深化数据治理   助推建设数字化新农信

近年来，金融和科技加速融合，给银行业带来前所未有的冲击和影响，银行业竞争格局发生深刻改变，服务生态加快重塑。河北农信充分把握科技发展趋势和战略转型需要，深刻认识推进数字化转型的政治责任和历史意义，把数字化新农信建设作为战略核心和突破口，开展数字化转型工程建设。

“数字转型，治理先行”，随着信息化建设的不断推进，数据已成为推动经济社会发展的生产资源。数字化转型建设成功的关键是对业务发展过程中积累的客户、交易等各类数据进行专业化、标准化处理，将其真正转化为数据资产，并建立起基于数据资产的新型经营管理模式，充分释放数据价值潜能。为夯实数据基础，河北农信认真学习贯彻《银行业金融机构数据治理指引》，从管理和技术两个方面找准关键、建立根本、夯实基础、稳健核心、明确目标，同步推动数据治理工作。

加强顶层设计 谋划数据治理蓝图

当前，河北农信全面开展数字化转型建设，将数据治理视为数字化转型的“根”，是推动数字化转型、发挥数据要素价值的必由之路。为顺利执行数据治理各项工作流程，制定相关管理制度办法，有序推进全省农信机构数据治理工作，提高数据治理效能，河北农信建立健全数据治理组织架构，成立以理事长任组长的数字化转型领导小组，统筹推进数字化转型过程中重大事项的研究、决策和部署。同时，成立一级部门数据管理部作为数据治理归口管理部门，统筹数据架构、数据安全、数据开发、数据应用和数据全生命周期管理，建立健全企业级数据管理体系，完善数据采集、处理、发布和共享机制，制定并推动数据管理制度、标准、规范和流程落实，提升数据管理规范水平。

为实现数据治理宏观指导和微观规范，河北农信参考《存款数据元（试行）》《全国组织机构代码编制规则》等权威发文和相关制度文件，调整或编写包含《质量管理办法》《标准管理办法》《安全管理办法》《生命周期管理办法》《模型管理办法》《主数据管理办法》《元数据管理办法》等在内的一整套覆盖数据治理范畴的规章制度，涵盖各项工作的目标、流程、奖惩等方面内容，为数据管控主体提供约束与激励，支撑一体化数据治理，助推数据合规高效利用，充分发挥数据要素集聚和增值效益。

建立认责机制 严格把控数据质量

数据治理是对数据质量的全面管理，强调对数据管控的全面性、全员性、全过程性。由于数据管理通常发端于信息系统，起初河北农信将数据需求、质量、安全作为系统建设和运维的一部分，交由科技部门承担数据治理工作。但在实际推进过程中，科技部门难以自主判断“什么是好数据”“谁可以使用数据”等问题，需要进行跨部门、跨系统交流，又因数据管理权责不清，加大了沟通成本和协调难度，降低了数据治理相关工作效率。

为有效解决上述问题，促使各部门各条线各司其职，把控数据质量、加强数据积累、发挥数据价值，河北农信制定《数据治理认责工作机制与管理流程》，构建起从数据管理、数据需求管理、数据价值管理到数据治理监督管理的数据认责体系框架，既对数据全生命周期管理各环节责任进行细化分析，区分确认业务、科技与数据管理之间的边界及组织职责，又从业务覆盖确认各业务系统原始数据维护责任，制定数据治理工作各项任务的协调和决策机制，避免因责任和边界不清影响治理效果。

规范数据管理 推动互联互通

数据规范管理是商业银行各业务系统间开展基于数据对话的基础，为解决因各部门系统数据标准不统一，导致系统间数据交换、共享困难等问题，河北农信从数据标准概念入手，多角度探讨数据标准内涵，参考《存款数据元（试行）》《全国组织机构代码编制规则》《中小型企业划型标准规定》等29套权威发文和相关制度文件，从业务、技术、管理三个维度对行内40个系统涉及的4295张表、92688个字段、6997套码值进行统一梳理，形成26962个标准字段、2290套标准码值，建立起企业级数据标准，消除了部门间的数据壁垒，使数据在系统间可以更好地互联互通，推动内外部数据整合、共享和应用。

在统一企业级数据标准的基础上，为实现经营管理所有数据“全面管理、科学使用、统一规范”的目标，河北农信建立了一套行之有效的数据管理规范以及配套的管控体系，规定数据标准定标管理与贯标管控要求，明确从需求立项到项目实施，从模板规范、评审把关到引入系统约束全流程数据管理工作的职责和分工，全面推进数据贯标管理，将数据标准化纳入强管控流程，持续提升数据识别效率和开发质量，降低运维难度。

保障数据安全 防范金融风险

数字时代，数据的价值源自数据的流动，但在收集、存储、传输、使用数据过程中，数据泄露、数据破坏、数据滥用的风险逐步加大，商业银行面临监管合规与风险防范的双重考验。2021年，中国人民银行发布《金融数据安全分级指南》（以下简称《指南》），明确重要数据和敏感数据，要求商业银行在应用数据的同时做好数据安全管理。因此，商业银行在开展数据治理时，既要提高数据应用及共享效率，也要保障数据安全。

河北农信高度重视数据安全，以《指南》为指导，明确数据管理部门、业务部门、科技部门以及市县级法人行社各组织机构职责，遵循合法合规性、客观性、自主性、差异性、时效性、可执行性等原则，根据数据安全性受到破坏后的影响对象和所造成的影响程度对业务数据、管理数据以及经电子化手段形成的电子数据进行分级分类。数据经过统一分级分类后，以数据鉴权控制数据的调取、查看以及共享权限，有效防范数据泄露、数据滥用、数据破坏等风险。

搭建数据管控平台 提高数据质量

开展数据治理的最终目标和落脚点是提高数据质量和可用性。河北农信围绕数据治理的重点范围，结合现状分析发现数据质量问题，从制度、组织架构、管理流程、考核体系等方面建立数据质量管理体系，将数据质量管理贯穿数据生命周期全流程。事前，以监管要求为基准，参考已制定的数据标准、业务规则确定数据质量规则，并将其贯穿于整个系统研发过程，提高数据可用性。事后，遵循问题发现、问题分析、问题整改、考核评价的管理机制，从业务、技术两方面开展问题原因剖析，制定整改落实方案，并以此作为数据质量考核依据，持续提升数据质量。

在管理的基础上，为进一步保证跨系统数据的一致性和实时性，让数据资源能够在各阶段有效、可信、实时共享，河北农信搭建了智能化、自动化的数据管控平台。该平台作为协助河北农信开展数据管控的基础平台之一，贯穿信息系统架构全领域，参与数据产生、数据采集、数据存储、数据应用等全数据处理过程，利用新模式将数据标准信息项映射为标准单词、用语、域、代码，自动化匹配、新建、修订数据标准信息项，智能解决数据标准落地问题。同时，利用数据模型和数据库对象自动化采集，统一管理IT架构，汇总源系统数据库对象，并与数据标准、数据模型、数据质量、数据血脉分析等模块相结合，从数据定义开始全流程管控数据，前置化处理数据问题，减少数据治理对人的依赖程度。

数据治理是一个长期性系统性工程，河北农信将把握数字化转型新趋势，在做好基础性工作的同时进一步厘清不同数据主体对数据的权属界定，健全数据认责机制，培育良好数据文化，加强内外部数据融合，释放数据价值，推动大数据应用下管理模式的协同与创新。

作者：河北省联社金融科技服务中心科技管理部总经理 王庆喜