金融数据治理岗职责

金融数据治理岗是一个新兴的职业，其职责是确保金融机构的数据管

理和治理符合监管要求和最佳实践。以下是金融数据治理岗的职责：

1. 数据管理和治理

金融数据治理岗的主要职责是确保金融机构的数据管理和治理符合监

管要求和最佳实践。这包括确保数据的准确性、完整性、一致性和可

靠性，以及确保数据的安全性和保密性。

2. 数据质量管理

金融数据治理岗还负责确保数据质量符合最佳实践。这包括确保数据

的准确性、完整性、一致性和可靠性，以及确保数据的安全性和保密性。金融数据治理岗还需要确保数据的质量符合监管要求和最佳实践。

3. 数据分析和报告

金融数据治理岗需要使用数据分析工具和技术来分析数据，以便为金

融机构提供有关其业务和风险的洞察和建议。金融数据治理岗还需要

准备和提交有关数据管理和治理的报告，以便向监管机构和其他利益

银行业金融机构数据治理指引解读

银行业金融机构数据治理指引解读随着金融科技和数据分析技术的不断发展，银行业金融机构面临着越来越多的数据管理挑战。银行业金融机构需要采取有效的数据治理措施来确保数据的质量和可靠性，以支持业务发展和合规要求。为此，中国银行业监督管理委员会发布了《银行业金融机构数据治理指引》。本文将对该指引进行解读。一、指引背景二、指引内容 1.数据治理框架指引提出了数据治理框架的要求，包括数据治理目标、数据治理组织、数据治理流程和数据治理系统。其中，数据治理目标是指银行业金融机构应当制定明确的数据治理目标，包括数据质量、数据流程、数据安全等方面。数据治理组织是指银行业金融机构应当建立相应的数据治理组织机构，明确数据治理的职责和权责。数据治理流程是指银行业金融机构应当建立健全的数据治理流程，包括数据采集、数据管理、数据共享、数据使用等各个环节。数据治理系统是指银行业金融机构应当建立高效、可靠、安全的数据治理系统，保障数据可追溯、可控、可审计等要求。 2.数据管理三、实施建议有关银行业金融机构应如何实施《银行业金融机构数据治理指引》，可以从以下几个方面入手： 1.建立健全的数据治理组织机构，包括设立数据治理中心，明确数据管理的职责和权责。 2.制定明确的数据治理目标，并根据实际情况量化衡量数据治理目标的达成情况。 3.建立规范的数据管理流程，包括数据采集、数据清洗、数据验证、数据修正等各个环节，确保数据的质量和可靠性。 4.建立高效、可靠、安全的数据治理系统，保障数据的可追溯、可控、可审计等要求。 5.加强数据管理人员的培训和技能提升，提高数据管理的专业水平和能力水平。 6.积极应用数据分析技术和金融科技，优化业务流程和服务体验，提高业务效率和竞争力。

金融机构数据治理方案

金融机构数据治理方案随着金融行业的飞速发展和数据技术的不断创新，数据已成为金融业运行中不可或缺的重要资源。然而，金融机构面临着大量的数据处理、分析和保管难题，数据的质量和安全性更是成为了其发展的瓶颈。因此，金融机构需要制定完善的数据治理方案，以确保数据的规范化、标准化和安全性，提高管理效率和决策水平，实现持续发展和增长。一、完善数据治理框架金融机构需要建立完善的数据治理框架，明确数据治理的目标、范围、程序和职责，确保数据在采集、存储、处理和应用中的规范性和可靠性。这需要包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化、数据一致性和数据共享等方面。二、规范数据采集金融机构在从各种渠道采集数据时，需要严格检查数据的来源、真实性和完整性。数据采集应该被管理和监督，并建立数据采集的标准操作程序，确保数据的真实性、准确性和可靠性。三、加强数据安全管控由于金融机构所涉及的数据来源和采集方式众多，数据的安全问题成为亟待解决的难题。因此，金融机构需要建立完备的数据安全管控规划，提高数据安全防护能力，防范数据泄露、篡改和损坏的风险，以维护机构和个人的利益安全。四、优化数据分析金融机构必须建立完善的数据分析策略，并采用现代化的数据分析工具进行深入挖掘和分析数据。同时，金融机构应该加强团队建设，建立专业、高效的数据团队，提供优质、科学、准确的决策支持。五、推进数据共享数据共享是数据治理的重要环节之一，其目的是为了实现金融机

