中小商業銀行數據治理保障機制問題分析及應對策略

摘 要：商業銀行在經營過程中積累了包括客戶數據、交易數據、內部管理數據、交易日志、外部數據等各種海量真實數據，隨著業務的不斷拓展，銀行數據仍在以幾何級數的增長方式迅速膨脹。這些數據經過大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術等新興技術的加工運用，充分提升了原有數據價值，給商業銀行經營決策、風險防控、精準營銷、創新服務等奠定了堅實的數據基礎，也讓“數據創造效益”成為可能。但在數據挖掘和應用過程中，商業銀行普遍存在著缺乏統一標準、數據共享困難等問題，導致數據質量不高，統計不準確，難以為行內分析決策、風險防控以及監管報送等提供有力支撐。基于此，以大型國有銀行和全國性股份制銀行為第一梯隊的商業銀行在數字化轉型的過程中紛紛開啟了數據治理之路，經過十幾年的探索，已逐步顯現成效。部分大型商業銀行已經搭建起了有效的數據治理體系來保證數據的可用性、可獲取性、高質量、一致性和安全性。但作為服務地域的中小商業銀行，在數據治理保障機制上存在較為突出的問題，如企業文化缺失、金融科技支撐薄弱、數字專業人才緊缺等原因，導致行內數據治理工作進展緩慢。

關鍵詞：中小商業銀行;數據治理;保障機制

商業銀行在經營過程中積累了包括客戶數據、交易數據、內部管理數據、交易日志、外部數據等各種海量真實數據，隨著業務的不斷拓展，銀行數據仍在以幾何級數的增長方式迅速膨脹。這些數據經過大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術等新興技術的加工運用，充分提升了原有數據價值，給商業銀行經營決策、風險防控、精準營銷、創新服務等奠定了堅實的數據基礎，也讓“數據創造效益”成為可能。但在數據挖掘和應用過程中，商業銀行普遍存在著缺乏統一標準、數據共享困難等問題，導致數據質量不高，統計不準確，難以為行內分析決策、風險防控以及監管報送等提供有力支撐。基于此，以大型國有銀行和全國性股份制銀行為第一梯隊的商業銀行在數字化轉型的過程中紛紛開啟了數據治理之路，經過十幾年的探索，已逐步顯現成效。部分大型商業銀行已經搭建起了有效的數據治理體系來保證數據的可用性、可獲取性、高質量、一致性和安全性。但作為服務地域的中小商業銀行，在數據治理保障機制上存在較為突出的問題，如企業文化缺失、金融科技支撐薄弱、數字專業人才緊缺等原因，導致行內數據治理工作進展緩慢。

一、中小商業銀行數據治理保障機制問題分析

數據治理體系包含核心領域和保障機制兩方面。核心領域包括元數據管理、數據標準管理、數據模型管理、數據生命周期管理、數據安全管理、數據質量管理、數據的存儲、分布、交換設計等多個專業領域，這些是數據治理工作的基礎內容，是不可或缺的關鍵域。保障機制包括戰略層面的目標規劃，機制層面的組織架構、制度體系、流程管理，技術支撐層面的模型工具和系統平臺以及人力支撐層面的數字專業人才團隊等，這些為數據治理工作的開展提供了有力保障和支撐。中小商業銀行在搭建數據治理體系時，存在著諸多保障機制方面的問題和不足，主要體現在以下幾個方面。

