作者
华润金融控股有限公司金融科技部总经理 李叶
华润金融控股有限公司金融科技部 郭庆晶
华润金融控股有限公司金融科技部
总经理 李叶
近年来，随着数字经济进入高质量发展新阶段，数据要素的业务赋能属性日益凸显，其价值释放能力也成为衡量金融机构核心竞争力的重要维度。然而，对于金融控股集团而言，其业务通常覆盖银行、证券、保险、信托、资产管理、融资租赁等多元业态，存在异构系统繁多、业务规则不同等显著特性，且普遍面临数据标准不一、数据孤岛突出、治理权责模糊、数据质量参差不齐等多重挑战，严重制约了数据共享及应用成效。针对上述难题，华润金融控股有限公司(以下简称“华润金控”)结合数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)国家标准与DAMA-DMBOK框架，设计搭建“组织—制度—技术—应用”四位一体的全维度治理体系，逐步探索出一条适用于金融控股集团的数据治理之路。
一、金融控股集团的
数据特征与主要挑战
当前，伴随金融行业迈入数据驱动的智能化转型新阶段，数据治理成为金融控股集团落实数字化管理的重中之重。然而，相较于单一持牌金融机构，金融控股集团因为在组织架构上的特殊性，逐步形成了多元混合的数据管理和应用体系，并由此面临诸多治理挑战。
1.数据特征
源于不同子公司在组织结构与业务范围上的差异，金融控股集团数据大多具备以下特点：一是数据主体多元化。金融控股集团通常拥有银行、证券、保险等多家持牌子公司，各子公司面临不同的监管要求，导致数据治理的监管口径难以统一。二是数据标准差异大。各子公司基于自身业务需求建设科技系统，形成了不同的数据架构和标准体系，且由于积累时间较长，数据整合难度较大。三是数据权属难界定。在经营领域，金融控股集团与子公司的数据权属与使用边界往往较为模糊，而要实现数据价值共享，不仅要保障金融控股集团对全部数据的统筹管理，还需要保护子公司的数据隐私和客户权益。
2.主要挑战
鉴于上述特点，金融控股集团在数据治理上面临多重挑战：一是组织与权责挑战。部分金融控股集团因缺乏全面的数据统筹治理机制，存在数据需求混杂、职责边界模糊、系统建设重复与数据标准混乱等问题。二是标准与质量挑战。由于数据标准不统一且缺乏体系化监测手段，部分金融控股集团的数据质量问题往往在应用过程中反复出现。三是技术与应用挑战。由于未建立统一的数据底座与数据共享机制，部分系统间数据流向呈现“网状交互”特征，且手工收集数据的现象较为普遍，进而导致数据价值难以释放。四是合规与安全挑战。由于缺少协同管理机制，全集团数据共享与子公司不同合规要求之间的矛盾日益凸显，在集团内推进高价值数据共享难度较大。
二、华润金控数据治理体系
总体设计
基于自身数据特点与治理需求，华润金控从基本原则、总体框架、制度保障、组织架构、安全合规、实施策略等多方面统筹规划，全方位推进数据治理体系建设，逐步形成了独具特色的系统性解决方案。
1.基本原则
在数据治理体系方案设计阶段，华润金控重点遵循了五项基本原则：一是战略引领、业务驱动，即以支撑全集团的战略目标为导向，将数据治理与业务需求深度融合，避免出现“为治理而治理”的形式主义；二是统筹规划、分层推进，即集团负责统一制定标准、搭建平台，子公司则负责分类上报各种数据；三是标准先行、平台支撑，即优先建立全集团统一的数据标准规范，再通过技术平台实现标准落地执行；四是安全合规、内生应用，即将数据安全与合规要求内嵌于数据采集、存储、处理、共享、应用的全生命周期各个环节；五是持续改进、长效运营，即通过建立持续改进的运营机制，将数据治理纳入常态化管理议程。
2.总体框架
在总体框架方面，华润金控采用了“一组、一规、一数、一模板”四位一体的设计思路。其中，“一组”即构建体系化治理组织，严格落实穿透式管理目标，并建立跨组织数据治理团队，负责数据标准的统一执行与数据全生命周期管理；“一规”即建立统一的管理规范，通过制定覆盖数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据生命周期、数据应用等多个领域的完整制度规范体系，确保各类数据治理活动有据可依；“一数”即构建高质量数据资产，打造高价值、高质量数据集，不断深化战略决策、风控合规、研究协同等数据应用场景，实现从“业务数据化”向“数据业务化”的关键转变；“一模板”即通过在战略类、风控类、协同类场景中形成标准化的数据应用模板，为后续快速复制推广奠定坚实基础。华润金控数据治理体系总体框架如图1所示。
图1 华润金控数据治理体系总体框架
3.组织架构
针对数据治理领域权责不清、协同低效等根本问题，华润金控引入“数据治理委员会(决策)、数据治理办公室(管理)、业务与技术对接人(执行)”三层联动机制，持续推动数据治理从“技术部门独担”转向“全员共治”。具体而言，数据治理委员会作为数据治理体系最高领导层和决策组织，由集团总部及子公司分管负责人牵头组建，负责明确数据治理的战略、目标与愿景，并确保其与全集团整体战略方向保持一致；同时，负责审议数据管理重要制度与机制，协调解决重大问题，以及监督数据治理工作的执行情况。数据治理办公室作为核心管理层，主要承担数据治理工作的日常组织、协调职能，由集团总部牵头部门、业务部门与子公司对接部门负责人共同构成。其中，集团总部牵头部门负责统筹推动跨组织协同；业务部门则作为用数方，负责明确数据需求，并牵头数据授权申请工作；子公司对接部门作为数据属主，负责所属领域数据质量及授权审核等工作。业务与技术对接人主要负责具体执行工作。其中，业务对接人负责业务定义梳理、业务需求提报、数据质量确认及调研沟通协调；技术对接人则负责基础设施保障、项目管理与执行跟踪，以及数据治理相关制度、流程的编撰及落地等工作。