构数据资源的最大化利用。金融机构应该制定数据共享协议，确保共享数据在保密条件下及时分发并得到实时更新，提高数据资源的利用效益和运营效率。结合以上几点，金融机构需要建立完善的数据治理机制，优化数据收集、管理、分析、共享，同时加强对数据的保护，提高数据治理的效率和水准，实现数据管理创新，为金融行业的发展奠定坚实的基础。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引引言随着金融科技的快速发展和金融机构日益庞大的数据规模，数据治理成为银行业金融机构的重要课题之一。数据治理是一套组织和管理数据的规范和流程，旨在确保数据的质量、准确性、安全性和可用性，以支持机构的业务决策和战略目标。银行业金融机构数据治理指引旨在为金融机构提供指导，帮助其建立健全的数据治理框架，提高数据资产的管理和价值。本指引将详细阐述数据治理的重要性、核心原则、治理流程和关键控制措施。数据治理的重要性数据治理对银行业金融机构具有重要意义，主要体现在以下几个方面： 1.提高数据质量：通过规范数据采集、整理、存储和处理的过程，可提高数据的准确性和完整性，从而提高决策的准确性和有效性。 2.确保数据安全：数据是银行业金融机构最重要的资产之一，数据治理可以帮助机构确保数据的安全性，进一步保护客户隐私和机构利益。 3.提高运营效率：良好的数据治理框架可以规范数据流程和使用，减少冗余和重复工作，提高运营效率和员工生产力。 4.支持合规要求：合规要求对金融机构来说至关重要。数据治理可以帮助机构满足合规要求，如数据保护、风险管理和报告要求，减少合规风险。

5.利用数据价值：数据是金融机构最重要的资源之一，通过有效的数据治理，可以发现和利用数据中隐藏的价值，为机构带来竞争优势和商业机会。数据治理的核心原则银行业金融机构在进行数据治理时，应遵循以下核心原则： 1.数据持有者责任：每个数据持有者都应负责维护其所持有数据的准确性、完整性和及时性。 2.数据分类和标准化：对数据进行分类和标准化，确保不同类型的数据可以被正确管理和使用。 3.数据权限和访问控制：建立适当的数据权限和访问控制机制，保护数据的安全性和隐私。 4.数据生命周期管理：定义明确的数据生命周期，包括数据采集、使用、存储、归档和销毁等阶段。 5.数据质量管理：建立数据质量管理框架，包括数据质量评估、数据清洗、纠错和监控等措施。 6.数据治理文化：建立数据治理的组织文化，提高员工对数据治理的意识和重视程度。数据治理的流程数据治理具体流程包括以下几个关键步骤： 1. 确立治理目标首先，金融机构应明确数据治理的目标和关键业务需求，以确保治理工作对机构的战略目标和业务需求有实际影响。 2. 建立数据治理架构在数据治理架构中，应明确数据治理的组织结构、角色和职责。建立一个跨部门的数据治理委员会，负责制定和监督数据治理策略以及相关流程。

金融数据治理岗职责

金融数据治理岗职责金融数据治理岗是一个新兴的职业，其职责是确保金融机构的数据管理和治理符合监管要求和最佳实践。以下是金融数据治理岗的职责： 1. 数据管理和治理金融数据治理岗的主要职责是确保金融机构的数据管理和治理符合监管要求和最佳实践。这包括确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以及确保数据的安全性和保密性。 2. 数据质量管理金融数据治理岗还负责确保数据质量符合最佳实践。这包括确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以及确保数据的安全性和保密性。金融数据治理岗还需要确保数据的质量符合监管要求和最佳实践。 3. 数据分析和报告金融数据治理岗需要使用数据分析工具和技术来分析数据，以便为金融机构提供有关其业务和风险的洞察和建议。金融数据治理岗还需要准备和提交有关数据管理和治理的报告，以便向监管机构和其他利益

