【數據治理 | 數據治理應用場景_數據治理與應用】

　　一、金融數據治理的難點

　　1、數據規模大：近年來，隨著我國金融業的迅猛發展和互聯網金融等新興業務的興起，金融行業的數據量的呈爆發式增長，金融機構系統和數據紛繁復雜，來源不一，數據碎片化和數據孤島問題突出，使得治理成本較高。

　　2、數據質量低：由于數據采集標準不統一，不同業務部門或系統對數據的理解定義不統一，導致數據不一致、不準確、有冗余、時效低、關聯性差、可解釋性差等“臟數據”問題頻繁發生，極大影響了金融數據的完整性和品質。

　　3、安全挑戰多：隨著數據的重要性日益凸顯，數據濫用和泄露的風險與日俱增，而數據權屬界定不清，數據安全保護的技術手段缺乏，以及數據保護與治理的機制不完善等問題，都對金融數據治理帶來新的挑戰。

　　二、金融數據治理的策略

　　1、加強數據治理頂層設計：數據治理涉及部門多、戰線長、投入大、包袱重，金融機構應將數據治理納入戰略規劃中，明確數據治理的目標和原則，建立數據治理的組織架構和流程，制定符合監管要求和自身特點的數據治理戰略和階段性目標。

　　2、健全數據管理體系：由于金融業數據來源眾多，數據質量參差不齊，需要進行大量的數據清洗和整合工作，這就要求金融機構要構建完善的數據管理體系，建立嚴格的數據質量標準和數據校驗機制，確保數據的準確性、完整性、合規性和有效性，并為數據集成與共享打下基礎。

　　3、強化數據安全防護：數據安全是金融科技發展的基礎性工程，金融機構需要建立完善的數據安全管理制度和隱私保護機制，對數據進行分類管理，限制對敏感數據的訪問和使用權限，同時加強對外部攻擊的防范措施，確保數據的保密性、安全性和完整性，防止敏感信息的泄露和濫用。

　　4、提升數據應用技術：金融機構應以業務需求為映射，積極探索大數據、人工智能、區塊鏈等新技術在金融數據治理中的應用，提升數據治理的智能化和自動化水平，逐步打破金融科技場景落地的難題。

　　三、數據治理在金融業的貢獻與應用

　　1、助力科學決策：數據治理通過建立數據質量標準和流程，對數據進行清洗、整合和標準化，確保了數據的準確性和完整性，提高了數據質量，能夠幫助金融機構在市場判斷、戰略規劃、風險評估、資源配置等關鍵決策環節做出更精準的判斷，從而做出科學的決策。

　　2、優化風險管理：金融業需要高效管理風險，通過數據治理，金融機構可以獲得更高質量的數據，從而更準確地評估市場風險、信用風險和操作風險，以及更加有效地管理風險限額。例如，通過對交易數據的分析，可以及時發現異常交易行為，預防欺詐和洗錢等活動。

　　3、提高運營效率：通過數據治理，金融機構能夠實現數據的標準化和自動化處理，減少人工，提高運營效率。同時，數據治理還促進了數據的共享和流通，能夠將分散的數據源匯集起來，形成一個統一的數據視圖，支持跨部門和跨業務的數據分析和決策，提高了各部門之間的協同效率。

　　4、促進業務增長：數據治理能夠通過對數據的深入挖掘和分析，研發數據產品，從中獲得洞察、預測能力，服務客戶營銷、風險管理、產品定價、資金管理等，支持業務經營和客戶服務。例如，基于客戶行為數據，金融機構可以提供個性化的金融產品和服務，增強客戶粘性，促進業務增長。

　　5、保障數據安全：數據治理能夠確保數據在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性，防止數據泄露和濫用，保護金融機構和客戶的合法權益。同時，數據治理也幫助金融機構更好地應對監管要求，確保數據及業務合規。

　　作為金融業重要的資源要素，數據已經成為基礎性和戰略性資源，強化金融數據治理也是提升金融服務的智能化水平、增強金融風險防范能力的內在動力。金融機構應加強對數據治理的重視，提升數據治理能力，保障數據安全、提高數據質量、提升服務水平，為金融業的創新和高質量發展提供有力支撐，推進金融科技變革。

　　“五度易鏈”品牌隸屬于北京篤威爾數字技術有限公司，2015年布局數據服務行業，專注于數據治理服務及產業數據應用領域，擁有10年的行業經驗積累與技術沉淀，將以客戶實際數據需求為導向，為客戶提供優質的數據服務及產品。