浅谈商业银行数据治理
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息化与数字化的快速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用为商业银行带来了许多创新性的解决方案，能够提升服务水平、降低成本、改善风险管理和提高客户满意度。
本文将从大数据在商业银行中的应用情况、发展趋势和面临的挑战等方面进行浅谈。
一、大数据在商业银行中的应用情况1. 金融风控商业银行通过大数据技术的应用，可以对客户的信用状况、资产情况、还款能力等进行更加全面、深入的分析和评估，从而提高风险管理的水平，有效降低信用风险和资产损失。
2. 个性化营销商业银行通过大数据技术可以对客户的消费行为、偏好等信息进行深入挖掘，实现精准营销，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度，增加银行的盈利能力。
3. 精准定价大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的风险，进而制定更合理的利率和定价策略，提高盈利能力。
4. 智能客服商业银行可以通过大数据技术构建智能客服系统，实现自动化的客户服务，提高服务效率，降低人力成本。
5. 风险控制大数据技术可以帮助商业银行更好地监控风险，准确预测市场变化，并及时调整风险管理策略，保障资产安全。
6. 反欺诈通过大数据技术的应用，商业银行可以更好地识别和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。
1. 数据治理与安全随着大数据规模的不断增长，数据治理和安全问题愈发凸显。
商业银行需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，确保客户隐私不受侵犯。
2. 人工智能与机器学习商业银行将进一步探索人工智能与机器学习在大数据中的应用，实现更加智能化的风控和客户服务，提升业务效率。
3. 云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展将为商业银行提供更加灵活和高效的大数据处理和存储方案，降低运营成本，提升数据处理能力。
4. 区块链技术区块链技术的应用将为商业银行提供更加安全和可靠的数据交换和存储方式，促进金融业务的创新和发展。
5. 多维度数据应用商业银行将进一步深入挖掘多维度数据，实现更全面、深入的客户分析，提供更加个性化和精准的金融服务。
浅析商业银行数据治理之数据核心能力
37金融科技创新FinTech Innovation2018 . 11 中国金融电脑浅析商业银行数据治理之数据核心能力中国光大银行信息科技部 邵理煜 刘巍最近一段时间，“中国芯”事件引发了全国范围内对国家核心技术能力的探讨，由于核心芯片受制于人，中国政府付出了巨大努力并以中兴通讯的巨额赔偿和随时接受监管等巨大代价换来中兴的生机。
同时，习近平总书记在两院院士大会上指出，“中国关键核心技术受制于人的局面没有得到根本性改变”，“中国要强盛、要复兴，一定要大力发展科学技术，努力成为世界主要科学中心和创新高地”。
可见，核心能力是一个国家可持续发展，一个企业在竞争中获取优势的立足之本。
2018年5月，中国银保监会正式发布的《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》），将数据治理纳入商业银行公司治理范畴，这意味着数据已独立于IT 成为了商业银行的重要组成部分之一。
与此同时，金融科技的高速发展促使银行纷纷实行数字化转型战略，以期望在未来竞争中获得优势。
银行将客户、场景、产品、服务转化为数字形态，用数字思维和手段重构银行业务和服务流程，从而提升并创造业务价值。
数据是银行数字化转型的基础及决定力，银行即将步入数字化时代。
站在数据治理的层面上，数据正在或已经成为银行的重要资产，这引发了我们对于数据核心能力的思考，到底什么样的核心能力能够帮助商业银行利用数据创造价值，构建这些数据核心能力的关键要素又是什么？企业治理的核心目标是利润最大化，而利润最大化取决于产品的销售量、生产成本是不是可控，而产品销售量和产品质量与持续创新能力密切相关，生产成本则与生产效率、原材料和产品集约管理能力（成本控制）密切相关。
以此类推，数据治理的核心目标是用数据创造价值，在业务经营中充分创新并利用数据获取业务收益（降低成本），这其中，数据生产加工的高质量与高效率、对各类数据的全面了解与管理是关键。
从数据治理的全生命周期来看，商业银行需要具备数据资产管理，高效、高质量的数据加工以及数据创新运用这三方面的核心能力。
大数据时代商业银行数据治理研究
大数据时代商业银行数据治理研究【摘要】本文主要探讨了大数据时代下商业银行数据治理的重要性和挑战。
在首先分析了大数据时代对商业银行数据治理带来的挑战，接着对商业银行数据治理的现状进行了深入分析，然后探讨了大数据技术在商业银行数据治理中的应用以及关键问题，并提出了建立科学合理的商业银行数据治理模式的建议。
在总结了本文的研究成果，并展望了未来研究方向。
本文旨在为商业银行在大数据时代下构建有效的数据治理模式提供理论支持和实践指导，以应对日益复杂的金融市场环境和数据管理挑战。
【关键词】大数据时代、商业银行、数据治理、研究、挑战、现状分析、技术应用、关键问题、数据治理模式、总结、展望、未来研究方向、结论。
1. 引言1.1 背景介绍在大数据时代，商业银行作为金融领域的重要组成部分，拥有海量的客户数据和交易信息。
这些数据不仅包含客户的个人信息，还涉及到各种交易记录、风险评估等关键信息。
随着信息技术的飞速发展和数据量的急剧增加，商业银行在数据治理方面面临着越来越多的挑战和压力。
在大数据时代，商业银行需要面对的挑战包括但不限于：数据质量问题、数据安全风险、数据隐私保护等方面的困扰。
商业银行还需要确保数据的准确性、完整性和实时性，以满足监管要求和客户需求。
在这样的背景下，进行商业银行数据治理研究显得尤为重要和迫切。
