数字化转型视角下的银行数据治理.docx

数字化转型视角下的银行数据治理导语：从互联网金融、移动金融到物联网金融、区块链金融，再到大数据金融、智慧金融、元宇宙金融……银行业金融机构正在全面开启全新的数字金融时代。为有效激发和实现未来银行的价值创造，充分发挥银行架构引领的“指挥棒”效用，银行业金融机构需要从企业架构、业务架构、IT架构、数据架构、技术架构、应用架构等方面全面开展未来银行架构规划。本期专题栏目特邀中国社科院金融所支付清算研究中心主任杨涛，深入解析数字化转型视角下的银行数据治理。银行数据治理的政策背景♦问题的提出近年来，数据治理成为商业银行开展中的关键问题之一,也是监管层关注的焦点。回顾历史，监管部门于20n年公布了《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》，2018年发布了《银行业金融机构数据治理指引》。在此阶段，对于银行的数据监管政策，逐渐从数据质量考核结果导向的监管演变为对管理层面上的数据治理全方位要求。面对监管要求与平安可靠。近年来，在金融科技与数字金融变革中，金融业既取得了大量成功经验，也存在许多教训。促进金融科技创新与数字化转型，须防止粗放式扩张和防止泡沫积累,处理好创新与平安的边界，守住不发生系统性风险的底线,防范非系统性风险的积累，明确创新的底线与负面清单。同样，在优化银行数据治理过程中，也应该以平安稳健为生命线，有效防范各类潜在风险。一是加强数据源头管理，既努力打破数据孤岛，更好地利用行内外数据，也要加强隐私保护，同时有效降低数据清洗中的风险，全面提升数据基础质量。二是在技术平安方面，能够高效应对针对金融服务行业的数据攻击，更好地保证业务的连续性。三是在数据管理和数据建模中，制定完善、规范的数据管理流程并强化管理执行力，优化数据建模标准，并转变只建模不落地或随意落地的传统思路。四是在数据应用方面，真正做好数据平安保护,借助多方平安计算、联邦学习、隐私计算、可信区块链、标记化等技术，确保数据可用不可见、可用可计量、最小够用、专事专用。五是在数据交换方面，构建规范、标准的数据分发机制，打造统一的数据交换平台，突出数据难以互联互通、共享共赢的潜在阻碍。合作共赢。正如开源成为技术开展的重要趋势，生态共建、合指成拳也成为数字化转型与数据治理建设的首选路径,跨部门、赛道、厂商而提供综合解决方案的商业模式成为主流。如《规划》中强调要“发挥大型金融机构带动作用和示范效应，加强金融科技共性技术、资源和服务的开放合作、互惠共享，联合高等院校、科研院所、高新技术企业等搭建专业化金融科技产用对接平台，依法合规参与数字技术开源社区等创新联合体”。一方面，数据治理可以与开放银行建设更好地结合起来。众所周知，源于海外的开放银行最初就是从数据共享入手，通过应用程序编程接口（API）,以实现数据流在不同系统之间的实时流动和功能的无缝集成。实际上，多年前商业银行就已经开始应用API接口，后来随着大数据、人工智能、区块链等技术快速突破，加之众多金融科技企业、互联网金融企业带来的“金融脱媒”挑战，使得银行在开放银行视角下再度重视API,并把其作为提升零售客户和对公客户服务质量的重要手段。当然，中国特色的开放银行创新受到数据开放的更多监管约束，但仍然可以在合规前提下充分探索边界与空间。另一方面，“数字化+生态圈”也是银行变革的主要路径，基于移动端和互联网平台，国内银行已经开始引入数字化生态合作，打造创新业务模式。在数据治理方面，尤其对于中小银行来说，可以依托外部技术企业的数据模型快速建立数据建模能力，然后在各业务部门配置数据管理与分析资源，再把大数据分析结果全面应用在业务领域，从而为获客、风控及运营等提供有效的数据支持。银行数据治理的环境保障♦除了需要商业银行自身加强和完善数据治理工作，政府与监管层面也应一起努力创造更好的外部环境。推动数据治理的规那么完善。例如，从数据要素在整个社会再生产中发挥的作用来说，离不开数据生产、交换、分配、消费等环节，作为重要起点就需要考虑数据要素确权问题；个人信息保护、国家平安信息保护等问题始终贯彻在数据应用中；数字治理离不开对ESG的关注，即企业环境、社会和治理绩效的开展与评价理念，因为在数据应用中也可能存在算法黑箱和信息不对称，即便表达出高效的商业模式价值，也可能忽视金融科技与数字伦理。当然，在银行业数据治理中有更加具体的监管约束，尤其是数据平安与隐私保护方面,这些都需要在实践中进一步完善。以数据治理的标准化为支撑。央行目前已发布《金融标准化“十四五”开展规划》，提出以标准化引领金融业数字生态建设，尤其是稳步推进金融科技标准建设、系统完善金融数据要素标准等。客观来看，现有银行数据治理探索也存在标准化意识缺失、管理职责不到位、关键数据标准研制和贯彻流程不畅等问题，亟待以推动标准化来解决矛盾。强化专业人才保障。《规划》突出强调金融科技人才的重要性，数