銀行業金融機構數據治理提上日程。近日，銀監會發布《銀行業金融機構數據治理指引（征求意見稿）》（以下簡稱《指引》），要求銀行業金融機構將數據治理納入公司治理范疇，并將數據治理情況與公司治理評價和監管評級掛鉤。

“數據是銀行科學經營和風險防范的關鍵因子，將銀行數據治理情況納入監管框架，是實現引導銀行高質量發展和實現風險穿透式監管的有效手段。”中國銀行國際金融研究所高級研究員李佩珈在接受《金融時報》記者采訪時表示。

多數業內專家認為，數據治理將主要在兩方面發揮積極作用，一是推動銀行業金融機構自身的經營管理效率提高以實現高質量發展；二是為監管層的監管判斷和決策提供重要依據以提升外部監管效能，并實現這兩方面作用的良性循環。

解密“數據治理”
近年來，隨著信息化、智能化的快速發展，數據產生的價值越來越受到重視。業內人士認為，銀行業金融機構有著良好的大數據基礎，數據資源必將逐步成為銀行業的戰略資產，最大程度地挖掘數據價值、實現有效的數據治理將成為銀行機構最重要的功課之一。

那么，什么是“數據治理”？《指引》將數據治理定義為：“通過建立組織架構，明確董事會、高級管理層、部門等職責要求，制定和實施系統化的制度、流程和方法，確保數據統一管理、高效運行，并在經營管理中充分發揮價值的動態過程。”

“總體來看，數據治理包含這樣幾個基本要素，即數據治理架構、數據管理高效運行、數據質量控制以及數據價值充分實現。”一位分析人士對《金融時報》記者表示。

然而，值得關注的是，目前，我國銀行業金融機構的數據質量存在較多問題，主要表現為數據的準確性和完整性欠缺，時效性和適應性不足，數據治理亟待加強。銀監會相關負責人表示，這也正是監管層將銀行業金融機構的數據治理提上日程的主要原因。

“從目前的情況看，數據質量問題一方面阻礙銀行業金融機構向高質量方向發展，另一方面影響了監管效率。”上述負責人表示。

盤古智庫高級研究員吳琦對《金融時報》記者表示，作為公司治理的重要領域，數據治理可以使銀行業金融機構的董事會、股東、經營層更方便、安全、快速、可靠地獲取數據，并通過有效利用數據，提升數據質量，找到經營管理中的問題和不足，進而改進決策、縮減成本、降低風險，同時，也有利于發現客戶需求，提升客戶服務能力，進而提高經營管理質效，實現收入和利潤的增加，增強核心競爭力。

突出監管數據質量要求
除了推動銀行業金融機構自身的高質量發展以外，數據治理對于金融監管的意義更加值得重視。《指引》重點要求“突出監管數據質量要求”。對此，業內人士分析認為，監管層重點強調監管數據質量，用意在于要求銀行機構提高所報送監管數據的準確性和完整性，以提高監管效能。

那么，如何才能使監管數據質量得到保證？專家認為，制度建設是基礎。《指引》鼓勵銀行業金融機構開展制度性探索，結合實際情況設置首席數據官；還要求銀行業金融機構建立數據治理問責機制，定期監控數據管理、數據質量控制、數據價值實現等方面問題，依據有關規定對高級管理層和相關部門及責任人予以問責。

“商業銀行數據治理工作的痛點之一，就是責任主體不清楚，《指引》的發布明確了數據治理的直接責任人，特別是在高級管理層中，設置首席數據官牽頭負責全行數據治理工作，責任更加明確。”一位銀行業分析師表示。
值得關注的是，有業內人士將利用數據治理提升監管效能視為智能監管的趨勢。去年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，首次提出“智能金融”概念，明確了建立金融大數據系統、創新智能金融產品和服務、應用智能技術和裝備、建立風險智能預警與防控系統等重點內容。

“智能金融的加快發展，必然需要監管方式與之相匹配，以加強對金融科技帶來的金融新業態、新模式、新技術、新產品的監管。”吳琦認為，未來的行為監管、功能監管必然會對監管的智能化、信息化水平提出更高要求，從這個意義上來說，智能監管將是監管方式創新的重要方向。

機制與人才最為關鍵
毋庸置疑，數據將成為銀行的重要資產和核心競爭力，充分發揮數據價值，用數據驅動銀行發展，對銀行機構向高質量發展具有重要意義。

那么，銀行業金融機構完善數據治理將有哪些重點工作需要去做？

中國外匯交易中心副總裁許再越認為，數據治理是一個長期、復雜的系統工程，涉及到組織、制度、人員、培訓、管理等各個方面。數據治理工作的開展離不開組織的支持、制度的保障、人員的參與、體系化的培訓和精細化的管理。因此，建立一套長效的數據治理機制，是確保數據治理能夠真正實施落地的重要保障。

在吳琦看來，從銀行業金融機構自身角度出發，數據治理的重點工作主要包括三個方面，一是提升對數據治理的戰略認知，建立良好數據文化，強化運用數據意識，將數據治理納入經營管理、業務發展和風險管理的全過程；二是建立健全數據治理的體制機制和規章制度，從組織結構、技術架構、業務流程等方面，進行相應的變革和調整，確保董事會、股東、經營層數據獲取的可得性、安全性、便利性和可靠性；三是加強與外部科技公司合作，重點在數據共享、技術研發、數據挖掘應用等方面開展深度的合作和實現優勢互補。此外，還要建立數據治理的風控機制，明確主體責任，確保依法合規采集和利用數據，保護客戶隱私。

值得關注的是，數據治理人才的爭奪戰或將在銀行業金融機構間上演。“總體來說，未來銀行業大數據相關崗位主要有三類：一是要精通業務且懂一些數據治理的數據業務專家，主要負責業務應用場景分析和設計；二是專業的數據分析專家，主要負責數據分析和建模；三是數據技術專家，負責數據處理和系統平臺建設。” 畢馬威中國數據治理服務主管合伙人陳立節認為。