通过对商业银行数据治理的现状分析，了解大数据技术在其数据治理中的应用，研究商业银行数据治理的关键问题，并建立科学合理的数据治理模式，可以帮助商业银行更好地利用数据资源，提高数据管理和运营效率，降低数据治理风险，推动金融行业的可持续发展和创新。
1.2 研究意义商业银行作为金融服务的主要机构，在大数据时代面临着数据管理和治理的挑战。
商业银行拥有大量的客户数据、交易数据等敏感信息，如何有效地管理和保护这些数据，成为了当前亟需解决的问题。
研究商业银行数据治理的意义在于，可以帮助商业银行更好地利用大数据技术，提升数据处理的效率和准确性，提高风险控制能力，增强竞争力。
商业银行数据治理的问题与对策分析
商业银行数据治理的问题对策分析数据来源于企业，又服务于企业，好的数据治理已成为商业银行精细管理和业务创新不可替代的基础，只有切实做好治理工作，才能真正实现数据质量提升和数据价值升华，帮助商业银行应对市场挑战。
但在数据治理过程中，由于治理周期长、协同难度大、价值呈现慢等因素，商业银行在进行数据战略规划、组织构建、体系搭建、制度制定、标准规范、数据应用和质量管理时，往往存在重规划轻落实、重制度建设轻具体操作、重数据管控轻数据服务的现象1.当前存在的问题和挑战（1）缺少顶层设计，数据治理难以落地数据治理是一项自上而下推动的，需要统一规划、统一协作的工作，需要商业银行做好战略规划，形成适合商业银行自身的治理制度和技术工具。
但商业银行需要快速响应业务发展需求，对数据往往是先应用后治理，为后期数据应用带来大的隐患。
一是商业银行主要以条线管理为主，在系统建设时通常独自为战，缺少横向的沟通和统筹，“部室系统”现象严重，从初期到现在已逐步积累了几十个、上百个业务系统，各系统数据设计标准不统一、口径不一致，相同数据的业务含义不同，给后期整合带来很大困难。
二是近些年随着大数据金融的兴起，各商业银行纷纷都制定了自己的数据战略，但往往都缺少根据战略规划拆解而来的可评估、可衡量和可操作的具体目标，更谈不上数据治理工作成果的考核，使治理工作只停留在表面，而没有深入本质。
三是顶层设计与银行实际需求脱钩，虽表面上形成了规范化、标准化，但却是“空中楼阁”。
如在数据治理的体系设计上，各商业银行都有着各自的规划、章程和专项办法，但缺少操作层面的“最后一公里”，及指导一线人员开展数据治理工作的细则。
在数据标准制定和实施中，商业银行的牵头部门由于获取的支持和激励问责体系的不充分，往往只能关注标准的制定，而缺少对标准落地的监督执行。
（2）缺乏数据治理文化，难以形成合力在商业银行中，基于IT系统的数据管理和数据安全大家认知较早，但基于数据体系建设、数据标准制定、数据质量管控和数据价值实现的数据治理，也是随着金融服务场景应用的深入和监管要求的不断提升刚刚被认知。
大数据时代的商业银行数据治理研究
据 来源也 已从传统的结构化数据逐
（ ２ ）多样性 （ Ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ）：商业 化 、智能化 的服 务模式 ，也可 以通
渐扩展到 以网络 日志 、社交媒体为 银 行业务发展涉及的数据类型 已从 过对大数据的挖掘分析 ，设计开发
代 表的半结构化和非结构化数据 ，
以二维表结构方式表达 的结构化数 出更贴近用 户需求 的新产 品。大数 据正逐渐改变商业银行经营决策和
随着 金融创新 的快速发 展和信 从Ｔ Ｂ 级别跃升 到Ｐ Ｂ 级 别甚至Ｚ Ｂ 级 （ 即利用数据获知客户群体和个体 网 息科技 的 日新 月异 ，商业银行积累 别 ，传统的集中存储／ 计算已经 无法 络行为模式） ，充分利用这些信 息 ， 的数据量 呈现几 何倍数的增长 ，数 适应大数据的处理。 商 业银 行 就 可 以 为客 户 制 定个 性
（ ４ ）低 密 性 （ Ｖａ ｌ ｕ ｅ ）：价 值
大数据 的特 征
大 数据是指无法在 一定时间 内
用常规软件工具对 其进 行获取 、管 密 度的高 低与数据总量 的大小成反 理和处理 的数据集合 。大数据 是一 比。商业银行如何借助强大的信息技 种海量 的 、高增 长的和多样化 的数 术更迅 速地 完成海量数据价值的提 据 资产 。大数 据通 常 具有 “ ４ Ｖ”
商业银行 逐步进 入大数据时代 。在 据 ， 扩展到包括 日志 、微博 、 视频 、 大数据 时代如何 有效治理结构化 、 半结 构化 和非结构化的海量数据 ， 图片等半结构化和非结构化数据。
业务发展 的模式 ，促进商业银行甚
（ ３） 怏速性 （ Ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ）：商 至整个金融行业的转型。
三 大数据 时 代的数 据治 理 面 临的 问题
浅析银行业如何做数据治理
2018年5月，银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。
这次是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，明确要将银行数据治理工作常态化、持久化，标志着我国银行业数据治理新时代的正式启幕。
本篇文章，笔者将为大家解读一下有关银行进行数据治理的三个问题，明确在行业快速变化的大环境下，如何建立健全数据治理长效机制，促进银行转型升级。
要明确三个问题：1、银行数据治理的现状2、银行数据治理体系框架3、银行如何实施数据治理我国银行数据治理的现状我国银行业的信息化建设历经二十年的发展，目前已建立较为完备的信息系统，通过广泛的业务类型和多样的金融产品积累了大量的数据，而且数据管理在银行业发展普惠金融和绿色金融的道路上也发挥了关键作用。
近年来，国家监管层面不断完善数据治理工作，但目前商业银行数据管理仍存在一些突出问题：银行内部统计数据不完整，具有一定片面性；机构间统计标准不一致，数据搜集整合存在错配；数据分布零散化，未能实现大数据集中化管理；数据管理局部化，未能形成全生命周期性管理；数据风险管控机制仍存在不足；数据管理部门与银行业务部门之间未能形成良好协同，导致数据收集流程效率低下；数据挖掘与数据应用力度不足等。
