大发welcome

以下文章泉源于银行家杂志 ，，，作者杨涛

导语

从互联网金融、移动金融到物联网金融、区块链金融，，，再到大数据金融、智慧金融、元宇宙金融…… 银行业金融机构正在周全开启全新的数字金融时代。。。。为有用引发和实现未来银行的价值创立，，，充分验展银行架构引领的“指挥棒”效用，，，银行业金融机构需要从企业架构、营业架构、IT架构、数据架构、手艺架构、应用架构等方面周全开展未来银行架构妄想。。。。本期专题栏目特邀中国社科院金融所支付整理研究中心主任杨涛，，，深入剖析数字化转型视角下的银行数据治理。。。。

银行数据治理的政策配景

问题的提出

近年来，，，数据治理成为商业银行生长中的要害问题之一，，，也是羁系层关注的焦点。。。；；；；厥桌，，，羁系部分于2011年公布了《银行羁系统计数据质量治理优异标准（试行）》，，，2018年宣布了《银行业金融机构数据治理指引》。。。。在此阶段，，，关于银行的数据羁系政策，，，逐渐从数据质量审核效果导向的羁系演变为对治理层面上的数据治理全方位要求。。。。面临羁系要求与同业立异压力，，，银行业逐渐从数据治理成熟度的视角来熟悉和应对相关问题，，，众多银行最先起劲行动和探索结构，，，迈出深化数据治理和数字化转型生长的主要一步。。。。

以后，，，随着数字化上升到国家战略，，，仅效劳于羁系数据治理的生长思绪已不再能知足经济金融数字化的大趋势。。。。我们看到，，，2020年4月中共中央、国务院宣布《关于构建越发完善的要素市场化设置体制机制的意见》，，，首次将“数据”与土地、劳动力、资源、手艺等古板要素并列为要素之一，，，提出要加速培育数据要素市场。。。。2022年1月印发《“十四五”数字经济生长妄想》，，，指出“勉励银行业金融机构立异产品和效劳，，，加大对数字经济焦点工业的支持力度”。。。。2022年第2期《求是》杂志刊发习近平总书记主要文章《一直做强做优做大我国数字经济》，，，文中提出“要充分验展海量数据和富厚应用场景优势，，，增进数字手艺和实体经济深度融合”。。。。至此，，，银行数据治理被付与了更高的历史使命，，，是银行数字化转型、银行效劳经济数字化转型的主要切入点，，，也是推动银行业由高速增添向高质量生长转变的主要“抓手”，，，能真正促使银行拓展新营业，，，挖掘新动能，，，提升效劳能力，，，提高谋划治理质效。。。。

从近期两份政策文件看银行数据治理

2022年1月，，，央行宣布《金融科技生长妄想2022～2025》（以下简称《妄想》）、银保监会宣布《关于银行业包管业数字化转型的指导意见》（以下简称《意见》），，，这两份主要文件进一步突出了在金融机构数字化转型历程中，，，怎样施展好数据要素的焦点价值，，，也厘清了新形势下银行数据治理的战略视野与原则。。。。

在《妄想》中有93次提到“数字”，，，把“数字驱动”作为四项基来源则之首，，，把“金融业数字化转型更深化”作为主要生长目的，，，把“充分释放数据要素潜能”“打造新型数字基础设施”“激活数字化谋划新功效”作为重点使命。。。。其中，，，特殊指出要“深刻熟悉数据要素更要价值，，，制订企业级数据妄想和生长战略，，，明确数据事情机制、基本目的、主要使命、实验路径等，，，推动数据事情高效有序开展，，，稳妥推进营业由履历决议型向数据决议型转变，，，增强谋划治理前瞻性和精准性”。。。。《意见》则把数据能力建设作为主要部分，，，强调要从健全数据治理系统、增强数据治理能力、增强数据质量控制、提高数据应用能力等四个方面提升数据治理与应用能力，，，尤其指出“确立企业级的数据治理部分，，，施展数据治理系统建设组织推动和治理协调作用；；；；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”。。。。由此综合来看，，，数据能力将成为金融数字化转型的主要驱动力。。。。

银行数据治理的目的选择

为了更好地推动银行数据治理的完善，，，需要周全厘清这一刷新的战略目的。。。。

从商业银行个体角度来看

提升机构焦点竞争力。。。。《妄想》提出要力争到2025年实现金融科技焦点竞争力跨越式提升，，，在此配景下，，，商业银行面临的挑战越发突出。。。。目今影响银行业的周期性因素包括经济周期、手艺周期、政策周期、利率周期、生齿周期、行业周期等，，，未来银行谋划失败或许成为常态。。。。阻止2021年6月30日，，，我国共有银行业金融机构法人4608家。。。。即即是美国，，，2001～2020年银行机构总体数目也从9614家减至5001家。。。。未来，，，大中小型银行都会面临“百年未有之大变局”，，，拥有突出焦点竞争力的银行才有可能生涯以致生长壮大。。。。众多海内外乐成履历都批注，，，依托数据要素、开展数字化转型，，，是强烈竞争中大都“亮点银行”的履历与选择。。。。

