交通银行数据管理与应用部总经理 袁文霞

  2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式发布，首次提出构建数据产权、数据要素流通和交易、数据要素收益分配和数据治理等制度，强调压实企业数据治理责任，加强内外部数据融合应用，促进数据要素交易流通。这也是我国在国家层面关于数据要素领域的首份政策性指导文件，对各行业、各领域的数据建设提出了总体要求。在金融领域数据能力建设方面，过去几年，人民银行和银保监会相继发布了多项政策、指引，覆盖数据标准、数据质量、数据安全及数据应用等各细分领域，对金融机构推进数据治理、加强数据应用做出了全面细致的规定，推动金融领域数据治理框架体系不断完备。2021年9月，银保监会在《商业银行监管评级办法》中增加“数据治理”要素，把数据真实性、准确性、完整性作为评价银行风险管理状况的基础因素，保障了银行业数据治理要求的贯彻执行。

  近几年，在监管机构的引导下，商业银行在数据治理与应用领域不断探索前行，在制度体系构建、组织架构保障、系统平台建设等方面均取得了阶段性成果，初步具备了数据管理基础能力。随着银行数字化转型进程的不断加快，业务转型发展对数据挖掘应用的诉求越来越强烈，对数据使用灵活性与时效性的要求也越来越高。同时，伴随着监管科技能力的不断升级，数字化监管对银行数据的穿透式、细粒度核查已成为新常态，这为商业银行深化数据治理与应用以及充分发挥数据要素价值带来了新机遇，但同时也对商业银行提出了新的要求。

  一、银行数据治理面临的挑战与问题

  1.组织体系建设与数据文化培育仍需加强

  经过前期数据治理工作的推进，商业银行数据治理组织架构已基本建立，但尚未在内部各层级组织间达成充分、积极的共识。部分机构的业务人员对数据治理的重要性认识尚不充分、工作参与度低，相关工作往往由数据治理牵头部门或科技部门单方面发力，导致治理效果不佳。

  2.数据治理与业务应用的融合度有待提升

  面对快速迭代的业务数字化发展需要，数据开发尚未完全从“稳态”转向“敏态”，对于传统开发模式的依赖度依然较高，敏捷交付与自助分析的工作机制尚未建立。与此同时，由于数据人才是业务与数据融合的关键桥梁，“既懂业务、又懂技术、也懂数据”的人才培养周期普遍较长，商业银行急需建立跨学科、跨领域的复合型数据人才队伍。

  3.数据治理的产品工具与实际工作的适配度不高

  银行数据治理工作不是从零开始，更不是“拿来主义”的产品嫁接，需要对存量数据管理的产品工具和工作机制进行全面“手术”。一方面存量系统、存量数据往往规模庞大，各系统间调用关系复杂;另一方面跨部门间流程繁琐，制度冗杂。面对存量制度、存量流程、存量数据管理模式僵化，数据治理产品适配难度大、设计复杂等历史问题，商业银行需要不断将实际问题的解决经验纳入新的产品流程设计中进行统筹考虑。

  4.数字化监管报送能力急需提升

  随着监管数字化的加快推进，新一代监管报送已逐步呈现出新的特点：一是流水级、明细化报送，要求数据的覆盖面广、数量庞大，报送体系之间的勾稽关系更复杂;二是报送数据的汇总校验及数据质量问题整改往往涉及多系统、多部门，工作难度较大;三是穿透式监管能力逐步加强，所需数据的颗粒度更加细化、时效性要求更高，当前银行数据治理尚未下沉到底层明细数据，难以适应数字化监管的新要求。

  二、交通银行数据治理和应用实践

  交通银行全面贯彻党中央关于数据要素体系建设的决策部署，积极落实银保监会《银行业金融机构数据治理指引》和有关金融业数字化转型的工作要求，以数字金融服务实体经济高质量发展为使命，全面制定数字化转型发展战略，发布了“十四五”期间金融科技和数据治理发展规划，强化科技引领和数据赋能作用，全面推进数字化转型。

  为进一步深化数据治理，发挥数据价值，交通银行基于“价值引领、开放共享、全面覆盖、安全合规”四大原则，重点推进数据与业务的紧密融合，加强数据治理制度体系、组织架构、系统平台三大基础保障，着力实现数据规范化管理、自助化分析、智慧化服务以及服务数字化监管报送等四大能力提升，相关工作已取得阶段性成果。2022年，交通银行正式通过数据管理能力成熟度评估(DCMM)四级认证，数据治理能力建设迈上新台阶。