进一步来看，数据管理体制不健全、内部管理职能不清等因素是导致数据问题的根本原因。
因此，要持续、有序地推进银行的数据治理工作，仍需要解决下列问题：1、缺少数据治理企业文化。
全行企业文化的建设必须考虑到数据资产管理这个层面，从战略角度启动、开展和推进数据治理工作，建立一种以数据资产为导向的企业文化，将数据治理、科技治理和公司治理有机的结合起来。
2、没有完善的组织和制度。
随着数据治理工作逐渐被重视，银行内部已离不开一个企业级的数据治理职能组织。
需要各个部门之间，尤其需要加强科技部门和业务部门之间的合作，才能最终高质量、高成效的完成数据治理工作。
商业银行数据治理体系构建思考
… … … …
数据 治理体 系的构 建是数 据治 理工作 的基础，然 面侉 系框架 ． ． 规勘之 后魄贯颧执 行碧为 重 夏 数据 治理是＿臻基础性Ｉ作 ，仅仅依靠数据治理缉织是番 可能完成 的。需要全行上下 共同
参与 建立金行 数据治理文彳Ｅ， 七
２２ ／ 国 融 脑 ２ ０． 中 金 电 ３ １２
腿 Ｉ ｍ
据 分 析 和 数 字 化 管 理 的理 念 贯 彻 企 有 效 的 解 决 ；数据 不 一 致 需 要 通 理 组 织 将 承 担 数 据 管 理 者 的 职 责 ， 业 管 理 整 个 过 程 。数 据 对 于 银 行 来 过 推 进 数 据 标 准 化 进 行 系 统 间 协 负责 落 实 全 行 数 据 治 理 的 工 作 ， 同
来的数据会 出现不一致的情况 。
（ ３）协 调 相 关 部 门解 决 。涉 分 析 、监 控 、清 洗 等 管 理 活 动 ， 以
问题要通过业 务系统解决 ，为 了保 及跨 系统 、跨 条线时 ，沟通成本较 满足对 数据质量要求 。为此 ，银行
障 业 务 系统 能 够 采 集 真 实 、完 整 、
商业银行数据治理体系构建思考
中信银 行 股 份有 限公 司数 据 治理 工作 组
数据是银行 的重要资产之一 ，
其重要性不亚于金融资产 。数据治 理是在明确数据责任 的前提下 ，为 促进数据有效使用和发挥业 务价值 而展开 的一 系列业 务 、技术 和管 理 相结合 的实践活动 。中国银行业 监
过数据标准保 障基础 数据的一致性
和 严 密 性 ，合 理 制 定 标 准 并 严 格 执
临时性需求为主 ，口径 连贯性难 以 行 数 据 标 准 ，确 保 各 应 用 系 统 的标
商业银行数据安全管理规范
商业银行数据安全管理规范一、引言数据安全是商业银行业务运营的重要保障，为了保护客户的隐私和财产安全，商业银行需要建立健全的数据安全管理制度和规范。
本文旨在制定商业银行数据安全管理规范，确保数据的完整性、保密性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失，提高数据安全管理水平。
二、数据分类和等级1. 数据分类商业银行的数据可分为个人客户数据、企业客户数据、内部员工数据等多个类别。
根据数据的特点和敏感程度，对数据进行分类，制定相应的安全管理措施。
2. 数据等级为了更好地保护数据，商业银行需要对数据进行等级划分。
按照数据的重要性和敏感程度，将数据划分为公开数据、内部数据、机密数据、绝密数据等不同等级，并制定相应的安全管理要求。
三、数据安全管理要求1. 数据采集和存储商业银行在采集和存储数据时，应确保数据的完整性和准确性。
采用安全的数据传输协议和加密技术，防止数据在传输过程中被篡改或者窃取。
同时，建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据不会因为硬件故障或者自然灾害而丢失。
2. 数据访问控制商业银行需要建立严格的数据访问控制机制，确保惟独经过授权的人员才干访问敏感数据。
采用身份验证、访问控制列表、权限管理等手段，限制不同用户对数据的访问权限，并记录用户的操作行为，便于追溯和审计。
3. 数据传输和共享商业银行在数据传输和共享过程中，应采用安全的通信协议和加密技术，确保数据在传输过程中不被窃取或者篡改。
与合作火伴进行数据共享时，需签订合同明确数据的使用范围和安全要求，并监控数据的使用情况，及时发现和阻挠非法访问。
4. 数据备份和恢复商业银行需要定期进行数据备份，并将备份数据存储在安全可靠的地方。
备份数据应进行加密处理，确保备份数据不会被未经授权的人员获取。
同时，建立完善的数据恢复机制，确保在数据丢失或者损坏时能够及时恢复数据。
5. 数据安全审计商业银行应定期进行数据安全审计，检查数据安全管理制度的有效性和合规性。
审计内容包括数据访问日志、系统日志、安全事件记录等，发现安全漏洞和异常行为，及时采取措施进行修复和处置。
商业银行分行在数据治理工作中的角色
栏目编辑：梁丽雯E-mail:****************商业银行分行在数据治理工作中的角色■ 浙商银行广州分行 朴晓光摘要：监管对数据报送质量要求的趋严，使商业银行在挖掘数据价值的同时，也更有动力提升数据质量，以符合上级监督管理的要求。
商业银行一般采用数据大集中的模式，本文以分行的视角，讨论了在统一的总行数据中心以及多个分散的分行网络节点的模式下，商业银行分行在数据治理工作中承担的角色和发挥的作用。
关键词：数据治理；数据质量；商业银行分行一、背景2020年5月，中国银保监会依据《中华人民共和国银行业监督管理法》，首次就违反监管标准化数据报送等问题向银行业开出罚单，8家商业银行共被罚1 770万元。
分析被罚原因，主要是商业银行报送数据存在违法违规行为，例如个别商业银行存在理财产品数量漏报、资金交易信息漏报等情况。
另外，2020年4月30日，中国人民银行郑州中心支行按照《金融统计管理规定》第三十八条第一款规定，对发现虚报、瞒报金融统计资料等违法行为的某银行郑州分行进行了处罚，罚款117.6万元。
上述违规机构，既有总行又有分行。
而违规的内容都与数据质量密切相关。
数据质量的提升，离不开数据治理的逐步完善。
监管要求对数据报送质量要求的趋严，使商业银行愿意投入更多资源来提升数据质量以符合上级监督管理的要求。
