財務風險視域下商業銀行實施數據治理和數字化轉型的必要性分析

摘" 要：文章分析了財務風險視域下商業銀行實施數據治理和數字化轉型的必要性與策略，分析結果表明，通過數據治理與數字化轉型可有效識別、防控財務風險，還能更新風控舉措并增加風控效益。為了實現數據治理與數字化轉型目標，在財務風險視域下商業銀行需要踐行“四原則”，建設數據治理架構，還要提升數據管理、質控與監督水平，并挖掘數據價值，繼而助力商業銀行提高財務風險管控有效性。

關鍵詞：財務風險；商業銀行；數據治理

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.11.052

數據治理主要是指商業銀行在銀行業法規的支撐下建設組織架構，用以明確各級部門的責任，基于責任制制定與推行流程、制度與措施，保證數據安全、高效運行且能統一管控，在此基礎上應用數據資源解決管理難題。財務風險屬于商業銀行管理難題之一，可基于數據治理加以解決，然而有些商業銀行存在數據治理效果欠佳的問題，出現了宏觀規劃不到位、治理架構不穩定等情況。基于此，為了提高商業銀行的財務風險管控質量，探析數據治理和數字化轉型的必要性與策略顯得尤為重要。

1 財務風險視域下商業銀行實施數據治理和數字化轉型的必要性

1.1 統一數據標準，有效識別風險

商業銀行在運營期間生成巨量數據，數據高度共享是識別財務風險的關鍵之一，為了做到這一點需要加強數據治理與數字化轉型，其目的是保證數據標準統一，不同類型的數據能在一套財務管理系統內高效流通，還能提高一體化、持續性、全方位分析處理的有效性，進而保證財務風險識別無死角、無遺漏，同時可圈定風險所在區域，為各部門負責人及時行動化解風險給予支持。

1.2 充分利用數據，科學防控風險

商業銀行在發現財務風險后需要采取措施予以應對，因為新時期財務風險有著隱蔽性、復雜性等特點，所以可能會出現顧此失彼的情況，造成了無法徹底規避財務風險的后果。為了避免造成上述后果，商業銀行要注重數據治理和數字化轉型，其目的是用知識圖譜技術充分處理數據，對引發財務風險的因素及因素間的聯系加以分析，并在知識圖譜內呈現分析所得結論，在此基礎上推行綜合性、系統性兼顧的風險防控措施，追求“防控一點，帶動一面”的效果，繼而提升商業銀行的財務風險管控水平。

1.3 善用數字技術，更新風控舉措

商業銀行數據治理與數字化轉型的特點之一是注重技術賦能，充分運用高新技術解決數據綜合處理問題，并掃除轉型升級障礙。相較于用工作經驗判斷財務風險，基于數字技術的財務風險管控顯然更為客觀、科學，基于此，商業銀行可將數據治理、數字化轉型優勢轉嫁到財務風控領域，善用技術手段更新風控舉措。例如，商業銀行可在數據治理、數字化轉型的條件下建設信用風險預警體系，該體系可動態采集信用主體相關數據，用以滿足實時評析信用風險的需求，亦可根據歷史數據及數據發展趨勢加強前瞻性預警及超前風控，解決信譽降低、資產受損等問題。從理論上講，在數據治理期間應用與發展的數字技術，如模型訓練、虛擬現實等，均可在數字化財務風控的過程中發揮作用，使財務風控舉措更具多樣性與科學性[1]。

1.4 活用數據資源，增加風控效益

商業銀行在識別與控制財務風險的基礎上可優化管理體系，追加綜合效益，這就需要商業銀行在加強數據治理和數字化轉型的條件下立足不同應用場景活用數據資源，主要應用場景可分為存款營銷類、信貸營銷類、電子銀行類等，各應用場景內的數據還可進一步細分，達到優化配置數據治理資源的效果。以電子銀行類應用場景為例，可在收單商戶四級預警模型建設與管理、手機銀行活躍度分析等場景下使用數據資源，有針對性地防范財務風險，同時追加服務效益、管理效益、品牌效益等。

