技术应用 | 农商银行数据治理问题及对策研究——以四川农商行（遂宁）为例

文 / 四川农商联合银行遂宁办事处、信息科技部 朱星飞 罗卫华

紧跟信息化的快速发展，农商银行逐步进入数字化时代，数据已成为其核心资产。然而，随着数据量的急剧增加，数据治理存在的问题日益凸显，数据治理成效的好坏直接关系到农商银行的高质量发展。近年来，四川农商行（遂宁）在数据治理方面取得了一定的成果，但仍面临一些问题和挑战。为有效应对这些问题，需要不断完善数据治理体系，加强数据质量管理和安全保护，提高数据治理水平，以推动农商银行高质量可持续发展。

数据治理成效

近年来，四川农商行（遂宁）在数据治理方面取得了显著进展，辖内各农商银行的数据管理工作得到了有效优化，为提升服务质量和运营效率奠定了坚实基础。

1.数据管理体系初步建立。四川农商行（遂宁）所辖遂宁办事处及四家农商银行均成立了由一把手领导的数据治理工作组织，明确了各级管理要求和责任部门等，并在四川农商联合银行数据管理相关执行标准、规范指引和数据质量考核方案等基础上，结合自身实际逐步制定数据管理办法，初步建立数据治理组织架构和相关制度。通过相关举措，进一步规范了数据管理，提升了数据质量，加强了数据的管控和监督，确保了数据工作的高效运转和稳定发展。

2.数据基础设施建设逐步完善。近年来，农商银行在数据治理基础设施建设方面取得了显著进展。一是四川农商联合银行紧紧围绕“多活数据中心”建设目标，积极推进“三地四中心”全省农商银行异地灾备数据中心建设。这些数据中心采用了先进的硬件设备和存储技术，通过了业内专家评审，建立了较为完善的数据安全管理和技术防护体系，确保了数据的保密性和安全性。二是遂宁办事处于2022年将自建的全市网络汇聚机房搬迁至电信IDC机房，并于2021年启动了全市营业及办公网络设备升级及线路OTN改造工程。这些举措为辖内各农商银行的数据管理提供了强有力支持，促进了数据安全和系统稳定性的持续提升。

3.数据标准化程度有所提高。在四川农商联合银行的领导下，四川农商行（遂宁）基础数据的标准化程度得到了提高，部分业务领域已经实现了数据统一，进一步消除数据孤岛，提升数据的一致性和可比性，促进不同部门、不同系统之间的数据交流。在四川农商联合银行的统一部署下，一系列数据管理措施得以落实。一是建立了基础数据标准词典，明确定义每个数据元素的含义、用途和格式标准，以减少数据理解上的歧义和错误。二是建立了数据质量管理机制，以确保数据质量符合标准，从而减少错误和冗余数据。三是推行了数据采集标准化和存量数据补录流程，确保数据规范化和标准化，以提高数据的准确性和时效性。四是建立了数据安全标准，以保障数据的安全性和完整性，预防数据损坏和泄密的发生。这些举措的实施不仅提升了四川农商行（遂宁）的数据管理水平，提升工作效率，为客户提供更优的服务。同时也为辖内各农商银行的决策提供了更为准确和可靠的数据支持，有助于提升整体运营水平和竞争力。

4.数据质量得到一定提升。近年来，四川农商行（遂宁）在提升数据质量方面采取一系列措施，部分关键业务数据的准确性和完整性得到了保障，为提高业务决策的时效性、增强客户满意度和信任度及各农商银行的稳健发展和持续经营打下了坚实的数据基础。一是遂宁办事处通过发布数据治理相关报表或下发数据，督导并协助辖内各农商银行进行数据治理工作。二是辖内各农商银行加大管理力度，确保存量数据补录工作有序推进。三是全辖坚持每年开展培训工作，加强员工数据安全和数据质量意识。2021至2023年期间，全辖归并一证多客户号的客户9万余个，2023年末个人客户9要素信息完整率较2021年末提升了近11个百分点。

数据治理对策

1.深化数据治理意识。一是必须持续宣传数据治理的重要性，以确保全体员工都能清晰理解数据治理的意义，提高他们对数据治理工作的重视程度。二是各级管理人员应该率先树立数据治理的典范，将数据治理纳入机构整体战略规划中，并明确数据治理的目标和指标。只有在管理层的支持下，数据治理的工作才能够得到有效推进。三是需要建立相关的数据治理考核制度，将数据治理的成果与员工的绩效挂钩，进一步强化数据治理的文化和意识。通过这种方式，可以进一步激发员工参与数据治理工作的积极性和主动性，提升整体数据治理的效果。

