转自：中国银行保险报网
编者按：
当数字经济蔚然成风，数据资产展现出巨量价值，身处数据密集型行业，农村中小银行如何加强数据资产管理，完善数据治理，走出富有“农”字特色的数治慧用之路？近期，由中国农村金融杂志社主办、江苏徐州农商银行承办的“透视数据管理 筑牢数字底座”采访座谈会上，河北、上海、广西、贵州、江苏、湖南、浙江的多位省（区）联社、农商银行条线高管以及第三方行业专家汇聚一堂，围绕农信数据治理的顶层规划、体系设计、标准规范、人力资源、风险防控等方面展开了深入交流。
走出“农”字特色的数据治理之路
河北省联社首席信息官郭光：搭建符合农信特点的数据治理体系
近年来，以农信社、农商银行为代表的中小金融机构业务发展迅速，规模不断扩大，但目前农信系统的信息化程度与国内大型银行还有一定差距，农信系统需要结合自身在数据基础上的积累和现状，找准发力点，清晰数据治理目标和范围，优化治理组织架构，健全制度流程；依托大数据平台建设和数字化转型的契机，重点深耕元数据、数据标准、数据质量等。
首先，应着手建立企业级数据治理战略规划，制定并推动数据治理组织体系运转和制度流程执行，建立数据标准、数据质量、元数据等数据治理活动线上化管理；在推广应用阶段，落实并优化数据治理体系，持续扩充完善企业级数据标准规范和数据质量规则，强化标准的落标管理和质量管理，以大数据平台建设为抓手，构建科学的多种类、分层级数据架构；在全面治理阶段，全面促进数据服务与应用能力提升，实现数据资产化。
其次，推动数据治理体系运转和制度流程执行。成立由省联社领导及各部门负责人共同组成的数据治理委员会，负责制定数据治理战略和解决重大事项；设立数据管理的专业部门作为数据治理归口管理部门，负责全辖的数据治理日常综合管理工作；各业务部门、科技部门、数据治理各职能小组作为执行层，共同落实数据治理的具体工作。
再次，基于数据中台规范数据标准与质量管控。一是通过数据中台建设流程，整理业务层面的数据资产目录，实现数据资源的语义化。二是秉承全面管理、科学实用、统一规范的原则，引入自然语言解析技术助力数据标准体系构建。三是综合考虑实施难度和成本，采取数据中台先行、新建系统并进的策略。四是建立完善的数据质量管理、核验、评估、整改和执行机制，做到事前预防、事中监控、事后改善，建立数据质量常态监测机制。
最后，打破数据孤岛深化数据应用。一是建设基于大数据平台为底座的企业级数据中台服务体系，满足业务对各类数据资产的系统调用和穿透式访问需求。二是建设数据管控平台，实现元数据采集、主数据管理、数据标准落地、数据质量动态监测、问题追踪等全流程闭环管理，实现数据治理由“人治”向“智治”转变。
上海农商银行首席信息官周衡昌：全方位提升数据应用能力
全方位提升数据应用能力是银行数字化转型的关键。
从目标来看，数据治理重在以客户为中心，以业务服务能力提升为导向，深化数据整合和数据赋能，最终提升客户全生命周期管理能力，提升场景化实时化智慧营销能力，提升经营管理决策能力，打造统一高效的数据底座，全面融合数字化经营工具。
从策略来看，遵循“价值创造、系统全面、协同推进、安全合规”原则，上海农商银行制定了数据管控体系化、数据管理专业化、数据应用智能化的发展阶段目标，在全行范围内重构了“1+1+1+M+N”的金融科技组织布局，即，1个金融科技与创新业务委员会总负责；1个数字化转型办公室牵头组织推动；1个金融科技部按业务领域设立研发交付中心；M个业技深度融合的主要业务部门全面落实金融科技职责；N个一定业务规模以上的分支机构设置金融科技团队。设立数据部，牵头全行数据管理和治理，着力构建高效的数据管理体系，提升数据管理水平，充分挖掘数据业务价值。
