01数据治理概览
银保监会、人民银行等监管机构高度重视数据治理，将其与监管评级、处罚等挂钩。监管要求金融机构建立数据治理责任机制、加强数据源头管理，并开展数据质量专项治理工作。例如，银保监会针对部分保险公司在数据报送中存在的问题开出罚单，并要求银行明确牵头部门完成数据准备。监管要求金融机构建立健全的数据治理架构，包括组织架构、管理制度、质量控制机制、监控体系和考核评价体系等。
02数据治理痛点
数据治理面临范围广（涉及业务主题、指标、特征、标签等领域）、领域广（含数据标准、质量、安全、主数据等）、部门多（需全行各部门协同）等挑战。具体痛点包括：
- 数据标准落地难：业务系统频繁变动导致人工审批耗力巨大。
- 数据质量整改难：业务部门对整改价值质疑，配合度低。
- 数据安全管控难：强势业务部门常以影响业绩为由挑战安全原则。
此外，组织推动不足、流程制度落地困难、工具不健全也是主要问题。
03数据治理组织架构
建议建立数据管理委员会作为决策机构，下设数据管理归口管理部门负责执行，业务部门参与配合。针对数据安全、标准前置管控、质量推动等关键问题，需通过更高层级组织审议或借助强需求向上争取管理力度。
04数据治理落地
- 数据标准：通过AI模型判断元数据涉及的标准项，对字段进行逐一校验，确保业务系统建表符合标准。
- 指标数据：指标平台集成了指标管理、维度管理等功能，统一指标口径，提升加工效率，保障数据一致性。
- 数据质量：成立专项工作小组，责任到人，通过质量监测和绩效考核推动问题整改。
- 数据运营：定期扫描数据库，自动识别增量数据，对敏感数据进行加密和权限管控。
核心结论：数据治理需监管推动与内部机制结合，通过标准化、平台化工具及绩效考核落地，方能解决数据标准、质量、安全等痛点，提升数据价值。