相关者提供透明度和可信度。 4. 数据隐私和安全金融数据治理岗需要确保金融机构的数据隐私和安全得到保护。这包括确保数据的保密性、完整性和可用性，以及确保数据的安全性得到保护。金融数据治理岗还需要确保金融机构的数据隐私和安全符合监管要求和最佳实践。 5. 数据治理框架和政策金融数据治理岗需要确保金融机构的数据治理框架和政策符合监管要求和最佳实践。这包括确保金融机构的数据治理框架和政策符合数据管理和治理的最佳实践，以及确保金融机构的数据治理框架和政策符合监管要求。 6. 与其他部门合作金融数据治理岗需要与其他部门合作，包括IT部门、合规部门、风险管理部门和业务部门。这包括确保金融机构的数据管理和治理得到整个组织的支持和合作，以及确保金融机构的数据管理和治理得到整个组织的协调和一致性。

浅谈商业银行数据治理

浅谈商业银行数据治理在商业银行数字化转型诉求日益迫切的今天，能够高效获取高质量的数据并加以分析利用，充分发挥数据价值，是商业银行实现数字化转型的重要支撑，从而推动金融高质量发展，提高金融服务效率，更好地服务实体经济和满足人民群众需求。在这样的背景下，商业银行数据治理的工作效率和成效就显得特别重要，只有夯实了数据基础，有高质量数据的支撑，商业银行的数字化转型之路才能行稳致远。一、商业银行开展数据治理的背景 (一)监管政策及相关要求从监管层面来看，自2018年银保监会下发《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)以来，该《指引》为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导。在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求，并对数据治理进行了定义。 2021年银保监会发布《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”纳入了评价体系，权重占比5%，“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标，银行业的数据治理成为了“严监管”的重要领域。 2022年银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中更是提出“健全数据治理体系。制定大数据发展战略，确立企业级的数据管理部门，发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。完善数据治理制度，运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。完善考核评价机制，强化数据治理检查、监督与问责。加强业务条线数据团队建设。” 2022年人民银行印发《金融业数据能力建设指引》旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据，引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，充分释放数据要素价值，为金融机

浅谈商业银行数据治理

浅谈商业银行数据治理商业银行业务开展过程中会产生许多的数据，这些数据包扌舌了客户基木信息、客户与银行之间的业务信息、系统日志及交易日志等。加强商业银行的数据治理工作对于确保其安全稳定运营，实现业务管理创新具有十分重要的意义。商业银行数据治理的内容一般包括数据治理机制的建立、明确数据责任人、数据管理制度及流程的建立及执行、数据标准制定等。数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性）。一、商业银行数据治理的必要性 1、商业银行安全稳定运营的需要。数据是银行的生命线，银行需要妥善保管客户的交易信息，避免泄露或非法篡改，给客户和银行造成不必要的损失。不同业务系统之间数据的一致性对于保障各项业务的有效开展也很重要。突发事件发生时，数据的完整性和可用性对于关键业务系统的及时恢复更是实现银行业务连续的关键。 2、商业银行风险管理的需要。商业银行是经营风险的企业，信贷管理部门需要密切关注贷款分类以及客户信息的变动，以保证其资产分类的准确性，这对于提高银行资产质量，减少非预期损失十分关键，环球市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析，资产负债管理部门也需要通过对数据进行分析，为各经营机构设定业务限额，在保证安全的情况下实现全行效益最大化。 3、商业银行业务及管理创新的需要。金融全球化和金融脱媒的加速，商业银行之间的竞争越来越激烈，传统“吃利差”的经营方式而临极大

的挑战，商业银行需要退出各种中间业务、理财服务等，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验。而上述的创新都需要商业银行利用匹工具对客户信息和业务数据进行挖掘, 并按照需要进行比对分析，高质量的数据无疑是基础。 4、合规的需要。2006年银监会制定了我国商业银行分步实施新资木协议的指导意见，新资木协议需要对信用风险、市场风险和操作风险实现资木计量，除非银行采用最低级的计量方法（由此带来的就是需要的风险资本增大），都需要一定量的数据积累，缺乏有效的数据己经成为各大银行新资本协议实施中的难点。同时《商业银行信息科技风险管理指引》也对数据管理提出了明确的要求，（第三十一条）“商业银行应制定相关制度和流程，严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、备份、恢复、清理和销毁”；（第三十六条）“商业银行应制定并落实相关制度、标准和流程，确保信息系统开发、测试、维护过程中数据的完整性、保密性和可用性。”（第四十二条）“商业银行应按照有关法律法规要求保存交易记录，采取必要的程序和技术，确保存档数据的完整性，满足安全保存和可恢复要求”。同时财政部、国资委、证监会等政府监管部门都提出了一些与银行风险管理、内部控制相关的要求，这其中数据管理也是重点。二、商业银行数据治理要点商业银行数据治理的内容主要包括：明确数据治理主体，建立数据质量标准，加强数据生命周期全过程管理。 1、明确商业银行数据治理主体。目前在商业银行数据治理工作不

