從“立柱架梁”到“積厚成勢” 數據治理推動(dòng)金融機構數據資產(chǎn)蝶變

    本報記者 李冰

    距《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見(jiàn)》對外發(fā)布已近半年。數字經(jīng)濟時(shí)代，數據作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，正成為經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的重要資源和創(chuàng )新引擎。

    將視角聚焦至金融機構層面來(lái)看，作為數字化轉型中必不可少的底層資產(chǎn)，數據的重要性愈加凸顯。要將原始數據轉化為可見(jiàn)、可用、可管的優(yōu)良數據資產(chǎn)，數據治理是始終繞不開(kāi)的話(huà)題。金融機構如何充分發(fā)揮海量數據規模和豐富應用場(chǎng)景優(yōu)勢，激活數據要素潛能，賦能數字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，正在被業(yè)界廣泛探討。

    “如果將金融機構數字化轉型看作是數字版的‘立柱架梁’，那么數據要素價(jià)值發(fā)揮及數據治理能力就是助力其‘積厚成勢’的關(guān)鍵。”北京鑫科金融發(fā)展研究院執行院長(cháng)甘玉濤在接受《證券日報》記者采訪(fǎng)時(shí)著(zhù)重提到了數據對數字經(jīng)濟建設的重要性。“若將數字經(jīng)濟比作一棟樓，數據就是建設這棟樓的磚，若要將樓蓋得高、建得穩，數據‘磚’的地基要牢且承重能力要強。”

    銀行在數據治理方面

    不斷探索前行

    如今數據作為新型生產(chǎn)要素，是數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的基礎，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會(huì )服務(wù)管理等各環(huán)節。據國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室近日發(fā)布的《數字中國發(fā)展報告（2022年）》顯示，2022年我國數字經(jīng)濟規模達50.2萬(wàn)億元，總量穩居世界第二，占國內生產(chǎn)總值比重提升至41.5%。其中，2022年我國數據產(chǎn)量達8.1ZB，同比增長(cháng)22.7%。

    可以看到，數字經(jīng)濟已成為穩增長(cháng)促轉型的重要引擎。對于金融業(yè)而言，數據治理是其持續挖掘業(yè)務(wù)增量和深入推進(jìn)數字化轉型的重要手段，落實(shí)數據治理對于金融機構及監管層均具有重要意義。

    經(jīng)記者梳理，近些年，金融機構在數據治理與應用領(lǐng)域不斷探索前行，并已在系統平臺建設、組織架構等層面取得了階段性成果。以銀行為例，包括工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行在內多家銀行均在2022年年報中披露數據治理相關(guān)情況。比如，工商銀行表示，上線(xiàn)企業(yè)級數據治理平臺數據安全管理模塊，建立識別規則庫驅動(dòng)自動(dòng)貫標，強化基于數據分級分類(lèi)的數據安全管理；中國銀行表示，“三橫兩縱”數據治理加速集團全面覆蓋推廣，累計梳理280萬(wàn)個(gè)數據項，形成22萬(wàn)個(gè)數據字典項，數據資產(chǎn)價(jià)值持續釋放。

    同時(shí)，從可查資料來(lái)看，建設銀行、交通銀行、郵儲銀行等均設立了數據管理部門(mén)。綜合來(lái)看，銀行業(yè)數據治理的情況參差不齊，起步較早的銀行已經(jīng)建立體系化的數據治理框架，而一些中小銀行的數據治理工作仍尚處起步階段。

    “由于業(yè)務(wù)多樣、網(wǎng)點(diǎn)眾多，基層數據治理是銀行繞不過(guò)的問(wèn)題。”工信部信息通信經(jīng)濟專(zhuān)家委員會(huì )委員、浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數字經(jīng)濟與金融創(chuàng )新研究中心聯(lián)席主任盤(pán)和林告訴《證券日報》記者，“隨著(zhù)銀行數字化轉型進(jìn)程的不斷加快，業(yè)務(wù)轉型發(fā)展對數據挖掘應用的訴求會(huì )越發(fā)強烈，對數據使用靈活性與時(shí)效性的要求也會(huì )越高。這為銀行充分發(fā)揮數據要素價(jià)值帶來(lái)了新機遇，但同時(shí)也對銀行提出了新的要求。”

    數據治理

    是金融機構“必答題”

    當前，數據治理及數據質(zhì)量已是金融機構在監管數據類(lèi)檢查中的必答題。

    2023年4月份，畢馬威發(fā)布《“監”聽(tīng)則明：2023年一季度金融業(yè)監管數據處罰分析及洞察建議》顯示，2023年一季度，人民銀行等向銀行、保險公司、證券公司等金融機構共開(kāi)出數據罰單384張，罰款金額為6.45億元，超千萬(wàn)的大額罰單8張。較2022年四季度，罰單數量環(huán)比上漲73.8%，罰款金額環(huán)比上漲超3倍。

    “從監管處罰中能看出當下金融機構數據治理層面的問(wèn)題，也意味著(zhù)監管部門(mén)對機構的數據治理及管理能力要求提到一定的高度。”厚雪研究首席研究員于百程對記者舉例稱(chēng)：“以銀行為例，數據往往分散在各個(gè)部門(mén)無(wú)法打通，數據不規范，并存在數據違規采集和使用的問(wèn)題，使得數據應用價(jià)值的發(fā)揮受到影響。”

