据治理评估与审计工作是一个新的课题。
从哪些方面进行评估，评估的维度有哪些，评估的标准如何定义，评估的范围如何选择，这些内容其实急需业内专家共同的讨论，逐步细化，明确标准。
对数据治理的归口部门或相关的从业人员来说，数据治理是一项长期的、动态的工作，而且是类似“装修”的隐蔽工程，是一项“脏活、累活、苦活”。
如何将数据治理的价值和成果显性化，将数据治理工作拆分为不同的模块和任务，进行逐步的推进和落实。
如何将数据治理从管控式理念模式向服务式理念模式转换，是一项智慧工程。
对信息科技部门的人员来说，数据治理的工作涉及到信息系统建设的方方面面。
信息科技部门在考虑银行整体信息系统架构的同时，还需考虑数据架构如何设计的，IT领域的数据治理的工作如何配套开展。
如数据管控平台如何定位，数据管控平台与各源系统、数据加工分析平台之间的关系是什么，什么样的信息系统建设流程是符合数据治理要求规范的。
对各业务部门来说，数据治理绝不是“与己无关”的一项工作。
数据治理工作是贯穿于数据产生、使用和销毁的全生命周期中的各个环节。
作为主要的业务数据输入端，业务及一线部门扮演者重要的数据质量控制角色。
数据质量的好坏直接影响数据分析的结果是否准确，而机构层面数据标准是否建立，各业务和管理领域的数据标准是否一致，也将影响着在使用数据的时候需要花多大的代价来进行数据标准的统一。
结语
各家银行也在数据治理领域也都有自己的实践，但是就具体的数据治理顶层设计、数据管理制度体系的制定、如何设置相关的数据治理考核体系、如何制定数据标准保障数据标准的落地、数据资产目录的梳理、数据管控工具的建设、数据安全如何实践、数据架构如何设计、数据治理与银行正在建设的数据仓库或数据中台有何关系、数据审计如何开展、审计报告如何出具等等众多的问题可能都有不同的理解或者还存在相应的困惑。
本文作为银行业金融机构数据治理实践系列专题开篇，探讨数据治理、数据管理、数据应用等各领域在银行实践过程中的要点与难点，抛出一些大家关心的数据治理工作领域的问题，启发大家的思考，共同讨论，互通有无。
后续我们将结合案例，陆续分享在数据治理各领域工作开展过程中的优秀实践。
我们相信，数据治理工作必将是一项功在当代，利在千秋的事业，在这项持续的工作中，未来的路可能是艰辛之路，但也是信心之路，最终必将是一条胜利之路。