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    数据价值挖掘提速 银行整合管理能力迎考

    张漫游 来源:中国经营网 2022-06-27 13:44:54 银行 数据 金融安全
    张漫游     来源:中国经营网     2022-06-27 13:44:54

    核心提示中国金融认证中心(CFCA)创新部副总经理王洪波指出,单独设立数据管理部门使银行拥有了专门且独立的数据统一协调管理的组织,可以极大加速数据资源整合,消除信息孤岛,统筹深化大数据创新与应用,加快数字化转型落地。

    (本文经作者授权转载 作者:张漫游 来源:中国经营网)

    数字化转型和强化公司治理的大背景下,数据治理已经成为商业银行发展中的重要问题,也是监管层关注的焦点之一。

    6月22日,中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等,进一步指导加快构建数据基础制度。为强化数据治理,部分银行已采取了行动。

    毕马威中国银行业主管合伙人史剑分析指出,银行数据资源管理面临的最基本难点就是如何厘清数据资源有什么、是什么、在哪里,出于数据的复杂度以及量级(往往是海量数据),开展全行数据资源盘点所需耗费的时间、资源都非常大。

    数据管理需要建立统一标准

    单独设置数据管理部门已经成为各大银行的优先选择。

    日前,恒丰银行数据资源部(一级部)正式成立。这是继设立“一院两办”(数字银行研究院、数字银行办公室、敏捷组织办公室)后,该行从组织架构层面推动数字化转型的又一举措。

    “建立数据标准、开展数据治理旨在解决书同文、车同轨的问题,让大家都在同一个语境中说话。”恒丰银行首席运营官、数字银行办公室联席主任徐彤表示。数据资源部的重要工作之一就是编纂并发布全行的数据字典,各业务部门能够拿着数据字典去写文章。

    《中国经营报》记者从恒丰银行了解到,新成立的数据资源部,主要聚焦客户价值和用户体验,以数据驱动业务增长、提升管理效能,主要负责规划全行数字化转型路径,推动数字化重点项目实施;统筹数据的全生命周期管理,搭建企业级数据架构及数据中台,提供数据分析平台及工具,全面提升数据资产管理能力、全员自主用数能力和数字化经营能力;培育数字生态,开展前沿技术探索与实践,打造“用数据思考、用数据创新、用数据说话”的数字思维。

    “在数字化转型的当下,谁掌握了数据,谁就掌握了先机和主动权。”中国金融认证中心(CFCA)创新部副总经理王洪波指出,单独设立数据管理部门使银行拥有了专门且独立的数据统一协调管理的组织,可以极大加速数据资源整合,消除信息孤岛,统筹深化大数据创新与应用,加快数字化转型落地。

    “相对于虚拟的工作团队或小组,独立的部门或中心在全行的推动力会更加充足,有利于协调与推动管理层及各业务部门充分参与到相关数据管理的日常工作中。”毕马威中国金融业数据治理咨询服务主管合伙人陈立节补充道,银行设置独立的专业化部门和专职岗位,使得全行数据管理走上专业化路线,培养数据管理专业人才,团队人员能够将主要精力放在数据管理上,避免因为兼职而导致的资源投入不足、不专业及人员流失等问题,有利于提高全行数据管理的专业化能力和水平。

    “不过,数据管理部门是否单独设置取决于银行自身的实际情况和管理成熟度,在这方面没有硬性要求。”陈立节认为,不论是否成立独立的部门,银行都应建立相应的数据管理团队或中心,并配备专业化的岗位人员,负责全行数据管理工作的统筹与管理。

    王洪波坦言,数字技术的快速演进为金融数字化转型注入了源源不断的活力,但数字化的广泛、深入发展也为银行机构数据资源管理带来极大挑战。

    恒丰银行数据资源部相关负责人亦认为,一方面,数据标准的界定较难。数据管理涵盖数据的全生命周期,跨越不同的条线、部门、模块,涵盖不同的深度、广度、精度,建立统一的数据标准并满足数据的全面性、真实性、准确性、规范性和及时性有一定难度。另一方面,数据资产的盘点也比较难。对各业务领域的数据进行盘点、分类和加工,首先要进行数据确责,厘清谁负责什么事、什么时候完成以及如何评价;其次要提炼形成匹配业务需求和营销场景的数据规范。数据资产的体量庞大、种类繁多且存在冗余,相关工作存在一定难度。