1.缺少數據治理的企業文化

數據治理企業文化是數據治理體系中保障機制的重要組成部分，它主要包括數據治理的企業愿景、數字文化觀念、數字倫理道德規范、數據治理行為準則、數字文化環境等內容。一些國有大行在數據治理過程中，逐步確立了廣大員工可以共同接受的數據治理價值觀念，制定了具有導向性、約束性、凝聚性、融合性和輻射性等作用的行為準則，建立了目標明確、方向清晰的全行級數據治理文化，并將其與公司治理、信息科技治理進行有機結合。而中小商業銀行由于其身處激烈競爭的金融環境下，本身就存在著注重業務經營而忽略企業文化制度建設的問題，數據治理文化建設工作更是進展緩慢甚至尚未開展。問題主要體現在：（1） 高級管理層對數據治理的意識不高。數據治理的終極目標，是使數據發揮資產作用，為銀行提質增效。高級管理層要意識到數據治理是一項復雜而龐大的全行級工作，需要銀行上至高級管理層、下至員工執行層均要牢固樹立數據治理意識，且需要銀行內部橫向業務部門和科技部門之間，縱向總行和分支行機構之間的通力配合，才能高效、高質量地開展數據治理工作。目前，很多中小商業銀行的高級管理層缺乏對數據治理工作的深層次認知，沒有深刻意識到數據治理工作的內在價值，未將數據治理工作提升到企業的戰略高度，未著手搭建以數據資產為導向的數據治理企業文化。（2） 員工數據意識淡薄。中小商業銀行的員工普遍缺乏數據生產意識、數據應用意識、數據挖掘意識，對數據的安全意識和倫理意識認識不到位。商業銀行的各業務條線、各分支行都是數據的生產者，尤其是一線員工，只考慮當前業務的辦理，不考慮數據的全面性和準確性，在基礎數據的生產過程中直接造成了數據缺失和數據錯誤等問題的產生，為后期的數據應用、挖掘和監管報送埋下隱患，增加了數據治理的工作量。中小商業銀行的各業務條線管理部門作為數據的主要使用者，同樣缺乏用數意識，存在數據應用不充分和數據挖掘的不深入的各種問題。同時，中小商業銀行也多次發生過客戶信息泄漏和倒賣客戶信息的事件，充分體現了中小商業銀行缺乏數據安全意識和數據倫理意識。

2.未搭建有效的數據治理組織架構

2018年，銀保監會出臺《銀行業金融機構數據治理指引》（下文為《指引》），明確了銀行業金融機構要通過建立組織架構，明確董事會、監事會、高級管理層及內設部門等職責要求，制定和實施系統化的制度、流程和方法，確保數據統一管理、高效運行。對于較早開展數字化轉型的大型商業銀行來說，均已建立了有效的組織架構來開展數據治理工作，而對于中小商業銀行來說，仍處在組織架構缺失或被動探索的過程中，尚未真正搭建起“決策層-管理層-執行層”自上而下的、三位一體的職責邊界清晰的數據治理組織架構，這對數據治理工作的開展造成了巨大阻礙。（1） 戰略決策層缺失。大型銀行為有效提升數據治理的戰略意義，大多設置了以高級管理者任領導的數據治理委員會來專門對數據治理工作進行規劃、指導和決策，其目的是確立數據治理的目標，搭建全行數據治理體系，同時負責對數據治理的重大事項進行協調和決策，指導和審批數據治理規劃和年度目標，審批數據治理的相關制度辦法等。而很多中小商業銀行未將數據治理工作提升到戰略高度，沒有設立類似數據治理委員會的決策層來對數據治理的重大事項進行審批或授權審批。有的中小商業銀行即使設置了也流于形式而未明確制定出對該工作領域的統領性戰略規劃和具體目標。（2） 歸口管理部門缺失。從數據治理成效顯著的商業銀行來看，大多數都成立了信息中心、數據治理部或數據資產管理部等類似職能的數據歸口管理部門。其作為數據治理的管理層，在決策層的領導下，負責制定與數據治理相關的政策、制度、辦法，明確全行的數據治理流程，同時承擔全行的數據治理日常管理工作等。目前，由于中小商業銀行對數據治理工作的重視程度不一，在組織架構的設置上存在三種不合理情況：一是未設置數據治理的歸口管理部門。數據治理職責分散在業務和科技各個條線，沒有形成有效的數據治理工作聯調機制;二是數據治理職責由科技部門承擔，業務部門參與積極性差，難以有效從業務源頭開展系統性的數據治理工作。三是數據治理職責由指定業務部門承擔，其他業務部門參與度低，仍造成重業務輕科技或綜合治理不均衡等問題。（3） 執行層權責不明確。數據治理的執行層既包含業務部門和科技部門，也應該包含總行、分支行的全體人員，其各自的工作職責也應該清晰明確。如業務部門應該在決策層和管理層的指導和協調下，根據全行的數據治理目標制定本業務條線的數據業務標準，完善相關數據業務需求等工作，科技部門應該負責發現數據治理過程中的相關系統問題，尋找技術問題的根源，并將問題反饋給相關執行層進行跟進解決等。中小商業銀行在組織架構尚未有效搭建的前提下，其執行層的職責權限也比糊混亂模糊，經常造成工作職責的推諉扯皮現象。

