數據資產管理背景下城商行客戶主數據治理研究

一、前言

據《中國數字經濟發展研究報告（2023）》顯示，2022年我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，占GDP比重達41.5%，相當于第二產業占國民經濟的比重，數字經濟作為新興產業正源源不斷地為我國經濟高質量發展注入新動力[1]。為加快數字化轉型，促進數字經濟與實體經濟深度融合，數據資產管理應運而生。在金融領域，2018年年底原中國銀保監會發布《銀行業金融機構數據治理指引》，從數據治理架構、數據管理、數據質量控制、數據價值實現等方面提出明確要求，各銀行業金融機構不僅需要關注監管指標數據的報送質量，還需要提高業務源頭基礎數據質量。國際數據管理協會于《DAMA數據管理知識體系指南》一書中提到，“數據質量管理工作應首先關注組織中重要的數據，如果數據質量更高，將為組織及其客戶提供更多的價值”[2]。每天銀行不同系統產生的大量數據中，并非所有數據都同等重要，因此，銀行應以主數據為核心抓手，有序開展數據治理工作。

二、主數據的內涵

在數據管理領域，對于主數據的定義有不同的解釋和說明。參照《DAMA數據管理知識體系指南》中對主數據的定義，主數據（Master Data）是指關于關鍵業務實體的權威的、最準確的數據，可用于建立交易數據的關聯環境[2]。引申到銀行業，即指銀行內部跨部門、跨業務、跨系統，能夠被重復利用和充分共享，具有高價值且相對穩定的基礎數據，而客戶主數據則是銀行與客戶之間產生的各種交互信息的總稱，如客戶姓名、證件代碼、聯系地址等。主數據具有五個方面的特征，一是超越部門。主數據是滿足跨部門業務協同需要的，是各個職能部門在開展業務過程中都需要的數據，是所有職能部門及其業務過程的“最大公約數”。二是超越流程。主數據的核心是反映對象的狀態屬性，不隨某個具體流程而發生改變，而是作為其完整流程的不變要素。三是超越主題。主數據是不依賴于特定業務主題，卻又服務于所有業務主題的有關業務實體的核心信息。四是超越系統。主數據管理系統是信息系統建設的基礎，應該保持相對獨立，服務且高于其他業務信息系統。五是超越技術。由于主數據要滿足跨部門的業務協同，因而必須適應采用不同技術規范的不同業務系統[3]。

三、城商行客戶主數據治理的現狀及影響

（一）國內城商行的現狀及挑戰

目前，國內大多數城商行客戶主數據治理還處于起步階段，面臨諸多問題和挑戰。一是認識不足，重視不夠。對客戶主數據的重要性和復雜性認識不足、管理機制不健全，高層領導對其不夠重視。二是認責不清，協調困難。成立時間較早的城商行數據質量參差不齊，加之部分業務部門撤并、整合變動，管理職責也隨之變動，導致部分業務屬主、系統屬主認責不清，數據管理存在“真空地帶”，發現數據問題后無法快速、準確定位責任部門及責任人。三是各自為政，標準不一。城商行在發展初期因缺少業務、數據、系統三方融合的企業級架構理念，普遍存在系統建設龐雜、年代久遠、數據冗余、數據資產碎片化分布等問題，缺乏整體設計、缺少統一視圖，導致數據孤島現象嚴重，后期清理難度大。如客戶編碼標準不統一，重要的客戶數據在核心、信貸等系統中多頭采集管理，導致同一客戶存在多個客戶編號，信息難以互通共享。對源頭系統的取數來源口徑存在認知上的差異，部分數據獲取東拼西湊，加工邏輯復雜，引發報表間相同指標不同數據等情況。四是“硬件”不足，“軟件”缺失。與國有大行相比，城商行無論在資金、技術還是人才儲備等硬實力上都不具備優勢，且沒有將數據治理真正轉變為企業的一種習慣，數據質量管控意識薄弱，協同性不強，難以形成合力，數據治理文化等軟實力缺失。

（二）對城商行的影響及意義

從系統建設方面來看，客戶主數據是信息系統建設的數據主線和基礎，如果在業務管理和信息系統建設中缺乏系統性的思維和頂層設計，必然出現系統重復建設、數據來源多頭采集的問題，導致整體數據的不一致、不唯一、不關聯以及應用系統之間彼此獨立，無法形成共享。從經營管理方面來看，其直接影響客戶營銷畫像、統一授信、風險管理等內部經營決策及信息披露、監管統計等對外報數，前者導致決策失誤而承擔不必要的風險和損失，后者將面臨高額的監管罰金。具體而言，其影響表現如企業規模劃型不準，影響小微企業“兩增”指標考核，企業控股方式不準，影響對民營企業的融資指標考核，同一客戶存在多個客戶號問題，難以歸并匯總同一客戶下的表內外風險暴露，客戶關鍵要素信息缺失，影響大額風險暴露指標監測及資本新規下企業、零售、同業客戶等信用風險暴露對應權重的準確計量，導致資本過度占用或監管套利，同時還會影響反洗錢、關聯方交易等工作的開展。

