商业银行数据治理与应用 —以光大银行为例
光大银行的大数据风控能力建设与实践
光大银行的大数据风控能力建设与实践今天，大数据已经影响到社会的各个领域，作为金融科技的核心组成部分，对银行各业务领域的影响不言而喻。
银行是经营风险的企业，金融科技的应用使得银行产品向线上化、复杂化、智能化方向发展，如何利用大数据技术高效、合理地在业务环节进行必要的风险控制，以规避各类法律、欺诈、违约风险，是银行面临的巨大挑战。
在大数据应用的过程中，银行一方面要加强创新、促进数据价值转化；另一方面要建设高质量、安全的数据基础平台。
光大银行构建了完备的大数据治理体系，通过数据产品化机制支持风控领域的大数据创新与实践，在科技层面提供从工具、机制、技能到解决方案的一整套综合服务能力，有效满足全行各业务条线的大数据智能化发展需求。
近年来，光大银行推进大数据资产管理机制，在保障数据资产质量、安全的前提下构建全行数据地图，涵盖内、外部结构化和非结构化数据内容。
在技术平台上持续建设多元化大数据平台，对多渠道、多来源数据进行加工融合。
同时，持续推进大数据创新社区发展，提倡“像外行一样思考，像专家一样实践”，启发全行大数据文化意识，并通过大数据实验室机制促进创新需求的研发和落地。
一、大数据能力建设1、数据资产管理机制大数据资产管理是大数据能力建设的基石，光大银行从2008年开始进行数据标准建设，2012年规划全行数据体系，2016年完成大数据治理规划。
在十年发展过程中光大银行坚持一项基本原则，那就是数据管理与数据应用要保持整体上的平衡，相互支持进而促进整体的螺旋上升。
有效的数据管理保障了数据的安全、质量，还有高效率，在当前背景下，数据管理各个领域正在向全生命周期的数据资产管理机制转化；目标是在数据安全可控的前提下，更加充分、有效地挖掘数据价值，持续高效地支持数据价值转化。
在实践中，光大银行以企业级数据模型建设为出发点，开展数据资产管理机制、数据资产库及知识库的建设，让所有使用数据的人员能通过这个体系了解到有什么数据、数据在哪儿、数据质量怎么样等信息，旨在提升数据的使用效率。
光大银行获奖项目案例
光大银行获奖项目案例
光大银行是中国一家知名的商业银行，其在金融领域的获奖项目案例有很多。
以下是其中一些典型的案例：
1. 2019年，光大银行荣获“2019亚洲数字化银行创新奖”。
该奖项是由国际金融杂志《亚洲银行家》颁发的，表彰在数字化银行领域取得突出成就的金融机构。
光大银行凭借其在数字化转型方面的卓越表现和创新成果获得了这一殊荣。
2. 2018年，光大银行荣获“2018年度中国银行业金融科技创新大奖”。
这一奖项是由中国银行业协会主办，旨在表彰在金融科技创新领域取得显著成就的银行机构。
光大银行凭借其在金融科技创新和应用方面的突出表现而获得了该奖项。
3. 2017年，光大银行荣获“2017年度互联网金融创新产品奖”。
这一奖项是由行业权威机构评选颁发，光大银行凭借其在互联网金融领域推出的创新产品和服务获得了这一殊荣。
这些获奖项目案例充分展现了光大银行在数字化转型、金融科技创新和互联网金融领域的卓越表现，同时也体现了其在金融行业
中的领先地位和影响力。
这些成就不仅彰显了光大银行在技术创新
和金融服务方面的实力，也为其赢得了业界和客户的高度认可和信赖。
光大银行将继续努力，不断推动金融科技创新，提升服务水平，为客户创造更大的价值。
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技术的飞速发展和互联网时代的到来，商业银行面临着日益增加的客户数据和信息量，如何处理这些海量数据并转化为商业价值成为了银行业的关键挑战之一。
大数据技术的蓬勃发展为商业银行提供了全新的解决方案，大数据的运用已经成为了银行业发展的重要驱动力。
本文将就大数据在商业银行中的运用与发展进行探讨。
一、大数据在商业银行中的应用1. 个人信贷在过去，银行在进行个人信贷时往往依靠客户的信用记录和收入情况来做风险评估，这种方法存在着一定的盲点和局限性。
而大数据技术的应用为银行带来了全新的信贷风险评估方式，银行可以通过分析客户的社交网络、消费行为、车辆信息等大数据来更全面地评估客户的信用风险，从而提高信贷决策的准确性和效率。
2. 风险管理在金融领域，风险管理一直是一个非常重要的领域。
大数据技术可以帮助银行更好地分析和预测风险，提高对市场风险、信用风险和操作风险的识别和应对能力。
通过大数据分析，银行可以更加准确地测算资产负债风险，提升资产负债管理效率，降低风险负担。
3. 营销与客户关系管理大数据技术可以帮助银行更好地理解客户的需求和行为，为银行提供更加精准的营销策略和服务方案。
通过对大数据的分析，银行可以更好地挖掘客户的潜在需求，提供更加个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
4. 交易监控与反洗钱随着金融市场的不断发展和金融交易的复杂化，交易监控和反洗钱工作变得越来越重要。
大数据技术可以帮助银行更好地监控和分析交易数据，发现异常交易和风险交易，提高反洗钱的准确性和效率，降低洗钱和欺诈风险。
二、大数据在商业银行中的发展趋势1. 数据治理与安全随着大数据技术的应用，银行面临着越来越多的数据来源和数据类型，数据治理和数据安全成为了银行管理的重要挑战。