金融行业的数据治理与合规风险防控实践指南

金融行业的数据治理与合规风险防控实践指南数据治理和合规风险防控是金融行业中至关重要的方面。数据治理涉及对数据的收集、存储、处理和使用的规范和管理，而合规风险防控则强调金融机构在业务操作中应遵循法规和政策，防范交易风险和合规风险。本指南旨在为金融行业提供数据治理和合规风险防控方面的实践指导，以确保金融机构在数据运用中能够合规并降低风险。一、制定数据治理政策数据治理政策是确保金融机构数据管理合规性的基础。该政策应明确数据治理的目标、原则和指导方针，并明确责任和权限分配。其中，数据质量管理、数据安全保护、数据访问控制等内容应作为重点考虑的方面。同时，政策制定过程应充分考虑法规和监管要求，减少合规风险。二、建立数据管理机构为实施数据治理和合规风险防控工作，金融机构应建立专门的数据管理机构或设立数据管理部门。该机构应具备充足的人力资源和专业知识，并负责数据治理政策的制定、推广和执行，包括对数据资产进行分类、管理和维护，确保数据合规性和安全性。三、确保数据质量数据质量是数据治理的重中之重。金融机构应采取措施确保数据质量的准确性、完整性和及时性。具体操作包括建立数据质量评估和监

测机制，制定数据修复流程，加强对数据流程的监控和报告，定期进行数据清洗等。四、保障数据安全数据安全是金融行业数据治理和合规风险防控的核心要求。金融机构应建立完善的数据安全管理体系，包括数据安全政策、网络安全防御措施、数据备份与恢复机制等。此外，员工的安全意识和信息安全培训也是保障数据安全的重要环节。五、加强数据访问控制数据访问控制是保护数据安全和合规的重要手段。金融机构应制定数据访问控制政策，明确数据访问的权限管理原则和方法。同时，采用身份验证、访问授权和审计跟踪等技术手段，确保数据的合规访问和使用。六、建立合规风险防控机制金融机构应建立全面的合规风险防控机制，包括内部控制制度、合规风险评估和监测机制等。这些机制应强调对涉及数据运用的各个环节进行合规性和风险的评估和监控，并及时采取相应的防范和纠正措施。综上所述，金融行业的数据治理与合规风险防控实践指南包括制定数据治理政策、建立数据管理机构、确保数据质量、保障数据安全、加强数据访问控制以及建立合规风险防控机制等方面的内容。金融机

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引征求意见稿第一章总则第一条立法依据为指导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值,提升经营管理能力,根据中华人民共和国银行业监督管理法等法律法规,制定本指引; 第二条适用范围本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构; 本指引所称银行业金融机构,是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行; 第三条数据治理定义数据治理是指通过建立组织架构,明确董事会、高级管理层、部门等职责要求,制定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; 第四条数据治理总体要求银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系; 第五条数据治理原则银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：一全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据;

二匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应,并根据情况变化进行调整; 三持续性原则：数据治理应当持续开展,建立长效机制; 四有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况,并有效应用于经营管理; 第六条监管数据银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理,建立工作机制和流程,确保监管数据报送工作有效组织开展,监管数据质量持续提升; 法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任; 第七条依法监督银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管; 第二章数据治理架构第八条总体要求银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构,明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制; 第九条董事会职责银行业金融机构董事会应当制定数据战略,审批与数据治理相关的重大事项,督促高级管理层提升数据治理有效性,对数据治理承担最终责任; 第十条监事会职责银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价; 第十一条高管层职责银行业金融机构高级管理层负责建立数据治理体系,制定和实施问责机制与数据质量控制机制,组织