銀行是以客戶資源為發展基礎的企業，其之間的競爭說到底是客戶之間的競爭，客戶主數據治理對其發展具有重要意義。一是助推數字化轉型，真正實現“以客戶為中心”的發展戰略[4]。二是加強經營分析，最大限度地挖掘客戶潛力，為其正確決策提供堅實可靠的依據和基礎。三是描繪客戶畫像，快速、全面地了解客戶在金融方面的需求和變化，通過優化金融產品及服務激活潛在客戶、吸引新客戶，不斷提高市場核心競爭力。四是整合客戶信息數據，實現數據的一致性、準確性、完整性，提升監管質量。

四、城商行客戶主數據治理的主要思路

立足“融合應用”，確立符合監管要求及城商行經營管理需要的治理目標，推行“以用帶治、以治促用”的理念，通過完善數據治理組織架構體系，明確客戶主數據治理責任，結合IT架構規劃數據分布和系統建設現狀，開展主數據邏輯模型的字段級物理化工作，精確定位和明確各字段所屬源頭系統，有序提升、規范主數據管理水平，形成良性閉環管理機制。通過對客戶主數據治理從而達到客戶唯一識別、隨時隨地共享、數據完整一致、更新及時準確四個目標。

（一）建立明確的數據治理組織架構體系

城商行須建立組織架構健全、職責邊界清晰的數據治理架構，明確董事會、監事會、高級管理層、治理辦公室、業務部門、信息科技部、稽核審計部門、分支行的職責，建立多層次、相互銜接的運行機制[5]。目前，最典型的數據治理組織架構包含決策層、管理層、執行層（見圖1）。

第一，董事會作為全行數據資產所有者，承擔數據治理最終責任，負責制定數據戰略，審批或授權高級管理層審批與數據治理相關的重大事項，督促高級管理層提升數據治理有效性。

第二，高級管理層是全行數據治理決策的執行管理人，通過設立數據治理領導小組，負責建立數據治理體系、執行數據戰略、審定發布制度文件及數據標準、確定歸口部門及職能部門的數據認責、制定和實施問責及激勵工作機制、建立數據質量控制機制、組織評估數據治理有效性和執行情況、定期向董事會報告等治理活動。

第三，監事會負責對董事會和高級管理層在數據治理方面的履職盡責情況進行監督評價。

第四，領導小組辦公室一般設在全行數據歸口管理部門，負責組織數據治理領導小組專題會議，統籌實施全行數據治理體系建設，建立完善數據質量管理機制及考核，制定、發布、組織實施和管理數據架構、元數據、主數據、數據標準、數據質量管理規范等管理制度，負責數據架構及數據治理模型設計與管理、治理活動管理、數據平臺等業務管理事項。

第五，各業務條線管理部門及分支機構作為數據治理執行層，執行落實各項數據治理目標任務，并對所轄各條線領域的數據質量進行管控，推進相關數據應用，發揮數據價值。

（二）制定客戶主數據標準

客戶主數據標準是搭建客戶信息管理平臺（ECIF）實現系統之間客戶數據共享的前提，也是客戶主數據治理順利開展的關鍵。標準制定的內容包括數據長度、類型、格式、參考數據、校驗規則等要素[6]（見表1）。

（三）搭建客戶信息管理平臺

城商行應建立統一的客戶信息管理平臺（ECIF），用于生成和維護客戶主數據的規范、技術和方案，將不同系統的客戶進行統一的創建和識別，將客戶的主數據信息進行統一整合，以保證其完整性、一致性和準確性，為客戶營銷以及服務提供堅實的信息支持[7]，其核心價值在于數據的集成、質量、治理、共享，且系統需具備主數據定義、規則配置、申請、接收、分發、排重等功能，即客戶主數據管理要從各業務系統中采集和整合核心的可以共享的數據，集中進行數據清洗，并以服務的方式將主數據分發至業務系統。