更好地知足数字经济需求。。。。目今数字经济工业已经成为实现经济高质量生长的新驱动力，，，其中数字工业化是指提供数字手艺、产品、效劳、基础设施息争决计划，，，以及完全依赖于数字手艺、数据要素的种种经济活动。。。。工业数字化则指应用数字手艺和数据资源为古板工业带来的产出增添和效率提升，，，是数字手艺与实体经济的融合。。。。这些都从需求端给银行带来数字化厘革压力，，，从而实现经济、金融数字化的供求匹配。。。。尤其是需要推动银行以数字化来改善客户体验、提高运营效率、搭建金融场景等，，，更好地填补工业数字化的“短板”。。。。

应对危害与挑战。。。。阻止2021年尾，，，商业银行不良贷款总额为2.85万亿元，，，增速回到了5.4％，，，较上年同期下降6.6个百分点，，，是最近几年首次低于10％。。。。从已往几年的走势来看，，，不良资产余额上升的趋势已经获得阻止，，，资产质量改善显着。。。。可是，，，虽然大型银行和股份行的不良率一连改善，，，城商行和农商行不良率依然较高且保存较高重复性。。。。特殊是农商行由于前期增添加速，，，现在仍然处于3.63％的高位。。。。应对危害虽有多种手段，，，可是通过强化数字化治理、数据治理，，，起劲健全自动化危害控制机制，，，实现事前、事中、事后的危害治理智能化，，，也是题中应有之义。。。。

从行业角度来看

促使整个行业提升全要素生产率。。。。基于实证研究批注，，，近年来我国银行业全要素生产率泛起出“波动大、异质性强、周期性”等特点。。。。通常来看，，，关于生长时间久、规模实力较强、谋划模式较为成熟的商业银行来说，，，手艺前进对其生产谋划效率的提升具有增进作用；；；；而中小银行的组织架构、治理模式、手艺应用等方面保存较多的问题，，，整体的投入产出效率较低，，，手艺前进还未影响到一些中小银行详细的生产谋划历程。。。。现实上，，，以数据治理为起点，，，银行数字化转型能够给诸多中小银行带来新的厘革机缘。。。。

助力国家重大战略目的。。。。目今，，，经济高质量生长、实现配合富足、绿色低碳经济转型等都组成目今战略重点，，，而金融科技与数字金融立异都越来越亲近地与国家战略相吻合。。。。在《妄想》中，，，尤其对小微金融、农村金融、供应链金融、绿色金融四大场景的进一步说明，，，体现出这些领域的金融科技渗透与合理应用，，，正是当下妄想聚焦之处。。。。商业银行仍然是金融支持实体经济的焦点实力，，，银行数据治理不但是为了更好地应用数据资源、推动自身数字化转型与提升盈利能力，，，更是为了推行国家战略责任与社会责任。。。。

银行数据治理的重点行动

完善机制。。。。所谓数据治理，，，凭证国际数据治理协会（DAMA）的界说，，，是对数据资产治理行使权力和控制的活动荟萃，，，包括组织、制度、流程和工具。。。。在海内实践中，，，通；；；；嵬吵锼剂渴葜卫砗褪葜卫。。。。近年来，，，许多大型银行纷纷在顶层设计层面结构数据治理，，，而大大都中小银行的数据治理则基本处于萌芽期，，，还未开展有用的数据治理事情。。。。要促使银行数据治理事情走上新台阶，，，需要做好几方面事情。。。。一是战略先行。。。。数据治理不可漫无目的，，，或者一味“照搬照抄”，，，需要凭证银行综合生长战略的要求，，，“量身定制”数据战略。。。。例如，，，关于以零售营业为主的银行，，，响应的数据战略应聚焦于此，，，包括整合治理零售客户数据、提升效劳水平、强化精准营销等；；；；以对公营业为主的银行，，，可在供应链金融等立异营业生长中着力探索数据链、数据生态的优化整合；；；；以金融科技为特色的银行，，，应该着力关注怎样通过数据治理来提升开放能力和效劳生态。。。。二是找到数据治理的“痛点”，，，从问题入手举行战略设计。。。。例如，，，数据治理与治理是一项系统事情，，，涉及事情繁杂，，，怎样能够有用妄想、系统化推动，，，怎样通过新手艺应用来镌汰数据治理的本钱用度，，，怎样通过内控和审计来规范数据治理事情的开展，，，诸云云类的问题应该融入到数据治理的战略制订与落地中。。。。三是完善组织架构与权责分；；；；。。。。数据治理能否乐成，，，要害在于高效的组织架构支持，，，尤其是建设系统化、职责明确的协调配合。。。。现实上，，，银行营业链很是重大，，，普遍保存数据治理不佳、使用低效的征象，，，这也是责权模糊、动力缺失、IT建设完善周期太长等缘故原由导致的，，，这就需要真正完善数据共享共赢、立异驱动的承载机制。。。。