3.缺少完善的制度章程和有效的科技支撐

商業銀行開展數據治理工作，離不開政策、制度、細則和規范等作為制度保障。在數據治理的政策方面，中小商業銀行主要存在戰略規劃不合理、數據治理范圍不明確、數據治理要求和工作目標不具體以及治理工作職責不清晰等問題;在數據治理的核心領域，存在元數據管理辦法、數據標準管理辦法或數據生命周期管理辦法等制度的缺失問題;同樣，也存在著因制度缺失而無具體工作細則和規范的問題。

數據治理工作在大數據技術尚不成熟之前，很多情況下，主要由業務人員發現數據問題，依靠科技人員代碼查詢等方式尋找問題源頭，進而制定問題整改措施，數據治理工作開展比較被動。在信息化時代，將相關制度、規范和流程嵌入到信息化系統平臺，通過科技手段進行支撐，可以有效助力數據治理工作的高效開展。目前，中小商業銀行的科技支撐運用不足。在數字化轉型的大背景下，部分中小商業銀行仍尚未建設與數據管理相關的數據管控平臺、數據質量管理平臺等系統，部分中小商業銀行雖然已經開始著手建設，但普遍存在著系統應用效果不佳的現狀，究其原因，是因為上述相關規章制度、細則的缺失，導致系統建設缺乏制度層面依據，同時，這些系統與業務系統之間也存在尚未完全進行互聯互通、數據之間無法有效共享等問題，所以最終的數據治理成效并不理想。

4.缺少數據治理的專業人才

近些年，大數據、云技術、物聯網等新興技術迅猛發展，其與金融科技的融合也越來越緊密。商業銀行在數字化轉型的背景下必須組建一個適合本行實際發展需要的、專業技術與崗位相匹配的數字專業人才隊伍。中小商業銀行同大型商業銀行相比，存在科技投入相對較少，科技支撐相對薄弱，科技人才相對短缺等問題。其中，科技人才的短缺，尤其是數字專業人才的緊缺，嚴重制約的銀行自身數字化轉型的推進和數據治理工作的實施。這與行業內數據治理人才較少的大背景相關外，更與銀行自身的數據治理戰略規劃和人力資源招聘和培訓規劃有關。中小商業銀行除人員配備不足外，也存在崗位設置不合理，人員無法勝任本職工作等現象。同時，部分中小商業銀行在沒有專業人才的情況下，不得不依靠科技外包形式，聘請專業的數據治理團隊來協助銀行開展數據治理工作。

二、中小商業銀行數據治理保障機制問題的應對策略

數據治理體系的搭建是一個系統性工作，需要統籌考慮核心領域和保障機制的各方面要素。保障機制的缺失直接影響數據治理工作的開展，也會影響銀行數字化轉型的成敗。中小商業銀行只有認清自身所存在的問題，才能對癥下藥，尋找適合自己行情的數據治理應對策略。

