金融数据治理背景与架构体系
国家层面政策背景
国家层面出台多项政策推动金融数据治理，包括《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络安全法》等，要求金融机构横向扩展业务领域，提升数据治理能力。银行业方面，银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》及EAST数据报送罚单等，强调数据质量监管；证券业则聚焦风险管理和战略发展，证监会发布《证券公司全面风险管理规范》等，要求建立健全数据治理机制。
数据治理目标与实施路径
数据治理旨在提升客户体验、提高运营效率、实现风险预警，通过沉淀优质数据资产，释放数据要素价值。实施路径采用逐步推进、以终为始的方式，以“沉淀优质数据资产，激活数据要素潜能，支撑公司数字化转型”为愿景，加快数据资产化建设，深挖数据价值。
数据治理架构体系
数据治理架构体系包括蓝图、纲领、制度、流程、平台工具和保障措施，核心是“定制化”设计，注重标准化与定制化的结合。治理理念强调以业务价值释放为导向，以用促治，通过工具和数据治理各管理域的组合反馈企业运营需求，实现持续迭代完善。
数据治理管理域间组合与协同
关键管理域包括模型设计、元数据管理、研发实施、质量监控、安全管理和数据服务，实现数据全生命周期的端到端一体化管控。各域间协同关系如下：
- 元数据仓库作为高优先级、独立性和关联性的交互桥梁，统一数据标准，支撑数据质量、数据模型交换效率、数据安全有效保护及数据应用与服务。
- 数据质量通过标准统一语言、质量规则来源、源头治理等实现。
- 数据安全通过分类分级、权限审批、隔离与脱敏等实现。
- 数据应用与服务通过业务价值资产化、业务场景所有实现。
数据治理新实践与思考
数据治理实践采用“用”的定义，项目、核心系统、经营与管理全生命周期推进，流程做实，个性化与通用化结合。已规划10余项数据治理AI能力建设，落地AI工具提高数据标准化与管理效率，实现数据治理自动化运营。具体AI应用包括：
- 分类分级参考清单
- 敏感数据识别和定级
- 数据异常访问监控与预警
- 数据服务审批流程
- 分类和目录挂载
数据治理面临的挑战
数据治理面临公司内数据孤岛、数据质量难以满足预期、数据流通与安全平衡、数据资产无法持续运营等挑战。需关注元数据建设、数据标准内容建设、数据质量规则来源、数据分类分级落地、业务参与治理等问题。