从载体来看，数据中台非常重要。上海农商银行的数据中台规划为1个核心：围绕数字化转型；2个基础：云平台、数据底座；3个方向：场景化、服务化、能力化；4个特点：全、便、享、快；5个维度：数据安全、开放、治理、监管、应用。数据中台服务于场景生态化、经营数字化、产品自助化、渠道综合化、营运自动化、风控智能化六大目标，主要通过建设数字底座、数据集市、数据服务、数据标签、客户画像“五位一体”的数据服务支撑体系。
广西区联社数据管理部总经理李冬泳：海量数据规范管理赋能农信业务发展
农信系统拥有非常广泛的涉农原始客群和大量历史业务数据，但其中很多数据尚未经过标准化和系统化梳理，很难转换成赋能业务发展的有效数据资产和生产要素。如何打造成体系化、标准化且符合农商银行发展需求的数据规范？
数据不准，决策失灵。各家省级农信联社、农商银行及联合银行的改革管理体制、系统运管模式不同，但数字化转型中存在的突出问题是共性的、普遍的，通过数据治理强化金融服务也是共同的目标。由广西区联社自主创新的“桂数耘”金融数据标准共享平台，以数据标准为起步点，融合了数字品牌、数据标准和标准平台3项专利科创成果，用统一标准构建起了数据的通用语言，用集中模式搭建起跨机构、跨部门、跨平台的数据管理机制，努力做到“数出一门”，积极推动了数据的高效流通和融合应用、降低成本和控制风险。
在合规管理和安全运营的视角下，农信系统不仅要推进企业级的全生命周期数据治理，也要按照“集中管理、分级授权、部门联动、上下协同”的数据集中管理模式。解决痛点之道在于发挥省县两级法人在金融科技发展中的凝聚“统”的力量和释放“分”的活力，并推动数据线、科技线、业务线“三线融合”的金融科技运行机制，不局限于农信系统，学习借鉴其他银行成熟的实践经验方法。
数字化转型不仅是技术工作，更不是独立于业务之外的事情，是包括银行业务、组织、流程等在内的整体转型。
贵州省联社数据管理部主管刘焕亮：深化数据治理 筑牢数字底座
数据治理，知易行难；数据安全，如同“达摩克利斯之剑”；数据资产，变现之路挑战重重。
贵州省联社以打造“数字普惠金融区域引领者”为目标，制定了以“数据赋能、数据资产化和数据治理”为核心能力的数据战略，以科学的数据战略引领全行治理实践。
数据战略要以业务战略为引领，坚持业务价值导向，与业务战略保持一致；要清晰可执行，有具体、可度量、可操作、可实现、有时限的短、中、长期目标及关键措施；应对数据管理的组织与人员、制度与流程、技术与工具给出指导性方案，以保证数据战略有效实施。
从战略到执行，如何推动数据治理在全系统有效落地？贵州省联社有五项探索：一是建立有效的组织体系，通过构建一个高效履职的组织，来决策、推动、执行和落实各项治理工作。二是迭代完善治理体系，逐步完善治理制度和流程，搭建数据治理平台，建立数据治理考核体系，持续推进元数据、数据标准、数据质量、数据安全等核心领域建设。三是以治促用、以用带治，监管报送系统自动取数率大幅提升，手工报表数量得到有效降低，持续赋能经营管理。四是抓牢“监管驱动”牛鼻子，以监管数据治理带动全系统数据治理，构建数据质量问题发现、分析、整改、评价全链路闭环机制。五是强化数据人才培养，培养一批既懂业务、又懂技术的复合型人才，持续深化推进数据治理。
江苏徐州农商银行党委书记、董事长许臻：以数字化转型探索新发展路径
作为一种新型生产要素，数据已成为银行重要的资产和核心竞争力。数据治理是“护城河”，也是“桥头堡”。提升数据治理能力，是支持银行精细化运营管理、驱动业务发展战略转型、提升风险防控能力的基础。
高水平的数字银行建设需要高水平的数据要素配置，高质量的数字化发展离不开高质量的数据治理。徐州农商银行以“打造成为苏北乃至淮海经济圈首屈一指的数字化银行”为目标，充分发挥小法人机构“短平快”响应速度优势，搭建了一套涵盖前中后台的系统服务平台，构建了以数据为支撑的营销、管理、决策一体化格局，在数字化转型中蹚出了一条新路。
徐州农商银行强化数据资产化管理，通过建立数据治理长效机制、转变内部数据的共享服务模式、引入并整合外部多生态数据，从“质”“量”两方面为数据发展建设提供基础保障。