金融科技公司数据治理管理办法(试行)

金融科技公司数据治理管理办法(试行) 一、总则本办法旨在规范金融科技公司对于数据的收集、存储、处理和使用，保护用户的隐私权，维护数据安全，促进金融科技行业的健康发展。二、数据分类根据数据的性质和用途，将数据分为个人数据和非个人数据两类。 1. 个人数据个人数据是指能够直接或间接识别特定自然人身份的数据，包括但不限于姓名、身份证号码、手机号码、银行账号等。 2. 非个人数据非个人数据是指无法直接关联到特定自然人身份的数据，仅用于分析统计和商业应用目的。三、数据收集和处理原则

1. 个人数据收集必须获得用户明确的同意，并在合法、合规的范围内进行。 2. 收集的个人数据必须与数据处理和使用目的具有合理关联，不得超出必要范围。 3. 个人数据处理过程中应采取合适的安全措施，保护数据的机密性和完整性。 4. 非个人数据的收集和处理可根据业务需要进行，但需确保符合相关法律法规。四、数据使用和共享原则 1. 个人数据的使用必须在用户同意的范围内，并及时告知用户使用目的和范围。 2. 个人数据不得被非必要的第三方分享，除非取得用户明确的同意或法律法规另有规定。 3. 非个人数据可以进行综合分析和共享，但需采用匿名化等措施保护用户隐私。五、数据安全保护要求 1. 金融科技公司应建立完善的数据安全管理体系，确保数据安全责任明确。

2. 合理使用技术手段和管理措施，防止个人数据泄露、丢失、被篡改或滥用。 3. 对于有关个人数据的安全事件，应及时采取补救措施并报告相关部门和用户。六、违规行为的处理对于违反本办法的行为，金融科技公司应采取相应的纠正措施，并根据情节轻重进行相应的处罚，包括但不限于警告、罚款、暂停业务等。七、监督与处罚相关行政部门应加强对金融科技公司数据治理的监督与检查，对违规行为依法予以处罚，并公开曝光。八、附则本办法自发布之日起试行，金融科技公司应根据实际情况制定相应的数据治理管理制度，并不断优化完善。如有需要，相关规定应及时修订并报备相关部门。

金融统计源头数据治理工作领导职责

金融统计源头数据治理工作领导职责金融统计源头数据治理工作的目标是通过规范、整合和管理金融数据的采集、加工和传递过程，确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高金融统计数据的质量和可靠性。作为金融统计源头数据治理工作的领导者，需要承担以下职责： 1. 数据质量监控和评估：负责建立和维护数据质量监控体系，通过制定数据质量指标和评估方法，监测数据采集、加工和传递环节中的数据质量问题，并及时采取纠正措施，确保数据的准确性和完整性。同时，根据监控结果，评估数据质量状况，并提出改进措施，以不断提高数据质量水平。 2. 数据标准和规范制定：负责制定金融统计源头数据的标准和规范，包括数据采集、加工和传递的流程、方法和要求。通过统一规范数据的定义、格式和命名，提高数据的一致性和可比性，减少数据处理过程中的错误和误解。同时，根据业务需求和技术发展，不断更新和完善数据标准和规范，以适应金融行业的变化和发展。 3. 数据治理策略和流程设计：负责制定和优化金融统计源头数据的治理策略和流程，包括数据采集、加工和传递的流程和方法。通过对数据整合和转换的规划和管理，确保金融统计数据的准确性和一致性，并提高数据处理效率和效果。同时，制定数据治理的风险控制策略，防范数据泄露和滥用风险，保护金融机构和客户的信息安