2 財務風險視域下商業銀行實施數據治理和數字化轉型的策略

2.1 以“四原則”為基礎加強宏觀規劃

為了從宏觀著眼做好數據治理和數字化轉型規劃工作，賦予相關工作長效性、穩定性，商業銀行需要以“四原則”為基礎，奠定數字化治理及轉型發展基調。原則一是全面覆蓋，要求數據治理、數字化轉型覆蓋商業銀行運營全生命周期，可從內部控制、業務管理、風險防控等方面著手獲取全部數據，同時數據覆蓋所有附屬機構及分支機構；原則二是高度匹配，商業銀行數據治理、數字化轉型需要與當下的信息系統高度匹配，還要匹配財務風險狀況、業務模式、管理規模等，亦需要根據商業銀行發展動態做出調整；原則三是持續發力，在技術升級、軟硬件更新及商業銀行管理變革的過程中持續展開數據治理活動，賦予數字化轉型長效性；原則四是科學可行，數據治理、數字化轉型需要“因行制宜”，準確反映商業銀行轉型發展現狀、需求與趨勢，并能在財務風險管理期間發揮作用[2]。

2.2 依托數據治理架構落實數字化轉型目標

商業銀行數據治理架構是可持續展開治理活動的載體，并為數字化轉型提供必要條件，這就需要商業銀行在財務風險視域下加大數據治理架構建設的力度。第一，商業銀行需要健全組織架構，明晰數據治理責權邊界，保證各部門分工明確，并能維系彼此支撐、制約、協助等健康的關系，使數據治理架構有著部門聯動、多層互動的特點。第二，商業銀行需要立足實際制定數字化轉型戰略，將數據治理納入其中，以發展戰略為抓手加強頂層設計，并督促領導者肩負數據治理責任，同時提升高級管理數據治理水平。第三，監事會對組織架構、頂層設計方案等可行與否進行評價，通過評價倒逼職能部門履職盡責，同時改進數據治理架構。第四，商業銀行領導決策層負責打造數據治理體系，依托該體系優化配置數據資源，為了提高資源共享率需要建立若干機制，如數據質控機制、激勵與問責機制、評估與風控機制、匯報與執行機制等。第五，商業銀行各業務部門參與數據治理架構建設活動，負責管理業務端的數據源，亦需要做好運維工作，從業務端著手控制數據質量，并推行數據治理方案，還要在業務場景內應用各類數據，進而凸顯數據治理的價值。第六，商業銀行需要設立數據治理專職崗位，負責做好數據標準統一、數據采集與存儲、數據加工與利用等工作，還要立足崗位不斷學習，持續提升專業水平，在數據治理架構優化升級的過程中貢獻一份力量。第七，商業銀行需要將數據文化納入數據治理架構，通過文化建設指引各部門、各崗位重視數據，認識到數據作為一種資產積累、保護與挖掘的必要性，還能在規章制度的約束下多維運用數據資源，規避數據風險，優化利用效果，達成數字化轉型目標。