未经规范和控制的数据可能会带来潜在的风险和问题。
数据治理和数据安全将成为未来银行发展的重要方向，银行需要加强对数据的管理和控制，保障数据的安全和合规。
商业银行运营中的大数据治理与隐私保护
商业银行运营中的大数据治理与隐私保护近年来，随着信息技术的不断发展，商业银行日常运营中的数据量呈现爆炸式增长的趋势。
这些海量的数据，被统称为大数据，对商业银行的运营和决策起到了关键的作用。
然而，与此同时，大数据治理与隐私保护也成为商业银行面临的重要挑战。
本文将探讨商业银行运营中的大数据治理以及隐私保护的问题。
一、商业银行大数据治理1. 数据收集与整合商业银行需要从不同的渠道和数据源收集数据，例如客户信息、交易记录、市场数据等等。
为了保证数据的准确性和完整性，银行需要建立高效的数据收集机制，并对收集到的数据进行整合和清洗，以便后续的数据分析与使用。
2. 数据质量控制商业银行大数据治理的关键环节是数据质量控制。
银行需要建立完善的数据质量控制体系，包括数据准确性、一致性、完整性等方面的监控和验证。
只有确保数据质量高，银行才能准确地从数据中提取有价值的信息，做出正确的决策。
3. 数据安全与风险管理随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私泄露成为商业银行面临的风险之一。
商业银行需要建立健全的数据安全管理机制，包括数据加密、权限控制、防范恶意攻击等措施，以保护客户数据不受未授权的访问和使用。
二、商业银行隐私保护1. 合规与法律要求商业银行处理客户数据时，需要遵守相关的法律和法规要求，保护客户的隐私权益。
银行应建立健全的隐私保护政策，并明确规定个人数据的使用范围和目的，以确保数据使用符合法律要求，并得到客户的明确同意。
2. 数据匿名化与脱敏处理为保护客户隐私，商业银行在使用客户数据进行分析和应用时，应采取匿名化和脱敏处理等措施，确保个人身份信息无法被识别。
同时，银行还需要定期监测和评估数据使用和共享过程中的隐私风险，及时发现并解决问题。
3. 隐私保护教育与意识培养隐私保护不仅仅是技术层面的措施，更需要全员参与。
商业银行应通过员工培训和教育，提高员工对隐私保护的意识和重视程度，并确保员工遵守相关的隐私保护政策和规定。
构建大数据能力核心引擎,主动拥抱金融科技创新——中国光大银行
构建大数据能力核心引擎，主动拥抱金融科技创新——中国光大银行大数据治理体系规划与实施作者：李璠，柯丹来源：《中国金融电脑》 2017年第5期面对澎湃的金融科技创新浪潮，光大银行科技条线以“稳健运营、积极进取”为指导方针，以大数据治理为核心引擎，驱动大数据在业务场景下有效应用。
在夯实管理的基础上，持续提升全行大数据产品化能力、大数据技术能力以及数据管理能力，为光大银行实现“四化”经营转型目标提供有力技术支撑。
伴随着以大数据、人工智能、云计算、区块链为代表的信息技术的高速发展，金融科技成为金融和科技两大领域的市场热点，越来越多的金融机构应用技术手段变革金融体系的各个方面。
2016 年，光大银行提出了综合化、特色化、轻型化、智能化的业务战略目标，促进信息技术在产品营销、客户服务、风险管控等业务领域中的应用以及推动金融科技创新成为实现这一业务战略目标的必然选择。
光大银行未雨绸缪，在同业中率先构建大数据治理体系并进行实施规划，给大数据业务应用这辆“战车”配备了精良的核心引擎，在组织、人员、方法、技术、机制等多方面进行大数据应用及其基础能力建设，驱动“战车”全力前进。
一、光大银行大数据治理体系构建方法光大银行从2006 年开始建设数据仓库，2011 年启动数据治理体系的建设，依据数据治理的成熟方法论（DAMA、DGI、IBM 数据治理方法论），结合企业业务发展战略，制定数据战略、构建银行数据治理体系、建立数据治理组织和机制、厘清数据应用架构规划、启动数据治理任务，并根据实施路线图有序推进治理落地，通过数据治理体系建设培育银行内数据管理与运用文化，使数据应用能力实现可持续发展。
传统的数据治理与管理能力从2012 年的基本管理阶段，经过主动管理阶段，至2016 年末迈入量化管理阶段。
其中，数据成熟度的五个阶段为：初级阶段、基础管理、主动管理、量化管理、持续优化。
大数据是互联网、人工智能等技术发展的产物，它是开放的、活跃的，同时也是多变的，大数据治理体系在框架上虽然可以借鉴成熟的数据治理与管理理论，但在定义、目标以及方法、技术上与传统数据治理有显著不同。
光大银行科技运营数据治理白皮书
光大银行科技运营数据治理白皮书在当今数字化信息时代，数据已经成为企业发展的重要推动力和决策依据。
作为银行业的一员，光大银行深知数据资产的重要性，对数据的有效治理成为了企业发展的必经之路。
为了更好地推动数据治理工作，光大银行特别制定了《科技运营数据治理白皮书》，旨在规范和强化银行科技运营数据治理，确保数据安全、合规及有效利用。
1. 背景与意义包括但不限于遵守监管要求、提升数据价值、推动数字化转型、降低经营风险等。
光大银行自成立以来，始终秉持着对数据的严谨态度和尊重。
为了更好地发挥数据价值，推进企业发展，光大银行积极推动数据治理工作，将数据治理纳入企业战略中。
2. 数据治理原则光大银行数据治理工作应遵循的原则：全面性、及时性、准确性、权责清晰、一致性、机动性、保密性、完整性等。
