【文匯網訊】（香港文匯網記者 熊君慧）在今天（27日）舉行的第三屆中國數字銀行論壇上，《中小銀行數據治理研究報告》正式發佈。調研顯示，數據治理過程中痛點最多的是數據標準落地。面對數據治理存在的諸多難題，中國銀行業協會專職副會長潘光偉指出，銀行應該逐步建立數據治理架構，制定統一明確的數據標準，建立數據交互機制，加強數據的分析應用以及完善個人隱私保護。
在今天（27日）舉行的第三屆中國數字銀行論壇上，《中小銀行數據治理研究報告》正式發佈。主辦方供圖
研究報告指出，目前中小銀行數據治理存在數據質量低下、數據治理工具缺乏、重視程度低、專業人才隊伍不足等方面難點。數據治理過程中痛點最多的是數據標準落地，存量數據質量提升困難最終影響數據分析結果。主要表現在三個方面，一是缺少全行統一、完整的數據標準；二是舊系統改造耗時耗力，新舊源系統數據質量層次不齊；三是缺少基於全行數據標準之上的數據質量檢核，導致數據質量差。
另外，缺乏有效的數據治理工具亦是一大難點。報告顯示，超過20%的受訪中小銀行在數據治理中缺少有效的系統支撐工具，大部分銀行僅在監管數據報送領域實現了信息化支撐工具，其他領域則較多依賴人工管理，數據治理人力投入大，數據治理效率低。
數據治理重視程度低，人才培養不足。報告認為，由於大部分中小銀行的數據治理開展較晚，且多以被動治理為主，對數據治理的價值認知不深，重視程度低，加之數據治理是一個長期過程，投入大，短期很難看到成效，導致數據治理在中小銀行開展較為困難。報告指出，部分中小銀行數據治理為單兵作戰，未形成專業數據治理團隊化、部門化，缺少既懂業務又懂數據治理的複合型人才。
對此，潘偉光認為，大數據作為數字經濟時代新型生產要素，是銀行業的核心信息資產，也是金融科技賦能銀行業數字化轉型的基石。在向着數字化快速轉型的同時，當前銀行業數據治理還面臨着四方面的挑戰和不足。
一是數據整合度不高。銀行內部數據雖多，涉及各個業務條線、各個部門，但未經系統化的治理，數據分佈零散化，搜集整合存在錯配，未能實現大數據集中化管理，也缺乏對數據全口徑和全生命周期性的管理。
二是數據標準度不高。銀行內部缺乏統一的數據標準或統計標準，指標含義不清晰，取數規則各異。未建立數據控制和監測機制，數據的真實性、準確性、連續性等難以保證，數據質量參差不齊。
三是數據應用難。數據管理部門與銀行業務部門之間未能形成良好協同，內部數據的碎片化，數據挖掘與數據應用力度不足，而與外部數據的隔離造成的數據孤島效應，導致銀行數字化轉型阻力重重。
四是數據治理人才儲備不足。從行業整體來看，缺乏專門的數據管理部門，數據分析人才、管理人才、業務人才難以圍繞數據治理形成合力，也未設置專門針對數據治理的專業隊伍以及與之匹配的激勵機制。
中國銀行業協會專職副會長潘光偉指出，銀行應該逐步建立數據治理架構，制定統一明確的數據標準，建立數據交互機制，加強數據的分析應用以及完善個人隱私保護。 主辦方供圖
潘光偉認為，銀行應從五方面提升數據治理能力，包括逐步建立數據治理架構，建立組織架構，健全職責邊際清晰的架構；制定統一明確的數據標準，提升數據質量；彌合內外部的數據鴻溝，建立數據交互機制；加強數據的分析應用，發揮好數據價值；加強合規意識，完善個人隱私保護。
針對數據標準這一最大痛點，潘光偉認為，堅持數據標準先行，首先，要做好行內數據標準制度建設，實現數據共享，保證數據的統一性、完整性、真實性和可用性；其次，努力構建數字治理保障機制，明確數據治理的內部權責，在IT 系統、法務合規部門、產品開發條線、業務部門以及數據治理部門建立良好的溝通協調機制；再次，建立考核評價體系和相應的激勵機制，對數據質量進行主動管控。
推動金融科技人才認證體系建立
中國銀行業協會專職副會長潘光偉透露，為解決銀行業科技人才和數據人才不足的情況，為行業培養和輸送更多高素質金融科技複合型人才，最近協會正在努力推動金融科技人才認證體系。今年6月，中銀協已與香港科技大學、深圳大學、建行大學簽署了中國銀行業「金融科技師」認證合作備忘錄，首期金融科技師認證培訓班已於9月份在深圳開班，堅持以培養實際問題解決能力為核心，採用「1+X」 mini-MBA項目精英培養模式，為金融機構實現數字化轉型提供堅實的人才保障。
責任編輯：一粟