二、商业银行数据治理数据治理起源于20世纪90年代，2009年DMMA发布了第一版数据管理体系指南，并定义了数据管理的框架，其中包含10个主要数据管理的职能，而数据管理框架的核心为数据治理，由此可见数据治理的重要性。
在大数据时代，商业银行踊跃奔向数字化大潮，大部分商业银行已启动了数据治理工作，通过大数据分析，挖掘数据价值。
通过数据治理，整合碎片化数据，形成高质量的优质数据资源，是目前商业银行发展的重要任务。
通过对数据价值的挖掘，启动新的发展引擎，这给商业银行的发展带来了机遇同时也带来挑战。
2018年5月21日，中国银保监会正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》）。
中国工商银行 数据治理制度体系
中国工商银行数据治理制度体系摘要：一、引言1.中国工商银行简介2.数据治理的重要性二、数据治理制度体系概述1.数据治理框架2.数据治理组织架构3.数据治理政策与标准三、数据治理实践1.数据质量管理2.数据安全管理3.数据隐私保护4.数据合规管理四、数据治理技术与工具1.数据治理平台2.数据字典与管理3.数据质量管理工具4.数据安全管理工具五、数据治理制度体系的实施与评估1.实施方案与步骤2.培训与宣传3.数据治理评估与监控六、案例分享1.数据治理在某分行中的应用2.数据治理带来的效益七、总结与展望1.数据治理成果2.面临的挑战与应对策略3.未来发展趋势正文：一、引言1.中国工商银行简介作为中国五大国有商业银行之一，中国工商银行（简称“工商银行”）自成立以来，始终秉持“以人为本、科技引领、创新驱动”的发展理念，致力于为广大客户提供优质的金融服务。
在全球范围内，工商银行拥有完善的分支机构和服务网络，业务覆盖全球40多个国家和地区。
2.数据治理的重要性随着大数据、云计算、人工智能等新技术的快速发展，数据已成为企业核心竞争力。
数据治理作为一种有效的数据管理方式，能够提高数据质量、保障数据安全和隐私、促进数据价值挖掘与创新，对企业的发展具有重要意义。
二、数据治理制度体系概述1.数据治理框架工商银行数据治理框架遵循国家相关政策法规，结合银行实际业务需求，形成了以数据治理战略、组织架构、政策与标准、数据质量管理、数据安全管理、数据隐私保护、数据合规管理为主要内容的治理体系。
2.数据治理组织架构工商银行数据治理组织架构包括数据治理领导小组、数据治理办公室和各业务部门。
数据治理领导小组负责制定数据治理战略、政策和规划；数据治理办公室负责组织、协调和监督数据治理工作的实施；各业务部门负责本部门数据治理工作的落实。
3.数据治理政策与标准工商银行数据治理政策与标准主要包括数据命名规范、数据分类与编码规范、数据质量管理规范、数据安全管理规范、数据隐私保护规范和数据合规管理规范等，以确保数据的一致性、准确性、完整性、可靠性和安全性。
银行数据治理工作总结个人
银行数据治理工作总结个人
作为银行数据治理工作人员，我深知数据在银行业中的重要性。
银行作为金融机构，处理着大量的客户信息和交易数据，这些数据不仅关乎客户的隐私安全，也直接影响着银行的运营和风险管理。
因此，数据治理工作显得尤为重要。
首先，银行数据治理工作需要建立完善的数据管理体系。
我们需要确保数据的准确性、完整性和一致性，以及及时更新和备份。
在数据采集、存储、处理和传输的每个环节都需要有严格的规范和流程，以防止数据泄露和错误。
其次，数据安全是银行数据治理工作的重中之重。
我们需要建立起一套完善的数据安全体系，包括网络安全、系统安全和数据加密等措施，以保护客户的隐私信息和银行的商业机密。
同时，我们还需要对员工进行数据安全意识培训，提高他们的安全意识和防范能力。
另外，数据治理工作还需要与监管合规紧密结合。
银行需要遵守各项相关法律法规和监管要求，对数据的采集、使用和存储进行合规性审查和监控，以确保数据的合法合规性。
最后，数据治理工作还需要不断优化和改进。
随着科技的不断发展和业务的不断扩张，银行数据治理工作也需要不断更新和完善。
我们需要及时了解和应用新的数据治理技术和工具，以提高数据的管理效率和安全性。
总的来说，银行数据治理工作是一项综合性、系统性的工作，需要我们在数据管理、安全、合规和创新等方面不断努力。
只有通过精心的数据治理工作，银行才能更好地保护客户的利益，提高运营效率，降低风险，并在激烈的市场竞争中立于不败之地。
作为一名银行数据治理工作人员，我将继续努力，不断提升自己的专业素养，为银行的数据安全和发展贡献自己的一份力量。
浅谈商业银行数据治理
浅谈商业银行数据治理商业银行数据治理是指商业银行通过有效的管理和控制方法，提高数据质量，保障数据安全，并利用数据为业务决策和创新提供支持和指导。
在当今信息技术高度发达的时代，商业银行所面临的数据管理和治理问题越来越突出。
本文将从数据质量管理、数据安全保障和数据应用三个方面进行论述，并探讨商业银行数据治理的重要性。
一、数据质量管理商业银行作为金融机构，数据质量管理是保障业务运营的基础。
数据质量管理包括数据收集、数据清洗、数据整合和数据验证等环节。
商业银行需要通过严格的数据采集方法和标准，确保数据的准确性和完整性。
同时，在数据清洗过程中，需要排除脏数据和重复数据，以避免对决策和业务产生负面影响。
数据整合是将各个业务部门的数据进行统一，并建立数据仓库，以满足全面、准确的数据需求。
最后，商业银行需要对数据进行验证，确保数据的真实性和可靠性。
数据质量管理对商业银行的意义重大。
首先，高质量的数据可以提高业务部门的工作效率。
准确和完整的数据可以提供给决策者及时有效的信息，从而降低决策的风险。
其次，良好的数据质量还可以增强商业银行的信誉度和竞争力。
客户更倾向于选择信誉度高、数据质量可靠的银行合作，对银行业务的可持续发展至关重要。
二、数据安全保障数据安全是商业银行数据治理不可或缺的一环。
商业银行处理的数据涉及客户的个人信息、账户信息和财务数据等，这些数据如果泄露或被破坏，将会给客户和银行带来严重的损失。
因此，商业银行需要采取一系列措施来保障数据的安全。
首先，商业银行应建立完善的数据安全管理制度和安全策略，确保数据的安全性和机密性。
其次，银行需要通过网络安全技术和设备，对数据进行加密和防护，防止黑客攻击和数据泄露。
