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    中國銀行業協會潘光偉:加強數據治理,將數據“原油”變“石油”

    本文來源:互聯網發布時間:2019-11-29瀏覽量:

    【摘要導讀】:2019年11月27日,第三屆中國數字銀行論壇在深圳召開,中國銀行業協會專職副會長潘光偉在論壇上發表致辭。 潘光偉指出,大數據作為數字經濟時代新型生產要素,是銀行業的核心信息....

    2019年11月27日,第三屆中國數字銀行論壇在深圳召開,中國銀行業協會專職副會長潘光偉在論壇上發表致辭。

    潘光偉指出,大數據作為數字經濟時代新型生產要素,是銀行業的核心信息資產,也是金融科技賦能銀行業數字化轉型的基石。數據是新的“石油”,是本世紀最為珍貴的財產。2018年,國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》,明確提出推動大數據發展和應用,系統部署了我國大數據發展和應用工作。在智能化、數字化大潮下,只有對大數據進行有效的、高質量的治理,才能將數據“原油”轉變為有價值有質量的數據“石油”,從而更好地釋放數據價值,改進決策、縮減成本、降低風險,助力銀行業數字化轉型,助推高質量發展。

    數據顯示,截至2018年底,我國網民規模達8.29億,互聯網普及率達59.6%,數字經濟規模達31.3萬億元,占GDP的比重達到34.8%。銀行業數據治理只是全社會大數據治理浩大工程其中的一部分,比如移動支付發展繼續保持高速。2019年三季度,中國銀行業金融機構移動支付業務達272.74億筆,金額86.11萬億元,同比分別增長61.05%和31.52%。非銀行金融機構處理網絡支付業務1911.87億筆,凈額63.99萬億元,同比分別增長37.01%和23.04%。

    潘光偉指出,銀行業通過數據標準、數據管理,數據開放、數據共享等,催生開放銀行、場景金融等數字化服務新業態,與社會各行各業共同構筑起金融新生態。如,平安集團依托自身科技力量,構建了“平安智慧城市體系”,努力為全社會提供無時無處不在的優質便捷的金融服務。

    四個挑戰

    毫無疑問,數據已成為銀行業未來致勝的核心“資產”和競爭力,數據治理也是銀行業高質量發展的必由之路。新形勢下,數據治理不斷提升銀行經營管理和服務能力,一方面,通過加強數據應用和數據分析,為經營管理、業務決策、客戶營銷、風險管理、內控合規和精細化管理提供技術保障。另一方面,圍繞“以客戶為中心”,以數字化手段敏捷響應、快速迭代,使銀行的業務流程、產品開發和服務體驗更加契合市場需求和客戶需求,增強客戶體驗,為銀行業戰略目標實現和改革創新落地提供強力支撐。

    然而,打破傳統,顛覆模式,重構新局從來都不是一蹴而就的。潘光偉指出,在向著數字化快速轉型的同時,當期銀行業數據治理還面臨著四方面的挑戰和不足:

    一是數據整合度不高。銀行內部數據雖多,涉及各個業務條線、各個部門,但未經系統化的治理,數據分布零散化,搜集整合存在錯配,未能實現大數據集中化管理,也缺乏對數據全口徑和全生命周期性的管理。

    二是數據標準度不高。銀行內部缺乏統一的數據標準或統計標準,指標含義不清晰,取數規則各異。未建立數據控制和監測機制,數據的真實性、準確性、連續性等難以保證,數據質量參差不齊。

    三是數據應用難。數據管理部門與銀行業務部門之間未能形成良好協同,內部數據的碎片化,數據挖掘與數據應用力度不足,而與外部數據的隔離造成的數據孤島效應,導致銀行數字化轉型阻力重重。

    四是數據治理人才儲備不足。從行業整體來看,缺乏專門的數據管理部門,數據分析人才、管理人才、業務人才難以圍繞數據治理形成合力,也未設置專門針對數據治理的專業隊伍以及與之匹配的激勵機制。

    五步對策

    在未來,潘光偉認為需要加強數據治理,進一步提升銀行創新服務能力。

    一是逐步建立數據治理架構。建立組織架構健全、職責邊界清晰的數據治理架構,明確董事會、高級管理層、監事會和相關部門的職責分工,建立多層次、相互銜接的運行機制,將數據治理納入銀行發展戰略,科學規劃數據治理發展路線圖和實施計劃;確定并授權歸口管理部門牽頭負責實施數據治理體系建設,制定科學有效的數據管理制度,保障數據治理工作有效推進。

    二是制定統一、明確的數據標準,提升數據質量。堅持數據標準先行,首先,要做好行內數據標準制度建設,實現數據共享,保證數據的統一性、完整性、真實性和可用性;其次,努力構建數字治理保障機制,明確數據治理的內部權責,在IT系統、法務合規部門、產品開發條線、業務部門以及數據治理部門建立良好的溝通協調機制;再次,建立考核評價體系和相應的激勵機制,對數據質量進行主動管控。

    三是彌合外部數據鴻溝,建立數據交互機制。在數字化生存的社會中,大量的數據散布在社會各個主體之間,為更好地提升數字治理,建設數字中國,需要逐漸打破各個部門和主體的數字鴻溝。首先要從頂層設計角度對數據使用者、控制者、所有者之間的權利義務予以厘清和界定,實現全社會依法合規共享數據;其次還要建立金融業與其他行業的數據交互機制,打通外部數據與銀行內部數據之間的關聯,完善社會信用體系。

    四是加強數據分析應用,發揮數據內在價值。在數據治理的基礎上,銀行業應充分運用數據分析,合理制定風險管理策略、提升風險管理體系的有效性。通過客戶數據分析挖掘,準確理解客戶需求,實現業務創新、產品創新和服務創新,提供精準產品服務,提升客戶服務質量和服務水平。同時,通過網絡、移動通信、自助設備、智能終端等渠道,使以前無法覆蓋和滿足的長尾客戶的服務能夠得以實現,讓優質金融服務無處不在、觸手可及。

    五是加強合規意識,完善客戶個人隱私保護機制。