隨著信息化、智能化的快速發展，金融行業與信息技術的融合交匯引發了數據的迅猛增長，大數據已成為現代金融業的戰略資源和重要資產。中國銀保監會于5月21日適時發布《銀行業金融機構數據治理指引》（以下簡稱《指引》），引導銀行業金融機構加強數據治理，提高數據質量，充分發揮數據價值，提升經營管理水平，由高速增長向高質量發展轉變。

　　大數據時代到來，《指引》出臺恰逢其時

　　大數據概念從提出到迅速發展僅僅不到10年時間，然而大數據應用已經對世界帶來了一系列巨大的變革，大數據幾乎對所有領域都產生了重大影響并直接催生了智能分析等一批前沿科技領域。2016年，我國在國家“十三五”規劃綱要中確定“實施國家大數據戰略”。2017年12月，習近平總書記在中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習時強調，“大數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，推動實施國家大數據戰略”。同時，習近平總書記要求，“善于獲取數據、分析數據、運用數據，是領導干部做好工作的基本功?！?/P>

　　隨著“國務院金融穩定發展委員會”設立及銀監會和保監會合并，在“一委一行兩會”金融監管架構下，我國的金融監管理念與監管方式正在向統一監管、宏觀審慎監管和功能監管方向轉變。當前銀行業金融機構數據治理工作不同程度地存在一些問題，一方面阻礙了銀行業向高質量方向發展，另一方面影響了監管部門的監管效率。

　　監管部門高度重視數據治理工作?！吨敢返募皶r發布，體現了數據治理在其中的重要基礎性作用，將有力支持從分業分段監管模式到統一監管模式、從微觀到宏觀的系統性風險防范、從機構監管到行為監管的轉變，實現穿透式產品的橫向全鏈條式監管。監管部門在《中國金融業信息技術“十三五”發展規劃》和《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見》中也多次強調，各家銀行要統籌規劃大數據基礎設施，完善大數據治理機制，主動制定大數據戰略，建立大數據服務體系，提升大數據治理能力。

　　對標《指引》，重新審視大數據治理工作

　　大數據治理是一個長期、復雜的系統工程，涉及到組織、制度、流程、人員和工具等各個方面的協同?！吨敢返陌l布旨在發揮監管機構的領導和引導作用，提升銀行業金融機構的主動性和自主能力，在國家、行業和企業三個層面共同建立一套互相促進、行之有效的數據治理機制，確保大數據治理能夠真正發揮實效。結合《指引》要求，大數據治理需在以下四個方面加以提升和完善。

　　完善數據治理架構?！吨敢返谒臈l提出“應當將數據治理納入公司治理范疇，建立自上而下、協調一致的數據治理體系?！备邔蛹?、高規格和業務部門充分參與是做好數據治理的關鍵。數據治理專業崗位和團隊是做好數據治理的必要保障。數據治理在頂層設計上被提升到新高度，從銀行的組織架構和職責入手，明確細化董事會、監事會、高級管理層、歸口管理部門和業務部門等相關部門的職責，自上而下推動數據治理工作展開，既可以避免過去部門間協調不暢、相互推諉，又可以避免某一部門職責過重但影響力不足導致無法在企業級全面有效推進相關工作。

　　提升數據管理能力?！吨敢返牡谌潞偷谒恼轮攸c對數據管理各子領域提出要求，具體包括數據標準、數據質量、數據采集和交換、數據安全和數據歸檔等，打造數據管理“標準”，明確數據管理內容。其中數據標準是基礎，通過定義統一的業務規范和技術標準明確數據規范；數據采集和交換是樞紐，通過設計數據模型、梳理數據分布和流向、合理部署數據來實現數據的高質量、全生命周期的管理和安全的使用三個管理目標。