据此，光大银行建立了一整套完善的数据治理机制，确保数据的获得、使用、共享、存储等环节都能得到科学规范的管理。
3. 数据治理框架为了更好地落实数据治理原则，光大银行制定了数据治理框架。
该框架明确了数据治理的目标和范围，为数据治理落地提供了指导和依据。
4. 数据治理流程光大银行规定了数据治理的详细流程，包括数据收集、整理、保管、利用等一系列环节，确保了数据治理工作的系统性和全面性。
5. 数据治理技术支持为了更好地支持数据治理工作，光大银行投入大量资源引入了国际先进的数据治理技术，确保数据的安全和合规性。
6. 数据治理成效通过数据治理工作的不断推行，光大银行获得了显著的成效。
在数据安全、数据合规性、数据利用效率等方面都取得了较大的进步，有效推动了银行业务的发展。
7. 数据治理展望未来，光大银行将继续深化数据治理工作，加大对数据治理技术的投入，完善数据治理框架和流程，推动数字化转型，提升数据利用效果，为企业可持续发展提供更有力的保障。
结语《光大银行科技运营数据治理白皮书》的制定和落实，对光大银行数据治理工作起到了积极的推动作用，为光大银行的数字化转型和持续发展奠定了坚实的基础。
商业银行的大数据分析应用案例
商业银行的大数据分析应用案例随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为了商业银行进行业务决策和精细化管理的重要驱动力。
本文将以商业银行的大数据分析应用案例为背景，介绍商业银行如何利用大数据分析技术来提升运营效率、风控能力、客户体验以及推动业务创新。
1. 精准营销商业银行通过挖掘大数据，可以对客户进行精准画像，通过深入分析客户的消费行为、倾向和偏好，实现更精准的营销。
例如，通过数据分析，银行可以根据客户的消费历史和风险评估，为客户提供个性化的产品和服务推荐，从而提高产品销售的效率和精准度。
2. 欺诈风险检测商业银行利用大数据分析技术可以实时监测和检测潜在的欺诈行为。
通过分析大量的交易数据，结合机器学习算法和行为模式识别，银行可以实时发现异常交易和模式，提前预警并采取措施遏制欺诈风险的扩大。
这对于保护客户资产安全和银行声誉具有重要意义。
3. 风险管理商业银行通过大数据分析技术，可以更好地识别和监控风险。
银行可以根据大数据分析的结果，准确评估信用风险、市场风险和操作风险等，并实时调整风险策略，提高风控能力。
此外，银行还可以利用大数据分析来建立客户行为模型，提前发现和预测潜在的违约客户，从而采取针对性的措施防范风险。
4. 优化运营效率商业银行通过大数据分析技术可以对内部业务流程进行优化与改进。
通过分析业务数据和员工绩效数据，银行可以找出痛点和瓶颈，从而优化决策流程和资源配置，提高运营效率。
此外，通过大数据分析技术，银行还可以辅助预测市场需求、优化存贷款产品结构，提升资金利用效率。
5. 客户体验提升商业银行利用大数据分析技术，可以更好地理解客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度。
通过分析客户的交易记录、浏览行为和社交媒体数据，银行可以为客户提供更加贴心和个性化的金融服务，例如定制化的理财规划、智能投资建议等，提升客户体验。
综上所述，商业银行的大数据分析应用案例体现了大数据在银行业中的重要作用。
商业银行对大数据的运用及应对策略
商业银行对大数据的运用及应对策略近年来，大数据技术的发展和应用给各个行业带来了巨大的变革，商业银行也不例外。
商业银行作为金融行业的重要组成部分，拥有海量的数据资源。
运用好大数据技术，可以帮助银行挖掘出更多的商机，提高风险管理水平、提升服务质量等。
首先，商业银行可以通过大数据分析来挖掘客户需求。
商业银行拥有海量的客户信息，包括个人信息、交易记录、信用记录等。
利用大数据技术，可以对这些数据进行分析，找出客户的消费习惯、购买能力等，从而精准推荐适合客户的金融产品。
同时，通过对客户数据的挖掘，可以为银行开发新的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
其次，商业银行可以利用大数据技术进行风险管理。
商业银行的核心业务之一就是风险管理，包括信用风险、市场风险等。
利用大数据技术，可以对客户的信用记录、借贷行为进行分析，通过建立模型来预测客户的信用风险。
同时，通过对市场数据的实时监控和分析，可以及时发现并应对市场风险。
将大数据技术应用于风险管理，可以提高银行的风险管理能力和效益。
再次，商业银行可以通过大数据技术提升营销能力。
根据客户数据的分析结果，商业银行可以制定个性化的营销策略，准确地找到目标客户，提高营销效果。
同时，商业银行还可以通过对大数据的分析，了解市场趋势和客户需求的变化，及时调整产品和服务，保持竞争优势。
最后，商业银行应对大数据带来的挑战，需要制定相应的策略。
首先，商业银行需要加强对数据的整合和清洗，确保数据的质量和有效性。
其次，商业银行需要建立完善的数据安全体系，保护客户隐私和个人信息的安全。
同时，商业银行还需要提升员工的数据分析能力和数据治理能力，确保大数据技术的有效运用。
总之，商业银行对大数据的运用可以带来巨大的商机和竞争优势。
通过利用大数据技术，商业银行可以挖掘客户需求、提高风险管理能力、提升营销效果等。
