IBM-箭在弦上，步步为营：强监管、强合规下的金融机构数据治理应对方略-2020.7-12页_1mb

金融机构数据治理专项治理总结

核心内容

随着金融监管的不断加强，金融机构面临日益严格的数据治理要求。银保监会通过《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》和《银行业金融机构数据治理指引》等文件，推动金融机构提升数据质量，实现合规与风险控制的双重目标。数据治理不仅是项目，更是一场持续的旅程，需要建立常态化的机制，以保障数据质量的长期提升。

主要观点

• 强监管、强合规：监管单位对数据治理的重视程度不断提升，数据质量已成为监管评价的重要依据。
• 专项治理聚焦3W1H：即“做什么、谁来做、怎么做、做什么成果”，明确治理目标和路径。
• 数据治理是系统性工程：需从组织、流程、制度和技术等多个层面推进，形成闭环管理。
• 数据治理推动智能化合规：通过大数据、人工智能等技术手段，提升监管效率和准确性，降低合规成本。

关键信息

监管动态与要求

• 2018年5月21日：银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，明确数据治理的组织、机制和流程要求。
• 2020年5月20日：银保监会下发《关于开展监管数据质量专项治理工作的通知》，推动数据治理进入4.0时代，涵盖1104、EAST、客户风险报送等多维度数据。
• EAST 4.0：新增10个主题域、66张报表、1852个数据项、897条监控规则，提升监管数据颗粒度和覆盖范围。

企业面临的挑战

• 数据治理落地困难：数据标准更新不及时、问题处理机制不闭环、主数据管理薄弱。
• 系统竖井、数据割裂：不同业务系统间数据不互通，导致取数和用数过程复杂。
• 职责不清、意识不足：业务部门对数据治理重视不够，常将责任推给IT部门。
• 数据治理人才匮乏：专业性强、技术要求高，人才储备不足。

专项治理工作要求

• 总体要求：成立治理小组、制定方案、内部宣传动员。
• 提交报告：包括整改报告、自查自评报告、开展情况报告。
• 治理时间线：
  • 2020年5月：成立治理小组，制定治理方案；
  • 2020年6-8月：开展自查自评，完善数据治理机制；
  • 2020年9-12月：监管现场检查和评估；
  • 2021年1-4月：形成整改台账，落实责任；
  • 2021年5月：进行内部考评。

数据治理方法论

• “4321”治理方法：
  • 四大保障机制：制度流程、数据认责、质量考核、通报强化；
  • 三大管控方案：事前、事中、事后；
  • 两种质量检核规则：自顶而下与自底而上；
  • 一条根因分析路径：结合业务规则、系统开发、人员操作和历史数据进行分析。

治理实践案例

• 某省级农商银行：通过IBM“八横四纵”方法论，实现客户数据质量提升，发现并解决大量无效、重复、错误数据。
• 某股份制商业银行：个人客户信息治理中检核近4亿条数据，问题率由0.05%降至0.015%；EAST数据治理中，差错数据从3000万条降至50万条。

专项治理与常态治理结合

• 专项治理是数据治理的起点，通过聚焦监管数据质量问题，推动整体数据治理机制的完善。
• 常态治理则要求将专项治理成果纳入日常管理流程，持续优化数据质量，形成“治理-整改-提升”的闭环。

数据治理的价值

• 提升合规性：数据质量直接影响监管评价，未达标将导致一票否决。
• 促进精细化管理：高质量数据为经营分析、风险评估、客户画像等提供坚实基础。
• 推动智能化转型：数据治理为监管科技（RegTech）奠定基础，助力金融机构运用大数据和AI提升风险防控能力。

未来展望

• 数据治理将成为金融机构的常态化工作，不再是一次性的专项任务。
• 金融机构应抓住监管契机，推动企业级数据治理体系的建设。
• 合作伙伴的选择至关重要，具备专业能力和技术背景的合作伙伴将加速数据治理进程。

需要思考的问题

• 贵企业在数据治理过程中面临哪些具体挑战？
• 如何制定切实可行的专项数据治理方案？
• 是否考虑与专业合作伙伴合作，以提升治理效率和效果？

IBM建议与支持

• 决策矩阵：帮助企业在合规风险、沟通成本、时间成本、费用成本等维度进行权衡，选择最优治理方案。
• 系统优化与规则部署：通过系统流程改造、数据链路补充、校验规则设计，实现数据质量的持续提升。
• 技术支持与方法论：IBM提供“八横四纵”、“4321”等方法论支持，结合实际业务场景进行数据治理。

备注：本文档为IBM商业价值研究院发布的总结性内容，旨在帮助金融机构理解并应对监管数据治理的新要求。