　　基于數據價值驅動大數據應用?！吨敢分兄赋觥皯斣陲L險管理、業務經營和內部控制中加強數據應用，實現數據驅動，提高管理精細化程度，發揮數據價值?！蓖ㄟ^數據治理支撐數據價值，基于數據價值驅動大數據應用，最終實現數據驅動發展。加強內外部各類數據資源的有效互聯，打通客戶、行業、區域和產品等方面信息銜接和整合，將其應用于風險管理、客戶營銷、業務創新、內部控制等多個領域，增強總體服務水平和個性化服務能力，提高銀行核心競爭力。

　　加強數據文化建設?！吨敢窂娬{“應當建立良好的數據文化，樹立數據是重要資產和數據應真實客觀的理念與準則，強化用數意識，遵循依規用數、科學用數的職業操守?！边@是監管部門首次提出數據文化建設要求，培育規范錄數、科學管數、依規用數的意識，推動數據價值在全行內的認同，樹立“數據質量人人有責”的全員數據文化，發揮數據文化建設軟實力，形成大數據治理的核心競爭力。

　　國家開發銀行大數據治理實踐

　　國家開發銀行（以下簡稱“國開行”）高度重視大數據治理工作，從規劃入手，構建完善的組織、制度和流程，制定數據標準并實施數據管控，形成有機組合的數據治理體系。自2008年以來，加強數據“建、管、用”一體化建設，于2017年底建成混搭架構的大數據平臺和一批大數據創新應用上線投產，標志著大數據能力由規劃設計階段進入到應用推廣階段，實現了數據治理轉型升級，為推動“數字化智慧開行”戰略實施奠定了堅實基礎。

　　夯實數據基礎，構建完備的大數據基礎設施。一是建成混搭架構的大數據平臺，實現數據處理架構的完善與升級，可高效存儲和處理各類結構化、非結構化數據，全面支持貸前、貸中、貸后、融智以及綜合管理決策等業務領域的大數據應用。二是構建分布式的統一數據交換平臺，形成繼ESB（企業服務總線）之后的第二條企業級數據總線，可快速進行內外部各類數據的批量采集、傳輸與分發，實現數據交換的統一管理和集中監控。三是搭建外部數據平臺，實現全行外部數據的集中與共享，為全行應用系統和行內用戶提供統一的外部數據服務，充分發揮外部數據資產價值。四是建設手工數據管理系統，有效解決了臨時性、突發性及系統缺失等因素產生的手工數據采集與管理問題，實現全行手工數據的“一次錄入、多次復用、全行共享”。五是建成數據歸檔系統，打造“原汁原味”的系統數據“圖書館”，實現在線系統減負、下線系統存檔，為內外部監管審計提供支持。

　　制定數據標準，建立企業級大數據管控體系。在數據標準方面，一是完成銀行級客戶、產品等9個主題共2626項基礎類、1068項管理分析類標準的制定和發布，實現1575項標準在全流程等41個系統的落地。二是發布五大類1116項集團級標準和配套管理辦法，將標準化管理半徑從銀行拓展至整個集團。三是牽頭編制并發布《銀團貸款業務技術指南》，積極掌握行業話語權。在數據管控方面，一是編制發布《數據管理與應用“十三五”專項規劃》，明確了“強化數據應用為目標，數據集中整合為樞紐，提升數據質量為主線”的數據治理思路。二是初步建立高層決策、數據管理部門統籌、全行參與的企業級數據治理機制。三是構建覆蓋數據全生命周期管理的“9+3”數據管理制度體系。四是建成以元數據為中心、支持標準和質量等管理功能的數據管理系統。五是建立數據質量管控常態機制，嚴格數據質量專項考核，實現千萬級數據逐日監控，累計發現并推動分行整改8000余條質量問題，數據質量主動管理能力顯著增強。