然而，商业银行在运用大数据技术时也需要注意保护客户隐私和个人信息的安全，加强数据整合和清洗工作，提升员工的数据分析能力和数据治理能力。
光大银行银行管控不良资产经典案例范文
光大银行银行管控不良资产经典案例范文
光大银行银行管控不良资产是一个重要的课题，下面是一个典型案例范文供您参考。
案例背景：
光大银行是中国一家领先的商业银行，由于多年的经营发展，其贷款资产规模不断扩大。
然而，在金融市场不稳定和经济下行压力增大的背景下，光大银行不良资产逐渐增加，给其带来了巨大的风险和压力。
案例分析：
光大银行在面对不良资产快速增加的挑战时，采取了一系列管控措施，以降低风险并保护公司利益。
1.建立全面的风险评估体系：光大银行成立了专门的风险管理部门，建立了全面的风险评估体系。
该体系通过对客户信用、资产质量和市场环境等方面的评估，及时识别并评估不良资产风险，为决策制定提供了依据。
2.加强贷款审批流程和风险管理机制：光大银行加强了贷款审批流程和风险管理机制，强化了内部控制措施。
不良资产贷款的审批流程更加严格，审查标准更加细致，降低了风险担忧。
3.优化不良资产处置管理：针对不良资产，光大银行建立了专门的处置管理部门。
该部门通过制定合理的处置方案和举措，积极化解风险。
光大银行充分利用资产转让市场，通过与其他金融机构进行债权转让、资产出售等方式，加速不良资产的处
置进程，减少风险暴露。
4.加强内外部合作与沟通：光大银行积极与监管机构、其他金融机构以及行业协会等建立联系和合作关系，通过信息共享和经验交流等方式，互相学习，共同应对不良资产问题。
案例总结：
通过以上措施的实施，光大银行成功管控了不良资产问题，保证了公司的正常运营。
这个案例体现了光大银行的敏锐洞察力和积极应对能力，为其他银行在管控不良资产方面提供了有益的借鉴和参考。
大数据在商业银行的具体应用
大数据在商业银行的具体应用随着信息化和数字化的深入发展，大数据技术逐渐成为商业银行业务发展的有力工具。
大数据技术通过对海量数据的分析和挖掘，为商业银行提供了更精准的客户洞察、风险管理和产品创新等方面的支持。
本文将就大数据在商业银行的具体应用进行探讨。
一、客户洞察商业银行可以通过大数据技术对客户数据进行深度分析，挖掘客户的行为习惯、喜好和需求特征，从而更好地了解客户需求，精准推荐相关理财产品、信贷产品等。
大数据技术还可以帮助银行对客户进行精细化管理，根据客户的信用情况、财务状况等因素，制定个性化的产品营销策略，提升客户体验，增加客户粘性。
通过客户洞察，商业银行可以更好地满足客户需求，提升客户满意度。
二、风险管理大数据技术在风险管理方面也有着重要的应用。
商业银行可以通过大数据技术对客户的信用记录、资产负债情况、交易行为等数据进行分析，及时发现潜在的风险信号。
通过建立风险预警模型，商业银行可以对客户的信用风险进行及时监测和预警，降低不良贷款率，提高资产质量。
大数据技术还可以帮助银行建立反欺诈系统，通过对客户行为数据的分析，及时发现异常行为，提高对欺诈行为的识别和预防能力。
三、产品创新大数据技术为商业银行的产品创新提供了更多的可能性。
通过对客户数据和市场数据的分析，商业银行可以更好地挖掘客户需求，发现市场机会，推出更符合客户需求的金融产品。
通过对客户的消费行为和偏好进行分析，银行可以推出符合客户消费特点的信用卡产品；通过对小微企业的贷款需求进行分析，银行可以推出更灵活、更符合企业经营特点的小微贷款产品。
大数据技术还可以帮助银行对产品的销售和推广进行精准定位，提高产品的市场占有率和盈利能力。
四、营销策略大数据技术可以帮助商业银行制定更精准的营销策略。
通过对客户数据和市场数据的分析，银行可以更好地了解目标客户群体的特点和需求，制定个性化的营销方案，提高营销的精准度和有效性。
大数据技术还可以帮助银行进行客户细分，针对不同的客户群体制定差异化的营销策略，提高营销资源的利用效率，降低营销成本。
[精品]商业银行数据治理与应用
![[精品]商业银行数据治理与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/e66e4849a2161479171128ae.png)
[精品]商业银行数据治理与应用商业银行数据治理与应用近来，国内外经济形势异常复杂，为促进银行业健康发展，有效防范风险，中国银监会积极推进国内银行逐步实施巴塞尔新资本协议(Basel II 和Basel III)，并进一步提出了“CARPALS(腕骨)”监管原则，旨在推动国内各商业银行充分利用风险管理技术，提升风险管理内控水平，全面具备风险信息化管理能力，及时进行风险预警，调整经营策略，主动适应市场变化。
数据治理体系概述具备高度信息化管理能力，是国内银行向“以客户为中心”转型的要求，是银行业务决策、客户营销、内控管理向精细化发展的要求，是发挥风险管理技术应用价值、共享全行风险管理经验、全面提升风险管理能力的要求。
随着信息科技的日益发展，银行多年来为实现业务自动化处理建设了庞杂的IT应用系统，存储在这些应用系统中的海量数据为银行实现信息化管理提供了坚实的基础。
比如非零售信贷风险中的违约率计算、财务分析等，零售信用风险中的催收打分卡、申请打分卡等，市场风险计量、操作风险事件识别等，高级风险技术中的经济资本计量、风险调整后资本收益率(RAROC)计算等相关指标考量，都需要银行对客户、客户集团、交易、合同、市场信息、产品、财务甚至IT系统操作信息等3,7年的数据积累以及整合与应用。
