从“立柱架梁”到“积厚成势”数据治理推动金融机构数据资产蝶变

　　本报记者 李 冰

　　距《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对外发布已近半年。数字经济时代，数据作为关键生产要素，正成为经济社会发展的重要资源和创新引擎。

　　将视角聚焦至金融机构层面来看，作为数字化转型中必不可少的底层资产，数据的重要性愈加凸显。要将原始数据转化为可见、可用、可管的优良数据资产，数据治理是始终绕不开的话题。金融机构如何充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，赋能数字经济高质量发展，正在被业界广泛探讨。

　　“如果将金融机构数字化转型看作是数字版的‘立柱架梁’，那么数据要素价值发挥及数据治理能力就是助力其‘积厚成势’的关键。”北京鑫科金融发展研究院执行院长甘玉涛在接受《证券日报》记者采访时着重提到了数据对数字经济建设的重要性。“若将数字经济比作一栋楼，数据就是建设这栋楼的砖，若要将楼盖得高、建得稳，数据‘砖’的地基要牢且承重能力要强。”

　　银行在数据治理方面

　　不断探索前行

　　如今数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。据国家互联网信息办公室近日发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二，占国内生产总值比重提升至41.5%。其中，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%。

　　可以看到，数字经济已成为稳增长促转型的重要引擎。对于金融业而言，数据治理是其持续挖掘业务增量和深入推进数字化转型的重要手段,落实数据治理对于金融机构及监管层均具有重要意义。

　　经记者梳理，近些年，金融机构在数据治理与应用领域不断探索前行，并已在系统平台建设、组织架构等层面取得了阶段性成果。以银行为例，包括工商银行、农业银行、中国银行在内多家银行均在2022年年报中披露数据治理相关情况。比如，工商银行表示，上线企业级数据治理平台数据安全管理模块，建立识别规则库驱动自动贯标，强化基于数据分级分类的数据安全管理；中国银行表示，“三横两纵”数据治理加速集团全面覆盖推广，累计梳理280万个数据项，形成22万个数据字典项，数据资产价值持续释放。

　　同时，从可查资料来看，建设银行、交通银行、邮储银行等均设立了数据管理部门。综合来看，银行业数据治理的情况参差不齐，起步较早的银行已经建立体系化的数据治理框架，而一些中小银行的数据治理工作仍尚处起步阶段。

　　“由于业务多样、网点众多，基层数据治理是银行绕不过的问题。”工信部信息通信经济专家委员会委员、浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林告诉《证券日报》记者，“随着银行数字化转型进程的不断加快，业务转型发展对数据挖掘应用的诉求会越发强烈，对数据使用灵活性与时效性的要求也会越高。这为银行充分发挥数据要素价值带来了新机遇，但同时也对银行提出了新的要求。”

　　数据治理

　　是金融机构“必答题”

　　当前，数据治理及数据质量已是金融机构在监管数据类检查中的必答题。

　　2023年4月份，毕马威发布《“监”听则明：2023年一季度金融业监管数据处罚分析及洞察建议》显示，2023年一季度，人民银行等向银行、保险公司、证券公司等金融机构共开出数据罚单384张，罚款金额为6.45亿元，超千万的大额罚单8张。较2022年四季度，罚单数量环比上涨73.8%，罚款金额环比上涨超3倍。

　　“从监管处罚中能看出当下金融机构数据治理层面的问题，也意味着监管部门对机构的数据治理及管理能力要求提到一定的高度。”厚雪研究首席研究员于百程对记者举例称：“以银行为例，数据往往分散在各个部门无法打通，数据不规范，并存在数据违规采集和使用的问题，使得数据应用价值的发挥受到影响。”

　　多位受访者认为，经过前期工作的推进，大多数机构对数据治理组织架构已基本建立，但仍有部分机构尚未在内部各层级组织间达成充分的共识，这或是金融机构涉及数据类罚单较多的普遍原因。

　　“这就好比再好的产品经理也‘叫不醒’不作为的程序员，再好的程序员也无法‘带动’没有创新的产品。金融机构数据治理需引起从上至下的重视和达成充分的共识。”甘玉涛说。

　　“实际上数字化转型一直颇受机构内部重视，但近些年数据治理及数据孤岛问题已影响到一些机构数字化转型的进程。”某金融机构相关负责人在对《证券日报》记者讲述时，颇为感慨。“事实上前些年关于数据治理的问题已经被一些机构内部会议广泛探讨，曾经不少机构以为自己的IT部门可以搞定一切，但事实上金融机构数据治理并不是仅靠一个部门或几个程序员所能解决的问题。”

　　“部分机构的业务人员对数据治理重要性认识尚不充分、各分支行参与程度低、明细数据来源系统多，相关工作往往由数据治理牵头部门或科技部门单方面发力，导致治理整体效果不佳。”索信达控股金融数据治理专家黄一青告诉《证券日报》记者，“有些机构经常对某个项目有数据需求后紧急拉数据为项目服务，后面做数据治理时才发现有些流程并不规范，而此时开发团队有可能因为各种原因无法及时整改，长期下去数据治理效果会很差。”

　　萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对记者称：“当前数据治理是金融机构必答题。金融机构的数据治理需对存量数据管理和工作机制进行全面‘手术’。同时也需看到，银行信息化基础较好，存量数据规模庞大，各系统间调用关系复杂，且缺乏数据治理标准，这是首先要解决的问题，也是一个漫长的过程。”

　　金融机构数据治理难点

　　与应对之举

　　过去几年，监管层相继发布了多项政策、指引，推动金融领域数据要素能力建设及数据治理体系不断完备。比如，《银行业金融机构数据治理指引》就数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面明确指导要求；《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提到了数据能力建设、健全数据治理体系等。

　　黄一青告诉记者：“以银行为例，其数据治理普遍存在数据不可知、不可控、不可取、不可联等四类痛点。比如，机构内部数据孤岛严重，不同业务部门的数据库各自为政，仅仅做数据的收集和统计，变成了KPI系统，但实际上数据和数据间并没有形成有效的关联。”

　　谈及如何应对金融机构数据治理难点问题时，易观分析金融行业高级咨询顾问苏筱芮表示，数字经济时代，激发数据要素潜能根本在于建立健全数据要素的产权和治理体系。同时，加快制定并明确数据流通交易和定价规则十分必要。对于金融机构来说将重点关注建立以数据为核心的决策机制和业务模式，加快隐私计算技术应用，强化全流程数据安全。未来，预计市场机构将与监管部门一道，共同为探索数据要素的安全、高效应用形成有力的体系化保障。

　　黄一青建议，金融机构的数据治理需从“四纵八横”数据管控方法论向“数据运营服务能力”转变，具体包括数据管理的专业能力、数据服务的执行能力、数据保障能力。金融机构需形成以治理为基础，以价值为核心的数据战略愿景，全面实现数据价值，提升管理经营能力。

　　博通咨询金融业资深分析师王蓬博认为，在实践中机构数据链路较长，从生产到最终使用，中间会经过多环节流转，机构应当以资产管理的视角来推动和落实数据治理，并注重数据安全和隐私保护才能实现数据从资源到资产的跨越。其中，需不断完善数据治理和管理的标准体系，在数据架构、数据质量、数据安全、数据应用等方面全盘谋划，打破原有业务篱笆，在破与立中实现数据和业务双重驱动。