同时，商业银行还应加强员工的安全意识教育，提高员工对数据安全的重视程度，并加强对员工的监管和管理，防止员工滥用数据或造成数据泄露的情况发生。
三、数据应用商业银行数据治理的最终目的是为了更好地应用数据，提高银行的业务创新和竞争力。
浅谈商业银行数据治理
浅谈商业银行数据治理商业银行业务开展过程中会产生许多的数据，这些数据包扌舌了客户基木信息、客户与银行之间的业务信息、系统日志及交易日志等。
加强商业银行的数据治理工作对于确保其安全稳定运营，实现业务管理创新具有十分重要的意义。
商业银行数据治理的内容一般包括数据治理机制的建立、明确数据责任人、数据管理制度及流程的建立及执行、数据标准制定等。
数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性）。
一、商业银行数据治理的必要性1、商业银行安全稳定运营的需要。
数据是银行的生命线，银行需要妥善保管客户的交易信息，避免泄露或非法篡改，给客户和银行造成不必要的损失。
不同业务系统之间数据的一致性对于保障各项业务的有效开展也很重要。
突发事件发生时，数据的完整性和可用性对于关键业务系统的及时恢复更是实现银行业务连续的关键。
2、商业银行风险管理的需要。
商业银行是经营风险的企业，信贷管理部门需要密切关注贷款分类以及客户信息的变动，以保证其资产分类的准确性，这对于提高银行资产质量，减少非预期损失十分关键，环球市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析，资产负债管理部门也需要通过对数据进行分析，为各经营机构设定业务限额，在保证安全的情况下实现全行效益最大化。
3、商业银行业务及管理创新的需要。
金融全球化和金融脱媒的加速，商业银行之间的竞争越来越激烈，传统“吃利差”的经营方式而临极大的挑战，商业银行需要退出各种中间业务、理财服务等，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验。
而上述的创新都需要商业银行利用匹工具对客户信息和业务数据进行挖掘, 并按照需要进行比对分析，高质量的数据无疑是基础。
4、合规的需要。
2006年银监会制定了我国商业银行分步实施新资木协议的指导意见，新资木协议需要对信用风险、市场风险和操作风险实现资木计量，除非银行采用最低级的计量方法（由此带来的就是需要的风险资本增大），都需要一定量的数据积累，缺乏有效的数据己经成为各大银行新资本协议实施中的难点。
商业银行的数据治理与合规管理
商业银行的数据治理与合规管理商业银行作为金融行业的重要组成部分，承担着资金的储蓄、贷款、结算等重要金融服务职能。
随着信息化时代的到来，数据治理与合规管理成为商业银行不可忽视的重要环节。
本文将从数据治理和合规管理两个方面，探讨商业银行在这方面的挑战与应对措施。
一、数据治理数据治理是指对商业银行内部数据的管理和监控。
在信息化时代，商业银行面临大量的客户、交易和业务数据，如何对这些数据进行有效的管理和利用，已经成为商业银行发展的关键。
数据治理需要从数据质量、数据安全和数据利用三个方面进行思考和应对。
首先，数据质量是数据治理的基础。
商业银行的数据质量直接影响到金融服务的可靠性和有效性。
因此，商业银行需要建立完善的数据质量管理体系，包括数据采集、清洗、存储和验证等环节。
同时，商业银行还需要加强数据质量监控，及时发现和排除数据异常，确保数据的准确性和一致性。
其次，数据安全是数据治理的核心。
商业银行承载着大量的客户个人信息和交易敏感数据，如何保障这些数据的安全已经成为商业银行必须面对和解决的问题。
商业银行需要建立健全的数据安全管理制度和技术体系，加强对数据的保护和防控，包括加密传输、访问权限控制、数据备份和灾备等措施。
同时，商业银行还需要及时跟踪和应对新的数据安全威胁和风险，保持对数据安全的高度警惕。
最后，数据利用是数据治理的目标。
商业银行拥有大量的客户数据和交易数据，如何充分利用这些数据，提升金融服务和业务运营能力，已经成为商业银行的重要课题。
商业银行可以通过数据分析和挖掘技术，对客户需求、产品创新和风险控制等方面进行深入洞察和预测。
同时，商业银行还可以利用数据共享和开放接口等方式，与合作方进行数据交换和合作，拓展金融服务的边界和深度。
二、合规管理合规管理是商业银行在数据治理中需要兼顾的重要内容。
商业银行作为金融机构，需要遵守国家法律法规和监管要求，确保业务活动的合法合规。
首先，商业银行需要建立健全的合规管理体系。
浅谈商业银行数据治理
浅谈商业银行数据治理在商业银行数字化转型诉求日益迫切的今天，能够高效获取高质量的数据并加以分析利用，充分发挥数据价值，是商业银行实现数字化转型的重要支撑，从而推动金融高质量发展，提高金融服务效率，更好地服务实体经济和满足人民群众需求。
在这样的背景下，商业银行数据治理的工作效率和成效就显得特别重要，只有夯实了数据基础，有高质量数据的支撑，商业银行的数字化转型之路才能行稳致远。
一、商业银行开展数据治理的背景(一)监管政策及相关要求从监管层面来看，自2018年银保监会下发《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)以来，该《指引》为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导。
在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求，并对数据治理进行了定义。
2021年银保监会发布《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”纳入了评价体系，权重占比5%，“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标，银行业的数据治理成为了“严监管”的重要领域。
2022年银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中更是提出“健全数据治理体系。