如何为精细化管理提供高效、高质的数据支持，数据治理由此成为商业银行面临的重要课题。
商业银行数据治理的内容，主要包括建立数据治理机制、数据管理制度及流程，以及数据标准制定等。
数据治理的最终目的是提升数据质量，通过有效的数据整合、数据应用与数据服务使企业真正具备业务信息化管理能力。
其中数据应用与数据服务包括面向财务管理、风险管理、绩效考核、客户营销四个方面的支持。
构建全面的数据治理体系，需从组织架构、管理流程和操作规范、IT应用技术、绩效考核支持四个纬度，对企业数据模型、数据架构(包括数据仓库、数据应用)、数据管理(包括数据质量、数据标准、元数据管理、数据安全等)、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设并且持续改进。
商业银行的大数据应用案例
商业银行的大数据应用案例随着互联网和信息技术的发展，各行各业都在积极探索大数据的应用。
商业银行作为金融机构的代表之一，也开始尝试利用大数据技术来提升业务水平、提高效率和降低风险等方面取得了许多创新的成果。
1. 金融风险控制商业银行在业务发展过程中一直关注着金融风险问题，特别是在风险控制和预测方面，大数据应用可以快速解析大量数据信息，提前发现问题风险，进行相应的预警和干预，从而减少不良资产率，保证银行业务的稳定发展。
2. 客户关系管理商业银行依托大数据技术，对客户信息进行大规模的数据挖掘和分析，将客户数据与业务数据相结合，为客户提供更加精准、个性化的金融产品和服务，并未客户提供更优质的体验，从而更加深入地了解客户需求，建立更加紧密的客户关系。
3. 营销策略优化商业银行通过大数据技术，获取消费者的行为数据、偏好数据、社交数据等多种数据信息，通过数据分析和建模，制定营销策略，并通过精准的定位和投放，提高宣传效果，进而增加业务转化率和营业额。
4. 信用风险分类管理商业银行通过大数据技术，深入挖掘和分析借款人的信用方面的数据以及其它与信用相关的数据，利用算法和模型对借款人的风险类别进行分类，形成个性化的信用评分和风险预测，从而加强对信贷风险的控制，保证业务的平稳运营。
5. 公共安全管理商业银行在公共安全领域，也有不少大数据应用案例。
例如，利用大数据技术，在银行的营业网点与ATM机上安装视频监控，实时监控交易过程，确保交易安全。
通过数据分析，可以发现一些异常情况并及时处置，从而保障银行业务的平稳运行。
综上所述，大数据技术的应用为商业银行带来了很多好处，提高了业务效率，提升了客户满意度，降低了风险和成本，也为金融行业发展指明了新的发展方向。
管理会计在商业银行的应用——以光大银行为例
作者： 韩曙光
作者机构： 中国光大银行青岛分行
出版物刊名： 金融会计
页码： 76-80页
主题词： 管理会计 商业银行 行为 应用 产品定价体系 业绩考核体系 银行业务 会计流程
摘要：推行管理会计，通过管理会计的方法，进行投人产出的分析，以实现预期的收益是商业银行当前提高竞争力的迫切需要。
完善的管理会计流程是开展和扩大银行业务的一项重要基础，这些流程包括：完整的战略计划和财务预算，明确的成本分配和报告系统，市场的资金转移定价和产品定价体系，以股东价值增值最大化为目标的业绩考核体系。
银行数据治理案例
银行数据治理案例一、确定治理目标在进行银行数据治理之前，首先需要明确治理的目标。
这些目标应当与银行的战略目标和业务目标保持一致。
例如，某银行的数据治理目标为“提升数据质量，保障数据安全，优化数据处理流程，提高数据处理效率”。
二、制定治理计划在确定了治理目标之后，需要制定相应的治理计划。
该计划应包括以下几个方面:1．确定治理的范围和重点，例如确定需要治理的数据类型、数据来源和数据处理流程等。
2．设定治理的时间表和里程碑，例如制定每季度的数据质量检查计划、每月的数据安全审计计划等。
3．分配资源和预算，例如为数据治理项目分配人力、物力和财力资源。
4．确定评估和改进的机制，例如定期对治理成果进行评估，及时调整治理计划。
三、设立组织架构为了确保数据治理的有效实施，需要设立相应的组织架构。
该架构应包括以下几个方面:1．数据治理委员会:由银行高层领导组成，负责制定数据治理的战略和政策，监督治理计划的执行情况。
2．数据治理团队∶由专业的数据分析师、数据工程师和信息安全专家组成，负责实施数据治理计划。
3．数据所有者:负责管理和维护特定数据域的数据。
4．数据使用者:负责使用数据并对其进行分析和解读。
四、确定数据标准在进行数据治理时，需要确定统—的数据标准。
这些标准应包括以下几个方面:1．数据格式标准:例如规定数据应采用何种格式进行存储和传输。
2．数据质量标准:例如规定数据的准确性、完整性和一致性应达到何种水平。
3．数据安全标准:例如规定数据的保密性、完整性和可用性应达到何种水平。
4．数据处理流程标准:例如规定数据的收集、存储、处理和使用应遵循的流程。
五、实施数据质量管控为了保障银行数据的准确性、完整性和一致性，需要对数据进行质量管控。
具体措施包括以下几个方面:1．制定数据质量检查计划，定期对数据进行清洗、去重、补充和修正等操作。
2．建立数据质量监控系统，实时监测数据的准确性、完整性和一致性。
如发现数据存在问题，及时进行修复和改进。