1.培育數據治理的企業文化

數據治理企業文化作為數據治理體系保障機制的重要組成部分，是銀行主動適應數字化時代和擁抱數字技術的重要體現。培育數據治理的企業文化，最重要的是要有銀行高級管理層的高度重視和大力支持。中小商業銀行本身數字化轉型起步就較晚，相對大型商業銀行來說已存在較大差距，只有高級管理層深刻意識到數據治理工作對全行數字化轉型的內在價值和深遠意義，才能將數據治理提升至企業戰略高度。中小商業銀行要結合銀行實際情況，根據國家標準化管理委員會于2018年發布的《數據管理能力成熟度評估模型》評價自身的數據管理能力現狀，基于此，由數據治理的決策層制定工作藍圖規劃和具體治理目標，數據治理的管理層制定配套的數據制度章程并在全行內進行宣貫。同時，數據治理的企業文化同樣離不開廣大一線員工的數字思維和數據意識在工作中的一以貫之。只有全行自上至下、各工作條線的所有員工樹立“數據是重要資產”和數據應真實客觀的理念和準則，從數據源頭上重視數據質量，以數據思維開展統計、分析、挖掘等具體工作，并深入開展數據應用工作，堅守依規用數、科學用數的職業操守，全行才能真正營造出數據氛圍，培育出積極的數據治理企業文化環境。

2.建立適合自身的數據治理組織架構

《指引》的頒布為商業銀行的數據治理工作指明了方向，其中對組織架構也有較為明確的規定。中小商業銀行需在指引的指導下，必須明確董事會、監事會以及高級管理層的職責。具體來說，董事會要承擔數據治理工作的戰略決策職責，監事會承要擔對董事會和高級管理層在數據治理工作方面的履職盡責及監督評價職責，高級管理層要承擔搭建本行數據治理體系，分配合理資源，制定和實施問責、激勵機制，建立數據質量控制機制，定期向董事會報告數據治理情況等職責。從行業經驗看，大多數字化轉型成功的商業銀行均設置了以高級管理人員為組長，業務和科技部門負責人為成員的數據治理委員會或領導小組的“決策層”組織，統籌領導全行數據治理工作。

中小商業銀行要盡快組建數據歸口管理部門。作為全行的數據“管理層”，其承擔著制定數據治理相關的政策、制度、辦法，明確全行數據治理流程，以及數據治理的日常管理工作等職責。中小商業銀行在該機構設置上，必須結合自身的實際情況，決定設置獨立一級部門還是二級部門。其原則是能夠保證全行數據治理的管理職責必須得到高度上的提升和認可，且能有效促進業務和技術的高度融合，確保數據治理工作切實得到有序開展。

“執行層”承擔著數據治理各個核心領域的具體工作的執行職責，為避免權責不明確，中小商業銀行的數據治理“管理層”必須通過制度辦法來進行明確界定各方的工作職責。

值得一提的是，雖然指引中明確商業銀行可以根據實際情況設立首席數據官，但該崗位的意義是重大的。他是以數據為中心的組織高層管理角色，可以協助董事會專職制定本行的數據戰略，以通過管理銀行內部的數據資產并加以開發利用，戰略性的為銀行未來的業務發展和運營提供建設性意見，是銀行內部數據治理工作的高層推動者。

中小商業銀行在搭建全行數據治理的組織架構時，是否設置獨立的數據歸口管理部門和首席數據官，如何設置，切不可盲目照搬某家商業銀行的現有組織架構，一定要結合自身的組織架構實際情況合理設置。

