银行业数据治理的实施路径——基于资产管理的视角

 

商业银行应当以资产管理的视角来推动和落实数据治理，实现对数据资产的有效管理。在实践中，应从数据资产的入口进行规划，兼顾银行的外部数据和内部数据，实现从数据到系统的高度整合。打破原有业务篱笆，实行数据和业务双重驱动、业务与数据相适应的机构和部门设置改革。
 

充分发挥数据资产的外部公共性，实现数据资产的范围经济效用。合理设计数据资产所创造价值的分配机制，激励数据资产的合理使用与高质量数据资产的生产。与此同时，需特别重视数据资产管理过程中的风险评估与风险预警，通过制度和系统有效地控制风险。

 

一、引言

2018年3月16日银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》），针对当前存在的一些问题，《指引》对数据管理和数据质量控制提出明确要求，数据管理要覆盖数据战略、数据管理制度、数据标准、信息系统、数据共享、数据安全、应急预案、问责机制和自我评估机制等。明确将监管数据纳入数据治理范畴，全面强化数据质量，保证数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。强化银行业金融机构对数据质量的责任，明确由董事会承担数据治理最终责任。指引发布后，数据科学研究领域的不少知名专家发表了意见。例如，北京大学光华管理学院的王汉生教授从公司治理的视角对数据治理进行了深入、透彻的剖析。王教授指出所谓数据治理，就是对数据资产的治理，属于公司治理的范畴，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。具体内容包括但不局限于：（1）数据资源资产