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。
光大银行商业智能应用案例
光大银行商业智能应用案例信息化是商业银行提高服务质量、塑造核心竞争力的必经之路。
信息化是商业银行提高服务质量、塑造核心竞争力的必经之路。
总结国内外的银行实践经验，我们不难发现商业银行的信息化大致可以划分为帐务电子化、数据大集中和管理决策信息化三个发展阶段。
九十年代末开始的数据大集中刚刚在国内一些商业银行中告一段落，走在前列的光大银行、工商银行、民生银行等商业银行的信息化进程却又不约而同地被一条无形的数据”封锁线”阻拦，始终无法突破。
如何跳出这个数据丰富、信息贫乏的怪圈，立刻成为各大商业银行关注的焦点。
前不久，中国人民银行研究局副局长景学成先生指出，国有商业银行和股份制商业银行已基本实现了数据的集中处理，但数据集中并不能直接带来银行经营水平的提高和风险管理的改善，只有充分地利用集中的数据，实现业务和管理集中才能真正提升银行的竞争力。
光大人经过摸索后明白，信息化走到这一步要解决的关键是资源共享和信息利用问题，”突围”势在必行!>被数据吞没?!成立于1992年8月的光大银行，是国内第一家国有控股并有国际金融组织参股的全国性股份制商业银行。
伴随着中国经济和金融业的发展进程，12年来光大银行不断改革创新、锐意进取，始终把自身发展与国民经济的增长紧密结合，在为社会提供优质金融服务的同时，取得了良好的经营业绩，逐步建立了与现代商业银行相适应的多元化股权结构和日益完善的经营机制。
目前其业务网已经覆盖了全国23个省、自治区、直辖市，已经成为对社会有较大影响的全国性股份制商业银行。
根据官方统计的数据，光大银行在2003年的核心资本为118.74亿元，总资产3944.23 亿元，成本收益率46.94%，净利润高达4.33亿元。
光大银行凭借其良好的业绩和优异的综合实力挤身进入英国《银行家》杂志公布的全球银行200强，是中国为数不多的上榜银行之一。
作为国内最大的股份制商业银行，中国光大银行拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务，例如国际结算业务品种就包括信用证、保函、承兑汇票、福费廷、保理等。
构建企业级数据治理体系——访中国光大银行股份有限公司信息科技部总经理杨兵兵
杨兵兵 ：光 大银行数据治理架 数据 治理 来 助 力风 险 管控 工 作 的顺
对公 信贷系统 （ Ｅ Ｍ ）、个贷 系 构 由以下三个层面构成 。第一层面 利 进 行 ？ Ｃ Ｃ
统 、网 银 系 统 、国 际 结 算 系 统 等 ４ １ 由风 险管 理 部 、审 计 部 等 数 据 使 用 杨 兵 兵 ：当 前 国 内外 经 济 形 势
董事会和行领导对 于数据 质量和数
并 于２ ０ 年 基 于客 户 数 据标 准开 据标 准的 关注 和 重视 。 ０９ 始推进全 行对私统一客 户管理 系统
（ ＣＦ Ｅ Ｉ ）的 建设 。
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实 施 ，光 大 银 行 逐 步 制 定 了数 据 治
杨 兵 兵 ：众 所 周 知 ，数 据 治 理
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有可能从数 据产 生开始实现对数据
鉴于数据标准实施难度大 ，未 来光 的真 正治理 ，目前 光大银行已经制 大银行将持续落实数据标准 实施 规 定 了风 险数 据补录质量考核指标 、
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行 数 据 的 同 时 完 成 了 银 监 会 非现 场 条线 的数据 标准制定和数据质量管
内银行逐步实施新 《 巴塞 尔资本 协
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数据治理案例
数据治理案例数据治理是企业管理数据的一种方法，它涉及数据的收集、存储、处理和分析，以确保数据的质量、安全和合规性。
在当今数字化时代，数据治理变得越来越重要，因为数据是企业的核心资产之一。
在本文中，我们将介绍几个数据治理的案例，以便更好地理解数据治理的实际应用。
首先，让我们来看一个来自金融行业的数据治理案例。
一家银行面临着数据分散、数据质量低下和数据安全风险的问题。
为了解决这些问题，银行实施了数据治理框架，包括建立数据管理团队、制定数据标准和流程、实施数据质量监控和数据安全措施。
通过这些举措，银行成功地提高了数据质量，降低了数据风险，并且更好地利用数据来支持业务决策。
其次，让我们来看一个来自零售行业的数据治理案例。
一家零售商面临着多个系统之间数据不一致、数据重复和数据冗余的问题。
为了解决这些问题，零售商实施了数据治理项目，包括数据清洗、数据整合和数据一致性检查。
通过这些举措，零售商成功地减少了数据冗余和数据重复，提高了数据一致性，从而提升了业务运营效率。
最后，让我们来看一个来自医疗行业的数据治理案例。
一家医疗机构面临着医疗数据安全和隐私保护的问题。
为了解决这些问题，医疗机构实施了数据治理措施，包括加强数据访问控制、加密敏感数据和监控数据使用情况。
