近日，筆者與索信達控股（股票代碼：03680.HK）相關專家，就近期銀保監會發布《商業銀行監管評級辦法》，對銀行監管評級體系進行了全面升級。《辦法》將「數據治理」及「機構差異化」兩項全新要素納入了評價體系進行了采訪交流。

索信達控股資深金融科技專家、業務總監段宜瑾表示，《商業銀行監管評級辦法》相對2014年《中國銀監會關於印發商業銀行監管評級內部指引的通知》，在評級框架、評級內容、評級流程、評級方法和結果運用方面更為完善，體現出監管機構對商業銀行整體風險、管理狀況的監管判斷，並為開展差異化監管奠定基礎。其中數據治理列為評級要素並占5%的權重，足以看出監管機構對商業銀行提供的數據真實性、準確性、時效性的高度重視。數據治理工作也將再次被強調作為銀行基礎性建設工作之一，勢在必行，需引起銀行的充分關註。

作為全國信息技術標準化技術委員會大數據標準工作組全權成員單位，索信達的核心業務之一就是金融數據解決方案和專業服務，為多家銀行機構搭建數據資產管理平臺、承接數據分析、數據治理等項目，幫助金融機構打通從底層數據基礎平臺的數據管理，到數據和業務中臺，以及前臺的數據分析應用，充分挖掘數據價值，致力以數據能力驅動金融數字化轉型。前不久，索信達還組建了一支數據領域的專家團隊組成講師團支持四川省城市商業銀行協會組織的系列培訓，為當地的金融機構進行了數據安全管理、數據資產管理、數據服務能力、數據資產管理平臺4個專題培訓。此外，索信達今年上半年還特別成立了數據平臺事業部，以加強在底層數據平臺建設及運營、數據資產管理、數據庫遷移、數據分析及應用方面的解決方案服務能力。

數據正在成為銀行數字化轉型不可或缺的要素

索信達控股資深金融數據治理專家趙涵表示，行業格局變化帶來發展機遇，銀行業正在利用數字化轉型重塑商業模式。日益嚴格的監管要求、不斷成熟的技術變革、飛速轉變的客戶行為、不斷湧現的新競爭者等外部環境變化，促使銀行業態朝著客戶獲取碎片化、服務渠道網絡化、產品運營整合化等趨勢變化，這也對銀行提出更高要求，比如場景化、個性化的客戶服務，自動化、端到端的業務辦理，靈活的、方便的數字渠道，強大的風控及定價能力，敏捷高效的管理及經營能力，統一的、開放式的客戶管理等等，這些都亟待數據來發揮作用。

趙涵表示，數字化轉型的內在需求是各家銀行將建設數據平臺、提升數據能力作為落腳點。各家銀行轉型主要聚焦三個方向：

一是能力升級，即端到端數字體驗提升業務效率。比如有些銀行通過大數據和新技術引領客戶精細化經營、建設大數據實驗室、通過大數據平臺工具，實現標簽組合和分析，提升決策效率等；

二是流程變革，即以客戶為中心推動傳統業務變革。比如一些銀行通過大數據平臺重塑觸客渠道，實現智能營銷和推薦，數據、模型和平臺共同驅動交易銀行精細化建設，大數據平臺將分析結果嵌入流程，快速支持業務流程決策等；

三是模式創新，即深耕業務場景，數字化引領。比如一些銀行以機器學習為手段，衍生超高維數據組合基礎，提升反信用卡欺詐效率，利用機器學習模型助力信用卡分期產品營銷；基於互聯網場景，推進大數據風控業務能力；基於交易數據深度挖掘後的差異化定價及全流程風控；整合全鏈條數據，構建智能供應鏈金融等。

趙涵認為，在這些轉型過程中，數據分別發揮著或引領或推動或支撐的作用。

當前銀行業數據治理面臨的困境與機遇

趙涵表示，從銀行業數據治理的發展歷程看，第一階段是數據整合、數據應用階段。數據整合方面基本通過EDW和ODS等不同形式進行建設，如國內多家大型銀行都於2005年前後開始並完成數據整合建設；第二階段是數據標準與數據質量管理階段。數據質量管理方面，多家銀行從數據標準化項目實施下手旨在由數據標準帶動數據質量管理，改善數據質量環境，如國內多家大型銀行在2008年前後均展開了數據標準項目的實施；第三階段是其他各數據管理領域。建設重點是數據安全、元數據、數據架構、數據服務等領域。目前大行都已經發展到了第三階段，部分已成為行業的標桿。