    “厘清数据资源是银行数据资源管理的第一步,围绕数据资源的权属和责任认定、数据资源的运营和使用、数据资源的安全共享、价值量化及考核等,都会遇到职责分工、管理模式、合规要求、利益关系等各方面的困难与挑战,应作为一项长期工程来统筹规划和应对。”史剑指出。

    王洪波补充道,数据管理的难点还包括如何建立统一、高效的数据治理组织层级以解决数据多头管理问题,怎样在数据资源共享与数据安全之间找到平衡,数据治理如何充分服务金融业务、最大化数据治理价值,以及应对数据价值特性带来的治理新难题等。

    数字化转型促使数据赋能业务

    近年来,银行数字化转型步伐不断加快。在此过程中,转型对数据管理亦提出了新的要求。

    中国人民银行印发的《金融科技发展规划2022-2025》中确定金融行业要实现数字化转型的重要目标,提出需要完成“数据要素价值充分释放、数字化转型高质量推进、数字基础设施更加先进”等重点任务。

    王洪波认为,这就要求银行从以下几方面强化数据能力建设工作:提升数字化能力,制定数据发展规划;对数据进行分类分级管理和制定全生命周期管理长效机制;建立统一的数据编码规则、数据字典、数据资源目录等数据内部标准与索引,增强数据纠错能力,确保数据准确性;利用隐私计算等技术实现可用不可见,确保数据共享过程的安全;实现与社会公共服务领域数据的互联互通,使大数据的衍生效益最大化,为人民群众提供更优质的在线便民服务和金融产品服务。

    “数字化转型的核心理念是将数字化的思维融入银行的日常业务经营和管理,用数字化的技术和手段打破传统的业务模式,并实现数据赋能业务。在这种背景下,数据应当是从业务中来,并最终回归到业务中去。”陈立节认为,这就需要银行梳理现有的业务流和数据流,即什么业务活动产生什么样的数据,这些数据在不同的业务环节中又进行了什么样的加工和处理,并应用于哪些业务场景等。这也要求数字化转型环境下的数据管理不应仅关注管理本身,而应考虑不同的业务场景和数据应用,通过数据反哺和赋能业务。在这个过程中,还会面临数据共享和应用合规方面的新问题,需要管理者用数据资产化、价值化管理的新思维来管理并运营好数据。

    值得一提的是,近年来,数据治理监管趋严,近期多家银行机构由于数据报送问题被罚。在“强监管”的背景下,为何银行还会频繁出现数据管理隐患?

    对于银行在数据管理方面的合规问题,史剑认为主要在于两大方面:一是数据本身的质量,特别是报送监管的数据质量;二是管理体系是否充分、恰当且有效实施,包括数据的安全分级分类管理等。

    “这些不合规的隐患是持续存在的,只要银行日常业务在持续运行,势必会产生新的数据,进而出现数据的隐患和问题,因此需要银行本着打持久战的态度,进行长期统筹和规划,并逐步、持续对现有管理体系和数据质量进行优化和完善,建立事前、事中、事后全面的数据问题管理机制,及时提示数据风险,合理规避问题。”史剑解释道。

    另外,金融行业在进行数字化转型的同时,监管也在同步发展数字化监管模式。王洪波认为,数字化监管环境下,银行应同步在内部数据治理层面加强自检、自查、自纠工作,建立数据综合性合规管控平台,提升数据风险预警能力、防御能力、监控能力、处置能力、恢复能力,补足自身数据治理短板,与监管单位共同营造良好的数字化转型新环境、新气象、新生态。

    责任编辑:韩希宇

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