全。 4. 数据采集和加工系统建设：负责建设和维护金融统计源头数据的采集和加工系统，包括数据采集、清洗、转换和存储等环节。通过引入先进的信息技术和数据处理工具，提高数据采集和加工的效率和准确性，同时确保数据的安全和保密。同时，与相关部门和机构合作，推动数据共享和交换，提高数据的可用性和价值。 5. 团队管理和人才培养：负责组建和管理金融统计源头数据治理团队，包括人员招聘、培训和绩效考核等工作。通过培养和引进专业人才，提升团队的专业水平和工作能力，推动金融统计源头数据治理工作的持续改进和发展。同时，建立良好的团队合作和沟通机制，提高团队的工作效率和效果。金融统计源头数据治理工作的领导者需要在数据质量监控和评估、数据标准和规范制定、数据治理策略和流程设计、数据采集和加工系统建设以及团队管理和人才培养等方面发挥重要作用，确保金融统计数据的质量和可靠性，为金融监管和决策提供准确、及时的数据支持。同时，还需要密切关注金融行业的发展和变化，不断更新和优化数据治理工作，以适应金融行业的需求和挑战。

esg岗位职责、任职要求

esg岗位职责、任职要求 ESG岗位职责、任职要求一、岗位职责 1. ESG数据收集与分析：负责收集、整理和分析环境、社会和公司治理（ESG）相关数据，包括但不限于环境影响评估、社会责任报告和公司治理指标。通过深入分析，为公司制定ESG策略和决策提供数据支持。 2. ESG政策制定与执行：参与制定公司的ESG政策，并负责确保公司在全球范围内遵守相关法规和标准。与各部门密切合作，推动ESG政策的执行和落实，确保公司在环境、社会和治理方面的可持续发展。 3. ESG报告编制与披露：负责编制公司的ESG报告，确保报告的准确性和及时性。与投资者、监管机构和利益相关者沟通，及时披露公司的ESG信息。同时，积极参与ESG评级和排名活动，提升公司的ESG形象和声誉。 4. ESG风险管理：识别和评估与ESG相关的风险，并制定相应的风险管理措施。与风险管理团队合作，确保公司在ESG方面的风险得到妥善管理和控制。 5. ESG沟通与培训：负责与内外部利益相关者的沟通与合作，解释

公司的ESG政策和实践。组织相关培训，提高员工对ESG的认知和理解，促进ESG文化的落地和推广。 6. ESG项目管理：负责推动和管理与ESG相关的项目，确保项目按计划和预算顺利进行。与相关部门合作，协调资源，解决项目中的问题和障碍。二、任职要求 1. 教育背景：本科及以上学历，环境科学、社会学、经济学、金融学或相关专业。 2. 专业知识：熟悉ESG理论、原则和指南，了解国内外相关法规和标准。具备数据分析和统计分析的能力，熟练使用相关分析工具和软件。 3. 经验要求：具备2年以上ESG相关工作经验，熟悉ESG数据收集、分析和报告编制的流程和方法。有项目管理经验者优先。 4. 沟通能力：具备良好的沟通和协调能力，能够与各级别员工和利益相关者进行有效的沟通和合作。 5. 分析能力：具备较强的问题识别和解决能力，能够独立分析和评估与ESG相关的风险和机会。 6. 团队合作：具备良好的团队合作精神，能够与不同部门和团队协

金融统计人员岗位职责

千里之行，始于足下。金融统计人员岗位职责金融统计人员是金融机构中格外重要的一个岗位。他们负责对各种金融数据进行收集、整理、分析和报告，以支持金融决策和风险管理。他们的主要职责包括： 1. 数据收集：金融统计人员负责收集各类金融数据，包括市场数据、经济指标、公司财务数据等。他们需要了解各种数据库和金融信息源，通过这些渠道收集数据，确保数据的完整性和精确性。 2. 数据整理和清洗：金融数据往往是杂乱和不完整的，金融统计人员需要对收集到的数据进行整理和清洗，以消退错误和不全都性。他们使用数据处理工具和软件，比如Excel和数据库管理系统，对数据进行归类、处理和清洗，以便后续分析和报告使用。 3. 数据分析：金融统计人员需要对收集到的金融数据进行分析，以揭示其中的规律和趋势。他们利用统计和数学模型，比如回归分析和时间序列分析，对数据进行统计和建模，找出数据之间的相关性和影响因素，为金融决策和风险管理供应依据。 4. 报告撰写：金融统计人员需要将分析结果和结论整理成报告，并向相关人员进行汇报。他们需要具备良好的沟通和表达力量，能够清楚而精确地将简单的数据和分析结果传达给非专业人士。报告通常包括图表、表格和文字描述，以便读者理解和应用。 5. 风险管理：金融统计人员在金融机构中扮演着重要的风险管理角色。他们需要对市场风险、信用风险和操作风险等进行监测和评估，分析和猜测潜在第1页/共2页

