中小銀行在不同業(yè)務領域積累了大量的客戶數據、交易數據、外部數據等，具備數據資產的基礎優(yōu)勢。提高數據治理能力構建數字化經營能力，對于中小銀行轉型升級具有基礎性意義。針對中小銀行數據治理的共性問題，中小銀行互聯(lián)網金融(深圳)聯(lián)盟聯(lián)合金融壹賬通、金融科技50人論壇發(fā)布的《2020中小銀行金融科技發(fā)展研究報告》(以下簡稱《報告》)給出了對策。
《報告》強調，中小銀行的數據治理應做到“三化”：標準化、自動化、智能化。“標準化”即構建長效數據治理保障機制，完善制度及流程，建立數據治理標準化工作機制、協(xié)作機制、管理機制，通過各部門協(xié)同配合扎實推進數據治理工作;“自動化”是轉變傳統(tǒng)單一的數據治理模式，借助先進的數據治理自動化工具和強大的數據中臺能力，快速為上層應用提供標準、及時的數據服務，加速銀行業(yè)務創(chuàng)新;“智能化”是借助大數據、人工智能等金融科技發(fā)展成果，提升中小銀行數據治理及數據應用方面的科技化、智能化程度。
為幫助銀行達到“三化”目標，金融壹賬通推出了數字銀行整體解決方案，覆蓋基礎數據層、業(yè)務應用層、經營管理層三個層面。在基礎數據層，基于業(yè)界最前沿的大數據技術架構底層數據平臺，搭建標準管理檢索、元數據管理、數據質量監(jiān)控、數據安全管理、治理監(jiān)控分析、數據接入報送等模塊，為應用層打牢基礎。在業(yè)務應用層，金融壹賬通幫助銀行對全流程業(yè)務進行數字化重塑，進行全面的數字化采集、歸攏、分析和應用，打造出強大的中臺體系。在經營決策層，金融壹賬通針對不同經營管理場景，建立基于數據的分析決策體系，將業(yè)務形成可視化引擎，再通過智能分析，讓管理層能夠協(xié)同追蹤,讓業(yè)務情況看得見、可分析、能追蹤。
《報告》還認為，數據治理本質上是數據資產管理的基礎性、長期性和整體性的問題，并針對這些問題，給出了明確的實施路徑。
首先，銀行需要針對數據資產管理制定明確的規(guī)劃和目標，從基礎數據、應用數據、決策數據等方面形成多元化的治理體系，打破數據鴻溝。比如，浙江省農信社根據全省農信系統(tǒng)的業(yè)務需求和特點進行數據項目立項和規(guī)劃，不斷優(yōu)化大數據平臺的技術運用，在數據治理的基礎上開發(fā)出一系列創(chuàng)新產品;金谷農商行對前期線下數據進行整合并為業(yè)務的數字化
所用，自主研發(fā)農戶建檔系統(tǒng)，實現農戶貸款全流程線上化，為農商行數據治理提供了很好的典范。
其次，銀行需要在組織架構、技術支撐、基礎設施等方面構建專業(yè)化的數據運行機制，制定規(guī)范制度，設立相關部門，改善管控體系，彌合數據孤島。比如，江蘇銀行、南京銀行等城商行引領了在總行設立數據治理牽頭部門的浪潮，由數據專職部門承擔數據管理職責，極大促進了數據治理任務的全方位推進。
再次，銀行需要將數據應用與業(yè)務和管理真正融合，以客戶為中心，賦能整個業(yè)務條線和管理流程，將數據的“資產”價值發(fā)揮出來，形成相互促進、相互賦能的機制，構建數據網絡。江南農商行在內部數據治理和外部數據引入的基礎上開發(fā)銀行大數據平臺架構，形成“江南匯、江南庫、江南盾、江南鏡”四大數據平臺，以數據服務于業(yè)務領域。
最后，銀行還需要按照監(jiān)管部門的要求，與監(jiān)管報送等工作緊密結合，嚴格數據安全管理，堅守風險防范底線，完善客戶個人隱私保護機制，強化數據合規(guī)。這有賴于中小銀行制定全覆蓋的數據安全管理辦法、加強技術工具的使用，在保障安全可控的情況下使用數據、發(fā)揮數據價值。
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