2.3 在數字化轉型中提升數據管理水平

首先，商業銀行需要積累數字化轉型經驗，強化轉型意識，認識到“數字+”的重要性，在此前提下從實際出發，根據自身發展戰略、財務風險管理需求等制定數據管理制度，該制度覆蓋系統保障、數據質控、安全風控、組織協調、部門主任、組織管理、監督檢查等方面，有著穩定性、權威性、可發展性等特點，并能嵌入業務制度、監管制度等，為了在商業銀行運營全生命周期展開數據治理工作給予支持。其次，確立數據管理標準，保證數據管理業務活動有著規范性，要求相關標準符合國家政策要求及監管規定，同時有可行性，能解決商業銀行數字化轉型期間存在的數據問題。再次，商業銀行需要通過建立健全信息系統的方式提升數據管理水平，該體系需要覆蓋全領域、全周期、全業務與全項目，同時有可拓展性，可以根據商業銀行的發展做出調整。信息系統還需要嵌入完善的數據運維流程、數據字典、數據自動化處理程序，以便數據采集、統一管控、高效共享及數據檔案管理。最后，商業銀行需要在數據管理期間堅持做到安全第一，為了做到這一點需要建設與實施安全管理方案，依據法規采集、處理、運用各類數據，數據管理有著層級性，明確數據訪問、復制、更新等權限，并避免出現客戶隱私外泄的現象。商業銀行從保障數據安全的角度出發需要制定應急預案，依據數據安全管理實況采取必要的預見性風控措施，使信息系統異常狀態下數據依舊有連續性、完整性、準確性。為了避免因數據安全管理方案、應急預案存在缺陷而造成數據治理效果不及預期的后果，商業銀行需要構建數據管理效果自我評析機制，并對評析周期、方法、流程等予以明確，評析內容涉及數據質量、標準、安全、價值及管理架構等，并根據評析結果篩選問題，以問題為抓手啟動問責機制，利用該機制定期排查數據管理風險，在此前提下不斷優化管理對策，繼而提升數據治理水平并助力商業銀行數字化轉型[3]。

2.4 加強數據質控，規避財務風險

從總體來講，商業銀行數據質控目標有以下幾個：第一，數據有真實性，可以反映商業銀行發展現狀及過往經驗、運營趨勢，為立足商業銀行現在、過去與將來規避財務風險給予支持。第二，數據有準確性，這對精準分析財務風險有益，亦可在管理決策、業務控制等場域充分運用數據資源奠定基礎。第三，數據有連續性，不僅可在一段時間內連續匯總與存儲、共享、深挖巨量數據，還能以某個項目、業務活動的運營周期為依托持續獲取優質數據，使數據更為完整。第四，數據有及時性，側重在業務端動態獲取最新數據，并在不斷更新數據的條件下提高數據質控的時效性。

為了實現數據質控目標，并用數據資源規避財務風險，商業銀行可采取下述措施：一是改進業務制度，考慮數據質控需求，保證業務端取數規則科學合理，數據指標統一、明確且含義清晰，亦可根據業務端的實際情況做出調整。二是加強源頭管理，提升業財融合水平，使業務端數據能第一時間進入財務系統，并加以分析處理，亦可在發現異常數據時自動識別風險，在此基礎上啟動預警方案。三是建立健全數據質控監督體系，該體系滲透數據治理全周期，可發揮實時監測、動態分析、及時反饋、協助糾錯等作用。四是制定與推行現場檢查制度，商業銀行領導決策層應深入基層對數據質控現狀加以調研，在現場分析與評價數據質控效果，并得出評價報告，該報告可作為基層數據質控整改依據。從理論上講，基層現場數據質量檢查工作每年不少于一次，若遇重大財務風險需要增加現場檢查頻次。五是建立與推行整改機制，該機制側重指引各部門解決商業銀行數據質量定期檢查、日常監控、動態考評期間所發現的具體問題，同時要做到整改迅速、跟蹤反饋、確保落實[4]。

2.5 通過深挖數據價值達到防范財務風險的目的

深挖數據價值屬于商業銀行數據治理和數字化轉型的要點之一，為了在財務風險視域下體現出數據治理的價值并達到防控風險的目的，商業銀行需要從以下三個角度出發深挖數據價值：

角度一，在多個場景應用數據。商業銀行應在財務管理、內部控制、業務活動等領域積極應用數據，加強數據驅動，用數據識別、分析、控制財務風險，增強財務風控的精細性、科學性、全面性，達到深挖數據價值的目的。在防控財務風險的過程中，商業銀行還需要在分析風險限額、偏好、管控程序、管理方案、監督效果等過程中應用數據，在此基礎上了解財務風險管理現狀，以便從實際出發改進管理體系，依托該體系持續發揮識別、計量、評析、內控、監測等手段的財務風控作用。因為新時期商業銀行財務數據有著復雜性，所以為了挖掘財務數據價值并防控風險需要提升數據加總能力，在財務風險視域下，明確數據加總辦法、流程及范圍，使加總結果可滿足商業銀行在壓力情景、常規運營、危機狀態下防范財務風險時對數據的需求。