　　做好數據服務，建成一批通用型數據類應用系統。一是構建出具有16個監管應用的系統群，監管報送自動化率達90%以上，征信考評連續五年位于同業前列，外匯合規管理連續三年被評為A類行。二是建成高管駕駛艙系統，集中、動態展現開行經營狀況、金融同業對比和宏觀經濟等內外部關鍵指標，為總分行領導及專項業務提供有力的決策支持。三是搭建統一報表系統，形成全行統一的報表視圖，以靈活易用的“拖、拉、拽”方式在線定制報表，實現對原有固定報表生成方式的重大革新。

　　立足業務實際，打造特色大數據創新應用?；凇按笃脚_、小應用”技術理念，構建數據綜合應用平臺，整合國開行數據類應用系統，為用戶提供一站式服務和優質數據體驗。一是落實黨中央“實現精準扶貧”的決策部署，發揮國開行在“金融扶貧行動”中的主力軍作用，快速搭建了精準扶貧和脫貧攻堅指揮管理應用，大幅提高扶貧業務處理效率和實時監控水平。二是貫徹落實胡懷邦董事長“一個開行，一個客戶，一套服務”的指示精神，建設集團客戶管理應用，解決了集團客戶信息共享不充分的難題，大幅提升集團客戶管理效率，強化集團客戶風險管控。三是實現客戶關聯關系應用，全面應對當前集團化經營給企業帶來的新型信貸風險，助力信貸評審、風險控制、貸后管理等工作。四是利用文本挖掘等技術，建設授信評審業務智能分析應用，發揮存量授信評審數據資產價值，傳承授信評審核心能力，進一步提升授信評審的效率和質量。五是推出信貸項目遠程視頻監控服務，為客戶經理提供“千里眼”，有效提升檢查效率，滿足“留影留痕”的監管要求，是科技與業務融合的典型應用。六是構建數據主動探索應用，開創了業務人員“自主設計”代替“系統開發”、數據分析成果“所見即所得”的數據服務新模式。

　　實施“百人計劃”，培養大數據創新核心人才。國開行持續完善數據管理組織體系，加快大數據專業化隊伍建設，實施高端數據挖掘分析人才“百人計劃”，從總分行各部門選出精兵強將，找準業務管理和發展的難點、痛點問題，積極運用大數據解決業務實際需求，探索一條“金融+科技”復合人才培育的新機制和新模式，滿足新時代創新發展對大數據創新人才的新需求。

　　貫徹《指引》精神，明確下一步治理方向

　　《指引》的發布，充分明確肯定了數據的重要地位和戰略高度，強調了數據價值轉化的重要性，指明了未來銀行業金融機構發展的重點方向。建議從以下四方面來落實貫徹《指引》精神。

　　落實數據治理的組織機制保障。要按照《指引》要求健全強化數據治理架構，明確董事會、監事會、高級管理層及相關部門權責，制定數據戰略、完善數據治理體系、建立滿足需要專業隊伍、建立良好數據文化。

　　立足數據共享，持續完善大數據平臺。要密切關注前沿技術發展動態，深入開展專題技術研究，持續完善大數據平臺，提升大數據的存取、處理和交換能力。參照ISO20000和ISO27001標準要求，構建科學、全面、精細化和可落地的運維管理規范，保障大數據平臺安全平穩運行。

　　推動大數據情景下的數據治理完善與升級。要立足監管標準化數據報送工作，研究、完善、落實基于大數據場景研究數據標準化工作，作為提升大數據分析和加總能力基礎。要研究大數據管控的思路和方法，開展集團數據質量管控。要高度重視大數據安全，做好基于數據內容的精細化授權管理，確保數據使用合規。要建設完備的、專業的企業級數據管控工具，夯實大數據管控基石。

　　基于數據價值，推進大數據創新應用集群建設。數據治理的最終落腳點應在于數據應用和價值實現，要立足風險防控，聚焦優勢業務領域，制定大數據應用體系規劃，加快引入人工智能等前沿技術，提升大數據應用深度和廣度，打造完整的大數據應用與服務能力，真正將人工智能做實做強，形成銀行的“智慧大腦”。

　　作者系國家開發銀行信息科技局局長

責任編輯：Rachel