原创《以数据治理赋能银行金融科技》：此文是一篇银行金融科技论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
在当前经济形势下,全面落实金融科技战略、推进金融科技创新体制改革,加速数字化转型,已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破的最佳选择.金融科技的核心在于数据化经营,数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技转型竞争的新优势.
近年来,银行业金融机构在业务快速发展过程中,积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据,拥有良好的大数据基础.随着信息化、数字化、智能化的高速发展,数据所创造的价值不断提高,管理层对于数据资源是银行重要资产的认识不断加深,以及数据资产和数据主权意识的觉醒,最大程度地挖掘数据价值、实现有效的数据治理将成为银行机构最重要的任务之一.近期银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》以取代银监会2011年颁布的《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》,旨在引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,推动银行业金融机构由高速增长向高质量发展转变.
大银行通过多年数据治理基础工作的探索和积累,已开始重点关注和着手通过数据治理带动业务价值和数据价值提升；中小银行目前的主要精力集中在建立数据治理体系,搭建组织架构,明确管理职责,补足治理短板,探索发现符合自身特点的数据治理方法和价值实现路径.本文以下内容将围绕银行开展数据治理的目标、问题与挑战、工作原则和关键措施四个方面进行阐述.
主要目标
建立长效机制,形成良性运转闭环.数据治理是一个长期、复杂的系统工程, 建立一套切实可行的长效数据治理机制, 是数据治理成果能够真正实施落地的重要保障.为此,需要提升对数据治理的战略认知,建立符合监管要求和银行管理要求的数据治理体系和管理机制,包括数据治理组织架构、职责及数据治理相关管理办法、制度和规范,落实数据治理责任,强化内部用数意识,建立良好数据文化,将数据治理融入经营管理、业务发展和风险管理的全过程,通过标准制定、贯标,质量监测,问题跟踪解决,形成全行数据良性运转的闭环,唯有如此,数据治理活动才能落到实处,并持续推动.
短期推动管理职责落实,树立数据资产意识.为有效落实管理职责,银行应建立组织架构健全、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.在明确数据管理职能的基础上,更深层次的目标是要将数据作为独立的管理对象,形成针对独立数据对象的治理文化和管理模式,落实数据管家机制,实现数据治理各角色各司其责、协同配合.同时,树立数据是银行重要资产和数据应真实客观的理念与准则,持续丰富内外部数据资产内涵与外延,建立大数据资产地图,为将来实施全面的数据资产管理奠定坚实基础.
治理策略由管控驱动向服务驱动转型.传统的管控型数据治理强调的是管理流程和管理规范,主要目标是做数据管控.在大数据时代,数据价值凸显,数据治理的价值不能仅局限在管控层面,而是转变为面向全用户的“服务型”数据治理,数据治理要定位于“数据”与“用户”之间的“*”,更多关注自身数据服务能力,让各部门在合理使用数据的同时,自然地把数据管理的工作顺利完成, 以业务为导向,以服务推管理,通过重新定义银行业金融机构中各组织构成在数据治理活动中的角色,建立相互协作、相互促进的管理模式,创造出全新的数据治理生态圈.
促进数据连接与增值,多方式衡量数据价值.内外部数据进行连接与整合后, 将数据对内和对外共享是银行应用数据、提升数据活跃性、让数据持续保值和增值的必然要求.银行应建立适合自身特点的数据统筹管理与共享机制,通过多种数据应用模式向行内外各种数据使用者提供高效、便捷的数据服务,让数据在更广泛的范围内实现流动与共享,加强数据的互联互通,这促进了数据的充分应用,产生更多连接和增值.与此同时,需要建立数据价值评估与衡量的方式方法,以及数据资产价值评估与衡量的维度,例如适时性、关联性和活跃性等,实现对内和对外数据价值的有效衡量,这样有助于明确数据价值与加速变现.
问题与挑战
治理体系化建设有待完善.目前多数银行都具备一定的数据治理架构基础,但缺乏配套且完善的数据治理机制和体系, 往往体现的结果是数据治理工作仅由牵头部门单线作战,数据标准统一和数据质量整改工作都难以推进.为此,需结合行内实际情况、业务和IT战略,建立合理可行的治理体系化建设规划,涉及管理层以及各相关部门的参与及配合,从策略和架构、制度和流程到技术平台各个方面均需要进行周全的考虑,不能顾此失彼.
关键数据缺乏统一管理.多数银行的客户、产品、机构、员工等关键数据的管理职能分散在行内不同部门,由于职责分散,缺乏统筹管理与整合,即使拥有一套行内的基础数据标准,但由于缺乏跨业务条线的协调与管控机制,无法实现最佳实践的指导与合理应用,导致关键数据在营销管理、账务核算、业绩管理和统计分析等数据应用领域出现一系列问题,如数据加工难度较大、处理逻辑复杂、数据时效性差、指标口径不一、报表数据差异等, 无法建立完整的统一视图,给数据应用带来较大困扰.
业务部门参与程度不高.数据治理是系統工程,应当从下至上,做到人人有责、层层把关.但是在当前实际的工作开展过程中,很多银行往往认为“数据治理是技术部门的事,业务部门不应关心细节”,将相关利益人和责任人的范围窄化在银行的信息技术部门.其实不然,业务部门作为数据的采集者、所有者和使用者,不仅是数据标准与采集规范的定义部门,还是能够最早发现数据质量问题的第一道防线,是数据问题的直接影响方,同时也是数据应用和数据价值的最大受益者,业务部门应树立“主人翁”意识,积极投身到主动式数据管理工作中.此外, 站在数据生命周期的角度,从数据产生、处理、传输、存储、发布、使用、归档和废弃等各个阶段,业务人员都是数据治理工作的关键参与者和价值受益者.当前业务部门在银行数据治理工作中参与程度不高,是数据资产和数据主权意识尚未彻底觉醒的一种表现,也是当前数据治理体系不完善、治理过程价值释放不明显和数据文化未形成的综合体现.
银行金融科技论文参考资料：
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