6-2 金融数据治理实践与思考.pdf

1、!#$%&()*+东北证券数据治理负责人李燕,-01金融数据治理背景02数据治理架构体系03数据治理管理域间组合与协同04数据治理新实践与思考./!#$%&01国家层面：数据安全法、个人信息保护法、网络安全法纵向转为横向扩展业务领域范围拓宽罚单展现重要性银行业2018年银保监会银行业金融机构数据治理指引2020年银保监会EAST数据报送罚单和专项数据治理工作2021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2022年银保监会，对21家银行机构监管数据质量违法违规行为 罚金合计8760万元证券业聚焦风险：全面风险管理纳入战略：科技发展”十四五规划“2016年证监会证券公司全面风险管理规范

2、建立健全数据治理和质量控制机制等数据治理相关要求2018年证监会证券公司数据治理操作指引（征求意见稿）及起草说明证券期贷业数据分类分级指引2019年证监会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2019年证标委证券行业数据模型第一部分：抽象模型设计方法2020年证标委证券期贷业投资者识别码，建立证券期贷业投资者身份识别编码申请及分配的统一规范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，八大重点任务之一./!#$%&01国家国民经济和社会发展十四五规划“激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府

3、，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。提升客户体验与满意度提高运营效率与效益风险预警与识别通过数据治理，沉淀良好的数据资产，为释放数据要素价值构造基础。./!#$%&01金融行业业务参与方较多，各类机构和参与者都要转型，要求各不同。既包括金融机构和各类市场主体，也包括监管部门和各类交易所、协会等自律机构，这是其特别的痛点与难点。01020304公司内数据孤岛现象严重，阻碍数据内部共享数据质量难以及时满足业务预期，无法助力数据挖掘产生价值难以兼顾数据流通和数据安全的平衡数据资产无法持续运营2/#$%&3456治理目标数 据 资 产 化数 据 价 值 化数 据 智 能 化实施路

4、径逐 步 推 进以 终 为 始机 制 系 统 化治理理念以“沉淀优质数据资产，激活数据要素潜能，支撑公司数字化转型”为愿景加快数据资产化的建设，深挖数据价值，积极稳妥助力公司数字化转型。2/#$%&3456总结：核心是“定制化”，为一个企业现状所定制化的，不是一套模板或者一个公式打天下蓝图：纲领制度：方针流程：约束、实操平台工具支撑指导细化落地保障措施：1、治理文化2、组织保障3、考核与激励1、持续跟踪蓝图实施2、量化评价指标3、权责机制的建立注意：1、标准化与定制化的落地关系2、平台内容建设的需求与供给7/#$%&8&9:;)=导向业务价值释放，以用促治工具数据治理各管理域的相关能力组合反馈

5、企业运营、客服服务、风险控制等活动中对数据的要求和实施过程的问题目标持续不断、迭代完善，各域组合协同发力关键点集模型设计、元数据管理、研发实施、质量监控、安全管理、数据服务等数据全生命周期的实现流程端到端的一体化管控平台。7/#$%&8&9:;)=7/#$%&8&9:;)=管理域目标关键域间关系元数据仓库、产品化域间抓手、业务与技术协同标准、质量、安全、模型数据标准统一语言高优先级、独立性和关联性交互的桥梁、质量规则来源、模型设计、安全基座数据质量数据有效性评分卡、源头治理、分级处置、认责机制引用标准、基于元数据数据模型交换效率SDOM的本地化标准落地、源头管控数据安全有效保护、合法利用、释放

6、流动性分类分级、权限审批、隔离与脱敏标准、元数据数据应用与服务业务价值资产化、业务场景所有7/#$%&8&9:;)/#$%&?()*+/#$%&?()*+“用”的定义：项目、核心系统、经营与管理全生命周期：流程做实、个性化与通用化纵向实践：并非全面铺开/#$%&?()*+规划了10余项项数据治理AI能力建设目前已落地的AI工具提高了数据标准化与管理的效率，提高了数据治理自动化运营的水平，让数据治理人员更多的敏捷的聚焦在优质数据资产内容的沉淀与提升数据质量中去。/#$%&?()