  1.加强顶层规划设计，建立数字化协同组织

  一是构建数据战略与“1+1+N”数据治理制度体系。交通银行研究制定了“十四五”时期数据治理规划，并将其作为全行数据工作的战略性指导文件，形成了由一个政策总纲、一个主体办法和N个关键领域管理规范组成的“1+1+N”数据治理制度体系，确保全行数据治理工作依法合规、科学有序推进。

  二是建立董监高层级数据治理组织体系。交通银行已建立董监高层级的数据治理决策监督体系，设立了由行长、分管金融科技和数据管理的副行长、各业务部门共同参与的数据治理委员会，全面强化数据治理决策领导和统筹管理职能，形成全集团共同推进数据治理工作的合力。

  三是明确数据治理职责分工。数据管理与应用部是交通银行数据治理工作的牵头部门，负责推动建立健全数据治理制度体系，打造企业级的系统平台，完善跨职能和条线的数据治理工作机制，协调各级机构有序推进数据治理。总行业务部门负责本业务领域内强化数据标准、数据质量、数据安全等管理要求的落实，探索推进数据分析应用，赋能经营管理和业务发展;总行技术部门立足自身职能，加强对数据治理各项工作的技术支撑，保障大数据基础设施资源供给，确保数据治理需求在落地执行过程中的技术实现以及在日常系统运维过程中的数据安全。

  四是建立数据服务派驻团队。交通银行搭建了覆盖各业务领域的数据服务派驻团队，以数据应用项目为管理单元与突破点，加强数据团队与业务团队的深度融合，针对业务部门数字化转型中的痛点、难点、堵点问题，形成数据标准化、质量提升、分析建模服务等一揽子解决方案，并采用现场派驻的工作模式，实现数据服务的敏捷化支持，在保障数据治理要求贯彻的同时，助力业务部门提升数字化思维和能力，形成跨部门的数字化协同组织。

  2.推进全链路数据标准化，实现质量闭环管理

  在数据标准管理方面，交通银行建立了以“治理前移+工具管控”为核心的全链路标准化机制。基于已编制的覆盖零售、公司等各业务领域的企业级数据字典，一方面推进“治理前移”，将数据标准的管理工作前置到架构评审、需求评审等环节，以制度和流程确保“基础数据跨系统一致、指标数据跨报表一致”，沉淀全行统一的指标库与标签库;另一方面加强“工具管控”，搭建数据建模管控工具，在开发流程中实现数据落标的“强管控”，确保跨系统之间数据开发的一致性。

  在数据质量管理方面，交通银行以“量化跟踪+闭环管理”为原则建立数据质量管理体系，着重以数据质量问题为锚实施量化跟踪，建设以质量问题单为主线的线上化质量管理和问题解决流程，对问题解决时效等关键信息进行量化统计，使审批流转耗时降低50%;在闭环管理方面，依托数据质量管理系统搭建企业级质量规则库，支持规则配置、定时跑批、问题流转等服务，实现各业务领域数据质量的敏捷管理和实时监控，目前已形成覆盖全行重点业务的1.8万余项数据质量规则，推动实现各类重点场景的数据质量提升。

  3.健全企业级数据中台，打造统一的数据底座

  交通银行遵循数据“统一采集、统一标准、统一加工、共享服务”的原则规划并推进企业级数据中台建设，打造以数据治理、计算、服务、分析平台为主体的系统平台支撑，夯实数据治理基础，为全行数字化转型提供集成整合、高效复用的数据服务;建设数据治理平台，以“打通、对齐、同频”为原则建立企业级数据资产目录，覆盖全行200余套重点业务系统，方便总分行人员识数用数;建设数据计算平台，实现全行5万余张重点库表入湖入仓，构建全行统一的数据底座，着力打通“数据孤岛”，促进全行数据的充分集成和统一共享;建设数据服务平台，提供客户标签画像、经营指标体系、智能知识图谱等数据服务，支持业务产品和服务流程对所需数据的灵活调用，满足全行风控、营销、运营等集中化、专业化的数据需求;建设数据分析平台，营造统一分析环境，引入各类数据分析工具，服务1.5万名全行用户，支持业务人员实时查询与自主分析，满足业务个性化数据分析需要，目前已沉淀形成4.5万个数据自助分析成果，支持风险监测、经营分析等各类场景的分析应用。