    多位受訪(fǎng)者認為，經(jīng)過(guò)前期工作的推進(jìn)，大多數機構對數據治理組織架構已基本建立，但仍有部分機構尚未在內部各層級組織間達成充分的共識，這或是金融機構涉及數據類(lèi)罰單較多的普遍原因。

    “這就好比再好的產(chǎn)品經(jīng)理也‘叫不醒’不作為的程序員，再好的程序員也無(wú)法‘帶動(dòng)’沒(méi)有創(chuàng )新的產(chǎn)品。金融機構數據治理需引起從上至下的重視和達成充分的共識。”甘玉濤說(shuō)。

    “實(shí)際上數字化轉型一直頗受機構內部重視，但近些年數據治理及數據孤島問(wèn)題已影響到一些機構數字化轉型的進(jìn)程。”某金融機構相關(guān)負責人在對《證券日報》記者講述時(shí)，頗為感慨。“事實(shí)上前些年關(guān)于數據治理的問(wèn)題已經(jīng)被一些機構內部會(huì )議廣泛探討，曾經(jīng)不少機構以為自己的IT部門(mén)可以搞定一切，但事實(shí)上金融機構數據治理并不是僅靠一個(gè)部門(mén)或幾個(gè)程序員所能解決的問(wèn)題。”

    “部分機構的業(yè)務(wù)人員對數據治理重要性認識尚不充分、各分支行參與程度低、明細數據來(lái)源系統多，相關(guān)工作往往由數據治理牽頭部門(mén)或科技部門(mén)單方面發(fā)力，導致治理整體效果不佳。”索信達控股金融數據治理專(zhuān)家黃一青告訴《證券日報》記者，“有些機構經(jīng)常對某個(gè)項目有數據需求后緊急拉數據為項目服務(wù)，后面做數據治理時(shí)才發(fā)現有些流程并不規范，而此時(shí)開(kāi)發(fā)團隊有可能因為各種原因無(wú)法及時(shí)整改，長(cháng)期下去數據治理效果會(huì )很差。”

    薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學(xué)家鄭磊對記者稱(chēng)：“當前數據治理是金融機構必答題。金融機構的數據治理需對存量數據管理和工作機制進(jìn)行全面‘手術(shù)’。同時(shí)也需看到，銀行信息化基礎較好，存量數據規模龐大，各系統間調用關(guān)系復雜，且缺乏數據治理標準，這是首先要解決的問(wèn)題，也是一個(gè)漫長(cháng)的過(guò)程。”

    金融機構數據治理難點(diǎn)

    與應對之舉

    過(guò)去幾年，監管層相繼發(fā)布了多項政策、指引，推動(dòng)金融領(lǐng)域數據要素能力建設及數據治理體系不斷完備。比如，《銀行業(yè)金融機構數據治理指引》就數據治理架構、數據管理、數據質(zhì)量控制、數據價(jià)值實(shí)現等方面明確指導要求；《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見(jiàn)》提到了數據能力建設、健全數據治理體系等。

    黃一青告訴記者：“以銀行為例，其數據治理普遍存在數據不可知、不可控、不可取、不可聯(lián)等四類(lèi)痛點(diǎn)。比如，機構內部數據孤島嚴重，不同業(yè)務(wù)部門(mén)的數據庫各自為政，僅僅做數據的收集和統計，變成了KPI系統，但實(shí)際上數據和數據間并沒(méi)有形成有效的關(guān)聯(lián)。”

    談及如何應對金融機構數據治理難點(diǎn)問(wèn)題時(shí)，易觀(guān)分析金融行業(yè)高級咨詢(xún)顧問(wèn)蘇筱芮表示，數字經(jīng)濟時(shí)代，激發(fā)數據要素潛能根本在于建立健全數據要素的產(chǎn)權和治理體系。同時(shí)，加快制定并明確數據流通交易和定價(jià)規則十分必要。對于金融機構來(lái)說(shuō)將重點(diǎn)關(guān)注建立以數據為核心的決策機制和業(yè)務(wù)模式，加快隱私計算技術(shù)應用，強化全流程數據安全。未來(lái)，預計市場(chǎng)機構將與監管部門(mén)一道，共同為探索數據要素的安全、高效應用形成有力的體系化保障。

    黃一青建議，金融機構的數據治理需從“四縱八橫”數據管控方法論向“數據運營(yíng)服務(wù)能力”轉變，具體包括數據管理的專(zhuān)業(yè)能力、數據服務(wù)的執行能力、數據保障能力。金融機構需形成以治理為基礎，以?xún)r(jià)值為核心的數據戰略愿景，全面實(shí)現數據價(jià)值，提升管理經(jīng)營(yíng)能力。

    博通咨詢(xún)金融業(yè)資深分析師王蓬博認為，在實(shí)踐中機構數據鏈路較長(cháng)，從生產(chǎn)到最終使用，中間會(huì )經(jīng)過(guò)多環(huán)節流轉，機構應當以資產(chǎn)管理的視角來(lái)推動(dòng)和落實(shí)數據治理，并注重數據安全和隱私保護才能實(shí)現數據從資源到資產(chǎn)的跨越。其中，需不斷完善數據治理和管理的標準體系，在數據架構、數據質(zhì)量、數據安全、數據應用等方面全盤(pán)謀劃，打破原有業(yè)務(wù)籬笆，在破與立中實(shí)現數據和業(yè)務(wù)雙重驅動(dòng)。