角度二，在財務風控期間深度分析數據。商業銀行需要在獲取巨量數據的條件下提升風險報告水平，保證報告內容精準無誤，覆蓋各類風險，并預見財務風險發展趨勢，還能提出風控建議。為了提高財務風險報告的綜合質量，商業銀行需要加強數據積累，同時優化風險自動計量模型，利用該模型分析資產剝離、兼并收購等運營活動對自身財務安全帶來的沖擊，若識別出重大沖擊，則需要有針對性地制訂風控計劃，用以指導商業銀行完成財務風控任務。商業銀行在新時期不斷推出新服務、新產品，此為基于財務風控的數據分析新抓手，應在持續獲取新數據的前提下對成本、收益、風險等加以評估，確保商業銀行改革與發展有據可依。無論是新產品，還是新服務，都應在迎合客戶需求的基礎上推陳出新，基于此，商業銀行可在改革與發展過程中深挖客戶數據價值，為聚焦需求精準開發產品或服務項目給予支持，進而提升商業銀行的服務水平。實踐證明，商業銀行高效管理是優化服務效果的一大舉措，為了提高管理效率，及時防控財務風險，剔除冗余環節，商業銀行應分析財務管理流程相關數據，并探索管理流程“瘦身”出路。

角度三，應用多種技術深挖數據價值。例如，商業銀行可在現有數據治理架構內引用Deep Flow技術，該技術利于商業銀行提升數據深度處理水平，主要源于該技術將深度學習理論、數據流結合起來，數據流圖能直觀展示數據轉化方式及流動軌跡，為商業銀行識別與防控財務風險提供條件，還能根據風控效果優化管理措施。該技術可用來設計深度學習模型，此模型內含神經網絡結構，可自動學習數據處理相關知識與技法，提高了數據特征提取及預處理、后處理的有效性，亦可在數據不斷增多的條件下更新模型，使模型能始終與財務風險防控需求相匹配。

2.6 在數據治理與數字化轉型期間加大監督的力度

首先，商業銀行可使用高新技術提升非現場常態化監督與管控水平，側重運用物聯網、人工智能等技術采集與分析數據治理和數字化轉型相關信息，并對是否依照國家法規、行業標準、商業銀行發展戰略等完成轉型任務進行客觀、全面的分析，同時用分析結果指導商業銀行調整數據治理和數字化轉型對策。其次，商業銀行可發揮內審的功能作用，對數據治理實況加以審計，審計內容涉及數據治理架構、責權機制等，既要發現問題，又要“寫好審計后半篇文章”，凸顯審計如臂使指的地位。最后，商業銀行需要接受行業監督管理機構的審查，在此基礎上樹立法律意識，依據銀行業監督管理法自查自糾，營造穩定的轉型發展氛圍，繼而規避數據治理、數字化轉型期間的法律風險[5]。

3 結束語

綜上所述，商業銀行在財務風險視域下加強數據治理并實現數字化轉型目標可提升管理水平，防控財務風險，追加綜合效益。為了消除數據治理和數字化轉型阻力，商業銀行需要做好宏觀規劃工作，從實際出發針對數據標準、架構、制度等加以設置、應用與優化，提升數據治理能力，完成數字化轉型任務，在科學管控財務風險的同時助推商業銀行穩健發展。

參考文獻

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[2]趙林偉.數字經濟下商業銀行數字化轉型策略分析[J].老字號品牌營銷，2024（12）：72-74.

[3]李玲.我國企業員工激勵機制的研究進展與趨勢探析[J].現代營銷（上旬刊），2024（06）：150-152.

[4]阮賽男.數字化背景下城市商業銀行財務風險分析——以北京銀行為例[J].財務管理研究，2022（12）：50-58.

[5]柯少葭.中小商業銀行的數字化轉型路徑探討[J].科技經濟市場，2023（09）：7-9.

作者簡介：李婷婷（1986-），女，漢族，山西呂梁人，碩士研究生，中級會計師，研究方向：數據治理，財務信息化建設。