通过这些举措，医疗机构成功地提高了医疗数据的安全性和隐私保护水平，保护了患者的个人信息。
综上所述，数据治理在各行各业都有着重要的应用。
通过上述案例的介绍，我们可以看到，数据治理可以帮助企业提高数据质量、降低数据风险、提升业务效率和保护数据安全。
因此，建议各企业都应重视数据治理，并根据自身情况制定相应的数据治理策略和措施，以更好地管理和利用数据，实现业务的持续发展和创新。
光大 数据治理架构
光大数据治理架构随着互联网时代的到来，数据的重要性日益凸显。
数据成为企业决策的重要依据，也是推动企业创新和发展的关键资源。
然而，随着数据规模的不断增长和数据来源的多样化，数据治理成为了企业面临的重要挑战。
光大集团作为一家大型金融机构，对于数据治理的重视程度更是不言而喻。
光大集团建立了一套完善的数据治理架构，以确保数据的质量、安全和可靠性。
光大数据治理架构的核心目标是通过规范化、集中化和自动化的方式管理和控制数据。
该架构包括数据管理、数据质量、数据安全和数据治理四个主要方面。
首先是数据管理。
光大集团通过建立统一的数据字典和元数据管理系统，实现对数据的全面管理和统一标准。
数据字典记录了各类数据的定义、属性和关系，为数据的正确理解和使用提供了依据。
元数据管理系统则记录了数据的来源、存储位置和数据流转路径，方便数据的追溯和溯源。
此外，光大集团还建立了数据分类和归档的机制，将数据按照敏感程度和业务价值进行分类，并根据不同的分类级别采取相应的存储和处理措施。
其次是数据质量。
数据质量是数据治理的基础，对于金融机构尤为重要。
光大集团通过引入数据质量管理平台，实现对数据质量的监控和评估。
该平台可以对数据进行实时监控，及时发现数据质量问题，并提供数据质量评估报告。
光大集团还建立了数据质量管理团队，负责对数据质量问题进行分析和解决，确保数据的准确性、完整性和一致性。
再次是数据安全。
数据安全是金融机构面临的重要挑战之一。
光大集团通过建立数据安全管理体系，确保数据的机密性、完整性和可用性。
该体系包括数据权限管理、数据加密、数据备份和恢复等措施。
数据权限管理通过对用户和角色的权限进行管理，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据。
数据加密则采用了多种加密算法，对敏感数据进行加密存储和传输。
此外，光大集团还建立了数据备份和恢复机制，保障数据的可靠性和连续性。
最后是数据治理。
数据治理是数据管理和数据质量的综合体现，旨在实现对数据的有效管理和控制。
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【商业银行数据治理与应用—以光大银行为例】
发布时间：1月13日14:17
近来，国内外经济形势异常复杂，为促进银行业健康发展，有效防范风险，中国银监会积极推进国内银行逐步实施巴塞尔新资本协议(Basel
II 和Basel
III)，并进一步提出了“CARPALS(腕骨)”监管原则，旨在推动国内各商业银行充分利用风险管理技术，提升风险管理内控水平，全面具备风险信息化管理能力，及时进行风险预警，调整经营策略，主动适应市场变化。
数据治理体系概述
具备高度信息化管理能力，是国内银行向“以客户为中心”转型的要求，是银行业务决策、客户营销、内控管理向精细化发展的要求，是发挥风险管理技术应用价值、共享全行风险管理经验、全面提升风险管理能力的要求。
随着信息科技的日益发展，银行多年来为实现业务自动化处理建设了庞杂的IT应用系统，存储在这些应用系统中的海量数据为银行实现信息化管理提供了坚实的基础。
比如非零售信贷风险中的违约率计算、财务分析等，零售信用风险中的催收打分卡、申请打分卡等，市场风险计量、操作风险事件识别等，高级风险技术中的经济资本计量、风险调整后资本收益率(RAROC)计算等相关指标考量，都需要银行对客户、客户集团、交易、合同、市场信息、产品、财务甚至IT系统操作信息等3～7年的数据积累以及整合与应用。
如何为精细化管理提供高效、高质的数据支持，数据治理由此成为商业银行面临的重要课题。
商业银行数据治理的内容，主要包括建立数据治理机制、数据管理制度及流程，以及数据标准制定等。
数据治理的最终目的是提升数据质量，通过有效的数据整合、数据应用与数据服务使企业真正具备业务信息化管理能力。
其中数据应用与数据服务包括面向财务管理、风险管理、绩效考核、客户营销四个方面的支持。
构建全面的数据治理体系，需从组织架构、管理流程和操作规范、IT应用技术、绩效考核支持四个纬度，对企业数据模型、数据架构(包括数据仓库、数据应用)、数据管理(包括数据质量、数据标准、元数据管理、数据安全等)、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设并且持续改进。
可以简单概括为：明确数据治理主体、建立数据质量标准、加强数据生命周期的全过程管理。
银行数据治理实践探索
数据治理历程与规划
自2005年始，光大银行用六年完成了企业级基础数据平台(即数据仓库EDW)的建设，并整合了核心系统、对公信贷系统(CECM)、个贷系统、网银系统、国际结算系统等41个源业务系统数据，在有效整合全行数据的同时完成了银监会非现场稽核报表(1104)、人行大集中、信用卡BI、电子银行BI、信用风险集市、风险加权资产(RWA)、资产负债等19个数据集市和应用的建设。