  4.聚焦转型创新，加强智慧化数据应用

  交通银行高度重视数据应用，以数据价值的充分挖潜赋能业务产品创新和服务流程优化，全方位提升经营管理和客户服务质效，以数字化转型成果赋能实体经济发展和普惠百姓民生。在经营管理领域，基于业务转型发展需要深化数字化应用，建设企业级营销中台、风控中台和运营中台，提升全行一体化、智能化的客户营销、智慧风控、运营管理能力;打造管理驾驶舱和价值分析决策平台，支持总分行数字化经营管理决策;升级完善客户经理工作平台，进一步提升员工工作效能，切实为基层减负。在普惠金融领域，推广“交银e办事”数字化服务，在普惠信贷、便民就医等重要场景中创新金融产品，特别是在普惠信贷方面，在获得客户授权的前提下，融合了来自税务、工商登记、征信的各类数据并进行联合建模，打造了集信用、担保、抵押类于一体的普惠e贷产品，获得了众多个体经营者及小微企业的青睐，实现数字金融的惠民利企。此外，交通银行还通过手机银行和网银等多渠道为客户提供拟人化的智能服务，每日受理数万名客户咨询，使客户问题能够在第一时间得到应答，同时通过升级迭代手机银行、买单吧等应用，不断提升客户体验。

  5.加强安全管理，落实个人信息权益保护

  交通银行不断完善数据安全管理体系，编制《数据安全管理办法》《数据安全分类分级办法》和《个人客户信息保护管理办法》等业务规范，健全并实施《敏感数据脱敏实施技术规范》《数据安全分级保护技术规范》等技术规范，明确数据分类分级规范和生命周期各环节管理要求，构建数据权益保护工作机制，在落实数据分类分级工作的同时，对于个人信息使用、数据出行出境等经营管理中的重点数据活动，在事前开展数据权益保护影响性评估，强化数据分析、数据下载等重点场景的数据权限管控，保障客户的数据权利和隐私安全。

  三、数据治理与应用前景展望

  国家发改委在2023年1月1日发表的《加快构建中国特色数据基础制度体系促进全体人民共享数字经济发展红利》一文中明确提出，数据对其他生产要素具有放大、叠加、倍增的作用，构建数据基础制度体系是增进人民福祉、促进共同富裕的关键举措。商业银行作为数据要素市场的重要参与者，在持续深化内部数据治理与应用的基础上，应紧紧围绕普惠金融、科技金融、绿色金融、贸易金融等重点场景，积极推进以下工作：

  一是合力推进全社会数字化生态建设。数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，是最具时代特征的生产要素。社会各机构应共同努力，推进技术、模式、业态和制度的协同创新，挖掘数据要素价值，切实发挥数据要素对经济社会数字化发展驱动力的作用，积极参与数据交易所等数据基础平台的生态建设，共同实现数据价值的帕累托最优。

  二是加强数据应用与安全保障的协同发展。随着数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”数据产权运营机制的建立，具像化、场景化的数据安全评估要素也将加快确立。在明确安全基线的基础上，在保障个人和企业合法权益的前提下，商业银行应加快探索发挥数据价值、赋能经济发展的新场景与新路径。

  三是积极探索数据流通技术应用的新场景。数据流通与交易市场的发展模式还处于起步和摸索阶段，构建数据流通交易机制是当前时期迈出的基础性、方向性的关键一步。在明确数据流通交易机制、划定各方权利与义务、规范各方动作及行为的前提下，可结合隐私计算等前沿技术，促进数据的可交换、可流通及数据要素的价值释放。交通银行正在积极推进和长三角等地方大数据局的专项合作，并与政务数据机构开展隐私计算的合作试点，探索隐私计算技术在黑名单查询、中小企业画像构建、普惠产品研发等场景的业务赋能。

  以数据为关键要素的数字经济已成为高质量发展的新引擎和新动能，商业银行应进一步深化数据治理与应用，在修炼好基本功的同时，充分激发数据要素活力，加强数据融合应用，践行金融报国使命，为形成健康发展、高效运转的数字化经济生态贡献一份力量。