金融数据治理总结
国家政策背景
- 《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络安全法》：国家层面加强数据安全和隐私保护。
- 银行业：
- 2018年：银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》。
- 2020年：银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，并发布了EAST数据报送罚单。
- 2021年：银保监会对21家银行机构监管数据质量违法违规行为罚款8760万元。
- 证券业：
- 2016年：证监会发布《证券公司全面风险管理规范》，强调数据治理和质量控制。
- 2018年：证监会发布《证券公司数据治理操作指引（征求意见稿）》。
- 2019年：证监会发布《证券基金经营机构信息技术管理办法》，对数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管控提出明确要求。
- 2021年：《证券期货业科技发展“十四五”规划》明确对数据治理提出要求。
金融行业挑战
- 数据孤岛现象严重：公司内部存在大量数据孤岛，影响数据共享。
- 数据质量难以满足业务预期：数据质量难以及时满足业务需求。
- 数据流通与安全平衡困难：难以兼顾数据流通和数据安全。
数据治理目标
- 数据资产化：通过数据治理沉淀优质数据资产。
- 数据价值化：挖掘数据价值，支持公司数字化转型。
- 数据智能化：提升数据处理能力和智能化水平。
实施路径
- 以终为始：明确最终目标，制定系统化治理方案。
- 机制系统化：构建治理文化、组织保障、考核与激励机制。
- 平台工具支撑：提供平台工具，保障数据治理顺利进行。
管理域目标与关键域间关系
- 元数据管理：统一数据标准，提高数据质量。
- 研发实施：确保数据全生命周期的实现。
- 质量监控：实时监控数据质量，确保数据准确性。
- 安全管理：保护数据安全，合法利用数据。
- 数据服务：提供高效的数据服务，支持业务需求。
关键问题
- 元数据是否必要？
- 数据标准如何建设与推广？
- 数据质量规则来源？
- 数据分类分级如何落地？
- 如何促进业务参与治理工作？
AI工具应用
- 提高数据标准化与管理效率：通过AI工具提高数据治理自动化水平。
- 数据异常访问监控与预警：利用AI技术监控数据异常访问。
- 数据服务审批流程：优化数据服务审批流程。
- 分类和目录挂载：利用NLP技术进行分类和目录挂载。
总结
金融行业数据治理的核心在于“定制化”，需要根据不同企业的实际情况制定相应的治理方案。通过系统的管理、先进的技术手段以及有效的组织保障，实现数据资产化、价值化和智能化，从而推动公司的数字化转型。