2.完善数据治理体系。一是必须进一步完善组织架构。明确各部门在数据治理中的责权利，形成合力，建立清晰的职责分工，避免责任推诿现象发生。二是完善数据治理制度流程和操作规范。进一步修改数据管理规定等相关制度和程序，明确数据治理的各个环节和具体操作步骤，建立起规范的数据治理机制，确保数据治理工作能够顺利进行。三是要建立健全数据质量保障机制。制定数据质量管理实施细则，完善数据质量标准和规范，确保数据的准确、完整和一致，同时建立数据质量监控和评估机制，及时发现和纠正数据质量问题。四是在数据治理中引入奖惩机制，激励员工主动发现和解决数据质量问题，提高数据治理质量。通过这些措施，农商银行可以更好地完善数据治理体系，提高数据治理效率。

3.提高数据质量治理水平。一是需要建立一个全面的数据资产管理和质量评估体系。此体系应该明确行内数据质量指标和评估方法，针对不同的指标设计相应的评估方法，比如采用抽样检查或抽查比对数据等方式。二是需要加强对数据录入环节的管控。源头管控是确保数据质量的关键步骤，如通过优化业务系统、规范操作流程和使用数据验证工具等手段，可以提高数据采集和录入的准确性和规范性。三是需要加强数据校验和清理工作，以确保数据的一致性。如采用自动化工具或人工核验的方式，对异常数据进行标注或更正，从而确保数据的可信度。四是需要完善数据质量有关监控机制。加强对数据质量进行定期监控和分析，监控数据质量情况，并及时发现和解决数据质量问题。五是需要持续优化和完善管理机制。对数据质量进行定期评估和反馈，适时调整和改进数据质量管理策略和办法，以保持数据质量的持续提升。通过以上措施的综合实施，可以有效提升数据质量水平，确保数据准确性和可靠性。

4.加强数据安全防护。一是应当采用加密技术，如使用TLS加密协议来确保数据在存储和传输过程中的安全性。二是加强数据访问权限控制，采用强化多因素身份验证机制，实施权限分级管理，以防止未经授权的人员访问数据。并监控员工的登录行为，以防范非法入侵。三是加强安全审计，对系统操作和数据访问等关键操作日志进行记录，并定期进行日志分析和审计，及时发现异常行为。同时，对关键数据和系统进行审计跟踪，追溯数据的使用轨迹，以确保数据的完整性和可追溯性。四是应当持续加强安全意识培训，提升员工对数据安全的认识，教育员工如何正确处理和保护敏感数据。同时，培育客户的安全意识，向其提供数据安全保护相关的知识和技巧，引导客户采取安全的上网和交易行为，以减少安全风险。五是建立紧急响应机制，建立健全的数据安全事件应急预案，确保在安全事件发生时能够及时有效应对。同时，加强安全响应团队的培训，提高团队的应急处置能力，以确保在安全事件发生时能够快速有效地响应并处置。通过综合运用各种管理和技术手段，将能够有效保护客户信息和财务数据的安全。

5.提升数据应用能力。四川农商行（遂宁）在数据应用方面有较大的提升空间，需要采取有效措施来提升数据应用水平，从而更好地支持风险管理和业务发展。一是需要明确数据应用的目标，着力提升业务决策效率、优化客户服务、加强风险管理以及提高营销效果等各个方面，保证数据应用的方向性和针对性。二是需要构建先进的数据平台，实现数据的集中、治理、挖掘和分析等功能，以支持各行各类数据应用需求，促进对数据的统一管理和高效利用。三是应提升数据挖掘和分析能力，运用机器学习、人工智能等先进的数据挖掘和分析技术，从海量数据中筛选有价值的信息和模式，以提高决策的精准性和效率。四是应持续推动业务智能化升级，如构建智能风控、智能营销等模型，提高业务处理效率，提升客户体验，增强同业竞争力。五是需要建立数据驱动业务的模式，将数据视作业务决策和运营的核心点，通过数据来引导业务的发展和优化。

总的来说，四川农商行（遂宁）需要加强数据应用的全面性和深度性，在数据分析和挖掘方面加大投入，以更好地应对风险管理挑战、优化客户体验和推动业务创新。通过更加灵活和全面的数据应用方式，农商银行才可以更好地把握市场机遇，提升竞争优势，实现可持续发展。

6.加强人才培养和引进。数据治理是一项需要长期持续投入的工作，必须依靠具备专业知识和技能的人才来支持。为了加强数据管理的能力，四川农商行（遂宁）应更加注重对数据治理人才的培养和引进，通过培训和学习等方式提高员工的数据技能和意识水平。同时，还应建立长效激励机制，吸引和留住那些优秀的数据治理专业人才，为数据治理工作提供强有力的人才支持。这些举措将有助于加强数据治理工作的规范化和高效性，为农商银行的发展保驾护航。

（此文刊发于《金融电子化》2024年9月下半月刊）