（四）強化數據質量管控

因數據質量管控涉及數據認責、培訓宣貫、質量監測、清理整改、結果考核等一系列組織內部縱橫交錯的溝通與管理事項，從而成為大多數城商行數據治理工作中最頭痛的環節。從業務性質來看，存款類業務客戶信息數據治理難度大于貸款及同業融資類業務客戶，從服務對象來看，個人客戶信息數據治理難度大于法人及同業客戶。因此，需從數據產生的源頭入手，以“堵增量、治存量”的方式為主，避免“邊治理、邊污染”現象的發生。

第一，加強客戶數據質量問題的統一管理和閉環管理。通過明確管理要求、管控流程和職能分工，以數據質量管理工具作為支撐，逐一明確客戶數據統一收集、分析、分發、修復、確認、關閉、定期檢測各個環節的管理要求以及實施路徑，有體系、有支撐地開展數據質量管控。

第二，規范業務系統信息錄入，樹立“源頭責任制”。一是強化“質量前置”的工作思路，將客戶數據質量管理前置到業務系統，將基礎數據標準落標、滿足監管報表數據要求作為業務需求和系統設計的重要評審點。二是通過在全行發布業務信息錄入規范，定期開展一線業務人員的數據錄入規范性培訓，在系統中增設信息欄非空、字符長度合規性等校驗提示，指導業務人員在辦理業務時完整、準確地選擇或填寫各項信息。三是在業務審批環節，業務審批人員應加強對業務信息錄入的完整性、真實性、準確性、及時性等方面的檢查和核對，對于錄入信息不完整、不真實、不準確等問題應明確指出并由錄入人員進行修正，預防因錄入原因導致的數據質量問題。通過從源頭圍堵系統及管理上的漏洞，斬斷數據質量問題持續新增的根源，并聚焦存量數據質量問題采取相應治理措施，進一步夯實源端數據基礎。

第三，完善客戶數據質量檢核規則，加強數據質量考核。結合監管報表數據要求、業務部門重點關注的客戶關鍵信息等內容，從多維度數據質量要求出發，明確數據質量標準，通過完善日常客戶數據質量檢核規則，了解數據源質量，監控異常數據，對整體數據質量水平進行綜合評價（見表2），定期通報數據質量問題，督促質量整改，將數據質量管理工作常態化。同時，配合數據質量考核等機制，督促業務人員嚴格遵守業務規范，審慎錄入和選擇信息。

五、結語

數據資產化已經是行業共識，越來越多的城商行已將數據資產管理納入重要研究課題，而主數據作為數據資產管理的核心顯得尤為重要。數據治理是一項系統性、規范性、基礎性工作，需要業務、數據、科技條線部門在統籌管理下各司其職、各負其責、協同聯動，從服務行內發展需要及滿足監管要求出發，構建符合城商行實際的數據治理管理體系，建設與之相適應的組織架構、制度體系、工作流程及工作機制，制定實施路線圖，明確責任目標，加強業務及系統數據源治理，強化過程管控，有效運用績效考核手段并切實組織推進落實，才能以久久為功的韌性完成千頭萬緒、錯綜復雜的數據治理任務。同時，借助工商、司法、風險預警、債券估值、金融咨詢等外部數據，拓展客戶畫像營銷、風險管控等數據挖掘，充分發揮數據要素作用，激活數據要素潛能，持續助推城商行數字化轉型。

引用

[1]中國信息通信研究院.中國數字經濟發展研究報告（2023年）

[R/OL].（2023-04）.http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/P020240326636461423455.pdf.

[2]DAMA International.DAMA數據管理知識體系指南（第2版）

[M].北京：機械工業出版社，2020.

[3]中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會.主數據管理實踐白皮書（2.0）[R/OL].（2023-12）.https：//www.cnblogs.com/johnnyzen/p/17967994#_label7.

[4]張淑芬，尹振濤.商業銀行數字化轉型的數據治理問題[J].銀行家，2021（02）：116-119.

[5]中國銀行保險監督管理委員會.中國銀行保險監督管理委員會關于印發銀行業金融機構數據治理指引的通知：銀保監發[2018]22號[EB/OL].（2018-05-21）[2018-05-21].https：//www.cbirc.gov.cn/cn/view/pages/governmentDetail.html？docId=271757amp;itemId=861amp;generaltype=1.

[6]中國人民銀行.金融業數據能力建設指引：JR/T 0218—2021[S/OL].（2021-02-09）[2021-02-09].https：//cfstc.pbc.gov.cn/bzgk/detail/？id=0amp;bzId=1907.

[7]李燕，黃茂銳，林松.中小商業銀行企業級客戶信息管理系統探索之路[J].金融科技時代，2021（06）：30-37.

作者單位：貴陽銀行股份有限公司

■ 責任編輯：韓 柏 王紀晨