□吴焕

在监管要求及行业数字化转型的双重驱动下，银行机构对数据治理的重视程度提升到新的高度，并开展了大量卓有成效的工作。其中，数据治理体系建设作为数据治理工作的重要组成部分，对夯实数据治理基础、推动数据治理开展、保障数据质量提升具有重要意义。本文旨在以监管数据治理为切入点，探讨商业银行如何有效开展数据治理体系建设工作。

监管数据治理体系建设的重要意义

近年来，受监管政策及行业数字化转型需求的双重驱动，银行机构对监管数据治理工作的认识不断加深，重视程度持续提升。从外部环境来看，监管部门陆续发布多项政策文件，对银行机构提出完善监管数据治理体系和筑牢监管数据质量基础的明确要求。同时，各级监管部门开展多轮次监管数据质量稽核调查，处罚力度逐渐加大，监管态势趋严。从内部发展需要来看，为加快实现业务经营、风险防控、内部管理等方面的全面数字化，银行机构迫切需要进一步发挥数字要素作用，打造数字化转型数据底座。同时，监管经过多年积累沉淀和行业应用形成了较完善的EAST数据标准，银行机构以EAST为基础，扩展建立全行数据标准，是打造数据底座的有效途径。这就对银行机构的监管数据治理工作提出了更高要求。

与此同时，监管数据治理具有系统性和复杂性。当前，不同银行机构的监管数据治理工作处于不同阶段，治理效果存在差异。例如，有的银行机构已初步完成了监管数据基础质量治理，并逐步向监管数据的挖掘应用发力；有的银行机构工作重心仍然停留在解决数据报送问题阶段。这些差异的形成有多方面原因。但总结行业监管数据治理工作经验可以看出，有效治理离不开全行自上而下的高度重视，离不开数据部门和业务部门的“数业联动”。因此，银行机构需要优先构建高效完善的监管数据治理体系，加强组织领导、明确职责分工、理顺工作流程，从而凝聚全行力量有效支撑和推动监管数据标准的落标、溯源和质变。

监管数据治理体系建设的基本要素

数据治理通常是指根据企业的数据治理政策，通过组织人员、流程和技术的相互协作，对数据进行规范管理。数据治理工作包含7个目标，这些目标共同构成了开展数据治理工作的基本框架。一是明确数据治理职责，建立可持续的数据治理组织架构，确保管理层级分明、职责分工清晰。二是定义持续开展数据治理所需的业务过程与规则，规范数据治理的方法和步骤，细化操作流程和工作要求，确保工作顺畅开展。三是开发共同的标准化的数据定义，避免不同数据使用方对同一数据要素产生不同理解，降低沟通成本，提高数据共享效率。四是定义企业级元数据，通过描述、解释、定位数据，以便于检索、使用或管理数据，有利于数据溯源和提升系统开发与管理效率。五是定义企业级数据模型，通过描述数据间关系，完善数据维度，组合数据资产，挖掘数据价值，发挥数据资产对经营管理的指引作用。六是识别并消除数据质量问题，对可能发生的各类数据质量问题进行识别、监控、预警和改进。七是满足监管合规要求，遵循监管相关政策和制度，健全数据治理体系，增强数据管理能力。上述7个目标的最终目的在于发掘数据价值，以促进企业经营管理效率的提升。而数据治理工作的基础保障在于组织机构和业务过程与规则的搭建，也就是数据治理体系建设。可以说，数据治理体系作用的发挥贯穿7个目标实现的全过程（见图1）。

监管数据治理是银行机构数据治理过程中的重要抓手。作为全行数据治理工作的一个子领域，监管数据治理工作以监管数据治理体系为基础和指导原则。监管数据治理体系是指银行机构为加强监管数据治理、提升监管数据质量、发挥监管数据价值所构建的一套监管数据治理工作保障机制。该体系覆盖组织架构、制度建设、系统保障与数据标准、数据报送存储与共享应用、数据质量控制五类要素。这五类要素相互作用，推进监管数据治理工作自上而下、协调有序开展。其中，合理的组织架构是治理体系有效运转的先决条件，旨在实现上层决策与基层执行的有效贯通；完善的制度机制是治理要求真正落地的根本保证，以实现流程和权责的明晰为主要特征；系统落标是数据治理的重要路径，是源头治理、高效治理的决定一环；数据报送与应用是数据治理的主要目的，以在监管和经营管理中数据价值的发挥为衡量；数据质量控制是监管数据治理能力根本提升的体现，主要内容包括数据质量问题的发现和修复。此外，监管数据治理体系建设受到内外部4项因素的影响。外部因素包括监管机构治理要求和金融同业竞争驱动，内部因素包括数据部门持续推进和相关部门积极参与。银行机构需充分权衡并融合内外部各项因素，以构建一个健全的监管数据治理体系（见图2）。

银行机构监管数据治理体系建设的经验做法

当前，银行机构持续推动数据治理能力建设，监管数据治理体系也得到进一步完善。总结经验做法，主要包括以下几个方面。

（一）以监管要求为指导，搭建治理体系框架

近年来的监管发文，已经全面描绘出监管数据治理体系搭建的路线图，为银行机构开展数据治理体系建设提供了根本遵循。银行机构可以监管要求为索引，参考同业经验，循序渐进推进监管数据治理体系建设工作。一是加强顶层设计。制定明确的监管数据治理中长期策略和目标，对数据的定义、收集、存储、分析和应用进行全面规划。二是明确职责分工。以数据认责为基础，建立数据质量管控机制，明确归口管理部门和相关业务部门，以及总行和分行的职责分工，在不同条线、不同层级树立监管数据治理工作“一盘棋”思想。三是理顺工作流程。建立多部门、多层次相互衔接的治理运行体制，改变不同监管数据报送条线“各自为政”的管理现状。促进跨条线间的沟通协作，避免多头治理、重复治理。四是完善制度机制。建立健全监管数据管理制度，包括顶层的监管统计管理制度，以及具体的报送实施细则和考核评价原则等。同时，在行内经营管理制度中同步体现监管数据治理的相关要求。五是推动系统建设。兼顾监管数据治理要求和银行业务实际，从数据采集存储和加工使用全流程，建立以数据联通为主要目标的“网格化”系统生态。规范建立行内监管数据标准，对监管所需的数据项进行全覆盖，并在源业务系统推动落标。通过系统监测和管控，实现血缘追踪，加强源头管理。

（二）定期开展内部自查，推动制度有效落地

银行机构可综合考虑自身监管数据治理工作所处阶段，定期对行内监管数据治理体系和数据质量进行自查评估。通过全面或专项“体检”查漏补缺，推动问题整改落地。一方面，由监管数据治理牵头部门统筹协调相关部门和分支机构，结合行内业务实际，开展监管数据质量自查工作。同时，将检查结果与公司年度考核相挂钩，建立有效的监督机制和明确的激励约束规则，赋予数据治理牵头部门考核权。另一方面，不断完善内部审计机制、数据质量控制流程和数据质量监控系统，对数据进行实时监测和分析。建立问题闭环管理机制和系统性纠治措施，确保数据准确性和完整性，提升基础数据质量。此外，监管数据的价值在于应用。银行机构应认真落实监管部门“报用结合”“以用促治”的工作要求，积极探索在风险管控、内审合规、业务创新等方面的监管数据应用场景，推动数据治理工作由成本中心向价值中心转变。同时，银行机构通过挖掘数据价值反哺业务发展，可以激发相关部门参与监管数据治理工作的主动性，形成有效合力，从而推动监管数据治理工作迈上新台阶。

（作者单位：中国银行保险信息技术管理有限公司）