数字化转型的关键在于利用数据驱动业务发展。徐州农商银行强化业务耦合，重点建设客户服务、精准营销、产品创新、风控合规、经营管理等业务领域的数据应用场景，通过打造基于业务场景的数据产品，实现了数据价值赋能。
湖南长沙农商银行首席信息官燕鹏飚：农商银行数字化转型道阻且长但前景可期
对于中小银行特别是农商银行来说，数字化转型迫在眉睫。农商银行的市场定位是“支农、支小、支民、支微”，更需要应用数据和数字技术拓面控险、提质增效。
数字化转型涉及大量人力物力资源，明确目标是当务之急。长沙农商银行确立了“将数字化能力嵌入到组织的所有能力中去”的总体目标，要求对内实现“三提三降”，即在经营上提效率、提效益、提效能，在管理上降成本、降风险、降人力。
农商银行的信息系统普遍依托省联社，数字化转型客观存在刚性约束。与湖南省联社之间的“数据通”“接口通”“流程通”是长沙农商银行顺利推进数字化转型的先决条件。省联社应该像是航空母舰，农商银行应该像战斗机，分别发挥全方位支撑保障和灵活机动出击的差异职能。
数字化转型成败的关键是人的转型，需要从机构决策层给予足够重视，持续健全内部培养机制，着力补齐数据治理、高端建模、互联网法务等新型数字人才的缺口。
浙江临海农商银行党委委员、副行长金坚强：以数据赋能业务场景创新
省县两级法人的独特体制决定了农信机构数字化转型的模式应是增强省级联社科技平台作用、充分发挥省县两级体制优势。基层行社如何加强与省级联社的交互，推动自身科技发展？
临海农商银行已经初步形成“一个平台+四项流程”的数据治理运作体系，数据治理体系中全面建立“省县两级”数据治理问题反馈机制，定期向省行反馈相关数据问题，使问题的收集和反馈工作常态化，形成求真务实、齐抓共管的协同推进局面。
对于传统普惠小微业务，数字化、线上化是解决信息不对称问题的主要手段。基于海量数据，临海农商银行创新推出共富市民贷、小微易贷，着力解决银行“能不能贷”“贷多少”的问题，以数据赋能业务场景创新。
除了前端业务部门，临海农商银行还加强了审计、内控合规等中后台部门工作的数据支撑能力，着力把好数据安全管理“风险关”。
浙江路桥农商银行科技信息部副总经理张星星：建立规范统一的数据管理标准体系
农村中小银行拥有大量数据资源，建立规范统一的数据管理标准是确保数据治理成功的关键步骤。
有了统一的标准，才能真正让数据在整个银行内部得到更好理解、应用和管理，促进数据互联互通、提升数据的质量和价值，从而更高效地支持业务开展。对此，路桥农商银行建议通过创建标准制定团队、定义数据管理范围、规范数据分类分级、制定数据质量标准、制定数据安全标准、制定数据标准培训计划、定期审查与更新数据管理标准等管理措施，逐步建立并完善数据管理标准体系。
聚焦内外部数据的标准化管理，路桥农商银行从筹建指标管理平台以来，就对行内数据的整体结构进行了梳理，通过血缘分析与影响性分析，梳理指标之间、数据源之间的数据流关系，打破数据孤岛效应，以数据仓库整合利用数据。指标管理平台上线后，全行新增基础指标及复合指标共259个，应用于监管报送、绩效考核、业务指标监控等系统，为业务开展提供了有力数据支持。
融联易云大客户事业部总监李文：把好数据治理风险关
在数字中国和产业互联网的推动下，数据管理是数字化转型下智能银行建设的基石，也是数字化转型中的关键指标。
融联易云以监管数据标准治理和非现场监管报表报送为切入点，从组织架构、技术架构、业务流程等方面，推进内部数据相关的源头数据治理和基础业务系统完善，赋能多家银行形成了高效的数据治理长效机制。
未来数据管理和治理工作的挑战更多来源于外部数据，融联易云建议通过“断直连模式”接入银行，对于外部数据管理采取防火墙模式，实现外部数据统一监管和使用，为机构平衡发展和安全之间的关系提供坚实保障。
郭涵 艾丽达娜 本报记者 苏洁/整理
