銀行業金融機構數據治理快速發展問題分析

文| 王宇博

數據治理迫在眉睫、呼之欲出

（1）數據治理的必要性。隨著2018年5月銀保監會《銀行業金融機構數據治理指引》（以下簡稱“指引”）的正式發布，在該“指引”中明確指出兩個核心內容，一是數據治理是銀保監會提高非現場監管的一個抓手；二是數據治理應納入到公司治理范疇，突顯監管部門對數據治理工作的高度重視程度。而隨著2012年以后的大數據時代到來，銀行看待數據的方式也發生了變化，由“后臺支持方”變為現在的“戰略保障方”。銀行使用數據范圍已從單純的內部數據拓展到外部數據，銀行對于數據的應用可以說是風起云涌。（2）同業數據治理情況。大中型股份制商業銀行數據治理工作起步比較早，數據治理工作長達十年以上，有的已經進入到大數據治理階段，像建設銀行、工商銀行、招商銀行、光大銀行都是走在數據治理的前列。而中小型城市商業銀行數據治理工作基本是處在尚未起步或是準備階段。但隨著互聯網技術的迅猛發展和國內商業銀行多態化經營程度的日趨加深，銀行在客戶營銷、產品創新、風險控制、運營管理等方面越來越倚重于數據分析，數據治理對于形成高質量、高可靠分析的關鍵作用已成為業界的共識，基于數據質量存在的問題以及未來轉型發展、建設現代化銀行數據治理工作就顯得尤為迫切。

數據治理業務牽頭、科技支撐

目前同業數據治理工作的核心部門主要分為財務部門和科技部門。同業各家金融機構采用以財務部門或科技部門作為牽頭部門的情況都存在，但以財務作為牽頭部門，科技部門作為支撐部門的方式在數據治理上更具優勢。采用此種方式的初衷源于財務部門掌握主要核心指標，負責向監管部門報送報表數據，了解和掌握這些指標或數據的統計口徑、編輯規則。

因此，財務部門對于數據治理工作可以提出比較清晰業務需求和規范，從業務角度為數據治理工作保駕護航。而任何一個好想法、好思路都是需要通過科技力量來實現落地生根，需要科技信息科技部門匯同業務部門實現對數據標準的統一、數據質量的提高、數據模型的建立。所以，在數據治理的過程中業務部門與科技部門兩者是相輔相成，互相支撐。

數據治理工作如何開展

（1）數據治理工作需大處著眼、小處著手。數據治理工作是一項長期而復雜的工作，是不可能在短期內實現一蹴而就，也不可能面面俱到的將數據治理工作做到盡善盡美。對于中小型商業銀行或城市商業銀行，科技力量較大中型股份制商業而言相對薄弱，在數據治理工作的初期不要想著能夠全面鋪開，遍地生花。這個做一些，那個干一點，由于精力分散，重點不突出最后你會發現哪個也沒做好。上面管理層不滿意，下面經營層不買賬，最后的結果就會讓數據治理人員喪失自信心、大卸原氣，數據治理工作很難開展。數據治理工作的思路我認為可以如法炮制，先對數據治理工作在總體上建立起一個相對完整的思路，在后續工作中可以逐步的調整矯正，與大方向上保持步調一致即可。（2）數據生命周期管理、數據資源合理利用。目前在多家銀行的數據庫中都存在很多的“休眠”類報表，這些休眠類報表的數據龐大且長期無人查詢使用，占整體報表數量的70%-80%。這些報表或數據主要是業務部門臨時使用或統計的，為了滿足管理層或監管層對非常規數據或指標的掌握。因此，在數據治理的過程中應定期對數據庫中的這些指標或是報表進行統計梳理，對于期限超過1年以上的無人查詢或使用的報表應及時進行清理。一是保證系統運行的速度，提高各類報表系統運行的實效性；二是清理數據空間，確保數據資源合理運用。（3）數據深層挖掘、助力小微貸款。隨著銀行貸款質量問題不斷的出現，尤其是小微企業貸款更成為銀行“永遠的痛”。雖然監管部門、政府部門都要求銀行業加大對小微企業貸款的投放力度，但受其質量影響小微貸款規模在銀行整體貸款規模中并未達到政府或監管的要求。而像螞蟻金融、阿里金融等金融平臺卻投放了大量的小微企業貸款，并從中獲利頗豐。這些金融平臺以人力成本低、放款速度快、全面線上審批、貸款質量高等優勢將銀行等金融機構遠遠的拋在了身后。（4）數據治理資源共享、數據價值充分發揮。數據治理初期建立起以數據庫平臺為載體的架構，打通FTP、成本分攤、產品定價、績效考核等系統間的壁壘。讓管理層經營層及時了解機構、部門、產品維度綜合回報水平，實現將有限資源得到合理的配置，確保對產品、客戶維度盈利情況的深度挖掘，揭示了低效、虧損業務和客戶，堵住了“出血點”，將精細化管理延伸至全行盈利增長的最小細胞，實現了資產負債限額管理與多維盈利分析之間的靈活轉換，并實時將數據推送給各層級人員。（5）數據人才稀缺、加大培養力度。數據治理工作需要引進復合型人才，需要既了解業務又需要掌握科技專業知識，而復合型人才更是各家銀行競相爭奪的對象。數據在金融領域的應用涉及了金融經濟學科、計算機學科、數學統計學科，而傳統的專業教育框架卻在一定程度上限制了人才的全面發展。數據治理初期在復合型人才管理方面主要以從外部引進為主，隨著數據治理工作的推進需要更注重內部培養。

結束語

數據治理以提高數據質量，提高對數據的管理與應用，數據治理將作為提升內部管理的基石，是銀行業金融機構提升內部管理、科學穩健發展的基礎與前提。