制定大数据发展战略，确立企业级的数据管理部门，发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。
完善数据治理制度，运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。
完善考核评价机制，强化数据治理检查、监督与问责。
加强业务条线数据团队建设。
”2022年人民银行印发《金融业数据能力建设指引》旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据，引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，充分释放数据要素价值，为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础，打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力。
(二)数据治理的概念和基本原则数据治理是指银行业银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
商业银行数字化转型的数据治理问题
■金融科技I T主持人：王彦博王炜Data Governance inDigital Transformation of Commercial Banks 商业银行数字化转型的数据治理问题■张淑芬尹振涛近年来，数字经济的蓬勃发展推动了商业银行的数字化转型。
突如其来的新冠疫情，给商业银行带来不同程度的影响，也成为商业银行数字化转型的助推器和催化剂。
随着数字化转型步伐的加快，对数据治理提出了更高要求，商业银行数据质量、数据标准和数据安全问题面临的困境变得尤为突出。
商业银行应当釆取措施妥善应对，切实做好数据治理工作，提高数据治理水平，完善数据治理架构，提高数据质量，建立健全数据标准体系，切实保障数据安全，在业务经营、风险防控、内部管理与监管合规等方面充分发挥数据的作用，利用数据治理，实现数据驱动决策，为高质量发展夯实数据基础。
商业银行应以数据治理为契机，加快推进数字化转型，全面提高数字化水平，实现由传统银行向更加数据化、自动化和智能化的数字化银行转变。
数据治理概述根据银保监会2018年5月发布的《银 行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》），商业银行的数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定 和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据管理高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
目前，数据治理的相关定义并不一致。
张绍华等从体系框架的角度，将大数据治理定义为是对组织的大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。
郑大庆等从概念体系角度，认为数据治理需要从目标、权力层次、治理对象及解决的实际问题四个方面来解析数据治理概念。
索罗斯从广义信息治理计划的角度，认为数据治理即制定与大数据相关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。
M o h a n a p r iy a等从部署及管理的角度，认为大数据治理是企业数据可获得性、可使用性、完整性、安全性的部署及全面管理。
商业银行数据治理管理办法(试行)
商业银行数据治理管理办法(试行)第一章总则第一条为加强商业银行(以下简称:本行)数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《银行业监督管理法》《银行业金融机构数据治理指引》等法律法规，制定本办法。
第二条数据治理是指本行通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
第三条数据治理纳入本行公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。
第四条数据治理遵循以下基本原则:(一)全覆盖原则。
数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。
(二)匹配性原则。
数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。
(三)持续性原则。
数据治理应当持续开展，建立长效机制。
(四)有效性原则。
数据治理应当推动数据真实准确客观反映本行金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。
第五条本行应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。
董事长对监管数据质量承担最终责任。
第二章数据治理架构第六条本行应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。
第七条董事会负责制定数据战略，审批或授权审批与数据治理相关的重大事项，督促高级管理层提升数据治理有效性，对数据治理承担最终责任。
第八条监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。
第九条高级管理层负责建立数据治理体系，确保数据治理资源配置，制定和实施问责和激励机制，建立数据质量控制机制，组织评估数据治理的有效性和执行情况，并定期向董事会报告。
第十条计划财务部是数据治理的归口部门,牵头负责实施数据治理体系建设，协调落实数据管理运行机制，组织推动数据在经营管理流程中发挥作用，负责监管数据相关工作，设置监管数据相关工作专职岗位。
银行数据治理工作总结个人
银行数据治理工作总结个人
银行数据治理工作总结。
作为银行业务的重要组成部分，数据治理工作对于银行的发展和稳定至关重要。