4.制度保障
以实现规范化管理为目标，华润金控统筹考虑集团总部与子公司实际情况，构建了覆盖基本制度、重要办法与实施细则的三层制度保障体系(如图2所示)。在基本制度层面，制定《数据管理办法》，定义基本原则、基本策略、基本权责与基本范围，建立问题处理机制与监督考核机制。在重要办法层面，制定《数据标准管理办法》《数据质量管理办法》《数据安全管理办法》等专项办法，确保数据管理符合权限隔离与最小范围等原则，全面覆盖申请、审核、授予、使用、监控、变更与审计等环节。在实施细则层面，按需制定数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期等管理细则，确保相关制度可细化、可落地、可执行。
5.安全合规
针对授权主体识别难、合规依据模糊、安全边界不清、监管要求多重叠加等合规挑战，华润金控探索构建了“法律基础、组织保障、技术支撑”三位一体的跨机构数据管理机制。
在法律基础维度，积极探索授权依据的合规化路径。一是通过修订相关章程与制定《数据管理办法》，明确集团总部对各子公司数据的管理权限；二是签订标准化数据共享协议，明确数据共享范围、使用限制、保护义务与违约责任等核心条款；三是开展客户明示同意的数据整合，建立可回溯的客户同意记录体系，为客户提供便捷的同意撤回渠道；四是针对现行规定尚不明确的共享需求，主动与监管机构沟通寻，确认合规路径后推进。
在组织保障维度，全面构建数据授权管理机制。一是建立数据授权“申请—审批—授权—使用—回收”五步闭环流程，确保用户或系统在调用数据前通过多因子认证并签署数据使用协议，且访问时间、操作类型、数据范围等均会被记录，同时在授权到期后自动触发回收流程；二是配套建立数据所有人责任机制和数据治理委员会集体审议机制，将数据授权责任落实到具体人员，以解决责任主体不清的问题。
在技术支撑维度，着力构建覆盖数据全生命周期的安全管控体系。一是实施分级管控，将数据资产确权的最小粒度设定为字段级，同时遵循最小化原则，对跨子公司共享的数据进行脱敏处理；二是引入可信空间技术，保障原始数据在可控区域内分析，并结合审计追溯功能，建立全链路可查的日志记录。
6.实施策略
在落地层面，华润金控采用分步实施策略，将数据治理体系建设分为三个阶段：第一阶段，建立数据治理组织与制度体系，明确数据授权机制与流程，统一全集团管理指标口径，选择如战略、财务、风险等核心领域进行试点应用，并同步推动数据治理线上化，形成有序推进的执行框架。第二阶段，将数据治理体系与数据标准全面推广至各核心业务领域，完善数据质量监控和问题解决流程，开展数据资产盘点及指标体系建设，深化数据应用场景。第三阶段，强化AI赋能作用，引入大语言模型和智能体，优化业务体验，形成以数据驱动的企业文化，建立持续迭代的改进机制。
三、总结与展望
1.经验总结
数据治理是一项长期投入、持续见效的系统性工程，只有全面平衡各方面要素，才能真正实现数据治理的长期价值。以华润金控为例，数据治理体系的成功落地涉及六大关键要素：一是高层领导的坚定推动。作为“一把手”工程，华润金控将数据治理定为集团战略议题，建立定期汇报机制，及时破除组织壁垒。二是可量化的目标体系。通过制定清晰、具体、可量化的治理目标，华润金控结合定量指标体系和可视化工具，实现对阶段性治理成效的实时展示。三是业务部门的深度参与。在数据治理体系的建设过程中，业务部门积极提出数据应用与治理需求，并提供了高质量业务资源保障。四是子公司的大力支持。通过设立制度规范，打造成果共享机制，华润金控显著提升了集团总部与子公司的行动一致性，充分激发了协同效能。五是“小步快跑”的实施策略。以业务价值为驱动，华润金控选择高价值、高可行性的领域开展应用试点，快速形成了可参考、可复制的工作模板。六是长效持续的运营机制。通过持续开展培训、宣贯等方式，华润金控逐步形成了“数据即资产、质量即生命”的组织文化。
2.后续展望
面向未来，华润金控将探索把AI技术融入数据治理全流程，持续推动数据治理体系向自动化、智能化转型升级。在数据采集环节，通过多模态数据识别与自动解析技术，实现快速接入与标准化处理。在质量管控环节，基于深度学习模型构建数据质量预测与自动修复系统，实现对数据质量问题的提前预判、自动识别与智能修复。在数据应用环节，引入自然语言处理与生成式AI技术，进一步降低数据使用门槛，使业务人员可通过自然语言对话直接获取数据分析结果与决策建议。通过打造智能化数据治理闭环，华润金控将加速构建安全合规、高效易用的数智运营体系，为全集团金融业务高质量发展筑牢数字化根基。
华润金控数据治理项目组方宏玲对本文亦有贡献。
本文刊于《中国金融电脑》2026年第9期
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