趙涵認為，在業務方面，銀行等金融機構對數據服務能力的需求體現在以下幾個層次：一是公司治理與戰略決策的要求。包括信息披露、高層決策等；二是公司管理的要求，包括財務管理、風險管理、績效管理等；三是公司業務運營與發展的要求，包括產品與客戶服務的創新、提升管理能力與工作效率等；四是業務生產類IT系統的需求，包括對數據標準、數據管理的需求等；五是管理分析類IT系統的需求，包括對數據標準、數據管理、數據平臺的需求等。這些需求的實現離不開數據治理。

趙涵指出，在數據治理方面，當前業內普遍存在數據不可知、不可控、不可取和不可聯的四類痛點。數據不可知是指業務部門不知道數據有什麽用，也不知道業務分析場景要什麽樣的數據；數據不可控是指業務部門覺得數據部門不親民，數據部門又不了解業務，發揮不了數據的價值；數據不可取是指內部數據孤島嚴重，不同業務部門的數據庫各自為政，跨部門使用數據非常困難；數據不可聯是指僅僅做數據的收集和統計，變成了KPI系統，數據和數據間沒有形成有效的關聯。

趙涵認為，《銀行業金融機構數據治理指引》對數據治理工作提出了更高要求。銀行業需形成以治理為基礎，以價值為核心的數據戰略願景。價值實現即全面實現數據價值，提升管理經營能力。銀行業傳統數據治理向「數據力」轉變的實質，是「四縱八橫」數據管控方法論向 「數據運營服務能力」的轉變。具體包括數據管理的專業能力、數據服務的執行能力、數據保障能力。

《商業銀行監管評級辦法》新增數據治理占5%權重，主要是監管標準化數據(EAST)。EAST報送的數據治理，長期以來受困於數據量大、各分支行參與程度低、明細數據來源系統多、關聯報送需求多、數據質量問題分析確認困難、報送產品處理效率低等現實困難，是眾多金融機構面臨的一個重大挑戰，僅2020年一年，從國有大行、股份製銀行，到城商行、農商行，均有銀行因EAST報送質量問題，被銀保監會課以罰單，處罰金額總計逾2000萬元。

當前銀保監會已發出EAST5.0征求意見稿，進一步細化業務場景領域，增強與1104、新客戶風險的關聯校驗，大幅度增加校驗規則至3000多條；新規對報送數據的內在一致性、各監管模塊的關聯一致性均提出更高更明確的要求，勢必加大金融機構的報送數據質量壓力，從而推動金融機構加大數據治理投入。而監管報送的時效性要求，又與數據治理的長期性和復雜性形成尖銳的矛盾。

如何構建大數據運營服務的閉環

趙涵認為，要做好數據治理，需構建大數據運營服務的閉環。構建大數據運營服務的閉環，首先是構建數據運營服務能力成熟度評價模型框架，評價模型的關鍵價值有：數據服務的治理能力、數據服務的交付能力、數據服務的業務價值與持續改進能力；其次依照數據能力評估框架，製定數據服務能力建設任務藍圖，包括渠道、前臺、中臺、後臺、管理層等層面；然後基於業務數據分布，構建價值地圖。數據價值地圖關註管理決策、客戶營銷與服務、風險監測與管控、產品創新與設計、合規與內控、運營優化與提升6大領域；然後需製定數據供應主體評估框架，對不同部門及分行進行評價，再生成數字能力建設的管理廣告牌。數據能力評價應完整覆蓋數據生命周期的各個環節。

索信達控股結合銀保監會及人民銀行自評估評級需求，基於公司長期在金融行業及數據服務領域的積累，適時推出一站式數據管控及服務平臺產品。該產品擁有中臺服務能力，全數據流程事中及事後管控能力，實時監測能力；結合監管成熟指標及數據資產模型，可為金融行業提供數據治理成果應用支撐、監管報送服務、風險監測及自評估服務等數據應用類服務。

索信達一站式數據管控及服務平臺在EAST治理及報送上，針對用戶面臨的數據治理困境，分別給予相應的功能優化及支撐，確保用戶在EAST升級及報送中，數據分析有「據」（數據）可依、數據治理責任到人、治理成果快速落地、數據一致性校驗得到支撐、校驗及報文可精準定位及重跑，為用戶高效報送保駕護航。

索信達一站式數據管控及服務平臺的數據資產管控功能，可快速納入用戶自評估體系；問題處理及報告生成功能，則為用戶進一步落實自評估製度提供平臺支撐，方便用戶依據監管需求，及時調整自評估製度，積極進行問題應對和處理，並在自評估體系及問題處理的基礎上，快速形成自評估報告，方便管理層決策，降低監管及合規經營風險。

總之，只有真正用好數據，數據才會產生價值。銀行業打造數據應用良好生態環境，強化數據分析對決策參考能力，應重點從客戶服務營銷、風險與欺詐行為管控、產品和渠道優化、運營管理優化，合規與內控等方面加強數據應用，指導經營分析決策，支持業務發展。

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