手艺驱动。。。。数据治理实质上是治理与手艺相连系，，，因此在银行数据治理立异与优化中，，，不但需要充分关注各细分领域，，，如数据标准、元数据、数据模子、数据漫衍、数据存储、数据交流、数据生命周期治理、数据质量、数据清静以及数据共享效劳等，，，更需要把数据治理与新手艺应用普遍融合在一起，，，体现在数据治理与应用的全流程，，，真正施展新手艺带来的“正效应”。。。。例如，，，《妄想》强调以要害焦点手艺为突破点，，，新提出了一系列前沿手艺，，，包括场景感知、增强现实（AR）、混淆现实（MR）、数据多源比对、快速校核、血缘关系剖析、联合建模、图盘算、数据可视化、数字孪生、匿踪盘问、去标记化、可信执行情形、巡检机械人、分段路由、软件界说网络、第五代移动通讯手艺（5G）、窄带物联网（NB-IoT）、射频识别（RFID）、量子手艺、机械人流程自动化（RPA）、智能字符识别（ICR）、移动物联网、卫星遥感、电子围栏等。。。。银行数据治理的历程，，，恰恰是合理使用新手艺周全推动大数据时代的数据、手艺与营业功效有用融合。。。。

助力营业。。。。银行数据治理必需与营业立异有用连系，，，稳健的数据治理也是提高立异效率的条件，，，可以通过深入的客户数据剖析挖掘，，，更精准地相识客户需求，，，实现营业、产品和效劳立异，，，周全提升客户效劳质量和效劳水平。。。。优化数据治理和应用，，，有助于突破金融科技场景落地的难题。。。。现在，，，无论是金融机构的数字化转型，，，照旧新手艺企业为金融机构提供手艺支持，，，普遍保存手艺和营业“两张皮”的问题。。。。若是只凭证营业需求匹配响应手艺，，，则只能局限于现有商业模式逻辑，，，可能使得营业难以跟上数字化厘革时势。。。。要突破这一点，，，需要从基础环节入手，，，涉及到数据、手艺、人才、共识和羁系等，，，其中数据是要害生产要素。。。。恰恰是通过使数据要素更好地融入手艺与营业协调立异的主线中，，，才华更好地增进立异场景落地。。。。事实上，，，《妄想》也在更高层面突出了数据应用的问题，，，如“推动金融与公共效劳领域系统互联和信息互通，，，综合电子政务数据资源，，，一直拓展金融业数据要素广度和深度，，，为跨机构、跨市场、跨领域综合应用夯实多维度数据基础”。。。。而《意见》则越发聚焦地指出：“周全深化数据在营业谋划、危害治理、内部控制中的应用，，，提高数据加总能力，，，激活数据要素潜能。。。。增强数据可视化、数据效劳能力建设，，，降低数据应用门槛。。。。挖掘营业场景，，，通过数据驱动催生新产品、新营业、新模式。。。。提高峻数据剖析对实时营业应用、危害监测、治理决议的支持能力。。。。增强对数据应用全流程的效果评价。。。。”

清静可靠。。。。近年来，，，在金融科技与数字金融厘革中，，，金融业既取得了大宗乐成履历，，，也保存许多教训。。。。增进金融科技立异与数字化转型，，，须阻止粗放式扩张和避免泡沫积累，，，处置惩罚好立异与清静的界线，，，守住不爆发系统性危害的底线，，，提防非系统性危害的积累，，，明确立异的底线与负面清单。。。。同样，，，在优化银行数据治理历程中，，，也应该以清静稳健为生命线，，，有用提防种种潜在危害。。。。一是增强数据源头治理，，，既起劲突破数据孤岛，，，更好地使用行内外数据，，，也要增强隐私；；；；，，，同时有用降低数据洗濯中的危害，，，周全提升数据基础质量。。。。二是在手艺清静方面，，，能够高效应对针对金融效劳行业的数据攻击，，，更好地包管营业的一连性。。。。三是在数据治理和数据建模中，，，制订完善、规范的数据治理流程并强化治理执行力，，，优化数据建模标准，，，并转变只建模不落地或随意落地的古板思绪。。。。四是在数据应用方面，，，真正做好数据清静；；；；，，，借助多方清静盘算、联邦学习、隐私盘算、可信区块链、标记化等手艺，，，确保数据可用不可见、可用可计量、最小够用、专事专用。。。。五是在数据交流方面，，，构建规范、标准的数据分发机制，，，打造统一的数据交流平台，，，突出数据难以互联互通、共享共赢的潜在阻碍。。。。