3.制定全面可行的數據治理制度體系

與數據治理相關的政策、制度、細則和規范等共同構成了銀行數據治理的制度保障。其中，既包括國家和行業層面的法律法規，如人民銀行、銀保監會等監管部門下發的監管制度外，還包含企業層面的制度辦法，如銀行自身制定的管理辦法、實施細則和操作規范等，他們共同構成了銀行數據治理的制度體系。首先，中小商業銀行要制定切實可行的數據治理政策。高級管理層要高度重視全行數據治理的政策制定工作，結合數據管理能力現狀的評估結果，明確數據治理目標，制定數據治理的階段性工作計劃和藍圖規劃，以政策形式統領全行數據治理工作。政策的制定必須結合監管部門的規定，同時要結合本行實際情況，保證可落地執行。其次，中小商業銀行要嚴格執行監管要求。對于監管部門有明文規定的，責任部門要嚴格落實監管規定，必要時制定行內配套管理制度推進落實。如《銀行業金融機構數據治理指引》中明確規定了銀行要建立組織架構健全、職責邊界清晰的數據治理組織架構;應當制定全面科學有效的數據管理制度;應當建立數據安全策略與標準等，中小商業銀行要高度重視并安排責任部門落實。同時，對于監管部門制度調整的，中小商業銀行一定要建立快速響應機制，以滿足監管最新要求。再者，中小商業銀行要制定配套的核心領域制度辦法及實施細則。中小商業銀行要制定與組織架構相適應的全面且可執行的各領域管理辦法，如元數據、數據模型、數據標準、數據質量、數據生命周期等管理辦法，明確工作流程、職責分工、工作方法和工作要求等。對于制度辦法不能全面覆蓋時，有必要制定相應的實施細則或補充條款等。該類制度辦法及實施細則要在遵守相關行業規范的前提下進行制定，如中小商業銀行要遵循《金融數據安全 數據安全分級指南》（JR/T 0171-2020）的相關規定結合銀行的數據現狀制定本行的數據安全管理辦法，遵循《金融數據安全數據生命周期安全規范》（JR/T 0223-2021）的相關規定結合銀行的數據管理現狀制定本行的數據生命周期管理辦法等。同時，中小商業銀行要補充完善數據治理相關系統平臺的操作規范。操作規范是防范操作風險的制度保障。數據問題的源頭很多情況均是因為操作不規范或操作錯誤導致，直接影響了業務數據的準確性，進而影響數據的應用和挖掘。對于正在建設或已經投產上線的系統平臺要制定操作規范，就是要明確系統權限、操作流程及操作規范等，規避數據因操作失誤而產生的數據丟失、數據泄露等風險。

4.加強數字人才團隊建設

中小商業銀行數字專業人才的缺位很大程度上制約了本行數字化轉型的推進，而數據治理領域更是需要業務和技術的復合型專業人才重點參與。雖然依靠人力外包能短時間內解決數字人才緊缺的現狀，但培養銀行自身的高水平數字人才團隊才是解決此問題的根本途徑。首先，中小商業銀行的高級管理層要在深刻認識數字人才在數字化轉型中的重要意義的基礎上，給與數據治理工作必要的決策支持。除了加大科技費用投入支持外，高級管理層也要加大對數據歸口管理部門人員配置的支持力度，以確保崗位設置合理，人員專業能力匹配，數據管理有效開展。其次，拓寬人才引進渠道。中小商業銀行的人才引進渠道較為狹窄，除了傳統的社會招聘及校園招聘外，也可考慮高等院校定向委培、科技企業戰略合作培養、系統內部選拔等多種途徑，廣開渠道吸引人才。同時，中小商業銀行也要加強數字專業人才培訓考核力度。科學技術的迅猛發展推動著數字領域的技術更新，其技術開發、業務管理都要隨之變化。中小商業銀行必須加大對行內數字專業人才的培訓力度才能跟上數字時代變更的步伐。聘請行業內的業務和技術專家對團隊進行專業知識培訓，到先進商業銀行進行專業領域的交流學習，提升團隊的專業技能。制定崗位考核機制，對于不能勝任本職工作的，要及時進行崗位調整。

數據治理是商業銀行的內生需要，是一項長期的艱巨任務。中小商業銀行的數據治理雖然起步較晚且存在各種現實問題，但在該領域理論日臻完善、技術日益成熟的背景下，只有解決好保障機制問題，才能為數據治理工作保駕護航。

參考文獻：

[1]《銀行業金融機構數據治理指引》銀保監發〔2018〕22號.

[2]陸顧新，陳石軍，王立，等.《銀行數據治理》.機械工業出版社，2016.

作者簡介：袁順義（1986.06- ），男，漢族，河北石家莊人，研究生，研究方向：金融學