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            “數據銀行”建設提上日程 銀行數據治理要避開哪些“坑”?

            汪晨 來源:中國電子銀行網 2021-03-12 10:00:56 數據銀行 兩會 原創
            汪晨     來源:中國電子銀行網     2021-03-12 10:00:56

            核心提示“數據銀行”的構想源于數據治理中的兩大訴求:扎緊安全“籬笆”,釋放流通“活水”。

            數據,被稱為21世紀的“石油”,隨著數字經濟的發展,數據作為新型生產要素的價值正越來越受到社會各界重視。兩會期間,代表委員們針對數據安全、隱私、治理等話題熱議不斷。

            其中,“數據銀行”成為今年全國兩會數據相關話題的“C位”熱詞。全國政協委員、上海市信息安全行業協會會長談劍鋒提案建議設立國家“數據銀行”,由國家成立專門機構統一管控,負責關鍵數據的采集、傳輸、存儲和確權等。民建江蘇省蘇州市副主委、蘇州科技大學城市發展智庫副院長宋青則認為應當通過建立“數據銀行”破除數據壁壘,增強數據挖掘能力,強化跨行業數據資源融合利用,提升數據的易得性、便捷性、通用性。

            由此可見,“數據銀行”的構想源于數據治理中的兩大訴求:扎緊安全“籬笆”,釋放流通“活水”。對于銀行來講,安全與流通本應是多年傳統業務歷練出的“童子功”,但面臨錯綜復雜、日新月異的數字化變革浪潮,銀行所面對的數據質量、數據標準和數據安全問題越發突出。如何解決這些痛點,切實提升數據治理水平,也是擺在銀行從業者面前的一道事關數字化轉型大計的“斯芬克斯難題”。

            堅守數據安全五大基本原則

            避免重蹈第三方金融APP“越界”覆轍

            日前,中國人民銀行印發的《金融業數據能力建設指引》正式實施,進一步明確了金融業數據能力建設應遵循用戶授權、安全合規、分類施策、最小夠用、可用不可見等五大基本原則,為金融機構開展數據工作指明方向、提供依據。

            近些年來,第三方金融APP因數據安全問題不斷被點名整改。隨著數字化轉型步伐的加快,商業銀行也面臨數據濫用、數據泄露、數據污染、數據非法使用等風險與挑戰。如果商業銀行對數據保護力度不夠,不僅會影響到商業銀行自身,還有可能傳染擴散,影響國家安全、社會秩序、公眾利益和金融市場穩定。

            目前,保護數據安全、穩固數據治理基礎已成為銀行業內共識。江蘇銀行原網絡金融部總經理蔣建明曾在接受中國電子銀行網采訪時表示,銀行要從內外兩個方面加強數據應用的合規意識與風險識別能力:使用內源性數據時應嚴格按照國家相應法律法規,人民銀行、銀保監會相關監管條例部署執行操作,對外進行數據交流合作時要謹慎評估合作機構,對數據是否侵權、是否泄露隱私應有大致判斷。

            兩會期間,全國人大代表、中國人民銀行參事、城銀清算服務有限責任公司黨委書記崔瑜也在上海團全體會議上提到,用好金融數據要強化數據監管功能,提升數據要素的生產效率、降低風險;完善金融數據分類定級行業標準建設,形成行業重要數據目錄;強化金融數據場景應用監管,防范數據安全保護的交叉風險;依托金融基礎設施探索數據資源的共享流通;加快推進數據產權相關立法研究。

            克服數據碎片化和孤島問題

            中小銀行提升數據質量任重道遠

            相關資料指出,銀行業每創收100萬美元,會平均產生820GB的數據,數據強度高踞各行業之首。但商業銀行數據紛繁復雜,來源不一,且尚未完全實現有效整合,數據碎片化和數據孤島問題突出,無法充分發揮數據價值。其中,中小銀行數據治理基礎差、問題多已引起行業廣泛關注。

            中國銀行業協會和中小銀行聯盟于2020年發布的《中小銀行數據治理調研報告》顯示,92.1%的受訪銀行經常遭遇數據質量問題。中國互聯網金融協會發布的《金融業數據要素融合應用研究》也顯示,調研銀行數據治理能力的自評估總體得分為3.03分(滿分為5分),地方中小銀行得分為2.80分,還有很大提升空間。

            兩會期間,全國政協委員、中原銀行黨委書記、董事長竇榮興在接受采訪時坦言,中小銀行普遍面臨著數據質量較低、數據治理意識欠缺等現狀,只有將數據視為自身重要資產,打造高效的數據管理體系,建立統一的數據標準,才能不斷提升數據質量與數據價值,形成數據驅動銀行發展的新模式。

            同時,竇榮興進一步表示,如何利用好數據將是中小商業銀行開展數字化轉型的重中之重。要制定基于安全應用的數據治理策略。將數據治理與應用建設上升到全行戰略層面;提升現有數據質量,以實現業務價值為導向開展數據治理,在數據采集、數據埋點、數據存儲管理等環節加強管理;豐富數據來源;建設具有高效數據服務能力的數據中臺,強化大數據分析與應用,促進數字化精準營銷、數字化風控以及數字化運營。


            責任編輯:Rachel

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