相助共赢。。。。正如开源成为手艺生长的主要趋势，，，生态共建、合指成拳也成为数字化转型与数据治理建设的首选路径，，，跨部分、赛道、厂商而提供综合解决计划的商业模式成为主流。。。。如《妄想》中强调要“施展大型金融机构刊行动用和树模效应，，，增强金融科技共性手艺、资源和效劳的开放相助、互惠共享，，，联合高等院校、科研院所、高新手艺企业等搭建专业化金融科技产用对接平台，，，依法合规加入数字手艺开源社区等立异联合体”。。。。一方面，，，数据治理可以与开放银行建设更好地连系起来。。。。众所周知，，，源于外洋的开放银行最初就是从数据共享入手，，，通过应用程序编程接口（API），，，以实现数据流在差别系统之间的实时流动和功效的无缝集成。。。。现实上，，，多年前商业银行就已经最先应用API 接口，，，厥后随着大数据、人工智能、区块链等手艺快速突破，，，加之众多金融科技企业、互联网金融企业带来的“金融脱媒”挑战，，，使得银行在开放银行视角下再度重视API，，，并把其作为提升零售客户和对公客户效劳质量的主要手段。。。。虽然，，，中国特色的开放银行立异受到数据开放的更多羁系约束，，，但仍然可以在合规条件下充分探索界线与空间。。。。另一方面，，，“数字化+生态圈”也是银行厘革的主要路径，，，基于移动端和互联网平台，，，海内银行已经最先引入数字化生态相助，，，打造立异营业模式。。。。在数据治理方面，，，尤其关于中小银行来说，，，可以依托外部手艺企业的数据模子快速建设数据建模能力，，，然后在各营业部分设置数据治理与剖析资源，，，再把大数据剖析效果周全应用在营业领域，，，从而为获客、风控及运营等提供有用的数据支持。。。。

银行数据治理的情形包管

除了需要商业银行自身增强和完善数据治理事情，，，政府与羁系层面也应一起起劲创立更好的外部情形。。。。

推动数据治理的规则完善。。。。例如，，，从数据要素在整个社会再生产中施展的作用来说，，，离不开数据生产、交流、分派、消耗等环节，，，作为主要起点就需要思量数据要素确权问题；；；；小我私家信息；；；；ぁ⒐仪寰残畔⒈；；；；さ任侍馐贾展岢乖谑萦τ弥；；；；数字治理离不开对ESG的关注，，，即企业情形、社会和治理绩效的生长与评价理念，，，由于在数据应用中也可能保存算法黑箱和信息差池称，，，即便体现出高效的商业模式价值，，，也可能忽视金融科技与数字伦理。。。。虽然，，，在银行业数据治理中有越发详细的羁系约束，，，尤其是数据清静与隐私；；；；し矫，，，这些都需要在实践中进一步完善。。。。

以数据治理的标准化为支持。。。。央行现在已宣布《金融标准化“十四五”生长妄想》，，，提出以标准化引领金融业数字生态建设，，，尤其是稳步推进金融科技标准建设、系统完善金融数据要素标准等。。。。？？？？？？凸劾纯，，，现有银行数据治理探索也保存标准化意识缺失、治理职责不到位、要害数据标准研制和贯彻流程不畅等问题，，，亟待以推动标准化来解决矛盾。。。。

强化专业人才包管。。。。《妄想》突出强调金融科技人才的主要性，，，数据治理也离不开行业人才实力的提升。。。。银行业普遍缺乏大数据相关人才，，，如醒目营业且懂数据治理的数据营业人才，，，主要认真营业应用场景剖析和设计；；；；专业的数据剖析人才，，，主要认真数据剖析和建模；；；；数据手艺人才，，，主要认真数据处置惩罚和系统平台建设。。。。若是不可尽快在全行业推动中高端人才的培育和提升，，，数据治理就成为“无源之水、无本之木”。。。。

作者系中国社科院金融所

支付整理研究中心主任

文章刊发于《银行家》杂志2022年第4期「专题」栏目

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