锲而不舍，金石可镂。的风险和风险因素。他们还负责制定和实施风险管理策略和措施，以削减金融机构的潜在损失。 6. 数据质量管理：金融统计人员要确保金融数据的质量和完整性。他们需要建立和维护数据管理系统，规范数据输入和输出流程，监控和审查数据的精确性和准时性。他们还需要参与数据治理和数据质量提升的工作，不断改进数据管理和数据质量把握的方法和流程。 7. 业务支持：金融统计人员需要与其他业务部门合作，为他们供应数据支持和分析服务。他们需要理解业务需求和目标，依据需要进行数据分析和报告，挂念业务人员做出决策并优化业务流程。他们还需要参与业务流程优化和业务项目的实施，供应数据支持和指导。总之，金融统计人员在金融机构中起着重要的作用。他们从数据的收集到分析、报告和决策支持，为金融机构的运营和风险管理供应了重要的支持和保障。要胜任这个岗位，金融统计人员需要具备扎实的金融和统计学学问，娴熟把握数据处理和分析工具，同时具备良好的沟通和团队合作力量。

银行业金融机构数据治理指引

银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）第一章总则第一条（立法依据）为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。第二条（适用范围）本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。第三条（数据治理定义）数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、高级管理层、部门等职责要求，制定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。第四条（数据治理总体要求）银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。第五条（数据治理原则）银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：（一）全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、

风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据。（二）匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。（三）持续性原则：数据治理应当持续开展，建立长效机制。（四）有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。第六条（监管数据）银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。第七条（依法监督）银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。第二章数据治理架构第八条（总体要求）银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。第九条（董事会职责）银行业金融机构董事会应当制定数据战略，审批与数据治理相关的重大事项，督促高级管理层提升数据治理有效性，对数据治理承担最终责任。第十条（监事会职责）银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。

数据分析师岗位职责

数据分析师岗位职责数据分析师岗位职责在充满活力，日益开放的今天，越来越多人会接触到岗位职责，岗位职责是指一个岗位所需要去完成的工作内容以及应当承担的责任范围，职责是职务与责任的统一，由授权范围和相应的责任两部分组成。制定岗位职责的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是作者收集整理的数据分析师岗位职责，仅供参考，欢迎大家阅读。数据分析师岗位职责1 职责： 1. 对接风控模型团队，参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。; 2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法，熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。 3.协助部门建立风险数据库，了解同行业最新模型及分析技术，结合业务现状进行模型优化; 4、完成领导交办的其他工作技能： 1、熟悉Scala、Java、Python语言 2、熟悉SQL，关系型数据库(如：mysql、postgresql)和NoSQL(Redis、MongoDB) 3、熟悉各类数学算法，从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进的算法并推动实现 4、了解大数据Hadoop、Spark生态系统组件 5、良好的沟通、学习、团队协作能力 6、有统计学数学知识，海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先数据分析师岗位职责2 职责：

1、主要协助分析师工作，包括数据整理、分析，行情分析、传达，技术分析、授课。 2、协助部门主管处理部门的日常事务; 3、协助部门部门做销售团队的数据统计及分析; 4、负责部门文化的建设和传播工作; 5、处理上级安排的其他工作。职位要求： 1、喜欢金融，希望进入金融行业，实现财富自由的梦想; 2、需要具有良好的学习、沟通、分析判断、执行能力和团队协作精神; 3、有较强的人际沟通能力，文字组织能力和口头表达能力; 4、具备往管理岗位晋升的野心; 数据分析师岗位职责3 职责： 1、建立并维护自动化报表体系，监控并反馈业务运营状况; 2、负责各产品线的数据分析报告，进行客户分层及业务对比分析判断; 3、建立并完善数据模型，优化数据指标，监控并预测业务走势; 4、深入理解业务及产品，跨部门协调和沟通，响应临时性数据分析需求; 5、分析数据成因及业务运营关联性，发现问题并为企业决策提供支持。岗位要求： 1、统招本科及以上学历,统计学、数学及计算机等相关专业; 2、有2年以上数据分析等相关工作经验，熟悉数据分析方法和思路; 3、精通EXCEL,熟练运用MySQL等数据库工具，具备一定Python等编程能力; 4、数据高度敏感，逻辑思维缜密，出色的数据分析能力; 5、善于跨部门协调和沟通，有良好的学习能力和一定的抗压能力。数据分析师岗位职责4 职责：