在过去的一段时间里，我有幸参与了银行数据治理工作，并在实践中积累了一些经验和体会，现在我想就此进行总结和分享。
首先，银行数据治理工作需要建立完善的数据管理体系。
在这个体系中，包括
数据的采集、存储、清洗、分析和使用等各个环节。
只有建立了完善的数据管理体系，才能保证银行数据的质量和安全性，为业务发展提供有力支撑。
其次，银行数据治理工作需要加强数据安全保护。
随着信息技术的不断发展，
数据泄露和数据安全问题成为了银行业务面临的一大挑战。
因此，我们需要加强数据安全保护工作，建立健全的数据安全管理制度，加强数据加密和权限控制，确保银行数据的安全性和完整性。
另外，银行数据治理工作需要注重数据质量管理。
数据质量对于银行业务的决
策和运营至关重要，因此我们需要建立数据质量管理体系，加强数据质量监控和评估，及时发现和解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
最后，银行数据治理工作需要注重数据合规管理。
随着金融监管政策的不断加强，银行业务需要严格遵守相关法规和规定，因此我们需要加强数据合规管理工作，确保银行数据的合法合规使用，避免出现违规行为和风险。
总的来说，银行数据治理工作是一个复杂而又重要的工作，需要我们加强数据
管理体系建设，加强数据安全保护，注重数据质量管理，以及加强数据合规管理，为银行业务的发展和稳定提供有力支撑。
希望我们能够在这个领域不断学习和探索，不断提升自己的数据治理能力，为银行业务的发展做出更大的贡献。
银行数据治理工作总结个人
银行数据治理工作总结个人银行数据治理工作总结。
作为银行行业的从业者，数据治理工作是我们必须重视和不断完善的重要工作之一。
在过去的一段时间里，我有幸参与了银行数据治理工作，并从中学到了许多宝贵的经验和教训。
在此，我想分享一下我个人对银行数据治理工作的总结和思考。
首先，银行数据治理工作的重要性不言而喻。
作为金融机构，银行的核心业务之一就是处理大量的客户数据，如存款、贷款、交易等。
这些数据不仅仅是银行的资产，更是客户信任和隐私的重要保护对象。
因此，数据治理工作的重要性不言而喻。
只有做好数据的收集、存储、处理和保护工作，才能确保客户信息的安全和银行业务的稳健运行。
其次，银行数据治理工作需要全员参与和重视。
在过去的工作实践中，我发现数据治理工作不仅仅是技术人员的责任，更需要全员参与和重视。
从高层管理者到普通员工，每个人都应该对数据治理工作有清晰的认识和责任心。
只有形成全员参与的氛围，才能真正做到数据的全面治理和保护。
另外，银行数据治理工作需要不断完善和创新。
随着金融科技的发展和客户需求的变化，银行数据治理工作也需要不断完善和创新。
我们需要不断学习和了解最新的数据治理理念和技术，及时调整和优化我们的数据治理策略和措施。
只有不断完善和创新，才能跟上时代的步伐，确保银行数据的安全和合规。
综上所述，银行数据治理工作是一项重要而复杂的工作，需要全员参与和重视，不断完善和创新。
只有做好数据治理工作，才能确保银行业务的稳健运行和客户信息的安全。
希望我们每个人都能牢记这一点，共同努力，为银行数据治理工作做出更大的贡献。
银行数据治理制度
银行数据治理制度是银行为了有效管理和保护数据资产而制定的一套规章制度和流程。
数据治理涉及到数据的收集、存储、处理、传输和使用等方方面面，其目标是确保数据的质量、安全、合规性和可用性。
以下是银行数据治理制度可能包括的一些关键方面：1.数据管理和质量控制：•数据收集和录入标准：确保数据按照规定的标准进行收集和录入。
•数据质量评估：实施数据质量检查和评估，纠正或清理低质量数据。
•数据字典和元数据：维护数据字典和元数据，明确数据的定义和用途。
2.数据安全和隐私：•数据访问控制：制定权限管理策略，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
•数据加密：采用加密技术保护数据在传输和存储过程中的安全性。
•合规性：确保数据的使用符合相关法规和政策，尤其是与客户隐私有关的法规。
3.数据治理组织和架构：•数据治理委员会：设立数据治理委员会，负责制定、审核和更新数据治理政策。
•数据管理团队：设立专门的数据管理团队，负责具体的数据管理任务，包括数据清理、维护和监控。
4.数据生命周期管理：•数据保留策略：规定数据的保留期限和处理方式，确保合规性。
•数据归档和销毁：实施数据归档和安全销毁措施，以释放存储空间并降低安全风险。
5.数据分发和使用：•数据共享政策：明确数据共享的条件和方式，保障数据的合理使用。
•数据监控和审计：建立监控和审计机制，追踪数据的使用情况，发现并防范潜在的问题。
6.技术基础设施：•数据架构：建立合理的数据架构，确保数据的集成和互操作性。
•数据备份和恢复：制定数据备份和恢复计划，以防数据丢失或系统故障。
7.培训和意识：•员工培训：为员工提供关于数据治理政策和流程的培训，提高其对数据安全和合规性的认识。
•沟通和宣传：通过内部沟通和宣传活动，强调数据治理的重要性，并促使员工遵循相关政策。
这只是一个概述，具体的数据治理制度将根据银行的规模、业务模型、法规要求和内部政策等因素而有所不同。
在实施数据治理制度时，银行通常会与法律、合规和风险管理等部门紧密合作，以确保制度的有效性和合规性。
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浅谈商业银行数据治理
商业银行业务开展过程中会产生许多的数据，这些数据包括了客户基本信息、客户与银行之间的业务信息、系统日志及交易日志等。
加强商业银行的数据治理工作对于确保其安全稳定运营，实现业务管理创新具有十分重要的意义。
商业银行数据治理的内容一般包括数据治理机制的建立、明确数据责任人、数据管理制度及流程的建立及执行、数据标准制定等。
数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性）。
一、商业银行数据治理的必要性
1、商业银行安全稳定运营的需要。
数据是银行的生命线，银行需要妥善保管客户的交易信息，避免泄露或非法篡改，给客户和银行造成不必要的损失。
