提升数据治理能力 助力银行数字化转型

近日，银保监会发布《商业银行监管评级办法》（以下简称《办法》），对银行监管评级体系进行了全面升级。《办法》将“数据治理”及“机构差异化”两项全新要素纳入了评价体系。

多位业内人士分析，“数据治理”能力正成为银行业开展各项业务的基础。在招联金融首席研究员董希淼看来，《办法》新增数据治理要素，表明下一步监管部门将加大数据治理监管力度，提高商业银行数据真实性、准确性、完整性。

“相较于2014年《中国银监会关于印发商业银行监管评级内部指引的通知》，《办法》在评级框架、评级内容、评级流程、评级方法和结果运用方面更为完善，体现出监管机构对商业银行整体风险、管理状况的监管判断，并为开展差异化监管奠定基础。其中数据治理列为评级要素并占5%的权重，足以看出监管机构对商业银行提供的数据真实性、准确性、时效性的高度重视。数据治理工作也将再次被强调作为银行基础性建设工作之一，势在必行，需引起银行的充分关注。”索信达业务总监段宜瑾表示。

数据治理正在成为银行数字化转型的“必修课”

当前，日益严格的监管要求、不断成熟的技术变革、飞速转变的客户行为、不断涌现的新竞争者等外部环境变化，促使银行业态朝着客户获取碎片化、服务渠道网络化、产品运营整合化等趋势变化，这也对银行提出更高要求、如今，场景化、个性化的客户服务，自动化、端到端的业务办理，灵活的、方便的数字渠道，强大的风控及定价能力，敏捷高效的管理及经营能力，统一的、开放式的客户管理等，都亟待数据来发挥作用。

经过多年发展，银行业数据治理已历经多个阶段、第一阶段是数据整合、数据应用阶段，国内多家大型银行都于2005年前后开始并完成数据整合建设；第二阶段是数据标准与数据质量管理阶段。具体来看，数据质量管理方面，多家银行从数据标准化项目实施下手旨在由数据标准带动数据质量管理，改善数据质量环境；第三阶段是其他各数据管理领域。建设重点是数据安全、元数据、数据架构、数据服务等领域。

“目前大行都已经发展到了第三阶段，部分已成为行业的标杆。”索信达金融数据治理领域专家赵涵告诉《金融时报》记者。

而对于下一步银行转型的主要方向，赵涵总结为三点：一是能力升级，即端到端数字体验提升业务效率；二是流程变革，即以客户为中心推动传统业务变革；三是模式创新，即深耕业务场景，数字化引领。“在这些转型过程中，数据分别发挥着或引领或推动或支撑的作用。”他强调。

构建大数据运营服务的闭环

对于数据治理的重要性，业内早有共识。此前，中国银行业协会专职副会长潘光伟表示，数据治理是银行业高质量发展的必由之路。他指出，当前银行业的数字化转型面临一些挑战和不足，要从建立数据治理架构、统一数据标准、加强数据分析应用等方面提升银行业数据治理能力。

在赵涵看来，尽管各家银行都相当重视数据治理，但仍存在很多挑战。“业内普遍存在数据不可知、不可控、不可取和不可联的四类痛点。”他解释，数据不可知是指业务部门不知道数据有什么用，也不知道业务分析场景要什么样的数据；数据不可控是指业务部门觉得数据部门不亲民，数据部门又不了解业务，发挥不了数据的价值；数据不可取是指内部数据孤岛严重，不同业务部门的数据库各自为政，跨部门使用数据非常困难；数据不可联是指仅仅做数据的收集和统计，变成了KPI系统，数据和数据间没有形成有效的关联。

因此，他建议，要做好数据治理，需构建大数据运营服务的闭环。具体来看，首先是构建数据运营服务能力成熟度评价模型框架；其次依照数据能力评估框架，制定数据服务能力建设任务蓝图，包括渠道、前台、中台、后台、管理层等层面；再次，基于业务数据分布，构建价值地图；然后需制定数据供应主体评估框架，对不同部门及分行进行评价，再生成数字能力建设的管理广告牌。他强调，数据能力评价应完整覆盖数据生命周期的各个环节。

“总之，只有真正用好数据，数据才会产生价值。银行业打造数据应用良好生态环境，强化数据分析对决策参考能力，应重点从客户服务营销、风险与欺诈行为管控、产品和渠道优化、运营管理优化，合规与内控等方面加强数据应用，指导经营分析决策，支持业务发展。”赵涵认为。