银行数据岗位职责

银行数据岗位职责银行数据岗位职责1 1银行总行数据策略分析岗位职责 1、负责电子银行业务相关数据的跟踪监测与分析，理解银行业务，通过数据推动业务，为业务发展提供策略支持； 2、提供专业化的数据挖掘分析服务，包括定位商业问题、制定方案，整合数据、分析建模、模型评估、形成报告以及组织成果推广应用。 3、负责大数据处理和分析领域如客户画像等的.规划与实施建设。 2平安银行数据分析岗位职责 1、负责信用卡风险数据分析模型的建立； 2、运用SAS、SPSS等工具进行授权数据分析，为授权参数的拟订提供决策依据分析，熟练运用SAS、SPSS等工具，有信用卡风险分析经验者优先； 3、分析伪冒交易现状，研究伪冒交易发展态势； 4、负责基于数据仓库的相关统计分析报表的产出。 3广发银行数据分析人员岗位职责

1、负责跟踪货币政策、监管法规和会计准则，开展全行各业务领域的经营状况监测分析； 2、根据人民银行、银监会金融统计报表制度要求，落实货币政策、金融监管的数据信息监测要求； 3、参与实施统计监督，组织统计制度培训和检查。银行数据岗位职责2 由于各个金融机构的规模、组织架构的不同，本部分并不规定银行数据中心的机构设置。 1、客户服务职责在数据中心建立全行科技统一的服务台，提供各种请求受理渠道，负责受理行内分支机构来的各种业务需求、故障、变更、咨询与投诉，实现总分行科技服务，以及科技部与业务部门之间服务请求的分级管理和自上而下的统筹调度，实施服务质量管理，满足并实现端到端的信息对称和透明，提高服务请求的响应、处理和调度速度。 2、运行职责作业编排管理：负责作业流程的编写、审核、修改，制定生产作业计划，检查作业执行情况，安排非常规计划操作的具体内容。

大数据行业岗位职责(24篇)

大数据行业岗位职责（24篇）大数据行业岗位职责（精选24篇）大数据行业岗位职责篇1 职位描述： 1、基于hive的数据仓库建设、etl开发； 2、使用hive/flink等平台进行分析内部及外部的数据，配合业务团队进行定量和定性分析，把数据转化成为业务增值的'信息； 3、探索、评估新的技术和解决方案，提高数据并行计算能力和运行速度。任职要求： 1、熟悉大数据相关技术：kafka/flink/hadoop/druid/hbase 等； 2、具备数据库系统理论知识，掌握主流数据库管理和应用，精通sql； 3、了解统计以及数据挖掘、机器学习、人工智能技术，会使用关联分析、分类预测、聚类分析等常用分析方法； 4、熟练使用java、python、php、go语言中的一种或者多种； 6、两年以上大数据开发经验，有高性能分布式平台开发经验，

有电商行业经验优先。大数据行业岗位职责篇2 职责描述：负责部门团队人员规划、能力建设、业务发展方向引导；任职要求： 1、熟悉大数据发展方向、主流技术及市场现状，深入理解行业客户诉求； 2、5年以上相关工作经验，具备行业属性，在金融、公共安全、医疗等领域有一定探索； 3、有团队管理经验，能保障团队整体能力提升； 4、符合公司价值观，品德端正，积极进取，勇于担当，善于学习，追求卓越，心理韧性强； 5、具备较强的创新、沟通影响能力、组织协调能力，同时有良好的评估探究问题、人际关系构建能力；大数据行业岗位职责篇3 【岗位职责】 1、负责收集目标市场(互联网广告或金融)动态，把握业界动态，定期编制分析报告提交公司相关部门； 2、负责收集大数据行业、金融科技行业相关行业动态，定期编制分析报告提交公司相关部门。