不同业务系统之间数据的一致性对于保障各项业务的有效开展也很重要。
突发事件发生时，数据的完整性和可用性对于关键业务系统的及时恢复更是实现银行业务连续的关键。
2、商业银行风险管理的需要。
商业银行是经营风险的企业，信贷管理部门需要密切关注贷款分类以及客户信息的变动，以保证其资产分类的准确性，这对于提高银行资产质量，减少非预期损失十分关键，环球市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析，资产负债管理部门也需要通过对数据进行分析，为各经营机构设定业务限额，在保证安全的情况下实现全行效益最大化。
3、商业银行业务及管理创新的需要。
金融全球化和金融脱媒的加速，商业银行之间的竞争越来越激烈，传统“吃利差”的经营方
式面临极大的挑战，商业银行需要退出各种中间业务、理财服务等，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验。
而上述的创新都需要商业银行利用BI工具对客户信息和业务数据进行挖掘，并按照需要进行比对分析，高质量的数据无疑是基础。
4、合规的需要。
2006年银监会制定了我国商业银行分步实施新资本协议的指导意见，新资本协议需要对信用风险、市场风险和操作风险实现资本计量，除非银行采用最低级的计量方法（由此带来的就是需要的风险资本增大），都需要一定量的数据积累，缺乏有效的数据已经成为各大银行新资本协议实施中的难点。
同时《商业银行信息科技风险管理指引》也对数据管理提出了明确的要求，（第三十一条）“商业银行应制定相关制度和流程，严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、备份、恢复、清理和销毁”；（第三十六条）“商业银行应制定并落实相关制度、标准和流程，确保信息系统开发、测试、维护过程中数据的完整性、保密性和可用性。
”（第四十二条）“商业银行应按照有关法律法规要求保存交易记录，采取必要的程序和技术，确保存档数据的完整性，满足安全保存和可恢复要求”。
同时财政部、国资委、证监会等政府监管部门都提出了一些与银行风险管理、内部控制相关的要求，这其中数据管理也是重点。
二、商业银行数据治理要点
商业银行数据治理的内容主要包括：明确数据治理主体，建立数据质量标准，加强数据生命周期全过程管理。
1、明确商业银行数据治理主体。
目前在商业银行数据治理工作不到位，数据管理混乱的主要原因就是责任主体不清楚。
一般来说，数据治理应该是商业银行高级管理层的职责，需要在高级管理层中指定人员牵头负责全行数据治理工作，本着高效精简的原则，可以将数据治理的职责赋予给高级管理层下属的某个委员会，该委员会负责确定全行数据治理的目标、原则，批准数据管理的相关制度、标准及流程，对数据管理中的其他重大问题进行决策。
实际中可以按照数据的来源对数据进行分类，对每类数据分别制定责任部门或责任人，负责具体管理事务。
2、建立数据质量标准。
商业银行在明确了业务架构、确定了业务流程之后，应该能够基本确定数据的种类。
某项业务流程无论是否实现自动化，都应该明确数据种类及每类数据包含的要素。
业务部门和科技部门应该共同确定数据架构，明确数据之间的关联关系，建立数据视图。
这对于日常数据管理以及数据挖掘工作的有效开展都将提供支撑。
3、加强数据生命周期全过程管理。
数据生命周期管理（Data Li fe cycle Management，DLM）涉及数据从创建到其失去商业价值或按规定要求被删除的整个管理过程。
一般包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁四个方面。
1）数据生成及传输：数据应该能够按照数据质量标准和业务需要产生，应采取措施保证生产数据的准确性和完整性，业务系统上线前应该进行必要的安全测试，以保证上述措施的有效性。
对于手工
流程中产生的数据在相关制度中明确要求，并通过事中复核、事后检查等手段保证其准确性和完整性。
数据传输过程中需要考虑保密性和完整性的问题，对不同种类的数据分别采取不同的措施防止数据泄漏或数据被篡改，如离线磁带的传输应比照运钞车的标准、局域网中关键数据采用光缆或屏蔽双绞线传输等等。
2）数据存储：这个阶段除了关注保密性、完整性之外，更要关心数据的可用性，对于大部分数据应采取分级存储的方式，不仅存储在本地磁盘上，还应该在磁带上，甚至远程复制到磁盘阵列中，或者采用光盘库进行存储。
对于存储备份的数据要定期进行测试，确保其可访问其数据完整。
数据的备份恢复策略应该由数据的责任部门或责任人负责制定，科技部门可以给予相应的支持。
同时还需要注意因为业务需要或信息科技系统故障处理的需要，可能对数据进行进行修改，商业银行必须在数据管理办法中明确数据修改的申请审批流程，审慎对待后台数据修改。
3）数据处理和应用：商业银行需要对数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有价值的信息，为保证过程中数据的安全性，一般应采用联机处理，系统只输出分析处理的结果。
但是实际中，商业银行因为相关数据分析系统建设不到位，需要从数据库中提取数据后再对数据进行必要的分析处理，在这个过程中就需要关注数据提取操作是否可能对数据库造成破坏、提取出的数据在交付给分析处理人员的过程中其安全性是否会降低、数据分析处理的环境安全性等等。
因为人为编制测试数据的工作量比较大，或者不能完全满足系统
测试需要，系统测试时存在直接采用生产数据作为测试用数据的情况，这个过程中需要关注数据的保密性问题，应考虑采用对数据采用变形处理。
4）数据销毁：这个阶段主要涉及数据的保密性。
商业银行应明确数据销毁的流程，采购必要的工具，数据的销毁应该有完整的记录。
尤其是对于需要送出外部修理的存储设备，送修之前应该对数据进行可靠的销毁。
随着商业银行进入“后数据集中时代”，加强数据治理已经成为各商业银行的重中之重，在这个过程中如何借鉴欧美银行的先进经验，结合我国商业银行的实际，建立具有中国商业银行特色的数据治理机制，是值得探讨的一个课题。