伴随数据仓库和数据应用的建设，光大银行制定了数据标准的五年规划并展开实施，秉承定义、执行、监督检查三者并重的原则，先后完成了客户、产品、渠道、交易、关键统计指标、内部机构以及风险主题数据标准的定义。
2009年基于客户数标准，推进全行对私统一客户管理系统(ECIF)的建设。
2010年基于风险新资本协议相关数据标准推进了RWA数据集市建设。
2011年完成了全行渠道类型数据标准在各交易系统中的落地改造。
鉴于数据标准实施的难度，未来光大将持续落实数据标准实施规划，做好数据标准系统落地以及监督评价工作，并结合数据质量管理、数据应用与数据服务的要求准备下一个实施周期的规划。
数据治理组织与规范
为保障全行数据治理相关工作推进，光大银行从下到上由几个层面的组织构成：第一层
面由数据使用相关各业务部门组成，它们负责本条线的数据标准制定和数据质量管理，例如风险管理部设立了数据管理岗，专门负责数据管理相关工作；第二层面是由计财部、科技部组成，它们是银行IT战略委员会下设数据标准小组的牵头管理部门，负责数据标准实施的管理和组织推动，以及数据质量的综合管理；第三层面是审计部，负责数据管理、数据应用、数据服务过程的审计、监督、评价；更高层面是董事会和行领导的关注，审计委员会和风险管理委员会的明确了相关职责。
随着数据仓库以及数据标准的实施，光大银行逐步制定了数据治理相关管理规范，最终落实在数据标准和数据质量的绩效考核指标上。
只有合理制定数据治理相关考核指标并切实推进到业务基层，才有可能从数据产生开始实现对数据的真正治理。
例如光大银行已经制定的风险数据补录质量考核指标、对公客户信息准确性考核指标等。
数据治理应用与管理
一般包括数据仓库、数据应用、数据服务、数据管理(包括企业元数据管理、数据标准、数据质量管理等)等技术平台的建设和应用。
光大银行在建设数据治理相关应用过程中，充分结合数据标准的落地，使数据在整合、应用以及管理过程中实现统一标准管理(见图)。
数据治理助力风险管理
数据治理机制使风险管理有数据可依，也使高级风险技术发挥真正价值。
首先，风险数据集市支持RWA的整合计算。
风险数据集市是建立在数据仓库基础上面向全行风险管理主题的数据集合，是全行风险管理数据分析、业务决策的重要数据基础。
同时，整合数据支持风险偏好评估管理。
银行风险偏好计算评估是内部资本充足评估流程(ICAAP)的重要组成部分，风险管理通过风险限额、准入管理等方式对业务发展进行控制和调节，资本管理通过经济资本分配以及绩效考核等手段在各业务线、产品对资源进行最优配置。
数据仓库以及风险数据集市为风险偏好计算评估提供了高效、准确、整合的信用风险、市场风险、操作风险以及计划财务的数据支持。
关于数据治理的思考
如何评估银行的数据治理能力，目前可以通过信息导向架构进行初步衡量。
该架构包括数据文化、数据管理能力、数据应用建设能力三个方面，其中数据文化是衡量银行从组织层面是否具备信息化管理能力，也是数据治理体系实施是否成熟、是否成功的重要衡量标准。
培养业务管理信息化
银行高层管理人员应适应业务精细化管理的要求，培养依靠数据信息进行业务管理决策的意识和习惯；中层业务经理要养成用数据信息分析业务、分析客户，依靠数据信息进行业务创新思考的习惯，并具备基本数据分析的能力；基层业务人员要培养信息收集的习惯，应具备在日常业务操作中保证收集信息的数据质量和数据安全的意识；同时，人力资源和绩效考核部门需通过制定信息管理培训计划以及涉及信息管理绩效考核指标与相关奖励机制(如信息收集、数据质量提高等都需要通过绩效和奖励来激励一线员工执行)，帮助和促进信息化管理文化在银行各级机构层面的落实。
建立数据治理长效机制
管理层应对数据治理予以高度重视，在梳理并完善企业数据体系架构的基础上制订长效机制，确定适合银行文化、高效的数据治理管理组织架构。
采用虚拟组织与实体部门相结合的管理模式，有利于数据治理过程中的横向协调和纵向有效落实；定期重检数据治理相关制度、流程、规范；规划与评价并重，合理规划是复杂的数据治理过程有序进行的必要保证，定期评价回顾规划落实，根据评价结果及时调整规划策略是数据治理真正发挥价值效能的必要手段。
坚持信息科技建设创新
将先进的科学技术快速应用于数据管理与数据服务中。
例如，研究并建设集数据服务、
数据管理、数据分析共享社区为一体的开放式数据服务平台，为实现全行业务信息化管理提供应用支持。
基于商业银行安全稳定运营、风险管理、业务及管理创新、合规的多重需要，数据治理已经成为国内银行的必修课，同时，“数据治理”之路也必将是一条长期艰苦的道路。
由于历史原因，目前国内银行的数据治理多在技术层面，将分散在各个业务及管理环节的已有数据进行清洗、整合、应用，而对更深层次的数据治理，如建立数据模型、设计银行数据体系还少有涉足。
只有当银行的数据体系能够明确解决需要什么数据、为什么需要、如何获取、怎么应用等一系列问题时，才能真正实现基于数据基础的经营决策分析和风险管控，这也是新资本协议对数据治理的内在要求。
银监会出台的《中国银行业实施新监管标准的指导意见》，着重强调了数据基础和IT系统建设的重要性，今后几年，相信国内银行会不断总结多年数据整合、数据服务、数据管理的实施经验，探索建立数据治理机制的有效方式，为银行提升信息化管理能力夯实基础。
（来源：银行家）。